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心得體會(huì)是一種對(duì)自己的總結(jié)和反思,有助于我們提高自己的綜合素質(zhì)和能力。寫好心得體會(huì)需要一些技巧和方法。首先,要始終保持積極的思維態(tài)度,不論遇到什么樣的困難和挑戰(zhàn),都要保持樂觀的心態(tài)。其次,要善于觀察和思考,從自己的經(jīng)歷中提煉出有意義的收獲和思考。此外,還要注意語言的表達(dá)能力,用正確、準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔明了的語言來表達(dá)自己的心得體會(huì)。最后,要給予自己足夠的時(shí)間和空間,讓自己的思緒充分整理和回顧,這樣才能寫出一篇較為完美的心得體會(huì)。我希望通過分享這些總結(jié)范文,可以為大家的寫作提供一些新的思路。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇一
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(kù)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(zhǎng)。
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(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題,后來經(jīng)問老師,老師說此處的加載這樣長(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(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)候就無法識(shí)別“l(fā)ocalhost”,所以我就打開數(shù)據(jù)庫(kù)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(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(kù),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(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。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇二
隨著科技的不斷發(fā)展和智能化的趨勢(shì),物流行業(yè)也在不斷地變革和進(jìn)步。而物流大數(shù)據(jù)作為信息時(shí)代的產(chǎn)物,正逐漸成為物流行業(yè)的重要力量。通過運(yùn)用物流大數(shù)據(jù),企業(yè)能夠更好地進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化,提高運(yùn)輸效率和降低成本。本文將從數(shù)據(jù)收集、分析和應(yīng)用三個(gè)方面,探討物流大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代物流行業(yè)中的作用和心得體會(huì)。
首先,物流大數(shù)據(jù)的核心在于數(shù)據(jù)收集。在整個(gè)物流過程中,各個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),包括產(chǎn)品信息、訂單信息、倉(cāng)儲(chǔ)信息、運(yùn)輸信息等等。而對(duì)這些數(shù)據(jù)的有效收集和整理,是物流大數(shù)據(jù)的第一步。只有通過全面而準(zhǔn)確地收集數(shù)據(jù),才能為后續(xù)的分析和應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。因此,物流企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)收集機(jī)制,包括設(shè)立數(shù)據(jù)采集點(diǎn)、使用先進(jìn)的傳感器技術(shù)等,以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。同時(shí),還需要制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)管理和存儲(chǔ)政策,確保數(shù)據(jù)的安全性和可追溯性。
其次,物流大數(shù)據(jù)的核心在于數(shù)據(jù)分析。通過對(duì)收集到的大數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)和合理的分析,能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在問題和機(jī)會(huì),優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程和提升客戶滿意度。在數(shù)據(jù)分析的過程中,可以利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和解讀。例如,通過對(duì)歷史訂單數(shù)據(jù)的分析,可以發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的購(gòu)買偏好和行為習(xí)慣,從而優(yōu)化庫(kù)存管理和配送路線規(guī)劃。又如,通過對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)輸數(shù)據(jù)的分析,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)輸進(jìn)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè),避免延誤和損失。因此,數(shù)據(jù)分析在物流大數(shù)據(jù)中扮演著關(guān)鍵的角色,它為企業(yè)提供了更多的決策依據(jù)和戰(zhàn)略思考。
最后,物流大數(shù)據(jù)的核心在于數(shù)據(jù)應(yīng)用。收集和分析數(shù)據(jù)只是物流大數(shù)據(jù)的前兩個(gè)環(huán)節(jié),真正的價(jià)值在于將數(shù)據(jù)應(yīng)用到實(shí)際的運(yùn)營(yíng)中。通過合理地利用物流大數(shù)據(jù),企業(yè)能夠提高整個(gè)供應(yīng)鏈的可視性和透明度,優(yōu)化運(yùn)輸和配送流程,提高客戶滿意度。例如,通過大數(shù)據(jù)分析,企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)庫(kù)存和庫(kù)房的精確管理,避免過量或過少的庫(kù)存,提高利潤(rùn)和資金使用效率。又如,通過大數(shù)據(jù)分析,企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物的實(shí)時(shí)跟蹤和定位,提高運(yùn)輸?shù)臏?zhǔn)確性和效率。因此,數(shù)據(jù)應(yīng)用是物流大數(shù)據(jù)能否發(fā)揮價(jià)值的關(guān)鍵環(huán)節(jié),它需要企業(yè)有正確的決策和行動(dòng)能力。
總結(jié)而言,物流大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代物流行業(yè)中扮演著重要的角色。數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用是物流大數(shù)據(jù)的核心,也是企業(yè)在運(yùn)用物流大數(shù)據(jù)時(shí)需要注意和努力的方面。只有將物流大數(shù)據(jù)與企業(yè)實(shí)際運(yùn)營(yíng)緊密結(jié)合起來,才能實(shí)現(xiàn)物流行業(yè)的創(chuàng)新和提升。因此,我對(duì)物流大數(shù)據(jù)的心得體會(huì)就是,在收集數(shù)據(jù)時(shí)要準(zhǔn)確完整,在分析數(shù)據(jù)時(shí)要科學(xué)合理,在應(yīng)用數(shù)據(jù)時(shí)要有正確的決策和行動(dòng)能力。通過這樣的方式,我們才能更好地利用物流大數(shù)據(jù),推動(dòng)物流行業(yè)的發(fā)展,為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的繁榮做出貢獻(xiàn)。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇三
近年來,隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,大數(shù)據(jù)已逐漸成為人們生活中的一個(gè)熱門話題。而《大數(shù)據(jù)》這本書,作為一部關(guān)于大數(shù)據(jù)的權(quán)威著作,讓我對(duì)大數(shù)據(jù)有了更深入的認(rèn)識(shí)與理解。通過閱讀這本書,我不僅對(duì)大數(shù)據(jù)的概念有了一定的了解,更發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用與挑戰(zhàn),并對(duì)個(gè)人隱私保護(hù)等問題產(chǎn)生了思考。
首先,本書對(duì)大數(shù)據(jù)的概念進(jìn)行了詳盡的闡述。大數(shù)據(jù)并不只是指數(shù)量龐大的數(shù)據(jù),更重要的是指利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘和應(yīng)用的過程。這本書通過實(shí)際案例和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛力展示給讀者。它告訴我們,大數(shù)據(jù)的處理能力和分析能力將會(huì)顯著地提升人類社會(huì)的效率和智能化水平。
其次,本書探討了大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)。在商業(yè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)為企業(yè)帶來了更多的商機(jī)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。通過分析消費(fèi)者的購(gòu)買記錄、興趣愛好以及社交媒體的內(nèi)容,企業(yè)能夠更準(zhǔn)確地把握用戶的需求,為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。然而,由于大數(shù)據(jù)的處理涉及到海量的數(shù)據(jù)、復(fù)雜的算法以及龐大的計(jì)算能力,公司需要具備相關(guān)技能和資源才能有效地利用大數(shù)據(jù)。在政府領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)也能夠幫助政府提供更高效的公共服務(wù),更好地理解民眾的需求。然而,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也引發(fā)了隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全等問題,需要政府制定相關(guān)法律法規(guī)來保護(hù)個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全。
再次,本書對(duì)大數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)人隱私保護(hù)的問題進(jìn)行了探討。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,人們的個(gè)人信息被不斷收集、分析和應(yīng)用,我們的隱私已經(jīng)受到了嚴(yán)重的侵犯。而大數(shù)據(jù)的應(yīng)用具有隱私泄露的潛在風(fēng)險(xiǎn),人們需要保護(hù)自己的個(gè)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(qiáng)信息安全和隱私保護(hù)的技術(shù)手段。同時(shí),人們也應(yīng)該提高自己的信息安全意識(shí),合理使用網(wǎng)絡(luò)和社交媒體,避免個(gè)人信息的泄露。
最后,本書還介紹了大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)的影響。大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,改變了人們的生活方式和工作方式。我們的社會(huì)變得更加數(shù)字化、智能化。例如,在醫(yī)療領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用使得醫(yī)生可以更準(zhǔn)確地進(jìn)行病情診斷和治療方案選擇。在城市規(guī)劃方面,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用使城市更加智能化,提高了公共交通的運(yùn)營(yíng)效率和人們的生活質(zhì)量。然而,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也帶來了一些問題,如信息不對(duì)稱和社會(huì)不平等等。對(duì)于這些問題,我們需要進(jìn)一步研究和探索,以找到解決之道。
綜上所述,《大數(shù)據(jù)》這本書給我留下了深刻的印象。通過閱讀這本書,我對(duì)大數(shù)據(jù)有了更深入的認(rèn)識(shí)與理解,了解到了大數(shù)據(jù)的概念、應(yīng)用與挑戰(zhàn),并開始思考大數(shù)據(jù)對(duì)于個(gè)人隱私保護(hù)和社會(huì)的影響。我相信,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)將進(jìn)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(xué)習(xí)和探索,以適應(yīng)這個(gè)數(shù)字化時(shí)代的要求。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇四
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(duì)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(duì)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?cè)员M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(guó)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?jī)赡攴环壳笆澜缟系?0%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(duì)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(duì)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(chǎng)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(chǎng)“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(chǎng)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(zhǎng)、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(duì)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)。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇五
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)量問題。
在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程中,數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是非常常見的。比如說,可能會(huì)存在數(shù)據(jù)重復(fù)、格式不統(tǒng)一、空值、異常值等等問題。這些問題將極大影響到數(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。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇六
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(píng)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(duì)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(cè)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(cè)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(zhǎng),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(cāng)庫(kù)”,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?!薄半S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?!睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(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(duì)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(cè)”。邏輯是——描述時(shí)空信息“類”與“類”之間長(zhǎng)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。可大數(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(duì)立的。在同一件事上兩種方法對(duì)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(duì)企業(yè)未來運(yùn)營(yíng)的預(yù)測(cè)。
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(duì)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(shì),合作共贏。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇七
隨著互聯(lián)網(wǎng)和科技的飛速發(fā)展,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)話題。作為一門熱門的學(xué)科,大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)受到越來越多學(xué)生的青睞。在我自己學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)過程中,我深刻體會(huì)到了大數(shù)據(jù)的重要性和應(yīng)用價(jià)值,并從中獲得了一些寶貴的心得體會(huì)。
首先,在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的過程中,我深深感受到了大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用。在現(xiàn)代社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)都起著重要的作用。從商業(yè)領(lǐng)域到政府管理,從醫(yī)療健康到金融投資,無一不涉及到大數(shù)據(jù)的運(yùn)用。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)讓我了解到了如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行商業(yè)決策的分析和預(yù)測(cè),如何通過大數(shù)據(jù)分析來改善醫(yī)療系統(tǒng)的效率和病患的治療效果,如何利用大數(shù)據(jù)來識(shí)別金融市場(chǎng)的趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)。這些實(shí)際應(yīng)用的案例不僅讓我對(duì)大數(shù)據(jù)有了更深層次的理解,也為我未來的職業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新提供了新的思路和機(jī)會(huì)。
其次,大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)培養(yǎng)了我對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性和分析能力。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)帶來了海量的信息,要從中提取有用的信息,并進(jìn)行有效的分析,需要具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力。在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的過程中,我學(xué)到了一些常用的數(shù)據(jù)分析方法和工具,掌握了SQL、Python等編程語言和數(shù)據(jù)可視化工具的使用。這讓我能夠更好地處理和分析大數(shù)據(jù),從而發(fā)現(xiàn)對(duì)解決問題和提高效率有價(jià)值的信息。此外,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)還培養(yǎng)了我對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性,讓我能夠更準(zhǔn)確地判斷數(shù)據(jù)的質(zhì)量和真實(shí)性,避免在分析過程中出現(xiàn)誤差和偏見。
再次,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)讓我深刻認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)隱私和安全的重要性。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,個(gè)人和組織的數(shù)據(jù)被廣泛搜集和應(yīng)用,這也帶來了個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全的風(fēng)險(xiǎn)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)讓我了解到了數(shù)據(jù)隱私和安全常見的問題和挑戰(zhàn),學(xué)習(xí)到了如何保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全的方法和策略。在學(xué)習(xí)過程中,我了解到了數(shù)據(jù)加密、訪問控制等安全措施的重要性,以及合規(guī)的數(shù)據(jù)使用和共享的原則。這些知識(shí)不僅讓我在實(shí)際工作中能夠更好地保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全,也讓我更加謹(jǐn)慎地對(duì)待個(gè)人和組織的數(shù)據(jù)。
最后,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)讓我要不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí)的意識(shí)。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,技術(shù)和工具的更新速度非???,要跟上時(shí)代的發(fā)展,不斷學(xué)習(xí)和更新自己的知識(shí)是必不可少的。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)讓我深刻認(rèn)識(shí)到自身知識(shí)的不足和短板,更加清楚地知道自己需要提高的方向和目標(biāo)。在學(xué)習(xí)過程中,我始終保持著對(duì)最新技術(shù)和研究領(lǐng)域的關(guān)注,參加行業(yè)的培訓(xùn)和學(xué)術(shù)交流,保持著學(xué)習(xí)的熱情和動(dòng)力。這種不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí)的意識(shí)不僅讓我在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域能夠持續(xù)提升自己,也讓我在其他領(lǐng)域和未來的學(xué)習(xí)工作中能夠更好地適應(yīng)變化和應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。
總之,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)讓我深刻認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用和重要性,提高了我的數(shù)據(jù)分析能力,增強(qiáng)了對(duì)數(shù)據(jù)隱私和安全的認(rèn)識(shí),也培養(yǎng)了我不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí)的意識(shí)。我相信,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,通過持續(xù)的學(xué)習(xí)和努力,我能夠在實(shí)際工作中發(fā)揮出更大的作用,為社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展做出更多的貢獻(xiàn)。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇八
大數(shù)據(jù)是指在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理軟件和算法不能處理的數(shù)據(jù)集,這些數(shù)據(jù)擁有高速增長(zhǎng)、多樣化和難以處理等特點(diǎn)。為了處理這些大數(shù)據(jù),預(yù)處理技術(shù)成為了重要的環(huán)節(jié)。本文將對(duì)大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)心得體會(huì)進(jìn)行描述。
第二段:實(shí)訓(xùn)環(huán)節(jié)。
在本次實(shí)訓(xùn)中,我們學(xué)習(xí)了大數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)以及一些常用的預(yù)處理方法,并通過實(shí)踐加深對(duì)預(yù)處理技術(shù)的理解。在具體實(shí)現(xiàn)方面,我們使用了Python語言及其庫(kù)來進(jìn)行大數(shù)據(jù)的預(yù)處理。
第三段:實(shí)踐總結(jié)。
在實(shí)踐過程中,我們遇到了很多問題,比如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)縮放等。我們需要根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際情況進(jìn)行相應(yīng)的處理,細(xì)節(jié)決定成敗,因此實(shí)踐的細(xì)節(jié)非常重要。同時(shí),我們也需要不斷的嘗試不同的方法,以找到最佳的預(yù)處理方案。
第四段:實(shí)訓(xùn)價(jià)值。
通過本次實(shí)訓(xùn),我們不僅學(xué)習(xí)了大數(shù)據(jù)預(yù)處理的相關(guān)知識(shí),還提高了自己的編程技能和對(duì)數(shù)據(jù)處理的認(rèn)識(shí)。實(shí)踐中的問題與困難,也鍛煉了我們解決問題的能力。在未來的工作和學(xué)習(xí)中,這些技能和經(jīng)驗(yàn)也會(huì)非常有用。
第五段:結(jié)論。
總之,大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)讓我們更加深入地了解數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。在實(shí)踐中,我們需要不斷地總結(jié)經(jīng)驗(yàn),提高技能,并掌握一些常用的預(yù)處理庫(kù)和技術(shù)。通過這些努力,我們能夠更好地處理大數(shù)據(jù),更好的分析數(shù)據(jù),從而讓數(shù)據(jù)為我們所用。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇九
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展,大數(shù)據(jù)應(yīng)用的領(lǐng)域越來越廣泛,引人矚目。作為一名IT從業(yè)者,我也跟隨著這股大數(shù)據(jù)熱潮,前往大數(shù)據(jù)之夜現(xiàn)場(chǎng)參與活動(dòng)。
大數(shù)據(jù)之夜是一個(gè)面向廣大大數(shù)據(jù)從業(yè)者和愛好者的交流學(xué)習(xí)平臺(tái),在這里,我不僅深入了解了大數(shù)據(jù)技術(shù)的最新應(yīng)用和發(fā)展趨勢(shì),還與來自各行業(yè)各領(lǐng)域的業(yè)內(nèi)大咖進(jìn)行了廣泛而深入的交流。與他們的交流,讓我深刻認(rèn)識(shí)到了大數(shù)據(jù)的重要性和應(yīng)用前景,加強(qiáng)了我的學(xué)習(xí)動(dòng)力。
在大數(shù)據(jù)之夜現(xiàn)場(chǎng),我特別關(guān)注討論主題為大數(shù)據(jù)趨勢(shì)與創(chuàng)新的環(huán)節(jié)。通過各位大咖的演講,我了解到,大數(shù)據(jù)正成為驅(qū)動(dòng)跨行業(yè)發(fā)展的核心力量,其應(yīng)用前景無限。例如,AI在醫(yī)療、金融、安防等領(lǐng)域的深度應(yīng)用。此外,當(dāng)下大數(shù)據(jù)在推動(dòng)一系列新技術(shù)、新商業(yè)模式的發(fā)展,讓人不禁敬佩。
第四段:大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例分析。
大數(shù)據(jù)之夜另一個(gè)重要環(huán)節(jié)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例分析。在這里,我們有幸聽到了各大行業(yè)大咖對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的深入剖析和分析。例如,在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制、營(yíng)銷、客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)中,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來越廣泛,為行業(yè)創(chuàng)造了巨大的價(jià)值。此外,大數(shù)據(jù)在物流、零售、交通出行、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)等領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用,解決了行業(yè)面臨的諸多瓶頸和難題。
第五段:總結(jié)與展望。
大數(shù)據(jù)之夜是一次十分有意義的活動(dòng),讓我深入了解大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用和趨勢(shì),也加深了我對(duì)IT產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的認(rèn)識(shí)和理解。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,我們可能會(huì)看到更多更廣泛的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。作為一名從業(yè)者,我們更應(yīng)該不斷學(xué)習(xí)和探索,不斷創(chuàng)新,為行業(yè)發(fā)展做出自己的貢獻(xiàn)。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇十
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,人們開始意識(shí)到,只有真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的挖掘,才能更好地應(yīng)對(duì)未來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。然而,要想真正地挖掘大數(shù)據(jù),首先必須要進(jìn)行正確的預(yù)處理。因此,在我參加大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)的過程中,我學(xué)到了很多東西,并深刻體會(huì)到大數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。接下來,我將分享我對(duì)于大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)的一些心得體會(huì)。
在大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)中,我第一次全面地了解了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)概念和預(yù)處理的重要性。大數(shù)據(jù)預(yù)處理是指將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選、歸納、提取特征等操作,將數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的加工處理,為后續(xù)的分析和應(yīng)用提供可用的數(shù)據(jù)源??梢哉f,大數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的前提和基礎(chǔ),它的正確性和有效性直接影響后續(xù)的分析與應(yīng)用過程。因此,只有掌握了大數(shù)據(jù)預(yù)處理的技能,才能更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效挖掘和應(yīng)用。
在大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)中,我學(xué)習(xí)了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù),如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化等。這些技術(shù)可以幫助我們正確地處理數(shù)據(jù)、提高數(shù)據(jù)的可用性和精度。其中,數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要部分,其主要目的是剔除臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。此外,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸一化也是非常重要的技術(shù),它們可以在一定程度上幫助我們解決不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式問題和數(shù)據(jù)的不統(tǒng)一性問題。因此,只有掌握了這些大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù),才能更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)。
大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)不僅讓我掌握了大數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本技能,還讓我了解到了它在實(shí)際應(yīng)用中的場(chǎng)景和應(yīng)用。以電商平臺(tái)為例,要進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)挖掘和分析,必須先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確、完整性的預(yù)處理。通過大數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程,可以對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理和清洗,例如對(duì)訂單、會(huì)員信息、商品銷售等通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等處理,可以得到更加精準(zhǔn)、有效的數(shù)據(jù)信息,從而更好地分析用戶的消費(fèi)行為和商品的熱門度等信息。
大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)還讓我對(duì)大數(shù)據(jù)處理的趨勢(shì)有了一定的了解。隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣泛發(fā)展,大數(shù)據(jù)預(yù)處理在未來的發(fā)展趨勢(shì)也會(huì)更加強(qiáng)大和復(fù)雜。因此,只有不斷地提高自己的技能和學(xué)習(xí)新的知識(shí),才能保持在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí),大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)與其他技術(shù)的交叉融合也是當(dāng)前的一個(gè)重要趨勢(shì),例如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的交叉融合,可以為大數(shù)據(jù)預(yù)處理的精度和效能進(jìn)一步提升。
五、總結(jié)和反思。
大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn)給我留下了深刻的印象,讓我對(duì)大數(shù)據(jù)處理的技能和應(yīng)用有了更加深刻的理解。在實(shí)際操作過程中,我也發(fā)現(xiàn)自己還需要不斷提高預(yù)處理技能,加強(qiáng)自己的數(shù)據(jù)處理能力和實(shí)踐應(yīng)用能力,以適應(yīng)大數(shù)據(jù)處理的持續(xù)發(fā)展需求。因此,我認(rèn)為,在未來的不久將來,大數(shù)據(jù)預(yù)處理領(lǐng)域的發(fā)展前景一定十分廣闊,我也會(huì)付出更多的時(shí)間和精力進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)和實(shí)踐應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇十一
鐵路大數(shù)據(jù)在不斷追求效率和安全的同時(shí),也為鐵路行業(yè)帶來了巨大的變革和機(jī)遇。正是在鐵路大數(shù)據(jù)的支持下,我們看到鐵路運(yùn)輸?shù)男什粩嗵嵘踩L(fēng)險(xiǎn)大幅降低。在過去幾年的實(shí)踐中,我深切體會(huì)到了鐵路大數(shù)據(jù)的重要性和應(yīng)用價(jià)值。本文將從數(shù)據(jù)收集和分析、運(yùn)維管理、安全生產(chǎn)、客流服務(wù)和智能化建設(shè)等五個(gè)方面,分享我在鐵路大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的心得體會(huì)。
首先,鐵路大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)的收集和分析。在鐵路運(yùn)輸過程中,各種傳感器、無人系統(tǒng)和監(jiān)控設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)采集列車運(yùn)行、信號(hào)狀況等各種數(shù)據(jù)。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的深入分析,可以了解列車運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備工作情況等信息,為運(yùn)輸決策提供依據(jù)。例如,通過對(duì)每個(gè)車站實(shí)時(shí)客流的數(shù)據(jù)分析,鐵路管理部門可以調(diào)整列車的班次和座位數(shù)量,提高運(yùn)輸效率。數(shù)據(jù)的分析還能發(fā)現(xiàn)設(shè)備的故障和異常,及時(shí)進(jìn)行檢修和維護(hù),保障列車的安全運(yùn)行。
其次,鐵路大數(shù)據(jù)在運(yùn)維管理方面發(fā)揮著重要作用。傳統(tǒng)的人工巡檢難以對(duì)所有細(xì)節(jié)進(jìn)行全面監(jiān)控,而大數(shù)據(jù)技術(shù)則可以幫助進(jìn)行更加精確的設(shè)備監(jiān)測(cè)。借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀況,發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障和異常。此外,鐵路大數(shù)據(jù)應(yīng)用還能實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)輸資源的動(dòng)態(tài)調(diào)配,優(yōu)化設(shè)備的使用效率,減少資源浪費(fèi)。同時(shí),大數(shù)據(jù)分析還能根據(jù)設(shè)備的使用情況預(yù)測(cè)設(shè)備的壽命和維修周期,提前進(jìn)行維護(hù)和更換,降低維護(hù)成本。
第三,鐵路大數(shù)據(jù)在安全生產(chǎn)方面的應(yīng)用不可小覷。通過數(shù)據(jù)分析技術(shù),能夠及時(shí)監(jiān)測(cè)列車運(yùn)行中的安全隱患,發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)警。例如,通過對(duì)列車運(yùn)行速度、信號(hào)燈狀態(tài)等數(shù)據(jù)的分析,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)列車超速、信號(hào)失靈等異常情況,避免事故發(fā)生。此外,大數(shù)據(jù)分析還能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析,對(duì)鐵路運(yùn)輸過程中可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè),并制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施,提高安全性。
第四,鐵路大數(shù)據(jù)在客流服務(wù)中的應(yīng)用也為旅客提供了更好的服務(wù)體驗(yàn)。通過對(duì)客流數(shù)據(jù)的分析,鐵路管理部門可以預(yù)測(cè)高峰時(shí)段的客流量,合理安排列車的班次,提高運(yùn)輸效率。同時(shí),通過數(shù)據(jù)分析可以及時(shí)獲取旅客需求,精準(zhǔn)推送旅客所需的服務(wù)信息,如列車時(shí)刻表、票務(wù)信息等,提升旅客滿意度。此外,鐵路大數(shù)據(jù)應(yīng)用還能為旅客提供智能導(dǎo)航服務(wù),幫助旅客查詢車次、購(gòu)票、換乘等信息,讓旅客的出行更加便捷。
最后,鐵路大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也推動(dòng)了鐵路智能化建設(shè)的發(fā)展。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持,鐵路管理部門可以實(shí)現(xiàn)對(duì)全網(wǎng)的監(jiān)控和管理,實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)營(yíng)和調(diào)度。例如,可以在列車與列車之間保持最佳的運(yùn)行間隔,提高運(yùn)行效率;可以根據(jù)列車的實(shí)時(shí)位置和運(yùn)行速度,智能調(diào)整信號(hào)燈,保證列車的安全通行。此外,鐵路大數(shù)據(jù)還能與其他領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)信息的共享和交流,推動(dòng)智慧鐵路的建設(shè)。
綜上所述,鐵路大數(shù)據(jù)的應(yīng)用帶來了許多好處,為鐵路行業(yè)帶來了革命性的改變。我深切體會(huì)到鐵路大數(shù)據(jù)的重要性和應(yīng)用價(jià)值,它能夠提高鐵路運(yùn)輸?shù)男屎桶踩?,?yōu)化運(yùn)維管理,提升客流服務(wù),推動(dòng)智慧鐵路的建設(shè)。我相信隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,鐵路大數(shù)據(jù)在未來會(huì)發(fā)揮更加重要的作用,為鐵路行業(yè)持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展帶來更大的助力。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇十二
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(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。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇十三
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(duì)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(cè)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(duì)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(duì)數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行排除。通過對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行針對(duì)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(duì)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(duì)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(cè)試等方面的支持。
五、可視化展示。
通過對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析,我們需要對(duì)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(chǎng)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。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇十四
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,越來越多的數(shù)據(jù)需要被處理和分析,在這其中,數(shù)據(jù)預(yù)處理占據(jù)著至關(guān)重要的位置。為了更好地掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的技能,我參加了一次大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn),并在這次實(shí)訓(xùn)中獲得了很多的收獲和體會(huì)。
第二段:基礎(chǔ)知識(shí)的重要性。
在實(shí)訓(xùn)的過程中,我深刻認(rèn)識(shí)到了基礎(chǔ)知識(shí)的重要性。在開始實(shí)訓(xùn)前,我們先了解了大數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)知識(shí),包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化等,這些都是在實(shí)際操作中必不可少的步驟。如果沒有這些基礎(chǔ)知識(shí),我們很難處理出準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)結(jié)果。
第三段:技術(shù)工具的學(xué)習(xí)。
實(shí)訓(xùn)中,我們學(xué)會(huì)了許多與大數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)的技術(shù)工具,如Hadoop、Hive、Flume等。通過這些工具的學(xué)習(xí),我更加深入地了解了它們?cè)诖髷?shù)據(jù)處理中的功能和應(yīng)用。值得一提的是,學(xué)習(xí)這些工具并不容易,需要付出大量的時(shí)間和精力,但這些工具的掌握對(duì)于我日后的工作具有重要意義。
第四段:實(shí)際操作的重要性。
更讓我獲益的是實(shí)際操作。在實(shí)訓(xùn)中,我們通過一個(gè)基礎(chǔ)實(shí)例,從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析等全過程進(jìn)行了一遍。這對(duì)于我來說是極其有價(jià)值的,因?yàn)橥ㄟ^實(shí)際操作,我才真正地理解了數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性及各種技術(shù)工具的使用方法。
第五段:結(jié)語。
通過這次大數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)訓(xùn),我深刻認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性,也更加清晰地了解了大數(shù)據(jù)處理中所需掌握的技能和工具。在以后的學(xué)習(xí)和工作中,我會(huì)更加努力地積累經(jīng)驗(yàn),不斷提高自己的技能,在大數(shù)據(jù)處理的道路上不斷成長(zhǎng)和發(fā)展。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇十五
大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然到來,如何應(yīng)對(duì)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(duì)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(duì)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(jiǎn)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(cè)”兩個(gè)案例讓我們深切的體會(huì)到了“大數(shù)據(jù)”的對(duì)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)?;驈?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(duì)海量數(shù)據(jù)有針對(duì)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(jiǎn)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(jiǎn)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(chǎng)需求變化,從而促使他們作出對(duì)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(jìng)爭(zhēng)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(duì)國(guó)家治理模式、對(duì)企業(yè)的決策、組織和業(yè)務(wù)流程、對(duì)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(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(jìng)爭(zhēng)中擺脫受制于人的弱勢(shì)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(zhǎng)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(duì)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(gòu)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(duì)企業(yè)未來運(yùn)營(yíng)的預(yù)測(cè)。
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(duì)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(shì),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(zhǎng)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(guó)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(duì)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。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇十六
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,給人們的學(xué)習(xí)和生活帶來了巨大的變革。近期,我讀完了一本關(guān)于大數(shù)據(jù)的書籍《大數(shù)據(jù)》,在書中我了解到了大數(shù)據(jù)的定義、特點(diǎn)、應(yīng)用和對(duì)社會(huì)產(chǎn)生的影響。通過這本書的學(xué)習(xí),我深刻認(rèn)識(shí)到了大數(shù)據(jù)對(duì)于現(xiàn)代社會(huì)的重要性,并從中汲取了一些啟示和體會(huì)。
首先,我的第一個(gè)體會(huì)是對(duì)大數(shù)據(jù)的新認(rèn)識(shí)。在書中,大數(shù)據(jù)被定義為指數(shù)據(jù)量巨大、處理難度大,無法通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具和方法進(jìn)行處理和分析的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)主要包括“四V”,即數(shù)據(jù)量大(Volume)、處理速度快(Velocity)、數(shù)據(jù)種類繁多(Variety)和價(jià)值密度低(Value)。通過學(xué)習(xí)這些概念,我意識(shí)到了大數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性和重要性。在現(xiàn)代社會(huì)中,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,海量的數(shù)據(jù)正在不斷產(chǎn)生,而利用這些數(shù)據(jù)尋找規(guī)律、洞察趨勢(shì)對(duì)于企業(yè)和科學(xué)研究等領(lǐng)域都具有重要意義。
其次,我通過閱讀《大數(shù)據(jù)》這本書,對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣泛性有了更深入的了解。大數(shù)據(jù)不僅可以被用于商業(yè)領(lǐng)域的市場(chǎng)調(diào)研和用戶行為分析,還可以被運(yùn)用于醫(yī)療、金融、政府等各個(gè)領(lǐng)域。例如,在醫(yī)療領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)分析可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病,提高治療效果;在金融領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資策略制定。這些例子讓我認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)不僅僅是一個(gè)概念,它已經(jīng)深入到我們的生活和工作中,并對(duì)各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了重要的影響。
第三,大數(shù)據(jù)在社會(huì)中的影響力也讓我深受觸動(dòng)。通過大數(shù)據(jù)的分析,科學(xué)家們可以預(yù)測(cè)自然災(zāi)害的發(fā)生和規(guī)模,幫助人們采取相應(yīng)的措施減少災(zāi)害造成的損失;政府們可以利用大數(shù)據(jù)分析來改進(jìn)公共服務(wù)和決策,提高社會(huì)治理效能。大數(shù)據(jù)還可以通過對(duì)人群行為的分析,為企業(yè)提供精準(zhǔn)的廣告定位和銷售策略,幫助企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)力。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用正引領(lǐng)著社會(huì)的進(jìn)步和發(fā)展,讓我感到對(duì)于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和掌握變得格外重要。
第四,在書中我還學(xué)到了大數(shù)據(jù)的應(yīng)對(duì)方法和技術(shù)。大數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性要求我們運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)和工具。例如,云計(jì)算能夠提供強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力,幫助我們處理海量的數(shù)據(jù);機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能則能夠幫助我們從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。了解到這些技術(shù)后,我決定在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域繼續(xù)深入學(xué)習(xí),提高自己的技術(shù)水平。
最后,通過讀完《大數(shù)據(jù)》,我深刻體會(huì)到大數(shù)據(jù)的革命性和不可逆轉(zhuǎn)性。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了當(dāng)今社會(huì)的一個(gè)重要標(biāo)志,影響著我們生活的各個(gè)方面。不僅是企業(yè)和科研機(jī)構(gòu),普通人也需要掌握一定的大數(shù)據(jù)分析和處理能力,才能適應(yīng)這個(gè)快速變化的時(shí)代。因此,在日常生活中,我們要提高自己對(duì)于大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)和運(yùn)用,并不斷學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)和技能。
總之,通過閱讀《大數(shù)據(jù)》,我對(duì)大數(shù)據(jù)有了全新的認(rèn)識(shí),了解到了其廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和對(duì)社會(huì)的重要影響。同時(shí),我也學(xué)到了一些大數(shù)據(jù)的應(yīng)對(duì)方法和技術(shù)。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一個(gè)時(shí)代的產(chǎn)物,對(duì)于每個(gè)人來說,掌握大數(shù)據(jù)的知識(shí)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(shù)據(jù)時(shí)代中不斷學(xué)習(xí)和成長(zhǎng),為社會(huì)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇十七
近年來,隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,大數(shù)據(jù)概念逐漸走入大眾視野,成為各行各業(yè)追求創(chuàng)新和發(fā)展的熱點(diǎn)話題。為了加深對(duì)大數(shù)據(jù)的理解和分享最新的研究成果,許多大數(shù)據(jù)相關(guān)的會(huì)議應(yīng)運(yùn)而生。我近日參加了一場(chǎng)大數(shù)據(jù)會(huì)議,收獲頗豐,以下是我對(duì)大數(shù)據(jù)會(huì)議的心得體會(huì)。
第二段:會(huì)議的內(nèi)容與分享。
這次大數(shù)據(jù)會(huì)議的主題涵蓋了大數(shù)據(jù)的理論與實(shí)踐,研究成果的應(yīng)用以及行業(yè)中的案例分析等多個(gè)方面。與會(huì)嘉賓來自大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的頂尖企業(yè)、知名大學(xué)以及研究機(jī)構(gòu)。他們通過演講、小組討論和展覽等形式,詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)的最新動(dòng)態(tài)和應(yīng)用案例,讓人對(duì)大數(shù)據(jù)的前沿研究有了直觀的認(rèn)識(shí)。同時(shí),與會(huì)者還有機(jī)會(huì)與各界精英進(jìn)行交流、互動(dòng),增進(jìn)了相互之間的溝通與合作。
此次大數(shù)據(jù)會(huì)議給我留下了深刻的印象。首先,大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)深入到各個(gè)領(lǐng)域,無論是醫(yī)療、金融、教育還是制造業(yè),都在努力將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于解決實(shí)際問題,推動(dòng)行業(yè)的發(fā)展。其次,大數(shù)據(jù)分析的核心是對(duì)數(shù)據(jù)的細(xì)致分析和解讀,只有具備豐富的數(shù)據(jù)處理和建模技術(shù),才能從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和價(jià)值。最后,數(shù)據(jù)的安全與隱私保護(hù)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要議題,各個(gè)企業(yè)和機(jī)構(gòu)需要加強(qiáng)隱私保護(hù)的技術(shù)手段,確保大數(shù)據(jù)的安全使用。
第四段:對(duì)個(gè)人的啟發(fā)與收獲。
通過參加大數(shù)據(jù)會(huì)議,我對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、挑戰(zhàn)與前景有了更深刻的認(rèn)識(shí)。在今后的學(xué)習(xí)和工作中,我會(huì)更加關(guān)注大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究,并提升自己的數(shù)據(jù)分析能力。此外,我還結(jié)識(shí)了許多志同道合的朋友,他們來自不同的領(lǐng)域,但對(duì)大數(shù)據(jù)的熱情和追求相似。與他們的交流和合作不僅擴(kuò)展了我的視野,也提供了更多學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)的機(jī)會(huì)。
第五段:總結(jié)與展望。
參加這次大數(shù)據(jù)會(huì)議,讓我對(duì)大數(shù)據(jù)的深度理解和應(yīng)用前景有了新的認(rèn)識(shí)。大數(shù)據(jù)的發(fā)展勢(shì)頭迅猛,已經(jīng)成為引領(lǐng)行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。然而,大數(shù)據(jù)的發(fā)展還面臨著一些挑戰(zhàn),如數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等。在未來的發(fā)展中,我們應(yīng)當(dāng)注重技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用的實(shí)踐,以更好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。同時(shí),我們也要加強(qiáng)與其他領(lǐng)域的合作和交流,促進(jìn)大數(shù)據(jù)的跨界融合,實(shí)現(xiàn)更廣闊的發(fā)展空間。
在這次大數(shù)據(jù)會(huì)議中,我收獲了知識(shí)和啟發(fā),同時(shí)也感受到了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱情和朝氣。我相信,在大數(shù)據(jù)的助推下,我們能夠更好地應(yīng)對(duì)未來的挑戰(zhàn),并取得更大的創(chuàng)新和發(fā)展。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理心得體會(huì)篇十八
隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,現(xiàn)代社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)信息爆炸的時(shí)代。海量的數(shù)據(jù)通過各種渠道不斷產(chǎn)生,這使得人們面臨處理和分析數(shù)據(jù)的新挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)監(jiān)督作為一個(gè)關(guān)鍵的環(huán)節(jié),起著保護(hù)數(shù)據(jù)安全和隱私的重要作用。在過去的幾年中,我有幸參與了大數(shù)據(jù)監(jiān)督工作,并獲得了一些寶貴的經(jīng)驗(yàn)和體會(huì)。
首先,我認(rèn)為大數(shù)據(jù)監(jiān)督的關(guān)鍵是保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全。在處理大數(shù)據(jù)的過程中,我們經(jīng)常需要處理涉及個(gè)人隱私和商業(yè)機(jī)密的數(shù)據(jù)。因此,我們必須意識(shí)到確保數(shù)據(jù)不被濫用和泄露的重要性。為此,我們需要建立健全的數(shù)據(jù)訪問控制機(jī)制,加密敏感信息,并制定相應(yīng)的安全政策。只有這樣,我們才能確保大數(shù)據(jù)的合法使用和保護(hù)用戶的隱私。
其次,大數(shù)據(jù)監(jiān)督需要合理運(yùn)用技術(shù)手段和工具。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,我們可以利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等工具來分析和監(jiān)控大數(shù)據(jù)。這些技術(shù)可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異?;蝈e(cuò)誤,并提供有價(jià)值的信息。例如,通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,我們可以識(shí)別未經(jīng)授權(quán)訪問的數(shù)據(jù),并及時(shí)采取措施來阻止惡意行為。因此,合理運(yùn)用技術(shù)手段和工具是提高大數(shù)據(jù)監(jiān)督效果的重要一步。
第三,大數(shù)據(jù)監(jiān)督需要注意數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析之前,我們必須確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。否則,分析結(jié)果可能不準(zhǔn)確甚至誤導(dǎo)決策。為此,我們需要建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的機(jī)制,包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)校對(duì)等步驟。只有確保了數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性,我們才能更好地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,并提供有價(jià)值的信息。
第四,大數(shù)據(jù)監(jiān)督需要遵守法律和倫理規(guī)范。在處理大數(shù)據(jù)的過程中,我們必須嚴(yán)守法律和倫理規(guī)范,包括個(gè)人隱私保護(hù)法和數(shù)據(jù)保護(hù)法等。我們不能將數(shù)據(jù)濫用于違法活動(dòng)或盜竊商業(yè)機(jī)密。此外,我們還應(yīng)該尊重用戶的權(quán)益和隱私,不得擅自公開或出售用戶的個(gè)人信息。只有遵守法律和倫理規(guī)范,我們才能建立一個(gè)安全可信的大數(shù)據(jù)監(jiān)督系統(tǒng)。
最后,大數(shù)據(jù)監(jiān)督需要與各方合作共建。大數(shù)據(jù)監(jiān)督不是一個(gè)人或一個(gè)組織可以完成的任務(wù),而是需要各方的共同努力。政府、企業(yè)和用戶都應(yīng)承擔(dān)起自己的責(zé)任,共同建立一個(gè)有效的大數(shù)據(jù)監(jiān)督體系。政府應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)管力度,制定更加嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)法;企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)自律,強(qiáng)化內(nèi)部數(shù)據(jù)安全管理;用戶應(yīng)提高安全意識(shí),避免泄露個(gè)人信息。只有通過各方的合作和努力,我們才能建立一個(gè)安全、高效的大數(shù)據(jù)監(jiān)督系統(tǒng)。
綜上所述,大數(shù)據(jù)監(jiān)督是保障數(shù)據(jù)安全和隱私的重要環(huán)節(jié)。通過保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全、合理運(yùn)用技術(shù)手段和工具、關(guān)注數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性、遵守法律和倫理規(guī)范、與各方合作共建等五個(gè)方面的努力,我們可以更好地進(jìn)行大數(shù)據(jù)監(jiān)督工作,并為社會(huì)提供有價(jià)值的信息服務(wù)。在不斷發(fā)展的信息社會(huì)中,我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)監(jiān)督的重要性,并積極推動(dòng)其發(fā)展,為數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)做出自己的貢獻(xiàn)。
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