資料（data），一般而言是指透過科學實驗、檢驗、統計等方式所獲得的，用於科學研究、技術設計、查證、決策等目的的數值。透過全面、準確、系統地測量、收集、記錄、分類、儲存這些資料，再經過嚴格地統計、分析、檢驗這些資料，就能得出一些很有說服力的結論。大規模、長期地測量、記錄、儲存、統計、分析這些資料，所獲得的海量資料就是大資料（big data）。在製作大資料時，需要嚴格的方案設計、變數控制和統計檢驗等，不然所獲得的大資料就是不全面、不準確、無價值或價值不大的。

能瞭解學習各科的學習情況，進行細分，不只是大致知道各科成績，這個分析過程也是對自己學業的學習進度的整理，整理試卷，能知道各種題型掌握情況，對學科各段知識點掌握情況進行記錄，能全面的瞭解哪些是自己的薄弱項，高效的用好學習時間

獲取知識，理解所要學習的材料的內容。

複述所獲得的主要內容。

用自己的方式以潛意識的形式複述所學到的知識。

糾錯反饋，用所學到的知識解決實際問題。

反思，反思在思考的時候哪裡卡了殼，這個過程至關重要。

檢驗，找一些綜合問題來思維風暴一下。

可以按這幾個方面進行記錄

作為學生你覺得如何用好大資料指導你的學業與學習？

這是一個很有前瞻性的好問題。我本人從教38年，近15年充分利用高考資料庫分析高考應試規律和趨勢，建立廣東省高考總分前10名和語文單科前10名成績常模，進行過程性成績資料監控，並進行相應的行為干預，取得了培養出4位廣東省總分狀元和4位廣東省語文單科狀元的佳績。其中資料分析與跟蹤功不可沒。

具體來說，主要採取如下具體做法：

一、建立總分和學科成績底線監控常模。其中總分理科以680分為底線，文科則以660分為底線。語文以130分為底線，英語以140分為底線，數學以145分為底線，理綜以280分底線，文綜以250為底線。然後，實施過程性全程跟蹤與指導。

二、以上述資料常模為監控標準，進行階段性分析評估，並提出具體改進性訓練方案。其間既要進行大考跟蹤評估，更要對周測進行具體指導，還要鼓勵自測和自主訓練。

髙考結果表明，這種運用高考大資料庫資源建立訓練對標常模，同時充分利用平時訓練和測試資料進行具體干預的做法，效果顯著，成績突出，尖子輩出，不失為一種非常有效的科學備考方法，對學生的學業競爭和學習成績提升有著積極的指導意義。

大資料分析技術是時代進步的產物，更是提升學生學業水平的如虎添翼的有效工具。