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对于未来生活,我有一点个人的预想。

首先是房价。

资源集中的地方,房价不会回落,但是也不会涨。商业地产转型,大城市里多数大型商场里都是“强体验”服务,吃喝玩乐为主要功能。

我们的一举一动,喜怒哀乐都会被大数据记录。

譬如,大数据计算我在月底将要购买一桶蛋白粉,这是基于我过去的生活习惯,购买习惯计算出来的。

那么这一桶蛋白粉提前半个月已经运输到我所在城市的仓储内待命。

到处都是无人超市,由人工智能的机器人在半小时内运输所有我们线上下单购买的货物。

也就是说,商业地产的模式改变了,地段的优越属性会被大大降低。住在哪里都不影响生活的便利,毕竟机器人可以24小时随时待命。

教育资源一定会再度被整合,一部分优秀教师的稀缺性被网课所稀释,一部分优秀教师的稀缺性被随机分配所稀释。

所以商业资源不具备稀缺性,教育资源不具备稀缺性的时候,房价会被抑制。

其次是生活方式。

我们未来可能都会陷入元宇宙的生活社区里。

就像过去我们在QQ里偷菜的时候,不会想到现在每个人都被微信连接成了生活网络。走到哪里都在用,走到哪里都在看。

这是从电脑到手机的社交变革。

未来,智能穿戴还会进一步提升,我们被构建出元宇宙虚拟生活社区,在网络中我们以自己的虚拟形象参加工作会议,逛街购物。

譬如,我在元宇宙里逛街,看到一件好看的衣服。

逛的这个网络中的街,也是大数据通过我们的审美和喜好推送的网络街道。(如同我们刷到的视频也是大数据算出的喜好)我看中的这个衣服也是大数据根据我的性格喜好算好的分类,并且早早的在城市仓储里备货。

我们在元宇宙中买一件衣服,元宇宙中的我们可以立即穿戴上,更换了形象。而线下,半小时后机器人也会送到门口。

线上逛街,试衣,购买。线上线下同时会买到这件衣服,一件线上穿,一件线下穿。但是也会有很多限量版的衣服,只能线上穿,不给送线下。

线上元宇宙办公出现,进入虚拟场景进行打卡,工作。智能设备会记录员工短暂离线时间,而公司也会制定离线时间标准。譬如员工上个厕所,不能超过十分钟,短时间离线譬如喝水等,不超过三分钟。智能设备根据员工的视网膜接入与否判断是否离线。

所以线上办公比线下办公更没办法摸鱼,但是同时效率也会大大增加。

未来签合同,也不必实体纸张,在元宇宙中,视网膜验证,脸部验证,线上签字,即可完成合同。

线下旅游会逐渐变成人们娱乐休闲的方式。

无人驾驶,设定好程序和时间,线上排号预约,自动到达目的地。

线上旅游也会出现,但是价格会非常便宜。线下旅游因为资源稀缺性,反而会非常昂贵。(因为那个时候人们多数时间已经有效率的进行分配,人们拥有了大量的空闲时间,线下旅游因为资源紧张而变成奢侈的行为)

因为人类基因的破译,癌症最终会被战胜,人类只会死于器官衰老,衰竭,以及天灾人祸。

最后是感情模式。

虚拟偶像越来越真实和完美。对应的是人们对于精神契合度的需求越来越高。

婚姻的门槛变高。

人工智能结合的硅胶假人会变成一小部分群体的异性陪伴,无论是生理还是心理。这也会因为伦理问题而产生争议和矛盾。

体力劳动在人类比例中越来越少,女性生产力越来越高,男女会逐渐向性别平等迈进。

生育率会以科技手段进行维持。

越来越自由的精神反而会使越来越多的人精神变的空虚。

在无数变革和适应,适应转变为矛盾后,人类又将走入下一个纪元。

变数是永恒。星立方教育大数据分析 星立方教育大数据分析平台

星立方成绩查询,入口?

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教育大数据分析模型包括?

根据数据的类型可以分为以下几类:一是降维。方法有很多,目前主流的是因子分析、主成分、随机森林二是回归。比较传统的方法,根据因变量类型,可以分为一般回归和离散回归,商业上离散回归用得比较多,比如logit模型probit模型三是聚类。这也是大数据分析的主要方法之一,算法有很多,说起来也复杂,没办法一一叙述。四是分类。机器学习方面比较多、五是时间序列。六是关联。大概就这几类,具体要看你有哪些数据,想要学习哪个模型,用哪个软件,这样回答起来可能更加准确

教育数据分析模型包括决策支持模型、校情监测模型、适应性学习模型、学业评价模型、学习预警模型、深度学习行为诊断模型、学生画像模型等

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为什么要选择十方教育的数据分析课程呢

首先是课程研发体系的将达,一个主讲老师,负责讲课,3位内容研发老师,4位课程设计师,5位课程设计师,这么大的课程研发团队,课程质量是很高的

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最后就是独特的授课方式,全程使用女娲云教师系统授课,每个知识点都会配备一个实操案例,还有详细的操作指引,确保每一位同学都可以听得懂、学得会、用得上

总的来说就是数据分析的课程安排是很好的,很合理的

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