大數據心得心得體會(模板9篇)

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大數據心得心得體會(模板9篇)
時間:2023-10-25 07:06:02     小編:HT書生

當我們經歷一段特殊的時刻,或者完成一項重要的任務時,我們會通過反思和總結來獲取心得體會。我們如何才能寫得一篇優(yōu)質的心得體會呢?以下是小編幫大家整理的心得體會范文,歡迎大家借鑒與參考,希望對大家有所幫助。

大數據心得心得體會篇一

段落一:引言(大數據的重要性)

大數據是指海量、高速、多樣化的數據集合,它潛力巨大,能夠為企業(yè)、政府和個人帶來許多機遇。隨著科技的發(fā)展,我們進入了一個數據爆炸的時代,數據量急劇增加,傳統的數據處理方法已不再適用。因此,掌握和利用大數據成為企業(yè)和個人在這個信息時代中走向成功的關鍵。

段落二:大數據的發(fā)展和應用

大數據的發(fā)展展現出驚人的前景和巨大的潛力。大數據技術可以通過收集和分析各種類型的數據,揭示出隱藏在數據中的規(guī)律和信息。在商業(yè)領域,大數據分析可以用于市場預測、客戶行為分析、銷售策略等,幫助企業(yè)更好地了解市場需求,提高決策的準確性和效率。在醫(yī)療領域,大數據技術可以用于疾病預測、個性化治療等方面,為患者提供更好的醫(yī)療服務。在城市管理方面,大數據分析可以幫助政府了解交通擁堵、治安狀況等,從而優(yōu)化城市規(guī)劃和管理。

段落三:大數據的挑戰(zhàn)與應對

然而,面對海量的數據,我們也需要面臨一些挑戰(zhàn)。首先是數據的質量問題,大量的數據中可能存在噪聲、不準確和不規(guī)范的數據,這會影響到數據分析的結果。另外,數據的隱私和安全問題也是一個重要的挑戰(zhàn)。在數據處理過程中,我們需要確保數據的隱私和安全,避免數據被濫用和泄露。此外,數據的處理和分析也需要強大的計算能力和技術支持。面對這些挑戰(zhàn),我們需要通過加強數據質量管理、制定嚴格的數據安全策略和加強技術研究,才能更好地應對。

段落四:利用大數據的經驗與心得

在實際應用過程中,我對利用大數據有了一些心得和經驗。首先,我們需要明確自己的目標,明確要解決的問題和需要的數據類型,然后有針對性地進行數據收集和分析。此外,我們需要注重數據質量的管理,剔除噪聲數據,確保數據的準確性和可信度。同時,我們也應該不斷學習和更新知識,緊跟大數據技術的發(fā)展,以便更好地應對和利用大數據。另外,團隊合作也是很重要的,在大數據分析過程中,團隊成員之間需要互相配合,共同解決問題,取得更好的結果。

段落五:總結

大數據是當今信息時代的核心競爭力,它的發(fā)展和應用給我們帶來了許多機遇和挑戰(zhàn)。我們需要不斷加強對大數據技術的研究和應用,提升數據處理和分析能力,才能更好地應對和利用大數據。同時,我們也應該加強數據質量管理和數據安全保護,確保數據的準確性和隱私安全。只有通過不斷學習和實踐,不斷提升自己的能力,我們才能更好地抓住大數據帶來的機遇,取得成功。

大數據心得心得體會篇二

《大數據時代》心得體會

信息時代的到來,我們感受到的是技術變化日新月異,隨之而來的是生活方式的轉變,我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵?。如今,大數據時代成為炙手可熱的話題。

信息和數據的定義。維基百科解釋:信息,又稱資訊,是一個高度概括抽象概念,是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇,是進行互相交換的內容和名稱,信息的界定沒有統一的定義,但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據:或稱資料,指描述事物的符號記錄,是可定義為意義的實體,它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述,是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”,如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來,數據是原始的處女地,需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā),只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài),大數據時代應運而生。

在大數據時代,大數據時代區(qū)別與轉變就是,放棄對因果關系的渴求,而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”,而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜,導致應用主意只能盡量觀察,而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去,大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為,與數據本身無關,而與數據的解讀者有關,而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進,理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法,處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代,是大數據時代的前提,大數據時代是升華和進化,本質是相輔相成,而并非相離互斥。

數據未來的故事。數據的發(fā)展,給我們帶來什么預期和啟示?金融業(yè)業(yè)天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長,海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來,適應變革,適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力,基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此,建設“數據倉庫”,培養(yǎng)“數據思維”,養(yǎng)成“數據治理”,創(chuàng)造“數據融合”,實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代,從數據中攫取價值,笑看風云變換,穩(wěn)健贏取未來。

一部似乎還沒有寫完的書

——讀《大數據時代》有感及所思

讀了《大數據時代》后,感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式,但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前,我的思想被強烈震撼,不禁戰(zhàn)栗起來?!霸谛祿r代,我們會假象世界是怎樣運作的,然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?!薄半S著由假想時代到數據時代的過渡,我們也很可能認為我們不在需要理論了?!睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y計學的理論和方法,也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興,因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大,太權威,太基本了,我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點,畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。

有偏見”,跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。

當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后,我們可以把樣本變成全部,再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后,似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯,它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話,就讓我很擔心了!《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事??纱髷祿摹安皇且蚬P系,而是相關關系”,“知道是什么就夠了,沒必要知道為什么”,而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立,應該只有一個結果,就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。

可我卻不能拭目以待,像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”,因為我身處其中。問題不解決,我就沒法思考和工作,自然就沒法活了!

更何況還有兩個更可怕的事情。

其二:人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果,那我還不如現在就趁早跳樓。

都是在胡說八道,所謂的擔心根本不存在。但問題出現了,還是解決的好,不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。

所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議:把這本書繼續(xù)寫下去,至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。

合纖部 車民

2013年11月10日

一、學習總結

采用某些技術,從技術中獲得洞察力,也就是bi或者分析,通過分析和優(yōu)化實現

對企業(yè)未來運營的預測。

二、心得體會

在如此快速的到來的大數據革命時代,我們還有很多知識需要學習,許多思維需要轉變,許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中,也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據,需要考慮有多少數字化的數據,又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途?在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子,也許可以利用外部的數據,通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力,順勢,合作共贏。

大數據心得心得體會篇三

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統計學上的常規(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。

大數據心得體會篇2

大數據心得心得體會篇四

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,系統性能分析 hadoop學習原理

大數據飛速發(fā)展時代,做一個合格的大數據開發(fā)工程師,只有不斷完善自己,不斷提高自己技術水平,這是一門神奇的課程。

2、在學習sql的過程中,讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫,也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了,也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深,如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力,上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境,是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結,每個人對自己的分工更加的明確,也鍛煉了我們的團結協作,互幫互助的能力。

3、如果再有機會進行平臺搭建,會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤,在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。

總結

,大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢,在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中,隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新,數據正在呈指數級增長,所有數據的產生形式,都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。

大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢,我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。

三、

結語

大數據心得心得體會篇五

“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??墒牵幸粋€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??墒墙鼛啄?,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。看完后也覺得醍醐灌頂,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

大數據心得心得體會篇六

第一段:引言(200字)

在當今信息時代,大數據已經成為企業(yè)發(fā)展的關鍵因素之一。各種機構和企業(yè)紛紛利用大數據技術,挖掘數據中蘊藏的商機。作為一個人才招聘平臺的創(chuàng)始人,我深知大數據招商的重要性。在大數據招商過程中,我積累了一些心得體會,即將在本文中與大家分享,并希望能給讀者一些啟示。

第二段:策劃階段(200字)

大數據招商要做好策劃,首先要明確自己的目標。我在策劃招商時,常常先分析自己的用戶需求,確定需要哪些數據,并具體明確希望獲得的數據類型和來源。接著,我會進行市場調研,了解競爭對手的數據招商情況,尋找可借鑒的經驗和創(chuàng)新點。然后,我會制定招商策略和行動計劃,明確時間節(jié)點、責任人和執(zhí)行途徑。

第三段:實施階段(300字)

在實施階段,我會注重與潛在數據提供方的溝通和合作。首先,我會進行市場推廣活動,提高品牌知名度,吸引更多的數據提供方。同時,我會與數據提供方進行談判,明確數據的交換和使用方式,確保雙方的利益和合作關系。在合作過程中,我會利用大數據分析技術,挖掘數據中的價值,為數據提供方提供有意義的反饋和報告。

第四段:優(yōu)化階段(300字)

在大數據招商過程中,我了解到持續(xù)優(yōu)化是關鍵。我通過不斷調整招商策略、改進合作模式,與數據提供方建立長期合作關系。同時,我也加強與用戶的溝通,了解用戶的需求和反饋,根據用戶的反饋進行數據的優(yōu)化和創(chuàng)新。此外,我還會持續(xù)關注行業(yè)趨勢,積極尋找新的合作機會和數據招商方式,保持競爭優(yōu)勢。

第五段:總結(200字)

在大數據招商過程中,我學會了戰(zhàn)略規(guī)劃與市場調研的重要性,也領悟到持續(xù)優(yōu)化的重要性。大數據招商并不是一蹴而就的工作,需要我們不斷學習和總結經驗教訓,與合作伙伴實現共贏。同時,大數據招商還需要我們對技術的不斷追求和創(chuàng)新,從而實現數據的最大價值。通過不斷完善策略、優(yōu)化合作模式和持續(xù)開發(fā)新的機會,在大數據招商中取得更大的成功。真正利用大數據,我們才能更好地為用戶提供有意義的數據服務,推動企業(yè)發(fā)展。

大數據心得心得體會篇七

第一段:引言(150字)

隨著互聯網的快速發(fā)展和科技的不斷進步,大數據已經成為人們日常生活中不可或缺的一部分。對學生們而言,學習大數據分析的知識也變得越來越重要。在我大數據學習的過程中,我積累了許多寶貴的經驗和心得體會。在這篇文章中,我將分享一些學習大數據的心得,并探討大數據技術在學習和生活中的應用。

第二段:學習大數據的目的與方法(250字)

學習大數據的主要目的是了解和分析數據,并從中獲取有用的信息。在學習大數據的過程中,我意識到數據的質量對于分析的重要性。我們需要注意數據的來源和準確性,以確保得到的結果是可靠的。另外,學習大數據也需要掌握一些基本的分析方法和工具,如數據挖掘和機器學習算法。這些方法和工具可以幫助我們更好地理解和解釋數據。

學習大數據的方法多種多樣。首先,我們可以參加一些線下或線上的培訓課程,如大數據分析課程或數據科學學位。這些課程可以幫助我們系統地學習大數據的知識和技能。此外,我們還可以通過參加一些實際項目或競賽來鞏固和應用所學的知識。這些實踐經驗對于提高我們的分析能力和解決實際問題非常有幫助。最后,我們還可以利用一些開源的數據分析工具和平臺,如Python、R和Hadoop等,來實踐我們學習到的知識。

第三段:大數據在學習中的應用(300字)

大數據技術在學習中有著廣泛的應用。首先,我們可以利用大數據分析提供的工具和方法來幫助我們更好地管理和利用學習資源。通過分析學生的學習行為和習慣,我們可以了解學生的學習偏好,并根據個體差異提供個性化的學習建議。此外,通過對學生學習行為和成績的分析,我們可以發(fā)現學生的學術問題和挑戰(zhàn),并及時采取措施來改進學生的學習效果。

其次,大數據技術可以幫助學生更好地進行學習評估和挖掘潛力。通過分析學生的學習成績和其他相關數據,我們可以評估學生的學術表現和潛力,為學生提供個性化的學習規(guī)劃和發(fā)展建議。此外,通過對學生的學習數據進行挖掘和分析,我們還可以發(fā)現學生的學科興趣和潛在的職業(yè)方向,幫助他們更好地規(guī)劃未來發(fā)展。

第四段:大數據在生活中的應用(300字)

除了在學習中的應用,大數據技術還在生活中起到了重要的作用。首先,大數據分析可以幫助我們更好地了解消費者行為和市場需求。通過分析大量的消費數據和消費者反饋,企業(yè)可以把握市場動向,提供符合消費者需求的產品和服務。

其次,大數據分析還可以幫助我們更好地管理和規(guī)劃城市發(fā)展。通過分析城市的交通流量、人口分布和環(huán)境污染等數據,政府可以制定更科學合理的城市規(guī)劃和交通管理策略,提高城市的可持續(xù)發(fā)展水平。

另外,大數據技術還可以在醫(yī)療健康領域發(fā)揮重要的作用。通過分析醫(yī)療數據和病患信息,醫(yī)療機構和研究機構可以發(fā)現疾病的潛在原因和治療方法,提高醫(yī)療資源的利用效率,改善醫(yī)療服務的質量和效果。

第五段:結論(200字)

在學習大數據的過程中,我意識到大數據已經滲透到我們的生活中的方方面面。學習大數據不僅可以幫助我們更好地了解和分析數據,還可以在學習和生活中發(fā)揮重要的作用。通過學習大數據,我們不僅可以提高自己的技能和競爭力,還可以為社會的發(fā)展和進步做出貢獻。盡管學習大數據存在一定的挑戰(zhàn),但只要我們抱著積極的態(tài)度并不斷努力學習,我們一定能夠取得成功。

大數據心得心得體會篇八

讀了《大數據時代》后,感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式,但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前,我的思想被強烈震撼,不禁戰(zhàn)栗起來。

“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計學的理論和方法,也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興,因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大,太權威,太基本了,我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點,畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。

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,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”,跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。

當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后,我們可以把樣本變成全部,再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后,似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯,它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話,就讓我很擔心了!

《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系,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?!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。

還好我知道自己對什么統計學、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。

大數據的心得體會篇4

大數據心得心得體會篇九

隨著信息化時代的到來,大數據已經成為我們生活中的重要組成部分。在這個信息爆炸的時代,如何理性看待數據和應用數據,已經成為時代賦予我們的一項重要的任務。本文將由我從實際出發(fā),結合自己的社會實踐,總結一下大數據考察的體會與感悟。

第二段:大數據的概念及應用

大數據,在IT領域是指無法通過傳統的軟件工具進行處理的大規(guī)模異構數據。大數據采集的數據可以來自各種途徑,包括社交媒體、傳感器等。大數據的應用領域也日漸擴大,包括金融、醫(yī)療、教育等行業(yè)。其主要應用體現在銷售預測、風險評估、醫(yī)學研究、教育分析等方面。

第三段:大數據考察的過程

大數據考察是對數據的收集、清理、分析、處理和應用的一種復合性工作。我們在考察大數據時要注意的問題有以下幾點:

(1)不要遺漏數據來源:數據采集的來源非常重要,在考察數據時,我們要注意所有可能的來源,以保證數據全面性。

(2)確保數據準確性:準確性是數據考察的核心問題,我們需要確保數據的準確性,避免被虛假或有誤導性的數據所平衡。

(3)要重視結論的可靠性:好的數據分析應該是建立在可靠數據基礎之上的,良好的數據校驗過程也能夠最大程度避免犯錯。

(4)集體討論優(yōu)于個人決策: 在大數據考察過程中,集體討論優(yōu)先于個人決策,以確保每一個步驟都得到盡善盡美的處理和應用。

第四段:大數據考察的領悟

在大數據考察中,我們不僅僅只是處理數據,更是在學習數據背后故事和發(fā)現數據的價值。數據統計有時候是單調枯燥的,但我們要學會被數據所驅動,帶領我們發(fā)現意想不到的結果。

此外,大數據也有助于我們發(fā)現問題,找到解決方法,尤其對于創(chuàng)新型的行業(yè)來說,大數據有著無限的潛能。

第五段:結尾

總而言之,大數據考察是我們在信息化時代所要面對的新任務之一。在考察大數據時,我們不能只是關心表層的數字,而應該要更多地去考慮其背后的意義和價值。最后,我們應該始終以數據為中心,使用數據來幫助我們做出更加精確、可靠的決策,以達到更好的生產、生活結果。

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