寫心得體會(huì)是對(duì)自己時(shí)間和經(jīng)歷的一種珍視和記錄。寫心得體會(huì)時(shí),要注意結(jié)構(gòu)的合理和連貫,讓讀者在閱讀過(guò)程中能夠條理清晰地理解你的觀點(diǎn)。下面是一些心得體會(huì)的寫作范例,希望能夠?yàn)榇蠹覍懽魈峁┮恍?shí)際的案例參考。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇一
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,現(xiàn)代社會(huì)中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)需要被正確的收集、處理以及存儲(chǔ)。這就是大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘以及機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步,這也就意味著它對(duì)于最終的數(shù)據(jù)分析結(jié)果至關(guān)重要。
第二段:數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。
在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的過(guò)程中,數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題是非常常見的。比如說(shuō),可能會(huì)存在數(shù)據(jù)重復(fù)、格式不統(tǒng)一、空值、異常值等等問(wèn)題。這些問(wèn)題將極大影響到數(shù)據(jù)的可靠性、準(zhǔn)確性以及可用性。因此,在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí),我們必須對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行全面的識(shí)別、分析及處理。
第三段:數(shù)據(jù)篩選。
在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí),數(shù)據(jù)篩選是必不可少的一步。這一步的目的是選擇出有價(jià)值的數(shù)據(jù),并剔除無(wú)用的數(shù)據(jù)。這樣可以減小數(shù)據(jù)集的大小,并且提高數(shù)據(jù)分析的效率。在進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選時(shí),需要充分考慮到維度、時(shí)間和規(guī)模等方面因素,以確保所選的數(shù)據(jù)具有合適的代表性。
第四段:數(shù)據(jù)清洗。
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的核心環(huán)節(jié)之一,它可以幫助我們發(fā)現(xiàn)和排除未知數(shù)據(jù),從而讓數(shù)據(jù)集變得更加干凈、可靠和可用。其中,數(shù)據(jù)清洗涉及到很多的技巧和方法,比如數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)變換等等。在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí),需要根據(jù)具體情況采取不同的方法,以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的穩(wěn)定和準(zhǔn)確性。
第五段:數(shù)據(jù)集成和變換。
數(shù)據(jù)預(yù)處理的最后一步是數(shù)據(jù)集成和變換。數(shù)據(jù)集成是為了將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)融合為一個(gè)更綜合、完整的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)變換,則是為了更好的展示、分析和挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。這些數(shù)據(jù)變換需要根據(jù)具體的研究目標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì)和執(zhí)行,以達(dá)到更好的結(jié)果。
總結(jié):
數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。在進(jìn)行預(yù)處理時(shí),需要充分考慮到數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)清洗以及數(shù)據(jù)集成和變換等方面。只有通過(guò)這些環(huán)節(jié)的處理,才能得到滿足精度、可靠性、準(zhǔn)確性和可用性等要求的數(shù)據(jù)集合。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇二
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)成為企業(yè)和個(gè)人獲取信息和分析趨勢(shì)的主要手段。然而,數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對(duì)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(cè)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(kù)來(lái)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(lái)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(lái)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(lái)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(guò)程中不可或缺的一步。只有經(jīng)過(guò)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(guò)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(lái)越受到重視。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇三
隨著科技的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及,大數(shù)據(jù)逐漸成為現(xiàn)代社會(huì)的一個(gè)重要議題。大數(shù)據(jù)不僅給人們的生活帶來(lái)了極大的便利,也對(duì)各行各業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。在我與大數(shù)據(jù)的接觸中,我深刻認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的重要性,并從中得到了許多心得體會(huì)。以下是我對(duì)大數(shù)據(jù)的理解和感悟。
首先,在大數(shù)據(jù)的背后隱藏著巨大的商機(jī)。隨著大數(shù)據(jù)的崛起,越來(lái)越多的企業(yè)開始意識(shí)到大數(shù)據(jù)的商業(yè)潛力。通過(guò)分析海量的數(shù)據(jù),企業(yè)可以深入了解市場(chǎng)需求、消費(fèi)者習(xí)慣以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況,從而有效地制定營(yíng)銷策略和業(yè)務(wù)發(fā)展方向。例如,在電商領(lǐng)域,通過(guò)大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者的瀏覽行為和購(gòu)買偏好,企業(yè)可以精準(zhǔn)地推薦產(chǎn)品,提高銷售轉(zhuǎn)化率。在金融領(lǐng)域,通過(guò)分析大數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì),有效預(yù)測(cè)市場(chǎng)走向。因此,我認(rèn)為,掌握大數(shù)據(jù)分析能力將成為未來(lái)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵之一。
其次,大數(shù)據(jù)給個(gè)人提供了更多的機(jī)會(huì)和選擇。在過(guò)去,人們的生活和工作范圍受限于地理位置和資源的限制,很難積累一些特定領(lǐng)域的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。而如今,有了大數(shù)據(jù),我們可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取大量的信息和資源,學(xué)習(xí)和探索任何我們感興趣的領(lǐng)域。例如,通過(guò)在線教育平臺(tái),我們可以隨時(shí)隨地對(duì)自己感興趣的知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí),提升自己的能力。同時(shí),對(duì)于創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)也提供了更多的商機(jī)。我們可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)的空白和需求,從而創(chuàng)辦自己的公司或發(fā)展新的業(yè)務(wù)。因此,大數(shù)據(jù)為個(gè)人的發(fā)展提供了更多的機(jī)會(huì)和選擇。
第三,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用推動(dòng)了傳統(tǒng)行業(yè)的轉(zhuǎn)型與升級(jí)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟和應(yīng)用的普及,越來(lái)越多的傳統(tǒng)行業(yè)開始引入大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù),以提高效率和降低成本。例如,制造業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)和優(yōu)化生產(chǎn)線布局,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。醫(yī)療行業(yè)通過(guò)分析大量的病歷和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),可以提前預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn),為患者提供更加精準(zhǔn)的診斷和治療方案。因此,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用推動(dòng)了傳統(tǒng)行業(yè)的升級(jí)和改造,提高了整體產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
第四,大數(shù)據(jù)也給我們的社會(huì)帶來(lái)了一些隱憂和風(fēng)險(xiǎn)。盡管大數(shù)據(jù)帶來(lái)了很多好處,但它也引發(fā)了一系列隱私和安全問(wèn)題。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們的個(gè)人信息和行為可以被收集、存儲(chǔ)和分析,我們的隱私面臨著更大的侵犯。另外,大數(shù)據(jù)分析中可能出現(xiàn)的偏見和錯(cuò)誤也給我們的決策帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)。因此,我們需要建立相應(yīng)的法律法規(guī)和技術(shù)手段,保護(hù)個(gè)人隱私,減少誤導(dǎo)和錯(cuò)誤的影響。
最后,我深刻認(rèn)識(shí)到,大數(shù)據(jù)只是一個(gè)工具和手段,最關(guān)鍵的還是人。無(wú)論多么先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù),最終的應(yīng)用和決策還是需要人來(lái)負(fù)責(zé)和管理。因此,我們需要加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)和理解,提高自身的數(shù)據(jù)分析能力和邏輯思維能力,以更好地應(yīng)對(duì)和利用大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
綜上所述,大數(shù)據(jù)對(duì)我們的社會(huì)和生活產(chǎn)生了巨大的影響。它不僅給企業(yè)帶來(lái)了商機(jī),也給個(gè)人提供了更多的機(jī)會(huì)和選擇。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用推動(dòng)了傳統(tǒng)行業(yè)的轉(zhuǎn)型與升級(jí),但也引發(fā)了一些隱憂和風(fēng)險(xiǎn)。因此,我們需要理性看待和利用大數(shù)據(jù),加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)和規(guī)范,以更好地應(yīng)對(duì)和引領(lǐng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的變革。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇四
如今說(shuō)起新媒體和互聯(lián)網(wǎng),必提大數(shù)據(jù),似乎不這樣說(shuō)就out了。而且人云亦云的居多,不少談?wù)撜呱踔吝€沒(méi)有認(rèn)真讀過(guò)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(guó)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(shuō)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(chǎng)思想上的對(duì)話。
一讀。
舍恩伯格分三部分來(lái)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(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn),我不敢茍同。一方面是對(duì)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(duì)于簡(jiǎn)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(guò)。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(lái)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(shuō)的相關(guān)關(guān)系,我理解他說(shuō)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(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充,這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營(yíng)銷的一種反思?!按髷?shù)據(jù)的簡(jiǎn)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(duì)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(duì)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(guò),但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來(lái)?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(yǔ)出驚人,對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。
世間萬(wàn)物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單,舍恩伯格也是這種二元對(duì)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(yǔ)境下說(shuō)的,不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說(shuō)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(shuō)道:“在大多數(shù)情況下,一旦我們完成了對(duì)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’。”[i]由此可見,他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語(yǔ)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(wèn)題,但仍然無(wú)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(wú)疑問(wèn)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(méi)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(wèn)題。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問(wèn)題日趨凸顯,數(shù)據(jù)獨(dú)裁與隱私保護(hù)成為一對(duì)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(wèn)題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語(yǔ)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(wú)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(lái)?!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(shuō)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(lái)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(wú)法透過(guò)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(yíng)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(chǎng)、組織機(jī)構(gòu),以及政府與公民關(guān)系的方法。”[ii]其實(shí),概念的界定要看研究者從哪個(gè)角度來(lái)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(duì)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(cè)?!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(lái)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(cè)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?cè)侔褎P文·凱利的《失控》對(duì)比來(lái)讀的話就更有意思了,這樣我們對(duì)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(guó)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(wú)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(lái)屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運(yùn)作,也能帶來(lái)成功,或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應(yīng)該樂(lè)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。”[iv]用中國(guó)話來(lái)說(shuō)就是“人無(wú)完人”,人類在收獲大數(shù)據(jù)帶來(lái)的紅利的同時(shí)也要承受它帶來(lái)的危害。這不是對(duì)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(wèn)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(wèn)題,而是研究對(duì)象,他研究的是數(shù)據(jù)處理和信息管理問(wèn)題,同時(shí)也討論信息安全和網(wǎng)絡(luò)倫理問(wèn)題,還引發(fā)哲學(xué)上的思考,哲學(xué)史上爭(zhēng)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(wèn)題??芍允墙^對(duì)的,不可知性是相對(duì)的?!按髷?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(lái)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(wèn)題,而且對(duì)研究者開出了一個(gè)問(wèn)題清單,從而引發(fā)更多人來(lái)探討這些有趣的問(wèn)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(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),并通過(guò)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(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。而數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒(méi)在一大批看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來(lái),以找出所研究對(duì)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(lái)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(wèn)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(lái)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(wàn)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(duì)于這樣的世界及世界的未來(lái),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(shuō)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(lái)就比較好懂了。
三讀。
今年國(guó)慶節(jié)前一天,中共中央政治局們來(lái)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(lái)到中關(guān)村,這是歷史上沒(méi)有過(guò)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(méi)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(guó)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(yíng)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)?!安环料胂笠幌拢S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(guò)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?!盵v]然而,情形也遠(yuǎn)沒(méi)有人們想象的那么樂(lè)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(méi)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(cè)與預(yù)警時(shí)說(shuō)道:“經(jīng)典自由主義傳播學(xué)說(shuō)對(duì)媒體的定位:秉持公正、客觀立場(chǎng)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(guó)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’。”[vi]遺憾的是目前我國(guó)的數(shù)據(jù)平臺(tái)還沒(méi)有完全開放,真正的大數(shù)據(jù)時(shí)代還沒(méi)有到來(lái)。
與國(guó)內(nèi)不少教科書寫法的專著相比,國(guó)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(wàn)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(lái)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(guó)外學(xué)術(shù)著作也有一個(gè)翻譯問(wèn)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(duì)解讀此書也不無(wú)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(guó)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(lái)》。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(wèn)題給出深刻的介紹和洞見。我也推薦讀一讀中國(guó)工程院李國(guó)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(lái)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(shuō)開卷有益,但是由于每個(gè)人的時(shí)間精力有限,對(duì)于一個(gè)研究者來(lái)說(shuō),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(wú)用的書,主要是形而上的思想類;無(wú)字的書,人間百態(tài),社會(huì)現(xiàn)實(shí)??善氐粦?yīng)偏廢。對(duì)于學(xué)生來(lái)講這三類“書”都該讀一些,對(duì)于研究者則要讀哪些解決關(guān)鍵問(wèn)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(méi)有關(guān)系呢?麥肯錫全球研究機(jī)構(gòu)認(rèn)為,未來(lái)十年里有12項(xiàng)對(duì)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(lái)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(guò)去,皆為序曲。”讀完此書,我們對(duì)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)篇五
段落一:引言(大數(shù)據(jù)的重要性)。
大數(shù)據(jù)是指海量、高速、多樣化的數(shù)據(jù)集合,它潛力巨大,能夠?yàn)槠髽I(yè)、政府和個(gè)人帶來(lái)許多機(jī)遇。隨著科技的發(fā)展,我們進(jìn)入了一個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代,數(shù)據(jù)量急劇增加,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已不再適用。因此,掌握和利用大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和個(gè)人在這個(gè)信息時(shí)代中走向成功的關(guān)鍵。
段落二:大數(shù)據(jù)的發(fā)展和應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)的發(fā)展展現(xiàn)出驚人的前景和巨大的潛力。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過(guò)收集和分析各種類型的數(shù)據(jù),揭示出隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和信息。在商業(yè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)分析可以用于市場(chǎng)預(yù)測(cè)、客戶行為分析、銷售策略等,幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)需求,提高決策的準(zhǔn)確性和效率。在醫(yī)療領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)技術(shù)可以用于疾病預(yù)測(cè)、個(gè)性化治療等方面,為患者提供更好的醫(yī)療服務(wù)。在城市管理方面,大數(shù)據(jù)分析可以幫助政府了解交通擁堵、治安狀況等,從而優(yōu)化城市規(guī)劃和管理。
段落三:大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)。
然而,面對(duì)海量的數(shù)據(jù),我們也需要面臨一些挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題,大量的數(shù)據(jù)中可能存在噪聲、不準(zhǔn)確和不規(guī)范的數(shù)據(jù),這會(huì)影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。另外,數(shù)據(jù)的隱私和安全問(wèn)題也是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,我們需要確保數(shù)據(jù)的隱私和安全,避免數(shù)據(jù)被濫用和泄露。此外,數(shù)據(jù)的處理和分析也需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和技術(shù)支持。面對(duì)這些挑戰(zhàn),我們需要通過(guò)加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全策略和加強(qiáng)技術(shù)研究,才能更好地應(yīng)對(duì)。
在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,我對(duì)利用大數(shù)據(jù)有了一些心得和經(jīng)驗(yàn)。首先,我們需要明確自己的目標(biāo),明確要解決的問(wèn)題和需要的數(shù)據(jù)類型,然后有針對(duì)性地進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析。此外,我們需要注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量的管理,剔除噪聲數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度。同時(shí),我們也應(yīng)該不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí),緊跟大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,以便更好地應(yīng)對(duì)和利用大數(shù)據(jù)。另外,團(tuán)隊(duì)合作也是很重要的,在大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中,團(tuán)隊(duì)成員之間需要互相配合,共同解決問(wèn)題,取得更好的結(jié)果。
段落五:總結(jié)。
大數(shù)據(jù)是當(dāng)今信息時(shí)代的核心競(jìng)爭(zhēng)力,它的發(fā)展和應(yīng)用給我們帶來(lái)了許多機(jī)遇和挑戰(zhàn)。我們需要不斷加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究和應(yīng)用,提升數(shù)據(jù)處理和分析能力,才能更好地應(yīng)對(duì)和利用大數(shù)據(jù)。同時(shí),我們也應(yīng)該加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)安全保護(hù),確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和隱私安全。只有通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐,不斷提升自己的能力,我們才能更好地抓住大數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇,取得成功。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇六
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(lái)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(guò)程中,讓我對(duì)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(guò)各種技術(shù)手段輕松地獲取所需的信息。無(wú)論是購(gòu)物、出行還是旅游,我們都能夠通過(guò)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(gòu)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(guò)查看其他用戶的評(píng)價(jià)來(lái)進(jìn)行篩選,這使得我們能夠更加輕松地做出購(gòu)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(lái)越多的企業(yè)開始使用大數(shù)據(jù)分析手段來(lái)處理海量的數(shù)據(jù),從而找到市場(chǎng)的空白點(diǎn),為企業(yè)創(chuàng)造更多商機(jī)。例如,通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析,電商平臺(tái)能夠通過(guò)用戶的購(gòu)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(wú)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(duì)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(cè)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(lái)了一系列的挑戰(zhàn)和問(wèn)題。首先,數(shù)據(jù)安全問(wèn)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(lái)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(guò)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(duì)于普通人來(lái)說(shuō)是一種負(fù)擔(dān)和困擾,如果沒(méi)有足夠的專業(yè)人才來(lái)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(lái)了諸多的變化和好處,但也面臨著一些挑戰(zhàn)和問(wèn)題。我認(rèn)為,我們應(yīng)該在充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)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(duì)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(lái)。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇七
描述小組在完成平臺(tái)安裝時(shí)候遇到的問(wèn)題以及如何解決這些問(wèn)題的,要求截圖加文字描述。
問(wèn)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(wèn)題。
問(wèn)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(guò)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(wèn)題三:在數(shù)據(jù)庫(kù)這一欄中,當(dāng)時(shí)未找到“foodmartsaledw”這個(gè)文件。
問(wèn)題四:在此處的sqlserver的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)В@個(gè)過(guò)程非常的長(zhǎng)。
解決辦法:在此處的sqlserver的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)?,這個(gè)過(guò)程非常的長(zhǎng),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(wèn)題,后來(lái)經(jīng)問(wèn)老師,老師說(shuō)此處的加載這樣長(zhǎng)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(wèn)題五:?jiǎn)栴}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(duì)。
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(lái)問(wèn)的老師,老師邊講邊幫我們操作完成的。
問(wèn)題六:由于發(fā)生以下連接問(wèn)題,無(wú)法將項(xiàng)目部署到“l(fā)ocalhost”服務(wù)器:無(wú)法建立連接。請(qǐng)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(qǐng)?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(wú)法識(shí)別“l(fā)ocalhost”,所以我就打開數(shù)據(jù)庫(kù)屬性頁(yè)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(wèn)題七:無(wú)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(guò)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(jiǎn)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(kù),以及一些基本的數(shù)據(jù)應(yīng)用。陌生到熟悉的過(guò)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(guò)程中,讓我們明白了原來(lái)自己的電腦可以成為一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),也可以做很多意想不到的事。以及在學(xué)習(xí)的過(guò)程中讓我的動(dòng)手能力增強(qiáng)了,也讓我更加懂得了原來(lái)電腦的世界是如此的博大精深,如此的神秘。通過(guò)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(duì)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(kù)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(jiǎn)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(shì)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(zhǎng)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(duì)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(shì),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(yǔ)。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇八
在數(shù)字化時(shí)代,大數(shù)據(jù)已成為眾多企業(yè)和組織不可或缺的工具。大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)做出更準(zhǔn)確的商業(yè)決策,提高效率和競(jìng)爭(zhēng)力。在我的工作中,我也深刻感受到了大數(shù)據(jù)的重要性。下面我將分享我在大數(shù)據(jù)分析方面的心得體會(huì)。
第二段:對(duì)大數(shù)據(jù)的初步認(rèn)識(shí)。
一開始,我對(duì)于大數(shù)據(jù)只有一些模糊的概念,主要是基于科幻小說(shuō)和電影中的場(chǎng)景想象的。然而,在我的第一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中,我才真正理解到大數(shù)據(jù)的意義和價(jià)值。首先,大數(shù)據(jù)能夠收集、存儲(chǔ)和處理大量的數(shù)據(jù);其次,大數(shù)據(jù)能夠分析和挖掘數(shù)據(jù),提供有價(jià)值的信息;最后,大數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中能夠幫助企業(yè)做出更準(zhǔn)確的商業(yè)決策。
第三段:大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中的挑戰(zhàn)和解決方法。
當(dāng)我參與到大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中時(shí),我遇到的最大困難是如何處理大量的數(shù)據(jù)。不同的數(shù)據(jù)來(lái)源和格式,清理和整合起來(lái)非常困難。但在實(shí)踐過(guò)程中,我找到了一些解決方案。首先,我使用了一些現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù),例如Hadoop,Spark和Python;其次,我和我的團(tuán)隊(duì)利用數(shù)據(jù)科學(xué)的方法研究數(shù)據(jù),了解數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律;最后,我積極尋找和分析外部數(shù)據(jù),加以比較和引用,以獲得更完整和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
第四段:大數(shù)據(jù)給我?guī)?lái)的收獲和成就。
盡管在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中遇到了一些挑戰(zhàn),我也收獲了不少成就。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析,我更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶需求,并為企業(yè)提供了更準(zhǔn)確和有價(jià)值的信息。我的工作和分析結(jié)果得到了客戶的認(rèn)可和表?yè)P(yáng),這使我在團(tuán)隊(duì)中的地位和影響力得到了提升。同時(shí),我也發(fā)現(xiàn)自己在數(shù)據(jù)分析和科學(xué)方面的能力得到了很大提升,這有助于我在未來(lái)更好地應(yīng)對(duì)相關(guān)項(xiàng)目。
第五段:總結(jié)。
總之,在數(shù)字化時(shí)代,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)和組織不可或缺的工具。我的工作體驗(yàn)和體會(huì)告訴我,大數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更準(zhǔn)確、有價(jià)值和可操作的信息,提高企業(yè)的效率和競(jìng)爭(zhēng)力。在未來(lái),我會(huì)繼續(xù)深入研究和學(xué)習(xí)這一領(lǐng)域,以便更好地應(yīng)對(duì)相關(guān)挑戰(zhàn)和機(jī)遇。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇九
隨著互聯(lián)網(wǎng)和技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)正成為人們無(wú)法忽視的一個(gè)重要因素。大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨,我們不僅要面對(duì)海量的數(shù)據(jù),還要考慮如何利用這些數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)和社會(huì)價(jià)值。在這個(gè)過(guò)程中,個(gè)人的體會(huì)和經(jīng)驗(yàn)也成為了重要的資源之一。本文將探討大數(shù)據(jù)的體會(huì)心得,分享在數(shù)據(jù)時(shí)代所獲得的收獲和體驗(yàn)。
第二段:深入挖掘數(shù)據(jù)的能力。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)挖掘成為了一個(gè)重要的技能。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的挖掘能夠?yàn)槠髽I(yè)提供商業(yè)價(jià)值,并對(duì)決策和業(yè)務(wù)進(jìn)行通盤考慮。數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是收集和分析數(shù)據(jù),更需要深度思考和創(chuàng)造性的思路。大數(shù)據(jù)讓我們必須面對(duì)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性,而對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘則需要我們不斷提升自身思考和分析能力。
第三段:使用技術(shù)解決問(wèn)題。
在數(shù)據(jù)時(shí)代,技術(shù)也成為了重要的支撐。大數(shù)據(jù)需要大技術(shù),只有通過(guò)有效的技術(shù)支撐才能更好地解決數(shù)據(jù)引發(fā)的問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供了更多的可能性和選擇。在處理海量的數(shù)據(jù)中,技術(shù)可以快速地整合和分析數(shù)據(jù),而且技術(shù)也是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。
第四段:數(shù)據(jù)的安全與隱私。
人們?cè)谙硎艽髷?shù)據(jù)帶來(lái)的便利性的同時(shí),也面臨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等問(wèn)題。隨著數(shù)據(jù)量和流動(dòng)的增加,數(shù)據(jù)泄露事件不時(shí)被曝光。同時(shí),在數(shù)據(jù)采集、分析和使用中,還存在監(jiān)管和法律等方面的問(wèn)題。在數(shù)據(jù)時(shí)代,保護(hù)個(gè)人隱私不僅是一項(xiàng)法律責(zé)任,更是企業(yè)的道德責(zé)任和社會(huì)責(zé)任。因此,保護(hù)好數(shù)據(jù)的安全和隱私也是我們必須重視和解決的問(wèn)題。
第五段:未來(lái)展望。
大數(shù)據(jù)是一個(gè)新時(shí)代的開端,在未來(lái)的日子里,我們還將面臨更多的挑戰(zhàn)和機(jī)會(huì)。不斷的技術(shù)創(chuàng)新將帶來(lái)更多的應(yīng)用場(chǎng)景和解決方案。同時(shí),大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的商業(yè)和社會(huì)價(jià)值也將逐漸顯現(xiàn)出來(lái)。因此,在未來(lái)的道路上,我們需要不斷學(xué)習(xí)和探索,將自己的能力和技術(shù)武裝起來(lái),為大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)做好準(zhǔn)備。
結(jié)論:
大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái),我們需要分享和汲取更多的經(jīng)驗(yàn)和體會(huì)。在這個(gè)過(guò)程中,我們需要不斷提高數(shù)據(jù)挖掘的能力,通過(guò)技術(shù)解決數(shù)據(jù)問(wèn)題,重視數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù),同時(shí)也需要不斷創(chuàng)新和進(jìn)取,為未來(lái)展開更多的機(jī)會(huì)。只有不斷學(xué)習(xí),才能不斷進(jìn)步,從而在數(shù)據(jù)時(shí)代中獲得更多的利益和價(jià)值。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇十
第一段:引言(150字)。
隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和普及,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)中不可忽視的重要資源。個(gè)人和企業(yè)可以通過(guò)收集、分析和利用海量的數(shù)據(jù),獲得更深刻、更全面的洞察力,從而做出更明智的決策。在近期我的工作中,我有幸接觸到了大數(shù)據(jù)分析,并對(duì)此有著一些深入的體會(huì)。本文將通過(guò)五段式的方式,從需求分析、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化以及價(jià)值落地這五個(gè)方面,分享我在大數(shù)據(jù)分析方面的心得體會(huì)。
第二段:需求分析(200字)。
在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析前,正確的需求分析是至關(guān)重要的。大數(shù)據(jù)分析的目的是為了解決某個(gè)實(shí)際問(wèn)題,如果無(wú)法明確問(wèn)題的具體需求,那么所做的分析將毫無(wú)意義。我在一次項(xiàng)目中,負(fù)責(zé)分析一個(gè)電商平臺(tái)的用戶流失情況。為了明確問(wèn)題的需求,我首先和相關(guān)部門進(jìn)行了深入的溝通,了解了他們對(duì)于用戶流失的關(guān)注焦點(diǎn)和期望獲得的結(jié)果。在需求分析的基礎(chǔ)上,我才開始設(shè)計(jì)整個(gè)數(shù)據(jù)分析的框架,確保分析的準(zhǔn)確性和可行性。
第三段:數(shù)據(jù)收集(250字)。
在獲得明確的需求后,接下來(lái)就是收集相關(guān)的數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量直接影響著結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。因此,在數(shù)據(jù)收集的過(guò)程中,我始終將標(biāo)準(zhǔn)和精確度放在第一位。一方面,我通過(guò)各種渠道獲得了大量的數(shù)據(jù),包括用戶行為數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等。另一方面,我對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗和整理,刪除了重復(fù)、錯(cuò)誤和不完整的數(shù)據(jù),以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠。同時(shí),我還和數(shù)據(jù)提供方進(jìn)行了密切的合作,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
第四段:數(shù)據(jù)處理(300字)。
在收集到大量數(shù)據(jù)之后,下一步就是進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。我首先使用了統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了基本的描述性統(tǒng)計(jì)和聚類分析,從整體上了解了用戶的行為特征和購(gòu)買偏好。然后,我運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建了用戶流失的預(yù)測(cè)模型。通過(guò)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化,我成功地發(fā)現(xiàn)了一些影響用戶流失的主要因素,并提出了相應(yīng)的解決措施。此外,我還使用了數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù),從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出了一些潛在的規(guī)律和聯(lián)系,為用戶流失的原因分析提供了更全面的依據(jù)。
第五段:數(shù)據(jù)可視化與價(jià)值落地(300字)。
最后,進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化和價(jià)值落地,是大數(shù)據(jù)分析的最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。通過(guò)將結(jié)果用圖表、圖形和動(dòng)畫等形式進(jìn)行可視化展示,非常直觀地將數(shù)據(jù)的分析結(jié)果傳達(dá)給相關(guān)人員,使他們更容易理解和接受。在我進(jìn)行用戶流失分析的項(xiàng)目中,我利用數(shù)據(jù)可視化的技術(shù),展示了不同時(shí)間段、不同地域和不同商品類別的流失情況,直觀地揭示了其中的規(guī)律和趨勢(shì)。同時(shí),我也提出了一些建議和解決方案,幫助企業(yè)制定相應(yīng)的策略,減少用戶流失和提升用戶滿意度。通過(guò)數(shù)據(jù)可視化和價(jià)值落地,大數(shù)據(jù)分析才能真正發(fā)揮出它的作用,為企業(yè)帶來(lái)真正的商業(yè)價(jià)值。
總結(jié)(200字)。
通過(guò)以上的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)和實(shí)踐,我深刻體會(huì)到了大數(shù)據(jù)分析的重要性和能力。只有通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男枨蠓治?、精?zhǔn)的數(shù)據(jù)收集、科學(xué)的數(shù)據(jù)處理、直觀的數(shù)據(jù)可視化以及實(shí)際的價(jià)值落地,才能真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析無(wú)疑為我們提供了更多的機(jī)會(huì)和可能性,為個(gè)人和企業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了更多的潛力。然而,對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,仍然需要我們深入研究和學(xué)習(xí),不斷提升自己的專業(yè)素養(yǎng)和能力,與時(shí)俱進(jìn),不斷創(chuàng)新。只有這樣,我們才能在大數(shù)據(jù)時(shí)代中立于不敗之地,并在海量數(shù)據(jù)中挖掘出無(wú)限的商機(jī)和價(jià)值。
心得體會(huì)大數(shù)據(jù)篇十一
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(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),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(guò)去的幾年中,我個(gè)人也通過(guò)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(duì)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(guò)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(guò)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(guò)分析用戶的購(gòu)物行為和偏好,可以更好地了解用戶的需求和趨勢(shì),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(wèn)題,進(jìn)一步提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)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(jiǎn)單的事情。需要借助科學(xué)的分析方法和工具來(lái)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(guò)圖表和可視化的方式展示數(shù)據(jù)的變化和趨勢(shì),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(méi)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(lái)。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(chǎng)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(guò)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(duì)大數(shù)據(jù)的敏銳洞察力,并通過(guò)實(shí)踐來(lái)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(duì)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(duì)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。
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