最新大数据心得心得体会 抖音大数据心得体会(实用11篇)

当在某些事情上我们有很深的体会时，就很有必要写一篇心得体会，通过写心得体会，可以帮助我们总结积累经验。我们如何才能写得一篇优质的心得体会呢？下面是小编帮大家整理的优秀心得体会范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

大数据心得心得体会篇一

随着移动互联网的快速发展，短视频平台逐渐流行起来。作为其中的佼佼者，抖音凭借其独特的内容和精准的推送机制吸引了大量用户。作为一名抖音用户，我不仅通过观看短视频获得娱乐，也亲身体验了抖音大数据给我带来的便利。在这篇文章中，我将分享自己的心得体会，探讨抖音大数据的影响和启示。

首先，抖音大数据让我实现了个性化推送。抖音通过分析我的浏览记录、点赞行为和关注领域，精确捕捉到我的兴趣爱好。每当我打开抖音时，推送给我的短视频都是与我兴趣相关的。这让我能够迅速找到我喜欢的内容，并且提供了更多的发现机会。通过个性化推送，抖音大数据不仅提高了我的使用体验，也带给我新的惊喜和启示。

其次，抖音大数据也让我认识到了全球文化的多样性。抖音作为一个全球化的平台，聚集了来自世界各地的用户和内容创作者。通过浏览和关注不同地区的短视频，我得以了解和体验到各种不同的文化形式和生活方式。抖音的大数据分析技术帮助我突破地域限制，让我能够在家中就能体验到全球的多样性。这种跨文化的交流和认知拓宽了我的视野，让我更加开放和包容。

同时，抖音大数据也对我产生了商业上的影响。在使用抖音的过程中，我经常看到明星和网红们为各种品牌代言的广告。这些广告的选择不是随机的，而是基于抖音大数据分析得出的用户画像进行精确定位的结果。通过对用户画像的准确把握，抖音能够将合适的广告推送给特定的目标用户，提高广告的点击率和转化率。这种精准的商业营销模式不仅使品牌商获得更大的曝光度和销售机会，也让用户能够看到自己更感兴趣的广告内容。

此外，抖音大数据还对我个人生活产生了积极的影响。通过观看抖音的短视频，我可以接触到很多有趣和有益的内容，如健身、烹饪和音乐教学等。这些内容不仅为我的业余生活增添了乐趣，也丰富了我的知识和技能。抖音大数据通过分析我的兴趣和需求，为我推荐了有益于个人成长和发展的内容，激发了我的学习兴趣和动力。

综上所述，抖音大数据在个性化推送、文化交流、商业营销和个人生活方面对我产生了巨大的影响。通过对用户兴趣和行为的分析，抖音能够提供个性化的服务和体验，让我在短视频的世界中找到属于自己的快乐。抖音大数据也让我感受到全球文化的多样性，并且为商业发展和个人成长带来了巨大的机遇。随着抖音的不断发展，我相信抖音大数据的应用将会越来越广泛，给更多用户带来更多惊喜和启示。

大数据心得心得体会篇二

大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?下面是本站小编为大家收集整理的大数据时代

心得体会

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。

无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。

“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。

大数据心得心得体会篇三

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。

本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。

第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。

这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变，所谓思路决定出路，思路有了创新，有了拓展，相应的社会也就会有很大的变化。紧接着第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。

这本书给我感触最深的.就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。

首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。

这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。

第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣，甚至还说到大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像candide那样精确地翻译每一句话，它谷歌翻译之所以优于ibm的candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。

而在阅读这本书时，发现这本书中争议最大的一个观点，不仅是读者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了，不用花大力气去研究他们的因果关系。作者用林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表，从啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助。

一句话，知道是什么就够了，不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说，在科学研究领域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图谱来治疗癌症，但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病，不可能只是说收集各种数据，然后利用其相关性来判断哪里出现了问题。

过度依赖所带来的后果。也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立选择和自由意志的社会，如果一切变为现实，我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中提出了几种解决方法，一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。毫无疑问，大数据将会给社会管理带来巨大的变革。

在这个信息爆炸的时代，大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，把握住大数据时代变革的思想，才能在时代潮流中成为佼佼者，在思维上思路上略高一筹，才能在行动中占得先机！

大数据心得心得体会篇四

如今，大数据时代成为炙手可热的话题。你知道读大数据时代

心得体会

在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。

无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。

“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

大数据心得心得体会篇五

近年来，“大数据”这个概念突然火爆起来，成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”，是指数据规模巨大，大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的3.0版，主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。

我们一直有这样的成见：信息是个好东西。对于人类社会而言，信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头，于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大数据’时代，信息不再稀缺，这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时，就会成为一种负担，我们会不堪重负。

信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子，数字化的信息失速狂奔，使人类主宰信息的能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每两年翻一番，目前世界上的90%以上数据是近几年才产生的。，数字存储信息占全球数据量的四分之一，另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。，只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据，其余都是数字数据。到，世界上存储的数据中，数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容，我们只能望洋兴叹。

“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竟有多大，我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和政府管理等带来的变化，认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”：它改变的不仅仅是信息生产力，更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容，更是其生产与传播方式。

我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”，它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断，开启了知识传播的大众时代，同时，也确立了“机械复制时代”的知识生产与传播方式。与印刷时代相比，互联网新媒体开启的“大数据”时代，则是一场更为深广的革命。在“大数据”时代，信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。新媒体遍地开花，打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局，改变了自上而下的知识传播模式，将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“大数据”时代，我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念，沿袭此前的知识生产方式，就会被远远地甩在时代后面。

(节选自2013.2.22《文汇读书周报》，有删改)

大数据心得心得体会篇六

随着科技的不断发展，大数据已经成为了一个被广泛应用于各个领域的重要工具。在大数据时代，越来越多的企业开始意识到了大数据所蕴含的巨大商业价值，并且积极地进行创新实践。在我参与的一次大数据创新项目中，我深切地体会到了大数据的创新力量，并从中得出了一些有价值的经验和教训。

首先，对于大数据的应用来说，数据的质量至关重要。在我们的项目中，我们需要收集大量的用户数据来进行分析和模型建立。然而，我们发现很多数据都存在着质量问题，包括数据重复、数据格式不规范等。因此，我们花了大量的时间和精力来清洗和处理这些数据。这次经历让我深刻认识到，数据质量对于大数据的应用至关重要。只有保证数据的准确性和完整性，才能得出准确和可靠的结论。

其次，大数据分析需要合适的工具和技术支持。在我们的项目中，我们使用了一款强大的大数据分析平台来处理和分析海量数据。这款平台提供了丰富的工具和算法，使我们能够更加高效地进行数据挖掘和模型构建。我们还采用了一些先进的技术，如机器学习和人工智能，来进一步优化数据分析的效果。通过这次实践，我深深地认识到，合适的工具和技术支持对于大数据分析的成功至关重要。

然后，为了更好地发挥大数据的创新力量，我们需要加强团队合作和跨界融合。在我们的团队中，有来自不同领域的专家，如数据科学家、市场营销专家等。通过他们的不同专业背景和经验，我们能够更加全面地思考和解决问题。例如，在我们的项目中，我们结合了市场营销的需求和数据科学的方法，成功地开发出了一套有针对性的营销策略。这次经验告诉我，跨界融合和团队合作是发挥大数据创新力量的重要因素。

最后，大数据创新需要不断迭代和优化。在我们的项目中，我们不断进行数据分析和模型调整，以适应市场和用户的需求变化。我们发现，随着时间的推移，用户的偏好和行为会发生变化，因此我们需要不断优化我们的数据分析和模型。通过这次实践，我体会到，大数据创新是一个不断迭代和优化的过程，只有不断调整和改进，才能得到更好的结果。

综上所述，大数据创新对于企业来说是一个重要且具有挑战性的任务。在实践中，我们需要注重数据的质量，使用合适的工具和技术，加强团队合作和跨界融合，并不断迭代和优化。只有以科学的方法和持续的努力，我们才能真正发挥大数据的创新力量，为企业的发展带来新的机遇和挑战。

大数据心得心得体会篇七

在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力??可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。

大数据心得心得体会篇八

大数据时代的到来，对于刑事案件的侦查和办案工作带来了全新的挑战和机遇。大数据办案成为了刑事司法领域一个热门的话题。大数据办案是指通过对海量的数据进行分析和挖掘，从中获取有价值的信息，以便更好地指导侦查，判断案情，并加强证据的确凿性。下面我将以我近期参与的一起刑事案件的办理过程为例，阐述一下对大数据办案的一些心得体会。

首先，大数据办案给侦破工作带来了极大的便利。根据以往的工作经验，我们通常要花费大量的精力和时间，人工搜集和整理案件相关的证据和线索，然后进行分析推理和研判。而有了大数据技术的应用，我们可以通过计算机系统自动地从庞大的数据中筛选出有用的信息，大大提高了工作效率。比如，在我参与的这起案件中，我们利用大数据技术快速获取了犯罪嫌疑人的通讯记录、社交媒体信息、银行交易记录等，从中分析出了嫌疑人的行为轨迹和联系人关系，并将其作为关键证据在法庭上使用。

其次，大数据办案能够帮助我们发现隐藏在海量数据中的线索。在传统的侦查工作中，我们通常会遇到一些困难：比如，嫌疑人使用多个身份证、多个手机号等多变的方式进行犯罪活动，虚构虚假身份等。而借助大数据技术，我们可以将这些看似无关的数据进行关联分析，通过挖掘数据特征和模式来发现潜在的线索。在我们的案件中，嫌疑人多次变换手机号码，并使用不同的信用卡进行交易，但通过大数据分析，我们发现了这些数据之间的关联和模式，成功地锁定了嫌疑人的真实身份，为案件的侦破提供了重要线索。

再次，大数据办案能够提供更可靠的证据和判断依据。传统的侦破工作往往依赖于警察的经验和直觉来推断事实和判断嫌疑人的行为动机，容易带有主观性和片面性。而大数据分析可以从客观的角度出发，通过大量的数据和算法进行处理，得出更为客观、准确的结论。在我们的案件中，通过对涉案人员的通话和短信记录进行分析，我们得到了一份详细的时间线，可以清楚地看到嫌疑人的活动轨迹和与案件有关的关键节点，这为案件的侦破和法庭审理提供了坚实的证据和依据。

最后，大数据办案的推广应用需要保护隐私和遵循法律法规。尽管大数据办案在提高效率和便捷性方面具有巨大的潜力，但也伴随着一些隐私和安全问题。对于隐私数据的采集、存储和使用都需要进行严格的规范和限制，以保护公民的合法权益。同时，大数据办案也必须遵循法律法规的约束，确保其合规性和合法性。在我们的案件中，我们严格按照法律程序和规定，依法开展取证和调查工作，确保了证据的合法性和可靠性。

总之，大数据办案作为一种新的侦查和研判手段，在刑事领域具有广阔的应用前景和重要的意义。通过大数据技术的应用，我们可以更快地获取案件相关的证据和线索，发现隐藏其中的关联和模式，提供更可靠的证据和判断依据。然而，大数据办案也需要保护隐私和遵循法律法规的要求，确保其合规性和合法性。只有在合理、规范的基础上使用大数据技术，才能更好地发挥其在刑事办案中的作用，维护社会的公平正义。

大数据心得心得体会篇九

随着科技的飞速发展和信息化时代的到来，大数据已经成为企业创新和发展的重要支撑，使得企业能够摆脱传统的经验和直觉，通过数据的分析和挖掘来指导决策。在我个人的实践过程中，我深有体会地发现，大数据创新是一个灵活的过程，需要经验丰富的团队、科学的方法和良好的数据基础。下面将从这三个方面详细阐述我在大数据创新中的心得体会。

首先，经验丰富的团队是大数据创新的核心。从数据的收集、清洗、处理到模型的构建、算法的运用，都需要团队中的每个成员发挥专业知识和技能。在我所参与的大数据创新项目中，我们的团队由数据分析师、数据科学家、工程师和业务专家组成。数据分析师能够深入了解数据的特点和业务需求，进行有效的数据分析和挖掘；数据科学家能够运用统计学和机器学习的方法构建预测模型，提供有针对性的建议；工程师能够将模型转化为实际应用，实现数据的可视化和自动化；业务专家则更贴近实际运营，能够将大数据创新与业务策略有效结合。团队成员之间的密切合作和相互补充，使得大数据创新能够得以顺利推进和落地。

其次，科学的方法是大数据创新的基石。大数据创新不仅仅是凭直觉和经验作出决策，而是通过科学的方法来进行数据的分析和模型的构建。在大数据的处理过程中，我们需要遵循一整套科学的流程，包括问题定义、数据收集、数据清洗、数据分析和模型应用。首先，我们要明确问题的背景和目标，确立大数据分析的目的和范围；然后，通过各种途径多角度地收集数据，包括传感器、互联网、应用程序等，从而形成全面的数据集；接下来，对数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，使得数据更具可比性和可信度；然后，我们可以运用统计学、机器学习和人工智能等方法，对数据进行分析和建模；最后，将模型转化为实际应用，为企业的决策提供支持。通过科学的方法，我们可以准确地分析问题，发现潜在的商机和风险因素，为企业提供有效的决策依据。

最后，良好的数据基础是大数据创新的保障。大数据的质量和数量直接影响到分析和建模的准确性和可行性。在大数据创新中，我们需要关注数据的来源和真实性，确保数据的质量。同时，我们还需要拥有大量的数据量，以便进行足够的样本量和样本空间的分析，避免过拟合和欠拟合的问题。在我参与的项目中，我们经常需要从各种信源中收集大量的数据，包括用户日志、传感器数据、市场调研数据等。只有拥有这些数据的基础，才能实现对用户行为、市场趋势等的深入分析和挖掘，为企业的创新和发展提供支持。

综上所述，大数据创新是一个灵活的过程，需要经验丰富的团队、科学的方法和良好的数据基础。在实践过程中，我们需要注重团队的合作和沟通，以及科学的分析和建模方法，才能实现数据的有效利用和创新。未来，随着大数据技术的不断发展和应用场景的扩大，大数据创新将会在企业发展中发挥越来越重要的作用。我们需要不断学习和总结经验，不断追求创新和突破，为企业带来更大的发展机遇。

大数据心得心得体会篇十

20__年7月5日星期一，再找敏老师和张凤丽老师的指导下，我们开始了一次审计综合模拟实训。目的是为了使我们能比较系统地练习审计的基本流程和技术方法，加深对审计基本理论的理解、基本方法的运用和基本技能的训练，到达理论与审计实务相结合的统一，提高学生的实践操作潜力，缩短学生步入社会的适应期，提高审计学专业学生发现线索、查找错弊问题、综合分析决定和作出评价及提出推荐的综合潜力。

审计实训不仅仅有利于我们加深对审计基本理论的理解、基本方法的运用和基本技能的训练，到达理论与审计实务相结合的统一，提高学生的实践操作潜力，缩短学生步入社会的适应期，提高审计学专业学生发现线索、查找错弊问题、综合分析决定和作出评价及提出推荐的综合潜力;而且透过互相学习、互相督促、团结合作，有利于加深同学们之间、同学与老师之间的友谊，增进感情。实训过程中经过分组分工，明确自我的职责义务，有利于培养同学们团队意识，对以后的学习工作好处重大。

我们都清楚审计学是一门实践性很强的课程。我们只依靠理论知识是不够的，它更需要的是利用我们所学到的理论知识去实践。透过实训我们能够发现自我存在的问题，能够自我多查阅相关资料或向同学请教，以解决问题。从而，以奠定良好的专业基础，也为以后的工作做了铺垫，同时丰富了个人的阅历。作为一名学生，我想学习的目的不在于透过考试，而是为了获取知识，获取工作技能，换句话说，在学校学习是为了能够适应社会的需要，透过学习保证能够完成将来的工作，为社会作出贡献。透过实训了解到工作的实际需要，使得学习的目的性更明确，得到的效果也相应的更好。

二、实训的过程及资料

7月5日实训开始。第一天的实训审计工作并没有真正开始，而是在老师的要求下熟悉软件，了解审计的大致流程。在进行实质性测试之前，我查看了控制测试的结果，发现，广东科丽机械股份有限公司的内部控制基本有效，完全能够进行下一步的实质性测试。

在第一天的实训课上，老师分配了实训资料并且将专业两个班分成四组，每组20个人。以组为单位，实训结束时上交一份审计结果。我们暂时需要审计的主要资料是货币资金、应收账款、存货、固定资产、长期借款、主营业务收入、主营业务成本、管理费用、实收资本。

7月6日上午，作为一班第一组，我们召开了一个简短的会议。会议上，组长对于本次实训资料作了基本分工:组内20个人又分成四小组，每小组5个人，分别审计上述主要资料;设定主任会计师、部门经理、项目经理(在每小组的小组长任项目经理)。我所在第四小组分到了管理费用审计和实收资本审计两个资料。由于资料比较少，我们并没有进行工作细分，而是5个人每人做一份工作底稿上交，最后由项目经理审核决定用最准确，误差最小的那一份。

为了方便交流，组长还专门建立了名为“一班一组”的qq群，大家在群里热烈的交谈，有什么问题立刻得到解决。

7月8日，每个组基本完成了老师两天前规定的审计任务。由于完成任务的效率高，提前结束老师布置的资料，因此老师又另外补加了几项。

7月11日，实训结束。

三、收获与体会、存在的问题

1、收获与体会

1)自主学习。实训期间不像我们平时的上课，在这期间老师不像之前那样每一节课都和我们一齐，给我们讲课，监督我们的学习……而如今几乎是靠我们自我去把握，我们务必自觉地去学习，遇到不懂的问题时，要自我去查阅相关资料而不是抄同学的实验结果。遇到问题时，只要找到老师，她是会帮忙我们解决的，从而我们又能够从中学会一些东西。

2)用心的态度。在实训期间的确是有点枯燥无味，因为每一天应对的都是同一门课程，一堆数据……这就更需要我们有那份由始至终的用心态度，持续学习的热情，对知识的渴望。我们需要用心的态度，把每一个实验做好，把结果做到。

3)团队精神。在这次的审计实训，其实也需要我们发挥团队精神，我们要学会与人沟通，交流，因为有时候只有透过不断地讨论和交流彼此的意见，这样才能到达实验的最精确的结果。然而别人遇到不懂的问题时，我们要尽自我的潜力去帮忙同学，因为从中我们也是收益的，我们也会收获不少东西。

4)理论和实践相结合。在这次的审计实训周个性深有体会，原以为学到了一些书本知识就能够了，就能够很好地把它运用到实际工作中来。其实我们在学校所学到的书本知识，只是理论知识，我们只有透过实训，使我们的理论指导实践，只有这样，才能更好地与以后的会计工作接轨。我们要做到理论指导实践，从实践中不断总结，从而真正地做到理论与实践相结合。

2、存在的问题

除了中间的系统出现了一点小问题外，审计实训过程基本顺利。我做好“实收资本审定表”存盘后退出，然后再进入发现，已经存盘的数据无法从系统中取出。我询问了其他的同学，发现也有类似的状况。最后我们只好重做一遍，然后进行抓图操作，将做好的表整理出来。

经过这些天的审计实训，是我的审计学知识在实际工作中得到了验证，并具备了必须的基本实际操作潜力。但在取得实效的同时，我也在操作的过程中发现了自身的许多不足:1、比如自我不够细心和没有耐心，经常会因为资料的枯燥而放松自我去想一些不相干的事，以致遗漏了某些细节，导致之后填表时为了谨慎又要重新看一遍，引起了不必要的麻烦;2、虽然实训中有老师指导，但是很容易就发现自我的审计学基础知识没有打好，今后还得加强练习。

由于这次的实训是团体合作的，小组成员间进行了详细的分工，所以某些模块我们没有参与到，自我感觉有点遗憾，因为不一样的模块都是对不一样的会计基础知识进行检验的结果。

我十分感谢学校能够带给我们这次宝贵的实训机会，还要感谢实训过程中赵敏老师和张凤丽老师对我的指导以及同学们的关心和帮忙。透过这次实训，不仅仅熟练掌握了审计操作的基本技能，将审计专业理论知识和专业实践有机的结合起来，开阔了我们的视野，增加了我们对审计实践运作状况的。

大数据审计心得体会范文

大数据心得心得体会篇十一

近年来，随着科技的快速发展，大数据在各个领域的应用也愈加广泛。特别是在刑事办案领域，大数据技术的引入使得犯罪分析和证据搜集变得更加高效和精准。在长期的办案过程中，我深刻体会到了大数据办案的重要性和优势。以下是我对大数据办案的心得体会，希望能与大家分享。

首先，大数据办案为我们提供了更广阔的信息来源。在传统的办案模式中，我们往往只能通过人工搜集信息，并且很容易受到有限的资源和时间的限制。而大数据办案则可以通过数字化的手段搜集各种各样的数据，包括电话通讯记录、社交媒体信息、银行交易记录等。这些数据的来源广泛、容量庞大，可以为我们提供更多的线索和证据。例如，在一起诈骗案中，我们利用大数据分析软件，通过对被害人的通讯记录、银行账单以及社交媒体信息的分析，找到了犯罪团伙的关键成员和交流方式，为后续打击和抓捕提供了重要线索。

其次，大数据办案使得犯罪分析更加精准。在过去，通过人工分析犯罪信息和线索往往是一个繁琐而耗时的过程。而大数据分析可以利用先进的算法和模型，对大量的数据进行快速筛选和分析，帮助我们发现隐藏的模式和规律。例如，在一起恶性诈骗案中，我们将大量的电话通讯记录和银行交易数据导入到大数据分析软件中，通过对数据的深度挖掘，找到了犯罪团伙的藏身地和犯罪网络的组织结构。这使得我们在后续抓捕行动中能够更加精确地锁定目标，避免了许多不必要的损失。

第三，大数据办案可以提高办案效率。在传统的办案模式中，往往需要耗费大量的时间和人力进行证据搜集和信息整理。而大数据办案可以通过自动化和快速分析的方式，将这些工作大大减少。例如，利用大数据分析软件，我们可以在犯罪分析中自动筛选出相关的数据并进行关联，快速组织形成案件大纲和证据链，大大缩短了办案周期。在一起复杂的跨国犯罪案件中，我们利用大数据分析软件，成功地在短时间内找到了犯罪嫌疑人的藏身地，避免了更多的损失和危害。

第四，大数据办案需要保证数据的安全和隐私。在大数据办案中，我们接触到了大量的个人和敏感信息。因此，保护数据的安全和隐私是至关重要的。我们应该建立完善的数据保护机制和隐私保护法规，加强与数据提供方的合作，确保数据的合法取得和合规使用。同时，我们也需要加强自身的数据安全能力，采取各种技术手段防止数据泄露和滥用。

最后，大数据办案需要人与技术的结合。虽然大数据技术可以提高办案的效率和精确度，但技术本身并不能代替人的判断和决策。在大数据办案过程中，我们仍然需要专业的办案人员进行数据分析和判断。只有人与技术的结合，才能更好地应对犯罪挑战。

总而言之，大数据办案对于提高办案的效率和精确度具有重要意义。通过合理利用大数据技术，我们能够获取更广阔的信息来源，提高犯罪分析的精准度，加快办案的速度，并确保数据的安全和隐私。然而，我们也应该在办案过程中充分发挥人的主观能动性，不断探索和总结办案的经验和规律。只有深入理解和合理运用大数据办案技术，才能更好地维护社会秩序和人民生命财产安全。

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