首先，要想简单明了地表述出大数据的概念和操作，应该站在一个更高的视野来看待大数据，通常来站在行业的高度来看待大数据，大数据的核心在于为行业领域带来新的价值空间，通过大数据来全面重塑企业各种模式，而如果单纯地站在数据的角度来看待大数据，大数据的核心在于数据的价值化，数据价值化的过程本身就能够开辟出一个巨大的价值空间。

1、大数据和数据挖掘的区别？

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的，数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘，结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法，统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。

2、大数据在教育行业是如何应用的？

大数据随着这些年的普及，已经被越来越多的人们所了解，无论是互联网行业、电商、教育行业，还是其他行业中的大数据都是非常有用且必要的。先拿学校来说，学生每个时段的各科成绩的累计，属于大数据，从中经过分析等可以了解到各科的进步情况，是否偏科，哪方面的知识点掌握不足等等，有从事大数据工作的家长甚至可以根据孩子的这些数据来调整学习方法，这是大数据其中一种应用。

而教育行业中培训机构所掌握的大数据则更多了，例如过去参加过某些培训机构的学生及家长的信息会被保存。学生是几年级，在培训班过去曾报名多什么课程，补习了多久，是否有提升，并且每年都会有课程活动等销售会根据过去收集过的大数据进行广告宣传，所以说明大数据下的应用非常广泛，教育行业中的大数据现在及未来都是非常有用。

3、“大数据”究竟是怎么个操作？能不能有个简单明了的回答？

这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下，首先，要想简单明了地表述出大数据的概念和操作，应该站在一个更高的视野来看待大数据，通常来说，站在行业的高度来看待大数据，大数据的核心在于为行业领域带来新的价值空间，通过大数据来全面重塑企业各种模式，而如果单纯地站在数据的角度来看待大数据，大数据的核心在于数据的价值化，数据价值化的过程本身就能够开辟出一个巨大的价值空间。

大数据的操作要紧紧围绕大数据的价值空间来展开，目前主要的操作可以分为三大块，分别是数据采集操作、数据分析操作和数据应用操作，这些操作的背后几乎涵盖了当前大数据行业的所有产业链，数据采集操作是大数据产业链的起始端，所以要想了解大数据操作，首先就应该从数据采集开始。当前数据采集渠道通常有三个，一个是传统信息系统，比如各种ERP系统就是典型的代表，这些ERP系统当中的数据往往具有较高的价值密度，通常对于安全性也有非常高的要求，

从数据结构上来看，传统信息系统的数据结构是相对比较单一的，处理起来也比较容易。其二是互联网（Web）系统，相对于ERP系统来说，互联网本身就是一个巨大的数据池，这个数据池不仅承载了大量的数据，同时还在不断更新，这也为数据采集提供了天然的渠道，相对于传统信息系统来说，互联网系统本身的数据类型是比较复杂的，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据混杂，这对于数据分析操作也提出了较高的要求。

其三是物联网系统，当前物联网系统所产生的数据是大数据的主要数据来源，也可以说物联网是促进大数据概念产生的重要原因之一，物联网所产生的数据不仅数据量大，数据类型多样化，同时物联网所产生的数据还有比较低的价值密度，这对于数据分析技术提出了更高的要求。随着5G通信的落地应用，物联网本身产生的数据量会越来越大，自身的价值空间也会越来越大。