在工作和學(xué)習(xí)中，我們常常需要編寫各種類型的報(bào)告。一個(gè)好的報(bào)告應(yīng)該能夠提供有針對(duì)性的推薦和建議，幫助讀者做出決策。以下是小編為大家收集的報(bào)告范文，供大家參考。請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接查看具體內(nèi)容。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇一
前期在管理信息部的牽頭組織下，我部申請(qǐng)將“貴金屬交易潛在客戶挖掘”項(xiàng)目為大數(shù)據(jù)分析示范項(xiàng)目，希望以貴金屬業(yè)務(wù)為切入點(diǎn)，探索大數(shù)據(jù)分析在金融市場(chǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用。隨著項(xiàng)目的推進(jìn)，我對(duì)數(shù)據(jù)分析在貴金屬業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用有了簡(jiǎn)單認(rèn)識(shí)，但仍局限于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)表的統(tǒng)計(jì)、加工。通過本次的學(xué)習(xí)，加深了對(duì)我行大數(shù)據(jù)服務(wù)體系建設(shè)方案的了解，初步掌握了大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)、方法流程，并嘗試應(yīng)用工具開展簡(jiǎn)單的分析工作，主要學(xué)習(xí)成果總結(jié)如下：
一、深入理解我行大數(shù)據(jù)體系建設(shè)方案。
今年年初，行黨委審議通過了大數(shù)據(jù)分析的總體思路和實(shí)施方式，即建設(shè)“一個(gè)平臺(tái)、一套機(jī)制、一支隊(duì)伍”，以數(shù)據(jù)分析示范項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)，帶動(dòng)“一個(gè)平臺(tái)、一套機(jī)制、一支隊(duì)”滾動(dòng)發(fā)展，逐步建立完善大數(shù)據(jù)分析服務(wù)體系。經(jīng)管理信息部及軟件開發(fā)中心2年的不懈努力下，我行大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)平臺(tái)已搭建完成，為數(shù)據(jù)分析人員提供了一站式數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)，同時(shí)也初步形成了一套健全的運(yùn)營(yíng)管理機(jī)制保障高效優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)服務(wù)，包括分析用戶管理、數(shù)據(jù)安全管理、項(xiàng)目管理等。而一支隊(duì)伍則是本次培訓(xùn)的主要目的，也是大數(shù)據(jù)分析工作的的關(guān)鍵，即形成一支我行自有的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)。
二、初步掌握大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)及方法。
理論是支持實(shí)踐的基礎(chǔ)，可有效指導(dǎo)實(shí)踐，大數(shù)據(jù)分析工作也不例外。數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)為概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)，在大學(xué)時(shí)作為一門必修課，有一個(gè)學(xué)期的時(shí)間來學(xué)習(xí)，本次培訓(xùn)在講師的帶領(lǐng)下，則通過一天進(jìn)行了回顧。同時(shí)也學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)及常用統(tǒng)計(jì)模型，并結(jié)合實(shí)際簡(jiǎn)單案例了解應(yīng)用場(chǎng)景，重點(diǎn)的學(xué)習(xí)模型包括logistic回歸、決策樹、時(shí)間序列，這些模型后續(xù)如何應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)分析中仍需要不斷的探索實(shí)驗(yàn)。
理論是支持實(shí)踐的基礎(chǔ)，可有效指導(dǎo)實(shí)踐，大數(shù)據(jù)分析工作也不例外。數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)為概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)，在大學(xué)時(shí)作為一門必修課，有一個(gè)學(xué)期的時(shí)間來學(xué)習(xí)，本次培訓(xùn)在講師的帶領(lǐng)下，則通過一天進(jìn)行了回顧。同時(shí)也學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)及常用統(tǒng)計(jì)模型，并結(jié)合實(shí)際簡(jiǎn)單案例了解應(yīng)用場(chǎng)景，重點(diǎn)的學(xué)習(xí)模型包括logistic回歸、決策樹、時(shí)間序列，這些模型后續(xù)如何應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)分析中仍需要不斷的探索實(shí)驗(yàn)。
大數(shù)據(jù)分析工作也有一套方法、流程，一般數(shù)據(jù)分析的主要步驟包括業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、評(píng)估/報(bào)告、應(yīng)用、監(jiān)測(cè)，在不斷的循環(huán)迭代中加強(qiáng)數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展的支持。
三、嘗試應(yīng)用工具開展簡(jiǎn)單分析。
工欲善其事，必先利其器。在了解大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)后，本次培訓(xùn)還介紹了我行現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析工具：woody、mole及sas，以及對(duì)應(yīng)的sql、python及sas編程基礎(chǔ)，也通過一些簡(jiǎn)單的案例開展數(shù)據(jù)處理、建模、模型訓(xùn)練、評(píng)估等操作，將理論知識(shí)有效的結(jié)合實(shí)踐中，也為往后開展實(shí)際業(yè)務(wù)分析打下了基礎(chǔ)。
四、確定后續(xù)學(xué)習(xí)方向及定位。
兩周的學(xué)習(xí)使我對(duì)大數(shù)據(jù)分析有了更加深入的認(rèn)識(shí)，但仍局限于框架、概況，大數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)是持續(xù)的，而不同角色的分析人員需要關(guān)注的方向也不盡相同。正如孫總所提到的，數(shù)據(jù)分析師必須是復(fù)合型人才，作為業(yè)務(wù)部門的一名業(yè)務(wù)分析師，在加強(qiáng)對(duì)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)理解的同時(shí)，后續(xù)仍需進(jìn)一步學(xué)習(xí)分析工作所需的專業(yè)知識(shí)，不斷自我提升，包括掌握常用的統(tǒng)計(jì)模型，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景選取盡可能合適的模型，掌握python語言，靈活運(yùn)用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成長(zhǎng)為一名懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù)、懂模型、懂市場(chǎng)的分析師。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇二
摘要：畢業(yè)設(shè)計(jì)是高校重要的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，是提升學(xué)生綜合能力的主要途徑。文章從畢業(yè)設(shè)計(jì)管理現(xiàn)狀出發(fā)，提出了畢業(yè)設(shè)計(jì)信息管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)策略，并分析了該系統(tǒng)的應(yīng)用前景，旨在優(yōu)化畢業(yè)設(shè)計(jì)管理過程，提高畢業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量。
關(guān)鍵詞：畢業(yè)設(shè)計(jì)；高校；信息管理學(xué)院。
業(yè)設(shè)計(jì)是高校實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)的重要組成部分。畢業(yè)設(shè)計(jì)可以培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用專業(yè)知識(shí)解決實(shí)際問題的能力及創(chuàng)新意識(shí)，加強(qiáng)學(xué)生的實(shí)踐操作能力，提高學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)[1]。在高校人才培養(yǎng)方案中，畢業(yè)設(shè)計(jì)學(xué)分最高、耗時(shí)最久、考核綜合性最強(qiáng)，是可以衡量和評(píng)價(jià)學(xué)生綜合水平及專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備量的重要教學(xué)實(shí)踐環(huán)節(jié)。因此，科學(xué)、合理、高效地管理畢業(yè)設(shè)計(jì)的是高校教學(xué)工作的重點(diǎn)。隨著工程化培養(yǎng)工作的推進(jìn)及教學(xué)多元化的發(fā)展，新形勢(shì)下傳統(tǒng)的管理方式已不能滿足畢業(yè)設(shè)計(jì)的管理要求，本文將分析畢業(yè)設(shè)計(jì)的管理現(xiàn)狀，結(jié)合畢業(yè)設(shè)計(jì)的發(fā)展形勢(shì)，提出基于信息化管理模式的畢業(yè)設(shè)計(jì)管理方式及其信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想和技術(shù)路線。
一、畢業(yè)設(shè)計(jì)管理現(xiàn)狀問題。
鑒于畢業(yè)設(shè)計(jì)在高校實(shí)踐教學(xué)工作中的重要地位，國(guó)內(nèi)各大高校均高度重視畢業(yè)設(shè)計(jì)的管理工作，經(jīng)過多年的積極實(shí)踐及探索，結(jié)合各自實(shí)際的教學(xué)管理模式，均制定了較為規(guī)范的畢業(yè)設(shè)計(jì)實(shí)施細(xì)則及管理制度[2-3]。但是，隨著科技不斷進(jìn)步、教學(xué)工作的多元化發(fā)展，已構(gòu)建的畢業(yè)設(shè)計(jì)管理模式不斷出現(xiàn)新的問題和挑戰(zhàn)，直接影響了畢業(yè)設(shè)計(jì)的質(zhì)量。
（一）學(xué)生重視度低。
（二）選題監(jiān)管不嚴(yán)。
畢業(yè)設(shè)計(jì)選題階段目前普遍存在課題重復(fù)率較高、專業(yè)相關(guān)度較低、虛假課題等現(xiàn)象[4]。畢業(yè)設(shè)計(jì)是綜合使用專業(yè)知識(shí)解決實(shí)際問題的過程，若選擇陳舊、無前瞻性、無創(chuàng)新性可言的課題，或是不切實(shí)際的虛假課題，將限制學(xué)生的創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力，不能發(fā)揮畢業(yè)設(shè)計(jì)的教學(xué)作用。
（三）畢業(yè)設(shè)計(jì)場(chǎng)所分散。
隨著教學(xué)模式的不斷改革，校企合作作為高校推進(jìn)工程化人才培養(yǎng)工作的重要舉措，逐步滲透到高校的教學(xué)工作中。校企合作不僅涉及課程企業(yè)化改革，高校也與企業(yè)共同組建畢業(yè)設(shè)計(jì)企業(yè)教師指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，并由學(xué)生自主選擇企業(yè)進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)。但由于畢業(yè)設(shè)計(jì)場(chǎng)所分散，學(xué)生不能及時(shí)獲取校內(nèi)關(guān)于畢業(yè)設(shè)計(jì)的相關(guān)通知，且學(xué)生與校內(nèi)指導(dǎo)教師溝通不及時(shí)，致使學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)期間的過程監(jiān)督、管理效果較差，直接影響畢業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量。
（四）畢業(yè)設(shè)計(jì)過程管理松懈。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇三
畢業(yè)實(shí)訓(xùn)是學(xué)生在校其間的最后一次實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié)，主要培養(yǎng)學(xué)生更快適應(yīng)社會(huì)，熟悉各種工程設(shè)計(jì)規(guī)范，鍛煉學(xué)生走向社會(huì)的綜合技術(shù)技能和社交能力。本次實(shí)訓(xùn)使我對(duì)電工工具、電器元件及線路安裝有一定的理論和實(shí)踐基礎(chǔ)，了解一些初步的線路原理以及通過線路圖安裝、調(diào)試、維修的方法;對(duì)電工技術(shù)等方面的專業(yè)知識(shí)做初步的理解;培養(yǎng)和鍛煉我們的實(shí)際動(dòng)手能力，使我們的理論知識(shí)與實(shí)踐充分地結(jié)合，作到不僅具有專業(yè)知識(shí)，而且還具有較強(qiáng)的實(shí)踐動(dòng)手能力，能分析問題和解決問題的高素質(zhì)人才。
很多的東西我沒有接觸過，一山還有一山高的道理，現(xiàn)在才真切的體會(huì)到。通過這兩個(gè)月的電工技術(shù)實(shí)訓(xùn)，我個(gè)人收獲頗豐，這些都是平時(shí)在課堂理論學(xué)習(xí)中無法學(xué)到的，我主要的收獲有以下幾點(diǎn)：
3.認(rèn)識(shí)了許多在控制電路中的電器元件及其作用。
低壓抽屜式配電柜的原理及接線。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇四
有些人感覺身體不舒服，但到醫(yī)院進(jìn)行西醫(yī)體檢，各項(xiàng)指標(biāo)都是正常。為此，很多人開始接受中醫(yī)體檢。昨天，南京市中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院在膏方文化節(jié)啟動(dòng)儀式上，發(fā)布南京首個(gè)中醫(yī)體質(zhì)檢測(cè)大數(shù)據(jù)報(bào)告：在該院對(duì)1000名參與中醫(yī)體檢的市民中，比較健康的人群只占33%，其余67%市民都處于亞健康狀態(tài)。據(jù)介紹，通俗來說，亞健康狀態(tài)，就是身體出現(xiàn)了不適，但還未到某些診斷的標(biāo)準(zhǔn)，因此體檢指標(biāo)是正常的。
中醫(yī)將身體狀態(tài)分為9種體質(zhì)。根據(jù)這份大數(shù)據(jù)報(bào)告，平和體質(zhì)排在第一位，占比33%。平和體質(zhì)也就是常說的健康狀態(tài)。其余8種體質(zhì)人群，按照從高到低的順序排序依次為氣虛體質(zhì)(約占12.7%)、陰虛體質(zhì)(約占10.8%)、氣郁體質(zhì)(約占9.3%)、陽(yáng)虛體質(zhì)(約占8.3%)、痰濕體質(zhì)(約占8.1%)、濕熱體質(zhì)(約占7.6%)、血瘀體質(zhì)(約占6%)和特稟體質(zhì)(約占4.2%)。
從主要人群分布分析，沒有明顯的職業(yè)和學(xué)歷差異，但是與測(cè)試者的生活習(xí)慣密切相關(guān)。比如，喜歡高熱量高脂肪飲食的人群，在痰濕體質(zhì)的人群占比中最高;喜歡熬夜的人群，在陰虛體質(zhì)的人群中占比最高;不愛戶外活動(dòng)的人群，在氣郁體質(zhì)的人群中占比較高。
南京市中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院治未病中心夏公旭副主任中醫(yī)師說，平和體質(zhì)人群的總體特征是陰陽(yáng)氣血調(diào)和，體態(tài)適中、面色紅潤(rùn)、精力充沛，這個(gè)樣本的.數(shù)據(jù)主要以體檢中心和治未病中心的數(shù)據(jù)為主，大部分參與測(cè)試的人群都不是患者，而是以體檢為主的人群。但大部分沒有因?yàn)榧膊〉结t(yī)院就診的人群中，接近七成的人都是亞健康人群。
在亞健康的8種體質(zhì)中，氣虛高居榜首。夏公旭說，氣虛常常是身體出現(xiàn)問題的最開始預(yù)警信號(hào)，不良生活習(xí)慣易致亞健康。針對(duì)亞健康狀態(tài)，選擇膏方調(diào)理身體，越來越受到人們的歡迎。但是，膏方進(jìn)補(bǔ)不能盲目，否則不僅不能達(dá)到調(diào)理身體的目標(biāo)，甚至事與愿違。今年，針對(duì)開具膏方的人群，南京市中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院均免費(fèi)提供價(jià)值120元一次的中醫(yī)體質(zhì)辨識(shí)檢測(cè)，讓市民根據(jù)不同體質(zhì)有針對(duì)性地選擇相應(yīng)的膏方。
對(duì)照一下，你可能屬于哪種體質(zhì)?
為了讓市民了解亞健康狀態(tài)的8種體質(zhì)，南京中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院進(jìn)行了一些臨床特征的總結(jié)，市民不妨自我對(duì)照一下。
氣虛質(zhì)。
性格內(nèi)向，不喜冒險(xiǎn)。不耐受風(fēng)、寒、暑、濕邪。
陽(yáng)虛質(zhì)。
陽(yáng)氣不足，以畏寒怕冷、手足不溫等虛寒表現(xiàn)為主要特征。耐夏不耐冬;易感風(fēng)、寒、濕邪。
陰虛質(zhì)。
陰液虧少，以口燥咽干、手足心熱等虛熱表現(xiàn)為主要特征。手足心熱，口燥咽干，鼻微干，喜冷飲，大便干燥，舌紅少津，脈細(xì)數(shù)。
痰濕質(zhì)。
痰濕凝聚，以形體肥胖、腹部肥滿、口黏苔膩等痰濕表現(xiàn)為主要特征。面部皮膚油脂較多，多汗且黏，胸悶，痰多，口黏膩或甜，喜食肥甘甜黏,苔膩，脈滑。
濕熱質(zhì)。
濕熱內(nèi)蘊(yùn)，以面垢油光、口苦、苔黃膩等濕熱表現(xiàn)為主要特征。面垢油光，易生痤瘡，口苦口干，身重困倦，大便黏滯不暢或燥結(jié)，小便短黃，男性易陰囊潮濕，女性易帶下增多，舌質(zhì)偏紅，苔黃膩，脈滑數(shù)。
血瘀質(zhì)。
血行不暢，以膚色晦黯、舌質(zhì)紫黯等血瘀表現(xiàn)為主要特征。膚色晦黯，色素沉著，容易出現(xiàn)瘀斑，口唇黯淡，舌黯或有瘀點(diǎn)，舌下絡(luò)脈紫黯或增粗，脈澀。
氣郁質(zhì)。
氣機(jī)郁滯，以神情抑郁、憂慮脆弱等氣郁表現(xiàn)為主要特征。神情抑郁，情感脆弱，煩悶不樂，舌淡紅，苔薄白，脈弦。
特稟質(zhì)。
以過敏反應(yīng)等為主要特征。常見哮喘、風(fēng)疹、咽癢、鼻塞、噴嚏等。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇五
今年，火車票預(yù)售期由春節(jié)前60天縮短至30天。昨天下午，去哪兒網(wǎng)通過對(duì)60多萬條飛機(jī)航線、50余萬條鐵路客運(yùn)線進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算，對(duì)外發(fā)布了《春運(yùn)大交通數(shù)據(jù)報(bào)告》，為回家旅客提供參考。報(bào)告顯示，20春運(yùn)期間，預(yù)計(jì)鐵路車票中高鐵占比將超4成;航班出發(fā)最集中的日期是年1月24日，十大難買票航線中，北京占了一半。同時(shí)“怡起回家”福利通道已開啟，將為旅客提供最高金額達(dá)100元的火車票減免優(yōu)惠券等多項(xiàng)福利。
火車票。
超四成人將坐高鐵。
鐵路向來是春運(yùn)客運(yùn)量最高的交通工具，據(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，2017年12月15日將進(jìn)入旅客春運(yùn)搶票高峰，此輪去程購(gòu)票高峰將和去年一樣，一直持續(xù)到春節(jié)前結(jié)束。
今年春運(yùn)，鐵路最熱門的出發(fā)地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。一個(gè)顯著的變化是，購(gòu)買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數(shù)占比達(dá)到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的人群比例也達(dá)到了10.3%，整體超過了總數(shù)的一半。乘坐上海出發(fā)的高鐵線路人數(shù)最多，杭州、長(zhǎng)沙、北京、廣州的票量緊隨其后。
飛機(jī)票。
北京飛佳木斯特難買。
2017年春運(yùn)出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經(jīng)進(jìn)入了乘飛機(jī)回家旅客的人數(shù)峰值期，全國(guó)重要的機(jī)場(chǎng)將進(jìn)入到繁忙狀態(tài)，返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開始。
北京至成都、深圳至重慶、上海至哈爾濱、北京至三亞、廣州至重慶、深圳至成都、成都至北京、重慶至廣州、北京至哈爾濱、上海至成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。據(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時(shí)間卻比其他航線早很多，平均會(huì)提前36天。而從深圳回?？诟纾话闾崆?3天，堪稱最難買航線。記者注意到，在“春運(yùn)期間十大最難買線路”中，北京起飛地就占了一半。
接送站。
4點(diǎn)到11點(diǎn)為乘車高峰。
春運(yùn)期間，95%的旅客會(huì)有行李箱、背包并攜帶各種禮品，專車接送機(jī)/站成為熱門出行工具。北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個(gè)城市成為去哪兒接送機(jī)使用率最高的城市。
在接送機(jī)/站的用戶中，25至35歲年齡段人群最高，占比48%，35至45歲占比也超過兩成。在預(yù)約時(shí)間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天至4.1天預(yù)訂接送機(jī)服務(wù);女性用戶明顯準(zhǔn)備更加充分，其預(yù)約時(shí)間在4.1天至5.6天。
從出行時(shí)段上看，4點(diǎn)至11點(diǎn)為旅客乘車去機(jī)場(chǎng)、火車站高峰，其中5至6點(diǎn)出發(fā)人群最高，高達(dá)6.9%;10至11點(diǎn)又會(huì)出現(xiàn)小的高峰，出行占比為5.1%。
發(fā)福利。
買火車票最高減100元。
由華潤(rùn)怡寶飲料(中國(guó))有限公司和去哪兒網(wǎng)發(fā)起的2017“怡起回家”春節(jié)活動(dòng)于昨天正式啟動(dòng)。即日起至2017年2月11日，旅客打開去哪兒網(wǎng)app找到“怡起回家”專題可以參加紅包抽獎(jiǎng)，覆蓋去哪兒網(wǎng)旗下機(jī)票、火車票、汽車票、接送機(jī)租車、度假、門票、酒店等全線產(chǎn)品。
其中，活動(dòng)力度最大的是乘坐比例最高的“火車票”，活動(dòng)為旅客提供了最高金額達(dá)100元的火車票減免優(yōu)惠券，并可直接用于購(gòu)票抵扣，還有千張“1元機(jī)票”秒殺、4000份車車代金券、4萬份出游保險(xiǎn)等多種優(yōu)惠。過年期間，旅客還將享受到國(guó)內(nèi)外12條免費(fèi)度假線路、3萬份怡寶定制紅包和1萬份出游保險(xiǎn)的額外獎(jiǎng)項(xiàng)。
相關(guān)。
北京至昆明高鐵首發(fā)。
記者從北京鐵路局獲悉，自2017年1月5日起，北京將首開昆明、福田和紹興方向高鐵列車，北京西至昆明南最快旅行時(shí)間較現(xiàn)行直達(dá)特快壓縮約21小時(shí)，實(shí)現(xiàn)“朝發(fā)夕至”。
鐵路部門提示，為了配合此次運(yùn)行圖和下一步春運(yùn)運(yùn)行圖的調(diào)整，12月30日以后的火車票預(yù)售期調(diào)整為30天。按此計(jì)算，今日最遠(yuǎn)可以買到2017年1月4日的火車票，有出行需求的旅客，可登錄中國(guó)鐵路客戶服務(wù)中心網(wǎng)站或通過車站窗口、火車票代售處、撥打北京鐵路局訂票電話(95105105)購(gòu)買車票。
列車調(diào)整。
首開北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高鐵列車2對(duì);。
首開北京西至福田高鐵列車2對(duì)，g71/2次、g79/80次;。
首開北京南至紹興北高鐵列車1對(duì)，g39/40次;。
增加1對(duì)北京南至商丘g1567/8次高鐵列車;。
延長(zhǎng)3對(duì)快速列車運(yùn)行區(qū)段：北京西至桂林北k21/2次延長(zhǎng)至南寧;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延長(zhǎng)至上海;天津至大同k608/5次延長(zhǎng)至朔州;大同至秦皇島2604/1次改為朔州至秦皇島。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇六
隨著科技的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到人們生活和工作的方方面面。作為一個(gè)從事大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐的人員，我深感這一領(lǐng)域的重要性和挑戰(zhàn)性。在過去的一段時(shí)間里，我不斷探索和實(shí)踐，積累了一些心得體會(huì)。下面我將從三個(gè)方面來談?wù)勎业男牡皿w會(huì)：數(shù)據(jù)的收集與處理、數(shù)據(jù)的分析與挖掘以及數(shù)據(jù)的應(yīng)用與價(jià)值。
首先，數(shù)據(jù)的收集與處理是大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐的第一步。在實(shí)際工作中，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集要素多且多樣，涉及到數(shù)據(jù)源的選擇、數(shù)據(jù)的采集和數(shù)據(jù)的傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)。因此，我首先需要明確需求，確定數(shù)據(jù)類型和規(guī)模，然后選擇合適的數(shù)據(jù)源進(jìn)行采集。在數(shù)據(jù)的采集過程中，我發(fā)現(xiàn)了一些問題和解決方法，比如數(shù)據(jù)源的選擇要權(quán)衡多方面的因素，對(duì)于不同類型的數(shù)據(jù)源可能需要采用不同的方式進(jìn)行采集。而數(shù)據(jù)的傳輸則需要考慮速度和安全性等因素，有時(shí)需要通過使用傳統(tǒng)的傳輸方式或者借助新技術(shù)手段來解決。
其次，數(shù)據(jù)的分析與挖掘是大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐的核心環(huán)節(jié)。在分析與挖掘數(shù)據(jù)的過程中，我學(xué)到了一些重要的方法和技巧。首先，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和清洗是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)量較大的情況下，我學(xué)會(huì)了使用數(shù)據(jù)挖掘工具和算法來處理和分析數(shù)據(jù)，以快速篩選出重要信息。在數(shù)據(jù)分析的過程中，我發(fā)現(xiàn)了一些規(guī)律和趨勢(shì)，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，使得分析結(jié)果更加直觀和易懂。此外，我也學(xué)會(huì)了使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)，為決策提供有力的支持。
最后，數(shù)據(jù)的應(yīng)用與價(jià)值是大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐的最終目標(biāo)。經(jīng)過數(shù)據(jù)的收集、處理和分析，我們得到了有意義和有用的信息。但是，數(shù)據(jù)的應(yīng)用和價(jià)值并不僅僅限于分析結(jié)果報(bào)告或預(yù)測(cè)模型，更重要的是將數(shù)據(jù)應(yīng)用到實(shí)際工作和生活中，幫助我們做出正確的決策和改進(jìn)工作效率。在我實(shí)踐的過程中，我積極探索數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景，包括金融、醫(yī)療、交通、能源等領(lǐng)域。通過數(shù)據(jù)的應(yīng)用，我發(fā)現(xiàn)了一些問題和挑戰(zhàn)，并找到了相應(yīng)的解決方案。此外，我也深感到數(shù)據(jù)的價(jià)值，它不僅為企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展提供了有力的支持，還為社會(huì)的進(jìn)步和人們的生活帶來了更多便利和可能性。
綜上所述，大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐對(duì)于我來說是一次寶貴的經(jīng)驗(yàn)和成長(zhǎng)機(jī)會(huì)。通過參與實(shí)踐，我學(xué)到了許多實(shí)用的方法和技巧，并積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在數(shù)據(jù)的收集與處理、數(shù)據(jù)的分析與挖掘以及數(shù)據(jù)的應(yīng)用與價(jià)值等方面，我都取得了一些成績(jī)和心得。但是，我也深感到在這一領(lǐng)域中還有很多問題和挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ソ鉀Q和克服。因此，我將繼續(xù)努力學(xué)習(xí)和探索，提升自己在大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐中的能力和素質(zhì)。希望通過我的工作和努力，能夠?yàn)榇髷?shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步做出更大的貢獻(xiàn)。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇七
1)熟悉和掌握所管轄維修區(qū)域內(nèi)的一切電氣設(shè)備，應(yīng)保持經(jīng)常處于完整無損，清潔整齊正常安全運(yùn)轉(zhuǎn)。
2)按預(yù)修計(jì)劃進(jìn)度對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性檢修，經(jīng)常檢查電動(dòng)機(jī)，加油清理及清除現(xiàn)有或?qū)l(fā)生的故障，更換不良的電氣部件等。
3)經(jīng)常監(jiān)督對(duì)各種電氣設(shè)備的運(yùn)行情況，發(fā)現(xiàn)不合理操作時(shí)應(yīng)及時(shí)糾正，或制止操作，隨時(shí)宣傳電氣設(shè)備運(yùn)行的安全知識(shí)，保證安全用電。
4)保持工作地點(diǎn)和電工室的清潔，所有器具應(yīng)有秩序的放置和保持完整無損，運(yùn)行的設(shè)備發(fā)生故障時(shí)應(yīng)盡快設(shè)法修理。
5)經(jīng)常檢查調(diào)和上的電氣安全設(shè)施，積極主動(dòng)提也不安全因素，屬本區(qū)域的立即組織實(shí)現(xiàn)，屬本區(qū)域以外的應(yīng)報(bào)告有關(guān)部門和安全環(huán)保部門協(xié)助解決。
6)禁止違章作業(yè)，不得亂拉臨時(shí)線和亂接臨時(shí)設(shè)備，接拉臨時(shí)線應(yīng)按如下規(guī)定執(zhí)行：
(1)臨時(shí)線的范圍是為某一臨時(shí)特定需要的輕型500伏以下電氣設(shè)備電線，隨著任務(wù)的完成必須立即拆除。
(2)根據(jù)需要臨時(shí)線由維修電工安裝，但必須經(jīng)申請(qǐng)批準(zhǔn)。
(3)臨時(shí)線必須符合安全要求，做好可接地線，保持清潔，對(duì)可能遭受機(jī)械損傷和污臟地點(diǎn)應(yīng)加適當(dāng)掩擴(kuò)物。
巡視檢查。
1)對(duì)本區(qū)域內(nèi)的配電線路，電門箱、機(jī)床電氣設(shè)備及其他電力傳動(dòng)和照明等設(shè)備，每班應(yīng)巡視檢查一次。
2)檢查站配電線路和設(shè)備時(shí)，禁止接觸帶電部分，注意電線接頭，各部導(dǎo)線，電門箱的開關(guān)閉合動(dòng)作是否良好。
3)檢查傳動(dòng)設(shè)備時(shí)應(yīng)注意電機(jī)的接線板各種制動(dòng)和起動(dòng)裝置，電機(jī)和電器乖設(shè)備的運(yùn)行情況，各部接線點(diǎn)的溫度，潤(rùn)滑軸等是否正常。
4)各種照明設(shè)備是否安全可靠，照明燈的電壓是否合乎規(guī)定，安全變壓器插座，接地是否合乎要求。
運(yùn)行維護(hù)。
1)對(duì)本區(qū)域內(nèi)的配電板，電門箱等到開關(guān)的合閘必須由什班電工進(jìn)行，但屬于某一機(jī)床或設(shè)備的開關(guān)可由該崗位的工人操作，但電工應(yīng)對(duì)所管;轄電門經(jīng)常進(jìn)行安全檢查。
2)禁止非電工人員打開配電箱開關(guān)等門或私自更換保險(xiǎn)絲。電工在換熔絲時(shí)應(yīng)正確選定保險(xiǎn)絲容量，絕對(duì)不允許用銅、鐵絲代替。
3)未經(jīng)生產(chǎn)技術(shù)科同意不得在自己維護(hù)的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行移置改裝或新設(shè)電氣設(shè)備和線路。
4)對(duì)運(yùn)行中電機(jī)和轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備進(jìn)行維修時(shí)，不許在轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)進(jìn)行其他工作。如必須工作應(yīng)有保證安全的防護(hù)措施。
5)電氣發(fā)生事故應(yīng)迅速檢查和處理。如系電源停電檢查所有的手動(dòng)起動(dòng)設(shè)備是否已恢復(fù)到起動(dòng)位置或零位，如本區(qū)域內(nèi)部應(yīng)立即切斷故障點(diǎn)的電源，立即報(bào)告生產(chǎn)技術(shù)科。
6)要防止各種冷卻液及潤(rùn)滑油等浸入電氣設(shè)備，注意電源線或接地線是否移動(dòng)，各種安全設(shè)施是否齊全可靠，禁止在電機(jī)開關(guān)和其它電器設(shè)備附近堆放材料或雜物，更不準(zhǔn)在開關(guān)箱內(nèi)放置其他東西。
安全培訓(xùn)。
1)檢修前要先切斷要修的線路和設(shè)備的電源，并用試電筆進(jìn)行試驗(yàn)證實(shí)列電后才可進(jìn)行檢修。高空作業(yè)必須綁好安全帶。
2)在特殊情況下，如實(shí)在不能切斷電源，又必須檢修時(shí)允許帶電工作，但必須遵守下列各項(xiàng)規(guī)定：
(1)必須用絕緣板將鄰近各項(xiàng)予以隔離，穿好絕緣鞋，戴好絕緣手套和帽子，經(jīng)檢查認(rèn)為可靠后方可工作。
(2)各項(xiàng)帶電工作需經(jīng)車間主任同意并報(bào)生產(chǎn)技術(shù)科批準(zhǔn)，由技術(shù)高的電工監(jiān)督下進(jìn)行。
(3)工作場(chǎng)地附近各種與地相連的金屬物必須隔開或用絕緣材料加以隔離。
(4)絕對(duì)禁止非電工人員一起進(jìn)行電氣設(shè)備的修理，更不能亂用電氣設(shè)備。工作時(shí)應(yīng)合理使用各種檢修工具。
(5)修完后進(jìn)行詳細(xì)檢查，線路是否正確，質(zhì)量是否良好以及絕緣等是否符合安全要求。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇八
大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為當(dāng)今企業(yè)決策和發(fā)展的重要工具。作為一個(gè)市場(chǎng)研究員，在實(shí)踐大數(shù)據(jù)分析過程中，我積累了許多寶貴的經(jīng)驗(yàn)和體會(huì)。在接下來的文章中，我將分享其中的一些實(shí)踐心得。
第二段：正確選擇數(shù)據(jù)源。
要進(jìn)行有效的大數(shù)據(jù)分析，首先要正確選擇數(shù)據(jù)源。在過去，很多企業(yè)只關(guān)注內(nèi)部數(shù)據(jù)，卻忽視了外部數(shù)據(jù)的重要性。然而，如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，外部數(shù)據(jù)的價(jià)值已經(jīng)變得不可忽視。對(duì)于市場(chǎng)研究而言，外部數(shù)據(jù)源如社交媒體、行業(yè)報(bào)告以及消費(fèi)者調(diào)研數(shù)據(jù)等都是寶貴的研究資料。因此，我們?cè)谶M(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，要廣泛收集各種類型的數(shù)據(jù)源，以獲取更全面的信息。
第三段：合理構(gòu)建模型。
在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，一個(gè)合理的模型是必不可少的。模型的構(gòu)建要從問題出發(fā)，而不是從數(shù)據(jù)出發(fā)。在實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)，只有將問題清晰明確地定義出來，才能找到合適的模型。此外，模型的選擇要根據(jù)具體的情況來進(jìn)行。有時(shí)候，簡(jiǎn)單的線性回歸模型可能就能解決問題；而有時(shí)候，可能需要更復(fù)雜的算法模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)等。因此，在實(shí)踐中，我們要靈活運(yùn)用各種模型，以滿足不同問題的需求。
第四段：合理分析結(jié)果。
大數(shù)據(jù)分析的最終目的是為了得出有價(jià)值的結(jié)論和洞察。然而，在實(shí)際情況中，我們常常陷入“數(shù)據(jù)迷信”的陷阱里。數(shù)據(jù)可以支持我們的決策，但并不意味著數(shù)據(jù)就是決策的全部。我們要善于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和感知趨勢(shì)，但同時(shí)也要結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)和直覺來做出決策。此外，分析結(jié)果也要具有可解釋性，要能夠清楚地向各方解釋分析方法和結(jié)果，以增強(qiáng)決策的信任度。
第五段：不斷學(xué)習(xí)與提升。
大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)不斷發(fā)展和演進(jìn)的領(lǐng)域。為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，我們必須保持持續(xù)學(xué)習(xí)和提升。在實(shí)踐中，我們要關(guān)注行業(yè)的最新趨勢(shì)和技術(shù)，學(xué)習(xí)新的工具和算法，以不斷提升自己的分析能力。同時(shí)，我們還要參與行業(yè)的研討會(huì)和學(xué)術(shù)交流，與同行分享心得和經(jīng)驗(yàn)。只有不斷學(xué)習(xí)和提升，我們才能在這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的領(lǐng)域中保持領(lǐng)先。
總結(jié)：
通過實(shí)踐大數(shù)據(jù)分析，我了解到選擇合適的數(shù)據(jù)源、構(gòu)建合理的模型、分析結(jié)果以及不斷學(xué)習(xí)和提升是進(jìn)行有效大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵要素。大數(shù)據(jù)分析的未來發(fā)展前景廣闊，只有不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐，我們才能與時(shí)俱進(jìn)，并為企業(yè)的發(fā)展做出更準(zhǔn)確和有價(jià)值的貢獻(xiàn)。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇九
前幾年，上面還動(dòng)不動(dòng)將九億農(nóng)民掛嘴邊，未來，我相信，上面也會(huì)經(jīng)常說：九億城市人?；蛘?，更多。
我相信，就在不遠(yuǎn)將來。
世界正經(jīng)歷城市化，中國(guó)更是如火如荼。不久的將來，更大的城市，城市群，更多的人口，會(huì)成為常態(tài)。這盛況，我有生之年，應(yīng)該能看到。
更大的城市，更多的人，絕大多數(shù)的人將生活在城市里。人們于是關(guān)心城市，關(guān)心它的一切。當(dāng)然，也包括它的半徑。
有意思的是，目前，中國(guó)的城市半徑，普遍“不約而同”：約30km。
無論北京的16410km，上海的6340km，還是廈門的1699km，(島內(nèi)128km)，半徑都在30km左右(廈門稍微小，主島太小)，這背后的原因，其實(shí)簡(jiǎn)單：尖端科學(xué)的運(yùn)用，以及科學(xué)的可復(fù)制型。
以前只有一線城市擁有的地鐵，現(xiàn)在在二線基本全面開花，甚至，有些三線也大干快上。究其原因，不過是科學(xué)的發(fā)明，運(yùn)用到一定時(shí)間后，其成本不斷被降低，從而讓其他規(guī)模較小，財(cái)力叫弱的城市，也能造得起。
90年代的地鐵，以及建筑其上的銷品貿(mào)，現(xiàn)在，二線能夠“輕易”地復(fù)制，且因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)和時(shí)間的積累，建造更先進(jìn)、科學(xué)，搭配更合理，技術(shù)更先進(jìn)。北京、上海的地鐵一號(hào)線乘坐體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)速度，技術(shù)應(yīng)用，未必有蘇州、杭州的三號(hào)線好。
每一次技術(shù)的突破和革新，都讓城市半徑得到拓展。地鐵發(fā)明以前，是公路、鐵路時(shí)代，城市半徑遠(yuǎn)沒有現(xiàn)在大，公路、鐵路發(fā)明之前，是馬車時(shí)代，繁華的長(zhǎng)安城，老百姓靠馬車在城市里運(yùn)行，東到西，十公里已經(jīng)是極限。再大，活動(dòng)極不方便(以馬車的平時(shí)速度計(jì)算)。
漢長(zhǎng)安城面積達(dá)36平方公里,是古代面積最大的都城遺址之一。
現(xiàn)在城市的半徑得到極大提升，到達(dá)30km左右，地鐵功勞不可磨滅。地鐵不再是一線的標(biāo)配，很多城市擁有地鐵，并且大干快上。中國(guó)城市的半徑，因此“不約而同”地?cái)U(kuò)展到同一長(zhǎng)度。
地鐵已是城市最高級(jí)的技術(shù)，最前沿的科技運(yùn)用。在新的革命性技術(shù)還未到來之前，城市的半徑，再難以突破。
那么，未來，城市的半徑到底怎樣呢?真的一直無法突破了?
在幾十年前，公交車是人們出行的重要交通工具，當(dāng)然現(xiàn)在也是，那時(shí)的公交車，不但破舊，而且速度、載客量、技術(shù)都不如現(xiàn)在。
這是必然，技術(shù)在前進(jìn)。
公交最明顯的變化，其實(shí)不是這些，而是運(yùn)行方式。
開始公交都是首發(fā)尾至，一條條線路定好，一站一站站點(diǎn)定牢，司機(jī)早上出發(fā)，沿著線路，有序按序逐站?？浚近c(diǎn)，回到起點(diǎn)，下班。
后來，公交單獨(dú)劃出車道：公交專用，再后來，brt快速公交系統(tǒng)，不但線路專用，而且不再三五公里一站，而是拉長(zhǎng)距離，提高速度，專程車道。
北京公交線路圖。
這，大大提高了公交的運(yùn)行速度和效率。長(zhǎng)路途的人，可以較快時(shí)間到達(dá)目的地。當(dāng)然，其他的線路，還是按原計(jì)劃的行駛、?？?。
當(dāng)一個(gè)城市的公交普及到線路全覆蓋，站點(diǎn)全覆蓋，還不能滿足市民出行要求時(shí)，專線，長(zhǎng)距離的公交運(yùn)行系統(tǒng)出現(xiàn)了。
鄭州brt。
其實(shí)，地鐵也會(huì)遵循這個(gè)規(guī)律。目前，絕大多數(shù)的地鐵網(wǎng)，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠做到線路全覆蓋，站點(diǎn)全程性。
紐約地鐵圖。
倫敦地鐵圖。
東京地鐵圖。
全國(guó)的城市，都在大干快上地，繼續(xù)建地鐵。
上海地鐵未來效果圖(2020)。
北京地鐵未來效果圖(2020)。
當(dāng)大多數(shù)的城市地鐵網(wǎng)，像公交網(wǎng)一樣，全程覆蓋，并且全站點(diǎn)覆蓋時(shí)，地鐵的進(jìn)化，就會(huì)朝公交的專車道，brt快速公交系統(tǒng)進(jìn)發(fā)：長(zhǎng)站點(diǎn)，專業(yè)性，快速度的地鐵，將不斷誕生。
那時(shí)，天安門到通州，30分鐘，南京路到臨港，30分鐘。
再以后，天安門到燕郊，30分鐘，南京路到昆山、太倉(cāng)，30分鐘，------。
隨著地鐵的升級(jí)和改進(jìn)，城市的半徑進(jìn)一步被擴(kuò)大。城市在不斷擴(kuò)大，城市間的邊界，越來越模糊。在960萬平方公里上，除了幾片土地建滿高樓大廈，絕大多數(shù)的地方，將回歸森林。
地球一片綠海，“原始社會(huì)”再現(xiàn)。
因而，環(huán)保是個(gè)偽命題，保護(hù)生態(tài)就是扯淡，退耕還林根本就沒有必要。
作者：皮特。
公眾號(hào)：peter。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇十
如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝€沒有認(rèn)真讀過這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。
維克托·邁爾舍恩伯格何許人也?他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國(guó)政府高層的智囊。
這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時(shí)代的。預(yù)言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進(jìn)行一場(chǎng)思想上的對(duì)話。
舍恩伯格分三部分來討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：
一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。
我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家，他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來進(jìn)行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說的相關(guān)關(guān)系，我理解他說的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點(diǎn)，我認(rèn)為這是對(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充，這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營(yíng)銷的一種反思?！贝髷?shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同。”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！安恍枰馈睘槭裁础?，只需要知道”是什么“。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對(duì)相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足，大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強(qiáng)調(diào)都不為過，但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關(guān)系，不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果，也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語出驚人，對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。
世間萬物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單，舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎?其實(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！斑@一論斷時(shí)，他在書中還說道：”在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時(shí)，我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的“為什么”?！坝纱丝梢?，他說的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。
大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可”量化“，大數(shù)據(jù)的定量分析有力地回答”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問題。
在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數(shù)據(jù)的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語中所道：”大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。
大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時(shí)的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！爸x謝舍恩伯格!讓大數(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念，比如說什么叫數(shù)據(jù)?什么叫大數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，數(shù)字化與數(shù)據(jù)化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇十一
隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們時(shí)代最炙手可熱的話題。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用成為重要的競(jìng)爭(zhēng)力和發(fā)展思路。在我所從事的工作中，我也親身體會(huì)到了大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與實(shí)踐。通過這些實(shí)踐，我不僅深刻認(rèn)識(shí)到了大數(shù)據(jù)的重要性，也積累了一些關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)踐的心得體會(huì)。
第二段：技術(shù)應(yīng)用的價(jià)值。
在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，我體會(huì)到了技術(shù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以幫助我們更快速、準(zhǔn)確地從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，從而為決策提供更可靠的依據(jù)。在工作中，我們使用了大數(shù)據(jù)技術(shù)來分析市場(chǎng)趨勢(shì)、用戶需求、產(chǎn)品表現(xiàn)等各個(gè)方面的數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，我們能夠更好地了解市場(chǎng)和用戶，從而及時(shí)調(diào)整策略和提供更貼合需求的產(chǎn)品。這種技術(shù)的應(yīng)用為我們提供了更快速、靈活的數(shù)據(jù)分析能力，提高了工作效率和決策水平。
第三段：技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案。
然而，在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的過程中，我們也面臨著各種技術(shù)挑戰(zhàn)。首先，海量數(shù)據(jù)的處理和存儲(chǔ)需要大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源。其次，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性對(duì)分析結(jié)果和決策的準(zhǔn)確性有著重要影響。最后，數(shù)據(jù)隱私和安全問題也需要我們關(guān)注和解決。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們采取了一系列的解決方案。例如，我們引入了云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)來提供更強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力。同時(shí)，我們?cè)O(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)和處理的流程，通過數(shù)據(jù)清洗、合并和驗(yàn)證等方式來確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性。在數(shù)據(jù)隱私和安全方面，我們制定了嚴(yán)格的權(quán)限管理和數(shù)據(jù)加密措施，確保數(shù)據(jù)的安全性和可信度。
第四段：實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)。
在大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)踐中，我們也積累了一些寶貴的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)。首先，數(shù)據(jù)分析不僅僅是科學(xué)，也是一門藝術(shù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘時(shí)，我們不能只看到數(shù)據(jù)的表面現(xiàn)象，而是要深入思考背后的原因和關(guān)聯(lián)。其次，數(shù)據(jù)的質(zhì)量要始終放在第一位。無論數(shù)據(jù)多么龐大，質(zhì)量不可靠的數(shù)據(jù)都是無用的。因此，我們要通過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)檢測(cè)和處理流程來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。最后，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，我們也應(yīng)不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí)，保持對(duì)新技術(shù)的敏感性和應(yīng)用能力。
第五段：結(jié)尾。
通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)踐，我深刻認(rèn)識(shí)到了技術(shù)的價(jià)值和應(yīng)用的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用帶來了更高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析和決策能力，極大地推動(dòng)了企業(yè)的發(fā)展。然而，我們也要面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)處理和安全保障等挑戰(zhàn)，需要不斷學(xué)習(xí)和提升自身能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)踐使我不僅認(rèn)識(shí)到了技術(shù)的重要性，也讓我體會(huì)到了技術(shù)與應(yīng)用的無限可能。作為從業(yè)者，我們應(yīng)該保持學(xué)習(xí)的態(tài)度，不斷追求創(chuàng)新與進(jìn)步，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到工作中，為企業(yè)的發(fā)展和決策提供更好的支撐。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇十二
去年的“云計(jì)算”炒得熱火朝天的，今年的“大數(shù)據(jù)”又突襲而來。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數(shù)據(jù)”來了。于是乎，各企業(yè)的cio也將熱度紛紛轉(zhuǎn)向關(guān)注“大數(shù)據(jù)”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實(shí)地反映了現(xiàn)實(shí)中小企業(yè)云計(jì)算，大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。
不過話又還得說回來，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是本好書。
當(dāng)然，很多it知名人士也大力推薦，寫了好多讀后感來表述對(duì)這本書的喜歡沒看此書之前，對(duì)所謂大數(shù)據(jù)的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關(guān)注過現(xiàn)在也比較火熱的bi，覺得也差不多，可能就是更多的.數(shù)據(jù)，更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?？催^此書后，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。
巨量的數(shù)據(jù)，而另一前：著眼于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，而非數(shù)據(jù)精確性，或許才是大數(shù)據(jù)與現(xiàn)時(shí)bi的不同，不僅僅是方法，更多的時(shí)思想方法。不過坦白講，到底是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性重佳，還是數(shù)據(jù)的精確性更好，還真的需要時(shí)間來檢驗(yàn)一下，至少?gòu)默F(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來論，更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性。
看完此書，我心中的一些問題：
1、什么是大數(shù)據(jù)?
查了查百度百科，是這樣定義的：大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的`資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn)：volume、velocity、variety、veracity這個(gè)好像是ibm的定義吧。
以個(gè)人的觀點(diǎn)來看：數(shù)據(jù)海量，存儲(chǔ)海量都是大數(shù)據(jù)的基本原型吧。
2、大數(shù)據(jù)適合什么樣的企業(yè)?
誠(chéng)然，大數(shù)據(jù)的前提是海量的數(shù)據(jù)，只有擁有巨量的數(shù)據(jù)資源，方能從中查找出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，才可以讓通過專業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。針對(duì)電信運(yùn)營(yíng)，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣海量用戶的數(shù)據(jù)的大企業(yè)，也是在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的道路上擁有得天獨(dú)厚的條件，但是針對(duì)中小企業(yè)呢?銷售訂單數(shù)據(jù)?若非百年老店，估計(jì)數(shù)據(jù)也是少得可憐，能用的可能只有消費(fèi)者數(shù)據(jù)了吧。貌似大多數(shù)廠商，用來舉例的也就是消費(fèi)都購(gòu)買行為分析為最多。
1)預(yù)測(cè)未來書中以google成功預(yù)測(cè)了未來可能發(fā)生流感的案例來開篇，表明通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以為我們的生活起一個(gè)保駕護(hù)航的指向標(biāo)。實(shí)質(zhì)很簡(jiǎn)單，技術(shù)改變世界。
2)變革商業(yè)大數(shù)據(jù)所帶來的商機(jī)，同時(shí)會(huì)衍生出一系列與大數(shù)據(jù)相關(guān)的商業(yè)機(jī)遇與商業(yè)模式，數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值會(huì)源源不斷地發(fā)揮作用可以容易想到的是未來有專門的數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)生成的一條數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生。影響的，當(dāng)然是it公司。
3)變革思維書中所說：因?yàn)橛泻Ａ康臄?shù)據(jù)作基礎(chǔ)，未來，我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)，而非精細(xì)度。對(duì)這條，本人還是持保留意見的。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇十三
讀完《大數(shù)據(jù)》，我才意識(shí)到這并不是一本枯燥無味的書籍。作者運(yùn)用案例和講故事的方式，把美國(guó)數(shù)據(jù)開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術(shù)故事、商業(yè)故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。
我在想，大數(shù)據(jù)概念對(duì)于教育來說會(huì)產(chǎn)生什么樣的實(shí)用價(jià)值呢?一直以來，中國(guó)教育在研究教育的數(shù)字化，比如數(shù)字化校園，這個(gè)思路就是把我們教育的內(nèi)容進(jìn)行數(shù)字化，其結(jié)果指向的就是電子教材的研發(fā)或者是教學(xué)過程的數(shù)字化。美其名曰，這是教育技術(shù)的重要內(nèi)涵。
在教學(xué)過程中，學(xué)生的行為表現(xiàn)都可以被數(shù)據(jù)化，而這項(xiàng)研究不是任何一個(gè)專業(yè)可以深入下去的，它的專業(yè)性太強(qiáng)，所以我才會(huì)想到，所謂教育技術(shù)與其研究教育的數(shù)字化，不如研究教育的數(shù)據(jù)化來得實(shí)在，來的有意義。長(zhǎng)期以來，我們并不了解教育對(duì)一個(gè)人的影響具體會(huì)如何表現(xiàn)，我們有的只是一個(gè)輪廓，我們也并不確定一個(gè)教師的行為對(duì)學(xué)生具體產(chǎn)生了哪些影響。
所以，人們對(duì)教育一直有一個(gè)深深的質(zhì)疑，它是不是科學(xué)的?大數(shù)據(jù)概念至少提出了關(guān)注“是什么”比“為什么”要有實(shí)際意義得多。
而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉(zhuǎn)移到“是什么”上面來，只有如此，才能把教育從為什么發(fā)展成“可能成為什么”上來，這會(huì)是一次思想上的革命。而對(duì)于現(xiàn)在地位岌岌可危的教育技術(shù)來說，把研究的重點(diǎn)從數(shù)字化轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)化上面，這才是它的出路。
如何將數(shù)據(jù)融入教學(xué)，教育者首先通過標(biāo)準(zhǔn)化全科教學(xué)處方，實(shí)現(xiàn)了教師授課模板和教學(xué)內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)化，保證每個(gè)教學(xué)過程和內(nèi)容是可控的，然后結(jié)合每天的教學(xué)內(nèi)容，處理好面對(duì)的數(shù)據(jù)，處理好數(shù)據(jù)，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學(xué)體驗(yàn)又以教學(xué)結(jié)果為導(dǎo)向的教學(xué)體系。
與此同時(shí)，不僅要注重課上的學(xué)生資源，在課后還要對(duì)這些資源進(jìn)行跟蹤處理。這與過去的教育教學(xué)顯然是不同的，面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，教學(xué)有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數(shù)據(jù)如何復(fù)雜，我們都不能不去改變自己的`教學(xué)去迎合將來的這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇一
前期在管理信息部的牽頭組織下，我部申請(qǐng)將“貴金屬交易潛在客戶挖掘”項(xiàng)目為大數(shù)據(jù)分析示范項(xiàng)目，希望以貴金屬業(yè)務(wù)為切入點(diǎn)，探索大數(shù)據(jù)分析在金融市場(chǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用。隨著項(xiàng)目的推進(jìn)，我對(duì)數(shù)據(jù)分析在貴金屬業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用有了簡(jiǎn)單認(rèn)識(shí)，但仍局限于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)表的統(tǒng)計(jì)、加工。通過本次的學(xué)習(xí)，加深了對(duì)我行大數(shù)據(jù)服務(wù)體系建設(shè)方案的了解，初步掌握了大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)、方法流程，并嘗試應(yīng)用工具開展簡(jiǎn)單的分析工作，主要學(xué)習(xí)成果總結(jié)如下：
一、深入理解我行大數(shù)據(jù)體系建設(shè)方案。
今年年初，行黨委審議通過了大數(shù)據(jù)分析的總體思路和實(shí)施方式，即建設(shè)“一個(gè)平臺(tái)、一套機(jī)制、一支隊(duì)伍”，以數(shù)據(jù)分析示范項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)，帶動(dòng)“一個(gè)平臺(tái)、一套機(jī)制、一支隊(duì)”滾動(dòng)發(fā)展，逐步建立完善大數(shù)據(jù)分析服務(wù)體系。經(jīng)管理信息部及軟件開發(fā)中心2年的不懈努力下，我行大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)平臺(tái)已搭建完成，為數(shù)據(jù)分析人員提供了一站式數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)，同時(shí)也初步形成了一套健全的運(yùn)營(yíng)管理機(jī)制保障高效優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)服務(wù)，包括分析用戶管理、數(shù)據(jù)安全管理、項(xiàng)目管理等。而一支隊(duì)伍則是本次培訓(xùn)的主要目的，也是大數(shù)據(jù)分析工作的的關(guān)鍵，即形成一支我行自有的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)。
二、初步掌握大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)及方法。
理論是支持實(shí)踐的基礎(chǔ)，可有效指導(dǎo)實(shí)踐，大數(shù)據(jù)分析工作也不例外。數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)為概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)，在大學(xué)時(shí)作為一門必修課，有一個(gè)學(xué)期的時(shí)間來學(xué)習(xí)，本次培訓(xùn)在講師的帶領(lǐng)下，則通過一天進(jìn)行了回顧。同時(shí)也學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)及常用統(tǒng)計(jì)模型，并結(jié)合實(shí)際簡(jiǎn)單案例了解應(yīng)用場(chǎng)景，重點(diǎn)的學(xué)習(xí)模型包括logistic回歸、決策樹、時(shí)間序列，這些模型后續(xù)如何應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)分析中仍需要不斷的探索實(shí)驗(yàn)。
理論是支持實(shí)踐的基礎(chǔ)，可有效指導(dǎo)實(shí)踐，大數(shù)據(jù)分析工作也不例外。數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)為概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)，在大學(xué)時(shí)作為一門必修課，有一個(gè)學(xué)期的時(shí)間來學(xué)習(xí)，本次培訓(xùn)在講師的帶領(lǐng)下，則通過一天進(jìn)行了回顧。同時(shí)也學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)及常用統(tǒng)計(jì)模型，并結(jié)合實(shí)際簡(jiǎn)單案例了解應(yīng)用場(chǎng)景，重點(diǎn)的學(xué)習(xí)模型包括logistic回歸、決策樹、時(shí)間序列，這些模型后續(xù)如何應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)分析中仍需要不斷的探索實(shí)驗(yàn)。
大數(shù)據(jù)分析工作也有一套方法、流程，一般數(shù)據(jù)分析的主要步驟包括業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、評(píng)估/報(bào)告、應(yīng)用、監(jiān)測(cè)，在不斷的循環(huán)迭代中加強(qiáng)數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展的支持。
三、嘗試應(yīng)用工具開展簡(jiǎn)單分析。
工欲善其事，必先利其器。在了解大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)后，本次培訓(xùn)還介紹了我行現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析工具：woody、mole及sas，以及對(duì)應(yīng)的sql、python及sas編程基礎(chǔ)，也通過一些簡(jiǎn)單的案例開展數(shù)據(jù)處理、建模、模型訓(xùn)練、評(píng)估等操作，將理論知識(shí)有效的結(jié)合實(shí)踐中，也為往后開展實(shí)際業(yè)務(wù)分析打下了基礎(chǔ)。
四、確定后續(xù)學(xué)習(xí)方向及定位。
兩周的學(xué)習(xí)使我對(duì)大數(shù)據(jù)分析有了更加深入的認(rèn)識(shí)，但仍局限于框架、概況，大數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)是持續(xù)的，而不同角色的分析人員需要關(guān)注的方向也不盡相同。正如孫總所提到的，數(shù)據(jù)分析師必須是復(fù)合型人才，作為業(yè)務(wù)部門的一名業(yè)務(wù)分析師，在加強(qiáng)對(duì)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)理解的同時(shí)，后續(xù)仍需進(jìn)一步學(xué)習(xí)分析工作所需的專業(yè)知識(shí)，不斷自我提升，包括掌握常用的統(tǒng)計(jì)模型，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景選取盡可能合適的模型，掌握python語言，靈活運(yùn)用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成長(zhǎng)為一名懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù)、懂模型、懂市場(chǎng)的分析師。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇二
摘要：畢業(yè)設(shè)計(jì)是高校重要的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，是提升學(xué)生綜合能力的主要途徑。文章從畢業(yè)設(shè)計(jì)管理現(xiàn)狀出發(fā)，提出了畢業(yè)設(shè)計(jì)信息管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)策略，并分析了該系統(tǒng)的應(yīng)用前景，旨在優(yōu)化畢業(yè)設(shè)計(jì)管理過程，提高畢業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量。
關(guān)鍵詞：畢業(yè)設(shè)計(jì)；高校；信息管理學(xué)院。
業(yè)設(shè)計(jì)是高校實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)的重要組成部分。畢業(yè)設(shè)計(jì)可以培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用專業(yè)知識(shí)解決實(shí)際問題的能力及創(chuàng)新意識(shí)，加強(qiáng)學(xué)生的實(shí)踐操作能力，提高學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)[1]。在高校人才培養(yǎng)方案中，畢業(yè)設(shè)計(jì)學(xué)分最高、耗時(shí)最久、考核綜合性最強(qiáng)，是可以衡量和評(píng)價(jià)學(xué)生綜合水平及專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備量的重要教學(xué)實(shí)踐環(huán)節(jié)。因此，科學(xué)、合理、高效地管理畢業(yè)設(shè)計(jì)的是高校教學(xué)工作的重點(diǎn)。隨著工程化培養(yǎng)工作的推進(jìn)及教學(xué)多元化的發(fā)展，新形勢(shì)下傳統(tǒng)的管理方式已不能滿足畢業(yè)設(shè)計(jì)的管理要求，本文將分析畢業(yè)設(shè)計(jì)的管理現(xiàn)狀，結(jié)合畢業(yè)設(shè)計(jì)的發(fā)展形勢(shì)，提出基于信息化管理模式的畢業(yè)設(shè)計(jì)管理方式及其信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想和技術(shù)路線。
一、畢業(yè)設(shè)計(jì)管理現(xiàn)狀問題。
鑒于畢業(yè)設(shè)計(jì)在高校實(shí)踐教學(xué)工作中的重要地位，國(guó)內(nèi)各大高校均高度重視畢業(yè)設(shè)計(jì)的管理工作，經(jīng)過多年的積極實(shí)踐及探索，結(jié)合各自實(shí)際的教學(xué)管理模式，均制定了較為規(guī)范的畢業(yè)設(shè)計(jì)實(shí)施細(xì)則及管理制度[2-3]。但是，隨著科技不斷進(jìn)步、教學(xué)工作的多元化發(fā)展，已構(gòu)建的畢業(yè)設(shè)計(jì)管理模式不斷出現(xiàn)新的問題和挑戰(zhàn)，直接影響了畢業(yè)設(shè)計(jì)的質(zhì)量。
（一）學(xué)生重視度低。
（二）選題監(jiān)管不嚴(yán)。
畢業(yè)設(shè)計(jì)選題階段目前普遍存在課題重復(fù)率較高、專業(yè)相關(guān)度較低、虛假課題等現(xiàn)象[4]。畢業(yè)設(shè)計(jì)是綜合使用專業(yè)知識(shí)解決實(shí)際問題的過程，若選擇陳舊、無前瞻性、無創(chuàng)新性可言的課題，或是不切實(shí)際的虛假課題，將限制學(xué)生的創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力，不能發(fā)揮畢業(yè)設(shè)計(jì)的教學(xué)作用。
（三）畢業(yè)設(shè)計(jì)場(chǎng)所分散。
隨著教學(xué)模式的不斷改革，校企合作作為高校推進(jìn)工程化人才培養(yǎng)工作的重要舉措，逐步滲透到高校的教學(xué)工作中。校企合作不僅涉及課程企業(yè)化改革，高校也與企業(yè)共同組建畢業(yè)設(shè)計(jì)企業(yè)教師指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，并由學(xué)生自主選擇企業(yè)進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)。但由于畢業(yè)設(shè)計(jì)場(chǎng)所分散，學(xué)生不能及時(shí)獲取校內(nèi)關(guān)于畢業(yè)設(shè)計(jì)的相關(guān)通知，且學(xué)生與校內(nèi)指導(dǎo)教師溝通不及時(shí)，致使學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)期間的過程監(jiān)督、管理效果較差，直接影響畢業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量。
（四）畢業(yè)設(shè)計(jì)過程管理松懈。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇三
畢業(yè)實(shí)訓(xùn)是學(xué)生在校其間的最后一次實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié)，主要培養(yǎng)學(xué)生更快適應(yīng)社會(huì)，熟悉各種工程設(shè)計(jì)規(guī)范，鍛煉學(xué)生走向社會(huì)的綜合技術(shù)技能和社交能力。本次實(shí)訓(xùn)使我對(duì)電工工具、電器元件及線路安裝有一定的理論和實(shí)踐基礎(chǔ)，了解一些初步的線路原理以及通過線路圖安裝、調(diào)試、維修的方法;對(duì)電工技術(shù)等方面的專業(yè)知識(shí)做初步的理解;培養(yǎng)和鍛煉我們的實(shí)際動(dòng)手能力，使我們的理論知識(shí)與實(shí)踐充分地結(jié)合，作到不僅具有專業(yè)知識(shí)，而且還具有較強(qiáng)的實(shí)踐動(dòng)手能力，能分析問題和解決問題的高素質(zhì)人才。
很多的東西我沒有接觸過，一山還有一山高的道理，現(xiàn)在才真切的體會(huì)到。通過這兩個(gè)月的電工技術(shù)實(shí)訓(xùn)，我個(gè)人收獲頗豐，這些都是平時(shí)在課堂理論學(xué)習(xí)中無法學(xué)到的，我主要的收獲有以下幾點(diǎn)：
3.認(rèn)識(shí)了許多在控制電路中的電器元件及其作用。
低壓抽屜式配電柜的原理及接線。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇四
有些人感覺身體不舒服，但到醫(yī)院進(jìn)行西醫(yī)體檢，各項(xiàng)指標(biāo)都是正常。為此，很多人開始接受中醫(yī)體檢。昨天，南京市中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院在膏方文化節(jié)啟動(dòng)儀式上，發(fā)布南京首個(gè)中醫(yī)體質(zhì)檢測(cè)大數(shù)據(jù)報(bào)告：在該院對(duì)1000名參與中醫(yī)體檢的市民中，比較健康的人群只占33%，其余67%市民都處于亞健康狀態(tài)。據(jù)介紹，通俗來說，亞健康狀態(tài)，就是身體出現(xiàn)了不適，但還未到某些診斷的標(biāo)準(zhǔn)，因此體檢指標(biāo)是正常的。
中醫(yī)將身體狀態(tài)分為9種體質(zhì)。根據(jù)這份大數(shù)據(jù)報(bào)告，平和體質(zhì)排在第一位，占比33%。平和體質(zhì)也就是常說的健康狀態(tài)。其余8種體質(zhì)人群，按照從高到低的順序排序依次為氣虛體質(zhì)(約占12.7%)、陰虛體質(zhì)(約占10.8%)、氣郁體質(zhì)(約占9.3%)、陽(yáng)虛體質(zhì)(約占8.3%)、痰濕體質(zhì)(約占8.1%)、濕熱體質(zhì)(約占7.6%)、血瘀體質(zhì)(約占6%)和特稟體質(zhì)(約占4.2%)。
從主要人群分布分析，沒有明顯的職業(yè)和學(xué)歷差異，但是與測(cè)試者的生活習(xí)慣密切相關(guān)。比如，喜歡高熱量高脂肪飲食的人群，在痰濕體質(zhì)的人群占比中最高;喜歡熬夜的人群，在陰虛體質(zhì)的人群中占比最高;不愛戶外活動(dòng)的人群，在氣郁體質(zhì)的人群中占比較高。
南京市中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院治未病中心夏公旭副主任中醫(yī)師說，平和體質(zhì)人群的總體特征是陰陽(yáng)氣血調(diào)和，體態(tài)適中、面色紅潤(rùn)、精力充沛，這個(gè)樣本的.數(shù)據(jù)主要以體檢中心和治未病中心的數(shù)據(jù)為主，大部分參與測(cè)試的人群都不是患者，而是以體檢為主的人群。但大部分沒有因?yàn)榧膊〉结t(yī)院就診的人群中，接近七成的人都是亞健康人群。
在亞健康的8種體質(zhì)中，氣虛高居榜首。夏公旭說，氣虛常常是身體出現(xiàn)問題的最開始預(yù)警信號(hào)，不良生活習(xí)慣易致亞健康。針對(duì)亞健康狀態(tài)，選擇膏方調(diào)理身體，越來越受到人們的歡迎。但是，膏方進(jìn)補(bǔ)不能盲目，否則不僅不能達(dá)到調(diào)理身體的目標(biāo)，甚至事與愿違。今年，針對(duì)開具膏方的人群，南京市中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院均免費(fèi)提供價(jià)值120元一次的中醫(yī)體質(zhì)辨識(shí)檢測(cè)，讓市民根據(jù)不同體質(zhì)有針對(duì)性地選擇相應(yīng)的膏方。
對(duì)照一下，你可能屬于哪種體質(zhì)?
為了讓市民了解亞健康狀態(tài)的8種體質(zhì)，南京中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院進(jìn)行了一些臨床特征的總結(jié)，市民不妨自我對(duì)照一下。
氣虛質(zhì)。
性格內(nèi)向，不喜冒險(xiǎn)。不耐受風(fēng)、寒、暑、濕邪。
陽(yáng)虛質(zhì)。
陽(yáng)氣不足，以畏寒怕冷、手足不溫等虛寒表現(xiàn)為主要特征。耐夏不耐冬;易感風(fēng)、寒、濕邪。
陰虛質(zhì)。
陰液虧少，以口燥咽干、手足心熱等虛熱表現(xiàn)為主要特征。手足心熱，口燥咽干，鼻微干，喜冷飲，大便干燥，舌紅少津，脈細(xì)數(shù)。
痰濕質(zhì)。
痰濕凝聚，以形體肥胖、腹部肥滿、口黏苔膩等痰濕表現(xiàn)為主要特征。面部皮膚油脂較多，多汗且黏，胸悶，痰多，口黏膩或甜，喜食肥甘甜黏,苔膩，脈滑。
濕熱質(zhì)。
濕熱內(nèi)蘊(yùn)，以面垢油光、口苦、苔黃膩等濕熱表現(xiàn)為主要特征。面垢油光，易生痤瘡，口苦口干，身重困倦，大便黏滯不暢或燥結(jié)，小便短黃，男性易陰囊潮濕，女性易帶下增多，舌質(zhì)偏紅，苔黃膩，脈滑數(shù)。
血瘀質(zhì)。
血行不暢，以膚色晦黯、舌質(zhì)紫黯等血瘀表現(xiàn)為主要特征。膚色晦黯，色素沉著，容易出現(xiàn)瘀斑，口唇黯淡，舌黯或有瘀點(diǎn)，舌下絡(luò)脈紫黯或增粗，脈澀。
氣郁質(zhì)。
氣機(jī)郁滯，以神情抑郁、憂慮脆弱等氣郁表現(xiàn)為主要特征。神情抑郁，情感脆弱，煩悶不樂，舌淡紅，苔薄白，脈弦。
特稟質(zhì)。
以過敏反應(yīng)等為主要特征。常見哮喘、風(fēng)疹、咽癢、鼻塞、噴嚏等。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇五
今年，火車票預(yù)售期由春節(jié)前60天縮短至30天。昨天下午，去哪兒網(wǎng)通過對(duì)60多萬條飛機(jī)航線、50余萬條鐵路客運(yùn)線進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算，對(duì)外發(fā)布了《春運(yùn)大交通數(shù)據(jù)報(bào)告》，為回家旅客提供參考。報(bào)告顯示，20春運(yùn)期間，預(yù)計(jì)鐵路車票中高鐵占比將超4成;航班出發(fā)最集中的日期是年1月24日，十大難買票航線中，北京占了一半。同時(shí)“怡起回家”福利通道已開啟，將為旅客提供最高金額達(dá)100元的火車票減免優(yōu)惠券等多項(xiàng)福利。
火車票。
超四成人將坐高鐵。
鐵路向來是春運(yùn)客運(yùn)量最高的交通工具，據(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，2017年12月15日將進(jìn)入旅客春運(yùn)搶票高峰，此輪去程購(gòu)票高峰將和去年一樣，一直持續(xù)到春節(jié)前結(jié)束。
今年春運(yùn)，鐵路最熱門的出發(fā)地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。一個(gè)顯著的變化是，購(gòu)買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數(shù)占比達(dá)到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的人群比例也達(dá)到了10.3%，整體超過了總數(shù)的一半。乘坐上海出發(fā)的高鐵線路人數(shù)最多，杭州、長(zhǎng)沙、北京、廣州的票量緊隨其后。
飛機(jī)票。
北京飛佳木斯特難買。
2017年春運(yùn)出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經(jīng)進(jìn)入了乘飛機(jī)回家旅客的人數(shù)峰值期，全國(guó)重要的機(jī)場(chǎng)將進(jìn)入到繁忙狀態(tài)，返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開始。
北京至成都、深圳至重慶、上海至哈爾濱、北京至三亞、廣州至重慶、深圳至成都、成都至北京、重慶至廣州、北京至哈爾濱、上海至成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。據(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時(shí)間卻比其他航線早很多，平均會(huì)提前36天。而從深圳回?？诟纾话闾崆?3天，堪稱最難買航線。記者注意到，在“春運(yùn)期間十大最難買線路”中，北京起飛地就占了一半。
接送站。
4點(diǎn)到11點(diǎn)為乘車高峰。
春運(yùn)期間，95%的旅客會(huì)有行李箱、背包并攜帶各種禮品，專車接送機(jī)/站成為熱門出行工具。北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個(gè)城市成為去哪兒接送機(jī)使用率最高的城市。
在接送機(jī)/站的用戶中，25至35歲年齡段人群最高，占比48%，35至45歲占比也超過兩成。在預(yù)約時(shí)間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天至4.1天預(yù)訂接送機(jī)服務(wù);女性用戶明顯準(zhǔn)備更加充分，其預(yù)約時(shí)間在4.1天至5.6天。
從出行時(shí)段上看，4點(diǎn)至11點(diǎn)為旅客乘車去機(jī)場(chǎng)、火車站高峰，其中5至6點(diǎn)出發(fā)人群最高，高達(dá)6.9%;10至11點(diǎn)又會(huì)出現(xiàn)小的高峰，出行占比為5.1%。
發(fā)福利。
買火車票最高減100元。
由華潤(rùn)怡寶飲料(中國(guó))有限公司和去哪兒網(wǎng)發(fā)起的2017“怡起回家”春節(jié)活動(dòng)于昨天正式啟動(dòng)。即日起至2017年2月11日，旅客打開去哪兒網(wǎng)app找到“怡起回家”專題可以參加紅包抽獎(jiǎng)，覆蓋去哪兒網(wǎng)旗下機(jī)票、火車票、汽車票、接送機(jī)租車、度假、門票、酒店等全線產(chǎn)品。
其中，活動(dòng)力度最大的是乘坐比例最高的“火車票”，活動(dòng)為旅客提供了最高金額達(dá)100元的火車票減免優(yōu)惠券，并可直接用于購(gòu)票抵扣，還有千張“1元機(jī)票”秒殺、4000份車車代金券、4萬份出游保險(xiǎn)等多種優(yōu)惠。過年期間，旅客還將享受到國(guó)內(nèi)外12條免費(fèi)度假線路、3萬份怡寶定制紅包和1萬份出游保險(xiǎn)的額外獎(jiǎng)項(xiàng)。
相關(guān)。
北京至昆明高鐵首發(fā)。
記者從北京鐵路局獲悉，自2017年1月5日起，北京將首開昆明、福田和紹興方向高鐵列車，北京西至昆明南最快旅行時(shí)間較現(xiàn)行直達(dá)特快壓縮約21小時(shí)，實(shí)現(xiàn)“朝發(fā)夕至”。
鐵路部門提示，為了配合此次運(yùn)行圖和下一步春運(yùn)運(yùn)行圖的調(diào)整，12月30日以后的火車票預(yù)售期調(diào)整為30天。按此計(jì)算，今日最遠(yuǎn)可以買到2017年1月4日的火車票，有出行需求的旅客，可登錄中國(guó)鐵路客戶服務(wù)中心網(wǎng)站或通過車站窗口、火車票代售處、撥打北京鐵路局訂票電話(95105105)購(gòu)買車票。
列車調(diào)整。
首開北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高鐵列車2對(duì);。
首開北京西至福田高鐵列車2對(duì)，g71/2次、g79/80次;。
首開北京南至紹興北高鐵列車1對(duì)，g39/40次;。
增加1對(duì)北京南至商丘g1567/8次高鐵列車;。
延長(zhǎng)3對(duì)快速列車運(yùn)行區(qū)段：北京西至桂林北k21/2次延長(zhǎng)至南寧;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延長(zhǎng)至上海;天津至大同k608/5次延長(zhǎng)至朔州;大同至秦皇島2604/1次改為朔州至秦皇島。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇六
隨著科技的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到人們生活和工作的方方面面。作為一個(gè)從事大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐的人員，我深感這一領(lǐng)域的重要性和挑戰(zhàn)性。在過去的一段時(shí)間里，我不斷探索和實(shí)踐，積累了一些心得體會(huì)。下面我將從三個(gè)方面來談?wù)勎业男牡皿w會(huì)：數(shù)據(jù)的收集與處理、數(shù)據(jù)的分析與挖掘以及數(shù)據(jù)的應(yīng)用與價(jià)值。
首先，數(shù)據(jù)的收集與處理是大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐的第一步。在實(shí)際工作中，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集要素多且多樣，涉及到數(shù)據(jù)源的選擇、數(shù)據(jù)的采集和數(shù)據(jù)的傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)。因此，我首先需要明確需求，確定數(shù)據(jù)類型和規(guī)模，然后選擇合適的數(shù)據(jù)源進(jìn)行采集。在數(shù)據(jù)的采集過程中，我發(fā)現(xiàn)了一些問題和解決方法，比如數(shù)據(jù)源的選擇要權(quán)衡多方面的因素，對(duì)于不同類型的數(shù)據(jù)源可能需要采用不同的方式進(jìn)行采集。而數(shù)據(jù)的傳輸則需要考慮速度和安全性等因素，有時(shí)需要通過使用傳統(tǒng)的傳輸方式或者借助新技術(shù)手段來解決。
其次，數(shù)據(jù)的分析與挖掘是大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐的核心環(huán)節(jié)。在分析與挖掘數(shù)據(jù)的過程中，我學(xué)到了一些重要的方法和技巧。首先，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和清洗是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)量較大的情況下，我學(xué)會(huì)了使用數(shù)據(jù)挖掘工具和算法來處理和分析數(shù)據(jù)，以快速篩選出重要信息。在數(shù)據(jù)分析的過程中，我發(fā)現(xiàn)了一些規(guī)律和趨勢(shì)，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，使得分析結(jié)果更加直觀和易懂。此外，我也學(xué)會(huì)了使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)，為決策提供有力的支持。
最后，數(shù)據(jù)的應(yīng)用與價(jià)值是大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐的最終目標(biāo)。經(jīng)過數(shù)據(jù)的收集、處理和分析，我們得到了有意義和有用的信息。但是，數(shù)據(jù)的應(yīng)用和價(jià)值并不僅僅限于分析結(jié)果報(bào)告或預(yù)測(cè)模型，更重要的是將數(shù)據(jù)應(yīng)用到實(shí)際工作和生活中，幫助我們做出正確的決策和改進(jìn)工作效率。在我實(shí)踐的過程中，我積極探索數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景，包括金融、醫(yī)療、交通、能源等領(lǐng)域。通過數(shù)據(jù)的應(yīng)用，我發(fā)現(xiàn)了一些問題和挑戰(zhàn)，并找到了相應(yīng)的解決方案。此外，我也深感到數(shù)據(jù)的價(jià)值，它不僅為企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展提供了有力的支持，還為社會(huì)的進(jìn)步和人們的生活帶來了更多便利和可能性。
綜上所述，大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐對(duì)于我來說是一次寶貴的經(jīng)驗(yàn)和成長(zhǎng)機(jī)會(huì)。通過參與實(shí)踐，我學(xué)到了許多實(shí)用的方法和技巧，并積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在數(shù)據(jù)的收集與處理、數(shù)據(jù)的分析與挖掘以及數(shù)據(jù)的應(yīng)用與價(jià)值等方面，我都取得了一些成績(jī)和心得。但是，我也深感到在這一領(lǐng)域中還有很多問題和挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ソ鉀Q和克服。因此，我將繼續(xù)努力學(xué)習(xí)和探索，提升自己在大數(shù)據(jù)勞動(dòng)實(shí)踐中的能力和素質(zhì)。希望通過我的工作和努力，能夠?yàn)榇髷?shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步做出更大的貢獻(xiàn)。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇七
1)熟悉和掌握所管轄維修區(qū)域內(nèi)的一切電氣設(shè)備，應(yīng)保持經(jīng)常處于完整無損，清潔整齊正常安全運(yùn)轉(zhuǎn)。
2)按預(yù)修計(jì)劃進(jìn)度對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性檢修，經(jīng)常檢查電動(dòng)機(jī)，加油清理及清除現(xiàn)有或?qū)l(fā)生的故障，更換不良的電氣部件等。
3)經(jīng)常監(jiān)督對(duì)各種電氣設(shè)備的運(yùn)行情況，發(fā)現(xiàn)不合理操作時(shí)應(yīng)及時(shí)糾正，或制止操作，隨時(shí)宣傳電氣設(shè)備運(yùn)行的安全知識(shí)，保證安全用電。
4)保持工作地點(diǎn)和電工室的清潔，所有器具應(yīng)有秩序的放置和保持完整無損，運(yùn)行的設(shè)備發(fā)生故障時(shí)應(yīng)盡快設(shè)法修理。
5)經(jīng)常檢查調(diào)和上的電氣安全設(shè)施，積極主動(dòng)提也不安全因素，屬本區(qū)域的立即組織實(shí)現(xiàn)，屬本區(qū)域以外的應(yīng)報(bào)告有關(guān)部門和安全環(huán)保部門協(xié)助解決。
6)禁止違章作業(yè)，不得亂拉臨時(shí)線和亂接臨時(shí)設(shè)備，接拉臨時(shí)線應(yīng)按如下規(guī)定執(zhí)行：
(1)臨時(shí)線的范圍是為某一臨時(shí)特定需要的輕型500伏以下電氣設(shè)備電線，隨著任務(wù)的完成必須立即拆除。
(2)根據(jù)需要臨時(shí)線由維修電工安裝，但必須經(jīng)申請(qǐng)批準(zhǔn)。
(3)臨時(shí)線必須符合安全要求，做好可接地線，保持清潔，對(duì)可能遭受機(jī)械損傷和污臟地點(diǎn)應(yīng)加適當(dāng)掩擴(kuò)物。
巡視檢查。
1)對(duì)本區(qū)域內(nèi)的配電線路，電門箱、機(jī)床電氣設(shè)備及其他電力傳動(dòng)和照明等設(shè)備，每班應(yīng)巡視檢查一次。
2)檢查站配電線路和設(shè)備時(shí)，禁止接觸帶電部分，注意電線接頭，各部導(dǎo)線，電門箱的開關(guān)閉合動(dòng)作是否良好。
3)檢查傳動(dòng)設(shè)備時(shí)應(yīng)注意電機(jī)的接線板各種制動(dòng)和起動(dòng)裝置，電機(jī)和電器乖設(shè)備的運(yùn)行情況，各部接線點(diǎn)的溫度，潤(rùn)滑軸等是否正常。
4)各種照明設(shè)備是否安全可靠，照明燈的電壓是否合乎規(guī)定，安全變壓器插座，接地是否合乎要求。
運(yùn)行維護(hù)。
1)對(duì)本區(qū)域內(nèi)的配電板，電門箱等到開關(guān)的合閘必須由什班電工進(jìn)行，但屬于某一機(jī)床或設(shè)備的開關(guān)可由該崗位的工人操作，但電工應(yīng)對(duì)所管;轄電門經(jīng)常進(jìn)行安全檢查。
2)禁止非電工人員打開配電箱開關(guān)等門或私自更換保險(xiǎn)絲。電工在換熔絲時(shí)應(yīng)正確選定保險(xiǎn)絲容量，絕對(duì)不允許用銅、鐵絲代替。
3)未經(jīng)生產(chǎn)技術(shù)科同意不得在自己維護(hù)的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行移置改裝或新設(shè)電氣設(shè)備和線路。
4)對(duì)運(yùn)行中電機(jī)和轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備進(jìn)行維修時(shí)，不許在轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)進(jìn)行其他工作。如必須工作應(yīng)有保證安全的防護(hù)措施。
5)電氣發(fā)生事故應(yīng)迅速檢查和處理。如系電源停電檢查所有的手動(dòng)起動(dòng)設(shè)備是否已恢復(fù)到起動(dòng)位置或零位，如本區(qū)域內(nèi)部應(yīng)立即切斷故障點(diǎn)的電源，立即報(bào)告生產(chǎn)技術(shù)科。
6)要防止各種冷卻液及潤(rùn)滑油等浸入電氣設(shè)備，注意電源線或接地線是否移動(dòng)，各種安全設(shè)施是否齊全可靠，禁止在電機(jī)開關(guān)和其它電器設(shè)備附近堆放材料或雜物，更不準(zhǔn)在開關(guān)箱內(nèi)放置其他東西。
安全培訓(xùn)。
1)檢修前要先切斷要修的線路和設(shè)備的電源，并用試電筆進(jìn)行試驗(yàn)證實(shí)列電后才可進(jìn)行檢修。高空作業(yè)必須綁好安全帶。
2)在特殊情況下，如實(shí)在不能切斷電源，又必須檢修時(shí)允許帶電工作，但必須遵守下列各項(xiàng)規(guī)定：
(1)必須用絕緣板將鄰近各項(xiàng)予以隔離，穿好絕緣鞋，戴好絕緣手套和帽子，經(jīng)檢查認(rèn)為可靠后方可工作。
(2)各項(xiàng)帶電工作需經(jīng)車間主任同意并報(bào)生產(chǎn)技術(shù)科批準(zhǔn)，由技術(shù)高的電工監(jiān)督下進(jìn)行。
(3)工作場(chǎng)地附近各種與地相連的金屬物必須隔開或用絕緣材料加以隔離。
(4)絕對(duì)禁止非電工人員一起進(jìn)行電氣設(shè)備的修理，更不能亂用電氣設(shè)備。工作時(shí)應(yīng)合理使用各種檢修工具。
(5)修完后進(jìn)行詳細(xì)檢查，線路是否正確，質(zhì)量是否良好以及絕緣等是否符合安全要求。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇八
大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為當(dāng)今企業(yè)決策和發(fā)展的重要工具。作為一個(gè)市場(chǎng)研究員，在實(shí)踐大數(shù)據(jù)分析過程中，我積累了許多寶貴的經(jīng)驗(yàn)和體會(huì)。在接下來的文章中，我將分享其中的一些實(shí)踐心得。
第二段：正確選擇數(shù)據(jù)源。
要進(jìn)行有效的大數(shù)據(jù)分析，首先要正確選擇數(shù)據(jù)源。在過去，很多企業(yè)只關(guān)注內(nèi)部數(shù)據(jù)，卻忽視了外部數(shù)據(jù)的重要性。然而，如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，外部數(shù)據(jù)的價(jià)值已經(jīng)變得不可忽視。對(duì)于市場(chǎng)研究而言，外部數(shù)據(jù)源如社交媒體、行業(yè)報(bào)告以及消費(fèi)者調(diào)研數(shù)據(jù)等都是寶貴的研究資料。因此，我們?cè)谶M(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，要廣泛收集各種類型的數(shù)據(jù)源，以獲取更全面的信息。
第三段：合理構(gòu)建模型。
在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，一個(gè)合理的模型是必不可少的。模型的構(gòu)建要從問題出發(fā)，而不是從數(shù)據(jù)出發(fā)。在實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)，只有將問題清晰明確地定義出來，才能找到合適的模型。此外，模型的選擇要根據(jù)具體的情況來進(jìn)行。有時(shí)候，簡(jiǎn)單的線性回歸模型可能就能解決問題；而有時(shí)候，可能需要更復(fù)雜的算法模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)等。因此，在實(shí)踐中，我們要靈活運(yùn)用各種模型，以滿足不同問題的需求。
第四段：合理分析結(jié)果。
大數(shù)據(jù)分析的最終目的是為了得出有價(jià)值的結(jié)論和洞察。然而，在實(shí)際情況中，我們常常陷入“數(shù)據(jù)迷信”的陷阱里。數(shù)據(jù)可以支持我們的決策，但并不意味著數(shù)據(jù)就是決策的全部。我們要善于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和感知趨勢(shì)，但同時(shí)也要結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)和直覺來做出決策。此外，分析結(jié)果也要具有可解釋性，要能夠清楚地向各方解釋分析方法和結(jié)果，以增強(qiáng)決策的信任度。
第五段：不斷學(xué)習(xí)與提升。
大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)不斷發(fā)展和演進(jìn)的領(lǐng)域。為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，我們必須保持持續(xù)學(xué)習(xí)和提升。在實(shí)踐中，我們要關(guān)注行業(yè)的最新趨勢(shì)和技術(shù)，學(xué)習(xí)新的工具和算法，以不斷提升自己的分析能力。同時(shí)，我們還要參與行業(yè)的研討會(huì)和學(xué)術(shù)交流，與同行分享心得和經(jīng)驗(yàn)。只有不斷學(xué)習(xí)和提升，我們才能在這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的領(lǐng)域中保持領(lǐng)先。
總結(jié)：
通過實(shí)踐大數(shù)據(jù)分析，我了解到選擇合適的數(shù)據(jù)源、構(gòu)建合理的模型、分析結(jié)果以及不斷學(xué)習(xí)和提升是進(jìn)行有效大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵要素。大數(shù)據(jù)分析的未來發(fā)展前景廣闊，只有不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐，我們才能與時(shí)俱進(jìn)，并為企業(yè)的發(fā)展做出更準(zhǔn)確和有價(jià)值的貢獻(xiàn)。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇九
前幾年，上面還動(dòng)不動(dòng)將九億農(nóng)民掛嘴邊，未來，我相信，上面也會(huì)經(jīng)常說：九億城市人?；蛘?，更多。
我相信，就在不遠(yuǎn)將來。
世界正經(jīng)歷城市化，中國(guó)更是如火如荼。不久的將來，更大的城市，城市群，更多的人口，會(huì)成為常態(tài)。這盛況，我有生之年，應(yīng)該能看到。
更大的城市，更多的人，絕大多數(shù)的人將生活在城市里。人們于是關(guān)心城市，關(guān)心它的一切。當(dāng)然，也包括它的半徑。
有意思的是，目前，中國(guó)的城市半徑，普遍“不約而同”：約30km。
無論北京的16410km，上海的6340km，還是廈門的1699km，(島內(nèi)128km)，半徑都在30km左右(廈門稍微小，主島太小)，這背后的原因，其實(shí)簡(jiǎn)單：尖端科學(xué)的運(yùn)用，以及科學(xué)的可復(fù)制型。
以前只有一線城市擁有的地鐵，現(xiàn)在在二線基本全面開花，甚至，有些三線也大干快上。究其原因，不過是科學(xué)的發(fā)明，運(yùn)用到一定時(shí)間后，其成本不斷被降低，從而讓其他規(guī)模較小，財(cái)力叫弱的城市，也能造得起。
90年代的地鐵，以及建筑其上的銷品貿(mào)，現(xiàn)在，二線能夠“輕易”地復(fù)制，且因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)和時(shí)間的積累，建造更先進(jìn)、科學(xué)，搭配更合理，技術(shù)更先進(jìn)。北京、上海的地鐵一號(hào)線乘坐體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)速度，技術(shù)應(yīng)用，未必有蘇州、杭州的三號(hào)線好。
每一次技術(shù)的突破和革新，都讓城市半徑得到拓展。地鐵發(fā)明以前，是公路、鐵路時(shí)代，城市半徑遠(yuǎn)沒有現(xiàn)在大，公路、鐵路發(fā)明之前，是馬車時(shí)代，繁華的長(zhǎng)安城，老百姓靠馬車在城市里運(yùn)行，東到西，十公里已經(jīng)是極限。再大，活動(dòng)極不方便(以馬車的平時(shí)速度計(jì)算)。
漢長(zhǎng)安城面積達(dá)36平方公里,是古代面積最大的都城遺址之一。
現(xiàn)在城市的半徑得到極大提升，到達(dá)30km左右，地鐵功勞不可磨滅。地鐵不再是一線的標(biāo)配，很多城市擁有地鐵，并且大干快上。中國(guó)城市的半徑，因此“不約而同”地?cái)U(kuò)展到同一長(zhǎng)度。
地鐵已是城市最高級(jí)的技術(shù)，最前沿的科技運(yùn)用。在新的革命性技術(shù)還未到來之前，城市的半徑，再難以突破。
那么，未來，城市的半徑到底怎樣呢?真的一直無法突破了?
在幾十年前，公交車是人們出行的重要交通工具，當(dāng)然現(xiàn)在也是，那時(shí)的公交車，不但破舊，而且速度、載客量、技術(shù)都不如現(xiàn)在。
這是必然，技術(shù)在前進(jìn)。
公交最明顯的變化，其實(shí)不是這些，而是運(yùn)行方式。
開始公交都是首發(fā)尾至，一條條線路定好，一站一站站點(diǎn)定牢，司機(jī)早上出發(fā)，沿著線路，有序按序逐站?？浚近c(diǎn)，回到起點(diǎn)，下班。
后來，公交單獨(dú)劃出車道：公交專用，再后來，brt快速公交系統(tǒng)，不但線路專用，而且不再三五公里一站，而是拉長(zhǎng)距離，提高速度，專程車道。
北京公交線路圖。
這，大大提高了公交的運(yùn)行速度和效率。長(zhǎng)路途的人，可以較快時(shí)間到達(dá)目的地。當(dāng)然，其他的線路，還是按原計(jì)劃的行駛、?？?。
當(dāng)一個(gè)城市的公交普及到線路全覆蓋，站點(diǎn)全覆蓋，還不能滿足市民出行要求時(shí)，專線，長(zhǎng)距離的公交運(yùn)行系統(tǒng)出現(xiàn)了。
鄭州brt。
其實(shí)，地鐵也會(huì)遵循這個(gè)規(guī)律。目前，絕大多數(shù)的地鐵網(wǎng)，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠做到線路全覆蓋，站點(diǎn)全程性。
紐約地鐵圖。
倫敦地鐵圖。
東京地鐵圖。
全國(guó)的城市，都在大干快上地，繼續(xù)建地鐵。
上海地鐵未來效果圖(2020)。
北京地鐵未來效果圖(2020)。
當(dāng)大多數(shù)的城市地鐵網(wǎng)，像公交網(wǎng)一樣，全程覆蓋，并且全站點(diǎn)覆蓋時(shí)，地鐵的進(jìn)化，就會(huì)朝公交的專車道，brt快速公交系統(tǒng)進(jìn)發(fā)：長(zhǎng)站點(diǎn)，專業(yè)性，快速度的地鐵，將不斷誕生。
那時(shí)，天安門到通州，30分鐘，南京路到臨港，30分鐘。
再以后，天安門到燕郊，30分鐘，南京路到昆山、太倉(cāng)，30分鐘，------。
隨著地鐵的升級(jí)和改進(jìn)，城市的半徑進(jìn)一步被擴(kuò)大。城市在不斷擴(kuò)大，城市間的邊界，越來越模糊。在960萬平方公里上，除了幾片土地建滿高樓大廈，絕大多數(shù)的地方，將回歸森林。
地球一片綠海，“原始社會(huì)”再現(xiàn)。
因而，環(huán)保是個(gè)偽命題，保護(hù)生態(tài)就是扯淡，退耕還林根本就沒有必要。
作者：皮特。
公眾號(hào)：peter。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇十
如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝€沒有認(rèn)真讀過這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。
維克托·邁爾舍恩伯格何許人也?他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國(guó)政府高層的智囊。
這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時(shí)代的。預(yù)言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進(jìn)行一場(chǎng)思想上的對(duì)話。
舍恩伯格分三部分來討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：
一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。
我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家，他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來進(jìn)行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說的相關(guān)關(guān)系，我理解他說的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點(diǎn)，我認(rèn)為這是對(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充，這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營(yíng)銷的一種反思?！贝髷?shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同。”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！安恍枰馈睘槭裁础?，只需要知道”是什么“。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對(duì)相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足，大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強(qiáng)調(diào)都不為過，但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關(guān)系，不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果，也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語出驚人，對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。
世間萬物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單，舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎?其實(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！斑@一論斷時(shí)，他在書中還說道：”在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時(shí)，我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的“為什么”?！坝纱丝梢?，他說的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。
大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可”量化“，大數(shù)據(jù)的定量分析有力地回答”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問題。
在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數(shù)據(jù)的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語中所道：”大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。
大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時(shí)的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！爸x謝舍恩伯格!讓大數(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念，比如說什么叫數(shù)據(jù)?什么叫大數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，數(shù)字化與數(shù)據(jù)化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇十一
隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們時(shí)代最炙手可熱的話題。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用成為重要的競(jìng)爭(zhēng)力和發(fā)展思路。在我所從事的工作中，我也親身體會(huì)到了大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與實(shí)踐。通過這些實(shí)踐，我不僅深刻認(rèn)識(shí)到了大數(shù)據(jù)的重要性，也積累了一些關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)踐的心得體會(huì)。
第二段：技術(shù)應(yīng)用的價(jià)值。
在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，我體會(huì)到了技術(shù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以幫助我們更快速、準(zhǔn)確地從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，從而為決策提供更可靠的依據(jù)。在工作中，我們使用了大數(shù)據(jù)技術(shù)來分析市場(chǎng)趨勢(shì)、用戶需求、產(chǎn)品表現(xiàn)等各個(gè)方面的數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，我們能夠更好地了解市場(chǎng)和用戶，從而及時(shí)調(diào)整策略和提供更貼合需求的產(chǎn)品。這種技術(shù)的應(yīng)用為我們提供了更快速、靈活的數(shù)據(jù)分析能力，提高了工作效率和決策水平。
第三段：技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案。
然而，在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的過程中，我們也面臨著各種技術(shù)挑戰(zhàn)。首先，海量數(shù)據(jù)的處理和存儲(chǔ)需要大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源。其次，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性對(duì)分析結(jié)果和決策的準(zhǔn)確性有著重要影響。最后，數(shù)據(jù)隱私和安全問題也需要我們關(guān)注和解決。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們采取了一系列的解決方案。例如，我們引入了云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)來提供更強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力。同時(shí)，我們?cè)O(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)和處理的流程，通過數(shù)據(jù)清洗、合并和驗(yàn)證等方式來確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性。在數(shù)據(jù)隱私和安全方面，我們制定了嚴(yán)格的權(quán)限管理和數(shù)據(jù)加密措施，確保數(shù)據(jù)的安全性和可信度。
第四段：實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)。
在大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)踐中，我們也積累了一些寶貴的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)。首先，數(shù)據(jù)分析不僅僅是科學(xué)，也是一門藝術(shù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘時(shí)，我們不能只看到數(shù)據(jù)的表面現(xiàn)象，而是要深入思考背后的原因和關(guān)聯(lián)。其次，數(shù)據(jù)的質(zhì)量要始終放在第一位。無論數(shù)據(jù)多么龐大，質(zhì)量不可靠的數(shù)據(jù)都是無用的。因此，我們要通過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)檢測(cè)和處理流程來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。最后，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，我們也應(yīng)不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí)，保持對(duì)新技術(shù)的敏感性和應(yīng)用能力。
第五段：結(jié)尾。
通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)踐，我深刻認(rèn)識(shí)到了技術(shù)的價(jià)值和應(yīng)用的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用帶來了更高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析和決策能力，極大地推動(dòng)了企業(yè)的發(fā)展。然而，我們也要面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)處理和安全保障等挑戰(zhàn)，需要不斷學(xué)習(xí)和提升自身能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)踐使我不僅認(rèn)識(shí)到了技術(shù)的重要性，也讓我體會(huì)到了技術(shù)與應(yīng)用的無限可能。作為從業(yè)者，我們應(yīng)該保持學(xué)習(xí)的態(tài)度，不斷追求創(chuàng)新與進(jìn)步，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到工作中，為企業(yè)的發(fā)展和決策提供更好的支撐。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇十二
去年的“云計(jì)算”炒得熱火朝天的，今年的“大數(shù)據(jù)”又突襲而來。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數(shù)據(jù)”來了。于是乎，各企業(yè)的cio也將熱度紛紛轉(zhuǎn)向關(guān)注“大數(shù)據(jù)”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實(shí)地反映了現(xiàn)實(shí)中小企業(yè)云計(jì)算，大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。
不過話又還得說回來，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是本好書。
當(dāng)然，很多it知名人士也大力推薦，寫了好多讀后感來表述對(duì)這本書的喜歡沒看此書之前，對(duì)所謂大數(shù)據(jù)的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關(guān)注過現(xiàn)在也比較火熱的bi，覺得也差不多，可能就是更多的.數(shù)據(jù)，更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?？催^此書后，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。
巨量的數(shù)據(jù)，而另一前：著眼于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，而非數(shù)據(jù)精確性，或許才是大數(shù)據(jù)與現(xiàn)時(shí)bi的不同，不僅僅是方法，更多的時(shí)思想方法。不過坦白講，到底是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性重佳，還是數(shù)據(jù)的精確性更好，還真的需要時(shí)間來檢驗(yàn)一下，至少?gòu)默F(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來論，更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性。
看完此書，我心中的一些問題：
1、什么是大數(shù)據(jù)?
查了查百度百科，是這樣定義的：大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的`資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn)：volume、velocity、variety、veracity這個(gè)好像是ibm的定義吧。
以個(gè)人的觀點(diǎn)來看：數(shù)據(jù)海量，存儲(chǔ)海量都是大數(shù)據(jù)的基本原型吧。
2、大數(shù)據(jù)適合什么樣的企業(yè)?
誠(chéng)然，大數(shù)據(jù)的前提是海量的數(shù)據(jù)，只有擁有巨量的數(shù)據(jù)資源，方能從中查找出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，才可以讓通過專業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。針對(duì)電信運(yùn)營(yíng)，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣海量用戶的數(shù)據(jù)的大企業(yè)，也是在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的道路上擁有得天獨(dú)厚的條件，但是針對(duì)中小企業(yè)呢?銷售訂單數(shù)據(jù)?若非百年老店，估計(jì)數(shù)據(jù)也是少得可憐，能用的可能只有消費(fèi)者數(shù)據(jù)了吧。貌似大多數(shù)廠商，用來舉例的也就是消費(fèi)都購(gòu)買行為分析為最多。
1)預(yù)測(cè)未來書中以google成功預(yù)測(cè)了未來可能發(fā)生流感的案例來開篇，表明通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以為我們的生活起一個(gè)保駕護(hù)航的指向標(biāo)。實(shí)質(zhì)很簡(jiǎn)單，技術(shù)改變世界。
2)變革商業(yè)大數(shù)據(jù)所帶來的商機(jī)，同時(shí)會(huì)衍生出一系列與大數(shù)據(jù)相關(guān)的商業(yè)機(jī)遇與商業(yè)模式，數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值會(huì)源源不斷地發(fā)揮作用可以容易想到的是未來有專門的數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)生成的一條數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生。影響的，當(dāng)然是it公司。
3)變革思維書中所說：因?yàn)橛泻Ａ康臄?shù)據(jù)作基礎(chǔ)，未來，我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)，而非精細(xì)度。對(duì)這條，本人還是持保留意見的。
大數(shù)據(jù)實(shí)踐報(bào)告篇十三
讀完《大數(shù)據(jù)》，我才意識(shí)到這并不是一本枯燥無味的書籍。作者運(yùn)用案例和講故事的方式，把美國(guó)數(shù)據(jù)開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術(shù)故事、商業(yè)故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。
我在想，大數(shù)據(jù)概念對(duì)于教育來說會(huì)產(chǎn)生什么樣的實(shí)用價(jià)值呢?一直以來，中國(guó)教育在研究教育的數(shù)字化，比如數(shù)字化校園，這個(gè)思路就是把我們教育的內(nèi)容進(jìn)行數(shù)字化，其結(jié)果指向的就是電子教材的研發(fā)或者是教學(xué)過程的數(shù)字化。美其名曰，這是教育技術(shù)的重要內(nèi)涵。
在教學(xué)過程中，學(xué)生的行為表現(xiàn)都可以被數(shù)據(jù)化，而這項(xiàng)研究不是任何一個(gè)專業(yè)可以深入下去的，它的專業(yè)性太強(qiáng)，所以我才會(huì)想到，所謂教育技術(shù)與其研究教育的數(shù)字化，不如研究教育的數(shù)據(jù)化來得實(shí)在，來的有意義。長(zhǎng)期以來，我們并不了解教育對(duì)一個(gè)人的影響具體會(huì)如何表現(xiàn)，我們有的只是一個(gè)輪廓，我們也并不確定一個(gè)教師的行為對(duì)學(xué)生具體產(chǎn)生了哪些影響。
所以，人們對(duì)教育一直有一個(gè)深深的質(zhì)疑，它是不是科學(xué)的?大數(shù)據(jù)概念至少提出了關(guān)注“是什么”比“為什么”要有實(shí)際意義得多。
而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉(zhuǎn)移到“是什么”上面來，只有如此，才能把教育從為什么發(fā)展成“可能成為什么”上來，這會(huì)是一次思想上的革命。而對(duì)于現(xiàn)在地位岌岌可危的教育技術(shù)來說，把研究的重點(diǎn)從數(shù)字化轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)化上面，這才是它的出路。
如何將數(shù)據(jù)融入教學(xué)，教育者首先通過標(biāo)準(zhǔn)化全科教學(xué)處方，實(shí)現(xiàn)了教師授課模板和教學(xué)內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)化，保證每個(gè)教學(xué)過程和內(nèi)容是可控的，然后結(jié)合每天的教學(xué)內(nèi)容，處理好面對(duì)的數(shù)據(jù)，處理好數(shù)據(jù)，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學(xué)體驗(yàn)又以教學(xué)結(jié)果為導(dǎo)向的教學(xué)體系。
與此同時(shí)，不僅要注重課上的學(xué)生資源，在課后還要對(duì)這些資源進(jìn)行跟蹤處理。這與過去的教育教學(xué)顯然是不同的，面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，教學(xué)有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數(shù)據(jù)如何復(fù)雜，我們都不能不去改變自己的`教學(xué)去迎合將來的這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代。