總結是把一段時間內的點滴匯聚為有價值的經驗。寫一篇較為完美的總結需要我們具備批判性的思維能力和邏輯思維的清晰性。通過閱讀這些總結范文，我們可以了解到不同人在總結中的思路和方法。
大數據財務分析心得篇一
隨著大數據時代的到來，數據成為企業(yè)和個人獲取信息和分析趨勢的主要手段。然而，數據的數量和質量對數據分析的影響不能忽視。因此，在數據分析之前，數據預處理是必須的。數據預處理的目的是為了清理，轉換，集成和規(guī)范數據，以便數據分析師可以準確地分析和解釋數據并做出有效的決策。
二、數據清理
數據清理是數據預處理的第一個步驟，它主要是為了去除數據中的異常，重復，缺失或錯誤的數據。一方面，這可以幫助分析師得到更干凈和準確的數據，另一方面，也可以提高數據分析的效率和可靠性。在我的工作中，我通常使用數據可視化工具和數據分析軟件幫助我清理數據。這些工具非常強大，可以自動檢測錯誤和異常數據，同時還提供了人工干預的選項。
三、數據轉換
數據轉換是數據預處理的第二個步驟，其主要目的是將不規(guī)則或不兼容的數據轉換為標準的格式。例如，數據集中的日期格式可能不同，需要將它們轉換為統(tǒng)一的日期格式。這里，我使用了Python的pandas庫來處理更復雜的數據集。此外，我還經常使用Excel公式和宏來轉換數據，這些工具非常靈活，可以快速有效地完成工作。
四、數據集成和規(guī)范化
數據集成是將多個不同來源的數據集合并成一個整體，以便進行更全面的數據分析。但要注意，數據的集成需要保證數據的一致性和完整性。因此，數據集成時需要規(guī)范化數據，消除數據之間的差異。在工作中，我通常使用SQL來集成和規(guī)范化數據，這使得數據處理更加高效和精確。
五、總結
數據預處理是數據分析過程中不可或缺的一步。只有經過數據預處理的數據才能夠為我們提供準確和可靠的分析結果。數據預處理需要細心和耐心，同時，數據分析師也需要具備豐富的經驗和技能。在我的實踐中，我發(fā)現，學習數據預處理的過程是很有趣和有價值的，我相信隨著數據分析的不斷發(fā)展和應用，數據預處理的作用將越來越受到重視。
大數據財務分析心得篇二
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據的心得體會篇4
大數據財務分析心得篇三
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍?？墒牵幸粋€很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯(lián)網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開?？墒窃谶@些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的?？墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年，人們生活水平提高了，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉。看完后也覺得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題?；蛟S對于大數據這種依靠互聯(lián)網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
大數據心得體會篇4
大數據財務分析心得篇四
大數據講座學習心得
大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代帶來的挑戰(zhàn)與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業(yè)的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。
在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯(lián)網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變?！按髷祿蓖ㄟ^對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯(lián)網“智商”，這使得互聯(lián)網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業(yè)的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業(yè)更有利的決策，使得這些企業(yè)擁有更強的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計算、物聯(lián)網之后it產業(yè)又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業(yè)社會時代，隨著新興技術的發(fā)展與互聯(lián)網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向。
首先，“大數據”究竟是什么？它有什么用？這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了?！按髷祿钡摹按蟆辈粌H是單單純純指數量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現在數據信息是海量信息，且在動態(tài)變化和不斷增長之上。同時“大數據”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據，其是一種泛化的數據描述形式，有別于以往對于數據信息的表達，大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規(guī)模超過tb級的數據信息等。
一、學習總結
1． 大數據的定義
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
一、什么是大數據？
百度百科中是這么解釋的：大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。
大數據在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關注的原因，從各種渠道了解了大數據以后，就決定開始學習了。
二、開始學習之旅
在科多大數據學習這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數據標準制定專家組成員，也是一家企業(yè)的大數據架構師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經常給我們講一些項目中的感受和經驗，果然面對面上課效果好！
如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統(tǒng)不斷的練習，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學，到后來慢慢就入門了，學習起來就容易多了，堅持練習，最重要的就是堅持。
大數據財務分析心得篇五
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“20xx年大數據分析培訓班”，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等大數據分析工具，了解了農業(yè)銀行大數據平臺和數據挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數據的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數據知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數據基點上的再思考，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，大數據技術如火如荼，各行各業(yè)爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業(yè)變革，銀行作為數據密集型行業(yè)，自然不甘人后。我行在大數據分析領域，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行人，我們長期致力于數據分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數據分析模型，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，打開審計的大數據之門。
應該說，長期以來，農業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態(tài)數據的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數據分析技術，如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等算法模型，由于業(yè)務背景不易移植，結果數據不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數據分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數據技術也有了一些思考。
目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展，系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發(fā)展趨勢，已經令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數據挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數據平臺數據，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數據使用機制，即節(jié)省了數據挖掘平臺的資源，又保證了數據使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數據平臺建立對接，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據，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據技術，為審計提供支持。
本次培訓中我們也看到，經過一段時間的積累，我行已經具備了一定的大數據分析經驗，儲備了一批具有相應經驗的人才。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)勢推動大數據技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數據技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數據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，未來大數據分析的道路還很長、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據分析路上的農行人陪伴，相信農業(yè)銀行大數據之路必將有無限風光。
大數據財務分析心得篇六
學習數據庫對我來說是一直都計劃學的，沒接觸的時候總是覺得它比較深奧或是不可接近的電腦知識，盡管自己對電腦非常感興趣，其實還是有些心理上的陌生感，數據庫學習心得體會。
學習電腦就和我們平時的其它科目學習一樣感覺它有永無止境的知識，在這從初接觸電腦時連個電腦的鍵盤都不敢動到現在連硬盤都也修理，其中的過程是多么長啊，數據庫是我在高中時候聽過，到了大學漸漸了解了些，但就其原理性的內容還不知道，也就是根本就不清楚什么是數據庫，只是知道一個所謂的中國字典里的名詞。
我認識它是從我接觸網頁制作開始的，初用frontpage做網頁也就是弄幾個框圖，沒什么東西但還覺得不錯，后來聽朋友說這是最簡單最普通的東東。朋友告訴我真真的網頁起碼也用到數據庫這些東西了，有什么前臺的后臺的。聽我的都暈頭轉向了，感覺自己是一個長不大的菜鳥了，之后我就去查找相關資料發(fā)現在數據庫有很多種，這才對它有所了解。
大一、大二的時候想學可不知道怎么學，從什么地方學起。當時也沒注意選課本上有這類的課程，到了大三正式的課程也輕松些了，仔細觀摩了選修課發(fā)現有數據庫，有數據庫原理和oracle數據庫。
當時感覺oracle數據庫既然是單獨一門課程一定會講的比較細，也能學到真正實用的內容。選上了這門課以后發(fā)現和我想的基本是一樣的，老師對學生也比較和藹可親，對我們要求也不是很緊。讓每個人都覺得輕輕松松就能把這門課程學完，沒有多么緊張的作業(yè)，也沒有太苛刻的要求。
當老師在最后說這個課程結束了，回顧一下以前老師給我們講過的東西，真的有很多是我們應該去注意的。學習完oracle數據庫后感覺oracle可分兩大塊，一塊是開發(fā)，一塊是管理。開發(fā)主要是寫寫存儲過程、觸發(fā)器什么的，還有就是用oracle的develop工具做form。
有點類似于程序員，當然我可不是什么程序員，有幾個程序員朋友他們是我的偶像。開發(fā)還需要有較強的邏輯思維和創(chuàng)造能力，自己沒有真正做過，但感覺應該會比較辛苦，是青春飯;管理則需要對oracle數據庫的原理有深刻的認識，有全局操縱的能力和緊密的思維，責任較大，因為一個小的失誤就會down掉整個數據庫，相對前者來說，后者更看重經驗。這些東西都是從老師哪里和朋友的討論中得到的心得，也希望其他朋友能多多向老師和朋友請教，如果是個人單獨靠自己來完成一個完美的數據庫我覺得比較困難，現在基本上都是團隊類型的，而且他們的效率高開發(fā)的周期也快。
俱樂部認識幾個比較歷害的人，他們的團隊精神我比較佩服，像我這樣一個大學生和他們說起來太菜了。由于數據庫管理的責任重大，很少公司愿意請一個剛剛接觸oracle的人去管理數據庫。
對于我們這些初出茅廬的新手來說，個人認為可以先選擇做開發(fā)，有一定經驗后轉型，去做數據庫的管理。當然，這個還是要看人個的實際情況來定。其實在煙臺大學里學生中有做的好的也是有，只不過通常象這些兄弟們我覺得很少能發(fā)現在，因為我只知道一個。在煙雨樓臺的bbs版塊里有個程序版塊，這位版主以前就是學校網絡中心的牛人。他曾告訴我學習的方法就是：看書、思考、寫筆記、做實驗、再思考、再寫筆記。我覺得說的很對，對于新手來說就要這樣，不斷的去努力奮斗，最后一定能得到自己想要的成果。
以前沒接觸過它，現在認識了它才知道oracle的體系很龐大，要學習它，首先要了解oracle的框架。它有物理結構(由控制文件、數據文件、重做日志文件、參數文件、歸檔文件、密碼文件組成)，邏輯結構(表空間、段、區(qū)、塊)，內存分配(sga和pga)算機的實際內存中得以分配，如果實際內存不夠再往虛擬內存中寫，后臺進程(數據寫進程、日志寫進程、系統(tǒng)監(jiān)控、進程監(jiān)控、檢查點進程、歸檔進程、服務進程、用戶進程)，scn(system change number)。
這些東西感覺都比較專業(yè)，我對它們也就是個知道，想要真真去認識我還得努力去做。雖然懂得還不是很多，起碼會了基本的軟件操作，老師說我們用的都是客戶端，服務端看不到，也不知道服務端是什么樣的，只知道客戶端就挺多東西的，沒有真正的去學習利用是很難掌握的。
oracle數據庫的學習使我對數據庫的有了新的進步，以后再看到也就不至于什么也不懂，其實那么多數據庫我覺得學好一門就行，只是他們的語言可能不大一樣，學好一門后就可去認識其它的，這樣應該有事半功倍的效果。就像我學習c語言，當時不能說是學習的棒，但不算差。所以我對以后的語言感覺都不是很困難，了解了vb、c++還有網頁中用的html語言、asp語言都能看懂，起碼可以對別人的東西進行了一下修改。
因此，我感謝oracle數據庫老師給了我有用的知識，以便我在以后學習或認識更多的內容能有新的方法和思維，也能更加有效和快速的去消化吸收新的東西。
希望在今后中，oracle能給我更多幫助，讓我在我熟悉的vb中運用上去，我以前的一個目標是要為學校的選課做一個選課助手來幫助大學，就用我的vb。不過因為種種原因一直沒有完成，也包括我對數據庫的不了解，因為學了oracle以后知道第一項內容是通過sql查詢后得到的，如果去把它們聯(lián)系起來還不是真正明白，不過我相信我的目標能在學習oracle后得到進展。
大數據財務分析心得篇七
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄。
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件。
問題四：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對。
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）。
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法:圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器”成自己的sqlserver服務器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了。
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析hadoop學習原理。
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協(xié)作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中隨著新興技術的發(fā)展與互聯(lián)網底層技術的革新數據正在呈指數級增長所有數據的產生形式都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語。
大數據財務分析心得篇八
隨著云計算和物聯(lián)網的日漸普及，大數據逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數據質量和精度。由此，數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會，希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰(zhàn)。
第二段：數據預處理的重要性
作為數據挖掘的第一步，預處理的作用不能被忽視。一方面，在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確，需要通過數據預處理來清理和過濾；另一方面，數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式，將原始數據轉化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。
第三段：常用的數據預處理方法
數據預處理的方法有很多，要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中，用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中，數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等；而離散化則可以將連續(xù)值離散化為有限個數的區(qū)間值，方便后續(xù)分類和聚類等操作。
第四段：實踐中的應用
雖然看起來理論很簡單，但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數據處理中，還需要經常性地檢查和驗證處理結果，確保數據質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步，它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中，我們需要結合具體業(yè)務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法，同時也需要不斷總結經驗，提高處理效率和精度。總之，數據預處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通過正確的方式和方法，才能獲得可靠和準確的數據信息。
大數據財務分析心得篇九
隨著信息技術的飛速發(fā)展，現代社會中產生了大量的數據，而這些數據需要被正確的收集、處理以及存儲。這就是大數據數據預處理的主要任務。數據預處理是數據分析、數據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據分析結果至關重要。
第二段： 數據質量問題
在進行數據預處理的過程中，數據質量問題是非常常見的。比如說，可能會存在數據重復、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據的可靠性、準確性以及可用性。因此，在進行數據預處理時，我們必須對這些問題進行全面的識別、分析及處理。
第三段： 數據篩選
在進行數據預處理時，數據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據，并剔除無用的數據。這樣可以減小數據集的大小，并且提高數據分析的效率。在進行 數據篩選時，需要充分考慮到維度、時間和規(guī)模等方面因素，以確保所選的數據具有合適的代表性。
第四段： 數據清洗
數據清洗是數據預處理的核心環(huán)節(jié)之一，它可以幫助我們發(fā)現和排除未知數據，從而讓數據集變得更加干凈、可靠和可用。其中，數據清洗涉及到很多的技巧和方法，比如數據標準化、數據歸一化、數據變換等等。在進行數據清洗時，需要根據具體情況采取不同的方法，以確保數據質量的穩(wěn)定和準確性。
第五段： 數據集成和變換
數據預處理的最后一步是數據集成和變換。數據集成是為了將不同來源的數據融合為一個更綜合、完整的數據集合。數據變換，則是為了更好的展示、分析和挖掘數據的潛在價值。這些數據變換需要根據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：
數據預處理是數據分析、數據挖掘和機器學習的基礎。在進行預處理時，需要充分考慮到數據質量問題、數據篩選、數據清洗以及數據集成和變換等方面。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據集合。
大數據財務分析心得篇十
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據財務分析心得篇十一
應集團公司的安排，20__年12月9日至15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5天的學習，讓我豐富了知識，開闊了視野，了解了一些當前經濟熱點問題，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濟、政治方面起到的助推作用。了解我國會計政策在世界經濟大環(huán)境當中的重要作用，讓我們學會站在社會經濟發(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，實現企業(yè)利益的化。
面對總主席提出的一帶一路的倡議，我國經濟形勢有了新的發(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。從而實現振興中華民族復興大業(yè)的夢想，實現我國和周邊國家和地區(qū)經濟發(fā)展的雙贏。
當前形勢離不開數字化和大數據的應用，作為一個新時代的財務人員，理應了解和掌握大數據商務智能化的發(fā)展方向，掌握運用好數據及互聯(lián)網運用，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，與時具進，為企業(yè)的發(fā)展獻計獻策。
大數據財務分析心得篇十二
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“大數據分析培訓班”，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等大數據分析工具，了解了農業(yè)銀行大數據平臺和數據挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數據的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數據知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數據基點上的再思考，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__培訓學院提供的完善的軟硬件教學服務。
近年來，大數據技術如火如荼，各行各業(yè)爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業(yè)變革，銀行作為數據密集型行業(yè)，自然不甘人后。我行在大數據分析領域，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行人，我們長期致力于數據分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數據分析模型，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，打開審計的大數據之門。
應該說，長期以來，農業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態(tài)數據的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數據分析技術，如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等算法模型，由于業(yè)務背景不易移植，結果數據不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數據分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數據技術也有了一些思考。
一是審計平臺技術架構可以借鑒數據挖掘平臺。目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展，系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發(fā)展趨勢，已經令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數據挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數據平臺數據，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數據使用機制，即節(jié)省了數據挖掘平臺的資源，又保證了數據使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數據平臺建立對接，緩解審計平臺資源緊張矛盾。
二是可嘗試在部分場景應用大數據分析技術。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據，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據技術，為審計提供支持。
三是加強與管理信息部和軟件開發(fā)中心的合作。本次培訓中我們也看到，經過一段時間的積累，我行已經具備了一定的大數據分析經驗，儲備了一批具有相應經驗的人才。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)勢推動大數據技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數據技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數據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，未來大數據分析的道路還很長、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據分析路上的農行人陪伴，相信農業(yè)銀行大數據之路必將有無限風光。
大數據財務分析心得篇十三
在學習這門課的過程中，在對數據庫的了解過程中，慢慢對數據庫有了感觀。數據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。所以在數據庫這門課的.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。
通過對數據庫的學習，我也明白了各行各業(yè)都離不開數據庫，就算是一個小型的超市也離不開它。可見數據庫這門課的廣泛性，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據庫的。第一次接觸數據庫，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)。
通過網絡實現一家雜貨店。過程是很復雜的，雜貨店需要員工，還有百來種商品，不僅需要大量的數據，還要完成需求說明，數據詞典，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)的時候經常是前面改改，后面改改，因為一些數據不能很好地對應起來，經常會遺忘一些，所以出現了這樣的情況。一個完整的數據庫系統(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、一個數據庫的完成一定要考慮各方面的因素，包括現實因素。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、一個完整的數據庫一定不能出現錯誤，否則會在現實生活中帶來不必要的麻煩。
通過本學期數據庫的學習及大作業(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。
大數據財務分析心得篇十四
應集團公司的安排，12月9日至15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5天的學習，讓我豐富了知識，開闊了視野，了解了一些當前經濟熱點問題，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濟、政治方面起到的助推作用。了解我國會計政策在世界經濟大環(huán)境當中的重要作用，讓我們學會站在社會經濟發(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，實現企業(yè)利益的化。
當前形勢離不開數字化和大數據的應用，作為一個新時代的財務人員，理應了解和掌握大數據商務智能化的發(fā)展方向，掌握運用好數據及互聯(lián)網運用，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。
大數據財務分析心得篇十五
第一段：引言（150字）
隨著信息技術的不斷發(fā)展和普及，大數據已經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據，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據分析，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、數據收集、數據處理、數據可視化以及價值落地這五個方面，分享我在大數據分析方面的心得體會。
第二段：需求分析（200字）
在進行大數據分析前，正確的需求分析是至關重要的。大數據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據分析的框架，確保分析的準確性和可行性。
第三段：數據收集（250字）
在獲得明確的需求后，接下來就是收集相關的數據。在大數據分析中，數據的質量和數量直接影響著結果的準確性和可信度。因此，在數據收集的過程中，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據，包括用戶行為數據、用戶屬性數據、銷售數據等。另一方面，我對數據進行了清洗和整理，刪除了重復、錯誤和不完整的數據，以確保數據質量可靠。同時，我還和數據提供方進行了密切的合作，確保數據的準確性和實時性。
第四段：數據處理（300字）
在收集到大量數據之后，下一步就是進行數據處理和分析。我首先使用了統(tǒng)計學的方法，對數據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，我還使用了數據挖掘的技術，從大量的數據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。
第五段：數據可視化與價值落地（300字）
最后，進行數據可視化和價值落地，是大數據分析的最關鍵的環(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，非常直觀地將數據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，我利用數據可視化的技術，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。通過數據可視化和價值落地，大數據分析才能真正發(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）
通過以上的經驗總結和實踐，我深刻體會到了大數據分析的重要性和能力。只有通過嚴謹的需求分析、精準的數據收集、科學的數據處理、直觀的數據可視化以及實際的價值落地，才能真正實現大數據分析的價值。大數據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，對于大數據的應用，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，我們才能在大數據時代中立于不敗之地，并在海量數據中挖掘出無限的商機和價值。
大數據財務分析心得篇十六
我校教師20天的網絡大數據學習，明白了世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯(lián)網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
1、大數據時代我們如何做教師。
我們要明白的是，大數據時代下，教師在知識層面將無任何優(yōu)勢，當學生面對網絡這個巨大的知識海洋，老師的半桶水完全失去了意義。老師是在知識和能力之間構造一座橋梁，這個橋梁叫做訓練。所以說，未來教師的有可能的體育教練型的，需要為學生制定一對一的訓練計劃。
2、今天獲取知識的渠道和教學方式發(fā)生了怎樣的變化？
荒蠻時代人們的知識主要來自生活，來自自然與社會；慢慢的，人們學會了書寫，有了書籍，于是書籍成了人們知識的來源；再往下，出現了老師，有了學堂，人們的知識，就從老師和課堂那里來了。隨著時代和技術的發(fā)展，有了無線電、收音機、電視、電腦、網絡之后，人們知識來源的渠道就越來越多了。于是幻燈機、收音機、錄音機、電視、電腦、網絡、電子白板、微格教學技術一撥一撥地走進了教室，也一撥一撥地離開了教室。
現如今，人們獲取知識的渠道早已經發(fā)生了變化，學習的方式自然也隨著發(fā)生了變化。過去那種授受關系的教育——老師教、學生聽；老師布置作業(yè)，學生做作業(yè)；老師出試卷，學生考試卷——再不是不可以撼動的了。
學習方式的變化勢必帶來教學方式和管理方式的變化。可悲的是，在這個大數據時代，我們的教育管理思想、教育觀念、教學技術，還停留在農耕時代，甚至原始時期：一味地拼時間，游題海，上班簽到，下班簽走，上班期間還有沒完沒了的巡查、通報。管理者更多地將精力轉移到備課筆記檢查、推門聽課、教學質量分析（其實就是開會表揚和批評）上了。
3、我們如何應對？
大數據背景下的教師要走進網絡。
大數據背景下的教育，許多情況下是要借助網絡技術的。比如在線教育、翻轉課堂，作為一種教學形式，我們在設計制作的時候，重要的恐怕不只是技術，更重要的是要改變我們的教育教學理念，并借此來影響學生的學習理念和生活觀念。
另一個方面，我們必須盡可能從臺前走到幕后，從屏前面走到屏后去。我們如果真想要學生的聰明才智得到充分的發(fā)揮展示，我們就得走進幕后，給他們以實實在在的幫助與支持，或是默默的支持。所謂“從臺前走到幕后”，即盡量讓學生真正的成為課堂的主人，而你成為他的幫助者，影響者。而“從屏前面走到屏后”強調的則是課程的開發(fā)與設計。
我們這些教師去講授。不要把那些專家的話都奉為神明，譬如一堂課只允許講15分鐘，15分鐘能講個明白嗎？但是換過來講，有些問題需要講15分鐘嗎？這都是常識性的問題，其實我們真正要解決的是如何講的問題。
合作學習這個詞語對我們而言，早已經是耳熟能詳的了。但合作學習更需要的是對學生有具體的個別化指導，因為不同的人學習的情景和背景是不一樣的，他的出生，他的人生經驗，尤其是他前一個學段所在學校教學對他的影響是不一樣的。比如，實驗小學的學生跟鄉(xiāng)村小學的學生的知識背景和學習結構肯定會不一樣。我?guī)煾翟洺Ｖv，城里的孩子跟鄉(xiāng)下的孩子比比，什么都不一樣，就連看的廣告多少都不一樣，你看看城里的孩子，出門就看到廣告，鄉(xiāng)下的孩子出門看到的是什么，是田野，天空，不一樣的。
指導應該是因人而異的，具體化的。我們經常講頭腦風暴，但它還是有一個組織者，教師的功能其實就是一個組織者，不僅是課堂組織者，同時他還是教學資源的組織者。學校教育有一個很重要的任務，恐怕是要設法把學生的“知”與“行”從網絡中解放出來，互聯(lián)網會解決“知”的問題，但是解決不了“行”，基于網絡的探究也只是探究而已。如何做？如何實踐？我相信這是教師們大展宏圖的新領域。
大數據背景下的教師應成為課程資源的開發(fā)者和組織者。
如何把學校的課程資源跟教材的內容，跟學校所在的社區(qū)以及當下的社會事件組織起來？在這點上我是比較擅長的。我每到一個地方講課，我都會很自覺地把這個地方的風土人情和最近發(fā)生的事件跟主題內容有機地結合起來。一個好教師需要有一種教學敏感，所謂教學敏感，就是遇到某個社會問題，你就思考是否有教育教學價值。實際上，并不是所有的資源都有教學價值的，更不能所有的資源都有教育的價值，尤其是今天這個知識大爆炸的時代，就更需要我們教師的教學敏感。
在大數據背景下，我們早已經不是知識的控制者了，在許多知識面前我們甚至已經落在學生后面一步，幾步了。我們的優(yōu)勢或許就只有閱歷和經驗了，然而，這正是學生身上所缺乏的，也是他們最需要的。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。
大數據財務分析心得篇一
隨著大數據時代的到來，數據成為企業(yè)和個人獲取信息和分析趨勢的主要手段。然而，數據的數量和質量對數據分析的影響不能忽視。因此，在數據分析之前，數據預處理是必須的。數據預處理的目的是為了清理，轉換，集成和規(guī)范數據，以便數據分析師可以準確地分析和解釋數據并做出有效的決策。
二、數據清理
數據清理是數據預處理的第一個步驟，它主要是為了去除數據中的異常，重復，缺失或錯誤的數據。一方面，這可以幫助分析師得到更干凈和準確的數據，另一方面，也可以提高數據分析的效率和可靠性。在我的工作中，我通常使用數據可視化工具和數據分析軟件幫助我清理數據。這些工具非常強大，可以自動檢測錯誤和異常數據，同時還提供了人工干預的選項。
三、數據轉換
數據轉換是數據預處理的第二個步驟，其主要目的是將不規(guī)則或不兼容的數據轉換為標準的格式。例如，數據集中的日期格式可能不同，需要將它們轉換為統(tǒng)一的日期格式。這里，我使用了Python的pandas庫來處理更復雜的數據集。此外，我還經常使用Excel公式和宏來轉換數據，這些工具非常靈活，可以快速有效地完成工作。
四、數據集成和規(guī)范化
數據集成是將多個不同來源的數據集合并成一個整體，以便進行更全面的數據分析。但要注意，數據的集成需要保證數據的一致性和完整性。因此，數據集成時需要規(guī)范化數據，消除數據之間的差異。在工作中，我通常使用SQL來集成和規(guī)范化數據，這使得數據處理更加高效和精確。
五、總結
數據預處理是數據分析過程中不可或缺的一步。只有經過數據預處理的數據才能夠為我們提供準確和可靠的分析結果。數據預處理需要細心和耐心，同時，數據分析師也需要具備豐富的經驗和技能。在我的實踐中，我發(fā)現，學習數據預處理的過程是很有趣和有價值的，我相信隨著數據分析的不斷發(fā)展和應用，數據預處理的作用將越來越受到重視。
大數據財務分析心得篇二
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據的心得體會篇4
大數據財務分析心得篇三
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍?？墒牵幸粋€很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯(lián)網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開?？墒窃谶@些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的?？墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年，人們生活水平提高了，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉。看完后也覺得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題?；蛟S對于大數據這種依靠互聯(lián)網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
大數據心得體會篇4
大數據財務分析心得篇四
大數據講座學習心得
大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代帶來的挑戰(zhàn)與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業(yè)的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。
在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯(lián)網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變?！按髷祿蓖ㄟ^對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯(lián)網“智商”，這使得互聯(lián)網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業(yè)的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業(yè)更有利的決策，使得這些企業(yè)擁有更強的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計算、物聯(lián)網之后it產業(yè)又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業(yè)社會時代，隨著新興技術的發(fā)展與互聯(lián)網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向。
首先，“大數據”究竟是什么？它有什么用？這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了?！按髷祿钡摹按蟆辈粌H是單單純純指數量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現在數據信息是海量信息，且在動態(tài)變化和不斷增長之上。同時“大數據”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據，其是一種泛化的數據描述形式，有別于以往對于數據信息的表達，大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規(guī)模超過tb級的數據信息等。
一、學習總結
1． 大數據的定義
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
一、什么是大數據？
百度百科中是這么解釋的：大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。
大數據在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關注的原因，從各種渠道了解了大數據以后，就決定開始學習了。
二、開始學習之旅
在科多大數據學習這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數據標準制定專家組成員，也是一家企業(yè)的大數據架構師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經常給我們講一些項目中的感受和經驗，果然面對面上課效果好！
如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統(tǒng)不斷的練習，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學，到后來慢慢就入門了，學習起來就容易多了，堅持練習，最重要的就是堅持。
大數據財務分析心得篇五
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“20xx年大數據分析培訓班”，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等大數據分析工具，了解了農業(yè)銀行大數據平臺和數據挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數據的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數據知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數據基點上的再思考，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，大數據技術如火如荼，各行各業(yè)爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業(yè)變革，銀行作為數據密集型行業(yè)，自然不甘人后。我行在大數據分析領域，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行人，我們長期致力于數據分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數據分析模型，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，打開審計的大數據之門。
應該說，長期以來，農業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態(tài)數據的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數據分析技術，如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等算法模型，由于業(yè)務背景不易移植，結果數據不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數據分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數據技術也有了一些思考。
目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展，系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發(fā)展趨勢，已經令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數據挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數據平臺數據，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數據使用機制，即節(jié)省了數據挖掘平臺的資源，又保證了數據使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數據平臺建立對接，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據，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據技術，為審計提供支持。
本次培訓中我們也看到，經過一段時間的積累，我行已經具備了一定的大數據分析經驗，儲備了一批具有相應經驗的人才。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)勢推動大數據技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數據技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數據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，未來大數據分析的道路還很長、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據分析路上的農行人陪伴，相信農業(yè)銀行大數據之路必將有無限風光。
大數據財務分析心得篇六
學習數據庫對我來說是一直都計劃學的，沒接觸的時候總是覺得它比較深奧或是不可接近的電腦知識，盡管自己對電腦非常感興趣，其實還是有些心理上的陌生感，數據庫學習心得體會。
學習電腦就和我們平時的其它科目學習一樣感覺它有永無止境的知識，在這從初接觸電腦時連個電腦的鍵盤都不敢動到現在連硬盤都也修理，其中的過程是多么長啊，數據庫是我在高中時候聽過，到了大學漸漸了解了些，但就其原理性的內容還不知道，也就是根本就不清楚什么是數據庫，只是知道一個所謂的中國字典里的名詞。
我認識它是從我接觸網頁制作開始的，初用frontpage做網頁也就是弄幾個框圖，沒什么東西但還覺得不錯，后來聽朋友說這是最簡單最普通的東東。朋友告訴我真真的網頁起碼也用到數據庫這些東西了，有什么前臺的后臺的。聽我的都暈頭轉向了，感覺自己是一個長不大的菜鳥了，之后我就去查找相關資料發(fā)現在數據庫有很多種，這才對它有所了解。
大一、大二的時候想學可不知道怎么學，從什么地方學起。當時也沒注意選課本上有這類的課程，到了大三正式的課程也輕松些了，仔細觀摩了選修課發(fā)現有數據庫，有數據庫原理和oracle數據庫。
當時感覺oracle數據庫既然是單獨一門課程一定會講的比較細，也能學到真正實用的內容。選上了這門課以后發(fā)現和我想的基本是一樣的，老師對學生也比較和藹可親，對我們要求也不是很緊。讓每個人都覺得輕輕松松就能把這門課程學完，沒有多么緊張的作業(yè)，也沒有太苛刻的要求。
當老師在最后說這個課程結束了，回顧一下以前老師給我們講過的東西，真的有很多是我們應該去注意的。學習完oracle數據庫后感覺oracle可分兩大塊，一塊是開發(fā)，一塊是管理。開發(fā)主要是寫寫存儲過程、觸發(fā)器什么的，還有就是用oracle的develop工具做form。
有點類似于程序員，當然我可不是什么程序員，有幾個程序員朋友他們是我的偶像。開發(fā)還需要有較強的邏輯思維和創(chuàng)造能力，自己沒有真正做過，但感覺應該會比較辛苦，是青春飯;管理則需要對oracle數據庫的原理有深刻的認識，有全局操縱的能力和緊密的思維，責任較大，因為一個小的失誤就會down掉整個數據庫，相對前者來說，后者更看重經驗。這些東西都是從老師哪里和朋友的討論中得到的心得，也希望其他朋友能多多向老師和朋友請教，如果是個人單獨靠自己來完成一個完美的數據庫我覺得比較困難，現在基本上都是團隊類型的，而且他們的效率高開發(fā)的周期也快。
俱樂部認識幾個比較歷害的人，他們的團隊精神我比較佩服，像我這樣一個大學生和他們說起來太菜了。由于數據庫管理的責任重大，很少公司愿意請一個剛剛接觸oracle的人去管理數據庫。
對于我們這些初出茅廬的新手來說，個人認為可以先選擇做開發(fā)，有一定經驗后轉型，去做數據庫的管理。當然，這個還是要看人個的實際情況來定。其實在煙臺大學里學生中有做的好的也是有，只不過通常象這些兄弟們我覺得很少能發(fā)現在，因為我只知道一個。在煙雨樓臺的bbs版塊里有個程序版塊，這位版主以前就是學校網絡中心的牛人。他曾告訴我學習的方法就是：看書、思考、寫筆記、做實驗、再思考、再寫筆記。我覺得說的很對，對于新手來說就要這樣，不斷的去努力奮斗，最后一定能得到自己想要的成果。
以前沒接觸過它，現在認識了它才知道oracle的體系很龐大，要學習它，首先要了解oracle的框架。它有物理結構(由控制文件、數據文件、重做日志文件、參數文件、歸檔文件、密碼文件組成)，邏輯結構(表空間、段、區(qū)、塊)，內存分配(sga和pga)算機的實際內存中得以分配，如果實際內存不夠再往虛擬內存中寫，后臺進程(數據寫進程、日志寫進程、系統(tǒng)監(jiān)控、進程監(jiān)控、檢查點進程、歸檔進程、服務進程、用戶進程)，scn(system change number)。
這些東西感覺都比較專業(yè)，我對它們也就是個知道，想要真真去認識我還得努力去做。雖然懂得還不是很多，起碼會了基本的軟件操作，老師說我們用的都是客戶端，服務端看不到，也不知道服務端是什么樣的，只知道客戶端就挺多東西的，沒有真正的去學習利用是很難掌握的。
oracle數據庫的學習使我對數據庫的有了新的進步，以后再看到也就不至于什么也不懂，其實那么多數據庫我覺得學好一門就行，只是他們的語言可能不大一樣，學好一門后就可去認識其它的，這樣應該有事半功倍的效果。就像我學習c語言，當時不能說是學習的棒，但不算差。所以我對以后的語言感覺都不是很困難，了解了vb、c++還有網頁中用的html語言、asp語言都能看懂，起碼可以對別人的東西進行了一下修改。
因此，我感謝oracle數據庫老師給了我有用的知識，以便我在以后學習或認識更多的內容能有新的方法和思維，也能更加有效和快速的去消化吸收新的東西。
希望在今后中，oracle能給我更多幫助，讓我在我熟悉的vb中運用上去，我以前的一個目標是要為學校的選課做一個選課助手來幫助大學，就用我的vb。不過因為種種原因一直沒有完成，也包括我對數據庫的不了解，因為學了oracle以后知道第一項內容是通過sql查詢后得到的，如果去把它們聯(lián)系起來還不是真正明白，不過我相信我的目標能在學習oracle后得到進展。
大數據財務分析心得篇七
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄。
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件。
問題四：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對。
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）。
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法:圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器”成自己的sqlserver服務器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了。
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析hadoop學習原理。
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協(xié)作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中隨著新興技術的發(fā)展與互聯(lián)網底層技術的革新數據正在呈指數級增長所有數據的產生形式都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語。
大數據財務分析心得篇八
隨著云計算和物聯(lián)網的日漸普及，大數據逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數據質量和精度。由此，數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會，希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰(zhàn)。
第二段：數據預處理的重要性
作為數據挖掘的第一步，預處理的作用不能被忽視。一方面，在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確，需要通過數據預處理來清理和過濾；另一方面，數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式，將原始數據轉化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。
第三段：常用的數據預處理方法
數據預處理的方法有很多，要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中，用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中，數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等；而離散化則可以將連續(xù)值離散化為有限個數的區(qū)間值，方便后續(xù)分類和聚類等操作。
第四段：實踐中的應用
雖然看起來理論很簡單，但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數據處理中，還需要經常性地檢查和驗證處理結果，確保數據質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步，它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中，我們需要結合具體業(yè)務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法，同時也需要不斷總結經驗，提高處理效率和精度。總之，數據預處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通過正確的方式和方法，才能獲得可靠和準確的數據信息。
大數據財務分析心得篇九
隨著信息技術的飛速發(fā)展，現代社會中產生了大量的數據，而這些數據需要被正確的收集、處理以及存儲。這就是大數據數據預處理的主要任務。數據預處理是數據分析、數據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據分析結果至關重要。
第二段： 數據質量問題
在進行數據預處理的過程中，數據質量問題是非常常見的。比如說，可能會存在數據重復、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據的可靠性、準確性以及可用性。因此，在進行數據預處理時，我們必須對這些問題進行全面的識別、分析及處理。
第三段： 數據篩選
在進行數據預處理時，數據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據，并剔除無用的數據。這樣可以減小數據集的大小，并且提高數據分析的效率。在進行 數據篩選時，需要充分考慮到維度、時間和規(guī)模等方面因素，以確保所選的數據具有合適的代表性。
第四段： 數據清洗
數據清洗是數據預處理的核心環(huán)節(jié)之一，它可以幫助我們發(fā)現和排除未知數據，從而讓數據集變得更加干凈、可靠和可用。其中，數據清洗涉及到很多的技巧和方法，比如數據標準化、數據歸一化、數據變換等等。在進行數據清洗時，需要根據具體情況采取不同的方法，以確保數據質量的穩(wěn)定和準確性。
第五段： 數據集成和變換
數據預處理的最后一步是數據集成和變換。數據集成是為了將不同來源的數據融合為一個更綜合、完整的數據集合。數據變換，則是為了更好的展示、分析和挖掘數據的潛在價值。這些數據變換需要根據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：
數據預處理是數據分析、數據挖掘和機器學習的基礎。在進行預處理時，需要充分考慮到數據質量問題、數據篩選、數據清洗以及數據集成和變換等方面。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據集合。
大數據財務分析心得篇十
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據財務分析心得篇十一
應集團公司的安排，20__年12月9日至15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5天的學習，讓我豐富了知識，開闊了視野，了解了一些當前經濟熱點問題，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濟、政治方面起到的助推作用。了解我國會計政策在世界經濟大環(huán)境當中的重要作用，讓我們學會站在社會經濟發(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，實現企業(yè)利益的化。
面對總主席提出的一帶一路的倡議，我國經濟形勢有了新的發(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。從而實現振興中華民族復興大業(yè)的夢想，實現我國和周邊國家和地區(qū)經濟發(fā)展的雙贏。
當前形勢離不開數字化和大數據的應用，作為一個新時代的財務人員，理應了解和掌握大數據商務智能化的發(fā)展方向，掌握運用好數據及互聯(lián)網運用，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，與時具進，為企業(yè)的發(fā)展獻計獻策。
大數據財務分析心得篇十二
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“大數據分析培訓班”，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等大數據分析工具，了解了農業(yè)銀行大數據平臺和數據挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數據的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數據知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數據基點上的再思考，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__培訓學院提供的完善的軟硬件教學服務。
近年來，大數據技術如火如荼，各行各業(yè)爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業(yè)變革，銀行作為數據密集型行業(yè)，自然不甘人后。我行在大數據分析領域，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行人，我們長期致力于數據分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數據分析模型，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，打開審計的大數據之門。
應該說，長期以來，農業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態(tài)數據的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數據分析技術，如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等算法模型，由于業(yè)務背景不易移植，結果數據不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數據分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數據技術也有了一些思考。
一是審計平臺技術架構可以借鑒數據挖掘平臺。目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展，系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發(fā)展趨勢，已經令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數據挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數據平臺數據，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數據使用機制，即節(jié)省了數據挖掘平臺的資源，又保證了數據使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數據平臺建立對接，緩解審計平臺資源緊張矛盾。
二是可嘗試在部分場景應用大數據分析技術。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據，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據技術，為審計提供支持。
三是加強與管理信息部和軟件開發(fā)中心的合作。本次培訓中我們也看到，經過一段時間的積累，我行已經具備了一定的大數據分析經驗，儲備了一批具有相應經驗的人才。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)勢推動大數據技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數據技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數據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，未來大數據分析的道路還很長、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據分析路上的農行人陪伴，相信農業(yè)銀行大數據之路必將有無限風光。
大數據財務分析心得篇十三
在學習這門課的過程中，在對數據庫的了解過程中，慢慢對數據庫有了感觀。數據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。所以在數據庫這門課的.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。
通過對數據庫的學習，我也明白了各行各業(yè)都離不開數據庫，就算是一個小型的超市也離不開它。可見數據庫這門課的廣泛性，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據庫的。第一次接觸數據庫，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)。
通過網絡實現一家雜貨店。過程是很復雜的，雜貨店需要員工，還有百來種商品，不僅需要大量的數據，還要完成需求說明，數據詞典，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)的時候經常是前面改改，后面改改，因為一些數據不能很好地對應起來，經常會遺忘一些，所以出現了這樣的情況。一個完整的數據庫系統(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、一個數據庫的完成一定要考慮各方面的因素，包括現實因素。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、一個完整的數據庫一定不能出現錯誤，否則會在現實生活中帶來不必要的麻煩。
通過本學期數據庫的學習及大作業(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。
大數據財務分析心得篇十四
應集團公司的安排，12月9日至15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5天的學習，讓我豐富了知識，開闊了視野，了解了一些當前經濟熱點問題，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濟、政治方面起到的助推作用。了解我國會計政策在世界經濟大環(huán)境當中的重要作用，讓我們學會站在社會經濟發(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，實現企業(yè)利益的化。
當前形勢離不開數字化和大數據的應用，作為一個新時代的財務人員，理應了解和掌握大數據商務智能化的發(fā)展方向，掌握運用好數據及互聯(lián)網運用，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。
大數據財務分析心得篇十五
第一段：引言（150字）
隨著信息技術的不斷發(fā)展和普及，大數據已經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據，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據分析，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、數據收集、數據處理、數據可視化以及價值落地這五個方面，分享我在大數據分析方面的心得體會。
第二段：需求分析（200字）
在進行大數據分析前，正確的需求分析是至關重要的。大數據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據分析的框架，確保分析的準確性和可行性。
第三段：數據收集（250字）
在獲得明確的需求后，接下來就是收集相關的數據。在大數據分析中，數據的質量和數量直接影響著結果的準確性和可信度。因此，在數據收集的過程中，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據，包括用戶行為數據、用戶屬性數據、銷售數據等。另一方面，我對數據進行了清洗和整理，刪除了重復、錯誤和不完整的數據，以確保數據質量可靠。同時，我還和數據提供方進行了密切的合作，確保數據的準確性和實時性。
第四段：數據處理（300字）
在收集到大量數據之后，下一步就是進行數據處理和分析。我首先使用了統(tǒng)計學的方法，對數據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，我還使用了數據挖掘的技術，從大量的數據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。
第五段：數據可視化與價值落地（300字）
最后，進行數據可視化和價值落地，是大數據分析的最關鍵的環(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，非常直觀地將數據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，我利用數據可視化的技術，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。通過數據可視化和價值落地，大數據分析才能真正發(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）
通過以上的經驗總結和實踐，我深刻體會到了大數據分析的重要性和能力。只有通過嚴謹的需求分析、精準的數據收集、科學的數據處理、直觀的數據可視化以及實際的價值落地，才能真正實現大數據分析的價值。大數據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，對于大數據的應用，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，我們才能在大數據時代中立于不敗之地，并在海量數據中挖掘出無限的商機和價值。
大數據財務分析心得篇十六
我校教師20天的網絡大數據學習，明白了世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯(lián)網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
1、大數據時代我們如何做教師。
我們要明白的是，大數據時代下，教師在知識層面將無任何優(yōu)勢，當學生面對網絡這個巨大的知識海洋，老師的半桶水完全失去了意義。老師是在知識和能力之間構造一座橋梁，這個橋梁叫做訓練。所以說，未來教師的有可能的體育教練型的，需要為學生制定一對一的訓練計劃。
2、今天獲取知識的渠道和教學方式發(fā)生了怎樣的變化？
荒蠻時代人們的知識主要來自生活，來自自然與社會；慢慢的，人們學會了書寫，有了書籍，于是書籍成了人們知識的來源；再往下，出現了老師，有了學堂，人們的知識，就從老師和課堂那里來了。隨著時代和技術的發(fā)展，有了無線電、收音機、電視、電腦、網絡之后，人們知識來源的渠道就越來越多了。于是幻燈機、收音機、錄音機、電視、電腦、網絡、電子白板、微格教學技術一撥一撥地走進了教室，也一撥一撥地離開了教室。
現如今，人們獲取知識的渠道早已經發(fā)生了變化，學習的方式自然也隨著發(fā)生了變化。過去那種授受關系的教育——老師教、學生聽；老師布置作業(yè)，學生做作業(yè)；老師出試卷，學生考試卷——再不是不可以撼動的了。
學習方式的變化勢必帶來教學方式和管理方式的變化。可悲的是，在這個大數據時代，我們的教育管理思想、教育觀念、教學技術，還停留在農耕時代，甚至原始時期：一味地拼時間，游題海，上班簽到，下班簽走，上班期間還有沒完沒了的巡查、通報。管理者更多地將精力轉移到備課筆記檢查、推門聽課、教學質量分析（其實就是開會表揚和批評）上了。
3、我們如何應對？
大數據背景下的教師要走進網絡。
大數據背景下的教育，許多情況下是要借助網絡技術的。比如在線教育、翻轉課堂，作為一種教學形式，我們在設計制作的時候，重要的恐怕不只是技術，更重要的是要改變我們的教育教學理念，并借此來影響學生的學習理念和生活觀念。
另一個方面，我們必須盡可能從臺前走到幕后，從屏前面走到屏后去。我們如果真想要學生的聰明才智得到充分的發(fā)揮展示，我們就得走進幕后，給他們以實實在在的幫助與支持，或是默默的支持。所謂“從臺前走到幕后”，即盡量讓學生真正的成為課堂的主人，而你成為他的幫助者，影響者。而“從屏前面走到屏后”強調的則是課程的開發(fā)與設計。
我們這些教師去講授。不要把那些專家的話都奉為神明，譬如一堂課只允許講15分鐘，15分鐘能講個明白嗎？但是換過來講，有些問題需要講15分鐘嗎？這都是常識性的問題，其實我們真正要解決的是如何講的問題。
合作學習這個詞語對我們而言，早已經是耳熟能詳的了。但合作學習更需要的是對學生有具體的個別化指導，因為不同的人學習的情景和背景是不一樣的，他的出生，他的人生經驗，尤其是他前一個學段所在學校教學對他的影響是不一樣的。比如，實驗小學的學生跟鄉(xiāng)村小學的學生的知識背景和學習結構肯定會不一樣。我?guī)煾翟洺Ｖv，城里的孩子跟鄉(xiāng)下的孩子比比，什么都不一樣，就連看的廣告多少都不一樣，你看看城里的孩子，出門就看到廣告，鄉(xiāng)下的孩子出門看到的是什么，是田野，天空，不一樣的。
指導應該是因人而異的，具體化的。我們經常講頭腦風暴，但它還是有一個組織者，教師的功能其實就是一個組織者，不僅是課堂組織者，同時他還是教學資源的組織者。學校教育有一個很重要的任務，恐怕是要設法把學生的“知”與“行”從網絡中解放出來，互聯(lián)網會解決“知”的問題，但是解決不了“行”，基于網絡的探究也只是探究而已。如何做？如何實踐？我相信這是教師們大展宏圖的新領域。
大數據背景下的教師應成為課程資源的開發(fā)者和組織者。
如何把學校的課程資源跟教材的內容，跟學校所在的社區(qū)以及當下的社會事件組織起來？在這點上我是比較擅長的。我每到一個地方講課，我都會很自覺地把這個地方的風土人情和最近發(fā)生的事件跟主題內容有機地結合起來。一個好教師需要有一種教學敏感，所謂教學敏感，就是遇到某個社會問題，你就思考是否有教育教學價值。實際上，并不是所有的資源都有教學價值的，更不能所有的資源都有教育的價值，尤其是今天這個知識大爆炸的時代，就更需要我們教師的教學敏感。
在大數據背景下，我們早已經不是知識的控制者了，在許多知識面前我們甚至已經落在學生后面一步，幾步了。我們的優(yōu)勢或許就只有閱歷和經驗了，然而，這正是學生身上所缺乏的，也是他們最需要的。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。