心得体会的写作是一个自我梳理的过程,能够帮助我们更好地整理思路,提高写作能力。以下是小编为大家整理的心得体会范文,供大家参考。希望通过这些范文,能够帮助大家更好地理解心得体会的写作方法和技巧。以下是小编为大家收集的心得体会范文,希望对大家有所启发。以下是小编为大家整理的一些心得体会范文,供大家参考。希望通过这些范文,能够帮助大家更好地进行心得体会的写作。以下是小编为大家整理的一些心得体会样例,供大家参考。希望这些样例能够帮助大家更好地进行心得体会的写作。以下是小编为大家整理的一些心得体会范文,供大家参考借鉴。希望这些范文能够对大家有所帮助和启发。以下是小编为大家整理的一些心得体会样例,供大家参考借鉴。希望这些样例能够对大家的心得体会写作有所帮助。以下是小编为大家整理的一些心得体会样本,供大家参考借鉴。希望这些样本能够对大家的心得体会写作提供一定的参考。以下是小编为大家整理的一些心得体会样本,希望能够对大家的心得体会写作提供一点思路和参考。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇一
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sqlserver的导入和导出向导,这个过程非常的长。
解决办法:在此处的sqlserver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sqlserver服务器名称行sqlservermanagementstudio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。
(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:
linux安装,文件系统,系统性能分析hadoop学习原理。
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在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中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、
结语。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇二
近年来,随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及应用,数据已经成为了当代社会最具价值的资源之一。随之而来的是数据的大规模积累和传播,数据分享也逐渐成为了社会发展的一个重要趋势。在这个过程中,我也有了一些自己的体会和心得,我将通过以下几个方面进行叙述。
首先,数据分享具有广泛的应用价值。数据分享的最大意义在于可以让各行各业的人们能够共享和利用其中的知识和信息,从而提升工作效率和科学研究的质量。例如,在医学领域,通过分享有关疾病、病例和药物研发的相关数据,可以帮助医生和研究人员更好地了解疾病的发病机制,推动新药的研发。在教育领域,通过分享学生的学习数据,可以更好地分析学生的学习情况和困难,为教师提供个性化的教学指导。不仅如此,数据分享还可以推动科技创新和商业模式的革新,为社会带来更多的发展机遇。
其次,数据分享需要注意保护隐私和安全。虽然数据分享有诸多好处,但也要注意保护个人的隐私和数据的安全。在进行数据分享时,应该确保数据经过有效的匿名化和脱敏处理,以防止个人身份和敏感信息的泄露。同时,也需要建立一套完善的数据管理和安全机制,保护数据的存储、传输和使用过程中的安全性,防止数据被滥用、篡改或窃取。只有保护好数据的隐私和安全,才能保证数据分享的顺利进行。
再次,数据分享需要加强合作和共赢的理念。数据分享不仅仅是单方面的信息传递,更需要建立起各方合作的机制和共赢的理念。只有通过各方协同努力,才能够更好地进行数据的收集和整合,形成更全面、准确的数据资源。而在数据分享的过程中,也需要充分尊重各方的权益和利益,推动数据分享的公平与公正。同时,政府、企业、学术机构和个人应该共同制定相关的规范和标准,明确数据分享的目标和方式,建立良好的数据分享生态。
最后,数据分享需要培养数据意识和数据素养。在信息时代,拥有数据意识和数据素养已经成为人们的基本素质之一。数据意识是指人们对数据的价值和意义有所认知,能够主动思考和运用数据进行问题解决和决策分析。而数据素养是指人们具备使用数据工具和技术进行数据分析和可视化的能力。只有具备了数据意识和数据素养,才能更好地参与到数据分享和利用的过程中,实现数据的价值最大化。
数据分享是当代社会发展的一个重要趋势,也是推动科技创新和社会进步的一种方式。通过数据分享,可以实现各领域之间的深度融合和共享,为经济、社会和人民生活带来更多的机遇和福祉。然而,在进行数据分享时,也要注意保护个人隐私和数据安全,加强各方的合作和共赢,培养人们的数据意识和数据素养。只有在保护隐私和安全、加强合作和共赢的基础上,才能够实现数据分享的目标,并为社会发展做出更大的贡献。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇三
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。
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。
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。
百度百科中是这么解释的:大数据(bigdata),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。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇四
信息时代的到来,我们感受到的是技术变化日新月异,随之而来的是生活方式的转变,我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今,大数据时代成为炙手可热的话题。
信息和数据的定义。维基百科解释:信息,又称资讯,是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据:或称资料,指描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。
在大数据时代,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”。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。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。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。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。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。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?金融业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学习空间、可以有更精准的决策判断能力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。
一部似乎还没有写完的书。
——读《大数据时代》有感及所思。
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。
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。
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。
合纤部车民。
2013年11月10日。
一、学习总结。
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。
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。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)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。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇六
随着信息技术的飞速发展,大数据越来越成为一个热门话题,以其海量、高速、多样化和价值挖掘四个特点,吸引着越来越多的人关注。作为一个信息管理专业的学生,在学习了大数据相关课程并进行实际实践之后,我对于大数据的感受愈加深刻,本文就是对大数据的一些心得总结。
大数据的价值,不仅体现在了数据的存储和处理能力上,更体现在了对于数据的价值提升和利用上。以商业为例,通过对于海量数据的分析,企业可以更好地了解市场的需求和趋势,做到精确营销,提高营收。在医疗、安防等领域,大数据的运用更是可以让治疗更加精准、安全,社会治安更有保障。总之,大数据为各种行业的发展注入了新的生机和动力。
第三段:挑战与机遇。
但是,随着大数据应用的深入,也带来了诸多挑战。首先是数据质量问题,由于日积月累的数据泛滥,其中也不乏数据噪音、数据缺失等不良信息,如何去除杂质提升数据质量成为重要问题。其次,数据安全也成为了一个让人头疼的问题,因为数据传输和存储中的漏洞,容易被黑客攻击,这也是大数据的一大风险。但是,与此同时,机遇与挑战并存。对这些问题的解决,需要通过技术的革新和人才的培养,正是大数据行业发展的良机,也为我们提供了更多的机会。
第四段:大数据技术。
大数据技术是支撑大数据应用的重要基础。在处理海量数据上,传统的关系型数据库已经无法满足需求,而Hadoop、NoSQL、Spark等大数据技术的进入,大幅降低了海量数据的处理成本和时间,极大地提高了业务智能分析的能力,为大数据的广泛应用提供了技术支持。但是,由于技术本身具有复杂性和高技术含量,因此需要不断地探索、应用、完善,如此才能推动新技术的创新和发展。
第五段:未来展望。
目前,大数据的应用逐渐趋于成熟,从数据收集、整理、处理到数据分析都得到了较好的落实,但是,这只是大数据发展的小小起步,未来大数据还将更广泛地应用于各个领域。在大数据的推动下,人工智能、物联网等新兴技术也会迎来新的发展机遇。因此,我们需要不断地学习和积累经验,在专业性技能的基础上增加创造性思维和创新意识,以适应大数据时代的发展。
总结:
大数据是一个浩瀚无比的世界,它带来了巨大的价值和机遇,但也同时伴随着种种挑战和风险。在大数据时代,只有通过不断学习、完善技能,才能适应和引领时代的变革,让大数据为人类的生产和生活带来更大的便利和奇迹。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇七
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。
欢迎大家阅读。
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。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇八
近年来,随着科技的迅速发展和互联网的普及,大数据已经逐渐成为企业决策和市场营销的利器。在这个信息爆炸的时代,大数据的应用给企业带来了巨大的商机和竞争优势。然而,如何正确运用和分析大数据成为了当前企业面临的难题。在我从事市场营销工作的过程中,我慢慢积累了一些关于大数据营销的心得体会。
第二段:数据收集与分析。
在大数据时代,数据的收集和分析是非常重要的环节。对于企业来说,了解消费者的购买行为和偏好是制定营销策略的基础。通过互联网和移动设备等信息渠道的广泛应用,企业可以获得大量的数据资源。在数据收集方面,企业需要通过合法的途径获得用户的授权,并且保护用户的隐私安全。对于数据分析,企业需要依靠先进的数据分析工具和技术,将庞大的数据量转化为有意义的商业价值,并深度挖掘数据背后的关联关系和消费者行为特点。
第三段:个性化营销。
大数据时代的一个重要特点是个性化营销的实施。通过大数据分析,企业可以准确了解消费者的需求和兴趣,从而为其提供更加个性化的产品和服务。个性化营销不仅可以提高消费者的购买满意度,还可以增加企业的用户粘性和忠诚度。例如,在电商平台,通过分析用户的浏览和购买记录,企业可以为用户推荐感兴趣的商品,提高用户的购买转化率。个性化营销的实施需要企业具备良好的数据分析能力和精准的营销策略。
第四段:精准投放与实时监控。
大数据营销的另一个重要优势是精准投放和实时监控。通过大数据分析,企业可以更加精确地确定目标受众和投放渠道,避免资源的浪费和效果的缺失。同时,企业可以依靠实时数据监控市场反馈,及时调整营销策略和方案,提高市场反应的速度和精度。例如,在线广告投放中,企业可以根据用户的兴趣和行为特点进行定向广告投放,提高广告的点击和转化率。精准投放和实时监控可以帮助企业更好地运用有限的资源,取得更好的市场效果。
第五段:隐私保护与道德问题。
大数据营销的广泛应用也伴随着隐私保护和道德问题的关注。企业在收集和利用大数据的同时,需要遵守相关法律法规和行业准则,保护用户的隐私权益。同时,企业也需要审慎操作和使用大数据,避免滥用和泄露用户的个人信息。在大数据营销实施的过程中,企业需要时刻关注道德和社会责任,坚持合法、透明和公平的原则,维护消费者利益和行业形象。
结尾段。
总之,大数据营销是当下企业必须面对的挑战和机遇。对于市场营销人员来说,正确运用和分析大数据是提升竞争力和效率的重要手段。我深刻体会到,在大数据时代,通过科学合理地利用大数据,企业可以更加深入地了解消费者需求,提供更好的产品和服务,从而取得竞争优势。然而,在推动大数据营销的同时,也需要关注隐私保护和道德责任,切实维护消费者的权益。只有在科技与道德的双轮驱动下,大数据营销才能为企业带来长久的商业价值和社会效益。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇九
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。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇十
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。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇十一
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。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇十二
近年来,随着互联网技术的迅猛发展,大数据已逐渐成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。因此,我选择阅读李书福先生所著的《决战大数据》一书,希望能够从中了解更多有关大数据的知识,并且对其应用方式和未来发展趋势有所把握。通过阅读和思考,我深刻认识到大数据的重要性,并意识到个人在大数据时代的必要性和挑战。
首先,大数据在现代社会发展中扮演着重要角色。通过阅读《决战大数据》,我了解到大数据的概念、特点和意义。大数据不仅仅指的是海量的数据,更重要的是其综合利用价值。大数据的挖掘和分析可以产生深刻的商业洞察,帮助企业做出更明智的决策。同时,大数据还有助于实现政府的智慧治理,提供全方位的数据支持。而在个人层面,大数据可以广泛应用于金融、医疗、教育等各行各业,为个人生活提供更多可能和便利。
其次,大数据时代个人的必要性凸显。在大数据时代,人们不再是数据的被动接收者,而是数据的创造者和利用者。个人的行为和观点都会被数字化和记录下来。因此,每个人都有义务保护好自己的个人隐私,并且利用大数据为自己创造更好的机会和条件。此外,个人也需要具备一定的数据分析和思考能力,才能更好地应对数据洪流和信息泛滥的挑战。
再次,大数据时代个人面临的挑战不容忽视。随着大数据技术的发展,人们的生活和工作都离不开数据。但是,与此同时,大数据也给个人带来了一系列的问题和压力。首先,随着个人信息的被广泛收集和利用,个人隐私面临着严重的威胁。其次,大数据的应用也对个人的思考和创造能力提出了更高的要求。过分依赖计算机和算法的决策可能削弱人类的主观判断和创新能力。最后,信息过载和假新闻的泛滥也对个人的认知和判断能力提出了挑战。
最后,了解大数据的趋势和发展对个人至关重要。通过阅读《决战大数据》,我知道了人工智能、物联网和区块链等技术将进一步推动大数据的发展。同时,数据安全和个人隐私保护是大数据时代的重要议题。因此,每个人都需要关注并主动学习相关知识,不断提升自己的数据意识和技能。只有不断适应和应对大数据时代的变化,才能更好地抓住机遇,应对挑战。
总结来说,阅读《决战大数据》给我带来了很多启发和思考。大数据在现代社会中的重要性不可低估,而个人在大数据时代的作用和挑战都需要认真对待。了解大数据的趋势和发展对个人至关重要。希望通过我的努力,能够在大数据时代充分发挥自己的作用,并为社会的进步和发展做出贡献。
2023年大数据分享心得体会(案例13篇)篇十三
营销数据在现代企业中起到了至关重要的作用,它不仅可以帮助企业了解消费者的需求和行为,还可以为企业制定有效的营销策略提供依据。在这篇文章中,我将分享我在使用和分析营销数据时的心得体会,并探讨它们对企业的重要性。
第一段:数据的收集和分析。
在数字化时代,企业可以通过各种渠道来收集数据,如市场调查、客户反馈和社交媒体。因此,对数据进行有效的收集和分析是至关重要的。我意识到,在收集数据时,企业需将目标用户群体作为关注点,并选择最有价值的数据进行收集。在分析数据时,企业需要使用各种工具和技术,如数据挖掘和人工智能,来从海量的数据中提取有用的信息和见解。
第二段:数据的实际应用。
一旦企业收集并分析了数据,下一步就是将这些数据应用到实际的营销活动中。数据可以帮助企业了解目标用户的行为和偏好,并制定针对性的推广活动。例如,通过对历史购买数据的分析,企业可以预测用户下一次购买的时间和购买的产品,并发送个性化的推送消息或优惠券,从而提高顾客的忠诚度和购买率。此外,数据还可以帮助企业优化广告投放的目标受众和渠道,提高广告的回报率。
第三段:数据共享的好处。
除了企业内部的应用之外,共享数据也有很大的好处。数据共享可以帮助企业了解行业的趋势和竞争对手的策略。通过与合作伙伴和其他企业的数据分享,企业可以发现新的市场机会,并与其他企业进行合作。例如,通过与社交媒体平台的数据分享,企业可以更准确地理解消费者的兴趣和需求,从而制定更具针对性的广告推广策略。
第四段:数据隐私和安全问题。
然而,数据分享也存在一些隐私和安全问题。因此,企业在分享数据时需要遵守相关的法规和规定,确保用户的隐私不会被侵犯。另外,企业还需要确保数据的安全性,防止数据被黑客攻击或泄漏。只有在数据隐私和安全得到保证的情况下,企业和用户才会放心地进行数据分享。
第五段:数据驱动的未来。
在当今信息爆炸的时代,数据驱动已成为企业取得成功的重要因素之一。随着技术的不断发展和创新,数据的收集、分析和应用将变得越来越灵活和智能化。因此,企业需要不断更新自己的数据战略和技术,以适应这个快速变化的时代。只有具备数据驱动的思维和能力,企业才能抢占先机,在激烈的市场竞争中脱颖而出。
总结:
营销数据在现代企业中起着至关重要的作用,通过数据的收集、分析和应用,企业可以更好地了解消费者需求和行为,并制定有效的营销策略。同时,数据共享也为企业创造了更多的机会和合作伙伴。然而,企业需要关注数据隐私和安全问题,在保证用户隐私的前提下进行数据分享。未来将是数据驱动的时代,企业需要不断更新自己的数据战略和技术,以保持竞争力。