Big data es solo una referencia y no se puede confiar en él. Como todos sabemos, big data es una industria emergente en los últimos años. El procesamiento y análisis de big data se está convirtiendo en el nodo para la integración y aplicación de una nueva generación de tecnologías emergentes y el motor para el crecimiento rápido y sostenido de la industria de la información. La utilización de big data se convertirá en un factor clave para mejorar el núcleo. competitividad. "Sin embargo, cuando se trata de completar solicitudes de examen de ingreso a la universidad, los big data solo se pueden usar como referencia y no se debe confiar en ellos", analizó Li Mei, que se especializa en investigación en el Centro de Big Data de Zhengzhou, a un periodista de. Science and Technology Daily:
Big data Rellenar el formulario de solicitud del examen de acceso a la universidad es, hasta cierto punto, también una medida de marketing de producto. El marketing general de productos, con la ayuda de big data y tecnologías relacionadas, puede realizar análisis específicos de clientes con diferentes características de comportamiento, e incluso puede pasar de "recomendar un producto a algunos clientes adecuados" a "recomendar algunos clientes adecuados a un cliente". Puede centrarse más en los clientes y realizar un marketing de precisión personalizado. Puede comprender mejor a los usuarios, las necesidades, la identificación y la experiencia.
“Sin embargo, completar la solicitud de examen de ingreso a la universidad es un proceso dinámico para ambas partes”. Zhu Mei dijo que, por ejemplo, una determinada universidad reclutará a 2 estudiantes en una determinada provincia este año para una determinada especialidad. El puntaje promedio de los últimos tres años fue ¿Cuántos datos se pueden recopilar? Los puntajes y clasificaciones de estos candidatos también se pueden calcular utilizando big data... Sin embargo, ¿cómo se pueden analizar los datos psicológicos de los candidatos al postularse? ? "Por ejemplo, cierto estudiante cree que hay más de 100 candidatos en este nivel, e incluso si su puntaje está entre los diez primeros, no se atrevería a postularse. Pero si todos tienen esta mentalidad, ninguno postulará, o tienen puntuaciones altas, si solicitas una especialización diferente en otra escuela, te aceptarán si tienes una puntuación más baja. O, por el contrario, si te esfuerzas, es posible que te admitan. la probabilidad de admisión será muy pequeña en este proceso, a menos que su puntaje esté entre los dos primeros, nada está garantizado".
Zhu Dan, el antiguo director de la escuela secundaria número 1 de Zhengzhou que goza de gran prestigio. En Henan, también dijo que basándose únicamente en el análisis de big data, es imposible juzgar completamente si puede ser admitido, y mucho menos la admisión del 100% reclamada por el comerciante. Existe un problema con la dispersión de los puntajes de los exámenes de ingreso a la universidad. Si no se activa la dispersión, se formará una contracción que provocará que muchas personas resbalen. Esto es como si todos usaran la navegación para ir a una ruta que antes no estaba congestionada. Como resultado, esta carretera pronto se congestionó. Lo mismo ocurre con el registro escolar.
Ambos expertos creen que, en comparación con la forma tradicional de cumplimentar solicitudes voluntarias, el uso de la tecnología big data es más sencillo y rápido, y tiene cierto valor de referencia para los candidatos. Sin embargo, los datos de admisión de colegios y universidades en años anteriores y los consejos de solicitud de voluntariado interpretados públicamente y otra información publicada por el departamento de educación cada año también tienen el mismo valor de referencia. Sumado al hecho de que los candidatos prestan mucha atención a la dinámica de admisión de los colegios y universidades, será más preciso y práctico. Recordaron que esto se basa en la exactitud de los datos de algunas empresas de big data. Si los datos recopilados por algunas empresas son inexactos, no sólo serán inútiles, sino también perjudiciales.
Las carreras populares y los salarios ocupacionales no pueden determinarse mediante big data “Además de completar el formulario de solicitud, algunas empresas de Internet también afirman utilizar big data y tecnología de inteligencia artificial para analizar una gran cantidad de muestras. Determinar qué carreras son populares y cuáles son populares. Los altos salarios profesionales atraen a los estudiantes a postularse para estas carreras ". Zhu Dan dijo que esta es simplemente una forma para que estas empresas ganen dinero. No es sorprendente que las carreras populares actuales y. Los salarios profesionales se pueden calcular y analizar rápidamente utilizando big data. Sin embargo, incluso si te gradúas de una licenciatura y comienzas a trabajar, ¿las especialidades populares de hoy seguirán siendo populares dentro de cuatro años? ¿La actual profesión bien remunerada seguirá ofreciendo empleos bien remunerados dentro de 4 años?
El investigador Gu Jianquan, presidente de la Academia de Ciencias Sociales de Henan, que se especializa en investigación de estrategias de desarrollo, dijo que según las áreas de desarrollo clave a nivel nacional en los últimos tres años, big data, inteligencia artificial y servicios modernos Industria, nuevos materiales, Internet de las cosas, etc. Se ha convertido en un nuevo punto de acceso y varios colegios y universidades también han abierto las carreras correspondientes. Las estadísticas muestran que, en marzo de 2019, había 196 universidades que ofrecían especialidades en big data y 35 universidades que ofrecían especialidades en inteligencia artificial.
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En entrevistas, algunos profesores han guiado a los estudiantes a completar la solicitud. El formulario durante muchos años le dijo al reportero del Science and Technology Daily que completar el formulario de solicitud Los principales factores que deben considerarse al solicitar una elección incluyen: los puntajes del candidato, la puntuación de la escuela objetivo en los últimos tres años, la clasificación, reglas de admisión profesional, requisitos de puntuación de una sola materia, condición física, tasa de transferencia, etc. Para algunos contenidos, puede consultar datos de años anteriores. Sin embargo, todos estos datos son públicos y no hay absolutamente ninguna necesidad de ser supersticioso con la llamada "guía de informes de big data".