心得體會是在經歷一段時間后對自己的成長和體驗進行總結的一種方式。它能夠讓我們更好地反思自己的行動和決策，為未來的發(fā)展提供指引。那么如何寫一篇較為完美的心得體會呢？首先，要清晰明確總結的主題和目的，可以基于所學知識、工作經驗或生活感悟來進行總結。其次，要用簡潔明了的語言表達自己的觀點和體會，盡量避免廢話和花哨的辭藻。同時，要注重結構安排和邏輯思維，讓讀者能夠很清楚地看到你的總結思路和重點。最后，不要忘記加上個人的思考和感悟，以及對未來的反思和規(guī)劃，以使得總結更有深度和內涵。以下是一些關于學習和工作生活的心得體會，希望對大家的寫作有所幫助。
大數據專業(yè)心得體會篇一
數據專業(yè)心得體會應該包括對數據的認知和理解、數據分析的方法和技巧、數據實踐的經驗和實例、數據專業(yè)的職業(yè)發(fā)展前景以及自身在數據領域的規(guī)劃和目標。下面將分五個段落分別展開論述。
第一段，對數據的認知和理解。
在數據專業(yè)中，對數據的認知和理解是基礎性的。數據是現代社會中產生的海量信息的集合體，通過對這些信息進行收集、整理和加工，可以獲取有價值的知識和洞察。數據是客觀存在的，可以被量化和測量。從更廣義上說，數據是無處不在的，涉及各個領域，例如企業(yè)經營、市場分析、社會調查等。因此，作為數據專業(yè)人士，我們首先需要了解數據的概念、特點和應用領域，以便更好地開展后續(xù)的工作。
第二段，數據分析的方法和技巧。
數據分析是數據專業(yè)人士的核心工作之一。良好的數據分析可以幫助我們發(fā)現規(guī)律、識別問題，并為決策提供科學依據。數據分析的方法和技巧眾多，包括統計分析、機器學習、數據挖掘等等。在實際操作中，我們需要根據具體問題的特點選擇合適的方法，并運用相應的技巧進行數據清洗、數據建模、模型評估等環(huán)節(jié)。此外，數據可視化也是非常重要的，通過圖表、圖像等直觀方式呈現數據分析的結果，可以更好地向他人傳遞信息，增強溝通和表達能力。
第三段，數據實踐的經驗和實例。
數據專業(yè)人士的實踐經驗和實例可以幫助我們更好地理解和應用數據。通過參與實際項目和對真實數據進行分析，我們可以熟悉數據分析的流程和步驟，鍛煉數據處理和建模的能力。實踐還可以幫助我們發(fā)現問題，并通過不斷的實踐和反思改進我們的方法和技巧。例如，在某個市場調研項目中，通過對大量的銷售數據進行分析，我們發(fā)現了潛在的消費者需求，從而為企業(yè)提供了市場拓展的建議。這樣的實例激勵著我們繼續(xù)學習和實踐，不斷提高自身的能力和素質。
第四段，數據專業(yè)的職業(yè)發(fā)展前景。
數據專業(yè)擁有廣闊的職業(yè)發(fā)展前景。隨著大數據時代的到來，對數據專業(yè)人才的需求不斷增長。從傳統企業(yè)到互聯網公司，從金融行業(yè)到醫(yī)療健康領域，數據專業(yè)人士都能找到適合自己的職業(yè)機會。可以從數據分析師、數據工程師、數據科學家等職位入手，通過實踐和學習不斷積累經驗，逐步提升自己的職業(yè)能力和發(fā)展空間。數據專業(yè)還與其他專業(yè)交叉，例如人工智能、云計算等，選擇合適的領域進行專攻和深耕，可以拓寬自己的職業(yè)道路和發(fā)展方向。
第五段，自身在數據領域的規(guī)劃和目標。
對于個人而言，要想在數據領域有所建樹，就需要明確自身的規(guī)劃和目標。首先，我們需要不斷學習和提高自身的專業(yè)知識和技能，不僅要掌握數據分析的方法和技巧，還需要了解相關的領域知識和最新的技術動態(tài)。其次，我們要注重實踐和項目經驗的積累，通過參與實際項目和實踐探索，提高自己的實際操作能力和解決問題的能力。最后，我們要保持持續(xù)的學習和創(chuàng)新精神，關注數據領域的最新發(fā)展和趨勢，時刻調整自己的規(guī)劃和目標，并不斷完善自己的職業(yè)素養(yǎng)和綜合能力。
總之，數據專業(yè)心得體會涵蓋了對數據的認知和理解、數據分析的方法和技巧、數據實踐的經驗和實例、數據專業(yè)的職業(yè)發(fā)展前景以及自身在數據領域的規(guī)劃和目標。通過不斷的學習和實踐，我們可以不斷提高自己的專業(yè)能力和水平，為數據領域的發(fā)展和應用做出貢獻。
大數據專業(yè)心得體會篇二
隨著信息技術的發(fā)展，大數據技術越來越受到各行各業(yè)的重視。作為一名從事大數據專業(yè)工作多年的人，我深感大數據技術的重要性和挑戰(zhàn)性。在實踐中，我積累了一些心得體會，分享給同行們。
首先，深入了解業(yè)務需求是大數據工作的重要基礎。大數據技術的應用離不開業(yè)務場景，只有深入了解業(yè)務需求，才能更好地利用大數據技術解決實際問題。與業(yè)務部門的密切合作是必不可少的，通過與他們的溝通交流，我們可以更好地理解他們的需求，并根據需求進行技術實現。例如，在金融行業(yè)，我們需要了解交易數據的分析需求，才能提供更準確的風險評估和投資建議。
其次，掌握數據挖掘和機器學習算法是大數據工作的核心能力。大數據技術的核心是通過挖掘和分析海量的數據，找出其中的規(guī)律和價值。而數據挖掘和機器學習算法是實現這一目標的關鍵工具。在我的工作中，我常常使用聚類、分類和回歸等算法對數據進行分析和建模，從而得出有價值的結論。掌握這些算法，可以幫助我們更好地利用大數據技術解決實際問題。
再次，數據質量和數據安全是大數據工作的兩大關鍵問題。大數據技術的應用離不開高質量和安全的數據。在我的工作中，我常常遇到數據質量不高、缺失值較多的情況。為了保證數據的準確性和完整性，我會采取一系列的數據清洗和預處理工作。同時，由于大數據技術的應用往往涉及重要的業(yè)務數據，數據安全是一個必須解決的問題。我們需要采取一系列安全防護措施，確保數據在存儲、傳輸和處理過程中不被泄露或篡改。
最后，持續(xù)學習和創(chuàng)新是大數據工作的必備素質。大數據技術發(fā)展迅猛，我們必須與時俱進，不斷學習新的技術和工具。此外，我們還需要不斷創(chuàng)新，在實踐中嘗試新的方法和思路，尋找更好地解決問題的方式。在我的工作中，我常常嘗試運用新的開源軟件和算法，將它們應用于實際場景，并獲得了一些創(chuàng)新的成果。
綜上所述，大數據工作是一項復雜而有挑戰(zhàn)性的工作，但也是一項充滿樂趣和潛力的工作。通過深入了解業(yè)務需求、掌握數據挖掘和機器學習算法、關注數據質量和數據安全、持續(xù)學習和創(chuàng)新，我們可以更好地發(fā)揮大數據技術的潛力，為企業(yè)和社會創(chuàng)造更大的價值。希望我與同行們共同努力，共同推動大數據技術的發(fā)展和應用。
大數據專業(yè)心得體會篇三
近年來，隨著數字化時代的到來，大數據產業(yè)蓬勃發(fā)展。因此，越來越多的人開始關注大數據專業(yè)，希望能夠成為這個行業(yè)中的一員。我也是其中之一，下面我將分享一下我學習大數據專業(yè)的心得體會。
一、充分準備學習前置知識。
在學習大數據專業(yè)前，我充分準備了基礎的計算機科學技術，例如編程語言、數據庫、網絡技術等。這些知識對于學習大數據有很大的幫助，可以讓我更快地掌握和理解大數據的相關技術和理論。同時，在實際學習中，也可以將這些基礎技術應用到實際的案例中，更好地鍛煉自己的實踐能力。
二、注重實踐與理論相結合。
學習大數據專業(yè)不僅需要掌握相關理論知識，還需要注重實踐經驗的積累。在學習過程中，我注重了實踐與理論的結合，通過實際的案例來進行學習和應用。這不僅使我更好地掌握了相關技術和理論知識，而且也給了我很多實踐的機會，使我可以更好地應用所學知識解決實際問題。
三、多方面資料和資源整合。
學習大數據專業(yè)需要整合多方面的資料和資源，包括學術論文、書籍、網絡課程、實際項目等。通過整合這些資源，我可以不斷拓寬自己的知識面，提高自身的綜合能力和素質水平。此外，多樣化的資源也可以幫助我更好地理解和應用大數據技術，解決實際問題。
四、團隊合作。
在學習大數據專業(yè)的過程中，我與同學們進行了團隊合作，共同解決了一些實際的問題。通過團隊合作，我學會了溝通、協作，也鍛煉了自己的組織能力和領導力。此外，團隊合作還可以吸收不同的觀點和意見，作出更好的決策和解決方案。
五、不斷學習和探索。
學習是一份永無止境的工作，大數據專業(yè)更是如此。我會繼續(xù)保持學習的態(tài)度，不斷深入學習大數據技術、理論和實踐，提高自身的專業(yè)素養(yǎng)，并且開闊自己的視野。與此同時，我也將繼續(xù)積極探索大數據領域的新技術和理論，努力成為這個行業(yè)中的佼佼者。
總之，在學習大數據專業(yè)的過程中，注重以下幾個方面：充分準備學習前置知識、實踐與理論相結合、多方面資料和資源整合、團隊合作以及不斷學習和探索。這些能力的不斷提高，將會對我們未來的職業(yè)發(fā)展和成就產生巨大的幫助。
大數據專業(yè)心得體會篇四
大數據作為當今信息時代的重要組成部分，已滲透到了各行各業(yè)。作為一名從業(yè)多年的大數據專業(yè)人員，我深切感受到了大數據給企業(yè)發(fā)展和個人職業(yè)發(fā)展帶來的巨大機遇和挑戰(zhàn)。在這篇文章中，我將分享我在大數據相關工作中所積累的心得體會，希望能對正在從事或有意從事大數據方向的人員有所啟發(fā)和幫助。
第二段：理論與實踐并重。
在大數據領域，理論與實踐并重是非常重要的。不僅需要掌握數據挖掘、機器學習、統計學等相關理論知識，還需要靈活運用各種大數據處理工具和技術。在我的工作中，我經常要面對大量的數據，為了更好地處理和分析這些數據，我會積極學習和了解最新的數據處理工具和方法，并將其應用到實際工作中。通過將理論知識和實踐經驗相結合，我能夠更好地解決實際問題，提高工作效率。
第三段：溝通與團隊合作。
在大數據專業(yè)工作中，溝通和團隊合作能力也是非常重要的。數據分析往往需要與各個部門和團隊進行充分的溝通和交流，了解業(yè)務需求和數據背景，才能更準確地分析和解決問題。我常常會主動與其他部門和團隊保持良好的合作關系，協調各方利益，共同完成數據分析項目。同時，我也會積極參與團隊活動和分享經驗，促進團隊的共同學習和成長。
第四段：持續(xù)學習和創(chuàng)新。
大數據領域的技術和工具更新迅速，作為專業(yè)人員，必須保持持續(xù)學習和創(chuàng)新的態(tài)度。在我的工作中，我積極參加相關培訓和學術交流會議，不斷提升自己的技術水平和專業(yè)知識。同時，我也會嘗試新方法和新技術，不斷尋求創(chuàng)新的解決方案。在實際工作中，不僅要解決眼前問題，還要有長遠的規(guī)劃和思考，以適應不斷變化的大數據環(huán)境。
第五段：總結與展望。
通過多年的大數據專業(yè)工作，我深刻體會到了大數據技術的重要性和應用前景。在這個信息化的時代，大數據已經成為企業(yè)決策和發(fā)展的關鍵因素。作為一名大數據專業(yè)人員，要不斷學習和提升自己的能力，掌握最新的技術和方法，才能在競爭激烈的職場中立于不敗之地。同時，我也期待未來大數據領域的發(fā)展和創(chuàng)新，希望能夠為企業(yè)發(fā)展和社會進步貢獻自己的力量。
總之，在大數據專業(yè)工作中，理論與實踐并重、溝通與團隊合作、持續(xù)學習和創(chuàng)新是非常重要的。只有不斷提升自己的專業(yè)能力，在實踐中不斷積累經驗，才能在大數據領域取得長足的發(fā)展。我相信，隨著技術的進步和應用場景的拓寬，大數據領域的發(fā)展前景會越來越廣闊，大數據專業(yè)人才也將得到更多的認可和機會。
大數據專業(yè)心得體會篇五
1.引言（150字）。
隨著互聯網技術的迅猛發(fā)展，大數據領域也隨之興起，成為了當今最熱門的專業(yè)之一。在我接觸大數據專業(yè)的過程中，我發(fā)現在這個領域學習還需要具備一定的專業(yè)知識和技能。因此，我在學習過程中積極探索，逐漸體會到了一些心得和體會。
大數據是一個非常寬泛的概念，它不僅指數據量的大小，還包括數據的處理、存儲和分析等方面。在學習大數據專業(yè)之前，我首先要認識到這個專業(yè)的核心是數據挖掘和數據分析。通過掌握相關的編程語言和工具，可以深入挖掘數據背后的信息，進行數據分析和預測。在深入學習過程中，我也意識到學好大數據要從基礎知識入手，如計算機網絡、數據結構等。因此，在學習大數據之前，打好基礎十分重要。
3.學習方法（350字）。
大數據專業(yè)心得體會篇六
隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據產業(yè)逐漸成為新興行業(yè)領域之一，大數據專業(yè)人才的需求也日益增長。作為一名從事大數據工作的實踐者，我深刻體會到了這一領域的挑戰(zhàn)和機遇。在這篇文章中，我將分享一些我在大數據專業(yè)工作中的心得體會。
首先，對于大數據專業(yè)工作來說，技術實踐是非常重要的。大數據項目通常需要處理龐大的數據量和復雜的數據結構，因此具備扎實的技術能力是必不可少的。在我從事大數據工作的過程中，我深入學習了Hadoop和Spark等大數據處理框架，并通過實際項目的開發(fā)和實施，逐漸掌握了數據分析和處理的技巧。同時，我也積極參加行業(yè)內的培訓和學習活動，不斷提升自己的技術水平。
其次，作為一名大數據專業(yè)人士，必須具備良好的溝通和協作能力。大數據項目通常需要與多個部門和團隊緊密合作，需要與數據科學家、開發(fā)人員以及業(yè)務部門進行有效的溝通和協調。在我工作中，我始終注重與團隊的合作，積極主動地與他人交流和分享，幫助解決問題和提升工作效率。同時，我也注重提升自己的溝通能力，學會傾聽和理解他人的觀點，以便更好地與他人進行合作。
第三，對于大數據專業(yè)工作而言，數據分析和洞察力是非常重要的。大數據不僅僅是海量的數據，更重要的是如何從中提取有價值的信息和見解。作為一名大數據工作者，我通過不斷的數據分析和挖掘工作，了解到數據背后隱藏的規(guī)律和趨勢，并將這些信息應用到實際的業(yè)務場景中，幫助企業(yè)做出更準確的決策。在這個過程中，我也學會了數據可視化和數據呈現的技巧，使得我的工作更加直觀和易于理解。
此外，持續(xù)學習和自我提升也是大數據專業(yè)工作的重要一環(huán)。大數據技術和工具在不斷發(fā)展和更新，因此要跟上行業(yè)的最新動態(tài)，就要保持學習的態(tài)度。在我的工作中，我積極參加行業(yè)內的研討會和培訓課程，了解最新的技術趨勢和發(fā)展方向，并嘗試將這些新技術應用到項目中。同時，我也在業(yè)余時間自主學習一些與大數據相關的知識和技能，如機器學習和深度學習等，以提升自己在這一領域的競爭力。
最后，要想在大數據專業(yè)工作中取得成功，除了技術實踐和專業(yè)能力之外，還需要具備良好的責任心和團隊合作精神。大數據項目通常是團隊合作的結果，每個人都需要承擔一定的責任。在我的工作中，我始終將項目的成功視為自己的責任，并始終秉持著團隊協作的精神，與團隊成員共同解決問題，共同完成任務。這樣的態(tài)度不僅使得我與團隊之間的合作更加順暢，也幫助我建立了良好的職業(yè)聲譽。
總之，大數據專業(yè)工作是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的領域。通過積極的學習和實踐，不斷提升自己的技術能力和專業(yè)素養(yǎng)，提高溝通和協作能力，不斷學習和自我提升，并具備良好的責任心和團隊合作精神，我們定能在這一領域獲得成功。
大數據專業(yè)心得體會篇七
數據在我們現代社會中起著越來越重要的作用，數據專業(yè)也越來越受到重視。作為一名數據專業(yè)人士，我深深感受到了數據的力量和挑戰(zhàn)。在我從事數據專業(yè)工作的過程中，我積累了一些心得體會，今天我想分享給大家。
第二段：數據的價值與應用。
數據是當今社會的石油，它蘊含了無窮的價值。通過精確、及時、全面地收集和分析數據，我們可以從中發(fā)掘出許多有益的信息和發(fā)展的機會。數據分析不僅可以幫助企業(yè)提高效率、降低成本，還可以幫助解決一些復雜的社會問題。例如，在疫情期間，通過數據分析，我們可以及時發(fā)現疫情變化趨勢，預測疫情的發(fā)展，指導政府和公眾采取相應的防控措施。
第三段：數據專業(yè)的挑戰(zhàn)與困難。
然而，數據分析并非一帆風順。數據的規(guī)模龐大，種類繁多，處理起來十分復雜。此外，數據的質量也往往參差不齊，需要我們仔細篩選和加工。同時，數據保護和隱私也是我們必須面對的挑戰(zhàn)。我們需要具備扎實的技術能力，熟悉各種數據分析工具和方法，并且具備良好的數據治理意識和道德底線，確保數據的安全和合法使用。
第四段：技能的培養(yǎng)與提升。
為了應對數據專業(yè)的挑戰(zhàn)，我們需要不斷培養(yǎng)和提升自己的技能。首先，我們要深入學習數理統計、計算機科學等相關知識，掌握數據分析的基本原理和方法。其次，我們要積極實踐，通過參與項目或者實際工作中的實踐，熟練掌握數據分析工具的使用，提高解決實際問題的能力。此外，我們還需要具備良好的溝通和團隊合作能力，因為數據分析往往需要多個專業(yè)背景的人員共同合作。
第五段：未來發(fā)展與展望。
數據專業(yè)是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的領域。隨著人工智能、物聯網等新技術的不斷發(fā)展，數據的種類和規(guī)模將進一步擴大，數據專業(yè)也將面臨更多的機遇和變革。我相信，只要我們保持學習的態(tài)度，不斷提升自己的能力，緊跟時代的腳步，就能夠在數據專業(yè)領域中有所建樹，為社會發(fā)展做出更大的貢獻。
總結：
通過對數據專業(yè)心得體會的總結，我們可以發(fā)現數據的價值和應用，也能夠意識到數據專業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)和困難。同時，我們也明白了技能的培養(yǎng)和提升對于數據專業(yè)人士的重要性。最后，我們展望了數據專業(yè)未來的發(fā)展和變革。數據專業(yè)是一個充滿機遇的領域，只要我們不斷學習和提升自己，我們就能夠在這個領域中取得成功，并為社會貢獻我們的力量。
大數據專業(yè)心得體會篇八
Hadoop作為大數據領域中的重要工具，其開源的特性和高效的數據處理能力越來越得到廣泛的應用。在實際應用中，我們對Hadoop的使用也逐步深入，從中汲取了許多經驗和教訓。在此，我會從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面分享一下我的心得體會。
一、搭建Hadoop集群。
搭建Hadoop集群是整個數據處理的第一步，也是最為關鍵的一步。在這一過程中，我們需要考慮到硬件選擇、網絡環(huán)境、安全管理等方面。過程中的任何一個小錯誤都可能會導致整個集群的崩潰?；谶@些考慮，我們需要進行詳細的規(guī)劃和準備，進行逐步的測試和驗證，確保能夠成功地搭建起集群。
二、數據清洗。
Hadoop的數據處理能力是其最大的亮點，但在實際應用中，數據的質量也是決定分析結果的關鍵因素。在進行數據處理之前，我們需要對數據進行初步的清洗和預處理。這包括在數據中發(fā)現問題和錯誤，并將其糾正，以及對數據中的異常值進行排除。通過對數據的清洗和預處理，我們可以提高數據的質量，確保更加準確的分析結果。
三、分析處理。
Hadoop的大數據處理能力在這一階段得到了最大的展示。在進行分析處理時，我們首先需要確定分析目標，并對數據進行針對性的處理。數據處理的方式包括數據切分、聚合、過濾等。我們還可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具進行分析計算。在處理過程中，我們還需要注意對數據的去重、篩選、轉換等方面，從而得到更為準確的結果。
四、性能優(yōu)化。
在使用Hadoop進行數據處理的過程中，內存的使用是其中重要的方面。我們需要在數據處理時對內存使用進行優(yōu)化，提高算法的效率。在數據讀寫和網絡傳輸等方面，我們也需要盡可能地提高其效率，來增強Hadoop的處理能力。這一方面需要的是合理的調度策略、良好的算法實現、有效的系統測試等方面的支持。
五、可視化展示。
通過對數據的處理和分析，我們需要對獲得的結果進行展示。在這一方面，我們可以使用Hadoop提供的一系列Web界面進行展示，同時還可以利用一些可視化工具將數據進行圖像化處理。通過這些方式，我們可以更加直觀地觀察到數據分析的結果，從而更好地應用到實際業(yè)務場景中。
總之，Hadoop的應用已逐漸地從科技領域異軍突起，成為處于大數據領域變革前沿的重要工具。在實際應用中，我從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面體會到了很多經驗和教訓，不斷地挑戰(zhàn)和改進我們的技術與思路，才能更好地推動Hadoop的應用發(fā)展。
大數據專業(yè)心得體會篇九
近年來，隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據已逐漸成為人們生活中的一個熱門話題。而《大數據》這本書，作為一部關于大數據的權威著作，讓我對大數據有了更深入的認識與理解。通過閱讀這本書，我不僅對大數據的概念有了一定的了解，更發(fā)現了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)，并對個人隱私保護等問題產生了思考。
首先，本書對大數據的概念進行了詳盡的闡述。大數據并不只是指數量龐大的數據，更重要的是指利用這些數據進行分析、挖掘和應用的過程。這本書通過實際案例和統計數據，將數據的價值和潛力展示給讀者。它告訴我們，大數據的處理能力和分析能力將會顯著地提升人類社會的效率和智能化水平。
其次，本書探討了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)。在商業(yè)領域，大數據的應用已經為企業(yè)帶來了更多的商機和競爭優(yōu)勢。通過分析消費者的購買記錄、興趣愛好以及社交媒體的內容，企業(yè)能夠更準確地把握用戶的需求，為用戶提供個性化的服務。然而，由于大數據的處理涉及到海量的數據、復雜的算法以及龐大的計算能力，公司需要具備相關技能和資源才能有效地利用大數據。在政府領域，大數據也能夠幫助政府提供更高效的公共服務，更好地理解民眾的需求。然而，大數據的應用也引發(fā)了隱私保護和數據安全等問題，需要政府制定相關法律法規(guī)來保護個人隱私和數據安全。
再次，本書對大數據對個人隱私保護的問題進行了探討。隨著大數據的發(fā)展，人們的個人信息被不斷收集、分析和應用，我們的隱私已經受到了嚴重的侵犯。而大數據的應用具有隱私泄露的潛在風險，人們需要保護自己的個人隱私。為了解決這一問題，政府和企業(yè)需要共同努力，加強信息安全和隱私保護的技術手段。同時，人們也應該提高自己的信息安全意識，合理使用網絡和社交媒體，避免個人信息的泄露。
最后，本書還介紹了大數據對社會的影響。大數據的廣泛應用，改變了人們的生活方式和工作方式。我們的社會變得更加數字化、智能化。例如，在醫(yī)療領域，大數據的應用使得醫(yī)生可以更準確地進行病情診斷和治療方案選擇。在城市規(guī)劃方面，大數據的應用使城市更加智能化，提高了公共交通的運營效率和人們的生活質量。然而，大數據的應用也帶來了一些問題，如信息不對稱和社會不平等等。對于這些問題，我們需要進一步研究和探索，以找到解決之道。
綜上所述，《大數據》這本書給我留下了深刻的印象。通過閱讀這本書，我對大數據有了更深入的認識與理解，了解到了大數據的概念、應用與挑戰(zhàn)，并開始思考大數據對于個人隱私保護和社會的影響。我相信，隨著大數據技術的不斷發(fā)展，大數據將進一步改變我們的生活和工作方式，為我們帶來更多的便利和創(chuàng)新。我們需要不斷學習和探索，以適應這個數字化時代的要求。
大數據專業(yè)心得體會篇十
大數據時代的到來，給人們的學習和生活帶來了巨大的變革。近期，我讀完了一本關于大數據的書籍《大數據》，在書中我了解到了大數據的定義、特點、應用和對社會產生的影響。通過這本書的學習，我深刻認識到了大數據對于現代社會的重要性，并從中汲取了一些啟示和體會。
首先，我的第一個體會是對大數據的新認識。在書中，大數據被定義為指數據量巨大、處理難度大，無法通過傳統的數據處理工具和方法進行處理和分析的數據。大數據的特點主要包括“四V”，即數據量大(Volume)、處理速度快(Velocity)、數據種類繁多(Variety)和價值密度低(Value)。通過學習這些概念，我意識到了大數據處理的復雜性和重要性。在現代社會中，隨著互聯網技術的快速發(fā)展，海量的數據正在不斷產生，而利用這些數據尋找規(guī)律、洞察趨勢對于企業(yè)和科學研究等領域都具有重要意義。
其次，我通過閱讀《大數據》這本書，對大數據應用的廣泛性有了更深入的了解。大數據不僅可以被用于商業(yè)領域的市場調研和用戶行為分析，還可以被運用于醫(yī)療、金融、政府等各個領域。例如，在醫(yī)療領域，大數據分析可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病，提高治療效果；在金融領域，大數據可以用于風險評估和投資策略制定。這些例子讓我認識到大數據不僅僅是一個概念，它已經深入到我們的生活和工作中，并對各個領域產生了重要的影響。
第三，大數據在社會中的影響力也讓我深受觸動。通過大數據的分析，科學家們可以預測自然災害的發(fā)生和規(guī)模，幫助人們采取相應的措施減少災害造成的損失；政府們可以利用大數據分析來改進公共服務和決策，提高社會治理效能。大數據還可以通過對人群行為的分析，為企業(yè)提供精準的廣告定位和銷售策略，幫助企業(yè)提高競爭力。大數據的應用正引領著社會的進步和發(fā)展，讓我感到對于大數據的學習和掌握變得格外重要。
第四，在書中我還學到了大數據的應對方法和技術。大數據處理的復雜性要求我們運用先進的技術和工具。例如，云計算能夠提供強大的計算和存儲能力，幫助我們處理海量的數據；機器學習和人工智能則能夠幫助我們從復雜的數據中提取有價值的信息。了解到這些技術后，我決定在大數據領域繼續(xù)深入學習，提高自己的技術水平。
最后，通過讀完《大數據》，我深刻體會到大數據的革命性和不可逆轉性。大數據已經成為了當今社會的一個重要標志，影響著我們生活的各個方面。不僅是企業(yè)和科研機構，普通人也需要掌握一定的大數據分析和處理能力，才能適應這個快速變化的時代。因此，在日常生活中，我們要提高自己對于大數據的認識和運用，并不斷學習相關的知識和技能。
總之，通過閱讀《大數據》，我對大數據有了全新的認識，了解到了其廣泛的應用領域和對社會的重要影響。同時，我也學到了一些大數據的應對方法和技術。大數據已經成為一個時代的產物，對于每個人來說，掌握大數據的知識和技能變得愈發(fā)重要。我希望通過自己的努力，能夠在大數據時代中不斷學習和成長，為社會的發(fā)展貢獻自己的力量。
大數據專業(yè)心得體會篇十一
隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據已然成為了這個時代的新寵。大數據作為一種時尚，越來越多的學生選擇了學習與研究這一領域。在大數據學習的過程中，我深刻體會到了大數據技術的魅力和應用的廣泛性。以下是我對大數據學習的心得體會。
首先，大數據的學習需要扎實的數學基礎。大數據技術的核心是數據分析和數據挖掘，而這兩項技術離不開數學的支撐。在大數據學習的過程中，我意識到了數學基礎的重要性。數學為我們提供了強大的工具和思維方式，使得我們能夠更加深入地理解和掌握大數據技術。因此，在學習大數據的過程中，我努力提升自己的數學水平，加強對概率論、線性代數等數學知識的學習和理解，以便更好地應用到大數據技術中。
其次，大數據學習需要具備良好的編程能力。大數據技術的實現離不開編程語言的支持，而對于學生而言，掌握一門或多門編程語言是必不可少的。在大數據學習的過程中，編程成為了一種常見的操作。學生需要運用編程技術，對數據進行清洗、整理和分析。因此，在學習大數據的過程中，我積極提高自己的編程能力，學習了Python、R、Java等編程語言，并掌握了它們在大數據處理和分析中的應用。
再次，大數據學習需要不斷提高自己的數據分析能力。因為在大數據時代，數據是價值的源泉，只有通過對數據的深入分析，才能挖掘出其中的潛在價值。在大數據學習的過程中，我不斷提高自己的數據分析能力，學習了數據清洗、數據可視化、模型構建等相關技術。通過對實際數據的分析，我逐漸掌握了數據分析的方法和技巧，能夠通過對各種數據進行分析，提取出其中的規(guī)律和價值，并為決策提供有力的支持。
最后，大數據學習需要擁有創(chuàng)新思維和團隊合作能力。大數據技術總是在不斷創(chuàng)新，對學生而言，掌握創(chuàng)新思維和團隊合作能力是必不可少的。在大數據學習的過程中，我積極培養(yǎng)自己的創(chuàng)新思維能力，探索新的方法和思路，不斷改進和創(chuàng)新。同時，大數據學習也需要與他人進行團隊合作，通過與團隊成員的合作，共同完成各種大數據項目。通過與他人的交流和協作，我學會了傾聽和尊重他人的意見，也更深刻地理解到團隊合作所帶來的價值。
綜上所述，大數據的學習是一項綜合能力的培養(yǎng)過程。學生需要具備扎實的數學基礎、良好的編程能力、優(yōu)秀的數據分析能力，同時還要擁有創(chuàng)新思維和團隊合作能力。通過大數據學習，我不僅深入了解了大數據技術的魅力和應用的廣泛性，還培養(yǎng)了自己的綜合素質。我相信，隨著大數據技術的不斷發(fā)展和應用，大數據學習將會為我打開更加廣闊的職業(yè)發(fā)展道路。
大數據專業(yè)心得體會篇十二
大數據講座學習心得
大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代帶來的挑戰(zhàn)與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業(yè)的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。
在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變?！按髷祿蓖ㄟ^對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯網“智商”，這使得互聯網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業(yè)的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業(yè)更有利的決策，使得這些企業(yè)擁有更強的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計算、物聯網之后it產業(yè)又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業(yè)社會時代，隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向。
首先，“大數據”究竟是什么？它有什么用？這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了?！按髷祿钡摹按蟆辈粌H是單單純純指數量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現在數據信息是海量信息，且在動態(tài)變化和不斷增長之上。同時“大數據”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據，其是一種泛化的數據描述形式，有別于以往對于數據信息的表達，大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規(guī)模超過tb級的數據信息等。
一、學習總結
1． 大數據的定義
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
一、什么是大數據？
百度百科中是這么解釋的：大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。
大數據在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關注的原因，從各種渠道了解了大數據以后，就決定開始學習了。
二、開始學習之旅
在科多大數據學習這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數據標準制定專家組成員，也是一家企業(yè)的大數據架構師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經常給我們講一些項目中的感受和經驗，果然面對面上課效果好！
如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統不斷的練習，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學，到后來慢慢就入門了，學習起來就容易多了，堅持練習，最重要的就是堅持。
大數據專業(yè)心得體會篇十三
隨著信息技術的快速發(fā)展，大數據已經成為了當代社會最為炙手可熱的話題之一。作為信息時代的產物，大數據給我們的生活帶來了巨大的改變。最近，我讀了一本名為《大數據》的書，在閱讀過程中，讓我對大數據有了更深的認識。下面我將與大家分享一下我的體會。
首先，大數據讓我們的生活更加便利?，F如今，大數據技術得到了廣泛的應用，人們可以通過各種技術手段輕松地獲取所需的信息。無論是購物、出行還是旅游，我們都能夠通過大數據獲取到最新的產品信息、路線規(guī)劃以及景點推薦，從而為我們的生活提供了諸多便利。比如，每當我需要購買產品時，只需在電子商務平臺上輸入關鍵詞，便可獲得大量的搜索結果，同時還能通過查看其他用戶的評價來進行篩選，這使得我們能夠更加輕松地做出購買決策。
其次，大數據為商業(yè)發(fā)展提供了新的機遇。隨著大數據技術的不斷改進，越來越多的企業(yè)開始使用大數據分析手段來處理海量的數據，從而找到市場的空白點，為企業(yè)創(chuàng)造更多商機。例如，通過對大數據的分析，電商平臺能夠通過用戶的購買行為了解用戶的興趣愛好，并根據這些數據進行精確的產品定位和個性化推薦，從而提高銷售額。大數據的出現，使得商業(yè)發(fā)展更加精準和高效，企業(yè)可以更加了解消費者的需求，提供更好的產品和服務。
再次，大數據為決策提供了科學依據。無論是政府還是企事業(yè)單位，在制訂政策和規(guī)劃發(fā)展戰(zhàn)略時，都需要基于大量的數據進行決策。大數據的出現讓決策者可以更加客觀地了解社會經濟現狀，分析各種數據之間的關系以及相關因素對決策結果的影響，從而做出更加明智的決策。比如，在交通規(guī)劃方面，利用大數據可以實時監(jiān)測交通擁堵情況，分析交通流量以及不同道路之間的關系，從而優(yōu)化交通路線，提高交通效率。大數據的運用，為決策者提供了更準確的信息，幫助他們做出科學合理的決策。
最后，大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，數據安全問題成為了一個亟待解決的難題。大數據的存儲和傳輸需要龐大的計算資源，但與此同時，也給數據安全帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隨著黑客技術的不斷發(fā)展，數據泄露和隱私侵犯的風險也在逐漸增加。其次，大數據的過濾和分析需要高度專業(yè)的技術和人才。大量的數據對于普通人來說是一種負擔和困擾，如果沒有足夠的專業(yè)人才來進行數據的處理和分析，那將影響到大數據的應用和發(fā)展。
總而言之，大數據給我們的生活和社會帶來了諸多的變化和好處，但也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。我認為，我們應該在充分利用大數據的優(yōu)勢的同時，加強數據安全的保護和專業(yè)人才的培養(yǎng)。只有這樣，我們才能更好地應對大數據時代的挑戰(zhàn)和機遇，并為我們的生活和社會發(fā)展創(chuàng)造更加美好的未來。
大數據專業(yè)心得體會篇十四
隨著信息技術的高速發(fā)展，大數據已經成為了當今社會中一項重要的資源和工具。對于企業(yè)來說，了解大數據的重要性并將其運用于決策中已經是一項必要的技能。在過去的幾年中，我個人也通過學習和實際應用，逐漸認識到了大數據的威力。以下是我對于認識大數據的心得體會。
首先，我認識到大數據具有巨大的潛力。在過去，企業(yè)的決策大多基于經驗和直覺。然而，這種決策方式存在著很大的風險和不確定性。而通過分析大數據，我們可以獲得更準確、更全面的信息，有助于進行更明智的決策。例如，某家電子商務公司通過分析用戶的購物行為和偏好，可以更好地了解用戶的需求和趨勢，從而調整產品和服務，提升用戶滿意度和銷售額。另外，大數據還可以幫助企業(yè)發(fā)現隱藏的商機和潛在的問題，進一步提升企業(yè)的競爭力。
其次，我認識到大數據需要科學的分析方法和工具。大數據的主要特征就是數量龐大和多樣性。要從這些數據中挖掘出有價值的信息，并不是一件簡單的事情。需要借助科學的分析方法和工具來進行處理和分析。例如，數據挖掘和機器學習等技術可以幫助我們自動發(fā)現數據中的模式和規(guī)律，從而指導我們的決策。此外，數據可視化也是很重要的一環(huán)，通過圖表和可視化的方式展示數據的變化和趨勢，可以幫助我們更好地理解數據背后的含義和規(guī)律。
再次，我認識到大數據需要規(guī)范和合規(guī)的管理。由于數據的敏感性和價值，需要保證數據的安全和隱私。企業(yè)需要合理設置權限和保護機制，確保數據不被非法獲取和利用。另外，數據涉及到個人隱私，需要遵循相關法規(guī)和規(guī)范。企業(yè)必須建立完善的數據管理制度和流程，確保數據的規(guī)范和合規(guī)，同時也提升企業(yè)的信譽度和可信度。
此外，我認識到大數據需要與業(yè)務緊密結合。大數據本身并沒有什么價值，關鍵是如何將大數據與企業(yè)的業(yè)務和需求結合起來。大數據分析師不僅要具備數據分析的技能，還要了解企業(yè)的業(yè)務和市場環(huán)境，才能更好地進行數據分析和運用。只有深入了解業(yè)務，才能發(fā)現更多的商機和挑戰(zhàn)，為企業(yè)的發(fā)展提供更有力的支持。
最后，我認識到大數據需要持續(xù)學習和更新。大數據技術和方法在不斷發(fā)展和更新，我們不能停留在過去的知識和技能上。要不斷學習新的技術和方法，保持對大數據的敏銳洞察力，并通過實踐來不斷提升自己的能力。只有不斷學習和更新，才能跟上時代步伐，不被淘汰。
總之，認識大數據需要我們從多個方面進行思考和努力。大數據具有巨大的潛力，但需要科學的分析、規(guī)范的管理和業(yè)務的結合。同時，我們也要持續(xù)學習和更新，保持對大數據的敏感性和洞察力。只有這樣，我們才能更好地應對日益復雜的商業(yè)環(huán)境，為企業(yè)的發(fā)展提供更好的支持。
大數據專業(yè)心得體會篇十五
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾——舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級企業(yè)，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應的理論功底，就能與之進行一場思想上的對話。
一讀。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分“大數據時代的思維變革”中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對于簡單事實進行判斷的數據分析難道也要采集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思?！按髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！备哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同?！安皇且蚬P系，而是相關關系?！辈恍枰馈盀槭裁础?，只需要知道“是什么”。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出“不是因果關系，而是相關關系?！边@一論斷時，他在書中還說道：“在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’?！盵i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可“量化”，大數據的定量分析有力地回答“是什么”這一問題，但仍然無法完全回答“為什么”。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業(yè)系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)“掌控”中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：“大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！敝x謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
再讀。
概念是研究的邏輯起點，“大數據”到底是什么?在百度上搜索到的解釋是，“大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。”大數據的4v特點：數量(volume)、速度(velocity)、品種(variety)和真實性(veracity)。但舍恩伯格認為大數據并非一個確切的概念。他在書中的一段詮釋更具人文色彩和社會意義：“大數據是人們獲得新的認知、創(chuàng)造新的價值的源泉;大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法?！盵ii]其實，概念的界定要看研究者從哪個角度來研究它而定。
科學家的治學態(tài)度是嚴謹的，而人文學家更具有想象力。一些對大數據不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格認為大數據的核心是預測?！按髷祿皇且虣C器像人一樣思考。相反，把數學算法運用到海量的數據上來預期事情發(fā)生的可能性?！盵iii]舍恩伯格甚至不回避大數據所產生的負面影響，他在第七章里談到讓數據主宰一切的隱憂。我覺得這是實事求是的科學態(tài)度。在量子力學里有一個測不準原理：一個微觀粒子的某些物理量(如位置和動量，或方位角與動量矩，還有時間和能量等)，不可能同時具有確定的數值，其中一個量越確定，另一個量的不確定程度就越大。它是解釋微觀世界的物理現象，信息社會中的大數據會不會也有類似情況呢?如果我們再把凱文·凱利的《失控》對比來讀的話就更有意思了，這樣我們對整個物質世界及至人類社會就有了更全面更深刻的洞察，從物理王國到生物世界，再到信息社會。從公共衛(wèi)生到商業(yè)應用，從個人隱私到政府管理，大數據無處不在。與此同時，從哪個角度探討用什么方法研究，舍恩伯格都不會忘記大數據服務人類造福人類的終極目的和價值所在?！按髷祿⒉皇且粋€充斥著運算法則和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦。偶爾也會帶來屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運作，也能帶來成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應該樂于接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特征之一。”[iv]用中國話來說就是“人無完人”，人類在收獲大數據帶來的紅利的同時也要承受它帶來的危害。這不是對立統一的辯證唯物主義?我把它看作帶著歐洲批判學派色彩的科學發(fā)展觀。
問題是研究的價值基點，“大數據”不是舍恩伯格研究的問題，而是研究對象，他研究的是數據處理和信息管理問題，同時也討論信息安全和網絡倫理問題，還引發(fā)哲學上的思考，哲學史上爭論不休的世界可知論和不可知論轉變?yōu)閷嵶C科學中的具體問題。可知性是絕對的，不可知性是相對的?！按髷祿敝詾榇笫且蛩l(fā)人類生活、工作和思維的大變革，從這個意義上來看，《大數據時代》的意義不僅在于它討論了若干重大問題，而且對研究者開出了一個問題清單，從而引發(fā)更多人來探討這些有趣的問題。
《大數據時代》實際上主要是一本討論數據挖掘的書，數據挖掘與數據分析是不同的概念，數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。而數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規(guī)律。數據挖掘主要運用計算機來進行處理，而數據分析既要用計算機也要人工分析，是計算機科學與人文價值判斷的統一結合。換言之，《大數據時代》并不是一本討論大數據所有問題的書。
《大數據時代》也是一本討論互聯網發(fā)展的書，從數字化到數據化，同時有濃厚的未來學色彩。當文字變成數據，我們進入了互聯網;當方位變成數據，我們進入了物聯網;當溝通變成數據，我們進入了下一代互聯網。一切可量化，萬物皆數據，正是當今互聯網世界的真實寫照。面對于這樣的世界及世界的未來，在《大數據時代》出現最多的詞是“思維”和“方法”，因此也可以把這本書視為思維科學應用研究的書。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
三讀。
今年國慶節(jié)前一天，中共中央政治局們來到中關村搞集體學習，調研、講解、討論創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略。包括、在內的七位全部出動來到中關村，這是歷史上沒有過的，百度、聯想和小米的負責人，有了一次直面最高層匯報工作的機會。雷軍和柳傳志，講解的都是本公司的各種情況，李彥宏則沒有講百度的廣告業(yè)務發(fā)展得如何好，而是講起了大數據。在講解中，李彥宏認為大數據有兩個重要價值，一是促進信息消費，加快經濟轉型升級;二是關注社會民生，帶動社會管理創(chuàng)新。這些價值也是目前黨和國家領導人最為重視的，可見《大數據時代》既有理論價值也有現實意義。
當今大數據正在影響著新聞傳媒業(yè)，大數據新聞、大數據營銷、輿情分析、受眾(用戶)研究……數據分析師變身新聞編輯，大數據正改變新聞生產流程、大數據在創(chuàng)造傳媒新業(yè)態(tài)?！安环料胂笠幌拢S著數據的進一步增加，坐擁用戶資源的新媒體們完全有能力通過數據挖掘，分析用戶癖好，向電視臺定制一部電視劇甚至向好萊塢定制一部電影。到那個時候，電視臺一如那些家電廠商們，曾經產業(yè)鏈的上游‘王者’，將徹底成為一個產業(yè)鏈最低端的內容代工廠?！盵v]然而，情形也遠沒有人們想象的那么樂觀，李彥宏指出目前多數所謂的大數據公司其實還是空殼子，因為數據還沒有完全開放。他認為必須在政府層面上推動才能真正實現大數據的開發(fā)與利用。我在討論大數據時代的輿情監(jiān)測與預警時說道：“經典自由主義傳播學說對媒體的定位：秉持公正、客觀立場的媒體被稱為代表公眾監(jiān)督政府行為的‘看門狗’。其實，媒體既是公眾利益也是國家利益的‘看門狗’。要看好門就要瞭望、洞察社情民意，傳統媒體信息反饋渠道單一，視野、人力十分有限。而開放互動的新媒體平臺卻大有可為。作為公共信息發(fā)布平臺的微博可以成為政府及時了解社情民意，從而選擇正確治理路徑的‘導盲犬’?！盵vi]遺憾的是目前我國的數據平臺還沒有完全開放，真正的大數據時代還沒有到來。
與國內不少教科書寫法的專著相比，國外的書寫得更有趣，尤其是大學者寫的，不僅視野開闊，而且能夠深入淺出?！洞髷祿r代》不到22萬字，卻有上百個學術和商業(yè)的實例，豐富翔實的例子讓讀者感到通俗易懂，深奧的理論看起來也不費勁。這恐怕與舍恩伯格既是學者也是專家，既有理論又有實踐有關。反觀我們些學者故弄玄虛而示高明，實際上是把讀者拒之門外。我覺得優(yōu)秀的科學家也應該是一個科普作家，優(yōu)秀的學者也應該是一個不錯的傳播者。當然國外學術著作也有一個翻譯問題，這本書譯得還不錯。此外，《大數據時代》還附有不少it界名流的推薦意見，雖是出版商的發(fā)行所為，對解讀此書也不無益處。
除了《大數據時代》，舍恩伯格還有一本《刪除》也值得一讀。要研究大數據不能只讀一本書，該書譯者周濤教授還推薦了三部國內出版的大數據方面的專著：《證析》、《大數據》、《個性化：商業(yè)的未來》。相比《大數據時代》的宏大視野，這些書就大數據某一局部問題給出深刻的介紹和洞見。我也推薦讀一讀中國工程院李國杰院士和中科院計算所副總工程學旗合寫的文章《大數據研究：未來科技及經濟社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領域——大數據的研究現狀與科學思考》。
雖說開卷有益，但是由于每個人的時間精力有限，對于一個研究者來說，不讀什么書甚至比讀什么書更重要。我認為書有三種：有用的書，主要是應用類的專業(yè)書;無用的書，主要是形而上的思想類;無字的書，人間百態(tài)，社會現實。可偏重但不應偏廢。對于學生來講這三類“書”都該讀一些，對于研究者則要讀哪些解決關鍵問題的書，《大數據時代》就是這樣一部書。當然，并非第一個讀者都是研究大數據的，但進入大數據時代，還有什么東西與數據完全沒有關系呢?麥肯錫全球研究機構認為，未來十年里有12項對經濟發(fā)展產生重大影響的技術，其中包括三項新媒體技術：移動互聯網、物聯網和云計算。這三項新媒體技術都與大數據密切相關，而這些新媒體新技術的發(fā)展都影響著當今的新聞傳播業(yè)。閱讀此書至少給我們研究新聞傳播學帶來一些啟迪。我覺得一本書的價值不在于讓你頂禮膜拜，而是引發(fā)廣泛而深入的討論。
“凡是過去，皆為序曲?！弊x完此書，我們對大數據的認識才剛剛開始。
大數據專業(yè)心得體會篇十六
隨著互聯網、物聯網、人工智能等技術的不斷發(fā)展，大數據時代已經來臨。大數據可以幫助我們獲取并分析海量的數據，從而提高決策的準確性和效率，優(yōu)化工作流程，改進產品和服務，提升用戶體驗等。大數據的智能化應用是邁向智能化未來必不可少的一步，因此我們需要不斷探索和實踐大數據智能化應用的方法和技巧。
要實現大數據的智能化應用，必須建立在良好的基礎之上。首先，數據準確性和完整性是保證大數據應用有效性的基礎；其次，要構建完善的數據平臺和工具，包括數據倉庫、分析工具、可視化工具等；還需要建立全面的數據安全保障體系，保護數據的隱私和安全。
大數據智能化的應用領域非常廣泛，例如金融、醫(yī)療、電商、社交媒體等等。利用大數據技術，可以實現對消費者的行為分析，預測市場趨勢，優(yōu)化產品設計，提高用戶滿意度。同時，利用大數據還可以預測疾病流行趨勢，制定有效的醫(yī)療政策，提高醫(yī)療效率和服務質量。
以阿里巴巴為例，其淘寶電商平臺依賴于大數據技術來收集和分析海量用戶數據，從而能夠針對用戶的喜好、購買行為等進行個性化推薦，提高網站轉化率和用戶滿意度。此外，阿里巴巴還推出了“ETCityBrain”項目，利用大數據技術和人工智能實現城市交通智能化管理，為城市治理和居民出行提供便利。這些具體的案例展示了大數據智能化應用的實際效果和潛力。
第四段：總結大數據智能化應用所帶來的好處和面臨的挑戰(zhàn)。
大數據智能化應用給我們帶來了很多好處，例如提高決策效率和準確性、優(yōu)化業(yè)務流程、提升用戶體驗和滿意度。同時，這也帶來了另一個問題，就是數據隱私和安全問題。在大數據智能化應用的過程中，我們需要建立完善的數據安全保障機制，保護用戶數據的隱私和安全。
此外，大數據智能化應用還需要解決數據質量問題，確保數據的準確性和完整性，避免因為數據誤差導致錯誤決策。另外，大數據智能化應用還需要更人性化的設計，更直觀的可視化數據分析工具，來滿足用戶的需求，增強用戶體驗。
學習大數據智能化應用需要掌握基礎知識和技能，例如數據采集、處理、分析、建模等。同時，還需要了解大數據技術應用于不同行業(yè)的案例和經驗，并且要不斷嘗試和實踐，從實踐中積累經驗和心得。
在學習過程中，需要注重團隊合作和溝通，與同行一起探討和共享經驗，互相學習和借鑒。同時，還需要積極參與行業(yè)會議和研討會，了解行業(yè)最新的發(fā)展趨勢和技術變革，不斷更新自己的知識和技能，保持領先優(yōu)勢。
大數據專業(yè)心得體會篇十七
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄。
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件。
問題四：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對。
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）。
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法:圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器”成自己的sqlserver服務器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了。
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統，系統性能分析hadoop學習原理。
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新數據正在呈指數級增長所有數據的產生形式都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語。
大數據專業(yè)心得體會篇十八
《大數據時代》心得體會
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵?。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業(yè)業(yè)天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書
——讀《大數據時代》有感及所思
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來?！霸谛祿r代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部 車民
2013年11月10日
一、學習總結
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
大數據專業(yè)心得體會篇十九
近年來，隨著互聯網和信息技術的快速發(fā)展，大數據已經成為現代社會的新命脈。稅務領域作為一個信息交匯的重要領域，稅務大數據的利用已成為提高稅收管理效能和質量的必然選擇。本文將從稅務大數據的概念、價值、挑戰(zhàn)、應用以及展望等方面進行探討和總結，以期為相關領域提供一些有益的借鑒和經驗。
首先，我們來看稅務大數據的概念和價值。稅務大數據是指稅務機關在執(zhí)行稅法時，積累和處理的大規(guī)模、多元化的信息數據。稅務大數據的價值主要體現在三個方面：一是提高稅收征管效能，通過對大數據的分析，稅務機關可以識別出涉稅風險，開展精準執(zhí)法，提高稅收征管水平；二是優(yōu)化稅收服務，稅務機關可以根據大數據分析結果，為納稅人提供個性化、高效的稅收服務，增強納稅人對稅務機關的滿意度；三是優(yōu)化稅收政策，通過對大數據的挖掘，稅務機關可以了解稅收人群的行為特征，進而指導稅收政策的制定和優(yōu)化。
然而，稅務大數據的利用也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數據資源的整合與共享問題。稅務大數據涉及多個部門和多個層級的數據，要想實現數據資源的整合和共享，需要解決數據隱私保護、數據格式不統一、數據共享機制不完善等問題；其次是數據分析能力的提升問題。稅務機關需要提升大數據分析的能力，招納更多的數據分析師，并培養(yǎng)數據分析的專業(yè)團隊；最后是信息安全問題。稅務大數據涉及大量的納稅人和涉稅信息，如何保障數據的安全和隱私是一個亟待解決的問題。
然而，稅務大數據在實際應用中已經取得了顯著的成效。稅務機關通過大數據分析，成功發(fā)現了大量的涉稅風險，大幅提升了稅收管理效能；通過數據挖掘，稅務機關了解了不同行業(yè)和區(qū)域的納稅人行為特征，為稅收政策的制定和優(yōu)化提供了重要參考依據；通過數據分析，稅務機關可以對納稅人提供個性化的優(yōu)質服務，建立起了良好的納稅人關系。
最后，我們來展望稅務大數據的未來。未來稅務大數據將充分發(fā)揮其優(yōu)勢，實現與其他數據資源的深度融合，從而提供更加精準的稅收服務；未來稅務大數據將進一步加強與其他部門和企業(yè)的合作，實現跨部門、跨領域的數據共享，形成更加全面、立體的稅收治理體系；未來稅務大數據將進一步應用先進的技術和手段，如人工智能、區(qū)塊鏈等，提高數據分析和處理的速度和精確度。
綜上所述，稅務大數據作為稅收治理的新手段和新工具，已經展現出巨大的潛力和價值。然而，稅務大數據的利用依然面臨諸多挑戰(zhàn)，如數據整合共享、數據分析能力、信息安全等問題。未來稅務大數據將進一步發(fā)展壯大，實現與其他數據資源的深度融合，進一步提升稅收治理效能。我們期待稅務大數據在稅收治理中發(fā)揮更大的作用，為實現稅收現代化提供有力支撐。
大數據專業(yè)心得體會篇二十
在過去十幾年里，數據已經成為我們生活中無處不在的一部分。從社交媒體到通信應用程序，我們的行為留下了大量可挖掘的數據。而這些數據可以幫助企業(yè)和政府機構以一種無以倫比的方式進行分析，以實現效率和決策的優(yōu)化。自己也在參加了一些大數據考察活動后，我對大數據的觀念有了新的認識，也掌握了更多的技能。
首先，對數據的轉化和呈現有了更深入的理解。通過參加數據考察活動，我理解了數據趨勢和數據可視化的概念。這讓我明白了如何將大量數據轉化成更可讀的形式。即便是在巨量數據的情況下，我們完全可以在不失精度情況下挖掘更多信息。這些數據可視化的技巧也使得我可以在不使用復雜軟件的情況下，更簡單地制作和展示數據。
其次，大數據考察也讓我更深入地理解了機器學習和AI深度神經網絡的原理。在機器學習的過程中，我們可以將模型訓練成對數據進行更精細的預測。這些預測只需要使用算法和預處理數據即可實現。這種預測能夠幫我們挖掘出數據中的趨勢，利用這些信息可以提高企業(yè)的效益和優(yōu)化決策。而深度神經網絡設計的算法可以使我們更好地模擬人類大腦的學習機制，從而提高人工智能的性能和魯棒性。
此外，數據考察活動還讓我明白了數據隱私和安全的意義和重要性。隨著數據的采集和處理越來越普遍，我們也面臨著數據泄露和濫用的風險。因此，在這個時代，我們需要主動保護我們的個人數據和隱私。政府和企業(yè)也應該做出足夠的保障，保障公民和客戶的數據安全和隱私性。
最后，數據考察活動也讓我體驗到了團隊協作真正的力量。在處理復雜的數據時，一種比較省時和成本效益的方式是組織一個有能力和資格的團隊進行工作。團隊協助，調動每個人的聰明才智，才能獲得最好的結果。因此，關鍵的一點往往就是團隊協作，這也是數據考察活動帶給我的最大感受。
總之，數據和大數據已經成為我們社會不可或缺的一部分。只有掌握了大數據的核心技能，我們才能在這個時代立足。而大數據考察活動，不僅僅讓我們學會了如何存儲，處理和展示大量的數據，也讓我們嘗試著用數據解決復雜實際問題的過程中懂得了更多。
大數據專業(yè)心得體會篇二十一
隨著信息技術的飛速發(fā)展，現代社會中產生了大量的數據，而這些數據需要被正確的收集、處理以及存儲。這就是大數據數據預處理的主要任務。數據預處理是數據分析、數據挖掘以及機器學習的第一步，這也就意味著它對于最終的數據分析結果至關重要。
第二段： 數據質量問題
在進行數據預處理的過程中，數據質量問題是非常常見的。比如說，可能會存在數據重復、格式不統一、空值、異常值等等問題。這些問題將極大影響到數據的可靠性、準確性以及可用性。因此，在進行數據預處理時，我們必須對這些問題進行全面的識別、分析及處理。
第三段： 數據篩選
在進行數據預處理時，數據篩選是必不可少的一步。這一步的目的是選擇出有價值的數據，并剔除無用的數據。這樣可以減小數據集的大小，并且提高數據分析的效率。在進行 數據篩選時，需要充分考慮到維度、時間和規(guī)模等方面因素，以確保所選的數據具有合適的代表性。
第四段： 數據清洗
數據清洗是數據預處理的核心環(huán)節(jié)之一，它可以幫助我們發(fā)現和排除未知數據，從而讓數據集變得更加干凈、可靠和可用。其中，數據清洗涉及到很多的技巧和方法，比如數據標準化、數據歸一化、數據變換等等。在進行數據清洗時，需要根據具體情況采取不同的方法，以確保數據質量的穩(wěn)定和準確性。
第五段： 數據集成和變換
數據預處理的最后一步是數據集成和變換。數據集成是為了將不同來源的數據融合為一個更綜合、完整的數據集合。數據變換，則是為了更好的展示、分析和挖掘數據的潛在價值。這些數據變換需要根據具體的研究目標進行設計和執(zhí)行，以達到更好的結果。
總結：
數據預處理是數據分析、數據挖掘和機器學習的基礎。在進行預處理時，需要充分考慮到數據質量問題、數據篩選、數據清洗以及數據集成和變換等方面。只有通過這些環(huán)節(jié)的處理，才能得到滿足精度、可靠性、準確性和可用性等要求的數據集合。
大數據專業(yè)心得體會篇二十二
隨著云計算和物聯網的日漸普及，大數據逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數據質量和精度。由此，數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會，希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰(zhàn)。
第二段：數據預處理的重要性
作為數據挖掘的第一步，預處理的作用不能被忽視。一方面，在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確，需要通過數據預處理來清理和過濾；另一方面，數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式，將原始數據轉化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。
第三段：常用的數據預處理方法
數據預處理的方法有很多，要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中，用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中，數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等；而離散化則可以將連續(xù)值離散化為有限個數的區(qū)間值，方便后續(xù)分類和聚類等操作。
第四段：實踐中的應用
雖然看起來理論很簡單，但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數據處理中，還需要經常性地檢查和驗證處理結果，確保數據質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步，它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中，我們需要結合具體業(yè)務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法，同時也需要不斷總結經驗，提高處理效率和精度?？傊?，數據預處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通過正確的方式和方法，才能獲得可靠和準確的數據信息。
大數據專業(yè)心得體會篇一
數據專業(yè)心得體會應該包括對數據的認知和理解、數據分析的方法和技巧、數據實踐的經驗和實例、數據專業(yè)的職業(yè)發(fā)展前景以及自身在數據領域的規(guī)劃和目標。下面將分五個段落分別展開論述。
第一段，對數據的認知和理解。
在數據專業(yè)中，對數據的認知和理解是基礎性的。數據是現代社會中產生的海量信息的集合體，通過對這些信息進行收集、整理和加工，可以獲取有價值的知識和洞察。數據是客觀存在的，可以被量化和測量。從更廣義上說，數據是無處不在的，涉及各個領域，例如企業(yè)經營、市場分析、社會調查等。因此，作為數據專業(yè)人士，我們首先需要了解數據的概念、特點和應用領域，以便更好地開展后續(xù)的工作。
第二段，數據分析的方法和技巧。
數據分析是數據專業(yè)人士的核心工作之一。良好的數據分析可以幫助我們發(fā)現規(guī)律、識別問題，并為決策提供科學依據。數據分析的方法和技巧眾多，包括統計分析、機器學習、數據挖掘等等。在實際操作中，我們需要根據具體問題的特點選擇合適的方法，并運用相應的技巧進行數據清洗、數據建模、模型評估等環(huán)節(jié)。此外，數據可視化也是非常重要的，通過圖表、圖像等直觀方式呈現數據分析的結果，可以更好地向他人傳遞信息，增強溝通和表達能力。
第三段，數據實踐的經驗和實例。
數據專業(yè)人士的實踐經驗和實例可以幫助我們更好地理解和應用數據。通過參與實際項目和對真實數據進行分析，我們可以熟悉數據分析的流程和步驟，鍛煉數據處理和建模的能力。實踐還可以幫助我們發(fā)現問題，并通過不斷的實踐和反思改進我們的方法和技巧。例如，在某個市場調研項目中，通過對大量的銷售數據進行分析，我們發(fā)現了潛在的消費者需求，從而為企業(yè)提供了市場拓展的建議。這樣的實例激勵著我們繼續(xù)學習和實踐，不斷提高自身的能力和素質。
第四段，數據專業(yè)的職業(yè)發(fā)展前景。
數據專業(yè)擁有廣闊的職業(yè)發(fā)展前景。隨著大數據時代的到來，對數據專業(yè)人才的需求不斷增長。從傳統企業(yè)到互聯網公司，從金融行業(yè)到醫(yī)療健康領域，數據專業(yè)人士都能找到適合自己的職業(yè)機會。可以從數據分析師、數據工程師、數據科學家等職位入手，通過實踐和學習不斷積累經驗，逐步提升自己的職業(yè)能力和發(fā)展空間。數據專業(yè)還與其他專業(yè)交叉，例如人工智能、云計算等，選擇合適的領域進行專攻和深耕，可以拓寬自己的職業(yè)道路和發(fā)展方向。
第五段，自身在數據領域的規(guī)劃和目標。
對于個人而言，要想在數據領域有所建樹，就需要明確自身的規(guī)劃和目標。首先，我們需要不斷學習和提高自身的專業(yè)知識和技能，不僅要掌握數據分析的方法和技巧，還需要了解相關的領域知識和最新的技術動態(tài)。其次，我們要注重實踐和項目經驗的積累，通過參與實際項目和實踐探索，提高自己的實際操作能力和解決問題的能力。最后，我們要保持持續(xù)的學習和創(chuàng)新精神，關注數據領域的最新發(fā)展和趨勢，時刻調整自己的規(guī)劃和目標，并不斷完善自己的職業(yè)素養(yǎng)和綜合能力。
總之，數據專業(yè)心得體會涵蓋了對數據的認知和理解、數據分析的方法和技巧、數據實踐的經驗和實例、數據專業(yè)的職業(yè)發(fā)展前景以及自身在數據領域的規(guī)劃和目標。通過不斷的學習和實踐，我們可以不斷提高自己的專業(yè)能力和水平，為數據領域的發(fā)展和應用做出貢獻。
大數據專業(yè)心得體會篇二
隨著信息技術的發(fā)展，大數據技術越來越受到各行各業(yè)的重視。作為一名從事大數據專業(yè)工作多年的人，我深感大數據技術的重要性和挑戰(zhàn)性。在實踐中，我積累了一些心得體會，分享給同行們。
首先，深入了解業(yè)務需求是大數據工作的重要基礎。大數據技術的應用離不開業(yè)務場景，只有深入了解業(yè)務需求，才能更好地利用大數據技術解決實際問題。與業(yè)務部門的密切合作是必不可少的，通過與他們的溝通交流，我們可以更好地理解他們的需求，并根據需求進行技術實現。例如，在金融行業(yè)，我們需要了解交易數據的分析需求，才能提供更準確的風險評估和投資建議。
其次，掌握數據挖掘和機器學習算法是大數據工作的核心能力。大數據技術的核心是通過挖掘和分析海量的數據，找出其中的規(guī)律和價值。而數據挖掘和機器學習算法是實現這一目標的關鍵工具。在我的工作中，我常常使用聚類、分類和回歸等算法對數據進行分析和建模，從而得出有價值的結論。掌握這些算法，可以幫助我們更好地利用大數據技術解決實際問題。
再次，數據質量和數據安全是大數據工作的兩大關鍵問題。大數據技術的應用離不開高質量和安全的數據。在我的工作中，我常常遇到數據質量不高、缺失值較多的情況。為了保證數據的準確性和完整性，我會采取一系列的數據清洗和預處理工作。同時，由于大數據技術的應用往往涉及重要的業(yè)務數據，數據安全是一個必須解決的問題。我們需要采取一系列安全防護措施，確保數據在存儲、傳輸和處理過程中不被泄露或篡改。
最后，持續(xù)學習和創(chuàng)新是大數據工作的必備素質。大數據技術發(fā)展迅猛，我們必須與時俱進，不斷學習新的技術和工具。此外，我們還需要不斷創(chuàng)新，在實踐中嘗試新的方法和思路，尋找更好地解決問題的方式。在我的工作中，我常常嘗試運用新的開源軟件和算法，將它們應用于實際場景，并獲得了一些創(chuàng)新的成果。
綜上所述，大數據工作是一項復雜而有挑戰(zhàn)性的工作，但也是一項充滿樂趣和潛力的工作。通過深入了解業(yè)務需求、掌握數據挖掘和機器學習算法、關注數據質量和數據安全、持續(xù)學習和創(chuàng)新，我們可以更好地發(fā)揮大數據技術的潛力，為企業(yè)和社會創(chuàng)造更大的價值。希望我與同行們共同努力，共同推動大數據技術的發(fā)展和應用。
大數據專業(yè)心得體會篇三
近年來，隨著數字化時代的到來，大數據產業(yè)蓬勃發(fā)展。因此，越來越多的人開始關注大數據專業(yè)，希望能夠成為這個行業(yè)中的一員。我也是其中之一，下面我將分享一下我學習大數據專業(yè)的心得體會。
一、充分準備學習前置知識。
在學習大數據專業(yè)前，我充分準備了基礎的計算機科學技術，例如編程語言、數據庫、網絡技術等。這些知識對于學習大數據有很大的幫助，可以讓我更快地掌握和理解大數據的相關技術和理論。同時，在實際學習中，也可以將這些基礎技術應用到實際的案例中，更好地鍛煉自己的實踐能力。
二、注重實踐與理論相結合。
學習大數據專業(yè)不僅需要掌握相關理論知識，還需要注重實踐經驗的積累。在學習過程中，我注重了實踐與理論的結合，通過實際的案例來進行學習和應用。這不僅使我更好地掌握了相關技術和理論知識，而且也給了我很多實踐的機會，使我可以更好地應用所學知識解決實際問題。
三、多方面資料和資源整合。
學習大數據專業(yè)需要整合多方面的資料和資源，包括學術論文、書籍、網絡課程、實際項目等。通過整合這些資源，我可以不斷拓寬自己的知識面，提高自身的綜合能力和素質水平。此外，多樣化的資源也可以幫助我更好地理解和應用大數據技術，解決實際問題。
四、團隊合作。
在學習大數據專業(yè)的過程中，我與同學們進行了團隊合作，共同解決了一些實際的問題。通過團隊合作，我學會了溝通、協作，也鍛煉了自己的組織能力和領導力。此外，團隊合作還可以吸收不同的觀點和意見，作出更好的決策和解決方案。
五、不斷學習和探索。
學習是一份永無止境的工作，大數據專業(yè)更是如此。我會繼續(xù)保持學習的態(tài)度，不斷深入學習大數據技術、理論和實踐，提高自身的專業(yè)素養(yǎng)，并且開闊自己的視野。與此同時，我也將繼續(xù)積極探索大數據領域的新技術和理論，努力成為這個行業(yè)中的佼佼者。
總之，在學習大數據專業(yè)的過程中，注重以下幾個方面：充分準備學習前置知識、實踐與理論相結合、多方面資料和資源整合、團隊合作以及不斷學習和探索。這些能力的不斷提高，將會對我們未來的職業(yè)發(fā)展和成就產生巨大的幫助。
大數據專業(yè)心得體會篇四
大數據作為當今信息時代的重要組成部分，已滲透到了各行各業(yè)。作為一名從業(yè)多年的大數據專業(yè)人員，我深切感受到了大數據給企業(yè)發(fā)展和個人職業(yè)發(fā)展帶來的巨大機遇和挑戰(zhàn)。在這篇文章中，我將分享我在大數據相關工作中所積累的心得體會，希望能對正在從事或有意從事大數據方向的人員有所啟發(fā)和幫助。
第二段：理論與實踐并重。
在大數據領域，理論與實踐并重是非常重要的。不僅需要掌握數據挖掘、機器學習、統計學等相關理論知識，還需要靈活運用各種大數據處理工具和技術。在我的工作中，我經常要面對大量的數據，為了更好地處理和分析這些數據，我會積極學習和了解最新的數據處理工具和方法，并將其應用到實際工作中。通過將理論知識和實踐經驗相結合，我能夠更好地解決實際問題，提高工作效率。
第三段：溝通與團隊合作。
在大數據專業(yè)工作中，溝通和團隊合作能力也是非常重要的。數據分析往往需要與各個部門和團隊進行充分的溝通和交流，了解業(yè)務需求和數據背景，才能更準確地分析和解決問題。我常常會主動與其他部門和團隊保持良好的合作關系，協調各方利益，共同完成數據分析項目。同時，我也會積極參與團隊活動和分享經驗，促進團隊的共同學習和成長。
第四段：持續(xù)學習和創(chuàng)新。
大數據領域的技術和工具更新迅速，作為專業(yè)人員，必須保持持續(xù)學習和創(chuàng)新的態(tài)度。在我的工作中，我積極參加相關培訓和學術交流會議，不斷提升自己的技術水平和專業(yè)知識。同時，我也會嘗試新方法和新技術，不斷尋求創(chuàng)新的解決方案。在實際工作中，不僅要解決眼前問題，還要有長遠的規(guī)劃和思考，以適應不斷變化的大數據環(huán)境。
第五段：總結與展望。
通過多年的大數據專業(yè)工作，我深刻體會到了大數據技術的重要性和應用前景。在這個信息化的時代，大數據已經成為企業(yè)決策和發(fā)展的關鍵因素。作為一名大數據專業(yè)人員，要不斷學習和提升自己的能力，掌握最新的技術和方法，才能在競爭激烈的職場中立于不敗之地。同時，我也期待未來大數據領域的發(fā)展和創(chuàng)新，希望能夠為企業(yè)發(fā)展和社會進步貢獻自己的力量。
總之，在大數據專業(yè)工作中，理論與實踐并重、溝通與團隊合作、持續(xù)學習和創(chuàng)新是非常重要的。只有不斷提升自己的專業(yè)能力，在實踐中不斷積累經驗，才能在大數據領域取得長足的發(fā)展。我相信，隨著技術的進步和應用場景的拓寬，大數據領域的發(fā)展前景會越來越廣闊，大數據專業(yè)人才也將得到更多的認可和機會。
大數據專業(yè)心得體會篇五
1.引言（150字）。
隨著互聯網技術的迅猛發(fā)展，大數據領域也隨之興起，成為了當今最熱門的專業(yè)之一。在我接觸大數據專業(yè)的過程中，我發(fā)現在這個領域學習還需要具備一定的專業(yè)知識和技能。因此，我在學習過程中積極探索，逐漸體會到了一些心得和體會。
大數據是一個非常寬泛的概念，它不僅指數據量的大小，還包括數據的處理、存儲和分析等方面。在學習大數據專業(yè)之前，我首先要認識到這個專業(yè)的核心是數據挖掘和數據分析。通過掌握相關的編程語言和工具，可以深入挖掘數據背后的信息，進行數據分析和預測。在深入學習過程中，我也意識到學好大數據要從基礎知識入手，如計算機網絡、數據結構等。因此，在學習大數據之前，打好基礎十分重要。
3.學習方法（350字）。
大數據專業(yè)心得體會篇六
隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據產業(yè)逐漸成為新興行業(yè)領域之一，大數據專業(yè)人才的需求也日益增長。作為一名從事大數據工作的實踐者，我深刻體會到了這一領域的挑戰(zhàn)和機遇。在這篇文章中，我將分享一些我在大數據專業(yè)工作中的心得體會。
首先，對于大數據專業(yè)工作來說，技術實踐是非常重要的。大數據項目通常需要處理龐大的數據量和復雜的數據結構，因此具備扎實的技術能力是必不可少的。在我從事大數據工作的過程中，我深入學習了Hadoop和Spark等大數據處理框架，并通過實際項目的開發(fā)和實施，逐漸掌握了數據分析和處理的技巧。同時，我也積極參加行業(yè)內的培訓和學習活動，不斷提升自己的技術水平。
其次，作為一名大數據專業(yè)人士，必須具備良好的溝通和協作能力。大數據項目通常需要與多個部門和團隊緊密合作，需要與數據科學家、開發(fā)人員以及業(yè)務部門進行有效的溝通和協調。在我工作中，我始終注重與團隊的合作，積極主動地與他人交流和分享，幫助解決問題和提升工作效率。同時，我也注重提升自己的溝通能力，學會傾聽和理解他人的觀點，以便更好地與他人進行合作。
第三，對于大數據專業(yè)工作而言，數據分析和洞察力是非常重要的。大數據不僅僅是海量的數據，更重要的是如何從中提取有價值的信息和見解。作為一名大數據工作者，我通過不斷的數據分析和挖掘工作，了解到數據背后隱藏的規(guī)律和趨勢，并將這些信息應用到實際的業(yè)務場景中，幫助企業(yè)做出更準確的決策。在這個過程中，我也學會了數據可視化和數據呈現的技巧，使得我的工作更加直觀和易于理解。
此外，持續(xù)學習和自我提升也是大數據專業(yè)工作的重要一環(huán)。大數據技術和工具在不斷發(fā)展和更新，因此要跟上行業(yè)的最新動態(tài)，就要保持學習的態(tài)度。在我的工作中，我積極參加行業(yè)內的研討會和培訓課程，了解最新的技術趨勢和發(fā)展方向，并嘗試將這些新技術應用到項目中。同時，我也在業(yè)余時間自主學習一些與大數據相關的知識和技能，如機器學習和深度學習等，以提升自己在這一領域的競爭力。
最后，要想在大數據專業(yè)工作中取得成功，除了技術實踐和專業(yè)能力之外，還需要具備良好的責任心和團隊合作精神。大數據項目通常是團隊合作的結果，每個人都需要承擔一定的責任。在我的工作中，我始終將項目的成功視為自己的責任，并始終秉持著團隊協作的精神，與團隊成員共同解決問題，共同完成任務。這樣的態(tài)度不僅使得我與團隊之間的合作更加順暢，也幫助我建立了良好的職業(yè)聲譽。
總之，大數據專業(yè)工作是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的領域。通過積極的學習和實踐，不斷提升自己的技術能力和專業(yè)素養(yǎng)，提高溝通和協作能力，不斷學習和自我提升，并具備良好的責任心和團隊合作精神，我們定能在這一領域獲得成功。
大數據專業(yè)心得體會篇七
數據在我們現代社會中起著越來越重要的作用，數據專業(yè)也越來越受到重視。作為一名數據專業(yè)人士，我深深感受到了數據的力量和挑戰(zhàn)。在我從事數據專業(yè)工作的過程中，我積累了一些心得體會，今天我想分享給大家。
第二段：數據的價值與應用。
數據是當今社會的石油，它蘊含了無窮的價值。通過精確、及時、全面地收集和分析數據，我們可以從中發(fā)掘出許多有益的信息和發(fā)展的機會。數據分析不僅可以幫助企業(yè)提高效率、降低成本，還可以幫助解決一些復雜的社會問題。例如，在疫情期間，通過數據分析，我們可以及時發(fā)現疫情變化趨勢，預測疫情的發(fā)展，指導政府和公眾采取相應的防控措施。
第三段：數據專業(yè)的挑戰(zhàn)與困難。
然而，數據分析并非一帆風順。數據的規(guī)模龐大，種類繁多，處理起來十分復雜。此外，數據的質量也往往參差不齊，需要我們仔細篩選和加工。同時，數據保護和隱私也是我們必須面對的挑戰(zhàn)。我們需要具備扎實的技術能力，熟悉各種數據分析工具和方法，并且具備良好的數據治理意識和道德底線，確保數據的安全和合法使用。
第四段：技能的培養(yǎng)與提升。
為了應對數據專業(yè)的挑戰(zhàn)，我們需要不斷培養(yǎng)和提升自己的技能。首先，我們要深入學習數理統計、計算機科學等相關知識，掌握數據分析的基本原理和方法。其次，我們要積極實踐，通過參與項目或者實際工作中的實踐，熟練掌握數據分析工具的使用，提高解決實際問題的能力。此外，我們還需要具備良好的溝通和團隊合作能力，因為數據分析往往需要多個專業(yè)背景的人員共同合作。
第五段：未來發(fā)展與展望。
數據專業(yè)是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的領域。隨著人工智能、物聯網等新技術的不斷發(fā)展，數據的種類和規(guī)模將進一步擴大，數據專業(yè)也將面臨更多的機遇和變革。我相信，只要我們保持學習的態(tài)度，不斷提升自己的能力，緊跟時代的腳步，就能夠在數據專業(yè)領域中有所建樹，為社會發(fā)展做出更大的貢獻。
總結：
通過對數據專業(yè)心得體會的總結，我們可以發(fā)現數據的價值和應用，也能夠意識到數據專業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)和困難。同時，我們也明白了技能的培養(yǎng)和提升對于數據專業(yè)人士的重要性。最后，我們展望了數據專業(yè)未來的發(fā)展和變革。數據專業(yè)是一個充滿機遇的領域，只要我們不斷學習和提升自己，我們就能夠在這個領域中取得成功，并為社會貢獻我們的力量。
大數據專業(yè)心得體會篇八
Hadoop作為大數據領域中的重要工具，其開源的特性和高效的數據處理能力越來越得到廣泛的應用。在實際應用中，我們對Hadoop的使用也逐步深入，從中汲取了許多經驗和教訓。在此，我會從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面分享一下我的心得體會。
一、搭建Hadoop集群。
搭建Hadoop集群是整個數據處理的第一步，也是最為關鍵的一步。在這一過程中，我們需要考慮到硬件選擇、網絡環(huán)境、安全管理等方面。過程中的任何一個小錯誤都可能會導致整個集群的崩潰?；谶@些考慮，我們需要進行詳細的規(guī)劃和準備，進行逐步的測試和驗證，確保能夠成功地搭建起集群。
二、數據清洗。
Hadoop的數據處理能力是其最大的亮點，但在實際應用中，數據的質量也是決定分析結果的關鍵因素。在進行數據處理之前，我們需要對數據進行初步的清洗和預處理。這包括在數據中發(fā)現問題和錯誤，并將其糾正，以及對數據中的異常值進行排除。通過對數據的清洗和預處理，我們可以提高數據的質量，確保更加準確的分析結果。
三、分析處理。
Hadoop的大數據處理能力在這一階段得到了最大的展示。在進行分析處理時，我們首先需要確定分析目標，并對數據進行針對性的處理。數據處理的方式包括數據切分、聚合、過濾等。我們還可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具進行分析計算。在處理過程中，我們還需要注意對數據的去重、篩選、轉換等方面，從而得到更為準確的結果。
四、性能優(yōu)化。
在使用Hadoop進行數據處理的過程中，內存的使用是其中重要的方面。我們需要在數據處理時對內存使用進行優(yōu)化，提高算法的效率。在數據讀寫和網絡傳輸等方面，我們也需要盡可能地提高其效率，來增強Hadoop的處理能力。這一方面需要的是合理的調度策略、良好的算法實現、有效的系統測試等方面的支持。
五、可視化展示。
通過對數據的處理和分析，我們需要對獲得的結果進行展示。在這一方面，我們可以使用Hadoop提供的一系列Web界面進行展示，同時還可以利用一些可視化工具將數據進行圖像化處理。通過這些方式，我們可以更加直觀地觀察到數據分析的結果，從而更好地應用到實際業(yè)務場景中。
總之，Hadoop的應用已逐漸地從科技領域異軍突起，成為處于大數據領域變革前沿的重要工具。在實際應用中，我從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面體會到了很多經驗和教訓，不斷地挑戰(zhàn)和改進我們的技術與思路，才能更好地推動Hadoop的應用發(fā)展。
大數據專業(yè)心得體會篇九
近年來，隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據已逐漸成為人們生活中的一個熱門話題。而《大數據》這本書，作為一部關于大數據的權威著作，讓我對大數據有了更深入的認識與理解。通過閱讀這本書，我不僅對大數據的概念有了一定的了解，更發(fā)現了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)，并對個人隱私保護等問題產生了思考。
首先，本書對大數據的概念進行了詳盡的闡述。大數據并不只是指數量龐大的數據，更重要的是指利用這些數據進行分析、挖掘和應用的過程。這本書通過實際案例和統計數據，將數據的價值和潛力展示給讀者。它告訴我們，大數據的處理能力和分析能力將會顯著地提升人類社會的效率和智能化水平。
其次，本書探討了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)。在商業(yè)領域，大數據的應用已經為企業(yè)帶來了更多的商機和競爭優(yōu)勢。通過分析消費者的購買記錄、興趣愛好以及社交媒體的內容，企業(yè)能夠更準確地把握用戶的需求，為用戶提供個性化的服務。然而，由于大數據的處理涉及到海量的數據、復雜的算法以及龐大的計算能力，公司需要具備相關技能和資源才能有效地利用大數據。在政府領域，大數據也能夠幫助政府提供更高效的公共服務，更好地理解民眾的需求。然而，大數據的應用也引發(fā)了隱私保護和數據安全等問題，需要政府制定相關法律法規(guī)來保護個人隱私和數據安全。
再次，本書對大數據對個人隱私保護的問題進行了探討。隨著大數據的發(fā)展，人們的個人信息被不斷收集、分析和應用，我們的隱私已經受到了嚴重的侵犯。而大數據的應用具有隱私泄露的潛在風險，人們需要保護自己的個人隱私。為了解決這一問題，政府和企業(yè)需要共同努力，加強信息安全和隱私保護的技術手段。同時，人們也應該提高自己的信息安全意識，合理使用網絡和社交媒體，避免個人信息的泄露。
最后，本書還介紹了大數據對社會的影響。大數據的廣泛應用，改變了人們的生活方式和工作方式。我們的社會變得更加數字化、智能化。例如，在醫(yī)療領域，大數據的應用使得醫(yī)生可以更準確地進行病情診斷和治療方案選擇。在城市規(guī)劃方面，大數據的應用使城市更加智能化，提高了公共交通的運營效率和人們的生活質量。然而，大數據的應用也帶來了一些問題，如信息不對稱和社會不平等等。對于這些問題，我們需要進一步研究和探索，以找到解決之道。
綜上所述，《大數據》這本書給我留下了深刻的印象。通過閱讀這本書，我對大數據有了更深入的認識與理解，了解到了大數據的概念、應用與挑戰(zhàn)，并開始思考大數據對于個人隱私保護和社會的影響。我相信，隨著大數據技術的不斷發(fā)展，大數據將進一步改變我們的生活和工作方式，為我們帶來更多的便利和創(chuàng)新。我們需要不斷學習和探索，以適應這個數字化時代的要求。
大數據專業(yè)心得體會篇十
大數據時代的到來，給人們的學習和生活帶來了巨大的變革。近期，我讀完了一本關于大數據的書籍《大數據》，在書中我了解到了大數據的定義、特點、應用和對社會產生的影響。通過這本書的學習，我深刻認識到了大數據對于現代社會的重要性，并從中汲取了一些啟示和體會。
首先，我的第一個體會是對大數據的新認識。在書中，大數據被定義為指數據量巨大、處理難度大，無法通過傳統的數據處理工具和方法進行處理和分析的數據。大數據的特點主要包括“四V”，即數據量大(Volume)、處理速度快(Velocity)、數據種類繁多(Variety)和價值密度低(Value)。通過學習這些概念，我意識到了大數據處理的復雜性和重要性。在現代社會中，隨著互聯網技術的快速發(fā)展，海量的數據正在不斷產生，而利用這些數據尋找規(guī)律、洞察趨勢對于企業(yè)和科學研究等領域都具有重要意義。
其次，我通過閱讀《大數據》這本書，對大數據應用的廣泛性有了更深入的了解。大數據不僅可以被用于商業(yè)領域的市場調研和用戶行為分析，還可以被運用于醫(yī)療、金融、政府等各個領域。例如，在醫(yī)療領域，大數據分析可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病，提高治療效果；在金融領域，大數據可以用于風險評估和投資策略制定。這些例子讓我認識到大數據不僅僅是一個概念，它已經深入到我們的生活和工作中，并對各個領域產生了重要的影響。
第三，大數據在社會中的影響力也讓我深受觸動。通過大數據的分析，科學家們可以預測自然災害的發(fā)生和規(guī)模，幫助人們采取相應的措施減少災害造成的損失；政府們可以利用大數據分析來改進公共服務和決策，提高社會治理效能。大數據還可以通過對人群行為的分析，為企業(yè)提供精準的廣告定位和銷售策略，幫助企業(yè)提高競爭力。大數據的應用正引領著社會的進步和發(fā)展，讓我感到對于大數據的學習和掌握變得格外重要。
第四，在書中我還學到了大數據的應對方法和技術。大數據處理的復雜性要求我們運用先進的技術和工具。例如，云計算能夠提供強大的計算和存儲能力，幫助我們處理海量的數據；機器學習和人工智能則能夠幫助我們從復雜的數據中提取有價值的信息。了解到這些技術后，我決定在大數據領域繼續(xù)深入學習，提高自己的技術水平。
最后，通過讀完《大數據》，我深刻體會到大數據的革命性和不可逆轉性。大數據已經成為了當今社會的一個重要標志，影響著我們生活的各個方面。不僅是企業(yè)和科研機構，普通人也需要掌握一定的大數據分析和處理能力，才能適應這個快速變化的時代。因此，在日常生活中，我們要提高自己對于大數據的認識和運用，并不斷學習相關的知識和技能。
總之，通過閱讀《大數據》，我對大數據有了全新的認識，了解到了其廣泛的應用領域和對社會的重要影響。同時，我也學到了一些大數據的應對方法和技術。大數據已經成為一個時代的產物，對于每個人來說，掌握大數據的知識和技能變得愈發(fā)重要。我希望通過自己的努力，能夠在大數據時代中不斷學習和成長，為社會的發(fā)展貢獻自己的力量。
大數據專業(yè)心得體會篇十一
隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據已然成為了這個時代的新寵。大數據作為一種時尚，越來越多的學生選擇了學習與研究這一領域。在大數據學習的過程中，我深刻體會到了大數據技術的魅力和應用的廣泛性。以下是我對大數據學習的心得體會。
首先，大數據的學習需要扎實的數學基礎。大數據技術的核心是數據分析和數據挖掘，而這兩項技術離不開數學的支撐。在大數據學習的過程中，我意識到了數學基礎的重要性。數學為我們提供了強大的工具和思維方式，使得我們能夠更加深入地理解和掌握大數據技術。因此，在學習大數據的過程中，我努力提升自己的數學水平，加強對概率論、線性代數等數學知識的學習和理解，以便更好地應用到大數據技術中。
其次，大數據學習需要具備良好的編程能力。大數據技術的實現離不開編程語言的支持，而對于學生而言，掌握一門或多門編程語言是必不可少的。在大數據學習的過程中，編程成為了一種常見的操作。學生需要運用編程技術，對數據進行清洗、整理和分析。因此，在學習大數據的過程中，我積極提高自己的編程能力，學習了Python、R、Java等編程語言，并掌握了它們在大數據處理和分析中的應用。
再次，大數據學習需要不斷提高自己的數據分析能力。因為在大數據時代，數據是價值的源泉，只有通過對數據的深入分析，才能挖掘出其中的潛在價值。在大數據學習的過程中，我不斷提高自己的數據分析能力，學習了數據清洗、數據可視化、模型構建等相關技術。通過對實際數據的分析，我逐漸掌握了數據分析的方法和技巧，能夠通過對各種數據進行分析，提取出其中的規(guī)律和價值，并為決策提供有力的支持。
最后，大數據學習需要擁有創(chuàng)新思維和團隊合作能力。大數據技術總是在不斷創(chuàng)新，對學生而言，掌握創(chuàng)新思維和團隊合作能力是必不可少的。在大數據學習的過程中，我積極培養(yǎng)自己的創(chuàng)新思維能力，探索新的方法和思路，不斷改進和創(chuàng)新。同時，大數據學習也需要與他人進行團隊合作，通過與團隊成員的合作，共同完成各種大數據項目。通過與他人的交流和協作，我學會了傾聽和尊重他人的意見，也更深刻地理解到團隊合作所帶來的價值。
綜上所述，大數據的學習是一項綜合能力的培養(yǎng)過程。學生需要具備扎實的數學基礎、良好的編程能力、優(yōu)秀的數據分析能力，同時還要擁有創(chuàng)新思維和團隊合作能力。通過大數據學習，我不僅深入了解了大數據技術的魅力和應用的廣泛性，還培養(yǎng)了自己的綜合素質。我相信，隨著大數據技術的不斷發(fā)展和應用，大數據學習將會為我打開更加廣闊的職業(yè)發(fā)展道路。
大數據專業(yè)心得體會篇十二
大數據講座學習心得
大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代帶來的挑戰(zhàn)與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業(yè)的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。
在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變?！按髷祿蓖ㄟ^對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯網“智商”，這使得互聯網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業(yè)的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業(yè)更有利的決策，使得這些企業(yè)擁有更強的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計算、物聯網之后it產業(yè)又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業(yè)社會時代，隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向。
首先，“大數據”究竟是什么？它有什么用？這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了?！按髷祿钡摹按蟆辈粌H是單單純純指數量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現在數據信息是海量信息，且在動態(tài)變化和不斷增長之上。同時“大數據”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據，其是一種泛化的數據描述形式，有別于以往對于數據信息的表達，大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規(guī)模超過tb級的數據信息等。
一、學習總結
1． 大數據的定義
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
一、什么是大數據？
百度百科中是這么解釋的：大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。
大數據在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關注的原因，從各種渠道了解了大數據以后，就決定開始學習了。
二、開始學習之旅
在科多大數據學習這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數據標準制定專家組成員，也是一家企業(yè)的大數據架構師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經常給我們講一些項目中的感受和經驗，果然面對面上課效果好！
如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統不斷的練習，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學，到后來慢慢就入門了，學習起來就容易多了，堅持練習，最重要的就是堅持。
大數據專業(yè)心得體會篇十三
隨著信息技術的快速發(fā)展，大數據已經成為了當代社會最為炙手可熱的話題之一。作為信息時代的產物，大數據給我們的生活帶來了巨大的改變。最近，我讀了一本名為《大數據》的書，在閱讀過程中，讓我對大數據有了更深的認識。下面我將與大家分享一下我的體會。
首先，大數據讓我們的生活更加便利?，F如今，大數據技術得到了廣泛的應用，人們可以通過各種技術手段輕松地獲取所需的信息。無論是購物、出行還是旅游，我們都能夠通過大數據獲取到最新的產品信息、路線規(guī)劃以及景點推薦，從而為我們的生活提供了諸多便利。比如，每當我需要購買產品時，只需在電子商務平臺上輸入關鍵詞，便可獲得大量的搜索結果，同時還能通過查看其他用戶的評價來進行篩選，這使得我們能夠更加輕松地做出購買決策。
其次，大數據為商業(yè)發(fā)展提供了新的機遇。隨著大數據技術的不斷改進，越來越多的企業(yè)開始使用大數據分析手段來處理海量的數據，從而找到市場的空白點，為企業(yè)創(chuàng)造更多商機。例如，通過對大數據的分析，電商平臺能夠通過用戶的購買行為了解用戶的興趣愛好，并根據這些數據進行精確的產品定位和個性化推薦，從而提高銷售額。大數據的出現，使得商業(yè)發(fā)展更加精準和高效，企業(yè)可以更加了解消費者的需求，提供更好的產品和服務。
再次，大數據為決策提供了科學依據。無論是政府還是企事業(yè)單位，在制訂政策和規(guī)劃發(fā)展戰(zhàn)略時，都需要基于大量的數據進行決策。大數據的出現讓決策者可以更加客觀地了解社會經濟現狀，分析各種數據之間的關系以及相關因素對決策結果的影響，從而做出更加明智的決策。比如，在交通規(guī)劃方面，利用大數據可以實時監(jiān)測交通擁堵情況，分析交通流量以及不同道路之間的關系，從而優(yōu)化交通路線，提高交通效率。大數據的運用，為決策者提供了更準確的信息，幫助他們做出科學合理的決策。
最后，大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，數據安全問題成為了一個亟待解決的難題。大數據的存儲和傳輸需要龐大的計算資源，但與此同時，也給數據安全帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隨著黑客技術的不斷發(fā)展，數據泄露和隱私侵犯的風險也在逐漸增加。其次，大數據的過濾和分析需要高度專業(yè)的技術和人才。大量的數據對于普通人來說是一種負擔和困擾，如果沒有足夠的專業(yè)人才來進行數據的處理和分析，那將影響到大數據的應用和發(fā)展。
總而言之，大數據給我們的生活和社會帶來了諸多的變化和好處，但也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。我認為，我們應該在充分利用大數據的優(yōu)勢的同時，加強數據安全的保護和專業(yè)人才的培養(yǎng)。只有這樣，我們才能更好地應對大數據時代的挑戰(zhàn)和機遇，并為我們的生活和社會發(fā)展創(chuàng)造更加美好的未來。
大數據專業(yè)心得體會篇十四
隨著信息技術的高速發(fā)展，大數據已經成為了當今社會中一項重要的資源和工具。對于企業(yè)來說，了解大數據的重要性并將其運用于決策中已經是一項必要的技能。在過去的幾年中，我個人也通過學習和實際應用，逐漸認識到了大數據的威力。以下是我對于認識大數據的心得體會。
首先，我認識到大數據具有巨大的潛力。在過去，企業(yè)的決策大多基于經驗和直覺。然而，這種決策方式存在著很大的風險和不確定性。而通過分析大數據，我們可以獲得更準確、更全面的信息，有助于進行更明智的決策。例如，某家電子商務公司通過分析用戶的購物行為和偏好，可以更好地了解用戶的需求和趨勢，從而調整產品和服務，提升用戶滿意度和銷售額。另外，大數據還可以幫助企業(yè)發(fā)現隱藏的商機和潛在的問題，進一步提升企業(yè)的競爭力。
其次，我認識到大數據需要科學的分析方法和工具。大數據的主要特征就是數量龐大和多樣性。要從這些數據中挖掘出有價值的信息，并不是一件簡單的事情。需要借助科學的分析方法和工具來進行處理和分析。例如，數據挖掘和機器學習等技術可以幫助我們自動發(fā)現數據中的模式和規(guī)律，從而指導我們的決策。此外，數據可視化也是很重要的一環(huán)，通過圖表和可視化的方式展示數據的變化和趨勢，可以幫助我們更好地理解數據背后的含義和規(guī)律。
再次，我認識到大數據需要規(guī)范和合規(guī)的管理。由于數據的敏感性和價值，需要保證數據的安全和隱私。企業(yè)需要合理設置權限和保護機制，確保數據不被非法獲取和利用。另外，數據涉及到個人隱私，需要遵循相關法規(guī)和規(guī)范。企業(yè)必須建立完善的數據管理制度和流程，確保數據的規(guī)范和合規(guī)，同時也提升企業(yè)的信譽度和可信度。
此外，我認識到大數據需要與業(yè)務緊密結合。大數據本身并沒有什么價值，關鍵是如何將大數據與企業(yè)的業(yè)務和需求結合起來。大數據分析師不僅要具備數據分析的技能，還要了解企業(yè)的業(yè)務和市場環(huán)境，才能更好地進行數據分析和運用。只有深入了解業(yè)務，才能發(fā)現更多的商機和挑戰(zhàn)，為企業(yè)的發(fā)展提供更有力的支持。
最后，我認識到大數據需要持續(xù)學習和更新。大數據技術和方法在不斷發(fā)展和更新，我們不能停留在過去的知識和技能上。要不斷學習新的技術和方法，保持對大數據的敏銳洞察力，并通過實踐來不斷提升自己的能力。只有不斷學習和更新，才能跟上時代步伐，不被淘汰。
總之，認識大數據需要我們從多個方面進行思考和努力。大數據具有巨大的潛力，但需要科學的分析、規(guī)范的管理和業(yè)務的結合。同時，我們也要持續(xù)學習和更新，保持對大數據的敏感性和洞察力。只有這樣，我們才能更好地應對日益復雜的商業(yè)環(huán)境，為企業(yè)的發(fā)展提供更好的支持。
大數據專業(yè)心得體會篇十五
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾——舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級企業(yè)，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應的理論功底，就能與之進行一場思想上的對話。
一讀。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分“大數據時代的思維變革”中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對于簡單事實進行判斷的數據分析難道也要采集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思?！按髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！备哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同?！安皇且蚬P系，而是相關關系?！辈恍枰馈盀槭裁础?，只需要知道“是什么”。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出“不是因果關系，而是相關關系?！边@一論斷時，他在書中還說道：“在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’?！盵i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可“量化”，大數據的定量分析有力地回答“是什么”這一問題，但仍然無法完全回答“為什么”。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業(yè)系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)“掌控”中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：“大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！敝x謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
再讀。
概念是研究的邏輯起點，“大數據”到底是什么?在百度上搜索到的解釋是，“大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。”大數據的4v特點：數量(volume)、速度(velocity)、品種(variety)和真實性(veracity)。但舍恩伯格認為大數據并非一個確切的概念。他在書中的一段詮釋更具人文色彩和社會意義：“大數據是人們獲得新的認知、創(chuàng)造新的價值的源泉;大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法?！盵ii]其實，概念的界定要看研究者從哪個角度來研究它而定。
科學家的治學態(tài)度是嚴謹的，而人文學家更具有想象力。一些對大數據不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格認為大數據的核心是預測?！按髷祿皇且虣C器像人一樣思考。相反，把數學算法運用到海量的數據上來預期事情發(fā)生的可能性?！盵iii]舍恩伯格甚至不回避大數據所產生的負面影響，他在第七章里談到讓數據主宰一切的隱憂。我覺得這是實事求是的科學態(tài)度。在量子力學里有一個測不準原理：一個微觀粒子的某些物理量(如位置和動量，或方位角與動量矩，還有時間和能量等)，不可能同時具有確定的數值，其中一個量越確定，另一個量的不確定程度就越大。它是解釋微觀世界的物理現象，信息社會中的大數據會不會也有類似情況呢?如果我們再把凱文·凱利的《失控》對比來讀的話就更有意思了，這樣我們對整個物質世界及至人類社會就有了更全面更深刻的洞察，從物理王國到生物世界，再到信息社會。從公共衛(wèi)生到商業(yè)應用，從個人隱私到政府管理，大數據無處不在。與此同時，從哪個角度探討用什么方法研究，舍恩伯格都不會忘記大數據服務人類造福人類的終極目的和價值所在?！按髷祿⒉皇且粋€充斥著運算法則和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦。偶爾也會帶來屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運作，也能帶來成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應該樂于接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特征之一。”[iv]用中國話來說就是“人無完人”，人類在收獲大數據帶來的紅利的同時也要承受它帶來的危害。這不是對立統一的辯證唯物主義?我把它看作帶著歐洲批判學派色彩的科學發(fā)展觀。
問題是研究的價值基點，“大數據”不是舍恩伯格研究的問題，而是研究對象，他研究的是數據處理和信息管理問題，同時也討論信息安全和網絡倫理問題，還引發(fā)哲學上的思考，哲學史上爭論不休的世界可知論和不可知論轉變?yōu)閷嵶C科學中的具體問題。可知性是絕對的，不可知性是相對的?！按髷祿敝詾榇笫且蛩l(fā)人類生活、工作和思維的大變革，從這個意義上來看，《大數據時代》的意義不僅在于它討論了若干重大問題，而且對研究者開出了一個問題清單，從而引發(fā)更多人來探討這些有趣的問題。
《大數據時代》實際上主要是一本討論數據挖掘的書，數據挖掘與數據分析是不同的概念，數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。而數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規(guī)律。數據挖掘主要運用計算機來進行處理，而數據分析既要用計算機也要人工分析，是計算機科學與人文價值判斷的統一結合。換言之，《大數據時代》并不是一本討論大數據所有問題的書。
《大數據時代》也是一本討論互聯網發(fā)展的書，從數字化到數據化，同時有濃厚的未來學色彩。當文字變成數據，我們進入了互聯網;當方位變成數據，我們進入了物聯網;當溝通變成數據，我們進入了下一代互聯網。一切可量化，萬物皆數據，正是當今互聯網世界的真實寫照。面對于這樣的世界及世界的未來，在《大數據時代》出現最多的詞是“思維”和“方法”，因此也可以把這本書視為思維科學應用研究的書。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
三讀。
今年國慶節(jié)前一天，中共中央政治局們來到中關村搞集體學習，調研、講解、討論創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略。包括、在內的七位全部出動來到中關村，這是歷史上沒有過的，百度、聯想和小米的負責人，有了一次直面最高層匯報工作的機會。雷軍和柳傳志，講解的都是本公司的各種情況，李彥宏則沒有講百度的廣告業(yè)務發(fā)展得如何好，而是講起了大數據。在講解中，李彥宏認為大數據有兩個重要價值，一是促進信息消費，加快經濟轉型升級;二是關注社會民生，帶動社會管理創(chuàng)新。這些價值也是目前黨和國家領導人最為重視的，可見《大數據時代》既有理論價值也有現實意義。
當今大數據正在影響著新聞傳媒業(yè)，大數據新聞、大數據營銷、輿情分析、受眾(用戶)研究……數據分析師變身新聞編輯，大數據正改變新聞生產流程、大數據在創(chuàng)造傳媒新業(yè)態(tài)?！安环料胂笠幌拢S著數據的進一步增加，坐擁用戶資源的新媒體們完全有能力通過數據挖掘，分析用戶癖好，向電視臺定制一部電視劇甚至向好萊塢定制一部電影。到那個時候，電視臺一如那些家電廠商們，曾經產業(yè)鏈的上游‘王者’，將徹底成為一個產業(yè)鏈最低端的內容代工廠?！盵v]然而，情形也遠沒有人們想象的那么樂觀，李彥宏指出目前多數所謂的大數據公司其實還是空殼子，因為數據還沒有完全開放。他認為必須在政府層面上推動才能真正實現大數據的開發(fā)與利用。我在討論大數據時代的輿情監(jiān)測與預警時說道：“經典自由主義傳播學說對媒體的定位：秉持公正、客觀立場的媒體被稱為代表公眾監(jiān)督政府行為的‘看門狗’。其實，媒體既是公眾利益也是國家利益的‘看門狗’。要看好門就要瞭望、洞察社情民意，傳統媒體信息反饋渠道單一，視野、人力十分有限。而開放互動的新媒體平臺卻大有可為。作為公共信息發(fā)布平臺的微博可以成為政府及時了解社情民意，從而選擇正確治理路徑的‘導盲犬’?！盵vi]遺憾的是目前我國的數據平臺還沒有完全開放，真正的大數據時代還沒有到來。
與國內不少教科書寫法的專著相比，國外的書寫得更有趣，尤其是大學者寫的，不僅視野開闊，而且能夠深入淺出?！洞髷祿r代》不到22萬字，卻有上百個學術和商業(yè)的實例，豐富翔實的例子讓讀者感到通俗易懂，深奧的理論看起來也不費勁。這恐怕與舍恩伯格既是學者也是專家，既有理論又有實踐有關。反觀我們些學者故弄玄虛而示高明，實際上是把讀者拒之門外。我覺得優(yōu)秀的科學家也應該是一個科普作家，優(yōu)秀的學者也應該是一個不錯的傳播者。當然國外學術著作也有一個翻譯問題，這本書譯得還不錯。此外，《大數據時代》還附有不少it界名流的推薦意見，雖是出版商的發(fā)行所為，對解讀此書也不無益處。
除了《大數據時代》，舍恩伯格還有一本《刪除》也值得一讀。要研究大數據不能只讀一本書，該書譯者周濤教授還推薦了三部國內出版的大數據方面的專著：《證析》、《大數據》、《個性化：商業(yè)的未來》。相比《大數據時代》的宏大視野，這些書就大數據某一局部問題給出深刻的介紹和洞見。我也推薦讀一讀中國工程院李國杰院士和中科院計算所副總工程學旗合寫的文章《大數據研究：未來科技及經濟社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領域——大數據的研究現狀與科學思考》。
雖說開卷有益，但是由于每個人的時間精力有限，對于一個研究者來說，不讀什么書甚至比讀什么書更重要。我認為書有三種：有用的書，主要是應用類的專業(yè)書;無用的書，主要是形而上的思想類;無字的書，人間百態(tài)，社會現實。可偏重但不應偏廢。對于學生來講這三類“書”都該讀一些，對于研究者則要讀哪些解決關鍵問題的書，《大數據時代》就是這樣一部書。當然，并非第一個讀者都是研究大數據的，但進入大數據時代，還有什么東西與數據完全沒有關系呢?麥肯錫全球研究機構認為，未來十年里有12項對經濟發(fā)展產生重大影響的技術，其中包括三項新媒體技術：移動互聯網、物聯網和云計算。這三項新媒體技術都與大數據密切相關，而這些新媒體新技術的發(fā)展都影響著當今的新聞傳播業(yè)。閱讀此書至少給我們研究新聞傳播學帶來一些啟迪。我覺得一本書的價值不在于讓你頂禮膜拜，而是引發(fā)廣泛而深入的討論。
“凡是過去，皆為序曲?！弊x完此書，我們對大數據的認識才剛剛開始。
大數據專業(yè)心得體會篇十六
隨著互聯網、物聯網、人工智能等技術的不斷發(fā)展，大數據時代已經來臨。大數據可以幫助我們獲取并分析海量的數據，從而提高決策的準確性和效率，優(yōu)化工作流程，改進產品和服務，提升用戶體驗等。大數據的智能化應用是邁向智能化未來必不可少的一步，因此我們需要不斷探索和實踐大數據智能化應用的方法和技巧。
要實現大數據的智能化應用，必須建立在良好的基礎之上。首先，數據準確性和完整性是保證大數據應用有效性的基礎；其次，要構建完善的數據平臺和工具，包括數據倉庫、分析工具、可視化工具等；還需要建立全面的數據安全保障體系，保護數據的隱私和安全。
大數據智能化的應用領域非常廣泛，例如金融、醫(yī)療、電商、社交媒體等等。利用大數據技術，可以實現對消費者的行為分析，預測市場趨勢，優(yōu)化產品設計，提高用戶滿意度。同時，利用大數據還可以預測疾病流行趨勢，制定有效的醫(yī)療政策，提高醫(yī)療效率和服務質量。
以阿里巴巴為例，其淘寶電商平臺依賴于大數據技術來收集和分析海量用戶數據，從而能夠針對用戶的喜好、購買行為等進行個性化推薦，提高網站轉化率和用戶滿意度。此外，阿里巴巴還推出了“ETCityBrain”項目，利用大數據技術和人工智能實現城市交通智能化管理，為城市治理和居民出行提供便利。這些具體的案例展示了大數據智能化應用的實際效果和潛力。
第四段：總結大數據智能化應用所帶來的好處和面臨的挑戰(zhàn)。
大數據智能化應用給我們帶來了很多好處，例如提高決策效率和準確性、優(yōu)化業(yè)務流程、提升用戶體驗和滿意度。同時，這也帶來了另一個問題，就是數據隱私和安全問題。在大數據智能化應用的過程中，我們需要建立完善的數據安全保障機制，保護用戶數據的隱私和安全。
此外，大數據智能化應用還需要解決數據質量問題，確保數據的準確性和完整性，避免因為數據誤差導致錯誤決策。另外，大數據智能化應用還需要更人性化的設計，更直觀的可視化數據分析工具，來滿足用戶的需求，增強用戶體驗。
學習大數據智能化應用需要掌握基礎知識和技能，例如數據采集、處理、分析、建模等。同時，還需要了解大數據技術應用于不同行業(yè)的案例和經驗，并且要不斷嘗試和實踐，從實踐中積累經驗和心得。
在學習過程中，需要注重團隊合作和溝通，與同行一起探討和共享經驗，互相學習和借鑒。同時，還需要積極參與行業(yè)會議和研討會，了解行業(yè)最新的發(fā)展趨勢和技術變革，不斷更新自己的知識和技能，保持領先優(yōu)勢。
大數據專業(yè)心得體會篇十七
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄。
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件。
問題四：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對。
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）。
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法:圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器”成自己的sqlserver服務器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了。
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統，系統性能分析hadoop學習原理。
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新數據正在呈指數級增長所有數據的產生形式都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語。
大數據專業(yè)心得體會篇十八
《大數據時代》心得體會
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵?。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業(yè)業(yè)天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書
——讀《大數據時代》有感及所思
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來?！霸谛祿r代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部 車民
2013年11月10日
一、學習總結
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
大數據專業(yè)心得體會篇十九
近年來，隨著互聯網和信息技術的快速發(fā)展，大數據已經成為現代社會的新命脈。稅務領域作為一個信息交匯的重要領域，稅務大數據的利用已成為提高稅收管理效能和質量的必然選擇。本文將從稅務大數據的概念、價值、挑戰(zhàn)、應用以及展望等方面進行探討和總結，以期為相關領域提供一些有益的借鑒和經驗。
首先，我們來看稅務大數據的概念和價值。稅務大數據是指稅務機關在執(zhí)行稅法時，積累和處理的大規(guī)模、多元化的信息數據。稅務大數據的價值主要體現在三個方面：一是提高稅收征管效能，通過對大數據的分析，稅務機關可以識別出涉稅風險，開展精準執(zhí)法，提高稅收征管水平；二是優(yōu)化稅收服務，稅務機關可以根據大數據分析結果，為納稅人提供個性化、高效的稅收服務，增強納稅人對稅務機關的滿意度；三是優(yōu)化稅收政策，通過對大數據的挖掘，稅務機關可以了解稅收人群的行為特征，進而指導稅收政策的制定和優(yōu)化。
然而，稅務大數據的利用也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數據資源的整合與共享問題。稅務大數據涉及多個部門和多個層級的數據，要想實現數據資源的整合和共享，需要解決數據隱私保護、數據格式不統一、數據共享機制不完善等問題；其次是數據分析能力的提升問題。稅務機關需要提升大數據分析的能力，招納更多的數據分析師，并培養(yǎng)數據分析的專業(yè)團隊；最后是信息安全問題。稅務大數據涉及大量的納稅人和涉稅信息，如何保障數據的安全和隱私是一個亟待解決的問題。
然而，稅務大數據在實際應用中已經取得了顯著的成效。稅務機關通過大數據分析，成功發(fā)現了大量的涉稅風險，大幅提升了稅收管理效能；通過數據挖掘，稅務機關了解了不同行業(yè)和區(qū)域的納稅人行為特征，為稅收政策的制定和優(yōu)化提供了重要參考依據；通過數據分析，稅務機關可以對納稅人提供個性化的優(yōu)質服務，建立起了良好的納稅人關系。
最后，我們來展望稅務大數據的未來。未來稅務大數據將充分發(fā)揮其優(yōu)勢，實現與其他數據資源的深度融合，從而提供更加精準的稅收服務；未來稅務大數據將進一步加強與其他部門和企業(yè)的合作，實現跨部門、跨領域的數據共享，形成更加全面、立體的稅收治理體系；未來稅務大數據將進一步應用先進的技術和手段，如人工智能、區(qū)塊鏈等，提高數據分析和處理的速度和精確度。
綜上所述，稅務大數據作為稅收治理的新手段和新工具，已經展現出巨大的潛力和價值。然而，稅務大數據的利用依然面臨諸多挑戰(zhàn)，如數據整合共享、數據分析能力、信息安全等問題。未來稅務大數據將進一步發(fā)展壯大，實現與其他數據資源的深度融合，進一步提升稅收治理效能。我們期待稅務大數據在稅收治理中發(fā)揮更大的作用，為實現稅收現代化提供有力支撐。
大數據專業(yè)心得體會篇二十
在過去十幾年里，數據已經成為我們生活中無處不在的一部分。從社交媒體到通信應用程序，我們的行為留下了大量可挖掘的數據。而這些數據可以幫助企業(yè)和政府機構以一種無以倫比的方式進行分析，以實現效率和決策的優(yōu)化。自己也在參加了一些大數據考察活動后，我對大數據的觀念有了新的認識，也掌握了更多的技能。
首先，對數據的轉化和呈現有了更深入的理解。通過參加數據考察活動，我理解了數據趨勢和數據可視化的概念。這讓我明白了如何將大量數據轉化成更可讀的形式。即便是在巨量數據的情況下，我們完全可以在不失精度情況下挖掘更多信息。這些數據可視化的技巧也使得我可以在不使用復雜軟件的情況下，更簡單地制作和展示數據。
其次，大數據考察也讓我更深入地理解了機器學習和AI深度神經網絡的原理。在機器學習的過程中，我們可以將模型訓練成對數據進行更精細的預測。這些預測只需要使用算法和預處理數據即可實現。這種預測能夠幫我們挖掘出數據中的趨勢，利用這些信息可以提高企業(yè)的效益和優(yōu)化決策。而深度神經網絡設計的算法可以使我們更好地模擬人類大腦的學習機制，從而提高人工智能的性能和魯棒性。
此外，數據考察活動還讓我明白了數據隱私和安全的意義和重要性。隨著數據的采集和處理越來越普遍，我們也面臨著數據泄露和濫用的風險。因此，在這個時代，我們需要主動保護我們的個人數據和隱私。政府和企業(yè)也應該做出足夠的保障，保障公民和客戶的數據安全和隱私性。
最后，數據考察活動也讓我體驗到了團隊協作真正的力量。在處理復雜的數據時，一種比較省時和成本效益的方式是組織一個有能力和資格的團隊進行工作。團隊協助，調動每個人的聰明才智，才能獲得最好的結果。因此，關鍵的一點往往就是團隊協作，這也是數據考察活動帶給我的最大感受。
總之，數據和大數據已經成為我們社會不可或缺的一部分。只有掌握了大數據的核心技能，我們才能在這個時代立足。而大數據考察活動，不僅僅讓我們學會了如何存儲，處理和展示大量的數據，也讓我們嘗試著用數據解決復雜實際問題的過程中懂得了更多。
大數據專業(yè)心得體會篇二十一
隨著信息技術的飛速發(fā)展，現代社會中產生了大量的數據，而這些數據需要被正確的收集、處理以及存儲。這就是大數據數據預處理的主要任務。數據預處理是數據分析、數據挖掘以及機器學習的第一步，這也就意味著它對于最終的數據分析結果至關重要。
第二段： 數據質量問題
在進行數據預處理的過程中，數據質量問題是非常常見的。比如說，可能會存在數據重復、格式不統一、空值、異常值等等問題。這些問題將極大影響到數據的可靠性、準確性以及可用性。因此，在進行數據預處理時，我們必須對這些問題進行全面的識別、分析及處理。
第三段： 數據篩選
在進行數據預處理時，數據篩選是必不可少的一步。這一步的目的是選擇出有價值的數據，并剔除無用的數據。這樣可以減小數據集的大小，并且提高數據分析的效率。在進行 數據篩選時，需要充分考慮到維度、時間和規(guī)模等方面因素，以確保所選的數據具有合適的代表性。
第四段： 數據清洗
數據清洗是數據預處理的核心環(huán)節(jié)之一，它可以幫助我們發(fā)現和排除未知數據，從而讓數據集變得更加干凈、可靠和可用。其中，數據清洗涉及到很多的技巧和方法，比如數據標準化、數據歸一化、數據變換等等。在進行數據清洗時，需要根據具體情況采取不同的方法，以確保數據質量的穩(wěn)定和準確性。
第五段： 數據集成和變換
數據預處理的最后一步是數據集成和變換。數據集成是為了將不同來源的數據融合為一個更綜合、完整的數據集合。數據變換，則是為了更好的展示、分析和挖掘數據的潛在價值。這些數據變換需要根據具體的研究目標進行設計和執(zhí)行，以達到更好的結果。
總結：
數據預處理是數據分析、數據挖掘和機器學習的基礎。在進行預處理時，需要充分考慮到數據質量問題、數據篩選、數據清洗以及數據集成和變換等方面。只有通過這些環(huán)節(jié)的處理，才能得到滿足精度、可靠性、準確性和可用性等要求的數據集合。
大數據專業(yè)心得體會篇二十二
隨著云計算和物聯網的日漸普及，大數據逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數據質量和精度。由此，數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會，希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰(zhàn)。
第二段：數據預處理的重要性
作為數據挖掘的第一步，預處理的作用不能被忽視。一方面，在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確，需要通過數據預處理來清理和過濾；另一方面，數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式，將原始數據轉化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。
第三段：常用的數據預處理方法
數據預處理的方法有很多，要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中，用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中，數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等；而離散化則可以將連續(xù)值離散化為有限個數的區(qū)間值，方便后續(xù)分類和聚類等操作。
第四段：實踐中的應用
雖然看起來理論很簡單，但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數據處理中，還需要經常性地檢查和驗證處理結果，確保數據質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步，它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中，我們需要結合具體業(yè)務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法，同時也需要不斷總結經驗，提高處理效率和精度?？傊?，數據預處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通過正確的方式和方法，才能獲得可靠和準確的數據信息。