最优大数据的心得范文（19篇）

是巩固知识和经验的有力工具。怎样保护环境，营造一个绿色、宜居的家园？下面给大家分享一些成功的经验和故事，或许能给我们一些启发。

大数据的心得篇一

Hadoop作为大数据领域中的重要工具，其开源的特性和高效的数据处理能力越来越得到广泛的应用。在实际应用中，我们对Hadoop的使用也逐步深入，从中汲取了许多经验和教训。在此，我会从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面分享一下我的心得体会。

一、搭建Hadoop集群

搭建Hadoop集群是整个数据处理的第一步，也是最为关键的一步。在这一过程中，我们需要考虑到硬件选择、网络环境、安全管理等方面。过程中的任何一个小错误都可能会导致整个集群的崩溃。基于这些考虑，我们需要进行详细的规划和准备，进行逐步的测试和验证，确保能够成功地搭建起集群。

二、数据清洗

Hadoop的数据处理能力是其最大的亮点，但在实际应用中，数据的质量也是决定分析结果的关键因素。在进行数据处理之前，我们需要对数据进行初步的清洗和预处理。这包括在数据中发现问题和错误，并将其纠正，以及对数据中的异常值进行排除。通过对数据的清洗和预处理，我们可以提高数据的质量，确保更加准确的分析结果。

三、分析处理

Hadoop的大数据处理能力在这一阶段得到了最大的展示。在进行分析处理时，我们首先需要确定分析目标，并对数据进行针对性的处理。数据处理的方式包括数据切分、聚合、过滤等。我们还可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具进行分析计算。在处理过程中，我们还需要注意对数据的去重、筛选、转换等方面，从而得到更为准确的结果。

四、性能优化

在使用Hadoop进行数据处理的过程中，内存的使用是其中重要的方面。我们需要在数据处理时对内存使用进行优化，提高算法的效率。在数据读写和网络传输等方面，我们也需要尽可能地提高其效率，来增强Hadoop的处理能力。这一方面需要的是合理的调度策略、良好的算法实现、有效的系统测试等方面的支持。

五、可视化展示

通过对数据的处理和分析，我们需要对获得的结果进行展示。在这一方面，我们可以使用Hadoop提供的一系列Web界面进行展示，同时还可以利用一些可视化工具将数据进行图像化处理。通过这些方式，我们可以更加直观地观察到数据分析的结果，从而更好地应用到实际业务场景中。

总之，Hadoop的应用已逐渐地从科技领域异军突起，成为处于大数据领域变革前沿的重要工具。在实际应用中，我从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面体会到了很多经验和教训，不断地挑战和改进我们的技术与思路，才能更好地推动Hadoop的应用发展。

大数据的心得篇二

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)

大数据的心得篇三

10月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“大数据分析培训班”，不但重新回顾了大学时学习的统计学知识，还初学了python、sql和sas等大数据分析工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的魅力。两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会，也非常感谢__培训学院提供的完善的软硬件教学服务。

近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密集型行业，自然不甘人后。我行在大数据分析领域，也进行了有益的'探索，并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不能给审计实践提供有效的支持。这次培训，我正是带着这样一种期待走进了课堂，期望通过培训，打开审计的大数据之门。

应该说，长期以来，农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点，我们更多的关注对行为数据的分析，对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术，如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型，由于业务背景不易移植，结果数据不易解释，在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。

通过这次培训，使我对大数据分析技术有了全新的认识，对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。

一是审计平台技术架构可以借鉴数据挖掘平台。目前，审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展，系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势，已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构，很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据，在需要时导入、用后即可删除，这样灵活的数据使用机制，即节省了数据挖掘平台的资源，又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路，也与大数据平台建立对接，缓解审计平台资源紧张矛盾。

二是可尝试在部分场景应用大数据分析技术。目前，审计选样主要通过专家打分法。这次培训中介绍的逻辑回归和决策树算法，也是解决这一方面的问题。通过历史样本和历史底稿的数据，通过训练建立选样模型，将与底稿相关的主要风险特征选入模型，再将模型应用于验证样本。这样就可以应用大数据技术，为审计提供支持。

三是加强与管理信息部和软件开发中心的合作。本次培训中我们也看到，经过一段时间的积累，我行已经具备了一定的大数据分析经验，储备了一批具有相应经验的人才。作为业务部门，我们应加强与管理信息部和软件开发中心的对接，通过相互沟通和配合，确定业务需求，发挥各自优势推动大数据技术的落地。就像行领导所指出的那样，大数据技术哪个部门先投入，哪个部门先获益。目前，我行大数据技术应用正处于井喷前夕，我们应抓住这一有利时机，推动审计工作上一个新台阶。

这次培训对于我来说，只是打开了一扇窗，未来大数据分析的道路还很长、也一定很曲折，但我也坚定信念，要在这条路上继续努力，所谓“独行快、众行远”，有这样一批共同走在大数据分析路上的农行人陪伴，相信农业银行大数据之路必将有无限风光。

大数据的心得篇四

随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当代社会最为炙手可热的话题之一。作为信息时代的产物，大数据给我们的生活带来了巨大的改变。最近，我读了一本名为《大数据》的书，在阅读过程中，让我对大数据有了更深的认识。下面我将与大家分享一下我的体会。

首先，大数据让我们的生活更加便利。现如今，大数据技术得到了广泛的应用，人们可以通过各种技术手段轻松地获取所需的信息。无论是购物、出行还是旅游，我们都能够通过大数据获取到最新的产品信息、路线规划以及景点推荐，从而为我们的生活提供了诸多便利。比如，每当我需要购买产品时，只需在电子商务平台上输入关键词，便可获得大量的搜索结果，同时还能通过查看其他用户的评价来进行筛选，这使得我们能够更加轻松地做出购买决策。

其次，大数据为商业发展提供了新的机遇。随着大数据技术的不断改进，越来越多的企业开始使用大数据分析手段来处理海量的数据，从而找到市场的空白点，为企业创造更多商机。例如，通过对大数据的分析，电商平台能够通过用户的购买行为了解用户的兴趣爱好，并根据这些数据进行精确的产品定位和个性化推荐，从而提高销售额。大数据的出现，使得商业发展更加精准和高效，企业可以更加了解消费者的需求，提供更好的产品和服务。

再次，大数据为决策提供了科学依据。无论是政府还是企事业单位，在制订政策和规划发展战略时，都需要基于大量的数据进行决策。大数据的出现让决策者可以更加客观地了解社会经济现状，分析各种数据之间的关系以及相关因素对决策结果的影响，从而做出更加明智的决策。比如，在交通规划方面，利用大数据可以实时监测交通拥堵情况，分析交通流量以及不同道路之间的关系，从而优化交通路线，提高交通效率。大数据的运用，为决策者提供了更准确的信息，帮助他们做出科学合理的决策。

最后，大数据也带来了一系列的挑战和问题。首先，数据安全问题成为了一个亟待解决的难题。大数据的存储和传输需要庞大的计算资源，但与此同时，也给数据安全带来了巨大的挑战。随着黑客技术的不断发展，数据泄露和隐私侵犯的风险也在逐渐增加。其次，大数据的过滤和分析需要高度专业的技术和人才。大量的数据对于普通人来说是一种负担和困扰，如果没有足够的专业人才来进行数据的处理和分析，那将影响到大数据的应用和发展。

总而言之，大数据给我们的生活和社会带来了诸多的变化和好处，但也面临着一些挑战和问题。我认为，我们应该在充分利用大数据的优势的同时，加强数据安全的保护和专业人才的培养。只有这样，我们才能更好地应对大数据时代的挑战和机遇，并为我们的生活和社会发展创造更加美好的未来。

大数据的心得篇五

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20__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。

大数据心得体会篇2

大数据的心得篇六

随着信息技术的飞速发展，现代社会中产生了大量的数据，而这些数据需要被正确的收集、处理以及存储。这就是大数据数据预处理的主要任务。数据预处理是数据分析、数据挖掘以及机器学习的第一步，这也就意味着它对于最终的数据分析结果至关重要。

第二段： 数据质量问题

在进行数据预处理的过程中，数据质量问题是非常常见的。比如说，可能会存在数据重复、格式不统一、空值、异常值等等问题。这些问题将极大影响到数据的可靠性、准确性以及可用性。因此，在进行数据预处理时，我们必须对这些问题进行全面的识别、分析及处理。

第三段： 数据筛选

在进行数据预处理时，数据筛选是必不可少的一步。这一步的目的是选择出有价值的数据，并剔除无用的数据。这样可以减小数据集的大小，并且提高数据分析的效率。在进行 数据筛选时，需要充分考虑到维度、时间和规模等方面因素，以确保所选的数据具有合适的代表性。

第四段： 数据清洗

数据清洗是数据预处理的核心环节之一，它可以帮助我们发现和排除未知数据，从而让数据集变得更加干净、可靠和可用。其中，数据清洗涉及到很多的技巧和方法，比如数据标准化、数据归一化、数据变换等等。在进行数据清洗时，需要根据具体情况采取不同的方法，以确保数据质量的稳定和准确性。

第五段： 数据集成和变换

数据预处理的最后一步是数据集成和变换。数据集成是为了将不同来源的数据融合为一个更综合、完整的数据集合。数据变换，则是为了更好的展示、分析和挖掘数据的潜在价值。这些数据变换需要根据具体的研究目标进行设计和执行，以达到更好的结果。

总结：

数据预处理是数据分析、数据挖掘和机器学习的基础。在进行预处理时，需要充分考虑到数据质量问题、数据筛选、数据清洗以及数据集成和变换等方面。只有通过这些环节的处理，才能得到满足精度、可靠性、准确性和可用性等要求的数据集合。

大数据的心得篇七

随着云计算和物联网的日渐普及，大数据逐渐成为各行各业的核心资源。然而，海量的数据需要采取一些有效措施来处理和分析，以便提高数据质量和精度。由此，数据预处理成为数据挖掘中必不可少的环节。在这篇文章中，我将分享一些在大数据预处理方面的心得体会，希望能够帮助读者更好地应对这一挑战。

第二段：数据预处理的重要性

作为数据挖掘的第一步，预处理的作用不能被忽视。一方面，在真实世界中采集的数据往往不够完整和准确，需要通过数据预处理来清理和过滤；另一方面，数据预处理还可以通过特征选取、数据变换和数据采样等方式，将原始数据转化为更符合建模需求的格式，从而提高建模的精度和效率。

第三段：常用的数据预处理方法

数据预处理的方法有很多，要根据不同的数据情况和建模目的来选择适当的方法。在我实际工作中，用到比较多的包括数据清理、数据变换和离散化等方法。其中，数据清理主要包括异常值处理、缺失值填充和重复值删除等；数据变换主要包括归一化、标准化和主成分分析等；而离散化则可以将连续值离散化为有限个数的区间值，方便后续分类和聚类等操作。

第四段：实践中的应用

虽然看起来理论很简单，但在实践中往往遇到各种各样的问题。比如，有时候需要自己编写一些脚本来自动化数据预处理的过程。而这需要我们对数据的文件格式、数据类型和编程技巧都非常熟悉。此外，在实际数据处理中，还需要经常性地检查和验证处理结果，确保数据质量达到预期。

第五段：总结

综上所述，数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，它可以提高数据质量、加快建模速度和提升建模效果。在实际应用中，我们需要结合具体业务情况和数据特征来选择适当的预处理方法，同时也需要不断总结经验，提高处理效率和精度。总之，数据预处理是数据挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通过正确的方式和方法，才能获得可靠和准确的数据信息。

大数据的心得篇八

随着大数据时代的到来，数据成为企业和个人获取信息和分析趋势的主要手段。然而，数据的数量和质量对数据分析的影响不能忽视。因此，在数据分析之前，数据预处理是必须的。数据预处理的目的是为了清理，转换，集成和规范数据，以便数据分析师可以准确地分析和解释数据并做出有效的决策。

二、数据清理

数据清理是数据预处理的第一个步骤，它主要是为了去除数据中的异常，重复，缺失或错误的数据。一方面，这可以帮助分析师得到更干净和准确的数据，另一方面，也可以提高数据分析的效率和可靠性。在我的工作中，我通常使用数据可视化工具和数据分析软件帮助我清理数据。这些工具非常强大，可以自动检测错误和异常数据，同时还提供了人工干预的选项。

三、数据转换

数据转换是数据预处理的第二个步骤，其主要目的是将不规则或不兼容的数据转换为标准的格式。例如，数据集中的日期格式可能不同，需要将它们转换为统一的日期格式。这里，我使用了Python的pandas库来处理更复杂的数据集。此外，我还经常使用Excel公式和宏来转换数据，这些工具非常灵活，可以快速有效地完成工作。

四、数据集成和规范化

数据集成是将多个不同来源的数据集合并成一个整体，以便进行更全面的数据分析。但要注意，数据的集成需要保证数据的一致性和完整性。因此，数据集成时需要规范化数据，消除数据之间的差异。在工作中，我通常使用SQL来集成和规范化数据，这使得数据处理更加高效和精确。

五、总结

数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步。只有经过数据预处理的数据才能够为我们提供准确和可靠的分析结果。数据预处理需要细心和耐心，同时，数据分析师也需要具备丰富的经验和技能。在我的实践中，我发现，学习数据预处理的过程是很有趣和有价值的，我相信随着数据分析的不断发展和应用，数据预处理的作用将越来越受到重视。

大数据的心得篇九

一、平台搭建

描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。

问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。

问题二：当时未找到tcp/ip属性这一栏

解决办法：当时未找到tcp/ip属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。

问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件

问题四：在此处的sql server的导入和导出向导，这个过程非常的长。

解决办法：在此处的sql server的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。

问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对

解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）

这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。

问题六：由于发生以下连接问题，无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称，请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡，然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”，所以我就打开数据库属性页面：图1-图2 图一：

图二：

解决办法：解决办法: 图2步骤1：从图1到图2后，将目标下的“服务器” 成自己的sql server服务器名称行sql servermanagement studio可以）步骤2：点确定后，选择“处理”，就可以成功部署了。

问题七：无法登陆界面如图：

解决方法：尝试了其他用户登陆，就好了

二、心得体会

（1）在几周的学习中，通过老师课堂上耐心细致的讲解，耐心的指导我们如何一步一步的安装软件，以及老师那些简单清晰明了的课件，是我了解了sql的基础知识，学会了如何创建数据库，以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程，从中经历了也体会到了很多感受，面临不同的知识组织，我们也遇到不同困难。

理大数据的规模。大数据进修学习内容模板：

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大数据飞速发展时代，做一个合格的大数据开发工程师，只有不断完善自己，不断提高自己技术水平，这是一门神奇的课程。

2、在学习sql的过程中，让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库，也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了，也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力，上网查阅的能力。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境，是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结，每个人对自己的分工更加的明确，也锻炼了我们的团结协作，互帮互助的能力。

3、如果再有机会进行平台搭建，会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误，在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。

总结

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。

三、

大数据的心得篇十

第一段：引言（150字）

随着信息技术的不断发展和普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。个人和企业可以通过收集、分析和利用海量的数据，获得更深刻、更全面的洞察力，从而做出更明智的决策。在近期我的工作中，我有幸接触到了大数据分析，并对此有着一些深入的体会。本文将通过五段式的方式，从需求分析、数据收集、数据处理、数据可视化以及价值落地这五个方面，分享我在大数据分析方面的心得体会。

第二段：需求分析（200字）

在进行大数据分析前，正确的需求分析是至关重要的。大数据分析的目的是为了解决某个实际问题，如果无法明确问题的具体需求，那么所做的分析将毫无意义。我在一次项目中，负责分析一个电商平台的用户流失情况。为了明确问题的需求，我首先和相关部门进行了深入的沟通，了解了他们对于用户流失的关注焦点和期望获得的结果。在需求分析的基础上，我才开始设计整个数据分析的框架，确保分析的准确性和可行性。

第三段：数据收集（250字）

在获得明确的需求后，接下来就是收集相关的数据。在大数据分析中，数据的质量和数量直接影响着结果的准确性和可信度。因此，在数据收集的过程中，我始终将标准和精确度放在第一位。一方面，我通过各种渠道获得了大量的数据，包括用户行为数据、用户属性数据、销售数据等。另一方面，我对数据进行了清洗和整理，删除了重复、错误和不完整的数据，以确保数据质量可靠。同时，我还和数据提供方进行了密切的合作，确保数据的准确性和实时性。

第四段：数据处理（300字）

在收集到大量数据之后，下一步就是进行数据处理和分析。我首先使用了统计学的方法，对数据进行了基本的描述性统计和聚类分析，从整体上了解了用户的行为特征和购买偏好。然后，我运用机器学习算法，构建了用户流失的预测模型。通过模型的训练和优化，我成功地发现了一些影响用户流失的主要因素，并提出了相应的解决措施。此外，我还使用了数据挖掘的技术，从大量的数据中挖掘出了一些潜在的规律和联系，为用户流失的原因分析提供了更全面的依据。

第五段：数据可视化与价值落地（300字）

最后，进行数据可视化和价值落地，是大数据分析的最关键的环节。通过将结果用图表、图形和动画等形式进行可视化展示，非常直观地将数据的分析结果传达给相关人员，使他们更容易理解和接受。在我进行用户流失分析的项目中，我利用数据可视化的技术，展示了不同时间段、不同地域和不同商品类别的流失情况，直观地揭示了其中的规律和趋势。同时，我也提出了一些建议和解决方案，帮助企业制定相应的策略，减少用户流失和提升用户满意度。通过数据可视化和价值落地，大数据分析才能真正发挥出它的作用，为企业带来真正的商业价值。

总结（200字）

通过以上的经验总结和实践，我深刻体会到了大数据分析的重要性和能力。只有通过严谨的需求分析、精准的数据收集、科学的数据处理、直观的数据可视化以及实际的价值落地，才能真正实现大数据分析的价值。大数据分析无疑为我们提供了更多的机会和可能性，为个人和企业的发展带来了更多的潜力。然而，对于大数据的应用，仍然需要我们深入研究和学习，不断提升自己的专业素养和能力，与时俱进，不断创新。只有这样，我们才能在大数据时代中立于不败之地，并在海量数据中挖掘出无限的商机和价值。

大数据的心得篇十一

大数据讲座学习心得

大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。

在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、pda、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。

现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。

首先，“大数据”究竟是什么？它有什么用？这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在：速度（velocity）、多样性（variety）、价值密度（value）、体量（volume）这四方面（4v）都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过tb级的数据信息等。

一、学习总结

1． 大数据的定义

采用某些技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析，通过分析和优化实现

对企业未来运营的预测。

二、心得体会

在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。

一、什么是大数据？

百度百科中是这么解释的：大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我最开始了解大数据是从《大数据时代》了解到的。

大数据在几年特别火爆，不知道是不是以前没关注的原因，从各种渠道了解了大数据以后，就决定开始学习了。

二、开始学习之旅

在科多大数据学习这段时间，觉得时间过的很快，讲课的老师，是国家大数据标准制定专家组成员，也是一家企业的大数据架构师，老师上课忒耐心，上课方式也很好，经常给我们讲一些项目中的感受和经验，果然面对面上课效果好！

如果有问题，老师会一直讲到你懂，这点必须赞。上课时间有限，我在休息时间也利用他们的仿真实操系统不断的练习，刚开始确实有些迷糊，觉得很难学，到后来慢慢就入门了，学习起来就容易多了，坚持练习，最重要的就是坚持。

大数据的心得篇十二

近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据已逐渐成为人们生活中的一个热门话题。而《大数据》这本书，作为一部关于大数据的权威著作，让我对大数据有了更深入的认识与理解。通过阅读这本书，我不仅对大数据的概念有了一定的了解，更发现了大数据在各个领域中的应用与挑战，并对个人隐私保护等问题产生了思考。

首先，本书对大数据的概念进行了详尽的阐述。大数据并不只是指数量庞大的数据，更重要的是指利用这些数据进行分析、挖掘和应用的过程。这本书通过实际案例和统计数据，将数据的价值和潜力展示给读者。它告诉我们，大数据的处理能力和分析能力将会显著地提升人类社会的效率和智能化水平。

其次，本书探讨了大数据在各个领域中的应用与挑战。在商业领域，大数据的应用已经为企业带来了更多的商机和竞争优势。通过分析消费者的购买记录、兴趣爱好以及社交媒体的内容，企业能够更准确地把握用户的需求，为用户提供个性化的服务。然而，由于大数据的处理涉及到海量的数据、复杂的算法以及庞大的计算能力，公司需要具备相关技能和资源才能有效地利用大数据。在政府领域，大数据也能够帮助政府提供更高效的公共服务，更好地理解民众的需求。然而，大数据的应用也引发了隐私保护和数据安全等问题，需要政府制定相关法律法规来保护个人隐私和数据安全。

再次，本书对大数据对个人隐私保护的问题进行了探讨。随着大数据的发展，人们的个人信息被不断收集、分析和应用，我们的隐私已经受到了严重的侵犯。而大数据的应用具有隐私泄露的潜在风险，人们需要保护自己的个人隐私。为了解决这一问题，政府和企业需要共同努力，加强信息安全和隐私保护的技术手段。同时，人们也应该提高自己的信息安全意识，合理使用网络和社交媒体，避免个人信息的泄露。

最后，本书还介绍了大数据对社会的影响。大数据的广泛应用，改变了人们的生活方式和工作方式。我们的社会变得更加数字化、智能化。例如，在医疗领域，大数据的应用使得医生可以更准确地进行病情诊断和治疗方案选择。在城市规划方面，大数据的应用使城市更加智能化，提高了公共交通的运营效率和人们的生活质量。然而，大数据的应用也带来了一些问题，如信息不对称和社会不平等等。对于这些问题，我们需要进一步研究和探索，以找到解决之道。

综上所述，《大数据》这本书给我留下了深刻的印象。通过阅读这本书，我对大数据有了更深入的认识与理解，了解到了大数据的概念、应用与挑战，并开始思考大数据对于个人隐私保护和社会的影响。我相信，随着大数据技术的不断发展，大数据将进一步改变我们的生活和工作方式，为我们带来更多的便利和创新。我们需要不断学习和探索，以适应这个数字化时代的要求。

大数据的心得篇十三

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。

“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。

大数据的心得体会篇4

大数据的心得篇十四

应集团公司的安排，20xx年12月9日至1xx日我很荣幸的来到美丽厦门国家会计学院，参加了国资委举办的山西省省属企业高级财务管理研修班。通过xx天的学习，让我丰富了知识，开阔了视野，了解了一些当前经济热点问题，转变了思想理念，感受颇多。

通过对可持续发展的财务问题学习使我们了解到了会计改革对国家经济、政治方面起到的助推作用。了解我国会计政策在世界经济大环境当中的重要作用，让我们学会站在社会经济发展的全局上，历史的、全面的、客观的、发展的来观察和认识形势，学会在一个更高的层次上来观察分析问题，我们进一步理解财务管理的内涵和财务管理者在新的形势下，要用可持续发展的目光来决策，实现企业利益的化。

面对一带一路的倡议，我国经济形势有了新的发展方向。作为一个财务人员理应适应新的形式，学以致用，现代社会科技进步日新月异，知识更新日益加快，只有适时掌握学习技巧，加快接受新知识、新理念的速度成为为社会高速发展服务的财务人才。从而实现振兴中华民族复兴大业的梦想，实现我国和周边国家和地区经济发展的双赢。

当前形势离不开数字化和大数据的应用，作为一个新时代的财务人员，理应了解和掌握大数据商务智能化的发展方向，掌握运用好数据及互联网运用，以适应新的时代发展的需求。

总之，通过这次进修学习。感谢集团给我们搭建了一个好的平台。营造了一个良好的学习环境，给我们带来了新的思维，新的理念和新的工作思路。我们会把这次学习到的知识运用到工作当中，与时俱进，为企业的发展献计献策。

大数据的心得篇十五

这个星期是我们sql server 数据库管理课的实训，经过一个星期的实训，让我将书本上的理论与实践相结合，领会到了许多平时课堂上所没有接受的课外知识课外训练，懂得如何去运用自己学到的书本上的知识，而进行的一次分析设计综合的训练。而本次实训的目的是让我们掌握数据库系统的原理、技术，将理论与实际相结合，应用现有的数据库管理系统软件，规范、科学地完成一个设计与实现。

其实说心里话，在实训数据库之前我对数据库这门课程是既抗拒又害怕的。从第一节课开始，我在很认真的听老师讲课，而且自己也非常有信心学好这门课程。但是上了一个月的课程后我发现，对于数据库我学的完全是迷迷糊糊，对于查询命令学的也是似懂非懂，后来老师授课的内容开始越积越多，我不会的没弄懂的也越积越多，最后开始害怕这门课上课，更害怕这门课考试。

抱着不想挂科的心理，在数据库实训之前，我抽了一个星期的时间仔细地看了书，并且把课后习题仔仔细细地重新做了一遍，对这本书的整个知识体系在脑袋里面有个大概的印象，后来老师告诉我们这次实训的目标，于是我对这次实训工作胸中就开始有大致的轮廓。 这次我们实训的内容是从数据库、数据表的创建和修改开始的，我知道了：

表是建立关系数据库的基本结构，用来存储数据具有已定义的属性，在表的操作过程中，有查看表信息、查看表属性、修改表中的数据、删除表中的数据及修改表和删除表的操作。从实训中让我更明白一些知识，表是数据最重要的一个数据对象，表的创建好坏直接关系到数数据库的成败，表的内容是越具体越好，但是也不能太繁琐，以后在实际应用中多使用表，对表的规划和理解就会越深刻。

我们实训的另一个内容是数据库的约束、视图、查询。

查询语句的基本结构，和简单select语句的使用，多表连接查询。而在视图的操作中，也了解到了视图是常见的数据库对象，是提供查看和存取数据的另一种途径，对查询执行的大部分操作，使用视图一样可以完成。使用视图不仅可以简化数据操作，还可以提高数据库的安全性，不仅可以检索数据，也可以通过视图向基表中添加、修改和删除数据。

存储过程、触发器也是我们实训的内容之一， 在操作中有建立存储过程，执行存储过程，及查看和修改存储过程，这些都是非常基础的东西，但对用户却是非常重要的呢，只有熟悉了t_sql语言，才能更好的掌握更多的东西。

我们还学习了，sql管理、数据的导入、导出、备份和还原。有sql server 安全访问控制；登录账户的管理；数据库角色的管理；用户权限管理。维护数据库的安全是确保数据库正常运行的重要工作。数据的备份是对sql server数据事务日志进行拷贝，数据库备份记录了在进行备份操作的数据库中所有数据的状态。而数据的备份还分为数据库完整备份、差异备份、事务日志备份、文件及文件组备份。做数据备份就是为了以后的数据库恢复用。在实训内容上我们还做了仓库管理数据库，其中的要求包含了许多数据库的对象，综合了我们所学的许多知识，让我们更努力的把所学到的东西运用上去。

实训课是在学习与探索中度过的，短暂的一星期实训是结束了，但其中让我们学到了许多知识，出现许多未知的为什么，如数据备份与还原的步骤，如何建立视图、触发器等一系列的问题，正是在老师和同学的共同努力之下，我们才一步步把问题解决了，最终完成了自己一个人不可能完成的任务。

这次实训我和冯亚勤组成一个小组来共同完成这次的实训项目，每次实训我都能感受到团队的合作很重要，这次的实训也不例外。我有不会做的题的时候会问冯亚勤，冯亚勤不会的时候我俩会一起看书一起商量着做，当做出来的命令还是不对的时候会请老师帮忙。有的时候是自己太粗心，写错了一个单词执行不出来你工龄的时候就以为自己写的命令语法有问题，老师看到了会耐心的指出来是我单词写错了。于是我认识到在以后的工作中不仅要有头脑还应该认真仔细有耐心。

大数据的心得篇十六

我校教师20天的网络大数据学习，明白了世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。

1、大数据时代我们如何做教师

我们要明白的是，大数据时代下，教师在知识层面将无任何优势，当学生面对网络这个巨大的知识海洋，老师的半桶水完全失去了意义。老师是在知识和能力之间构造一座桥梁，这个桥梁叫做训练。所以说，未来教师的有可能的体育教练型的，需要为学生制定一对一的训练计划。

2、今天获取知识的渠道和教学方式发生了怎样的变化？

荒蛮时代人们的知识主要来自生活，来自自然与社会；慢慢的，人们学会了书写，有了书籍，于是书籍成了人们知识的来源；再往下，出现了老师，有了学堂，人们的知识，就从老师和课堂那里来了。随着时代和技术的发展，有了无线电、收音机、电视、电脑、网络之后，人们知识来源的渠道就越来越多了。于是幻灯机、收音机、录音机、电视、电脑、网络、电子白板、微格教学技术一拨一拨地走进了教室，也一拨一拨地离开了教室。

现如今，人们获取知识的渠道早已经发生了变化，学习的方式自然也随着发生了变化。过去那种授受关系的教育——老师教、学生听；老师布置作业，学生做作业；老师出试卷，学生考试卷——再不是不可以撼动的了。

学习方式的变化势必带来教学方式和管理方式的变化。可悲的是，在这个大数据时代，我们的教育管理思想、教育观念、教学技术，还停留在农耕时代，甚至原始时期：一味地拼时间，游题海，上班签到，下班签走，上班期间还有没完没了的巡查、通报。管理者更多地将精力转移到备课笔记检查、推门听课、教学质量分析（其实就是开会表扬和批评）上了。

3、我们如何应对？

大数据背景下的教师要走进网络

大数据背景下的教育，许多情况下是要借助网络技术的。比如在线教育、翻转课堂，作为一种教学形式，我们在设计制作的时候，重要的恐怕不只是技术，更重要的是要改变我们的教育教学理念，并借此来影响学生的学习理念和生活观念。

另一个方面，我们必须尽可能从台前走到幕后，从屏前面走到屏后去。我们如果真想要学生的聪明才智得到充分的发挥展示，我们就得走进幕后，给他们以实实在在的帮助与支持，或是默默的支持。所谓“从台前走到幕后”，即尽量让学生真正的成为课堂的主人，而你成为他的帮助者，影响者。而“从屏前面走到屏后”强调的则是课程的开发与设计。

大数据背景下的教师是学习理念生活观念的引导者

我们这些教师去讲授。不要把那些专家的话都奉为神明，譬如一堂课只允许讲15分钟，15分钟能讲个明白吗？但是换过来讲，有些问题需要讲15分钟吗？这都是常识性的问题，其实我们真正要解决的是如何讲的问题。

合作学习这个词语对我们而言，早已经是耳熟能详的了。但合作学习更需要的是对学生有具体的个别化指导，因为不同的人学习的情景和背景是不一样的，他的出生，他的人生经验，尤其是他前一个学段所在学校教学对他的影响是不一样的。比如，实验小学的学生跟乡村小学的学生的知识背景和学习结构肯定会不一样。我师傅曾经常讲，城里的孩子跟乡下的孩子比比，什么都不一样，就连看的广告多少都不一样，你看看城里的孩子，出门就看到广告，乡下的孩子出门看到的是什么，是田野，天空，不一样的。

指导应该是因人而异的，具体化的。我们经常讲头脑风暴，但它还是有一个组织者，教师的功能其实就是一个组织者，不仅是课堂组织者，同时他还是教学资源的组织者。学校教育有一个很重要的任务，恐怕是要设法把学生的“知”与“行”从网络中解放出来，互联网会解决“知”的问题，但是解决不了“行”，基于网络的探究也只是探究而已。如何做？如何实践？我相信这是教师们大展宏图的新领域。

大数据背景下的教师应成为课程资源的开发者和组织者。

如何把学校的课程资源跟教材的内容，跟学校所在的社区以及当下的社会事件组织起来？在这点上我是比较擅长的。我每到一个地方讲课，我都会很自觉地把这个地方的风土人情和最近发生的事件跟主题内容有机地结合起来。一个好教师需要有一种教学敏感，所谓教学敏感，就是遇到某个社会问题，你就思考是否有教育教学价值。实际上，并不是所有的资源都有教学价值的，更不能所有的资源都有教育的价值，尤其是今天这个知识大爆炸的时代，就更需要我们教师的教学敏感。

在大数据背景下，我们早已经不是知识的控制者了，在许多知识面前我们甚至已经落在学生后面一步，几步了。我们的优势或许就只有阅历和经验了，然而，这正是学生身上所缺乏的，也是他们最需要的。

与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。

大数据的心得篇十七

“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出，可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候，瞬间引起了轰动。随即，各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面，在搜索框中搜索“大数据”三个字，就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是，有一个很有趣的现象就是：几乎所有的平台上，出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去，这本书推荐栏里的第一句话就是：迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时，为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高，评价最好。

我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书，整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的，整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲，阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华，只是很想知道对于这么一个很直白的名词，作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚，可就是这种“愚蠢”的好奇心，让我更透彻的看到书中的精华。

在看《大数据时代》这本书之前，我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感，除了观点碰撞之外，我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书，已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!

大数据时代的入门书

看完这本书，我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念，同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处，影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分，后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书，是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大，并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变：1、大数据利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据，不再依赖于随机采样。2、大数据数据多，不再热衷于追求精确性，也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系，而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。

既然一直都在强调大数据对我们的意义，总要有具体体现。整本书中，我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现：新品发布的时候，旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出，旧产品就会便宜，从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的，而且如果不用数据来证明，直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变，往往就会引起整个社会的大变动。

大数据这个概念的出现，让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上，数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展，越来越多的公司都能收集到大量的数据，这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中，不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司，一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司，另一种就是拥有超前思维，懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内，我们可能会感觉拥有创新思维，懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后，所有人都知晓了大数据的意义，所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时，随着科技的进步，掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来，整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候，大数据的公开性也就越来越小。

在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后，作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处，同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪，这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会，大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下，我想到那时候，别说我们每个人的隐私已经没有的了，严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中，自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时，由于数据是永久保存，大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断，所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有，从现在各种大数据预测的结果来看，很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征，这也是书中自相矛盾的地方。

对于一个新事物，如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣，这已经算是一本不错的入门书了。

大数据时代的心灵鸡汤

从小到大，鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了，喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了，看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年，人们生活水平提高了，营养富余，鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样，心灵鸡汤也是如此。

心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来，心灵鸡汤很大的一个特征就是：立人的志，但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤，希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶，感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想，你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义，当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是，整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物，即使向读者讲技术，也没有几个人看得懂，可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题，大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时，在本书中文译作者写的序里，强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论，结果，看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。

之所以我称之为“心灵鸡汤”，还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用，事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。

大数据的“传销手册”

看到这个标题，大家可能会觉得我夸大其词，受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达，我只想说两点：1、此说法仅代表我个人观点，是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。

我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的，也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物，最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式，前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念，作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者，可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的，所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。

大数据时代是未来的趋势，这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活，改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界，它都没有错，因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候，人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。

大数据的心得体会篇3

大数据的心得篇十八

应集团公司的安排，12月9日至15日我很荣幸的来到美丽厦门国家会计学院，参加了国资委举办的山西省省属企业高级财务管理研修班。通过5天的学习，让我丰富了知识，开阔了视野，了解了一些当前经济热点问题，转变了思想理念，感受颇多。

通过对可持续发展的财务问题学习使我们了解到了会计改革对国家经济、政治方面起到的助推作用。了解我国会计政策在世界经济大环境当中的重要作用，让我们学会站在社会经济发展的全局上，历史的、全面的、客观的、发展的来观察和认识形势，学会在一个更高的层次上来观察分析问题，我们进一步理解财务管理的内涵和财务管理者在新的形势下，要用可持续发展的目光来决策，实现企业利益的化。

当前形势离不开数字化和大数据的应用，作为一个新时代的财务人员，理应了解和掌握大数据商务智能化的发展方向，掌握运用好数据及互联网运用，以适应新的时代发展的需求。

总之，通过这次进修学习。感谢集团给我们搭建了一个好的平台。营造了一个良好的学习环境，给我们带来了新的思维，新的理念和新的工作思路。我们会把这次学习到的知识运用到工作当中，与时俱进，为企业的发展献计献策。

大数据的心得篇十九

10月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“20xx年大数据分析培训班”，不但重新回顾了大学时学习的统计学知识，还初学了python、sql和sas等大数据分析工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的魅力。两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会，也非常感谢xx培训学院提供的完善的软硬件教学服务。

近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密集型行业，自然不甘人后。我行在大数据分析领域，也进行了有益的探索，并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不能给审计实践提供有效的支持。这次培训，我正是带着这样一种期待走进了课堂，期望通过培训，打开审计的大数据之门。

应该说，长期以来，农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点，我们更多的关注对行为数据的分析，对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术，如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型，由于业务背景不易移植，结果数据不易解释，在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。

通过这次培训，使我对大数据分析技术有了全新的认识，对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。

目前，审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展，系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势，已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构，很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据，在需要时导入、用后即可删除，这样灵活的数据使用机制，即节省了数据挖掘平台的资源，又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路，也与大数据平台建立对接，缓解审计平台资源紧张矛盾。

目前，审计选样主要通过专家打分法。这次培训中介绍的逻辑回归和决策树算法，也是解决这一方面的问题。通过历史样本和历史底稿的数据，通过训练建立选样模型，将与底稿相关的主要风险特征选入模型，再将模型应用于验证样本。这样就可以应用大数据技术，为审计提供支持。

本次培训中我们也看到，经过一段时间的积累，我行已经具备了一定的大数据分析经验，储备了一批具有相应经验的人才。作为业务部门，我们应加强与管理信息部和软件开发中心的对接，通过相互沟通和配合，确定业务需求，发挥各自优势推动大数据技术的落地。就像行领导所指出的那样，大数据技术哪个部门先投入，哪个部门先获益。目前，我行大数据技术应用正处于井喷前夕，我们应抓住这一有利时机，推动审计工作上一个新台阶。

这次培训对于我来说，只是打开了一扇窗，未来大数据分析的道路还很长、也一定很曲折，但我也坚定信念，要在这条路上继续努力，所谓“独行快、众行远”，有这样一批共同走在大数据分析路上的农行人陪伴，相信农业银行大数据之路必将有无限风光。

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