分析：K12教育类应用的发展现状如何？受众画像有着怎样的特征？
在移动互联网行业高度发达的今天，许多生活场景早已被迁移到手机上，学习也不例外。而在各类线上教育平台中，K12教育可以说是尤其受资本青睐的一个细分领域。
从去年中下旬起至今，多家K12在线教育平台陆续传出融资消息，单笔融资金额也在不断刷新。作为K12线上教育的一个重要载体，K12教育类应用的发展现状究竟如何？其受众又有着怎样的画像特征？
我们不妨借助极光大数据的统计结果来一探究竟。
用户规模达2.19亿，每用户日均使用24.21分钟
除在去年暑假期间出现短暂下滑外，K12教育应用的行业渗透率和用户规模呈现平稳上升态势。根据极光大数据的统计结果，K12教育应用截至今年6月底的整体渗透率达到19.9%，与去年同期相比增加了2.8%。其最新行业用户规模达到2.19亿，同比增长超43%。
自去年9月起，K12教育应用的用户人均安装数量也呈现出上升趋势。截至今年6月份，用户的人均安装数量达到1.59款，同比增长8%。随着K12教育应用在定位和侧重点上区分得越来越明显，越来越多用户倾向于安装2款以上的应用来应对学习需求。
极光大数据的统计结果显示，截至今年6月底，有62.07%的用户倾向于仅在设备上安装1款K12教育应用，安装2款的用户占比为24.43%。与此同时，也有13.5%的“学习达人”会选择安装3款及以上。
在去年下半年期间，K12教育应用的用户日均使用时长和频次呈现出平稳上升的趋势。在今年年初，K12教育应用在用户日均使用时长和频次上均呈现出明显的攀升趋势。
截至今年6月份，K12教育应用的每用户日均使用时长达24.21分钟，日均使用频次为3.99次。
女性用户占比超7成，66.9%用户年龄在26岁以上
极光大数据的统计结果显示，尽管过去一年女性用户在K12教育应用中的占比在持续下降，但仍有着极高的占比。截至今年6月份，女性用户在K12教育应用中的占比为70.7%，而男性用户则为29.3%。
从用户年龄分布结果看来，家长人群在K12教育应用中有着较高的占比。根据极光大数据的统计结果，截至今年6月份，K12教育应用用户中年龄25岁及以下的占比仅为33.1%，另外66.9%的用户年龄在26岁以上。
用户城市等级分布结果显示，截至今年6月份，北上广深4个一线城市在K12教育应用中的用户占比为6.9%，新一线和二线城市的用户占比分别为16.6%和16.8%。和去年同期相比，分布在二线及以上城市的K12教育应用用户占比增加了1.8%。
K12教育应用用户对于头部城市的集中程度并不显著，用户占比排名第一的是重庆，分布在这座城市的用户占比为2.37%。其次为北京和上海，两座城市的用户占比依次为2.04%和1.89%。
最偏好的K12教育应用为作业帮，追星和体育属性明显
根据极光大数据的统计结果，最受用户偏爱的K12教育应用为作业帮，其次为小猿搜题和一起作业学生端，作业盒子小学学生生端和互动作业也成功跻身用户偏好度前五位。
在社交网络应用上，最受K12教育用户偏爱的是运动潮流社区“毒”，其次为粉丝追星社区“爱豆IDOL”，另一款追星社区应用“超级星饭团”也成功跻身前五位。
在购物类应用上，K12教育用户最偏爱当当、识货和堆糖。而在新闻资讯应用中，最受偏爱的是兴趣推荐平台“即刻”，随后是虎扑、懂球帝和NBA三款体育新闻应用。
对于电子书应用，K12教育应用用户最偏爱百度文库，随后是互动式体验阅读平台“橙光”和QQ阅读。在动画动漫领域，K12教育用户偏好度最高的依次为快看漫画、看漫画和腾讯动漫。
而在智能穿戴应用上，最受该用户群体偏爱的是小天才、360儿童卫士和安全守护。
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题图来自Unsplash，基于CC0协议
学习成绩、毕业去向可预测，电子科技大学“学生画像”系统亮相第二届大数据教育高峰论坛
5月19日，由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会主办，清华大学出版社和康邦教育技术研究院协办，电子科技大学承办的第二届大数据教育高峰论坛在成都举行。此次论坛为期两天，来自全国各地大数据领域的专家和学者分享了大数据专业的建设经验，对产、学、研合作的可能进行了深入交流。
在此次论坛中，由电子科技大学大数据研究中心教育大数据研究所研发的“学生画像”系统引发了大家的关注。在大数据研究尚处于起步阶段的今天，电子科技大学的大数据系统已经将其很好的运用到了校园管理当中。
电子科技大学经过大数据的记录和研究发现，根据学生出入寝室的时间、进出图书馆的次数、借阅书籍的种类，甚至包括在教学楼打水的次数、去澡堂洗澡的时间等，可以计算出每名学生的学习、生活状态，从而预测学生是否有挂科的可能，为教师更好地辅导学生提供帮助。大数据表明，学习成绩优异的学生，大部分都有着更好的生活规律。
同时，“学生画像”还拥有独特的“朋友圈”模块，能够分析寻找同校的朋友。电子科技大学经过仔细论证得出以下结论：两个人关系越亲密，共同行动的概率就越大，而陌生人则相反。因此，大数据显示，学霸的身边经常围绕着学霸，成绩较好的人，身边的朋友成绩也相对较好。
另外，根据学生借阅的书籍类型，参与的活动喜好和日常成绩等大数据，“学生画像”可以预测学生的创新创业倾向、毕业去向和出国考研概率等。通过这些数据，有利于教师在学生的学习生活中，给予更好的指导和帮助。
而大数据根据消费习惯、消费金额和消费内容等，还可以推测出学生的贫困程度，从而帮助学校提供更为精准的帮扶工作。如果学生数日未在校园里有行为记录，系统也可以迅速向教师发出疑似失联预警，并通过“朋友圈”模块，提供寻找帮助。
据悉，未来电子科技大学还将继续研发K12大数据应用，用大数据的研究成果推进教育现代化建设，提高教学和管理水平。
成都商报客户端见习记者 胡越
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