概述

在一个平台上捕获并分析所有校园数据

数据可以为学生群体的成功提供急需的能见度——无论是K-12学区, 传统高校, 或者社区大学系统.

关键用例
  • 招生情况
  • 跟踪进展并发现差距
  • 学生保留率和成功
  • 管理设施和设备
  • 为非传统学生创造个性化体验

招生情况

使用数据进行识别, 吸引, 并从那些将在你的学校茁壮成长的学生那里获得承诺, 在整个申请过程中,通过分享符合他们能力和目标的课程和机会,与他们进行有意义的对话.

跟踪进展并发现差距

以整个学校系统中学生和教师的进步为目标,了解教学或学习中哪些地方可能显示出可以在课程中解决的差距. 查看个别学生和全县学生的考试成绩,以跟踪成绩并确定干预的需要.

学生保留率和成功

分析成功学生的模式,并努力在未来推动类似的结果. 依靠数据为学生的脱离提供警告信号,并在这些问题演变成可能导致他们辍学的更大问题之前进行调解.

管理设施和设备

利用传感器数据,经济有效地管理和维护教育设施和车辆, 深入了解从能源消耗到校车路线的方方面面.

互联校车让孩子们更安全

为非传统学生创造个性化体验

使用数据分析和预测整个社区大学校园的招生情况,以确定人员需求,并为那些获得传统四年制学位以外教育的学生建立虚拟支持.

拉什大学医学中心负责接送ML
以及Cloudera的精准医疗

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