通過寫心得體會，我們能夠對自己的成長和進步進行評估和反思。在寫心得體會時，要注意術語、詞匯與表達準確性。讓我們來一起欣賞一下這些有關心得體會的范文，相信對大家的寫作有所啟發(fā)。
大數據與管理心得體會篇一
數據管理在現代社會中扮演著重要的角色。隨著信息技術的快速發(fā)展，海量的數據正加速積累，這些數據的管理對于個人和組織來說都變得至關重要。在過去的幾年里，我在數據管理方面取得了一些經驗和體會，我發(fā)現數據管理不僅是一個技術性的問題，更關乎我們對于信息的理解和利用。通過學習和實踐，我逐漸意識到了數據管理的重要性，也觸摸到了數據管理所帶來的巨大潛力。
首先，我意識到了數據的價值。數據可以被視為一種資源，一個組織獲得競爭優(yōu)勢的重要手段。通過合理地收集、整理和分析數據，組織可以深入了解市場需求、消費者行為和競爭對手的動向，從而做出更有針對性的決策。數據管理不僅關乎數據的存儲和傳輸，更重要的是如何有效地挖掘數據背后的價值。學習數據管理的過程中，我逐漸明白了數據并不是無限重要的，而是需要通過分析和應用才能真正發(fā)揮其作用。
其次，我意識到了數據的隱私和安全問題。在信息爆炸的今天，個人和組織積累了大量的敏感數據，這些數據的安全性和隱私保護變得尤為重要。在學習數據管理的過程中，我深入了解了數據隱私保護的法律法規(guī)，了解了數據泄露和濫用的后果。保護數據的安全性不僅是一個組織的職責，更是個人的責任。我學會了如何采取有效的措施來保護數據的安全，例如加密、訪問權限控制和定期備份等。數據管理不僅是一個技術工作，更是需要我們注重道德和有責任心的行為。
此外，我發(fā)現數據管理還需要加強溝通和合作。數據管理涉及到多個領域的知識和多個部門的合作。在實踐中，我需要與不同的團隊成員和合作伙伴進行溝通和協(xié)作，以確保數據的準確性和一致性。通過與他們的交流，我了解到每個人對于數據的需求和關注點是不同的，需要根據實際情況靈活調整數據管理的策略和方法。數據管理不僅關乎技術能力，更需要我們具備良好的溝通和合作能力，能夠有效地與他人進行協(xié)商和協(xié)調。
最后，我認識到數據管理是一個不斷學習和適應的過程。隨著技術和環(huán)境的變化，數據管理也在不斷發(fā)展和演變。在學習數據管理的過程中，我除了掌握了基本的技術知識，還需要不斷關注新的技術和趨勢。我通過閱讀專業(yè)書籍和參加培訓課程，不斷更新自己的知識和技能。同時，我也要學會適應變化，靈活應對不同的數據管理需求和挑戰(zhàn)。只有不斷學習和適應，我才能在數據管理的領域中保持競爭力。
綜上所述，通過學習和實踐，我逐漸意識到了數據管理的重要性和價值。數據管理不僅涉及到數據的收集和分析，更關乎數據的隱私保護、溝通和合作。數據管理是一個不斷學習和適應的過程，需要我們保持開放的心態(tài)和積極的態(tài)度。只有不斷探索和實踐，我們才能充分利用數據的潛力，為個人和組織帶來更多的價值。
大數據與管理心得體會篇二
數據管理是我們工作生活中必不可少的一部分，無論是研究報告還是公司業(yè)務，都需要在處理大量數據的時候進行科學有效而且規(guī)范的管理。然而，在實際操作的過程中，很多人都會遇到例如冗余數據、缺失數據、格式不規(guī)范等等問題。在這篇文章中，我們將會分享一些關于管理數據的心得體會，希望能夠對大家對數據管理有所幫助。
首先，數據管理應該始于數據的收集與整理，即使一個小的項目也應該先打好數據來源和數據類型的基礎統(tǒng)計工作。收集的數據要經過簡單的處理之后，比如說講其分類，提示關鍵數據特征。這樣才能保證數據的可靠性和準確性。例如，現在有一項數據采集工作要做，那么我們要先列出數據類型（數值，文本，圖片等），再根據數據類型建立對應的數據庫，把收集到的數據分類存入各自對應的數據庫中。
其次，針對已經采集到并存儲到數據庫中的數據，我們需要對數據進行完善和規(guī)范化的處理。這就要求我們在數據管理的過程中將數據做好規(guī)范，比如說格式的統(tǒng)一、合理化使用縮寫和數字符號，方便檢索、比較和分組，也要保證錄入信息的及時性和完整性，使數據的使用更加方便快捷。在管理數據的過程中一定要注重細節(jié)，并學會分類存儲，以防止冗余數據，更好地優(yōu)化數據的利用價值。
第三，科學與技術的發(fā)展給予了數據管理更多的可能性。軟件、算法和模型等等工具對于數據的整理和歸納、信息的提取與發(fā)掘都提供了更多的便捷。例如，我們可以通過使用Excel、SPSS或R等軟件，手動整理數據，在這些工具中不僅可以進行數據的分類、編輯和管理，設計相應的技巧功能以便更加高效地分析和展示數據，也可以通過各種數據挖掘算法預測未來甚至分析情感等等因素。
第四，要注重合理的數據分析方法，這是管理數據不可或缺的一步。分析是數據管理的重要組成部分，不僅可以為我們提供數據的預測，還可以對其進行美化陳述和簡化，使數據轉化為圖表和圖像。這樣做使我們可以更直觀地理解數據，并從數據中獲得更多的思路和觀點。新手們會發(fā)現，使用分析工具的過程相對容易些，但背后的分析邏輯和數據同步更新的管理難度不小，有些要求先掌握統(tǒng)計學基礎和數據規(guī)范化等的知識，也必須適用那些適合該項目的分析方法和工具。
最后，一個良好的管理數據的結果通過數據共享，我們可以使數據為更多的人所了解和使用，分享只有使一個知識生態(tài)協(xié)作社區(qū)，可以分享數據之間的優(yōu)缺點感想，也有利于提高數據集的質量和價值。當我們分享和維護我們的數據，就使這個數據重要又有用。我們可以在一些公共的平臺中分享自己的管理數據，也可以使用其他人的管理數據，從中學習更多的數據處理技巧和系統(tǒng)思考的方法。這樣最終將收益于更立體的數據圖形和分析結論，同時也能不斷提升我們對于數據的掌控能力。
總之，在數據管理過程中我們需要注重數據的來源、規(guī)范，以及在數據分析方法上的合理使用，同時注重數據的交流和共享，這都是管理數據必備的材料和方法。通過對以上過程的細致分析和總結，不僅能夠成功地管理數據，還能幫助大家更好的運用數據輔助自己的工作和生活，這是管理數據的最終目標。
大數據與管理心得體會篇三
管理數據已成為當今現代化社會的重要組成部分，人們通過對數據的沉淀和分析，不斷地提升自身的管理水平和決策智慧。在這樣一個快速變化的時代，對管理數據的體會成為了關鍵，本文將分享個人在管理數據方面的心得和感悟。
第二段：數據收集
數據收集是管理數據的第一步，也是基礎性的過程。在此過程中，正確的數據來源和收集手段的選取至關重要。數據唯一性和準確性是衡量數據價值的核心要素，因此我們需要保證數據來源的可靠性和數據準確性的高度。在數據源選定的同時，采用科學的收集手段和技術工具也要被重視，以確保所收集到的數據能夠真實反映所需數據。數據收集的便捷性也是另一個方面，例如，利用終端設備和大數據平臺可進行智能化管理，懂得選取相應的工具和技術也許能為數據收集提供更多便利。
第三段：數據整理
數據整理是對收集的數據進行分類整理，以便分析和應用。數據整理需要針對數據特性進行分類，例如數值型數據的累加、平均值標準差、離散程度等統(tǒng)計指標。對于非數值型數據，我們要注重分類處理，以透明化、可讀性為出發(fā)點，增加數據分析的可信度和可操作性。數據整理不僅包括數據格式規(guī)范統(tǒng)一和缺失值處理的技術，也需要轉化為業(yè)務模型。這樣以便更好地利用數據；而且業(yè)務模型更能滿足不同需求下的數據應用。
第四段：數據分析
數據分析是對整理后的數據進行深入思考和研究，以發(fā)現數據的內在規(guī)律和意義。數據分析的本質是為了找到問題解決方案和優(yōu)化策略，針對數據的特征和難點，我們選取相應的數據分析技術，例如，聚類分析、分類算法、關聯分析、預測分析以及聚合分析等等。數據分析的重點是發(fā)現價值性的數據信息，幫助我們實現數據決策，優(yōu)化策略和改善績效。
第五段：數據應用
數據應用是數據運用可能的末尾，助力我們在現實場景中做出正確決策，實現業(yè)務的優(yōu)化和升級。數據應用涉及到以下幾個部分：數據的展現、監(jiān)控、報告和維護等。數據展現既注重精細，也注重數據的可呈現性；數據的監(jiān)控需要及時對數據進行監(jiān)控和監(jiān)管，以確保數據可靠地使用；報告需要真實、簡潔地反映數據狀況和預測；維護需要定期進行數據的更新和公開，以便保持數據的可靠性和準確性。
結尾段：
在這個由數據主導的時代，管理數據成為當今社會發(fā)展的必要選擇。在經過一系列的數據獲取、整理、分析和應用過程后，我們能夠深刻理解數據的意義和價值，并從中找到問題的答案和解決方案，為我們實現更高質量的業(yè)務創(chuàng)新打下良好基礎。
大數據與管理心得體會篇四
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(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，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據與管理心得體會篇五
數據管理，在當今信息時代的發(fā)展中變得越來越重要。數據是企業(yè)的寶貴資產，而數據管理的好壞直接關系到企業(yè)的競爭力和發(fā)展?jié)摿ΑＴ谕ㄟ^學習與實踐，我對數據管理方面有了更深入的了解與體會。
首先，數據管理是一個集合性的工作，需要協(xié)同合作。數據的獲得、整理、分析和運用，都需要多個環(huán)節(jié)的協(xié)調與合作。每個環(huán)節(jié)的人員都需要充分溝通交流，互相協(xié)作，才能夠保證數據管理的實施有效。這要求我們在實踐中要加強團隊合作，提高信息交流與溝通的能力。
其次，數據管理需要科學有效的方法。數據管理不僅僅是機械的進行數據收集與整理，更需要有科學的方法與工具來進行數據分析，挖掘數據背后的關聯與規(guī)律。通過科學有效的方法，我們可以更好地理解數據的價值，從而更好地應用于決策和創(chuàng)新當中。
此外，數據管理需要精確和規(guī)范。數據是企業(yè)運營和發(fā)展的指揮棒，因此數據的準確性和規(guī)范性至關重要。數據的準確性直接影響到決策的準確性，而規(guī)范性則影響到數據的可比性和可信度。通過嚴格控制數據的準確性和規(guī)范性，可以有效提升數據管理的質量和價值。
另外，數據管理需要長期持續(xù)的投入。數據管理不是一次性的過程，而是需要長期的持續(xù)投入和跟進。數據需要不斷地更新和維護，數據管理工作也需要根據不同的時期和需求來不斷優(yōu)化和完善。只有長期持續(xù)地投入，才能夠保持數據管理的有效性和可持續(xù)性。
最后，數據管理需要注重隱私和安全。隨著信息技術的發(fā)展，個人和企業(yè)的數據越來越容易被泄露和濫用。因此，在數據管理過程中，我們需要注重保護數據的隱私和安全。合理設定權限和加密保護等措施，可以有效避免數據的濫用和泄露，保護個人和企業(yè)的權益。
總之，數據管理是企業(yè)發(fā)展和競爭的重要環(huán)節(jié)。通過對數據管理的學習與實踐，我深刻認識到了數據管理的集體性、科學性、準確性、規(guī)范性、持續(xù)性和安全性等方面的重要性。在今后的工作中，我將繼續(xù)加強對數據管理的學習與實踐，為企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新做出更大的貢獻。
大數據與管理心得體會篇六
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據的心得體會篇2
大數據與管理心得體會篇七
數據管理是現代社會中一項重要的任務，它對于企業(yè)、政府機構以及個人來說都至關重要。在我參與數據管理工作的過程中，我深深體會到了數據管理的重要性和相關技巧。以下是我對于數據管理的一些心得體會。
首先，數據管理需要有清晰的目標和戰(zhàn)略。在這個信息爆炸的時代，數據量龐大且不斷增長，因此，沒有一個明確的數據管理目標將導致混亂和無效的數據管理工作。我們需要明確我們希望達到的目標是什么，然后制定相應的戰(zhàn)略和計劃。例如，我們可以設定減少數據冗余和重復的目標，以提高效率和節(jié)省存儲空間，或者設定提高數據質量和準確性的目標，以確保決策的可靠性。
其次，有效的數據管理需要合適的技術工具和系統(tǒng)支持。現代技術發(fā)展日新月異，我們可以利用數據庫管理系統(tǒng)、數據倉庫以及數據挖掘工具等專業(yè)軟件來幫助我們管理、分析和利用數據。這些工具能夠幫助我們更好地存儲、檢索和分析海量數據，提高工作效率和決策的準確性。然而，選擇合適的技術工具和系統(tǒng)對于數據管理的成功也至關重要。
第三，數據管理需要建立有效的數據安全措施。由于數據涉及到公司的核心業(yè)務、個人隱私等重要信息，因此，數據安全必須放在首位。我們需要建立完善的數據安全策略，包括數據備份、防火墻、訪問控制等措施，以確保數據不被損壞、丟失或泄露。另外，員工的數據安全意識培訓也是數據管理中非常重要的一環(huán)。
第四，數據管理需要持續(xù)的監(jiān)控和改進。數據管理并非一次性的任務，而是一個持續(xù)的過程。我們需要定期對數據進行監(jiān)控和評估，以了解數據質量、完整性和準確性的情況，并根據評估結果對數據進行必要的改進和優(yōu)化。此外，我們還需要及時關注新的技術發(fā)展和行業(yè)趨勢，以不斷提升數據管理的水平。
最后，數據管理需要合理分工和團隊合作。數據管理是一項復雜的工作，不同的人具有不同的專業(yè)技能和經驗，因此，合理分工和團隊合作對于數據管理的成功至關重要。我們需要根據員工的特長和興趣來合理分配任務，并注重團隊的溝通和配合，以確保數據管理工作的順利進行。
綜上所述，數據管理是一項重要且復雜的任務，需要有明確的目標和戰(zhàn)略，使用合適的技術工具和系統(tǒng)，建立有效的數據安全措施，持續(xù)監(jiān)控和改進，以及合理分工和團隊合作。只有做到這些，我們才能更好地管理和利用數據，提高工作效率和決策的準確性，從而取得更好的成果。數據管理是一項需要不斷學習和提升的技能，希望通過我的學習和實踐，能夠不斷完善自己的數據管理能力。
大數據與管理心得體會篇八
隨著時代的發(fā)展，大數據的概念越來越被廣泛地應用于各個領域。財務管理作為企業(yè)運營中非常重要的一環(huán)，也開始注重大數據的應用。在過去的工作經驗中，我深刻地認識到大數據對于財務管理的重要性，探索出一些心得和體會，現在與大家分享。
第二段：認識到大數據的重要性
在日常工作中，我們需要收集、整合、分析大量的數據并及時準確地做出決策。自從應用大數據技術后，我們可以處理更多數據、更深入地分析信息、更準確地預測未來。而且在日常會計工作中，大數據技術也能夠方便地核對數據、自動提醒錯漏、及時預警風險等。這也讓我認識到了大數據在財務管理中的重要性。
第三段：應用大數據分析進行預測
大數據分析的能力給我們帶來了實時準確的信息，這對財務管理的決策和風險控制具有重要的作用。通過分析大數據，我們可以準確地預測未來發(fā)展趨勢，這對于企業(yè)的財務決策是非常重要的。尤其在同行競爭激烈的情況下，準確的預測有可能為企業(yè)爭取到先機。
第四段：大數據的應用讓財務工作更高效
隨著大數據技術的應用，我們的財務管理工作變得更為高效。以平時的賬務報告為例，手工核對日子比較耗時，而現在我們能夠使用大數據應用程序直接處理收集的數據，這不僅減少了工作的難度，也加快了整個流程的速度。此外，我們也可以通過財務報表分析找出風險或利潤的來源，這對于企業(yè)的決策也有很大的支持作用。
第五段：總結和展望
在發(fā)掘和應用大數據的過程中，我們對大數據技術進行了了解和熟悉，進一步增強了財務管理的能力。同時，在應用大數據的同時，我們也發(fā)現在日常工作中有些問題仍需思考。比如，企業(yè)需要保護有價值的數據以及慢慢培養(yǎng)在大數據的分析方面的技能。因此，我們應該不斷學習最新的技術和應用方法，提高自己的技能水平，更好地應對企業(yè)發(fā)展的需要。
大數據與管理心得體會篇九
近年來，隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據已逐漸成為人們生活中的一個熱門話題。而《大數據》這本書，作為一部關于大數據的權威著作，讓我對大數據有了更深入的認識與理解。通過閱讀這本書，我不僅對大數據的概念有了一定的了解，更發(fā)現了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)，并對個人隱私保護等問題產生了思考。
首先，本書對大數據的概念進行了詳盡的闡述。大數據并不只是指數量龐大的數據，更重要的是指利用這些數據進行分析、挖掘和應用的過程。這本書通過實際案例和統(tǒng)計數據，將數據的價值和潛力展示給讀者。它告訴我們，大數據的處理能力和分析能力將會顯著地提升人類社會的效率和智能化水平。
其次，本書探討了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)。在商業(yè)領域，大數據的應用已經為企業(yè)帶來了更多的商機和競爭優(yōu)勢。通過分析消費者的購買記錄、興趣愛好以及社交媒體的內容，企業(yè)能夠更準確地把握用戶的需求，為用戶提供個性化的服務。然而，由于大數據的處理涉及到海量的數據、復雜的算法以及龐大的計算能力，公司需要具備相關技能和資源才能有效地利用大數據。在政府領域，大數據也能夠幫助政府提供更高效的公共服務，更好地理解民眾的需求。然而，大數據的應用也引發(fā)了隱私保護和數據安全等問題，需要政府制定相關法律法規(guī)來保護個人隱私和數據安全。
再次，本書對大數據對個人隱私保護的問題進行了探討。隨著大數據的發(fā)展，人們的個人信息被不斷收集、分析和應用，我們的隱私已經受到了嚴重的侵犯。而大數據的應用具有隱私泄露的潛在風險，人們需要保護自己的個人隱私。為了解決這一問題，政府和企業(yè)需要共同努力，加強信息安全和隱私保護的技術手段。同時，人們也應該提高自己的信息安全意識，合理使用網絡和社交媒體，避免個人信息的泄露。
最后，本書還介紹了大數據對社會的影響。大數據的廣泛應用，改變了人們的生活方式和工作方式。我們的社會變得更加數字化、智能化。例如，在醫(yī)療領域，大數據的應用使得醫(yī)生可以更準確地進行病情診斷和治療方案選擇。在城市規(guī)劃方面，大數據的應用使城市更加智能化，提高了公共交通的運營效率和人們的生活質量。然而，大數據的應用也帶來了一些問題，如信息不對稱和社會不平等等。對于這些問題，我們需要進一步研究和探索，以找到解決之道。
綜上所述，《大數據》這本書給我留下了深刻的印象。通過閱讀這本書，我對大數據有了更深入的認識與理解，了解到了大數據的概念、應用與挑戰(zhàn)，并開始思考大數據對于個人隱私保護和社會的影響。我相信，隨著大數據技術的不斷發(fā)展，大數據將進一步改變我們的生活和工作方式，為我們帶來更多的便利和創(chuàng)新。我們需要不斷學習和探索，以適應這個數字化時代的要求。
大數據與管理心得體會篇十
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍?？墒?，有一個很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開?？墒窃谶@些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的?？墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年，人們生活水平提高了，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉?？赐旰笠灿X得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題?；蛟S對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
大數據心得體會篇4
大數據與管理心得體會篇十一
大數據講座學習心得
大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代帶來的挑戰(zhàn)與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業(yè)的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。
在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變。“大數據”通過對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯網“智商”，這使得互聯網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業(yè)的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業(yè)更有利的決策，使得這些企業(yè)擁有更強的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計算、物聯網之后it產業(yè)又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業(yè)社會時代，隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向。
首先，“大數據”究竟是什么？它有什么用？這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了。“大數據”的“大”不僅是單單純純指數量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現在數據信息是海量信息，且在動態(tài)變化和不斷增長之上。同時“大數據”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據，其是一種泛化的數據描述形式，有別于以往對于數據信息的表達，大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規(guī)模超過tb級的數據信息等。
一、學習總結
1． 大數據的定義
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
一、什么是大數據？
百度百科中是這么解釋的：大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。
大數據在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關注的原因，從各種渠道了解了大數據以后，就決定開始學習了。
二、開始學習之旅
在科多大數據學習這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數據標準制定專家組成員，也是一家企業(yè)的大數據架構師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經常給我們講一些項目中的感受和經驗，果然面對面上課效果好！
如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統(tǒng)不斷的練習，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學，到后來慢慢就入門了，學習起來就容易多了，堅持練習，最重要的就是堅持。
大數據與管理心得體會篇十二
Hadoop作為大數據領域中的重要工具，其開源的特性和高效的數據處理能力越來越得到廣泛的應用。在實際應用中，我們對Hadoop的使用也逐步深入，從中汲取了許多經驗和教訓。在此，我會從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面分享一下我的心得體會。
一、搭建Hadoop集群
搭建Hadoop集群是整個數據處理的第一步，也是最為關鍵的一步。在這一過程中，我們需要考慮到硬件選擇、網絡環(huán)境、安全管理等方面。過程中的任何一個小錯誤都可能會導致整個集群的崩潰?；谶@些考慮，我們需要進行詳細的規(guī)劃和準備，進行逐步的測試和驗證，確保能夠成功地搭建起集群。
二、數據清洗
Hadoop的數據處理能力是其最大的亮點，但在實際應用中，數據的質量也是決定分析結果的關鍵因素。在進行數據處理之前，我們需要對數據進行初步的清洗和預處理。這包括在數據中發(fā)現問題和錯誤，并將其糾正，以及對數據中的異常值進行排除。通過對數據的清洗和預處理，我們可以提高數據的質量，確保更加準確的分析結果。
三、分析處理
Hadoop的大數據處理能力在這一階段得到了最大的展示。在進行分析處理時，我們首先需要確定分析目標，并對數據進行針對性的處理。數據處理的方式包括數據切分、聚合、過濾等。我們還可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具進行分析計算。在處理過程中，我們還需要注意對數據的去重、篩選、轉換等方面，從而得到更為準確的結果。
四、性能優(yōu)化
在使用Hadoop進行數據處理的過程中，內存的使用是其中重要的方面。我們需要在數據處理時對內存使用進行優(yōu)化，提高算法的效率。在數據讀寫和網絡傳輸等方面，我們也需要盡可能地提高其效率，來增強Hadoop的處理能力。這一方面需要的是合理的調度策略、良好的算法實現、有效的系統(tǒng)測試等方面的支持。
五、可視化展示
通過對數據的處理和分析，我們需要對獲得的結果進行展示。在這一方面，我們可以使用Hadoop提供的一系列Web界面進行展示，同時還可以利用一些可視化工具將數據進行圖像化處理。通過這些方式，我們可以更加直觀地觀察到數據分析的結果，從而更好地應用到實際業(yè)務場景中。
總之，Hadoop的應用已逐漸地從科技領域異軍突起，成為處于大數據領域變革前沿的重要工具。在實際應用中，我從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面體會到了很多經驗和教訓，不斷地挑戰(zhàn)和改進我們的技術與思路，才能更好地推動Hadoop的應用發(fā)展。
大數據與管理心得體會篇十三
隨著云計算和物聯網的日漸普及，大數據逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數據質量和精度。由此，數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會，希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰(zhàn)。
第二段：數據預處理的重要性
作為數據挖掘的第一步，預處理的作用不能被忽視。一方面，在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確，需要通過數據預處理來清理和過濾；另一方面，數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式，將原始數據轉化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。
第三段：常用的數據預處理方法
數據預處理的方法有很多，要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中，用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中，數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等；而離散化則可以將連續(xù)值離散化為有限個數的區(qū)間值，方便后續(xù)分類和聚類等操作。
第四段：實踐中的應用
雖然看起來理論很簡單，但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數據處理中，還需要經常性地檢查和驗證處理結果，確保數據質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步，它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中，我們需要結合具體業(yè)務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法，同時也需要不斷總結經驗，提高處理效率和精度?？傊瑪祿A處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通過正確的方式和方法，才能獲得可靠和準確的數據信息。
大數據與管理心得體會篇十四
隨著信息技術的飛速發(fā)展，大數據越來越成為一個熱門話題，以其海量、高速、多樣化和價值挖掘四個特點，吸引著越來越多的人關注。作為一個信息管理專業(yè)的學生，在學習了大數據相關課程并進行實際實踐之后，我對于大數據的感受愈加深刻，本文就是對大數據的一些心得總結。
第二段：大數據的價值
大數據的價值，不僅體現在了數據的存儲和處理能力上，更體現在了對于數據的價值提升和利用上。以商業(yè)為例，通過對于海量數據的分析，企業(yè)可以更好地了解市場的需求和趨勢，做到精確營銷，提高營收。在醫(yī)療、安防等領域，大數據的運用更是可以讓治療更加精準、安全，社會治安更有保障。總之，大數據為各種行業(yè)的發(fā)展注入了新的生機和動力。
第三段：挑戰(zhàn)與機遇
但是，隨著大數據應用的深入，也帶來了諸多挑戰(zhàn)。首先是數據質量問題，由于日積月累的數據泛濫，其中也不乏數據噪音、數據缺失等不良信息，如何去除雜質提升數據質量成為重要問題。其次，數據安全也成為了一個讓人頭疼的問題，因為數據傳輸和存儲中的漏洞，容易被黑客攻擊，這也是大數據的一大風險。但是，與此同時，機遇與挑戰(zhàn)并存。對這些問題的解決，需要通過技術的革新和人才的培養(yǎng)，正是大數據行業(yè)發(fā)展的良機，也為我們提供了更多的機會。
第四段：大數據技術
大數據技術是支撐大數據應用的重要基礎。在處理海量數據上，傳統(tǒng)的關系型數據庫已經無法滿足需求，而Hadoop、NoSQL、Spark等大數據技術的進入，大幅降低了海量數據的處理成本和時間，極大地提高了業(yè)務智能分析的能力，為大數據的廣泛應用提供了技術支持。但是，由于技術本身具有復雜性和高技術含量，因此需要不斷地探索、應用、完善，如此才能推動新技術的創(chuàng)新和發(fā)展。
第五段：未來展望
目前，大數據的應用逐漸趨于成熟，從數據收集、整理、處理到數據分析都得到了較好的落實，但是，這只是大數據發(fā)展的小小起步，未來大數據還將更廣泛地應用于各個領域。在大數據的推動下，人工智能、物聯網等新興技術也會迎來新的發(fā)展機遇。因此，我們需要不斷地學習和積累經驗，在專業(yè)性技能的基礎上增加創(chuàng)造性思維和創(chuàng)新意識，以適應大數據時代的發(fā)展。
總結：
大數據是一個浩瀚無比的世界，它帶來了巨大的價值和機遇，但也同時伴隨著種種挑戰(zhàn)和風險。在大數據時代，只有通過不斷學習、完善技能，才能適應和引領時代的變革，讓大數據為人類的生產和生活帶來更大的便利和奇跡。
大數據與管理心得體會篇十五
隨著數字化時代的到來，大數據已逐漸成為政務管理的重要手段。政府可以通過收集、分析和利用大數據，為政策制定、資源配置和服務優(yōu)化等方面提供有力支撐。大數據技術的應用，已成為政府有力的助手，改變了政府運行方式，提升了政府服務效能，促進了政府與公民之間的聯系和交流。
第二段：大數據在政府決策上的作用
政府需要面對許多復雜的問題，大數據技術的應用能夠為政府決策提供實時、準確的信息和數據支持。政府可以以大數據技術為依托，通過數據挖掘、分析和模擬等手段，對社會、經濟、環(huán)境等方面進行深入探索，進而提煉出有效的決策方案。同時，大數據技術的應用可以幫助政府調整政策，優(yōu)化民生服務，提升政府的形象和信譽。
第三段：大數據在政府管理中的應用
政府管理需要處理大量的數據信息，信息數量龐大且多樣化。大數據技術的應用，可以幫助政府建立數據中心，通過數據采集、分類、存儲、共享和加工等方式，實現對數據的精細管理。通過數據的精細管理，政府能夠更高效地運營和管理政府服務，優(yōu)化公共資源配置，提升效能。
第四段：大數據在政府服務中的應用
在政府服務中大數據有著廣泛而深遠的應用。比如，在社會保障領域，政府可以利用大數據技術實現對各類社會保障信息的分析，以便更好地管控和優(yōu)化社會保障服務。在城市管理中，大數據可為政府提供精準的交通流量、環(huán)境質量、城市治理問題等信息，以便制定更加有效的城市管理政策。大數據技術的應用，將會推動政府服務的質量與效率，更好地滿足公民日益增長的各種需求。
第五段：大數據技術應用面臨的挑戰(zhàn)
大數據技術的應用，還面臨著安全、隱私等方面的挑戰(zhàn)。政府在使用大數據技術時必須保證數據的安全和保密，防止數據泄露、濫用、篡改等問題的發(fā)生。同時，政府還需考慮合規(guī)性和道德等方面的問題，確保數據的合法性與道德性。只有在解決好這些問題，政府才能充分發(fā)揮大數據技術的應用潛力，更好地服務公民。
總結：
大數據技術的應用，對政府服務、政策制定、資源配置等方面都有非常重要的意義。同時，使用大數據技術，也存在多重挑戰(zhàn)，政府應該注重解決這些挑戰(zhàn)，才能更好地利用大數據服務于公民。在數字時代，隨著大數據技術的不斷發(fā)展和應用，政府將會以更加高效的方式運行和管理，為公民帶來更加精準、便捷的服務。
大數據與管理心得體會篇十六
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件
問題四：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2 圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法: 圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器” 成自己的sql server服務器名稱行sql servermanagement studio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了
二、心得體會
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析 hadoop學習原理
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協(xié)作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結
，大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中，隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語
大數據與管理心得體會篇十七
《大數據時代》心得體會
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵?。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業(yè)業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書
——讀《大數據時代》有感及所思
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(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，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來?！霸谛祿r代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部 車民
2013年11月10日
一、學習總結
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
大數據與管理心得體會篇十八
近年來，隨著科技的迅速發(fā)展和互聯網的普及，大數據已經逐漸成為企業(yè)決策和市場營銷的利器。在這個信息爆炸的時代，大數據的應用給企業(yè)帶來了巨大的商機和競爭優(yōu)勢。然而，如何正確運用和分析大數據成為了當前企業(yè)面臨的難題。在我從事市場營銷工作的過程中，我慢慢積累了一些關于大數據營銷的心得體會。
第二段：數據收集與分析
在大數據時代，數據的收集和分析是非常重要的環(huán)節(jié)。對于企業(yè)來說，了解消費者的購買行為和偏好是制定營銷策略的基礎。通過互聯網和移動設備等信息渠道的廣泛應用，企業(yè)可以獲得大量的數據資源。在數據收集方面，企業(yè)需要通過合法的途徑獲得用戶的授權，并且保護用戶的隱私安全。對于數據分析，企業(yè)需要依靠先進的數據分析工具和技術，將龐大的數據量轉化為有意義的商業(yè)價值，并深度挖掘數據背后的關聯關系和消費者行為特點。
第三段：個性化營銷
大數據時代的一個重要特點是個性化營銷的實施。通過大數據分析，企業(yè)可以準確了解消費者的需求和興趣，從而為其提供更加個性化的產品和服務。個性化營銷不僅可以提高消費者的購買滿意度，還可以增加企業(yè)的用戶粘性和忠誠度。例如，在電商平臺，通過分析用戶的瀏覽和購買記錄，企業(yè)可以為用戶推薦感興趣的商品，提高用戶的購買轉化率。個性化營銷的實施需要企業(yè)具備良好的數據分析能力和精準的營銷策略。
第四段：精準投放與實時監(jiān)控
大數據營銷的另一個重要優(yōu)勢是精準投放和實時監(jiān)控。通過大數據分析，企業(yè)可以更加精確地確定目標受眾和投放渠道，避免資源的浪費和效果的缺失。同時，企業(yè)可以依靠實時數據監(jiān)控市場反饋，及時調整營銷策略和方案，提高市場反應的速度和精度。例如，在線廣告投放中，企業(yè)可以根據用戶的興趣和行為特點進行定向廣告投放，提高廣告的點擊和轉化率。精準投放和實時監(jiān)控可以幫助企業(yè)更好地運用有限的資源，取得更好的市場效果。
第五段：隱私保護與道德問題
大數據營銷的廣泛應用也伴隨著隱私保護和道德問題的關注。企業(yè)在收集和利用大數據的同時，需要遵守相關法律法規(guī)和行業(yè)準則，保護用戶的隱私權益。同時，企業(yè)也需要審慎操作和使用大數據，避免濫用和泄露用戶的個人信息。在大數據營銷實施的過程中，企業(yè)需要時刻關注道德和社會責任，堅持合法、透明和公平的原則，維護消費者利益和行業(yè)形象。
結尾段
總之，大數據營銷是當下企業(yè)必須面對的挑戰(zhàn)和機遇。對于市場營銷人員來說，正確運用和分析大數據是提升競爭力和效率的重要手段。我深刻體會到，在大數據時代，通過科學合理地利用大數據，企業(yè)可以更加深入地了解消費者需求，提供更好的產品和服務，從而取得競爭優(yōu)勢。然而，在推動大數據營銷的同時，也需要關注隱私保護和道德責任，切實維護消費者的權益。只有在科技與道德的雙輪驅動下，大數據營銷才能為企業(yè)帶來長久的商業(yè)價值和社會效益。
大數據與管理心得體會篇一
數據管理在現代社會中扮演著重要的角色。隨著信息技術的快速發(fā)展，海量的數據正加速積累，這些數據的管理對于個人和組織來說都變得至關重要。在過去的幾年里，我在數據管理方面取得了一些經驗和體會，我發(fā)現數據管理不僅是一個技術性的問題，更關乎我們對于信息的理解和利用。通過學習和實踐，我逐漸意識到了數據管理的重要性，也觸摸到了數據管理所帶來的巨大潛力。
首先，我意識到了數據的價值。數據可以被視為一種資源，一個組織獲得競爭優(yōu)勢的重要手段。通過合理地收集、整理和分析數據，組織可以深入了解市場需求、消費者行為和競爭對手的動向，從而做出更有針對性的決策。數據管理不僅關乎數據的存儲和傳輸，更重要的是如何有效地挖掘數據背后的價值。學習數據管理的過程中，我逐漸明白了數據并不是無限重要的，而是需要通過分析和應用才能真正發(fā)揮其作用。
其次，我意識到了數據的隱私和安全問題。在信息爆炸的今天，個人和組織積累了大量的敏感數據，這些數據的安全性和隱私保護變得尤為重要。在學習數據管理的過程中，我深入了解了數據隱私保護的法律法規(guī)，了解了數據泄露和濫用的后果。保護數據的安全性不僅是一個組織的職責，更是個人的責任。我學會了如何采取有效的措施來保護數據的安全，例如加密、訪問權限控制和定期備份等。數據管理不僅是一個技術工作，更是需要我們注重道德和有責任心的行為。
此外，我發(fā)現數據管理還需要加強溝通和合作。數據管理涉及到多個領域的知識和多個部門的合作。在實踐中，我需要與不同的團隊成員和合作伙伴進行溝通和協(xié)作，以確保數據的準確性和一致性。通過與他們的交流，我了解到每個人對于數據的需求和關注點是不同的，需要根據實際情況靈活調整數據管理的策略和方法。數據管理不僅關乎技術能力，更需要我們具備良好的溝通和合作能力，能夠有效地與他人進行協(xié)商和協(xié)調。
最后，我認識到數據管理是一個不斷學習和適應的過程。隨著技術和環(huán)境的變化，數據管理也在不斷發(fā)展和演變。在學習數據管理的過程中，我除了掌握了基本的技術知識，還需要不斷關注新的技術和趨勢。我通過閱讀專業(yè)書籍和參加培訓課程，不斷更新自己的知識和技能。同時，我也要學會適應變化，靈活應對不同的數據管理需求和挑戰(zhàn)。只有不斷學習和適應，我才能在數據管理的領域中保持競爭力。
綜上所述，通過學習和實踐，我逐漸意識到了數據管理的重要性和價值。數據管理不僅涉及到數據的收集和分析，更關乎數據的隱私保護、溝通和合作。數據管理是一個不斷學習和適應的過程，需要我們保持開放的心態(tài)和積極的態(tài)度。只有不斷探索和實踐，我們才能充分利用數據的潛力，為個人和組織帶來更多的價值。
大數據與管理心得體會篇二
數據管理是我們工作生活中必不可少的一部分，無論是研究報告還是公司業(yè)務，都需要在處理大量數據的時候進行科學有效而且規(guī)范的管理。然而，在實際操作的過程中，很多人都會遇到例如冗余數據、缺失數據、格式不規(guī)范等等問題。在這篇文章中，我們將會分享一些關于管理數據的心得體會，希望能夠對大家對數據管理有所幫助。
首先，數據管理應該始于數據的收集與整理，即使一個小的項目也應該先打好數據來源和數據類型的基礎統(tǒng)計工作。收集的數據要經過簡單的處理之后，比如說講其分類，提示關鍵數據特征。這樣才能保證數據的可靠性和準確性。例如，現在有一項數據采集工作要做，那么我們要先列出數據類型（數值，文本，圖片等），再根據數據類型建立對應的數據庫，把收集到的數據分類存入各自對應的數據庫中。
其次，針對已經采集到并存儲到數據庫中的數據，我們需要對數據進行完善和規(guī)范化的處理。這就要求我們在數據管理的過程中將數據做好規(guī)范，比如說格式的統(tǒng)一、合理化使用縮寫和數字符號，方便檢索、比較和分組，也要保證錄入信息的及時性和完整性，使數據的使用更加方便快捷。在管理數據的過程中一定要注重細節(jié)，并學會分類存儲，以防止冗余數據，更好地優(yōu)化數據的利用價值。
第三，科學與技術的發(fā)展給予了數據管理更多的可能性。軟件、算法和模型等等工具對于數據的整理和歸納、信息的提取與發(fā)掘都提供了更多的便捷。例如，我們可以通過使用Excel、SPSS或R等軟件，手動整理數據，在這些工具中不僅可以進行數據的分類、編輯和管理，設計相應的技巧功能以便更加高效地分析和展示數據，也可以通過各種數據挖掘算法預測未來甚至分析情感等等因素。
第四，要注重合理的數據分析方法，這是管理數據不可或缺的一步。分析是數據管理的重要組成部分，不僅可以為我們提供數據的預測，還可以對其進行美化陳述和簡化，使數據轉化為圖表和圖像。這樣做使我們可以更直觀地理解數據，并從數據中獲得更多的思路和觀點。新手們會發(fā)現，使用分析工具的過程相對容易些，但背后的分析邏輯和數據同步更新的管理難度不小，有些要求先掌握統(tǒng)計學基礎和數據規(guī)范化等的知識，也必須適用那些適合該項目的分析方法和工具。
最后，一個良好的管理數據的結果通過數據共享，我們可以使數據為更多的人所了解和使用，分享只有使一個知識生態(tài)協(xié)作社區(qū)，可以分享數據之間的優(yōu)缺點感想，也有利于提高數據集的質量和價值。當我們分享和維護我們的數據，就使這個數據重要又有用。我們可以在一些公共的平臺中分享自己的管理數據，也可以使用其他人的管理數據，從中學習更多的數據處理技巧和系統(tǒng)思考的方法。這樣最終將收益于更立體的數據圖形和分析結論，同時也能不斷提升我們對于數據的掌控能力。
總之，在數據管理過程中我們需要注重數據的來源、規(guī)范，以及在數據分析方法上的合理使用，同時注重數據的交流和共享，這都是管理數據必備的材料和方法。通過對以上過程的細致分析和總結，不僅能夠成功地管理數據，還能幫助大家更好的運用數據輔助自己的工作和生活，這是管理數據的最終目標。
大數據與管理心得體會篇三
管理數據已成為當今現代化社會的重要組成部分，人們通過對數據的沉淀和分析，不斷地提升自身的管理水平和決策智慧。在這樣一個快速變化的時代，對管理數據的體會成為了關鍵，本文將分享個人在管理數據方面的心得和感悟。
第二段：數據收集
數據收集是管理數據的第一步，也是基礎性的過程。在此過程中，正確的數據來源和收集手段的選取至關重要。數據唯一性和準確性是衡量數據價值的核心要素，因此我們需要保證數據來源的可靠性和數據準確性的高度。在數據源選定的同時，采用科學的收集手段和技術工具也要被重視，以確保所收集到的數據能夠真實反映所需數據。數據收集的便捷性也是另一個方面，例如，利用終端設備和大數據平臺可進行智能化管理，懂得選取相應的工具和技術也許能為數據收集提供更多便利。
第三段：數據整理
數據整理是對收集的數據進行分類整理，以便分析和應用。數據整理需要針對數據特性進行分類，例如數值型數據的累加、平均值標準差、離散程度等統(tǒng)計指標。對于非數值型數據，我們要注重分類處理，以透明化、可讀性為出發(fā)點，增加數據分析的可信度和可操作性。數據整理不僅包括數據格式規(guī)范統(tǒng)一和缺失值處理的技術，也需要轉化為業(yè)務模型。這樣以便更好地利用數據；而且業(yè)務模型更能滿足不同需求下的數據應用。
第四段：數據分析
數據分析是對整理后的數據進行深入思考和研究，以發(fā)現數據的內在規(guī)律和意義。數據分析的本質是為了找到問題解決方案和優(yōu)化策略，針對數據的特征和難點，我們選取相應的數據分析技術，例如，聚類分析、分類算法、關聯分析、預測分析以及聚合分析等等。數據分析的重點是發(fā)現價值性的數據信息，幫助我們實現數據決策，優(yōu)化策略和改善績效。
第五段：數據應用
數據應用是數據運用可能的末尾，助力我們在現實場景中做出正確決策，實現業(yè)務的優(yōu)化和升級。數據應用涉及到以下幾個部分：數據的展現、監(jiān)控、報告和維護等。數據展現既注重精細，也注重數據的可呈現性；數據的監(jiān)控需要及時對數據進行監(jiān)控和監(jiān)管，以確保數據可靠地使用；報告需要真實、簡潔地反映數據狀況和預測；維護需要定期進行數據的更新和公開，以便保持數據的可靠性和準確性。
結尾段：
在這個由數據主導的時代，管理數據成為當今社會發(fā)展的必要選擇。在經過一系列的數據獲取、整理、分析和應用過程后，我們能夠深刻理解數據的意義和價值，并從中找到問題的答案和解決方案，為我們實現更高質量的業(yè)務創(chuàng)新打下良好基礎。
大數據與管理心得體會篇四
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(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，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據與管理心得體會篇五
數據管理，在當今信息時代的發(fā)展中變得越來越重要。數據是企業(yè)的寶貴資產，而數據管理的好壞直接關系到企業(yè)的競爭力和發(fā)展?jié)摿ΑＴ谕ㄟ^學習與實踐，我對數據管理方面有了更深入的了解與體會。
首先，數據管理是一個集合性的工作，需要協(xié)同合作。數據的獲得、整理、分析和運用，都需要多個環(huán)節(jié)的協(xié)調與合作。每個環(huán)節(jié)的人員都需要充分溝通交流，互相協(xié)作，才能夠保證數據管理的實施有效。這要求我們在實踐中要加強團隊合作，提高信息交流與溝通的能力。
其次，數據管理需要科學有效的方法。數據管理不僅僅是機械的進行數據收集與整理，更需要有科學的方法與工具來進行數據分析，挖掘數據背后的關聯與規(guī)律。通過科學有效的方法，我們可以更好地理解數據的價值，從而更好地應用于決策和創(chuàng)新當中。
此外，數據管理需要精確和規(guī)范。數據是企業(yè)運營和發(fā)展的指揮棒，因此數據的準確性和規(guī)范性至關重要。數據的準確性直接影響到決策的準確性，而規(guī)范性則影響到數據的可比性和可信度。通過嚴格控制數據的準確性和規(guī)范性，可以有效提升數據管理的質量和價值。
另外，數據管理需要長期持續(xù)的投入。數據管理不是一次性的過程，而是需要長期的持續(xù)投入和跟進。數據需要不斷地更新和維護，數據管理工作也需要根據不同的時期和需求來不斷優(yōu)化和完善。只有長期持續(xù)地投入，才能夠保持數據管理的有效性和可持續(xù)性。
最后，數據管理需要注重隱私和安全。隨著信息技術的發(fā)展，個人和企業(yè)的數據越來越容易被泄露和濫用。因此，在數據管理過程中，我們需要注重保護數據的隱私和安全。合理設定權限和加密保護等措施，可以有效避免數據的濫用和泄露，保護個人和企業(yè)的權益。
總之，數據管理是企業(yè)發(fā)展和競爭的重要環(huán)節(jié)。通過對數據管理的學習與實踐，我深刻認識到了數據管理的集體性、科學性、準確性、規(guī)范性、持續(xù)性和安全性等方面的重要性。在今后的工作中，我將繼續(xù)加強對數據管理的學習與實踐，為企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新做出更大的貢獻。
大數據與管理心得體會篇六
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據的心得體會篇2
大數據與管理心得體會篇七
數據管理是現代社會中一項重要的任務，它對于企業(yè)、政府機構以及個人來說都至關重要。在我參與數據管理工作的過程中，我深深體會到了數據管理的重要性和相關技巧。以下是我對于數據管理的一些心得體會。
首先，數據管理需要有清晰的目標和戰(zhàn)略。在這個信息爆炸的時代，數據量龐大且不斷增長，因此，沒有一個明確的數據管理目標將導致混亂和無效的數據管理工作。我們需要明確我們希望達到的目標是什么，然后制定相應的戰(zhàn)略和計劃。例如，我們可以設定減少數據冗余和重復的目標，以提高效率和節(jié)省存儲空間，或者設定提高數據質量和準確性的目標，以確保決策的可靠性。
其次，有效的數據管理需要合適的技術工具和系統(tǒng)支持。現代技術發(fā)展日新月異，我們可以利用數據庫管理系統(tǒng)、數據倉庫以及數據挖掘工具等專業(yè)軟件來幫助我們管理、分析和利用數據。這些工具能夠幫助我們更好地存儲、檢索和分析海量數據，提高工作效率和決策的準確性。然而，選擇合適的技術工具和系統(tǒng)對于數據管理的成功也至關重要。
第三，數據管理需要建立有效的數據安全措施。由于數據涉及到公司的核心業(yè)務、個人隱私等重要信息，因此，數據安全必須放在首位。我們需要建立完善的數據安全策略，包括數據備份、防火墻、訪問控制等措施，以確保數據不被損壞、丟失或泄露。另外，員工的數據安全意識培訓也是數據管理中非常重要的一環(huán)。
第四，數據管理需要持續(xù)的監(jiān)控和改進。數據管理并非一次性的任務，而是一個持續(xù)的過程。我們需要定期對數據進行監(jiān)控和評估，以了解數據質量、完整性和準確性的情況，并根據評估結果對數據進行必要的改進和優(yōu)化。此外，我們還需要及時關注新的技術發(fā)展和行業(yè)趨勢，以不斷提升數據管理的水平。
最后，數據管理需要合理分工和團隊合作。數據管理是一項復雜的工作，不同的人具有不同的專業(yè)技能和經驗，因此，合理分工和團隊合作對于數據管理的成功至關重要。我們需要根據員工的特長和興趣來合理分配任務，并注重團隊的溝通和配合，以確保數據管理工作的順利進行。
綜上所述，數據管理是一項重要且復雜的任務，需要有明確的目標和戰(zhàn)略，使用合適的技術工具和系統(tǒng)，建立有效的數據安全措施，持續(xù)監(jiān)控和改進，以及合理分工和團隊合作。只有做到這些，我們才能更好地管理和利用數據，提高工作效率和決策的準確性，從而取得更好的成果。數據管理是一項需要不斷學習和提升的技能，希望通過我的學習和實踐，能夠不斷完善自己的數據管理能力。
大數據與管理心得體會篇八
隨著時代的發(fā)展，大數據的概念越來越被廣泛地應用于各個領域。財務管理作為企業(yè)運營中非常重要的一環(huán)，也開始注重大數據的應用。在過去的工作經驗中，我深刻地認識到大數據對于財務管理的重要性，探索出一些心得和體會，現在與大家分享。
第二段：認識到大數據的重要性
在日常工作中，我們需要收集、整合、分析大量的數據并及時準確地做出決策。自從應用大數據技術后，我們可以處理更多數據、更深入地分析信息、更準確地預測未來。而且在日常會計工作中，大數據技術也能夠方便地核對數據、自動提醒錯漏、及時預警風險等。這也讓我認識到了大數據在財務管理中的重要性。
第三段：應用大數據分析進行預測
大數據分析的能力給我們帶來了實時準確的信息，這對財務管理的決策和風險控制具有重要的作用。通過分析大數據，我們可以準確地預測未來發(fā)展趨勢，這對于企業(yè)的財務決策是非常重要的。尤其在同行競爭激烈的情況下，準確的預測有可能為企業(yè)爭取到先機。
第四段：大數據的應用讓財務工作更高效
隨著大數據技術的應用，我們的財務管理工作變得更為高效。以平時的賬務報告為例，手工核對日子比較耗時，而現在我們能夠使用大數據應用程序直接處理收集的數據，這不僅減少了工作的難度，也加快了整個流程的速度。此外，我們也可以通過財務報表分析找出風險或利潤的來源，這對于企業(yè)的決策也有很大的支持作用。
第五段：總結和展望
在發(fā)掘和應用大數據的過程中，我們對大數據技術進行了了解和熟悉，進一步增強了財務管理的能力。同時，在應用大數據的同時，我們也發(fā)現在日常工作中有些問題仍需思考。比如，企業(yè)需要保護有價值的數據以及慢慢培養(yǎng)在大數據的分析方面的技能。因此，我們應該不斷學習最新的技術和應用方法，提高自己的技能水平，更好地應對企業(yè)發(fā)展的需要。
大數據與管理心得體會篇九
近年來，隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據已逐漸成為人們生活中的一個熱門話題。而《大數據》這本書，作為一部關于大數據的權威著作，讓我對大數據有了更深入的認識與理解。通過閱讀這本書，我不僅對大數據的概念有了一定的了解，更發(fā)現了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)，并對個人隱私保護等問題產生了思考。
首先，本書對大數據的概念進行了詳盡的闡述。大數據并不只是指數量龐大的數據，更重要的是指利用這些數據進行分析、挖掘和應用的過程。這本書通過實際案例和統(tǒng)計數據，將數據的價值和潛力展示給讀者。它告訴我們，大數據的處理能力和分析能力將會顯著地提升人類社會的效率和智能化水平。
其次，本書探討了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)。在商業(yè)領域，大數據的應用已經為企業(yè)帶來了更多的商機和競爭優(yōu)勢。通過分析消費者的購買記錄、興趣愛好以及社交媒體的內容，企業(yè)能夠更準確地把握用戶的需求，為用戶提供個性化的服務。然而，由于大數據的處理涉及到海量的數據、復雜的算法以及龐大的計算能力，公司需要具備相關技能和資源才能有效地利用大數據。在政府領域，大數據也能夠幫助政府提供更高效的公共服務，更好地理解民眾的需求。然而，大數據的應用也引發(fā)了隱私保護和數據安全等問題，需要政府制定相關法律法規(guī)來保護個人隱私和數據安全。
再次，本書對大數據對個人隱私保護的問題進行了探討。隨著大數據的發(fā)展，人們的個人信息被不斷收集、分析和應用，我們的隱私已經受到了嚴重的侵犯。而大數據的應用具有隱私泄露的潛在風險，人們需要保護自己的個人隱私。為了解決這一問題，政府和企業(yè)需要共同努力，加強信息安全和隱私保護的技術手段。同時，人們也應該提高自己的信息安全意識，合理使用網絡和社交媒體，避免個人信息的泄露。
最后，本書還介紹了大數據對社會的影響。大數據的廣泛應用，改變了人們的生活方式和工作方式。我們的社會變得更加數字化、智能化。例如，在醫(yī)療領域，大數據的應用使得醫(yī)生可以更準確地進行病情診斷和治療方案選擇。在城市規(guī)劃方面，大數據的應用使城市更加智能化，提高了公共交通的運營效率和人們的生活質量。然而，大數據的應用也帶來了一些問題，如信息不對稱和社會不平等等。對于這些問題，我們需要進一步研究和探索，以找到解決之道。
綜上所述，《大數據》這本書給我留下了深刻的印象。通過閱讀這本書，我對大數據有了更深入的認識與理解，了解到了大數據的概念、應用與挑戰(zhàn)，并開始思考大數據對于個人隱私保護和社會的影響。我相信，隨著大數據技術的不斷發(fā)展，大數據將進一步改變我們的生活和工作方式，為我們帶來更多的便利和創(chuàng)新。我們需要不斷學習和探索，以適應這個數字化時代的要求。
大數據與管理心得體會篇十
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍?？墒?，有一個很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開?？墒窃谶@些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的?？墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年，人們生活水平提高了，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉?？赐旰笠灿X得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題?；蛟S對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
大數據心得體會篇4
大數據與管理心得體會篇十一
大數據講座學習心得
大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代帶來的挑戰(zhàn)與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業(yè)的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。
在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變。“大數據”通過對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯網“智商”，這使得互聯網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業(yè)的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業(yè)更有利的決策，使得這些企業(yè)擁有更強的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計算、物聯網之后it產業(yè)又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業(yè)社會時代，隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向。
首先，“大數據”究竟是什么？它有什么用？這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了。“大數據”的“大”不僅是單單純純指數量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現在數據信息是海量信息，且在動態(tài)變化和不斷增長之上。同時“大數據”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據，其是一種泛化的數據描述形式，有別于以往對于數據信息的表達，大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規(guī)模超過tb級的數據信息等。
一、學習總結
1． 大數據的定義
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
一、什么是大數據？
百度百科中是這么解釋的：大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。
大數據在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關注的原因，從各種渠道了解了大數據以后，就決定開始學習了。
二、開始學習之旅
在科多大數據學習這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數據標準制定專家組成員，也是一家企業(yè)的大數據架構師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經常給我們講一些項目中的感受和經驗，果然面對面上課效果好！
如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統(tǒng)不斷的練習，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學，到后來慢慢就入門了，學習起來就容易多了，堅持練習，最重要的就是堅持。
大數據與管理心得體會篇十二
Hadoop作為大數據領域中的重要工具，其開源的特性和高效的數據處理能力越來越得到廣泛的應用。在實際應用中，我們對Hadoop的使用也逐步深入，從中汲取了許多經驗和教訓。在此，我會從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面分享一下我的心得體會。
一、搭建Hadoop集群
搭建Hadoop集群是整個數據處理的第一步，也是最為關鍵的一步。在這一過程中，我們需要考慮到硬件選擇、網絡環(huán)境、安全管理等方面。過程中的任何一個小錯誤都可能會導致整個集群的崩潰?；谶@些考慮，我們需要進行詳細的規(guī)劃和準備，進行逐步的測試和驗證，確保能夠成功地搭建起集群。
二、數據清洗
Hadoop的數據處理能力是其最大的亮點，但在實際應用中，數據的質量也是決定分析結果的關鍵因素。在進行數據處理之前，我們需要對數據進行初步的清洗和預處理。這包括在數據中發(fā)現問題和錯誤，并將其糾正，以及對數據中的異常值進行排除。通過對數據的清洗和預處理，我們可以提高數據的質量，確保更加準確的分析結果。
三、分析處理
Hadoop的大數據處理能力在這一階段得到了最大的展示。在進行分析處理時，我們首先需要確定分析目標，并對數據進行針對性的處理。數據處理的方式包括數據切分、聚合、過濾等。我們還可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具進行分析計算。在處理過程中，我們還需要注意對數據的去重、篩選、轉換等方面，從而得到更為準確的結果。
四、性能優(yōu)化
在使用Hadoop進行數據處理的過程中，內存的使用是其中重要的方面。我們需要在數據處理時對內存使用進行優(yōu)化，提高算法的效率。在數據讀寫和網絡傳輸等方面，我們也需要盡可能地提高其效率，來增強Hadoop的處理能力。這一方面需要的是合理的調度策略、良好的算法實現、有效的系統(tǒng)測試等方面的支持。
五、可視化展示
通過對數據的處理和分析，我們需要對獲得的結果進行展示。在這一方面，我們可以使用Hadoop提供的一系列Web界面進行展示，同時還可以利用一些可視化工具將數據進行圖像化處理。通過這些方式，我們可以更加直觀地觀察到數據分析的結果，從而更好地應用到實際業(yè)務場景中。
總之，Hadoop的應用已逐漸地從科技領域異軍突起，成為處于大數據領域變革前沿的重要工具。在實際應用中，我從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面體會到了很多經驗和教訓，不斷地挑戰(zhàn)和改進我們的技術與思路，才能更好地推動Hadoop的應用發(fā)展。
大數據與管理心得體會篇十三
隨著云計算和物聯網的日漸普及，大數據逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數據質量和精度。由此，數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會，希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰(zhàn)。
第二段：數據預處理的重要性
作為數據挖掘的第一步，預處理的作用不能被忽視。一方面，在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確，需要通過數據預處理來清理和過濾；另一方面，數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式，將原始數據轉化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。
第三段：常用的數據預處理方法
數據預處理的方法有很多，要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中，用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中，數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等；而離散化則可以將連續(xù)值離散化為有限個數的區(qū)間值，方便后續(xù)分類和聚類等操作。
第四段：實踐中的應用
雖然看起來理論很簡單，但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數據處理中，還需要經常性地檢查和驗證處理結果，確保數據質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步，它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中，我們需要結合具體業(yè)務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法，同時也需要不斷總結經驗，提高處理效率和精度?？傊瑪祿A處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通過正確的方式和方法，才能獲得可靠和準確的數據信息。
大數據與管理心得體會篇十四
隨著信息技術的飛速發(fā)展，大數據越來越成為一個熱門話題，以其海量、高速、多樣化和價值挖掘四個特點，吸引著越來越多的人關注。作為一個信息管理專業(yè)的學生，在學習了大數據相關課程并進行實際實踐之后，我對于大數據的感受愈加深刻，本文就是對大數據的一些心得總結。
第二段：大數據的價值
大數據的價值，不僅體現在了數據的存儲和處理能力上，更體現在了對于數據的價值提升和利用上。以商業(yè)為例，通過對于海量數據的分析，企業(yè)可以更好地了解市場的需求和趨勢，做到精確營銷，提高營收。在醫(yī)療、安防等領域，大數據的運用更是可以讓治療更加精準、安全，社會治安更有保障。總之，大數據為各種行業(yè)的發(fā)展注入了新的生機和動力。
第三段：挑戰(zhàn)與機遇
但是，隨著大數據應用的深入，也帶來了諸多挑戰(zhàn)。首先是數據質量問題，由于日積月累的數據泛濫，其中也不乏數據噪音、數據缺失等不良信息，如何去除雜質提升數據質量成為重要問題。其次，數據安全也成為了一個讓人頭疼的問題，因為數據傳輸和存儲中的漏洞，容易被黑客攻擊，這也是大數據的一大風險。但是，與此同時，機遇與挑戰(zhàn)并存。對這些問題的解決，需要通過技術的革新和人才的培養(yǎng)，正是大數據行業(yè)發(fā)展的良機，也為我們提供了更多的機會。
第四段：大數據技術
大數據技術是支撐大數據應用的重要基礎。在處理海量數據上，傳統(tǒng)的關系型數據庫已經無法滿足需求，而Hadoop、NoSQL、Spark等大數據技術的進入，大幅降低了海量數據的處理成本和時間，極大地提高了業(yè)務智能分析的能力，為大數據的廣泛應用提供了技術支持。但是，由于技術本身具有復雜性和高技術含量，因此需要不斷地探索、應用、完善，如此才能推動新技術的創(chuàng)新和發(fā)展。
第五段：未來展望
目前，大數據的應用逐漸趨于成熟，從數據收集、整理、處理到數據分析都得到了較好的落實，但是，這只是大數據發(fā)展的小小起步，未來大數據還將更廣泛地應用于各個領域。在大數據的推動下，人工智能、物聯網等新興技術也會迎來新的發(fā)展機遇。因此，我們需要不斷地學習和積累經驗，在專業(yè)性技能的基礎上增加創(chuàng)造性思維和創(chuàng)新意識，以適應大數據時代的發(fā)展。
總結：
大數據是一個浩瀚無比的世界，它帶來了巨大的價值和機遇，但也同時伴隨著種種挑戰(zhàn)和風險。在大數據時代，只有通過不斷學習、完善技能，才能適應和引領時代的變革，讓大數據為人類的生產和生活帶來更大的便利和奇跡。
大數據與管理心得體會篇十五
隨著數字化時代的到來，大數據已逐漸成為政務管理的重要手段。政府可以通過收集、分析和利用大數據，為政策制定、資源配置和服務優(yōu)化等方面提供有力支撐。大數據技術的應用，已成為政府有力的助手，改變了政府運行方式，提升了政府服務效能，促進了政府與公民之間的聯系和交流。
第二段：大數據在政府決策上的作用
政府需要面對許多復雜的問題，大數據技術的應用能夠為政府決策提供實時、準確的信息和數據支持。政府可以以大數據技術為依托，通過數據挖掘、分析和模擬等手段，對社會、經濟、環(huán)境等方面進行深入探索，進而提煉出有效的決策方案。同時，大數據技術的應用可以幫助政府調整政策，優(yōu)化民生服務，提升政府的形象和信譽。
第三段：大數據在政府管理中的應用
政府管理需要處理大量的數據信息，信息數量龐大且多樣化。大數據技術的應用，可以幫助政府建立數據中心，通過數據采集、分類、存儲、共享和加工等方式，實現對數據的精細管理。通過數據的精細管理，政府能夠更高效地運營和管理政府服務，優(yōu)化公共資源配置，提升效能。
第四段：大數據在政府服務中的應用
在政府服務中大數據有著廣泛而深遠的應用。比如，在社會保障領域，政府可以利用大數據技術實現對各類社會保障信息的分析，以便更好地管控和優(yōu)化社會保障服務。在城市管理中，大數據可為政府提供精準的交通流量、環(huán)境質量、城市治理問題等信息，以便制定更加有效的城市管理政策。大數據技術的應用，將會推動政府服務的質量與效率，更好地滿足公民日益增長的各種需求。
第五段：大數據技術應用面臨的挑戰(zhàn)
大數據技術的應用，還面臨著安全、隱私等方面的挑戰(zhàn)。政府在使用大數據技術時必須保證數據的安全和保密，防止數據泄露、濫用、篡改等問題的發(fā)生。同時，政府還需考慮合規(guī)性和道德等方面的問題，確保數據的合法性與道德性。只有在解決好這些問題，政府才能充分發(fā)揮大數據技術的應用潛力，更好地服務公民。
總結：
大數據技術的應用，對政府服務、政策制定、資源配置等方面都有非常重要的意義。同時，使用大數據技術，也存在多重挑戰(zhàn)，政府應該注重解決這些挑戰(zhàn)，才能更好地利用大數據服務于公民。在數字時代，隨著大數據技術的不斷發(fā)展和應用，政府將會以更加高效的方式運行和管理，為公民帶來更加精準、便捷的服務。
大數據與管理心得體會篇十六
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件
問題四：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2 圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法: 圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器” 成自己的sql server服務器名稱行sql servermanagement studio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了
二、心得體會
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析 hadoop學習原理
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協(xié)作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結
，大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中，隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語
大數據與管理心得體會篇十七
《大數據時代》心得體會
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵?。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業(yè)業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書
——讀《大數據時代》有感及所思
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(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，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來?！霸谛祿r代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部 車民
2013年11月10日
一、學習總結
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
大數據與管理心得體會篇十八
近年來，隨著科技的迅速發(fā)展和互聯網的普及，大數據已經逐漸成為企業(yè)決策和市場營銷的利器。在這個信息爆炸的時代，大數據的應用給企業(yè)帶來了巨大的商機和競爭優(yōu)勢。然而，如何正確運用和分析大數據成為了當前企業(yè)面臨的難題。在我從事市場營銷工作的過程中，我慢慢積累了一些關于大數據營銷的心得體會。
第二段：數據收集與分析
在大數據時代，數據的收集和分析是非常重要的環(huán)節(jié)。對于企業(yè)來說，了解消費者的購買行為和偏好是制定營銷策略的基礎。通過互聯網和移動設備等信息渠道的廣泛應用，企業(yè)可以獲得大量的數據資源。在數據收集方面，企業(yè)需要通過合法的途徑獲得用戶的授權，并且保護用戶的隱私安全。對于數據分析，企業(yè)需要依靠先進的數據分析工具和技術，將龐大的數據量轉化為有意義的商業(yè)價值，并深度挖掘數據背后的關聯關系和消費者行為特點。
第三段：個性化營銷
大數據時代的一個重要特點是個性化營銷的實施。通過大數據分析，企業(yè)可以準確了解消費者的需求和興趣，從而為其提供更加個性化的產品和服務。個性化營銷不僅可以提高消費者的購買滿意度，還可以增加企業(yè)的用戶粘性和忠誠度。例如，在電商平臺，通過分析用戶的瀏覽和購買記錄，企業(yè)可以為用戶推薦感興趣的商品，提高用戶的購買轉化率。個性化營銷的實施需要企業(yè)具備良好的數據分析能力和精準的營銷策略。
第四段：精準投放與實時監(jiān)控
大數據營銷的另一個重要優(yōu)勢是精準投放和實時監(jiān)控。通過大數據分析，企業(yè)可以更加精確地確定目標受眾和投放渠道，避免資源的浪費和效果的缺失。同時，企業(yè)可以依靠實時數據監(jiān)控市場反饋，及時調整營銷策略和方案，提高市場反應的速度和精度。例如，在線廣告投放中，企業(yè)可以根據用戶的興趣和行為特點進行定向廣告投放，提高廣告的點擊和轉化率。精準投放和實時監(jiān)控可以幫助企業(yè)更好地運用有限的資源，取得更好的市場效果。
第五段：隱私保護與道德問題
大數據營銷的廣泛應用也伴隨著隱私保護和道德問題的關注。企業(yè)在收集和利用大數據的同時，需要遵守相關法律法規(guī)和行業(yè)準則，保護用戶的隱私權益。同時，企業(yè)也需要審慎操作和使用大數據，避免濫用和泄露用戶的個人信息。在大數據營銷實施的過程中，企業(yè)需要時刻關注道德和社會責任，堅持合法、透明和公平的原則，維護消費者利益和行業(yè)形象。
結尾段
總之，大數據營銷是當下企業(yè)必須面對的挑戰(zhàn)和機遇。對于市場營銷人員來說，正確運用和分析大數據是提升競爭力和效率的重要手段。我深刻體會到，在大數據時代，通過科學合理地利用大數據，企業(yè)可以更加深入地了解消費者需求，提供更好的產品和服務，從而取得競爭優(yōu)勢。然而，在推動大數據營銷的同時，也需要關注隱私保護和道德責任，切實維護消費者的權益。只有在科技與道德的雙輪驅動下，大數據營銷才能為企業(yè)帶來長久的商業(yè)價值和社會效益。