商榷是對觀點和理論進行辯論和討論的過程，它可以促使我們思考和拓寬思維?？偨Y的內容要具備實用性和可操作性，幫助讀者得出有效的結論。這是一份關于寫好議論文的范文，希望能夠對大家的寫作有所幫助。
大數(shù)據(jù)導論心得篇一
在當今社會，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種趨勢。它究竟是什么？它為我們帶來什么？如何學習大數(shù)據(jù)導論？這些問題在我開始學習大數(shù)據(jù)導論之前一直縈繞在我心中。在學習的過程中，我逐漸明白了大數(shù)據(jù)的概念、特點以及應用場景，并得到了一些啟示和體會。在這篇文章中，我將分享我的心得體會。
第二段：了解大數(shù)據(jù)。
“大數(shù)據(jù)”是什么？從字面上看，它是指大規(guī)模的數(shù)據(jù)，但這并不是完全的答案。大數(shù)據(jù)不僅是關于數(shù)據(jù)的規(guī)模和數(shù)量，還涉及如何存儲、處理和分析這些數(shù)據(jù)。當今社會每天產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)，如何挖掘這些數(shù)據(jù)的價值變得越來越重要。在學習大數(shù)據(jù)導論的過程中，我發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的三個特點：3V（Volume，Velocity，Variety），這三個特點分別代表著數(shù)據(jù)的規(guī)模、速度和種類。這樣，我更好地理解了大數(shù)據(jù)的概念。
第三段：深入了解大數(shù)據(jù)的應用。
大數(shù)據(jù)導論心得篇二
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“20xx年大數(shù)據(jù)分析培訓班”，不但重新回顧了大學時學習的統(tǒng)計學知識，還初學了python、sql和sas等大數(shù)據(jù)分析工具，了解了農(nóng)業(yè)銀行大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數(shù)據(jù)的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數(shù)據(jù)知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數(shù)據(jù)基點上的再思考，可以說收獲良多。由衷地感謝管理信息部提供這樣好的學習機會，也非常感謝xx培訓學院提供的完善的軟硬件教學服務。
近年來，大數(shù)據(jù)技術如火如荼，各行各業(yè)爭先恐后投入其中，希望通過大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革，銀行作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，自然不甘人后。我行在大數(shù)據(jù)分析領域，也進行了有益的探索，并且有了可喜的成績。作為從事內部審計工作的農(nóng)行人，我們長期致力于數(shù)據(jù)分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數(shù)據(jù)分析模型，不能給審計實踐提供有效的支持。這次培訓，我正是帶著這樣一種期待走進了課堂，期望通過培訓，打開審計的大數(shù)據(jù)之門。
應該說，長期以來，農(nóng)業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中探索。但根據(jù)審計工作特點，我們更多的關注對行為數(shù)據(jù)的分析，對狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數(shù)據(jù)分析技術，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、邏輯回歸等算法模型，由于業(yè)務背景不易移植，結果數(shù)據(jù)不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數(shù)據(jù)分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數(shù)據(jù)技術也有了一些思考。
目前，審計平臺采用單機關系型數(shù)據(jù)庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展，系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數(shù)據(jù)需求發(fā)展趨勢，已經(jīng)令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數(shù)據(jù)挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數(shù)據(jù)使用機制，即節(jié)省了數(shù)據(jù)挖掘平臺的資源，又保證了數(shù)據(jù)使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數(shù)據(jù)平臺建立對接，緩解審計平臺資源緊張矛盾。
目前，審計選樣主要通過專家打分法。這次培訓中介紹的邏輯回歸和決策樹算法，也是解決這一方面的問題。通過歷史樣本和歷史底稿的數(shù)據(jù)，通過訓練建立選樣模型，將與底稿相關的主要風險特征選入模型，再將模型應用于驗證樣本。這樣就可以應用大數(shù)據(jù)技術，為審計提供支持。
本次培訓中我們也看到，經(jīng)過一段時間的積累，我行已經(jīng)具備了一定的大數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，儲備了一批具有相應經(jīng)驗的人才。作為業(yè)務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發(fā)中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業(yè)務需求，發(fā)揮各自優(yōu)勢推動大數(shù)據(jù)技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數(shù)據(jù)技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數(shù)據(jù)技術應用正處于井噴前夕，我們應抓住這一有利時機，推動審計工作上一個新臺階。
這次培訓對于我來說，只是打開了一扇窗，未來大數(shù)據(jù)分析的道路還很長、也一定很曲折，但我也堅定信念，要在這條路上繼續(xù)努力，所謂“獨行快、眾行遠”，有這樣一批共同走在大數(shù)據(jù)分析路上的農(nóng)行人陪伴，相信農(nóng)業(yè)銀行大數(shù)據(jù)之路必將有無限風光。
大數(shù)據(jù)導論心得篇三
跟老板做了兩個算是比較大的項目，數(shù)據(jù)庫主體都是我設計的。第一個感覺很失敗；第二個現(xiàn)在正在用，雖然總結了第一個的教訓，但感覺還是有些遺憾把這過程中的一些心得記在這里，以便日后用到時來查閱。若以后還有機會再設計數(shù)據(jù)庫――現(xiàn)在倒還有些期待，呵呵，再有新的體會，也全部補充到這里。
隨著磁盤容量的大幅飆升，這一點已經(jīng)不會產(chǎn)生什么問題。當然冗余歸冗余，不能把數(shù)據(jù)的關聯(lián)弄的亂七八糟的。
本科數(shù)據(jù)庫課程中學的知識直接拿來，在實際中會出大問題。滿足三級范式的數(shù)據(jù)庫結構會（全區(qū)抗菌藥物合理使用宣傳周活動總結及小結）讓你面對大量的連表查詢，應用程序中會用到大量的數(shù)據(jù)庫訪問，既繁瑣（煩死你）又使程序運行速度減慢。
這一點主要是用動軟代碼生成器自動生成代碼時，如果varchar的最大長度指定為max，在自動生成代碼時，它無法生成這一最大長度，需要手動補進去。
現(xiàn)在感覺用個varchar（1000）就夠了。
數(shù)據(jù)庫表（尤其是動態(tài)表格），在你把所有字段都設計好了之后，再添加幾個備注字段和預留字段。
之前我覺得這樣做沒多大意義，因為預留字段的。列名是沒有實際意義的。這樣程序中使用的時候就會讓人費解。但現(xiàn)在覺得還是有必要的，很有必要的，即便在用到時需要自己十分清楚之前預留的無意義字段現(xiàn)在表示什么意義不過我的第二個數(shù)據(jù)庫中還是沒采用，這也是遺憾之處啊。
個人感覺用note1、note2、r1（r表示reserve）、r2、r3，2個備注字段和3個預留字段就足夠了，再多的話就不容易記住哪個字段具體表示什么意義了，容易暈。類型就都用varchar（200）吧。
在我看來，數(shù)據(jù)庫課程設計主要的目標是利用課程中學到的數(shù)據(jù)庫知識和技術較好的開發(fā)設計出數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)，去解決各行各業(yè)信息化處理的要求。通過這次的課程設計，可以鞏固我們對數(shù)據(jù)庫基本原理和基礎理論的理解，掌握數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)設計開發(fā)的基本方法，進一步提高我們綜合運用所學知識的能力。
當我們這組決定做大學生就業(yè)咨詢系統(tǒng)時，我們并沒有著手寫程序。而是大家一起商量這個系統(tǒng)概述、系統(tǒng)目標、系統(tǒng)需求、業(yè)務流程分析、數(shù)據(jù)流程分析和數(shù)據(jù)詞典。當這些都準備好了之后，我們進行模塊的分工。每個人都有自己的模塊設計，而且寫出來的代碼要求可以實現(xiàn)相應模塊的功能，得到理想的效果。當每個人都把自己的分工做好了，最后會由一個人把這些全部組合搭建在一起。我們使用的是html和php相互嵌套使用，當一個系統(tǒng)做好了之后，我會好好地把程序都看一遍，理會其中的奧秘。
我所負責的是數(shù)據(jù)庫的備份和還原還有一些界面的實現(xiàn)。還記得自己剛接觸html的時候，覺得很感興趣，所以有一段時間幾乎到了癡迷的程度。然而php是我剛接觸不久的一種編程語言。不過覺得它的功能真的很強大，可以開發(fā)出很多大型的系統(tǒng)。但是在做備份和還原的時候，要考慮的東西還是很多的。當我遇到錯誤的時候，感到很受打擊。值得欣慰的是，在同學的幫助和大量參考書的查閱下，我把自己的模塊做好了。這就是我收獲最大的地方。而且，我明白了遇到困難永不放棄的重要性，我知道了團隊合作的重要性，我領悟了只有堅持不懈才會取得勝利。
數(shù)據(jù)庫設計心得體會
知識的獲得是無止境的，只要你想學，只要你行動，沒有什么會難倒我們的?；厥走@一個多星期的課程設計，我很欣慰。因為我有了動力，有了勇氣。謝謝老師對我們的不懈幫助，謝謝學校給了我們這一次實踐的機會，也謝謝組員們的關懷。這些美好的回憶美好的東西將永遠伴隨著我。
大數(shù)據(jù)導論心得篇四
應集團公司的安排，20xx年12月9日至1xx日我很榮幸的來到美麗廈門國家會計學院，參加了國資委舉辦的山西省省屬企業(yè)高級財務管理研修班。通過xx天的學習，讓我豐富了知識，開闊了視野，了解了一些當前經(jīng)濟熱點問題，轉變了思想理念，感受頗多。
通過對可持續(xù)發(fā)展的財務問題學習使我們了解到了會計改革對國家經(jīng)濟、政治方面起到的助推作用。了解我國會計政策在世界經(jīng)濟大環(huán)境當中的重要作用，讓我們學會站在社會經(jīng)濟發(fā)展的全局上，歷史的、全面的、客觀的、發(fā)展的來觀察和認識形勢，學會在一個更高的層次上來觀察分析問題，我們進一步理解財務管理的內涵和財務管理者在新的形勢下，要用可持續(xù)發(fā)展的目光來決策，實現(xiàn)企業(yè)利益的化。
面對一帶一路的倡議，我國經(jīng)濟形勢有了新的發(fā)展方向。作為一個財務人員理應適應新的形式，學以致用，現(xiàn)代社會科技進步日新月異，知識更新日益加快，只有適時掌握學習技巧，加快接受新知識、新理念的速度成為為社會高速發(fā)展服務的財務人才。從而實現(xiàn)振興中華民族復興大業(yè)的夢想，實現(xiàn)我國和周邊國家和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的雙贏。
當前形勢離不開數(shù)字化和大數(shù)據(jù)的應用，作為一個新時代的財務人員，理應了解和掌握大數(shù)據(jù)商務智能化的發(fā)展方向，掌握運用好數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)運用，以適應新的時代發(fā)展的需求。
總之，通過這次進修學習。感謝集團給我們搭建了一個好的平臺。營造了一個良好的學習環(huán)境，給我們帶來了新的思維，新的理念和新的工作思路。我們會把這次學習到的知識運用到工作當中，與時俱進，為企業(yè)的發(fā)展獻計獻策。
大數(shù)據(jù)導論心得篇五
大數(shù)據(jù)在當今已經(jīng)成為了一個非常熱門的話題，在各個領域中都有著廣泛的應用。而學習大數(shù)據(jù)導論，可以幫助我們更好地了解大數(shù)據(jù)是什么、它的基本概念、常用工具以及如何利用它來解決現(xiàn)實問題。在這里，我將分享一下我學習大數(shù)據(jù)導論的心得體會。
第二段：基礎概念的理解。
在學習大數(shù)據(jù)導論的過程中，最基礎的是要理解大數(shù)據(jù)的相關概念。比如，什么是大數(shù)據(jù)？大小是如何定義的？數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的區(qū)別是什么？如何對數(shù)據(jù)進行預處理等等。在這個過程中，我通過查看相關資料并反復學習，最終對這些基礎概念有了深入的理解。
第三段：工具的使用。
在大數(shù)據(jù)領域中，有很多常用的工具，如Hadoop、Spark、Storm等等。這些工具能夠幫助我們處理大量的數(shù)據(jù)，并進行更為靈活的操作。在學習大數(shù)據(jù)導論的過程中，我學習了Hadoop和Spark的基本使用方法，比如如何在Hadoop中上傳文件、如何編寫Spark程序、如何運行等等。這些工具的學習，讓我更加深入地了解了大數(shù)據(jù)的處理流程和相關技術。
第四段：實際應用案例。
學習大數(shù)據(jù)導論不僅僅只是學習知識點，更重要的是如何將這些知識應用到實際問題中。在學習過程中，我瀏覽了很多與大數(shù)據(jù)相關的案例，如如何分析社交媒體數(shù)據(jù)、如何提高銷售量等等。這些實際應用案例，讓我更好地理解了大數(shù)據(jù)的應用場景，并對如何將大數(shù)據(jù)應用到實際問題中有了更深層次的認識。
第五段：總結與展望。
通過學習大數(shù)據(jù)導論，我不僅僅深入地了解了大數(shù)據(jù)相關的概念和技術，還學到了如何將大數(shù)據(jù)應用到實際問題中。這不僅僅是對我個人而言，對于很多從事數(shù)據(jù)分析、機器學習等領域的從業(yè)人員，都是非常有益的。當然，我知道這只是大數(shù)據(jù)領域的一個小小的開始，在未來的學習和工作中，我會進一步深入學習和探索，掌握更多的大數(shù)據(jù)相關知識和技術，為更好的服務于社會作出一份自己的貢獻。
大數(shù)據(jù)導論心得篇六
在學習這門課的過程中，在對數(shù)據(jù)庫的了解過程中，慢慢對數(shù)據(jù)庫有了感觀。數(shù)據(jù)庫這一詞并不是很難想象，并不是像外人看來很神奇。作為計算機專業(yè)的學生，這樣的專業(yè)術語或者專業(yè)知識是最基本的。
學習的時候沒有想象中的那么難，只要上課能聽懂就基本還可以。但是問題還是出在書本有點厚，有的時候上課的內容都要找很久才能找到，甚至有的時候老師講的知識書本上是找不到的，是另外補充而且是相當重要的內容。有的時候開小差，沒有聽到老師講的知識點，這就導致了以后的學習無法順利進行，使得學習起來十分困難。所以在數(shù)據(jù)庫這門課的.學習中，上課一定要聽牢，就像老師說的那樣，這樣的專業(yè)課如果想憑考試前幾天突擊是行不通的，必須是日積月累的知識才能取得好成績。
通過對數(shù)據(jù)庫的學習，我也明白了各行各業(yè)都離不開數(shù)據(jù)庫，就算是一個小型的超市也離不開它?？梢姅?shù)據(jù)庫這門課的廣泛性，如果能夠認真學好它將來必有成就。我就是抱著這種信念去學習數(shù)據(jù)庫的。第一次接觸數(shù)據(jù)庫，第一次接觸sql語言，雖然陌生，但是可以讓我從頭開始學，就算沒有基礎的人也可以學得很好。剛開始練習sql語言的時候，并不是很難，基本上都是按照老師的步驟來做，還很有成就感。后來學了單表查詢和連接查詢后，就慢慢發(fā)現(xiàn)越學越困難了，每個題目都要思考很久，并且每個題目基本上不止一個答案，所以必須找出最優(yōu)的答案。后面的刪除、插入、修改這些題目都變化蠻大的，書本上的例題根本無法滿足我們，好在老師給我們提供了大量的課件，通過這些ppt，我們可以鞏固課內的知識，還可以學習內容相關的知識，更好地完成老師布置的作業(yè)。
通過網(wǎng)絡實現(xiàn)一家雜貨店。過程是很復雜的，雜貨店需要員工，還有百來種商品，不僅需要大量的數(shù)據(jù)，還要完成需求說明，數(shù)據(jù)詞典，還有e-r圖等，雖然想象起來并不是很難，但是要轉化成文字，轉化成人們能夠讀懂的文字就顯得十分困難。特別是一個完整的銷售系統(tǒng)，對我們來說都是第一次接觸，在做大作業(yè)的時候經(jīng)常是前面改改，后面改改，因為一些數(shù)據(jù)不能很好地對應起來，經(jīng)常會遺忘一些，所以出現(xiàn)了這樣的情況。一個完整的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也就是在這樣修修改改的狀態(tài)下完成的，也給了我很大的反思。第一、一個數(shù)據(jù)庫的完成一定要考慮各方面的因素，包括現(xiàn)實因素。第二、在完成這類作業(yè)時，修修改改是很正常的，不要因此而厭倦。第三、一個完整的數(shù)據(jù)庫一定不能出現(xiàn)錯誤，否則會在現(xiàn)實生活中帶來不必要的麻煩。
通過本學期數(shù)據(jù)庫的學習及大作業(yè)的完成，很有去作項目的沖動，但深知自己的能力水平有限，還需要更多的學習。
大數(shù)據(jù)導論心得篇七
隨著信息技術的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)已逐漸成為當前最熱門的技術研究方向之一。為了更好地掌握這門技術，我開始學習了《大數(shù)據(jù)導論》這門課程。在學習的過程中，我有了許多的體會和感悟。下面就讓我分享一下我的學習心得吧。
第二段：大數(shù)據(jù)的概念和應用。
在課程的前幾節(jié)課中，我們了解到了大數(shù)據(jù)的概念和應用。大數(shù)據(jù)是指集成的、海量的、多元化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，它不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理模式，需要借助集群、云計算和分布式計算等技術才能進行處理。這一技術在實際應用中也有著廣泛的領域，如金融、醫(yī)療、智慧城市等各個領域。通過學習這些內容，我深刻地意識到大數(shù)據(jù)技術在推動社會發(fā)展中所具有的重要作用。
在掌握了大數(shù)據(jù)的概念和應用后，我們又學習了大數(shù)據(jù)技術的基本運作模式。通過對Hadoop、NoSQL等技術的學習，我深刻地了解到了這些技術的架構和原理。同時，在學習的過程中，我也意識到了數(shù)據(jù)分析和處理的importance，并開發(fā)了一些基本的數(shù)據(jù)處理技能。
第四段：大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展趨勢。
通過學習，我們還了解到了大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展趨勢。一方面，人工智能技術的不斷應用將會進一步推動大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和應用，另一方面，隨著云計算和邊緣計算等技術的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術也將會實現(xiàn)更為廣泛的應用。這些發(fā)展趨勢，不僅對于大數(shù)據(jù)技術從業(yè)者的職業(yè)發(fā)展具有重要意義，同時也鼓舞著我更加深入地學習和應用這一技術。
第五段：結語。
通過這門課程的學習，我深刻地認識到了大數(shù)據(jù)技術所具有的重要意義，并掌握了一些基本的技術要點，同時也為我的職業(yè)規(guī)劃和發(fā)展提供了有益的參考。在未來的學習和工作中，我一定會更加深入地學習這一技術并加以應用。
大數(shù)據(jù)導論心得篇八
第一段：引言（150字）
隨著信息技術的不斷發(fā)展和普及，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當今社會中不可忽視的重要資源。個人和企業(yè)可以通過收集、分析和利用海量的數(shù)據(jù)，獲得更深刻、更全面的洞察力，從而做出更明智的決策。在近期我的工作中，我有幸接觸到了大數(shù)據(jù)分析，并對此有著一些深入的體會。本文將通過五段式的方式，從需求分析、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化以及價值落地這五個方面，分享我在大數(shù)據(jù)分析方面的心得體會。
第二段：需求分析（200字）
在進行大數(shù)據(jù)分析前，正確的需求分析是至關重要的。大數(shù)據(jù)分析的目的是為了解決某個實際問題，如果無法明確問題的具體需求，那么所做的分析將毫無意義。我在一次項目中，負責分析一個電商平臺的用戶流失情況。為了明確問題的需求，我首先和相關部門進行了深入的溝通，了解了他們對于用戶流失的關注焦點和期望獲得的結果。在需求分析的基礎上，我才開始設計整個數(shù)據(jù)分析的框架，確保分析的準確性和可行性。
第三段：數(shù)據(jù)收集（250字）
在獲得明確的需求后，接下來就是收集相關的數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量直接影響著結果的準確性和可信度。因此，在數(shù)據(jù)收集的過程中，我始終將標準和精確度放在第一位。一方面，我通過各種渠道獲得了大量的數(shù)據(jù)，包括用戶行為數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等。另一方面，我對數(shù)據(jù)進行了清洗和整理，刪除了重復、錯誤和不完整的數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)質量可靠。同時，我還和數(shù)據(jù)提供方進行了密切的合作，確保數(shù)據(jù)的準確性和實時性。
第四段：數(shù)據(jù)處理（300字）
在收集到大量數(shù)據(jù)之后，下一步就是進行數(shù)據(jù)處理和分析。我首先使用了統(tǒng)計學的方法，對數(shù)據(jù)進行了基本的描述性統(tǒng)計和聚類分析，從整體上了解了用戶的行為特征和購買偏好。然后，我運用機器學習算法，構建了用戶流失的預測模型。通過模型的訓練和優(yōu)化，我成功地發(fā)現(xiàn)了一些影響用戶流失的主要因素，并提出了相應的解決措施。此外，我還使用了數(shù)據(jù)挖掘的技術，從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出了一些潛在的規(guī)律和聯(lián)系，為用戶流失的原因分析提供了更全面的依據(jù)。
第五段：數(shù)據(jù)可視化與價值落地（300字）
最后，進行數(shù)據(jù)可視化和價值落地，是大數(shù)據(jù)分析的最關鍵的環(huán)節(jié)。通過將結果用圖表、圖形和動畫等形式進行可視化展示，非常直觀地將數(shù)據(jù)的分析結果傳達給相關人員，使他們更容易理解和接受。在我進行用戶流失分析的項目中，我利用數(shù)據(jù)可視化的技術，展示了不同時間段、不同地域和不同商品類別的流失情況，直觀地揭示了其中的規(guī)律和趨勢。同時，我也提出了一些建議和解決方案，幫助企業(yè)制定相應的策略，減少用戶流失和提升用戶滿意度。通過數(shù)據(jù)可視化和價值落地，大數(shù)據(jù)分析才能真正發(fā)揮出它的作用，為企業(yè)帶來真正的商業(yè)價值。
總結（200字）
通過以上的經(jīng)驗總結和實踐，我深刻體會到了大數(shù)據(jù)分析的重要性和能力。只有通過嚴謹?shù)男枨蠓治?、精準的?shù)據(jù)收集、科學的數(shù)據(jù)處理、直觀的數(shù)據(jù)可視化以及實際的價值落地，才能真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的價值。大數(shù)據(jù)分析無疑為我們提供了更多的機會和可能性，為個人和企業(yè)的發(fā)展帶來了更多的潛力。然而，對于大數(shù)據(jù)的應用，仍然需要我們深入研究和學習，不斷提升自己的專業(yè)素養(yǎng)和能力，與時俱進，不斷創(chuàng)新。只有這樣，我們才能在大數(shù)據(jù)時代中立于不敗之地，并在海量數(shù)據(jù)中挖掘出無限的商機和價值。
大數(shù)據(jù)導論心得篇九
這本書里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運作上的應用，以及它對現(xiàn)代商業(yè)運作的影響。
《大數(shù)據(jù)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(xiàn)象入手，繼而通過對現(xiàn)象的解剖提出對這一現(xiàn)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(xiàn)的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數(shù)據(jù)時代》這本書的主要內容。
《大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。同時google的預測與政府數(shù)據(jù)的相關性高達97%，這也就意味著google預測數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個數(shù)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(shù)字就是大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)終端與計算機的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時代的主流，同時大數(shù)據(jù)時代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)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(xiàn)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(lián)系google詞庫就會出現(xiàn)翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數(shù)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(shù)據(jù)時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時代是建立在大數(shù)據(jù)的基礎住上的，所以大數(shù)據(jù)時代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數(shù)據(jù)會湮埋少數(shù)有問題的數(shù)據(jù)所帶來的影響。同時大量的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時代催生的重要職業(yè)——數(shù)據(jù)科學家，這是一群數(shù)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(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數(shù)據(jù)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(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數(shù)據(jù)時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數(shù)據(jù)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(wǎng)站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數(shù)據(jù)科學家”們利用，從而再將相關數(shù)據(jù)賣給各大網(wǎng)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(wǎng)上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現(xiàn)了一個新的世界。
大數(shù)據(jù)心得體會篇2
大數(shù)據(jù)導論心得篇十
20xx年xx月xx日到xx月xx日，我們在新密市教體局的安排下來到了美麗的北國之城——長春，在東北師范大學開始了為期8天的學習。作為一名老師，能有一次這樣的機會出去學習，我覺得自己是幸運的，感謝教體局為我們提供了這樣的學習機會。8天的時間雖短，但是大師的教育思想和理念卻深深地留在我的腦海里。此次培訓領導安排的很周到，給我們授課的全部是專家級別的人物，內容充實，學習緊奏，兩位班主任老師盡職盡責，安排具體，服務到位；培訓期間學員之間相處和睦，讓我感受到集體的溫暖，并且認識了新朋友和。此次培訓主要采用專題講座的形式進行理論學習，另外還走進西五小學和東北師范大學附屬慧谷中學學習觀摩，一路走來，收獲良多。
長春市八中校長、特級教師張輝老師用自己的工作經(jīng)歷和經(jīng)驗從兩個方面詮釋了如何做有大愛、有擔當?shù)男腋＝處?。尤其是張老師對于學生德育的培養(yǎng)，確立“有文化的中國人，會學習的高中生，肯努力的八中人”的培養(yǎng)目標，建設“和潤德育”的教育思想，通過讓學生種植蔬菜，促進學生個性化的發(fā)展。
張教師用經(jīng)典的實例和風趣的語言圍繞以人為本，以生為本的課堂的構建。教師的藝術在于用心做學問，善于挖掘教學技巧，激發(fā)學生的興趣，讓自己成為一個讓學生喜歡的老師。
梁教授告訴我們小課題是什么，如何從實際問題出發(fā)，提煉出課題，然后圍繞如何對小課題進行研究，最后再告訴我們進行小課題研究的方法。讓我這個對課題感覺力不從心的人有了信心，也為我指明了方向。
鄭教授闡述了大數(shù)據(jù)的內涵與教育變革的需求，尤其是在現(xiàn)如今信息技術飛速發(fā)展的時代，教學中如何不能融入大數(shù)據(jù)，那如何實現(xiàn)教育的快速發(fā)展？鄭教授讓我媽理解了什么事大數(shù)據(jù)，更認清了大數(shù)據(jù)在教育教學中的作用。
驚訝于賀教授的深厚的文化底蘊，培育于賀教授的學識淵博。一個吉林大學的哲學博士，生生地把枯燥無味的歷史課上成了學生喜歡的課。賀教授語言風趣幽默，名人典故脫口而出，引文用典隨意恰當，三個小時的講課簡直就是享受。賀教授說，再累也要看書，再窮也要買書，一個要想成為真正的，必須具有堅實的理論功底、廣博的知識背景、靈活的教學藝術、自覺的批判思想、科學的教育研究、強烈的人格魅力，而這些都離不開讀書與反思?！昂每吹钠つ仪宦?，而有趣的靈魂卻百里挑一”，好讀書，會讀書，善思考，于是活得有趣，干得得法。
做一名有自己教育思想的教師是多少教師夢寐以求的事情，能有多少個人一輩子能有自己的教育思想？而黃教授就做到了。他的語言風趣，表情豐富，講解例子經(jīng)典恰當。黃教授的“差點教育”其實是讓我們再次認識到學生的差異，并且重視差異。人無完人，但人也不會一無是處，“你數(shù)學好來數(shù)星星，我數(shù)學不好來數(shù)月亮”，人生要用有限的生命來揚長，不要用有限的生命來補短，一個人早一天發(fā)現(xiàn)自己的優(yōu)長，這個人就早一天走在成功的路上，差點在這里指的就是優(yōu)點、亮點、閃光點?。核麑议L說的“不要拿自己的孩子與別的孩子比，每個孩子都是你的；對老師們說，不要拿自己的學生和其他班上的學生比，每個學生都是不可代替的；對學生說，不要拿自己和別人比，每個人都是獨特的自己，我們大家自己和自己比，自己的今天和自己的昨天比，你看到的變化，是成長，”黃老師告訴我們，成為的自己，就是最幸福的！
一直都在上課，但什么是好課，我從來都沒總結過。郝教授用自己的工作經(jīng)歷為我們總結了一堂好課的標準，但是這個標準也不是絕對的。年輕的教師我們就是看一堂課的整個環(huán)節(jié)，而對于老教師，我們看的卻是他的教學藝術和技巧。不管是什么，要想上好一節(jié)課，只有用心才會得到。
長久以來，我們都被工作和生活的壓力壓得苦不堪言，已經(jīng)很少去問過我們到底需要什么，到底在追求什么。張教授說，一個教師，首先得是個人，然后才是教師。張教授結合具體事例運用激情并幽默的語言，用一個個故事啟迪著每一個參訓者的心靈，引起大家的共鳴，會場中不斷傳出一次次熱烈的掌聲，王小英教授的講座不是用高高在上的學術權威告誡聽者，而是用所見所聞所思引起聽者的思考和觸動。
一天又一天，聆聽不同風格專家的講座，無異于將我于閉塞之中拽出，一點點剝離陳規(guī)，撣落陋習；一日又一日，聆聽不同內容的講座，無異于將我于昏沉之中叫醒，一點點打開思路，指明方向；一篇又一篇，書寫每日所得與所思，無異于給陷入倦怠中的我補充元氣，賦予靈氣，讓我又有了前進的方向和動力。讓我在學習之后重新審視自己，為自己尋找出路。路還有很遠，從不止步；學習，永遠都在路上。我將以此次學習為契機，秉承著“要想成為教學的高手，首先使自己成為學習的高手”的原則，使自己一路向前，不斷成長。
大數(shù)據(jù)導論心得篇十一
隨著科技的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及，大數(shù)據(jù)逐漸成為現(xiàn)代社會的一個重要議題。大數(shù)據(jù)不僅給人們的生活帶來了極大的便利，也對各行各業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠的影響。在我與大數(shù)據(jù)的接觸中，我深刻認識到大數(shù)據(jù)的重要性，并從中得到了許多心得體會。以下是我對大數(shù)據(jù)的理解和感悟。
首先，在大數(shù)據(jù)的背后隱藏著巨大的商機。隨著大數(shù)據(jù)的崛起，越來越多的企業(yè)開始意識到大數(shù)據(jù)的商業(yè)潛力。通過分析海量的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以深入了解市場需求、消費者習慣以及競爭對手的情況，從而有效地制定營銷策略和業(yè)務發(fā)展方向。例如，在電商領域，通過大數(shù)據(jù)分析消費者的瀏覽行為和購買偏好，企業(yè)可以精準地推薦產(chǎn)品，提高銷售轉化率。在金融領域，通過分析大數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)潛在的風險和機會，有效預測市場走向。因此，我認為，掌握大數(shù)據(jù)分析能力將成為未來企業(yè)競爭的關鍵之一。
其次，大數(shù)據(jù)給個人提供了更多的機會和選擇。在過去，人們的生活和工作范圍受限于地理位置和資源的限制，很難積累一些特定領域的知識和經(jīng)驗。而如今，有了大數(shù)據(jù)，我們可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲取大量的信息和資源，學習和探索任何我們感興趣的領域。例如，通過在線教育平臺，我們可以隨時隨地對自己感興趣的知識進行學習，提升自己的能力。同時，對于創(chuàng)業(yè)者來說，大數(shù)據(jù)也提供了更多的商機。我們可以通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)市場的空白和需求，從而創(chuàng)辦自己的公司或發(fā)展新的業(yè)務。因此，大數(shù)據(jù)為個人的發(fā)展提供了更多的機會和選擇。
第三，大數(shù)據(jù)的應用推動了傳統(tǒng)行業(yè)的轉型與升級。隨著大數(shù)據(jù)技術的成熟和應用的普及，越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)開始引入大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術，以提高效率和降低成本。例如，制造業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能化生產(chǎn)和優(yōu)化生產(chǎn)線布局，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量。醫(yī)療行業(yè)通過分析大量的病歷和醫(yī)學數(shù)據(jù)，可以提前預測疾病風險，為患者提供更加精準的診斷和治療方案。因此，大數(shù)據(jù)的應用推動了傳統(tǒng)行業(yè)的升級和改造，提高了整體產(chǎn)業(yè)的競爭力。
第四，大數(shù)據(jù)也給我們的社會帶來了一些隱憂和風險。盡管大數(shù)據(jù)帶來了很多好處，但它也引發(fā)了一系列隱私和安全問題。在大數(shù)據(jù)時代，我們的個人信息和行為可以被收集、存儲和分析，我們的隱私面臨著更大的侵犯。另外，大數(shù)據(jù)分析中可能出現(xiàn)的偏見和錯誤也給我們的決策帶來了風險。因此，我們需要建立相應的法律法規(guī)和技術手段，保護個人隱私，減少誤導和錯誤的影響。
最后，我深刻認識到，大數(shù)據(jù)只是一個工具和手段，最關鍵的還是人。無論多么先進的大數(shù)據(jù)技術，最終的應用和決策還是需要人來負責和管理。因此，我們需要加強對大數(shù)據(jù)技術的學習和理解，提高自身的數(shù)據(jù)分析能力和邏輯思維能力，以更好地應對和利用大數(shù)據(jù)時代的機遇和挑戰(zhàn)。
綜上所述，大數(shù)據(jù)對我們的社會和生活產(chǎn)生了巨大的影響。它不僅給企業(yè)帶來了商機，也給個人提供了更多的機會和選擇。大數(shù)據(jù)的應用推動了傳統(tǒng)行業(yè)的轉型與升級，但也引發(fā)了一些隱憂和風險。因此，我們需要理性看待和利用大數(shù)據(jù)，加強對大數(shù)據(jù)技術的學習和規(guī)范，以更好地應對和引領大數(shù)據(jù)時代的變革。
大數(shù)據(jù)導論心得篇十二
隨著云計算和物聯(lián)網(wǎng)的日漸普及，大數(shù)據(jù)逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數(shù)據(jù)需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數(shù)據(jù)質量和精度。由此，數(shù)據(jù)預處理成為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)預處理的重要性
作為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)往往不夠完整和準確，需要通過數(shù)據(jù)預處理來清理和過濾；另一方面，數(shù)據(jù)預處理還可以通過特征選取、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)采樣等方式，將原始數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)預處理方法
數(shù)據(jù)預處理的方法有很多，要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)情況和建模目的來選擇適當?shù)姆椒?。在我實際工作中，用到比較多的包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換和離散化等方法。其中，數(shù)據(jù)清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)預處理的過程。而這需要我們對數(shù)據(jù)的文件格式、數(shù)據(jù)類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數(shù)據(jù)處理中，還需要經(jīng)常性地檢查和驗證處理結果，確保數(shù)據(jù)質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的一步，它可以提高數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)特征來選擇適當?shù)念A處理方法，同時也需要不斷總結經(jīng)驗，提高處理效率和精度。總之，數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)信息。
大數(shù)據(jù)導論心得篇十三
隨著信息技術的飛速發(fā)展，現(xiàn)代社會中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)需要被正確的收集、處理以及存儲。這就是大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預處理的主要任務。數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘以及機器學習的第一步，這也就意味著它對于最終的數(shù)據(jù)分析結果至關重要。
第二段： 數(shù)據(jù)質量問題
在進行數(shù)據(jù)預處理的過程中，數(shù)據(jù)質量問題是非常常見的。比如說，可能會存在數(shù)據(jù)重復、格式不統(tǒng)一、空值、異常值等等問題。這些問題將極大影響到數(shù)據(jù)的可靠性、準確性以及可用性。因此，在進行數(shù)據(jù)預處理時，我們必須對這些問題進行全面的識別、分析及處理。
第三段： 數(shù)據(jù)篩選
在進行數(shù)據(jù)預處理時，數(shù)據(jù)篩選是必不可少的一步。這一步的目的是選擇出有價值的數(shù)據(jù)，并剔除無用的數(shù)據(jù)。這樣可以減小數(shù)據(jù)集的大小，并且提高數(shù)據(jù)分析的效率。在進行 數(shù)據(jù)篩選時，需要充分考慮到維度、時間和規(guī)模等方面因素，以確保所選的數(shù)據(jù)具有合適的代表性。
第四段： 數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預處理的核心環(huán)節(jié)之一，它可以幫助我們發(fā)現(xiàn)和排除未知數(shù)據(jù)，從而讓數(shù)據(jù)集變得更加干凈、可靠和可用。其中，數(shù)據(jù)清洗涉及到很多的技巧和方法，比如數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)變換等等。在進行數(shù)據(jù)清洗時，需要根據(jù)具體情況采取不同的方法，以確保數(shù)據(jù)質量的穩(wěn)定和準確性。
第五段： 數(shù)據(jù)集成和變換
數(shù)據(jù)預處理的最后一步是數(shù)據(jù)集成和變換。數(shù)據(jù)集成是為了將不同來源的數(shù)據(jù)融合為一個更綜合、完整的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)變換，則是為了更好的展示、分析和挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值。這些數(shù)據(jù)變換需要根據(jù)具體的研究目標進行設計和執(zhí)行，以達到更好的結果。
總結：
數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的基礎。在進行預處理時，需要充分考慮到數(shù)據(jù)質量問題、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)清洗以及數(shù)據(jù)集成和變換等方面。只有通過這些環(huán)節(jié)的處理，才能得到滿足精度、可靠性、準確性和可用性等要求的數(shù)據(jù)集合。
大數(shù)據(jù)導論心得篇一
在當今社會，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種趨勢。它究竟是什么？它為我們帶來什么？如何學習大數(shù)據(jù)導論？這些問題在我開始學習大數(shù)據(jù)導論之前一直縈繞在我心中。在學習的過程中，我逐漸明白了大數(shù)據(jù)的概念、特點以及應用場景，并得到了一些啟示和體會。在這篇文章中，我將分享我的心得體會。
第二段：了解大數(shù)據(jù)。
“大數(shù)據(jù)”是什么？從字面上看，它是指大規(guī)模的數(shù)據(jù)，但這并不是完全的答案。大數(shù)據(jù)不僅是關于數(shù)據(jù)的規(guī)模和數(shù)量，還涉及如何存儲、處理和分析這些數(shù)據(jù)。當今社會每天產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)，如何挖掘這些數(shù)據(jù)的價值變得越來越重要。在學習大數(shù)據(jù)導論的過程中，我發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的三個特點：3V（Volume，Velocity，Variety），這三個特點分別代表著數(shù)據(jù)的規(guī)模、速度和種類。這樣，我更好地理解了大數(shù)據(jù)的概念。
第三段：深入了解大數(shù)據(jù)的應用。
大數(shù)據(jù)導論心得篇二
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“20xx年大數(shù)據(jù)分析培訓班”，不但重新回顧了大學時學習的統(tǒng)計學知識，還初學了python、sql和sas等大數(shù)據(jù)分析工具，了解了農(nóng)業(yè)銀行大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數(shù)據(jù)的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數(shù)據(jù)知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數(shù)據(jù)基點上的再思考，可以說收獲良多。由衷地感謝管理信息部提供這樣好的學習機會，也非常感謝xx培訓學院提供的完善的軟硬件教學服務。
近年來，大數(shù)據(jù)技術如火如荼，各行各業(yè)爭先恐后投入其中，希望通過大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革，銀行作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，自然不甘人后。我行在大數(shù)據(jù)分析領域，也進行了有益的探索，并且有了可喜的成績。作為從事內部審計工作的農(nóng)行人，我們長期致力于數(shù)據(jù)分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數(shù)據(jù)分析模型，不能給審計實踐提供有效的支持。這次培訓，我正是帶著這樣一種期待走進了課堂，期望通過培訓，打開審計的大數(shù)據(jù)之門。
應該說，長期以來，農(nóng)業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中探索。但根據(jù)審計工作特點，我們更多的關注對行為數(shù)據(jù)的分析，對狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數(shù)據(jù)分析技術，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、邏輯回歸等算法模型，由于業(yè)務背景不易移植，結果數(shù)據(jù)不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數(shù)據(jù)分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數(shù)據(jù)技術也有了一些思考。
目前，審計平臺采用單機關系型數(shù)據(jù)庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展，系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數(shù)據(jù)需求發(fā)展趨勢，已經(jīng)令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數(shù)據(jù)挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數(shù)據(jù)使用機制，即節(jié)省了數(shù)據(jù)挖掘平臺的資源，又保證了數(shù)據(jù)使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數(shù)據(jù)平臺建立對接，緩解審計平臺資源緊張矛盾。
目前，審計選樣主要通過專家打分法。這次培訓中介紹的邏輯回歸和決策樹算法，也是解決這一方面的問題。通過歷史樣本和歷史底稿的數(shù)據(jù)，通過訓練建立選樣模型，將與底稿相關的主要風險特征選入模型，再將模型應用于驗證樣本。這樣就可以應用大數(shù)據(jù)技術，為審計提供支持。
本次培訓中我們也看到，經(jīng)過一段時間的積累，我行已經(jīng)具備了一定的大數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，儲備了一批具有相應經(jīng)驗的人才。作為業(yè)務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發(fā)中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業(yè)務需求，發(fā)揮各自優(yōu)勢推動大數(shù)據(jù)技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數(shù)據(jù)技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數(shù)據(jù)技術應用正處于井噴前夕，我們應抓住這一有利時機，推動審計工作上一個新臺階。
這次培訓對于我來說，只是打開了一扇窗，未來大數(shù)據(jù)分析的道路還很長、也一定很曲折，但我也堅定信念，要在這條路上繼續(xù)努力，所謂“獨行快、眾行遠”，有這樣一批共同走在大數(shù)據(jù)分析路上的農(nóng)行人陪伴，相信農(nóng)業(yè)銀行大數(shù)據(jù)之路必將有無限風光。
大數(shù)據(jù)導論心得篇三
跟老板做了兩個算是比較大的項目，數(shù)據(jù)庫主體都是我設計的。第一個感覺很失敗；第二個現(xiàn)在正在用，雖然總結了第一個的教訓，但感覺還是有些遺憾把這過程中的一些心得記在這里，以便日后用到時來查閱。若以后還有機會再設計數(shù)據(jù)庫――現(xiàn)在倒還有些期待，呵呵，再有新的體會，也全部補充到這里。
隨著磁盤容量的大幅飆升，這一點已經(jīng)不會產(chǎn)生什么問題。當然冗余歸冗余，不能把數(shù)據(jù)的關聯(lián)弄的亂七八糟的。
本科數(shù)據(jù)庫課程中學的知識直接拿來，在實際中會出大問題。滿足三級范式的數(shù)據(jù)庫結構會（全區(qū)抗菌藥物合理使用宣傳周活動總結及小結）讓你面對大量的連表查詢，應用程序中會用到大量的數(shù)據(jù)庫訪問，既繁瑣（煩死你）又使程序運行速度減慢。
這一點主要是用動軟代碼生成器自動生成代碼時，如果varchar的最大長度指定為max，在自動生成代碼時，它無法生成這一最大長度，需要手動補進去。
現(xiàn)在感覺用個varchar（1000）就夠了。
數(shù)據(jù)庫表（尤其是動態(tài)表格），在你把所有字段都設計好了之后，再添加幾個備注字段和預留字段。
之前我覺得這樣做沒多大意義，因為預留字段的。列名是沒有實際意義的。這樣程序中使用的時候就會讓人費解。但現(xiàn)在覺得還是有必要的，很有必要的，即便在用到時需要自己十分清楚之前預留的無意義字段現(xiàn)在表示什么意義不過我的第二個數(shù)據(jù)庫中還是沒采用，這也是遺憾之處啊。
個人感覺用note1、note2、r1（r表示reserve）、r2、r3，2個備注字段和3個預留字段就足夠了，再多的話就不容易記住哪個字段具體表示什么意義了，容易暈。類型就都用varchar（200）吧。
在我看來，數(shù)據(jù)庫課程設計主要的目標是利用課程中學到的數(shù)據(jù)庫知識和技術較好的開發(fā)設計出數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)，去解決各行各業(yè)信息化處理的要求。通過這次的課程設計，可以鞏固我們對數(shù)據(jù)庫基本原理和基礎理論的理解，掌握數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)設計開發(fā)的基本方法，進一步提高我們綜合運用所學知識的能力。
當我們這組決定做大學生就業(yè)咨詢系統(tǒng)時，我們并沒有著手寫程序。而是大家一起商量這個系統(tǒng)概述、系統(tǒng)目標、系統(tǒng)需求、業(yè)務流程分析、數(shù)據(jù)流程分析和數(shù)據(jù)詞典。當這些都準備好了之后，我們進行模塊的分工。每個人都有自己的模塊設計，而且寫出來的代碼要求可以實現(xiàn)相應模塊的功能，得到理想的效果。當每個人都把自己的分工做好了，最后會由一個人把這些全部組合搭建在一起。我們使用的是html和php相互嵌套使用，當一個系統(tǒng)做好了之后，我會好好地把程序都看一遍，理會其中的奧秘。
我所負責的是數(shù)據(jù)庫的備份和還原還有一些界面的實現(xiàn)。還記得自己剛接觸html的時候，覺得很感興趣，所以有一段時間幾乎到了癡迷的程度。然而php是我剛接觸不久的一種編程語言。不過覺得它的功能真的很強大，可以開發(fā)出很多大型的系統(tǒng)。但是在做備份和還原的時候，要考慮的東西還是很多的。當我遇到錯誤的時候，感到很受打擊。值得欣慰的是，在同學的幫助和大量參考書的查閱下，我把自己的模塊做好了。這就是我收獲最大的地方。而且，我明白了遇到困難永不放棄的重要性，我知道了團隊合作的重要性，我領悟了只有堅持不懈才會取得勝利。
數(shù)據(jù)庫設計心得體會
知識的獲得是無止境的，只要你想學，只要你行動，沒有什么會難倒我們的?；厥走@一個多星期的課程設計，我很欣慰。因為我有了動力，有了勇氣。謝謝老師對我們的不懈幫助，謝謝學校給了我們這一次實踐的機會，也謝謝組員們的關懷。這些美好的回憶美好的東西將永遠伴隨著我。
大數(shù)據(jù)導論心得篇四
應集團公司的安排，20xx年12月9日至1xx日我很榮幸的來到美麗廈門國家會計學院，參加了國資委舉辦的山西省省屬企業(yè)高級財務管理研修班。通過xx天的學習，讓我豐富了知識，開闊了視野，了解了一些當前經(jīng)濟熱點問題，轉變了思想理念，感受頗多。
通過對可持續(xù)發(fā)展的財務問題學習使我們了解到了會計改革對國家經(jīng)濟、政治方面起到的助推作用。了解我國會計政策在世界經(jīng)濟大環(huán)境當中的重要作用，讓我們學會站在社會經(jīng)濟發(fā)展的全局上，歷史的、全面的、客觀的、發(fā)展的來觀察和認識形勢，學會在一個更高的層次上來觀察分析問題，我們進一步理解財務管理的內涵和財務管理者在新的形勢下，要用可持續(xù)發(fā)展的目光來決策，實現(xiàn)企業(yè)利益的化。
面對一帶一路的倡議，我國經(jīng)濟形勢有了新的發(fā)展方向。作為一個財務人員理應適應新的形式，學以致用，現(xiàn)代社會科技進步日新月異，知識更新日益加快，只有適時掌握學習技巧，加快接受新知識、新理念的速度成為為社會高速發(fā)展服務的財務人才。從而實現(xiàn)振興中華民族復興大業(yè)的夢想，實現(xiàn)我國和周邊國家和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的雙贏。
當前形勢離不開數(shù)字化和大數(shù)據(jù)的應用，作為一個新時代的財務人員，理應了解和掌握大數(shù)據(jù)商務智能化的發(fā)展方向，掌握運用好數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)運用，以適應新的時代發(fā)展的需求。
總之，通過這次進修學習。感謝集團給我們搭建了一個好的平臺。營造了一個良好的學習環(huán)境，給我們帶來了新的思維，新的理念和新的工作思路。我們會把這次學習到的知識運用到工作當中，與時俱進，為企業(yè)的發(fā)展獻計獻策。
大數(shù)據(jù)導論心得篇五
大數(shù)據(jù)在當今已經(jīng)成為了一個非常熱門的話題，在各個領域中都有著廣泛的應用。而學習大數(shù)據(jù)導論，可以幫助我們更好地了解大數(shù)據(jù)是什么、它的基本概念、常用工具以及如何利用它來解決現(xiàn)實問題。在這里，我將分享一下我學習大數(shù)據(jù)導論的心得體會。
第二段：基礎概念的理解。
在學習大數(shù)據(jù)導論的過程中，最基礎的是要理解大數(shù)據(jù)的相關概念。比如，什么是大數(shù)據(jù)？大小是如何定義的？數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的區(qū)別是什么？如何對數(shù)據(jù)進行預處理等等。在這個過程中，我通過查看相關資料并反復學習，最終對這些基礎概念有了深入的理解。
第三段：工具的使用。
在大數(shù)據(jù)領域中，有很多常用的工具，如Hadoop、Spark、Storm等等。這些工具能夠幫助我們處理大量的數(shù)據(jù)，并進行更為靈活的操作。在學習大數(shù)據(jù)導論的過程中，我學習了Hadoop和Spark的基本使用方法，比如如何在Hadoop中上傳文件、如何編寫Spark程序、如何運行等等。這些工具的學習，讓我更加深入地了解了大數(shù)據(jù)的處理流程和相關技術。
第四段：實際應用案例。
學習大數(shù)據(jù)導論不僅僅只是學習知識點，更重要的是如何將這些知識應用到實際問題中。在學習過程中，我瀏覽了很多與大數(shù)據(jù)相關的案例，如如何分析社交媒體數(shù)據(jù)、如何提高銷售量等等。這些實際應用案例，讓我更好地理解了大數(shù)據(jù)的應用場景，并對如何將大數(shù)據(jù)應用到實際問題中有了更深層次的認識。
第五段：總結與展望。
通過學習大數(shù)據(jù)導論，我不僅僅深入地了解了大數(shù)據(jù)相關的概念和技術，還學到了如何將大數(shù)據(jù)應用到實際問題中。這不僅僅是對我個人而言，對于很多從事數(shù)據(jù)分析、機器學習等領域的從業(yè)人員，都是非常有益的。當然，我知道這只是大數(shù)據(jù)領域的一個小小的開始，在未來的學習和工作中，我會進一步深入學習和探索，掌握更多的大數(shù)據(jù)相關知識和技術，為更好的服務于社會作出一份自己的貢獻。
大數(shù)據(jù)導論心得篇六
在學習這門課的過程中，在對數(shù)據(jù)庫的了解過程中，慢慢對數(shù)據(jù)庫有了感觀。數(shù)據(jù)庫這一詞并不是很難想象，并不是像外人看來很神奇。作為計算機專業(yè)的學生，這樣的專業(yè)術語或者專業(yè)知識是最基本的。
學習的時候沒有想象中的那么難，只要上課能聽懂就基本還可以。但是問題還是出在書本有點厚，有的時候上課的內容都要找很久才能找到，甚至有的時候老師講的知識書本上是找不到的，是另外補充而且是相當重要的內容。有的時候開小差，沒有聽到老師講的知識點，這就導致了以后的學習無法順利進行，使得學習起來十分困難。所以在數(shù)據(jù)庫這門課的.學習中，上課一定要聽牢，就像老師說的那樣，這樣的專業(yè)課如果想憑考試前幾天突擊是行不通的，必須是日積月累的知識才能取得好成績。
通過對數(shù)據(jù)庫的學習，我也明白了各行各業(yè)都離不開數(shù)據(jù)庫，就算是一個小型的超市也離不開它?？梢姅?shù)據(jù)庫這門課的廣泛性，如果能夠認真學好它將來必有成就。我就是抱著這種信念去學習數(shù)據(jù)庫的。第一次接觸數(shù)據(jù)庫，第一次接觸sql語言，雖然陌生，但是可以讓我從頭開始學，就算沒有基礎的人也可以學得很好。剛開始練習sql語言的時候，并不是很難，基本上都是按照老師的步驟來做，還很有成就感。后來學了單表查詢和連接查詢后，就慢慢發(fā)現(xiàn)越學越困難了，每個題目都要思考很久，并且每個題目基本上不止一個答案，所以必須找出最優(yōu)的答案。后面的刪除、插入、修改這些題目都變化蠻大的，書本上的例題根本無法滿足我們，好在老師給我們提供了大量的課件，通過這些ppt，我們可以鞏固課內的知識，還可以學習內容相關的知識，更好地完成老師布置的作業(yè)。
通過網(wǎng)絡實現(xiàn)一家雜貨店。過程是很復雜的，雜貨店需要員工，還有百來種商品，不僅需要大量的數(shù)據(jù)，還要完成需求說明，數(shù)據(jù)詞典，還有e-r圖等，雖然想象起來并不是很難，但是要轉化成文字，轉化成人們能夠讀懂的文字就顯得十分困難。特別是一個完整的銷售系統(tǒng)，對我們來說都是第一次接觸，在做大作業(yè)的時候經(jīng)常是前面改改，后面改改，因為一些數(shù)據(jù)不能很好地對應起來，經(jīng)常會遺忘一些，所以出現(xiàn)了這樣的情況。一個完整的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也就是在這樣修修改改的狀態(tài)下完成的，也給了我很大的反思。第一、一個數(shù)據(jù)庫的完成一定要考慮各方面的因素，包括現(xiàn)實因素。第二、在完成這類作業(yè)時，修修改改是很正常的，不要因此而厭倦。第三、一個完整的數(shù)據(jù)庫一定不能出現(xiàn)錯誤，否則會在現(xiàn)實生活中帶來不必要的麻煩。
通過本學期數(shù)據(jù)庫的學習及大作業(yè)的完成，很有去作項目的沖動，但深知自己的能力水平有限，還需要更多的學習。
大數(shù)據(jù)導論心得篇七
隨著信息技術的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)已逐漸成為當前最熱門的技術研究方向之一。為了更好地掌握這門技術，我開始學習了《大數(shù)據(jù)導論》這門課程。在學習的過程中，我有了許多的體會和感悟。下面就讓我分享一下我的學習心得吧。
第二段：大數(shù)據(jù)的概念和應用。
在課程的前幾節(jié)課中，我們了解到了大數(shù)據(jù)的概念和應用。大數(shù)據(jù)是指集成的、海量的、多元化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，它不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理模式，需要借助集群、云計算和分布式計算等技術才能進行處理。這一技術在實際應用中也有著廣泛的領域，如金融、醫(yī)療、智慧城市等各個領域。通過學習這些內容，我深刻地意識到大數(shù)據(jù)技術在推動社會發(fā)展中所具有的重要作用。
在掌握了大數(shù)據(jù)的概念和應用后，我們又學習了大數(shù)據(jù)技術的基本運作模式。通過對Hadoop、NoSQL等技術的學習，我深刻地了解到了這些技術的架構和原理。同時，在學習的過程中，我也意識到了數(shù)據(jù)分析和處理的importance，并開發(fā)了一些基本的數(shù)據(jù)處理技能。
第四段：大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展趨勢。
通過學習，我們還了解到了大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展趨勢。一方面，人工智能技術的不斷應用將會進一步推動大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和應用，另一方面，隨著云計算和邊緣計算等技術的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術也將會實現(xiàn)更為廣泛的應用。這些發(fā)展趨勢，不僅對于大數(shù)據(jù)技術從業(yè)者的職業(yè)發(fā)展具有重要意義，同時也鼓舞著我更加深入地學習和應用這一技術。
第五段：結語。
通過這門課程的學習，我深刻地認識到了大數(shù)據(jù)技術所具有的重要意義，并掌握了一些基本的技術要點，同時也為我的職業(yè)規(guī)劃和發(fā)展提供了有益的參考。在未來的學習和工作中，我一定會更加深入地學習這一技術并加以應用。
大數(shù)據(jù)導論心得篇八
第一段：引言（150字）
隨著信息技術的不斷發(fā)展和普及，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當今社會中不可忽視的重要資源。個人和企業(yè)可以通過收集、分析和利用海量的數(shù)據(jù)，獲得更深刻、更全面的洞察力，從而做出更明智的決策。在近期我的工作中，我有幸接觸到了大數(shù)據(jù)分析，并對此有著一些深入的體會。本文將通過五段式的方式，從需求分析、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化以及價值落地這五個方面，分享我在大數(shù)據(jù)分析方面的心得體會。
第二段：需求分析（200字）
在進行大數(shù)據(jù)分析前，正確的需求分析是至關重要的。大數(shù)據(jù)分析的目的是為了解決某個實際問題，如果無法明確問題的具體需求，那么所做的分析將毫無意義。我在一次項目中，負責分析一個電商平臺的用戶流失情況。為了明確問題的需求，我首先和相關部門進行了深入的溝通，了解了他們對于用戶流失的關注焦點和期望獲得的結果。在需求分析的基礎上，我才開始設計整個數(shù)據(jù)分析的框架，確保分析的準確性和可行性。
第三段：數(shù)據(jù)收集（250字）
在獲得明確的需求后，接下來就是收集相關的數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量直接影響著結果的準確性和可信度。因此，在數(shù)據(jù)收集的過程中，我始終將標準和精確度放在第一位。一方面，我通過各種渠道獲得了大量的數(shù)據(jù)，包括用戶行為數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等。另一方面，我對數(shù)據(jù)進行了清洗和整理，刪除了重復、錯誤和不完整的數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)質量可靠。同時，我還和數(shù)據(jù)提供方進行了密切的合作，確保數(shù)據(jù)的準確性和實時性。
第四段：數(shù)據(jù)處理（300字）
在收集到大量數(shù)據(jù)之后，下一步就是進行數(shù)據(jù)處理和分析。我首先使用了統(tǒng)計學的方法，對數(shù)據(jù)進行了基本的描述性統(tǒng)計和聚類分析，從整體上了解了用戶的行為特征和購買偏好。然后，我運用機器學習算法，構建了用戶流失的預測模型。通過模型的訓練和優(yōu)化，我成功地發(fā)現(xiàn)了一些影響用戶流失的主要因素，并提出了相應的解決措施。此外，我還使用了數(shù)據(jù)挖掘的技術，從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出了一些潛在的規(guī)律和聯(lián)系，為用戶流失的原因分析提供了更全面的依據(jù)。
第五段：數(shù)據(jù)可視化與價值落地（300字）
最后，進行數(shù)據(jù)可視化和價值落地，是大數(shù)據(jù)分析的最關鍵的環(huán)節(jié)。通過將結果用圖表、圖形和動畫等形式進行可視化展示，非常直觀地將數(shù)據(jù)的分析結果傳達給相關人員，使他們更容易理解和接受。在我進行用戶流失分析的項目中，我利用數(shù)據(jù)可視化的技術，展示了不同時間段、不同地域和不同商品類別的流失情況，直觀地揭示了其中的規(guī)律和趨勢。同時，我也提出了一些建議和解決方案，幫助企業(yè)制定相應的策略，減少用戶流失和提升用戶滿意度。通過數(shù)據(jù)可視化和價值落地，大數(shù)據(jù)分析才能真正發(fā)揮出它的作用，為企業(yè)帶來真正的商業(yè)價值。
總結（200字）
通過以上的經(jīng)驗總結和實踐，我深刻體會到了大數(shù)據(jù)分析的重要性和能力。只有通過嚴謹?shù)男枨蠓治?、精準的?shù)據(jù)收集、科學的數(shù)據(jù)處理、直觀的數(shù)據(jù)可視化以及實際的價值落地，才能真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的價值。大數(shù)據(jù)分析無疑為我們提供了更多的機會和可能性，為個人和企業(yè)的發(fā)展帶來了更多的潛力。然而，對于大數(shù)據(jù)的應用，仍然需要我們深入研究和學習，不斷提升自己的專業(yè)素養(yǎng)和能力，與時俱進，不斷創(chuàng)新。只有這樣，我們才能在大數(shù)據(jù)時代中立于不敗之地，并在海量數(shù)據(jù)中挖掘出無限的商機和價值。
大數(shù)據(jù)導論心得篇九
這本書里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運作上的應用，以及它對現(xiàn)代商業(yè)運作的影響。
《大數(shù)據(jù)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(xiàn)象入手，繼而通過對現(xiàn)象的解剖提出對這一現(xiàn)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(xiàn)的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數(shù)據(jù)時代》這本書的主要內容。
《大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。同時google的預測與政府數(shù)據(jù)的相關性高達97%，這也就意味著google預測數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個數(shù)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(shù)字就是大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)終端與計算機的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時代的主流，同時大數(shù)據(jù)時代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)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(xiàn)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(lián)系google詞庫就會出現(xiàn)翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數(shù)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(shù)據(jù)時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時代是建立在大數(shù)據(jù)的基礎住上的，所以大數(shù)據(jù)時代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數(shù)據(jù)會湮埋少數(shù)有問題的數(shù)據(jù)所帶來的影響。同時大量的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時代催生的重要職業(yè)——數(shù)據(jù)科學家，這是一群數(shù)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(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數(shù)據(jù)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(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數(shù)據(jù)時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數(shù)據(jù)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(wǎng)站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數(shù)據(jù)科學家”們利用，從而再將相關數(shù)據(jù)賣給各大網(wǎng)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(wǎng)上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現(xiàn)了一個新的世界。
大數(shù)據(jù)心得體會篇2
大數(shù)據(jù)導論心得篇十
20xx年xx月xx日到xx月xx日，我們在新密市教體局的安排下來到了美麗的北國之城——長春，在東北師范大學開始了為期8天的學習。作為一名老師，能有一次這樣的機會出去學習，我覺得自己是幸運的，感謝教體局為我們提供了這樣的學習機會。8天的時間雖短，但是大師的教育思想和理念卻深深地留在我的腦海里。此次培訓領導安排的很周到，給我們授課的全部是專家級別的人物，內容充實，學習緊奏，兩位班主任老師盡職盡責，安排具體，服務到位；培訓期間學員之間相處和睦，讓我感受到集體的溫暖，并且認識了新朋友和。此次培訓主要采用專題講座的形式進行理論學習，另外還走進西五小學和東北師范大學附屬慧谷中學學習觀摩，一路走來，收獲良多。
長春市八中校長、特級教師張輝老師用自己的工作經(jīng)歷和經(jīng)驗從兩個方面詮釋了如何做有大愛、有擔當?shù)男腋＝處?。尤其是張老師對于學生德育的培養(yǎng)，確立“有文化的中國人，會學習的高中生，肯努力的八中人”的培養(yǎng)目標，建設“和潤德育”的教育思想，通過讓學生種植蔬菜，促進學生個性化的發(fā)展。
張教師用經(jīng)典的實例和風趣的語言圍繞以人為本，以生為本的課堂的構建。教師的藝術在于用心做學問，善于挖掘教學技巧，激發(fā)學生的興趣，讓自己成為一個讓學生喜歡的老師。
梁教授告訴我們小課題是什么，如何從實際問題出發(fā)，提煉出課題，然后圍繞如何對小課題進行研究，最后再告訴我們進行小課題研究的方法。讓我這個對課題感覺力不從心的人有了信心，也為我指明了方向。
鄭教授闡述了大數(shù)據(jù)的內涵與教育變革的需求，尤其是在現(xiàn)如今信息技術飛速發(fā)展的時代，教學中如何不能融入大數(shù)據(jù)，那如何實現(xiàn)教育的快速發(fā)展？鄭教授讓我媽理解了什么事大數(shù)據(jù)，更認清了大數(shù)據(jù)在教育教學中的作用。
驚訝于賀教授的深厚的文化底蘊，培育于賀教授的學識淵博。一個吉林大學的哲學博士，生生地把枯燥無味的歷史課上成了學生喜歡的課。賀教授語言風趣幽默，名人典故脫口而出，引文用典隨意恰當，三個小時的講課簡直就是享受。賀教授說，再累也要看書，再窮也要買書，一個要想成為真正的，必須具有堅實的理論功底、廣博的知識背景、靈活的教學藝術、自覺的批判思想、科學的教育研究、強烈的人格魅力，而這些都離不開讀書與反思?！昂每吹钠つ仪宦?，而有趣的靈魂卻百里挑一”，好讀書，會讀書，善思考，于是活得有趣，干得得法。
做一名有自己教育思想的教師是多少教師夢寐以求的事情，能有多少個人一輩子能有自己的教育思想？而黃教授就做到了。他的語言風趣，表情豐富，講解例子經(jīng)典恰當。黃教授的“差點教育”其實是讓我們再次認識到學生的差異，并且重視差異。人無完人，但人也不會一無是處，“你數(shù)學好來數(shù)星星，我數(shù)學不好來數(shù)月亮”，人生要用有限的生命來揚長，不要用有限的生命來補短，一個人早一天發(fā)現(xiàn)自己的優(yōu)長，這個人就早一天走在成功的路上，差點在這里指的就是優(yōu)點、亮點、閃光點?。核麑议L說的“不要拿自己的孩子與別的孩子比，每個孩子都是你的；對老師們說，不要拿自己的學生和其他班上的學生比，每個學生都是不可代替的；對學生說，不要拿自己和別人比，每個人都是獨特的自己，我們大家自己和自己比，自己的今天和自己的昨天比，你看到的變化，是成長，”黃老師告訴我們，成為的自己，就是最幸福的！
一直都在上課，但什么是好課，我從來都沒總結過。郝教授用自己的工作經(jīng)歷為我們總結了一堂好課的標準，但是這個標準也不是絕對的。年輕的教師我們就是看一堂課的整個環(huán)節(jié)，而對于老教師，我們看的卻是他的教學藝術和技巧。不管是什么，要想上好一節(jié)課，只有用心才會得到。
長久以來，我們都被工作和生活的壓力壓得苦不堪言，已經(jīng)很少去問過我們到底需要什么，到底在追求什么。張教授說，一個教師，首先得是個人，然后才是教師。張教授結合具體事例運用激情并幽默的語言，用一個個故事啟迪著每一個參訓者的心靈，引起大家的共鳴，會場中不斷傳出一次次熱烈的掌聲，王小英教授的講座不是用高高在上的學術權威告誡聽者，而是用所見所聞所思引起聽者的思考和觸動。
一天又一天，聆聽不同風格專家的講座，無異于將我于閉塞之中拽出，一點點剝離陳規(guī)，撣落陋習；一日又一日，聆聽不同內容的講座，無異于將我于昏沉之中叫醒，一點點打開思路，指明方向；一篇又一篇，書寫每日所得與所思，無異于給陷入倦怠中的我補充元氣，賦予靈氣，讓我又有了前進的方向和動力。讓我在學習之后重新審視自己，為自己尋找出路。路還有很遠，從不止步；學習，永遠都在路上。我將以此次學習為契機，秉承著“要想成為教學的高手，首先使自己成為學習的高手”的原則，使自己一路向前，不斷成長。
大數(shù)據(jù)導論心得篇十一
隨著科技的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及，大數(shù)據(jù)逐漸成為現(xiàn)代社會的一個重要議題。大數(shù)據(jù)不僅給人們的生活帶來了極大的便利，也對各行各業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠的影響。在我與大數(shù)據(jù)的接觸中，我深刻認識到大數(shù)據(jù)的重要性，并從中得到了許多心得體會。以下是我對大數(shù)據(jù)的理解和感悟。
首先，在大數(shù)據(jù)的背后隱藏著巨大的商機。隨著大數(shù)據(jù)的崛起，越來越多的企業(yè)開始意識到大數(shù)據(jù)的商業(yè)潛力。通過分析海量的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以深入了解市場需求、消費者習慣以及競爭對手的情況，從而有效地制定營銷策略和業(yè)務發(fā)展方向。例如，在電商領域，通過大數(shù)據(jù)分析消費者的瀏覽行為和購買偏好，企業(yè)可以精準地推薦產(chǎn)品，提高銷售轉化率。在金融領域，通過分析大數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)潛在的風險和機會，有效預測市場走向。因此，我認為，掌握大數(shù)據(jù)分析能力將成為未來企業(yè)競爭的關鍵之一。
其次，大數(shù)據(jù)給個人提供了更多的機會和選擇。在過去，人們的生活和工作范圍受限于地理位置和資源的限制，很難積累一些特定領域的知識和經(jīng)驗。而如今，有了大數(shù)據(jù)，我們可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲取大量的信息和資源，學習和探索任何我們感興趣的領域。例如，通過在線教育平臺，我們可以隨時隨地對自己感興趣的知識進行學習，提升自己的能力。同時，對于創(chuàng)業(yè)者來說，大數(shù)據(jù)也提供了更多的商機。我們可以通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)市場的空白和需求，從而創(chuàng)辦自己的公司或發(fā)展新的業(yè)務。因此，大數(shù)據(jù)為個人的發(fā)展提供了更多的機會和選擇。
第三，大數(shù)據(jù)的應用推動了傳統(tǒng)行業(yè)的轉型與升級。隨著大數(shù)據(jù)技術的成熟和應用的普及，越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)開始引入大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術，以提高效率和降低成本。例如，制造業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能化生產(chǎn)和優(yōu)化生產(chǎn)線布局，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量。醫(yī)療行業(yè)通過分析大量的病歷和醫(yī)學數(shù)據(jù)，可以提前預測疾病風險，為患者提供更加精準的診斷和治療方案。因此，大數(shù)據(jù)的應用推動了傳統(tǒng)行業(yè)的升級和改造，提高了整體產(chǎn)業(yè)的競爭力。
第四，大數(shù)據(jù)也給我們的社會帶來了一些隱憂和風險。盡管大數(shù)據(jù)帶來了很多好處，但它也引發(fā)了一系列隱私和安全問題。在大數(shù)據(jù)時代，我們的個人信息和行為可以被收集、存儲和分析，我們的隱私面臨著更大的侵犯。另外，大數(shù)據(jù)分析中可能出現(xiàn)的偏見和錯誤也給我們的決策帶來了風險。因此，我們需要建立相應的法律法規(guī)和技術手段，保護個人隱私，減少誤導和錯誤的影響。
最后，我深刻認識到，大數(shù)據(jù)只是一個工具和手段，最關鍵的還是人。無論多么先進的大數(shù)據(jù)技術，最終的應用和決策還是需要人來負責和管理。因此，我們需要加強對大數(shù)據(jù)技術的學習和理解，提高自身的數(shù)據(jù)分析能力和邏輯思維能力，以更好地應對和利用大數(shù)據(jù)時代的機遇和挑戰(zhàn)。
綜上所述，大數(shù)據(jù)對我們的社會和生活產(chǎn)生了巨大的影響。它不僅給企業(yè)帶來了商機，也給個人提供了更多的機會和選擇。大數(shù)據(jù)的應用推動了傳統(tǒng)行業(yè)的轉型與升級，但也引發(fā)了一些隱憂和風險。因此，我們需要理性看待和利用大數(shù)據(jù)，加強對大數(shù)據(jù)技術的學習和規(guī)范，以更好地應對和引領大數(shù)據(jù)時代的變革。
大數(shù)據(jù)導論心得篇十二
隨著云計算和物聯(lián)網(wǎng)的日漸普及，大數(shù)據(jù)逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數(shù)據(jù)需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數(shù)據(jù)質量和精度。由此，數(shù)據(jù)預處理成為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)預處理的重要性
作為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)往往不夠完整和準確，需要通過數(shù)據(jù)預處理來清理和過濾；另一方面，數(shù)據(jù)預處理還可以通過特征選取、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)采樣等方式，將原始數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)預處理方法
數(shù)據(jù)預處理的方法有很多，要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)情況和建模目的來選擇適當?shù)姆椒?。在我實際工作中，用到比較多的包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換和離散化等方法。其中，數(shù)據(jù)清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)預處理的過程。而這需要我們對數(shù)據(jù)的文件格式、數(shù)據(jù)類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數(shù)據(jù)處理中，還需要經(jīng)常性地檢查和驗證處理結果，確保數(shù)據(jù)質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的一步，它可以提高數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)特征來選擇適當?shù)念A處理方法，同時也需要不斷總結經(jīng)驗，提高處理效率和精度。總之，數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)信息。
大數(shù)據(jù)導論心得篇十三
隨著信息技術的飛速發(fā)展，現(xiàn)代社會中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)需要被正確的收集、處理以及存儲。這就是大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預處理的主要任務。數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘以及機器學習的第一步，這也就意味著它對于最終的數(shù)據(jù)分析結果至關重要。
第二段： 數(shù)據(jù)質量問題
在進行數(shù)據(jù)預處理的過程中，數(shù)據(jù)質量問題是非常常見的。比如說，可能會存在數(shù)據(jù)重復、格式不統(tǒng)一、空值、異常值等等問題。這些問題將極大影響到數(shù)據(jù)的可靠性、準確性以及可用性。因此，在進行數(shù)據(jù)預處理時，我們必須對這些問題進行全面的識別、分析及處理。
第三段： 數(shù)據(jù)篩選
在進行數(shù)據(jù)預處理時，數(shù)據(jù)篩選是必不可少的一步。這一步的目的是選擇出有價值的數(shù)據(jù)，并剔除無用的數(shù)據(jù)。這樣可以減小數(shù)據(jù)集的大小，并且提高數(shù)據(jù)分析的效率。在進行 數(shù)據(jù)篩選時，需要充分考慮到維度、時間和規(guī)模等方面因素，以確保所選的數(shù)據(jù)具有合適的代表性。
第四段： 數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預處理的核心環(huán)節(jié)之一，它可以幫助我們發(fā)現(xiàn)和排除未知數(shù)據(jù)，從而讓數(shù)據(jù)集變得更加干凈、可靠和可用。其中，數(shù)據(jù)清洗涉及到很多的技巧和方法，比如數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)變換等等。在進行數(shù)據(jù)清洗時，需要根據(jù)具體情況采取不同的方法，以確保數(shù)據(jù)質量的穩(wěn)定和準確性。
第五段： 數(shù)據(jù)集成和變換
數(shù)據(jù)預處理的最后一步是數(shù)據(jù)集成和變換。數(shù)據(jù)集成是為了將不同來源的數(shù)據(jù)融合為一個更綜合、完整的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)變換，則是為了更好的展示、分析和挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值。這些數(shù)據(jù)變換需要根據(jù)具體的研究目標進行設計和執(zhí)行，以達到更好的結果。
總結：
數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的基礎。在進行預處理時，需要充分考慮到數(shù)據(jù)質量問題、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)清洗以及數(shù)據(jù)集成和變換等方面。只有通過這些環(huán)節(jié)的處理，才能得到滿足精度、可靠性、準確性和可用性等要求的數(shù)據(jù)集合。