教育大数据主流分析系统包括

教育大数据主流分析系统主要包括以下几个部分：

1. 数据采集与预处理模块：这一模块主要负责从各类教育数据源中采集数据，并对数据进行清洗、转换和格式化等预处理操作，以便于后续的分析和挖掘。常见的数据采集工具包括API、爬虫、数据导入工具等。

2. 数据存储与管理模块：这一模块主要负责对采集到的数据进行存储和管理，以保证数据的完整性和可用性。常见的数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。

3. 数据分析与挖掘模块：这一模块主要负责对存储在系统中的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的规律和关联。常见的数据分析方法包括统计分析、聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘等。

4. 可视化展示模块：这一模块主要负责将分析结果以可视化的方式展示给用户，以便用户更直观地理解和掌握数据中的信息。常见的可视化工具包括图表、地图、仪表盘等。

5. 应用服务模块：这一模块主要负责将分析结果应用于教育领域的各种场景，如教学评估、课程推荐、学生行为分析等。常见的应用场景包括在线教育平台、学校管理系统、学生成绩管理系统等。

6. 安全与隐私保护模块：这一模块主要负责保证系统中的数据安全和用户隐私，防止数据泄露和滥用。常见的安全技术包括加密技术、访问控制、数据脱敏等。

7. 系统管理与维护模块：这一模块主要负责对系统的运行状态进行监控和管理，以及对系统进行升级和维护。常见的管理工具包括日志管理、性能监控、故障排查等。

8. 人工智能与机器学习模块：这一模块主要负责利用人工智能和机器学习技术对数据进行深度挖掘，以发现更多的潜在价值。常见的AI和机器学习技术包括自然语言处理、图像识别、深度学习等。

总之，教育大数据主流分析系统是一个复杂的系统工程，需要多个模块协同工作，以实现对海量教育数据的高效处理和智能分析。随着技术的发展，教育大数据分析系统还将不断进化，以满足教育领域不断变化的需求。