心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲(實(shí)用13篇)

通過總結(jié)，我們可以更好地認(rèn)識(shí)自己，了解自己的短板和優(yōu)勢，從而更好地發(fā)展自己。在寫心得體會(huì)之前，可先進(jìn)行資料收集，多方查閱相關(guān)信息，形成對所涉及內(nèi)容的全面了解。小編為大家整理了一些有關(guān)心得體會(huì)的范文，希望能夠?yàn)榇蠹姨峁┮恍懽鲄⒖肌?/p>

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇一

隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了當(dāng)今社會(huì)中一項(xiàng)重要的資源和工具。對于企業(yè)來說，了解大數(shù)據(jù)的重要性并將其運(yùn)用于決策中已經(jīng)是一項(xiàng)必要的技能。在過去的幾年中，我個(gè)人也通過學(xué)習(xí)和實(shí)際應(yīng)用，逐漸認(rèn)識(shí)到了大數(shù)據(jù)的威力。以下是我對于認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)的心得體會(huì)。

首先，我認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)具有巨大的潛力。在過去，企業(yè)的決策大多基于經(jīng)驗(yàn)和直覺。然而，這種決策方式存在著很大的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。而通過分析大數(shù)據(jù)，我們可以獲得更準(zhǔn)確、更全面的信息，有助于進(jìn)行更明智的決策。例如，某家電子商務(wù)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(diào)整產(chǎn)品和服務(wù)，提升用戶滿意度和銷售額。另外，大數(shù)據(jù)還可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)隱藏的商機(jī)和潛在的問題，進(jìn)一步提升企業(yè)的競爭力。

其次，我認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)需要科學(xué)的分析方法和工具。大數(shù)據(jù)的主要特征就是數(shù)量龐大和多樣性。要從這些數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，并不是一件簡單的事情。需要借助科學(xué)的分析方法和工具來進(jìn)行處理和分析。例如，數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)可以幫助我們自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，從而指導(dǎo)我們的決策。此外，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的變化和趨勢，可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)背后的含義和規(guī)律。

再次，我認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)需要規(guī)范和合規(guī)的管理。由于數(shù)據(jù)的敏感性和價(jià)值，需要保證數(shù)據(jù)的安全和隱私。企業(yè)需要合理設(shè)置權(quán)限和保護(hù)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)不被非法獲取和利用。另外，數(shù)據(jù)涉及到個(gè)人隱私，需要遵循相關(guān)法規(guī)和規(guī)范。企業(yè)必須建立完善的數(shù)據(jù)管理制度和流程，確保數(shù)據(jù)的規(guī)范和合規(guī)，同時(shí)也提升企業(yè)的信譽(yù)度和可信度。

此外，我認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)需要與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合。大數(shù)據(jù)本身并沒有什么價(jià)值，關(guān)鍵是如何將大數(shù)據(jù)與企業(yè)的業(yè)務(wù)和需求結(jié)合起來。大數(shù)據(jù)分析師不僅要具備數(shù)據(jù)分析的技能，還要了解企業(yè)的業(yè)務(wù)和市場環(huán)境，才能更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和運(yùn)用。只有深入了解業(yè)務(wù)，才能發(fā)現(xiàn)更多的商機(jī)和挑戰(zhàn)，為企業(yè)的發(fā)展提供更有力的支持。

最后，我認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)需要持續(xù)學(xué)習(xí)和更新。大數(shù)據(jù)技術(shù)和方法在不斷發(fā)展和更新，我們不能停留在過去的知識(shí)和技能上。要不斷學(xué)習(xí)新的技術(shù)和方法，保持對大數(shù)據(jù)的敏銳洞察力，并通過實(shí)踐來不斷提升自己的能力。只有不斷學(xué)習(xí)和更新，才能跟上時(shí)代步伐，不被淘汰。

總之，認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)需要我們從多個(gè)方面進(jìn)行思考和努力。大數(shù)據(jù)具有巨大的潛力，但需要科學(xué)的分析、規(guī)范的管理和業(yè)務(wù)的結(jié)合。同時(shí)，我們也要持續(xù)學(xué)習(xí)和更新，保持對大數(shù)據(jù)的敏感性和洞察力。只有這樣，我們才能更好地應(yīng)對日益復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境，為企業(yè)的發(fā)展提供更好的支持。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇二

近年來，“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念突然火爆起來，成為業(yè)界人士舌尖上滾燙的話題。所謂“大數(shù)據(jù)”，是指數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，大到難以用我們傳統(tǒng)信息處理技術(shù)合理擷取、管理、處理、整理?！按髷?shù)據(jù)”概念是“信息”概念的3.0版，主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動(dòng)描述。

我們一直有這樣的成見：信息是個(gè)好東西。對于人類社會(huì)而言，信息應(yīng)該多多益善。這種想法是信息稀缺時(shí)代的產(chǎn)物。由于我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭，于是就拼命追逐信息、占有信息。我們甚至還固執(zhí)地認(rèn)為，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大數(shù)據(jù)’時(shí)代，信息不再稀缺，這種成見就會(huì)受到?jīng)_擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴(yán)重過剩。當(dāng)超載的信息逼近人們所能承受的極限值時(shí)，就會(huì)成為一種負(fù)擔(dān)，我們會(huì)不堪重負(fù)。

信息的超速繁殖源自于信息技術(shù)的升級(jí)換代。以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新媒體技術(shù)打開了信息所羅門的瓶子，數(shù)字化的信息失速狂奔，使人類主宰信息的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)落在后面。美國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每兩年翻一番，目前世界上的90%以上數(shù)據(jù)是近幾年才產(chǎn)生的。，數(shù)字存儲(chǔ)信息占全球數(shù)據(jù)量的四分之一，另外四分之三的信息都存儲(chǔ)在報(bào)紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。，只有7%是存儲(chǔ)在報(bào)紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數(shù)據(jù)，其余都是數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。到，世界上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中，數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)超過98%。面對數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的大量擴(kuò)容，我們只能望洋興嘆。

“大數(shù)據(jù)”時(shí)代對人類社會(huì)的影響是全方位的。這種影響究竟有多大，我們現(xiàn)在還無法預(yù)料。哈佛大學(xué)定量社會(huì)學(xué)研究所主任蓋瑞·金則以“一場革命”來形容大數(shù)據(jù)技術(shù)給學(xué)術(shù)、商業(yè)和政府管理等帶來的變化，認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”時(shí)代會(huì)引爆一場“哥白尼式革命”：它改變的不僅僅是信息生產(chǎn)力，更是信息生產(chǎn)關(guān)系;不僅是知識(shí)生產(chǎn)和傳播的內(nèi)容，更是其生產(chǎn)與傳播方式。

我們此前的知識(shí)生產(chǎn)是印刷時(shí)代的產(chǎn)物。它是15世紀(jì)古登堡時(shí)代的延續(xù)。印刷革命引爆了人類社會(huì)知識(shí)生產(chǎn)與傳播的“哥白尼式革命”，它使得知識(shí)的生產(chǎn)和傳播突破了精英、貴族的壟斷，開啟了知識(shí)傳播的大眾時(shí)代，同時(shí)，也確立了“機(jī)械復(fù)制時(shí)代”的知識(shí)生產(chǎn)與傳播方式。與印刷時(shí)代相比，互聯(lián)網(wǎng)新媒體開啟的“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，則是一場更為深廣的革命。在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，信息的生產(chǎn)與傳播往往是呈幾何級(jí)數(shù)式增長、病毒式傳播。以互聯(lián)網(wǎng)為代表的媒介技術(shù)顛覆了印刷時(shí)代的知識(shí)生產(chǎn)與傳播方式。新媒體遍地開花，打破了傳統(tǒng)知識(shí)主體對知識(shí)生產(chǎn)與傳播的壟斷。新媒體技術(shù)改寫了靜態(tài)、單向、線性的知識(shí)生產(chǎn)格局，改變了自上而下的知識(shí)傳播模式，將知識(shí)的生產(chǎn)與傳播拋入空前的不確定之中。在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，我們的知識(shí)生產(chǎn)若再固守印刷時(shí)代的知識(shí)生產(chǎn)理念，沿襲此前的知識(shí)生產(chǎn)方式，就會(huì)被遠(yuǎn)遠(yuǎn)地甩在時(shí)代后面。

(節(jié)選自2013.2.22《文匯讀書周報(bào)》，有刪改)。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇三

如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝€沒有認(rèn)真讀過這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。維克托·邁爾——舍恩伯格何許人也?他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級(jí)企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國政府高層的智囊。這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)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(yīng)的理論功底，就能與之進(jìn)行一場思想上的對話。

一讀。

舍恩伯格分三部分來討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分“大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革”中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù);二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。對于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。一方面是對全體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在技術(shù)和設(shè)備上有相當(dāng)高的難度。另一方面是不是都有此必要，對于簡單事實(shí)進(jìn)行判斷的數(shù)據(jù)分析難道也要采集全體數(shù)據(jù)嗎?我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家，他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來進(jìn)行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說的相關(guān)關(guān)系，我理解他說的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)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(diǎn)，我認(rèn)為這是對他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充，這也是對精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營銷的一種反思。“大數(shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效?！备哂泻暧^視野和東方哲學(xué)思維。對于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同?！安皇且蚬P(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！辈恍枰馈盀槭裁础?，只需要知道“是什么”。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足，大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強(qiáng)調(diào)都不為過，但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關(guān)系，不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果，也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語出驚人，對舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。

世間萬物的復(fù)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(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)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(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！边@一論斷時(shí)，他在書中還說道：“在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時(shí)，我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的‘為什么’?！盵i]由此可見，他說的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。

大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可“量化”，大數(shù)據(jù)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(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問題。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問題日趨凸顯，數(shù)據(jù)獨(dú)裁與隱私保護(hù)成為一對矛盾。如何擺脫大數(shù)據(jù)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(gè)問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語中所道：“大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時(shí)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(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)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(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念，比如說什么叫數(shù)據(jù)?什么叫大數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，數(shù)字化與數(shù)據(jù)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(diǎn)，“大數(shù)據(jù)”到底是什么?在百度上搜索到的解釋是，“大數(shù)據(jù)(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(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊?！贝髷?shù)據(jù)的4v特點(diǎn)：數(shù)量(volume)、速度(velocity)、品種(variety)和真實(shí)性(veracity)。但舍恩伯格認(rèn)為大數(shù)據(jù)并非一個(gè)確切的概念。他在書中的一段詮釋更具人文色彩和社會(huì)意義：“大數(shù)據(jù)是人們獲得新的認(rèn)知、創(chuàng)造新的價(jià)值的源泉;大數(shù)據(jù)還是改變市場、組織機(jī)構(gòu)，以及政府與公民關(guān)系的方法?！盵ii]其實(shí)，概念的界定要看研究者從哪個(gè)角度來研究它而定。

科學(xué)家的治學(xué)態(tài)度是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，而人文學(xué)家更具有想象力。一些對大數(shù)據(jù)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(rèn)為大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測?！按髷?shù)據(jù)不是要教機(jī)器像人一樣思考。相反，把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)期事情發(fā)生的可能性?！盵iii]舍恩伯格甚至不回避大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的負(fù)面影響，他在第七章里談到讓數(shù)據(jù)主宰一切的隱憂。我覺得這是實(shí)事求是的科學(xué)態(tài)度。在量子力學(xué)里有一個(gè)測不準(zhǔn)原理：一個(gè)微觀粒子的某些物理量(如位置和動(dòng)量，或方位角與動(dòng)量矩，還有時(shí)間和能量等)，不可能同時(shí)具有確定的數(shù)值，其中一個(gè)量越確定，另一個(gè)量的不確定程度就越大。它是解釋微觀世界的物理現(xiàn)象，信息社會(huì)中的大數(shù)據(jù)會(huì)不會(huì)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(gè)物質(zhì)世界及至人類社會(huì)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(huì)。從公共衛(wèi)生到商業(yè)應(yīng)用，從個(gè)人隱私到政府管理，大數(shù)據(jù)無處不在。與此同時(shí)，從哪個(gè)角度探討用什么方法研究，舍恩伯格都不會(huì)忘記大數(shù)據(jù)服務(wù)人類造福人類的終極目的和價(jià)值所在。“大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著運(yùn)算法則和機(jī)器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨(dú)有的弱點(diǎn)、錯(cuò)覺、錯(cuò)誤都是十分必要的，因?yàn)檫@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(huì)帶來屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運(yùn)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(yīng)該樂于接受類似的不準(zhǔn)確，因?yàn)椴粶?zhǔn)確正是我們之所以為人的特征之一?！盵iv]用中國話來說就是“人無完人”，人類在收獲大數(shù)據(jù)帶來的紅利的同時(shí)也要承受它帶來的危害。這不是對立統(tǒng)一的辯證唯物主義?我把它看作帶著歐洲批判學(xué)派色彩的科學(xué)發(fā)展觀。

問題是研究的價(jià)值基點(diǎn)，“大數(shù)據(jù)”不是舍恩伯格研究的問題，而是研究對象，他研究的是數(shù)據(jù)處理和信息管理問題，同時(shí)也討論信息安全和網(wǎng)絡(luò)倫理問題，還引發(fā)哲學(xué)上的思考，哲學(xué)史上爭論不休的世界可知論和不可知論轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)證科學(xué)中的具體問題。可知性是絕對的，不可知性是相對的。“大數(shù)據(jù)”之所以為大是因它引發(fā)人類生活、工作和思維的大變革，從這個(gè)意義上來看，《大數(shù)據(jù)時(shí)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(gè)問題清單，從而引發(fā)更多人來探討這些有趣的問題。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》實(shí)際上主要是一本討論數(shù)據(jù)挖掘的書，數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析是不同的概念，數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。而數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘主要運(yùn)用計(jì)算機(jī)來進(jìn)行處理，而數(shù)據(jù)分析既要用計(jì)算機(jī)也要人工分析，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人文價(jià)值判斷的統(tǒng)一結(jié)合。換言之，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》并不是一本討論大數(shù)據(jù)所有問題的書。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》也是一本討論互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的書，從數(shù)字化到數(shù)據(jù)化，同時(shí)有濃厚的未來學(xué)色彩。當(dāng)文字變成數(shù)據(jù)，我們進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng);當(dāng)方位變成數(shù)據(jù)，我們進(jìn)入了物聯(lián)網(wǎng);當(dāng)溝通變成數(shù)據(jù)，我們進(jìn)入了下一代互聯(lián)網(wǎng)。一切可量化，萬物皆數(shù)據(jù)，正是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)世界的真實(shí)寫照。面對于這樣的世界及世界的未來，在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》出現(xiàn)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(xué)應(yīng)用研究的書。

此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念，比如說什么叫數(shù)據(jù)?什么叫大數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，數(shù)字化與數(shù)據(jù)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(guān)村搞集體學(xué)習(xí)，調(diào)研、講解、討論創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。包括、在內(nèi)的七位全部出動(dòng)來到中關(guān)村，這是歷史上沒有過的，百度、聯(lián)想和小米的負(fù)責(zé)人，有了一次直面最高層匯報(bào)工作的機(jī)會(huì)。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(wù)發(fā)展得如何好，而是講起了大數(shù)據(jù)。在講解中，李彥宏認(rèn)為大數(shù)據(jù)有兩個(gè)重要價(jià)值，一是促進(jìn)信息消費(fèi)，加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí);二是關(guān)注社會(huì)民生，帶動(dòng)社會(huì)管理創(chuàng)新。這些價(jià)值也是目前黨和國家領(lǐng)導(dǎo)人最為重視的，可見《大數(shù)據(jù)時(shí)代》既有理論價(jià)值也有現(xiàn)實(shí)意義。

當(dāng)今大數(shù)據(jù)正在影響著新聞傳媒業(yè)，大數(shù)據(jù)新聞、大數(shù)據(jù)營銷、輿情分析、受眾(用戶)研究……數(shù)據(jù)分析師變身新聞編輯，大數(shù)據(jù)正改變新聞生產(chǎn)流程、大數(shù)據(jù)在創(chuàng)造傳媒新業(yè)態(tài)?！安环料胂笠幌?，隨著數(shù)據(jù)的進(jìn)一步增加，坐擁用戶資源的新媒體們完全有能力通過數(shù)據(jù)挖掘，分析用戶癖好，向電視臺(tái)定制一部電視劇甚至向好萊塢定制一部電影。到那個(gè)時(shí)候，電視臺(tái)一如那些家電廠商們，曾經(jīng)產(chǎn)業(yè)鏈的上游‘王者’，將徹底成為一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈最低端的內(nèi)容代工廠。”[v]然而，情形也遠(yuǎn)沒有人們想象的那么樂觀，李彥宏指出目前多數(shù)所謂的大數(shù)據(jù)公司其實(shí)還是空殼子，因?yàn)閿?shù)據(jù)還沒有完全開放。他認(rèn)為必須在政府層面上推動(dòng)才能真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的開發(fā)與利用。我在討論大數(shù)據(jù)時(shí)代的輿情監(jiān)測與預(yù)警時(shí)說道：“經(jīng)典自由主義傳播學(xué)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(shí)，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(tǒng)媒體信息反饋渠道單一，視野、人力十分有限。而開放互動(dòng)的新媒體平臺(tái)卻大有可為。作為公共信息發(fā)布平臺(tái)的微博可以成為政府及時(shí)了解社情民意，從而選擇正確治理路徑的‘導(dǎo)盲犬’?！盵vi]遺憾的是目前我國的數(shù)據(jù)平臺(tái)還沒有完全開放，真正的大數(shù)據(jù)時(shí)代還沒有到來。

與國內(nèi)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(xué)者寫的，不僅視野開闊，而且能夠深入淺出?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》不到22萬字，卻有上百個(gè)學(xué)術(shù)和商業(yè)的實(shí)例，豐富翔實(shí)的例子讓讀者感到通俗易懂，深?yuàn)W的理論看起來也不費(fèi)勁。這恐怕與舍恩伯格既是學(xué)者也是專家，既有理論又有實(shí)踐有關(guān)。反觀我們些學(xué)者故弄玄虛而示高明，實(shí)際上是把讀者拒之門外。我覺得優(yōu)秀的科學(xué)家也應(yīng)該是一個(gè)科普作家，優(yōu)秀的學(xué)者也應(yīng)該是一個(gè)不錯(cuò)的傳播者。當(dāng)然國外學(xué)術(shù)著作也有一個(gè)翻譯問題，這本書譯得還不錯(cuò)。此外，《大數(shù)據(jù)時(shí)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(shù)據(jù)時(shí)代》，舍恩伯格還有一本《刪除》也值得一讀。要研究大數(shù)據(jù)不能只讀一本書，該書譯者周濤教授還推薦了三部國內(nèi)出版的大數(shù)據(jù)方面的專著：《證析》、《大數(shù)據(jù)》、《個(gè)性化：商業(yè)的未來》。相比《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的宏大視野，這些書就大數(shù)據(jù)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(jì)算所副總工程學(xué)旗合寫的文章《大數(shù)據(jù)研究：未來科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域——大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考》。

雖說開卷有益，但是由于每個(gè)人的時(shí)間精力有限，對于一個(gè)研究者來說，不讀什么書甚至比讀什么書更重要。我認(rèn)為書有三種：有用的書，主要是應(yīng)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(huì)現(xiàn)實(shí)。可偏重但不應(yīng)偏廢。對于學(xué)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(guān)鍵問題的書，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》就是這樣一部書。當(dāng)然，并非第一個(gè)讀者都是研究大數(shù)據(jù)的，但進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，還有什么東西與數(shù)據(jù)完全沒有關(guān)系呢?麥肯錫全球研究機(jī)構(gòu)認(rèn)為，未來十年里有12項(xiàng)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重大影響的技術(shù)，其中包括三項(xiàng)新媒體技術(shù)：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算。這三項(xiàng)新媒體技術(shù)都與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)，而這些新媒體新技術(shù)的發(fā)展都影響著當(dāng)今的新聞傳播業(yè)。閱讀此書至少給我們研究新聞傳播學(xué)帶來一些啟迪。我覺得一本書的價(jià)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(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)才剛剛開始。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇四

隨著云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的日漸普及，大數(shù)據(jù)逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數(shù)據(jù)需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和精度。由此，數(shù)據(jù)預(yù)處理成為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)預(yù)處理方面的心得體會(huì)，希望能夠幫助讀者更好地應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。

作為數(shù)據(jù)挖掘的第一步，預(yù)處理的作用不能被忽視。一方面，在真實(shí)世界中采集的數(shù)據(jù)往往不夠完整和準(zhǔn)確，需要通過數(shù)據(jù)預(yù)處理來清理和過濾；另一方面，數(shù)據(jù)預(yù)處理還可以通過特征選取、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)采樣等方式，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)情況和建模目的來選擇適當(dāng)?shù)姆椒āＴ谖覍?shí)際工作中，用到比較多的包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換和離散化等方法。其中，數(shù)據(jù)清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復(fù)值刪除等；數(shù)據(jù)變換主要包括歸一化、標(biāo)準(zhǔn)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(gè)數(shù)的區(qū)間值，方便后續(xù)分類和聚類等操作。

第四段：實(shí)踐中的應(yīng)用。

雖然看起來理論很簡單，但在實(shí)踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時(shí)候需要自己編寫一些腳本來自動(dòng)化數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程。而這需要我們對數(shù)據(jù)的文件格式、數(shù)據(jù)類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實(shí)際數(shù)據(jù)處理中，還需要經(jīng)常性地檢查和驗(yàn)證處理結(jié)果，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)到預(yù)期。

第五段：總結(jié)。

綜上所述，數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的一步，它可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、加快建模速度和提升建模效果。在實(shí)際應(yīng)用中，我們需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)情況和數(shù)據(jù)特征來選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)處理方法，同時(shí)也需要不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，提高處理效率和精度?？傊瑪?shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)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(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇五

描述小組在完成平臺(tái)安裝時(shí)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(wǎng)站綁定時(shí)，當(dāng)時(shí)未找到網(wǎng)站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網(wǎng)站綁定的地方，點(diǎn)擊后解決了這個(gè)問題。

問題二：當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄。

解決辦法：當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導(dǎo)，順利的點(diǎn)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(shù)據(jù)庫這一欄中，當(dāng)時(shí)未找到“foodmartsaledw”這個(gè)文件。

問題四：在此處的sqlserver的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)?，這個(gè)過程非常的長。

解決辦法：在此處的sqlserver的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)?，這個(gè)過程非常的長，當(dāng)時(shí)一直延遲到了下課的時(shí)間，小組成員經(jīng)討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經(jīng)問老師，老師說此處的加載這樣長的時(shí)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(shè)置表間關(guān)系的數(shù)據(jù)源。關(guān)系方向不對。

解決辦法：百度維度概念，設(shè)置好維度表和事實(shí)表之間的關(guān)系，關(guān)系有時(shí)候是反的——點(diǎn)擊反向，最后成功得到設(shè)置好表間關(guān)系后的數(shù)據(jù)源視圖。（如圖所示）。

這個(gè)大圖當(dāng)時(shí)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(xiàng)目部署到“l(fā)ocalhost”服務(wù)器:無法建立連接。請確保該服務(wù)器正在運(yùn)行。若要驗(yàn)證或更新目標(biāo)服務(wù)器的名稱，請?jiān)诮鉀Q方案資源管理器中右鍵單擊相應(yīng)的項(xiàng)目、選擇“項(xiàng)目屬性”、單擊“部署”選項(xiàng)卡，然后輸入服務(wù)器的名稱?！币?yàn)槲以谂渲脭?shù)據(jù)源的時(shí)候就無法識(shí)別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數(shù)據(jù)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(biāo)下的“服務(wù)器”成自己的sqlserver服務(wù)器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點(diǎn)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(xué)習(xí)中，通過老師課堂上耐心細(xì)致的講解，耐心的指導(dǎo)我們?nèi)绾我徊揭徊降陌惭b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(chǔ)知識(shí)，學(xué)會(huì)了如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，以及一些基本的數(shù)據(jù)應(yīng)用。陌生到熟悉的過程，從中經(jīng)歷了也體會(huì)到了很多感受，面臨不同的知識(shí)組織，我們也遇到不同困難。

理大數(shù)據(jù)的規(guī)模。大數(shù)據(jù)進(jìn)修學(xué)習(xí)內(nèi)容模板：

linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析hadoop學(xué)習(xí)原理。

大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展時(shí)代，做一個(gè)合格的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術(shù)水平，這是一門神奇的課程。

2、在學(xué)習(xí)sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個(gè)數(shù)據(jù)庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學(xué)習(xí)的過程中讓我的動(dòng)手能力增強(qiáng)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(xué)習(xí)鍛煉了我們的動(dòng)手能力，上網(wǎng)查閱的能力。改善了我只會(huì)用電腦上網(wǎng)的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團(tuán)結(jié)，每個(gè)人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團(tuán)結(jié)協(xié)作，互幫互助的能力。

3、如果再有機(jī)會(huì)進(jìn)行平臺(tái)搭建，會(huì)比這一次的安裝更加順手。而在導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫和報(bào)表等方面也可以避免再犯相同的錯(cuò)誤，在安裝lls時(shí)可以做的更好。相信報(bào)表分析也會(huì)做的更加簡單明了有條理。

總結(jié)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會(huì)發(fā)展必然趨勢在大學(xué)的最后一學(xué)期里學(xué)習(xí)了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數(shù)據(jù)大量的存在于現(xiàn)代社會(huì)生活中隨著新興技術(shù)的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)底層技術(shù)的革新數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級(jí)增長所有數(shù)據(jù)的產(chǎn)生形式都是數(shù)字化。如何收集、管理和分析海量數(shù)據(jù)對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動(dòng)都顯得尤為重要。

大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會(huì)發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時(shí)代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。

三、

結(jié)語。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇六

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然到來，如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，是我們當(dāng)代大學(xué)生特別是我們計(jì)算機(jī)類專業(yè)的大學(xué)生的一個(gè)必須面對的嚴(yán)峻課題。大數(shù)據(jù)時(shí)代是我們的一個(gè)黃金時(shí)代，對我們的意義可以說就像是另一個(gè)“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個(gè)電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數(shù)據(jù)”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預(yù)測”兩個(gè)案例讓我們深切的體會(huì)到了“大數(shù)據(jù)”的對現(xiàn)今這樣一個(gè)信息時(shí)代的不可替代的巨大作用。

在前幾年本世紀(jì)初的時(shí)候，世界都稱本世紀(jì)為“信息世紀(jì)”。確實(shí)在計(jì)算機(jī)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個(gè)每天都可以“信息爆炸”的時(shí)代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機(jī)、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯(lián)網(wǎng)從世界各地上傳的各類信息：數(shù)據(jù)、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數(shù)據(jù)累積之后達(dá)到了引起量變的臨界值，數(shù)據(jù)本身有潛在的價(jià)值，但價(jià)值比較分散;數(shù)據(jù)高速產(chǎn)生，需高速處理。大數(shù)據(jù)意味著包括交易和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集，其規(guī)模或復(fù)雜程度超出了常用技術(shù)按照合理的成本和時(shí)限捕捉、管理及處理這些數(shù)據(jù)集的能力。遂有了“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的應(yīng)運(yùn)而生。

現(xiàn)在，當(dāng)數(shù)據(jù)的積累量足夠大的時(shí)候到來時(shí)，量變引起了質(zhì)變?！按髷?shù)據(jù)”通過對海量數(shù)據(jù)有針對性的分析，賦予了互聯(lián)網(wǎng)“智商”，這使得互聯(lián)網(wǎng)的作用，從簡單的數(shù)據(jù)交流和信息傳遞，上升到基于海量數(shù)據(jù)的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數(shù)據(jù)就是將碎片化的海量數(shù)據(jù)在一定的時(shí)間內(nèi)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(shù)據(jù)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(qiáng)的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后it產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革，對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務(wù)流程、對個(gè)人生活方式都將產(chǎn)生巨大的影響。后工業(yè)社會(huì)時(shí)代，隨著新興技術(shù)的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)底層技術(shù)的革新，數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級(jí)增長，所有數(shù)據(jù)的產(chǎn)生形式，都是數(shù)字化。如何收集、管理和分析海量數(shù)據(jù)對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動(dòng)都顯得尤為重要。大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會(huì)發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時(shí)代發(fā)展的潮流，在技術(shù)上、制度上、價(jià)值觀念上做出迅速調(diào)整并牢牢跟進(jìn)，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(shù)據(jù)”究竟是什么？它有什么用？這是當(dāng)下每個(gè)人初接觸“大數(shù)據(jù)”都會(huì)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?shù)據(jù)”的“大”不僅是單單純純指數(shù)量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現(xiàn)在數(shù)據(jù)信息是海量信息，且在動(dòng)態(tài)變化和不斷增長之上。同時(shí)“大數(shù)據(jù)”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價(jià)值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現(xiàn)。其實(shí)“大數(shù)據(jù)”歸根結(jié)底還是數(shù)據(jù)，其是一種泛化的數(shù)據(jù)描述形式，有別于以往對于數(shù)據(jù)信息的表達(dá)，大數(shù)據(jù)更多地傾向于表達(dá)網(wǎng)絡(luò)用戶信息、新聞信息、銀行數(shù)據(jù)信息、社交媒體上的數(shù)據(jù)信息、購物網(wǎng)站上的用戶數(shù)據(jù)信息、規(guī)模超過tb級(jí)的數(shù)據(jù)信息等。

一、學(xué)習(xí)總結(jié)。

采用某些技術(shù)，從技術(shù)中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實(shí)現(xiàn)。

對企業(yè)未來運(yùn)營的預(yù)測。

在如此快速的到來的大數(shù)據(jù)革命時(shí)代，我們還有很多知識(shí)需要學(xué)習(xí)，許多思維需要轉(zhuǎn)變，許多技術(shù)需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數(shù)據(jù)對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。當(dāng)我們掌握大量數(shù)據(jù)，需要考慮有多少數(shù)字化的數(shù)據(jù)，又有哪些可以通過大數(shù)據(jù)的分析處理而帶來有價(jià)值的用途？在大數(shù)據(jù)時(shí)代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點(diǎn)子，也許可以利用外部的數(shù)據(jù)，通過多維化、多層面的分析給我們?nèi)蘸髣?chuàng)業(yè)帶來價(jià)值。借力，順勢，合作共贏。

百度百科中是這么解釋的：大數(shù)據(jù)（bigdata），指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。我最開始了解大數(shù)據(jù)是從《大數(shù)據(jù)時(shí)代》了解到的。

大數(shù)據(jù)在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關(guān)注的原因，從各種渠道了解了大數(shù)據(jù)以后，就決定開始學(xué)習(xí)了。

二、開始學(xué)習(xí)之旅。

在科多大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)這段時(shí)間，覺得時(shí)間過的很快，講課的老師，是國家大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定專家組成員，也是一家企業(yè)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經(jīng)常給我們講一些項(xiàng)目中的感受和經(jīng)驗(yàn)，果然面對面上課效果好！

如果有問題，老師會(huì)一直講到你懂，這點(diǎn)必須贊。上課時(shí)間有限，我在休息時(shí)間也利用他們的仿真實(shí)操系統(tǒng)不斷的練習(xí)，剛開始確實(shí)有些迷糊，覺得很難學(xué)，到后來慢慢就入門了，學(xué)習(xí)起來就容易多了，堅(jiān)持練習(xí)，最重要的就是堅(jiān)持。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇七

信息時(shí)代的到來，我們感受到的是技術(shù)變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉(zhuǎn)變，我們這樣評論著的信息時(shí)代已經(jīng)變?yōu)樵?jīng)。如今，大數(shù)據(jù)時(shí)代成為炙手可熱的話題。

信息和數(shù)據(jù)的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個(gè)高度概括抽象概念，是一個(gè)發(fā)展中的動(dòng)態(tài)范疇，是進(jìn)行互相交換的內(nèi)容和名稱，信息的界定沒有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動(dòng)態(tài)、傳遞、共享、經(jīng)濟(jì)等特性卻是大家的共識(shí)。數(shù)據(jù)：或稱資料，指描述事物的符號(hào)記錄，是可定義為意義的實(shí)體，它涉及到事物的存在形式。它是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實(shí)描述，是構(gòu)成信息和知識(shí)的原始材料。數(shù)據(jù)可分為模擬數(shù)據(jù)和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)兩大類。數(shù)據(jù)指計(jì)算機(jī)加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數(shù)、字符和符號(hào)等。從定義看來，數(shù)據(jù)是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經(jīng)處理過的可以傳播的資訊。信息時(shí)代依賴于數(shù)據(jù)的爆發(fā)，只是當(dāng)數(shù)據(jù)爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)運(yùn)而生。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)時(shí)代區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數(shù)據(jù)的更多、更雜，導(dǎo)致應(yīng)用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進(jìn)行推理。小數(shù)據(jù)停留在說明過去，大數(shù)據(jù)用驅(qū)動(dòng)過去來預(yù)測未來。數(shù)據(jù)的用途意在何為，與數(shù)據(jù)本身無關(guān)，而與數(shù)據(jù)的解讀者有關(guān)，而相關(guān)關(guān)系更有利于預(yù)測未來。大數(shù)據(jù)更多的體現(xiàn)在海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)本身與處理方法的整合。大數(shù)據(jù)更像是理論與現(xiàn)實(shí)齊頭并進(jìn)，理論來創(chuàng)立處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法，處理結(jié)果與未來進(jìn)行驗(yàn)證。大數(shù)據(jù)是在互聯(lián)網(wǎng)背景下數(shù)據(jù)從量變到質(zhì)變的過程。小數(shù)據(jù)時(shí)代也即是信息時(shí)代，是大數(shù)據(jù)時(shí)代的前提，大數(shù)據(jù)時(shí)代是升華和進(jìn)化，本質(zhì)是相輔相成，而并非相離互斥。

數(shù)據(jù)未來的故事。數(shù)據(jù)的發(fā)展，給我們帶來什么預(yù)期和啟示？金融業(yè)業(yè)天然有大數(shù)據(jù)的潛質(zhì)?？蛻魯?shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)不斷增長，海量機(jī)遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應(yīng)變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學(xué)習(xí)空間、可以有更精準(zhǔn)的決策判斷能力這些都基于數(shù)據(jù)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(shè)“數(shù)據(jù)倉庫”，培養(yǎng)“數(shù)據(jù)思維”，養(yǎng)成“數(shù)據(jù)治理”，創(chuàng)造“數(shù)據(jù)融合”，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)應(yīng)用”才能擁抱“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，從數(shù)據(jù)中攫取價(jià)值，笑看風(fēng)云變換，穩(wěn)健贏取未來。

一部似乎還沒有寫完的書。

——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感及所思。

讀了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》后，感覺到一個(gè)大變革的時(shí)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(jié)”或顛覆一些傳統(tǒng)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(qiáng)烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。“在小數(shù)據(jù)時(shí)代，我們會(huì)假象世界是怎樣運(yùn)作的，然后通過收集和分析數(shù)據(jù)來驗(yàn)證這種假想。”“隨著由假想時(shí)代到數(shù)據(jù)時(shí)代的過渡，我們也很可能認(rèn)為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統(tǒng)計(jì)學(xué)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(xué)的理論已經(jīng)脫離實(shí)際”來“終結(jié)”量子力學(xué)。對此我很高興，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)和量子力學(xué)都是我在大學(xué)學(xué)習(xí)時(shí)學(xué)到抽筋都不能及格的課目。但這兩個(gè)理論實(shí)在太大，太權(quán)威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個(gè)讓我頭疼一輩子的東西。作者其實(shí)也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點(diǎn)，畢竟還是在前面加上了“很可能認(rèn)為”這樣的保護(hù)傘。

有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計(jì)學(xué)和量子力學(xué)否定掉再說。反正我也不喜歡、也學(xué)不會(huì)它們。

當(dāng)我們?nèi)祟惖臄?shù)據(jù)收集和處理能力達(dá)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(diào)查為基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)了。但是由統(tǒng)計(jì)學(xué)和量子力學(xué)以及其他很多“我們也很可能認(rèn)為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個(gè)共同的基礎(chǔ)——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(dān)心了！《大數(shù)據(jù)時(shí)代》第16頁“大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測”。邏輯是——描述時(shí)空信息“類”與“類”之間長時(shí)間有效不變的先后變化關(guān)系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷?shù)據(jù)要的“不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學(xué)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——?dú)w納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關(guān)系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應(yīng)該只有一個(gè)結(jié)果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔(dān)心的原因。

可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個(gè)“脫穎而出”，因?yàn)槲疑硖幤渲小栴}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(gè)更可怕的事情。

其二：人和機(jī)器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機(jī)器沒有?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》也擔(dān)心“最后做出決策的將是機(jī)器而不是人”。如果真的那一天因?yàn)榉艞夁壿嬎季S而出現(xiàn)科幻電影上描述的機(jī)器主宰世界消滅人類的結(jié)果，那我還不如現(xiàn)在就趁早跳樓。

都是在胡說八道，所謂的擔(dān)心根本不存在。但問題出現(xiàn)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(diǎn)迷津。

所以想向《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者提一個(gè)合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個(gè)第四部分——大數(shù)據(jù)時(shí)代的邏輯思維。

合纖部車民。

2013年11月10日。

一、學(xué)習(xí)總結(jié)。

采用某些技術(shù)，從技術(shù)中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實(shí)現(xiàn)。

對企業(yè)未來運(yùn)營的預(yù)測。

在如此快速的到來的大數(shù)據(jù)革命時(shí)代，我們還有很多知識(shí)需要學(xué)習(xí)，許多思維需要轉(zhuǎn)變，許多技術(shù)需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數(shù)據(jù)對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。當(dāng)我們掌握大量數(shù)據(jù)，需要考慮有多少數(shù)字化的數(shù)據(jù)，又有哪些可以通過大數(shù)據(jù)的分析處理而帶來有價(jià)值的用途？在大數(shù)據(jù)時(shí)代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點(diǎn)子，也許可以利用外部的數(shù)據(jù)，通過多維化、多層面的分析給我們?nèi)蘸髣?chuàng)業(yè)帶來價(jià)值。借力，順勢，合作共贏。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇八

Hadoop作為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的重要工具，其開源的特性和高效的數(shù)據(jù)處理能力越來越得到廣泛的應(yīng)用。在實(shí)際應(yīng)用中，我們對Hadoop的使用也逐步深入，從中汲取了許多經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。在此，我會(huì)從搭建Hadoop集群、數(shù)據(jù)清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個(gè)方面分享一下我的心得體會(huì)。

一、搭建Hadoop集群。

搭建Hadoop集群是整個(gè)數(shù)據(jù)處理的第一步，也是最為關(guān)鍵的一步。在這一過程中，我們需要考慮到硬件選擇、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、安全管理等方面。過程中的任何一個(gè)小錯(cuò)誤都可能會(huì)導(dǎo)致整個(gè)集群的崩潰?；谶@些考慮，我們需要進(jìn)行詳細(xì)的規(guī)劃和準(zhǔn)備，進(jìn)行逐步的測試和驗(yàn)證，確保能夠成功地搭建起集群。

二、數(shù)據(jù)清洗。

Hadoop的數(shù)據(jù)處理能力是其最大的亮點(diǎn)，但在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量也是決定分析結(jié)果的關(guān)鍵因素。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理之前，我們需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的清洗和預(yù)處理。這包括在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題和錯(cuò)誤，并將其糾正，以及對數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行排除。通過對數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理，我們可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，確保更加準(zhǔn)確的分析結(jié)果。

三、分析處理。

Hadoop的大數(shù)據(jù)處理能力在這一階段得到了最大的展示。在進(jìn)行分析處理時(shí)，我們首先需要確定分析目標(biāo)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性的處理。數(shù)據(jù)處理的方式包括數(shù)據(jù)切分、聚合、過濾等。我們還可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具進(jìn)行分析計(jì)算。在處理過程中，我們還需要注意對數(shù)據(jù)的去重、篩選、轉(zhuǎn)換等方面，從而得到更為準(zhǔn)確的結(jié)果。

四、性能優(yōu)化。

在使用Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程中，內(nèi)存的使用是其中重要的方面。我們需要在數(shù)據(jù)處理時(shí)對內(nèi)存使用進(jìn)行優(yōu)化，提高算法的效率。在數(shù)據(jù)讀寫和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)确矫妫覀円残枰M可能地提高其效率，來增強(qiáng)Hadoop的處理能力。這一方面需要的是合理的調(diào)度策略、良好的算法實(shí)現(xiàn)、有效的系統(tǒng)測試等方面的支持。

五、可視化展示。

通過對數(shù)據(jù)的處理和分析，我們需要對獲得的結(jié)果進(jìn)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(jìn)行展示，同時(shí)還可以利用一些可視化工具將數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)據(jù)分析的結(jié)果，從而更好地應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場景中。

總之，Hadoop的應(yīng)用已逐漸地從科技領(lǐng)域異軍突起，成為處于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域變革前沿的重要工具。在實(shí)際應(yīng)用中，我從搭建Hadoop集群、數(shù)據(jù)清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個(gè)方面體會(huì)到了很多經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，不斷地挑戰(zhàn)和改進(jìn)我們的技術(shù)與思路，才能更好地推動(dòng)Hadoop的應(yīng)用發(fā)展。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇九

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了當(dāng)代社會(huì)最為炙手可熱的話題之一。作為信息時(shí)代的產(chǎn)物，大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)》的書，在閱讀過程中，讓我對大數(shù)據(jù)有了更深的認(rèn)識(shí)。下面我將與大家分享一下我的體會(huì)。

首先，大數(shù)據(jù)讓我們的生活更加便利?，F(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，人們可以通過各種技術(shù)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(shù)據(jù)獲取到最新的產(chǎn)品信息、路線規(guī)劃以及景點(diǎn)推薦，從而為我們的生活提供了諸多便利。比如，每當(dāng)我需要購買產(chǎn)品時(shí)，只需在電子商務(wù)平臺(tái)上輸入關(guān)鍵詞，便可獲得大量的搜索結(jié)果，同時(shí)還能通過查看其他用戶的評價(jià)來進(jìn)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(shù)據(jù)為商業(yè)發(fā)展提供了新的機(jī)遇。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷改進(jìn)，越來越多的企業(yè)開始使用大數(shù)據(jù)分析手段來處理海量的數(shù)據(jù)，從而找到市場的空白點(diǎn)，為企業(yè)創(chuàng)造更多商機(jī)。例如，通過對大數(shù)據(jù)的分析，電商平臺(tái)能夠通過用戶的購買行為了解用戶的興趣愛好，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的產(chǎn)品定位和個(gè)性化推薦，從而提高銷售額。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，使得商業(yè)發(fā)展更加精準(zhǔn)和高效，企業(yè)可以更加了解消費(fèi)者的需求，提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)。

再次，大數(shù)據(jù)為決策提供了科學(xué)依據(jù)。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(shí)，都需要基于大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)讓決策者可以更加客觀地了解社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀，分析各種數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及相關(guān)因素對決策結(jié)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(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)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(guān)系，從而優(yōu)化交通路線，提高交通效率。大數(shù)據(jù)的運(yùn)用，為決策者提供了更準(zhǔn)確的信息，幫助他們做出科學(xué)合理的決策。

最后，大數(shù)據(jù)也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，數(shù)據(jù)安全問題成為了一個(gè)亟待解決的難題。大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸需要龐大的計(jì)算資源，但與此同時(shí)，也給數(shù)據(jù)安全帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隨著黑客技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯的風(fēng)險(xiǎn)也在逐漸增加。其次，大數(shù)據(jù)的過濾和分析需要高度專業(yè)的技術(shù)和人才。大量的數(shù)據(jù)對于普通人來說是一種負(fù)擔(dān)和困擾，如果沒有足夠的專業(yè)人才來進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，那將影響到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和發(fā)展。

總而言之，大數(shù)據(jù)給我們的生活和社會(huì)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(rèn)為，我們應(yīng)該在充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢的同時(shí)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全的保護(hù)和專業(yè)人才的培養(yǎng)。只有這樣，我們才能更好地應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，并為我們的生活和社會(huì)發(fā)展創(chuàng)造更加美好的未來。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇十

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)成為企業(yè)和個(gè)人獲取信息和分析趨勢的主要手段。然而，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對數(shù)據(jù)分析的影響不能忽視。因此，在數(shù)據(jù)分析之前，數(shù)據(jù)預(yù)處理是必須的。數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是為了清理，轉(zhuǎn)換，集成和規(guī)范數(shù)據(jù)，以便數(shù)據(jù)分析師可以準(zhǔn)確地分析和解釋數(shù)據(jù)并做出有效的決策。

二、數(shù)據(jù)清理。

數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一個(gè)步驟，它主要是為了去除數(shù)據(jù)中的異常，重復(fù)，缺失或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。一方面，這可以幫助分析師得到更干凈和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，另一方面，也可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和可靠性。在我的工作中，我通常使用數(shù)據(jù)可視化工具和數(shù)據(jù)分析軟件幫助我清理數(shù)據(jù)。這些工具非常強(qiáng)大，可以自動(dòng)檢測錯(cuò)誤和異常數(shù)據(jù)，同時(shí)還提供了人工干預(yù)的選項(xiàng)。

三、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第二個(gè)步驟，其主要目的是將不規(guī)則或不兼容的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的格式。例如，數(shù)據(jù)集中的日期格式可能不同，需要將它們轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的日期格式。這里，我使用了Python的pandas庫來處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。此外，我還經(jīng)常使用Excel公式和宏來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，這些工具非常靈活，可以快速有效地完成工作。

四、數(shù)據(jù)集成和規(guī)范化。

數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)集合并成一個(gè)整體，以便進(jìn)行更全面的數(shù)據(jù)分析。但要注意，數(shù)據(jù)的集成需要保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。因此，數(shù)據(jù)集成時(shí)需要規(guī)范化數(shù)據(jù)，消除數(shù)據(jù)之間的差異。在工作中，我通常使用SQL來集成和規(guī)范化數(shù)據(jù)，這使得數(shù)據(jù)處理更加高效和精確。

五、總結(jié)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析過程中不可或缺的一步。只有經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)才能夠?yàn)槲覀兲峁?zhǔn)確和可靠的分析結(jié)果。數(shù)據(jù)預(yù)處理需要細(xì)心和耐心，同時(shí)，數(shù)據(jù)分析師也需要具備豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。在我的實(shí)踐中，我發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程是很有趣和有價(jià)值的，我相信隨著數(shù)據(jù)分析的不斷發(fā)展和應(yīng)用，數(shù)據(jù)預(yù)處理的作用將越來越受到重視。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇十一

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨。大數(shù)據(jù)可以幫助我們獲取并分析海量的數(shù)據(jù)，從而提高決策的準(zhǔn)確性和效率，優(yōu)化工作流程，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，提升用戶體驗(yàn)等。大數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)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(shí)踐大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用的方法和技巧。

要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用，必須建立在良好的基礎(chǔ)之上。首先，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性是保證大數(shù)據(jù)應(yīng)用有效性的基礎(chǔ)；其次，要構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)平臺(tái)和工具，包括數(shù)據(jù)倉庫、分析工具、可視化工具等；還需要建立全面的數(shù)據(jù)安全保障體系，保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全。

大數(shù)據(jù)智能化的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，例如金融、醫(yī)療、電商、社交媒體等等。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對消費(fèi)者的行為分析，預(yù)測市場趨勢，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，提高用戶滿意度。同時(shí)，利用大數(shù)據(jù)還可以預(yù)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(wù)質(zhì)量。

以阿里巴巴為例，其淘寶電商平臺(tái)依賴于大數(shù)據(jù)技術(shù)來收集和分析海量用戶數(shù)據(jù)，從而能夠針對用戶的喜好、購買行為等進(jìn)行個(gè)性化推薦，提高網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率和用戶滿意度。此外，阿里巴巴還推出了“ETCityBrain”項(xiàng)目，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能實(shí)現(xiàn)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(shù)據(jù)智能化應(yīng)用的實(shí)際效果和潛力。

第四段：總結(jié)大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用所帶來的好處和面臨的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用給我們帶來了很多好處，例如提高決策效率和準(zhǔn)確性、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提升用戶體驗(yàn)和滿意度。同時(shí)，這也帶來了另一個(gè)問題，就是數(shù)據(jù)隱私和安全問題。在大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用的過程中，我們需要建立完善的數(shù)據(jù)安全保障機(jī)制，保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全。

此外，大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用還需要解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，避免因?yàn)閿?shù)據(jù)誤差導(dǎo)致錯(cuò)誤決策。另外，大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用還需要更人性化的設(shè)計(jì)，更直觀的可視化數(shù)據(jù)分析工具，來滿足用戶的需求，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用需要掌握基礎(chǔ)知識(shí)和技能，例如數(shù)據(jù)采集、處理、分析、建模等。同時(shí)，還需要了解大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于不同行業(yè)的案例和經(jīng)驗(yàn)，并且要不斷嘗試和實(shí)踐，從實(shí)踐中積累經(jīng)驗(yàn)和心得。

在學(xué)習(xí)過程中，需要注重團(tuán)隊(duì)合作和溝通，與同行一起探討和共享經(jīng)驗(yàn)，互相學(xué)習(xí)和借鑒。同時(shí)，還需要積極參與行業(yè)會(huì)議和研討會(huì)，了解行業(yè)最新的發(fā)展趨勢和技術(shù)變革，不斷更新自己的知識(shí)和技能，保持領(lǐng)先優(yōu)勢。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇十二

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，使得大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用成為了眾多企業(yè)和組織中的必爭之地。為了更好地掌握這一前沿技術(shù)，提高自身競爭力，我選擇了參加一家知名科技公司的大數(shù)據(jù)實(shí)習(xí)項(xiàng)目。在這次實(shí)習(xí)中，我不僅有機(jī)會(huì)接觸到了大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)和實(shí)踐，還學(xué)到了大量的專業(yè)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。在本文中，我將分享我的實(shí)習(xí)心得體會(huì)及收獲。

在實(shí)習(xí)期間，我主要負(fù)責(zé)參與公司的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和建模等環(huán)節(jié)。通過與團(tuán)隊(duì)成員的合作，我學(xué)到了很多數(shù)據(jù)處理的技巧和方法。例如，在數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，我們經(jīng)常遇到一些數(shù)據(jù)缺失或異常的情況，而我學(xué)會(huì)了利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來處理這些異常數(shù)據(jù)。此外，我還學(xué)到了如何使用Hadoop和Spark等大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模。通過這些實(shí)踐，我對大數(shù)據(jù)的處理流程和技術(shù)工具有了更加深入的了解，并提高了我的技術(shù)能力。

第三段：團(tuán)隊(duì)合作與學(xué)習(xí)。

在實(shí)習(xí)期間，我所在的團(tuán)隊(duì)非常注重團(tuán)隊(duì)合作和知識(shí)分享。團(tuán)隊(duì)成員之間經(jīng)常開展技術(shù)分享和交流活動(dòng)，其中每個(gè)人都能為團(tuán)隊(duì)帶來新的想法和技術(shù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。通過與團(tuán)隊(duì)成員的合作和交流，我學(xué)到了很多新的知識(shí)和技能，也提高了自己的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。通過團(tuán)隊(duì)合作，我還發(fā)現(xiàn)了自身的不足之處，比如在溝通和解決問題的能力方面有待提高。因此，在以后的學(xué)習(xí)和工作中，我會(huì)更加注重培養(yǎng)自己的團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)和能力。

第四段：職業(yè)規(guī)劃與提升。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用范圍廣泛，已經(jīng)成為了很多企業(yè)和組織中的核心競爭力。在實(shí)習(xí)期間，我認(rèn)識(shí)到了大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性，并明確了自己在這一領(lǐng)域的職業(yè)規(guī)劃。接下來，我將進(jìn)一步深化學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)和算法，提高自身的數(shù)據(jù)分析和建模能力，并努力掌握更多的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和工具。此外，我還計(jì)劃參加一些大數(shù)據(jù)相關(guān)的培訓(xùn)和認(rèn)證，提高自己的專業(yè)素養(yǎng)和競爭力。通過這些努力，我相信自己將能夠在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有更好的發(fā)展。

第五段：結(jié)語。

通過這次大數(shù)據(jù)實(shí)習(xí)，我學(xué)到了很多專業(yè)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提高了自己的技術(shù)能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。同時(shí)，我也明確了自己在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的職業(yè)規(guī)劃，并制定了相應(yīng)的學(xué)習(xí)和提升計(jì)劃。我相信，通過自己的努力和不斷的學(xué)習(xí)，我一定能夠迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)自己的職業(yè)目標(biāo)。感謝這次實(shí)習(xí)給我提供的機(jī)會(huì)，希望未來能夠有更多的實(shí)踐機(jī)會(huì)，不斷學(xué)習(xí)和成長。

心得體會(huì)大數(shù)據(jù)及收獲篇十三

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)不可忽視的重要資源。為了更好地了解和應(yīng)用大數(shù)據(jù)，我參加了一次為期三個(gè)月的大數(shù)據(jù)實(shí)習(xí)，通過實(shí)踐與學(xué)習(xí)，我深刻體會(huì)到了大數(shù)據(jù)的重要性，并從中獲得了很多寶貴的收獲。本文將從實(shí)習(xí)目標(biāo)、實(shí)習(xí)內(nèi)容、團(tuán)隊(duì)合作、技能提升以及對未來的規(guī)劃等方面介紹我在實(shí)習(xí)中的心得體會(huì)及收獲。

首先，實(shí)習(xí)的目標(biāo)是了解和應(yīng)用大數(shù)據(jù)，為日后的工作做準(zhǔn)備。在實(shí)習(xí)開始之前，我對大數(shù)據(jù)的理解僅限于表面層面，實(shí)習(xí)的首要目標(biāo)就是通過實(shí)踐來加深對大數(shù)據(jù)的理解與應(yīng)用。在整個(gè)實(shí)習(xí)過程中，我始終將這個(gè)目標(biāo)牢記于心，并且不斷努力去實(shí)現(xiàn)。通過與導(dǎo)師的交流和團(tuán)隊(duì)合作，我對大數(shù)據(jù)的概念、基礎(chǔ)知識(shí)和常用工具有了更深入的了解。

其次，實(shí)習(xí)內(nèi)容主要包括大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型構(gòu)建等方面。在實(shí)習(xí)期間，我參與了某公司的大數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目，通過對龐大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗、聚合和分析等工作，進(jìn)一步掌握了大數(shù)據(jù)的處理流程和技術(shù)方法。在數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型構(gòu)建方面，我運(yùn)用Python和R等工具編寫代碼，通過建模和算法優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的預(yù)測和分析。在這個(gè)過程中，我深刻體會(huì)到了大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用和價(jià)值。

第三，團(tuán)隊(duì)合作是實(shí)習(xí)過程中的一項(xiàng)重要任務(wù)。在大數(shù)據(jù)處理和分析過程中，團(tuán)隊(duì)合作是必不可少的，因?yàn)樯婕暗降臄?shù)據(jù)量龐大，處理任務(wù)繁重。在與團(tuán)隊(duì)成員的合作中，我學(xué)會(huì)了有效地與他人溝通、互相協(xié)作和分工合作。每個(gè)人都有自己的專長，共同合作可以更快地完成任務(wù)，并且從彼此的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)中獲得啟發(fā)。團(tuán)隊(duì)合作不僅促進(jìn)了工作的順利進(jìn)行，也加深了我與同事之間的交流和友誼。

第四，實(shí)習(xí)期間，我技能的提升是非常明顯的。通過參與實(shí)際項(xiàng)目并與導(dǎo)師和團(tuán)隊(duì)成員的交流，我不僅掌握了大數(shù)據(jù)處理和分析的技術(shù)方法，還了解了行業(yè)內(nèi)的最新發(fā)展和趨勢。同時(shí)，我也提高了編程能力和解決問題的能力。在實(shí)習(xí)過程中，我遇到了許多困難和挑戰(zhàn)，但通過不斷學(xué)習(xí)和努力，我成功地克服了困難，并且隨著時(shí)間的推移，我的技能逐漸提高。

最后，通過這次實(shí)習(xí)，我對未來的規(guī)劃也有了更明確的目標(biāo)和方向。大數(shù)據(jù)作為一個(gè)新興的領(lǐng)域，具有廣闊的發(fā)展前景。在實(shí)習(xí)期間，我親身體會(huì)到了大數(shù)據(jù)對各行各業(yè)的影響和價(jià)值，我深感大數(shù)據(jù)具有巨大的商業(yè)潛力和應(yīng)用廣度。因此，我決心將來從事與大數(shù)據(jù)相關(guān)的工作，并且不斷深化對大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用。

綜上所述，通過這次大數(shù)據(jù)實(shí)習(xí)，我不僅加深了對大數(shù)據(jù)的理解和應(yīng)用，還獲得了極其寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和技能提升。通過與團(tuán)隊(duì)合作，我學(xué)會(huì)了有效地與他人溝通和協(xié)作，提高了自己的編程能力和解決問題的能力。同時(shí)，實(shí)習(xí)也為我未來的規(guī)劃提供了明確的方向和目標(biāo)。我相信這次實(shí)習(xí)對我將來的職業(yè)發(fā)展會(huì)有著重要的影響，我將繼續(xù)學(xué)習(xí)和努力，為大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用做出更大的貢獻(xiàn)。