数据可以来自学校的在线学习平台、教育应用软件、学习过程中的交互记录等。然后将数据存储在大数据平台中，以便后续的分析和计算。可以通过学校的在线学习平台、教育应用软件等渠道，向学生推送适合他们的学习课程、教材、习题等。
基于大数据的学生学习行为分析与个性化推荐是指利用大数据技术对学生的学习行为数据进行分析，从而了解学生的学习习惯、学习兴趣、学习能力等信息，并根据这些信息为学生提供个性化的学习资源和推荐服务。
该系统主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集：通过各种技术手段，采集学生的学习行为数据，包括学习时间、学习过程、学习内容等。数据可以来自学校的在线学习平台、教育应用软件、学习过程中的交互记录等。
2. 数据清洗与存储：对采集到的学习行为数据进行清洗和预处理，去除无用信息并进行格式化。然后将数据存储在大数据平台中，以便后续的分析和计算。
3. 数据分析与模型建立：利用大数据分析技术，对学生的学习行为数据进行挖掘和分析。可以使用机器学习、数据挖掘等算法，发现学生的学习规律和特点，比如学习活跃时间段、喜好的学习资源类型等。同时，建立个性化推荐模型，根据学生的历史行为和其他相似学生的行为，为每个学生生成个性化的学习资源推荐。
4. 个性化推荐服务：根据分析和模型的结果，为每个学生提供个性化的学习资源推荐。可以通过学校的在线学习平台、教育应用软件等渠道，向学生推送适合他们的学习课程、教材、习题等。同时可以根据学生的学习进度和兴趣，及时调整推荐策略，提供更加精准的学习资源。
该系统的实施可以帮助学生提高学习效果，因为他们得到了个性化的学习资源推荐，能够更好地满足他们的学习需求和兴趣。同时，学校和教育机构也可以根据学生的学习行为数据，优化教学资源的配置，提高教学质量和效率。