前言
紧接着上一篇文章（《教育大数据，你了解多少（上）》），继续浅谈剩下的两点。在上一篇文章里，谈到了教育大数据的战略与内涵、大数据时代的到来、大数据的独特性以及数据采集中的数据来源与结构、采集技术、数据体系等等。
在这一篇文章中我们将会提到教育大数据分析和数据驱动教学。数据分析
数据分析之下，是数据分析模型、数据分析框架以及数据分析的方法。在数据分析中，框架是必不可少的，没有框架的数据分析，就如同没有钢筋混凝土的建筑一样，经不起大风大浪，同时也是不完整的。所以数据分析框架的存在就显得尤为重要了。
接下来是数据分析模型。我们先来了解一个历史典故：纸上谈兵。战国时期，因赵括的纸上谈兵，而使一个国家走向了灭亡，也成就了杀神白起。所以，我们做事的时候，不能只是“我想怎么样怎么样，而要知道支撑。说到这里，相信不少人已经了然了数据模型也是要有支撑的，那么数据模型的支撑是什么呢？教育数据模型的支撑是教育决策：使模糊的变清晰、使猜猜得到证据、冒险的变为保险。
下面是教育模型的具体情况点：即教育舆情监测模型、适应性学习模型、学习预警模型、深度学习模型、学业评价模型、学生画像模型......
介绍完了数据模型的支撑以及数据模型的类型，再看看数据分析的方法。介绍之前，我们不妨试着想一下：当我们我们要对什么进行分析，我会怎样做或者直接说会用什么样的方法去进行分析，把我们期望得到的结果最优化。我吗是不是一般会先清晰的把要分析的事物尽量详细的描述清楚，找到框架，发现重点；再进行诊断与猜想。从而得到一个几乎可以预知未来的预测结果。
总结下来，数据分析的方法，可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析。数据驱动教学
数据驱动教学，它是如何驱动的，它的内容又是什么？我们可以通过教育大数据得到教育方式，以驱动教学，是因为教育方式包含教学模式。
既然教育范式的地位如此的重要，它是怎么样产生的，它的历史背景如何？在农业、工业时代，教学方式是经验模仿；后来，到了信息时代，是计算机辅助教学范式；而如今的大数据时代，教学范式则发展成为了数据驱动教学范式。
