通過寫心得體會，我們可以梳理并思考自己在某方面的優(yōu)點和不足。心得體會可以從自身的感受、困惑、思考和改進等方面進行展開。這里為大家提供了一些寫心得體會的范文，希望能夠對大家的寫作有所幫助。
大數據分享心得體會篇一
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件
問題四：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2 圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法: 圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器” 成自己的sql server服務器名稱行sql servermanagement studio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了
二、心得體會
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析 hadoop學習原理
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結
，大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中，隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語
大數據分享心得體會篇二
大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什么信息時代轉變?yōu)榱舜髷祿r代?大數據時代帶給了我們什么?下面是本站小編為大家收集整理的大數據時代
心得體會
，歡迎大家閱讀。
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20xx年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！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。
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區(qū)別：1、思維慣例。大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區(qū)別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務發(fā)展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
大數據分享心得體會篇三
隨著數字化時代的到來，大數據已逐漸成為政務管理的重要手段。政府可以通過收集、分析和利用大數據，為政策制定、資源配置和服務優(yōu)化等方面提供有力支撐。大數據技術的應用，已成為政府有力的助手，改變了政府運行方式，提升了政府服務效能，促進了政府與公民之間的聯系和交流。
第二段：大數據在政府決策上的作用
政府需要面對許多復雜的問題，大數據技術的應用能夠為政府決策提供實時、準確的信息和數據支持。政府可以以大數據技術為依托，通過數據挖掘、分析和模擬等手段，對社會、經濟、環(huán)境等方面進行深入探索，進而提煉出有效的決策方案。同時，大數據技術的應用可以幫助政府調整政策，優(yōu)化民生服務，提升政府的形象和信譽。
第三段：大數據在政府管理中的應用
政府管理需要處理大量的數據信息，信息數量龐大且多樣化。大數據技術的應用，可以幫助政府建立數據中心，通過數據采集、分類、存儲、共享和加工等方式，實現對數據的精細管理。通過數據的精細管理，政府能夠更高效地運營和管理政府服務，優(yōu)化公共資源配置，提升效能。
第四段：大數據在政府服務中的應用
在政府服務中大數據有著廣泛而深遠的應用。比如，在社會保障領域，政府可以利用大數據技術實現對各類社會保障信息的分析，以便更好地管控和優(yōu)化社會保障服務。在城市管理中，大數據可為政府提供精準的交通流量、環(huán)境質量、城市治理問題等信息，以便制定更加有效的城市管理政策。大數據技術的應用，將會推動政府服務的質量與效率，更好地滿足公民日益增長的各種需求。
第五段：大數據技術應用面臨的挑戰(zhàn)
大數據技術的應用，還面臨著安全、隱私等方面的挑戰(zhàn)。政府在使用大數據技術時必須保證數據的安全和保密，防止數據泄露、濫用、篡改等問題的發(fā)生。同時，政府還需考慮合規(guī)性和道德等方面的問題，確保數據的合法性與道德性。只有在解決好這些問題，政府才能充分發(fā)揮大數據技術的應用潛力，更好地服務公民。
總結：
大數據技術的應用，對政府服務、政策制定、資源配置等方面都有非常重要的意義。同時，使用大數據技術，也存在多重挑戰(zhàn)，政府應該注重解決這些挑戰(zhàn)，才能更好地利用大數據服務于公民。在數字時代，隨著大數據技術的不斷發(fā)展和應用，政府將會以更加高效的方式運行和管理，為公民帶來更加精準、便捷的服務。
大數據分享心得體會篇四
隨著信息技術的迅速發(fā)展，數據已經成為現代社會不可或缺的資源。在過去，數據的獲取和利用主要是由政府和大型企業(yè)掌控，然而，如今，個人和小型機構也能夠積累和分享數據。數據分享的概念正在迅速普及，為社會的發(fā)展和進步帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。在過去的幾年里，我積極參與和推動數據分享運動，并從中受益匪淺。在此，我將分享一些我在數據分享中得到的心得體會。
首先，數據分享可以促進合作與創(chuàng)新。通過分享數據，不同組織和個人可以合作解決共同面臨的問題。共享數據可以避免重復勞動，節(jié)省時間和資源。同時，不同的組織和個人可以通過訪問共享的數據獲得全新的見解，并在此基礎上進行創(chuàng)新。例如，在挖掘和分享城市交通數據的過程中，研究人員和企業(yè)可以一起開發(fā)新的交通管理方案，提高城市運輸的效率和安全性。這種合作與創(chuàng)新的模式不僅推動了科技和經濟的發(fā)展，也有助于解決社會問題。
其次，數據分享可以加強透明度和公開性。公開的數據可以讓公眾更了解政府和公司的工作和決策過程，促進信息的對稱。透明的數據可以讓公眾參與到公共事務中，監(jiān)督政府和企業(yè)的行為。例如，政府的財務報告和數據可以幫助公眾了解政府的使用和分配資源的情況，從而監(jiān)督政府的財政管理。同樣，企業(yè)公開的數據可以幫助消費者更好地了解產品和服務的質量和價值，促進市場的公平競爭。數據的透明度和公開性有助于建立公信力，提高社會的信任度。
再次，數據分享可以促進個人和社會的發(fā)展。通過分享自己的數據，個人可以參與到社會的建設中，與他人交流和合作，提高個人的認知和技能。在個人層面上，我在過去的兩年里積極參與了一個開源社區(qū)的數據分享項目。通過分享自己的數據和代碼，我得到了其他開發(fā)者的反饋和指導。這不僅幫助我提高了編程技能，還拓寬了我的視野，讓我認識到不同方法和思想的重要性。在社會層面上，數據分享可以促進各個領域的發(fā)展。醫(yī)療機構可以通過分享病例數據來互相學習和提高診斷和治療水平。教育機構可以通過分享學生數據來優(yōu)化教學方法和課程設置。數據分享的目的是為了共同進步，個人和社會可以從中受益。
最后，數據分享也帶來了一些挑戰(zhàn)和風險。首先，數據隱私和安全問題需要得到重視。在分享數據時，個人和組織需要注意數據隱私的保護，確保數據不被濫用或泄露。同時，對于敏感的數據，需要加強安全措施，防止黑客攻擊和數據泄露。其次，數據分享也需要遵守法律和倫理規(guī)范。個人和組織在分享數據時，需要了解和遵守相關的法律法規(guī)，以及保護用戶權益的道德準則。數據分享的過程中，數據所有者和數據使用者之間需要建立互信的關系，共同維護數據的合法權益。最后，數據分享需要良好的數據治理和管理機制。在數據分享中，需要建立規(guī)范和標準，確保數據的可用性和質量，并避免數據的濫用和誤用。
綜上所述，數據分享是現代社會發(fā)展的趨勢和方向。通過促進合作與創(chuàng)新，加強透明度和公開性，推動個人和社會的發(fā)展，數據分享對社會的益處是巨大的。然而，數據分享也面臨一些挑戰(zhàn)和風險，需要各方共同努力來解決。作為一個數據分享的倡導者和參與者，我相信數據分享將會在未來發(fā)揮更加重要和積極的作用，為我們的社會帶來更大的福祉。
大數據分享心得體會篇五
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍?？墒?，有一個很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開?？墒窃谶@些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的?？墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年，人們生活水平提高了，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉?？赐旰笠灿X得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題。或許對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
大數據心得體會篇4
大數據分享心得體會篇六
隨著信息技術的飛速發(fā)展，大數據越來越成為一個熱門話題，以其海量、高速、多樣化和價值挖掘四個特點，吸引著越來越多的人關注。作為一個信息管理專業(yè)的學生，在學習了大數據相關課程并進行實際實踐之后，我對于大數據的感受愈加深刻，本文就是對大數據的一些心得總結。
第二段：大數據的價值
大數據的價值，不僅體現在了數據的存儲和處理能力上，更體現在了對于數據的價值提升和利用上。以商業(yè)為例，通過對于海量數據的分析，企業(yè)可以更好地了解市場的需求和趨勢，做到精確營銷，提高營收。在醫(yī)療、安防等領域，大數據的運用更是可以讓治療更加精準、安全，社會治安更有保障?？傊?，大數據為各種行業(yè)的發(fā)展注入了新的生機和動力。
第三段：挑戰(zhàn)與機遇
但是，隨著大數據應用的深入，也帶來了諸多挑戰(zhàn)。首先是數據質量問題，由于日積月累的數據泛濫，其中也不乏數據噪音、數據缺失等不良信息，如何去除雜質提升數據質量成為重要問題。其次，數據安全也成為了一個讓人頭疼的問題，因為數據傳輸和存儲中的漏洞，容易被黑客攻擊，這也是大數據的一大風險。但是，與此同時，機遇與挑戰(zhàn)并存。對這些問題的解決，需要通過技術的革新和人才的培養(yǎng)，正是大數據行業(yè)發(fā)展的良機，也為我們提供了更多的機會。
第四段：大數據技術
大數據技術是支撐大數據應用的重要基礎。在處理海量數據上，傳統(tǒng)的關系型數據庫已經無法滿足需求，而Hadoop、NoSQL、Spark等大數據技術的進入，大幅降低了海量數據的處理成本和時間，極大地提高了業(yè)務智能分析的能力，為大數據的廣泛應用提供了技術支持。但是，由于技術本身具有復雜性和高技術含量，因此需要不斷地探索、應用、完善，如此才能推動新技術的創(chuàng)新和發(fā)展。
第五段：未來展望
目前，大數據的應用逐漸趨于成熟，從數據收集、整理、處理到數據分析都得到了較好的落實，但是，這只是大數據發(fā)展的小小起步，未來大數據還將更廣泛地應用于各個領域。在大數據的推動下，人工智能、物聯網等新興技術也會迎來新的發(fā)展機遇。因此，我們需要不斷地學習和積累經驗，在專業(yè)性技能的基礎上增加創(chuàng)造性思維和創(chuàng)新意識，以適應大數據時代的發(fā)展。
總結：
大數據是一個浩瀚無比的世界，它帶來了巨大的價值和機遇，但也同時伴隨著種種挑戰(zhàn)和風險。在大數據時代，只有通過不斷學習、完善技能，才能適應和引領時代的變革，讓大數據為人類的生產和生活帶來更大的便利和奇跡。
大數據分享心得體會篇七
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據心得體會篇2
大數據分享心得體會篇八
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(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?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據分享心得體會篇九
營銷數據在現代企業(yè)中起到了至關重要的作用，它不僅可以幫助企業(yè)了解消費者的需求和行為，還可以為企業(yè)制定有效的營銷策略提供依據。在這篇文章中，我將分享我在使用和分析營銷數據時的心得體會，并探討它們對企業(yè)的重要性。
第一段：數據的收集和分析。
在數字化時代，企業(yè)可以通過各種渠道來收集數據，如市場調查、客戶反饋和社交媒體。因此，對數據進行有效的收集和分析是至關重要的。我意識到，在收集數據時，企業(yè)需將目標用戶群體作為關注點，并選擇最有價值的數據進行收集。在分析數據時，企業(yè)需要使用各種工具和技術，如數據挖掘和人工智能，來從海量的數據中提取有用的信息和見解。
第二段：數據的實際應用。
一旦企業(yè)收集并分析了數據，下一步就是將這些數據應用到實際的營銷活動中。數據可以幫助企業(yè)了解目標用戶的行為和偏好，并制定針對性的推廣活動。例如，通過對歷史購買數據的分析，企業(yè)可以預測用戶下一次購買的時間和購買的產品，并發(fā)送個性化的推送消息或優(yōu)惠券，從而提高顧客的忠誠度和購買率。此外，數據還可以幫助企業(yè)優(yōu)化廣告投放的目標受眾和渠道，提高廣告的回報率。
第三段：數據共享的好處。
除了企業(yè)內部的應用之外，共享數據也有很大的好處。數據共享可以幫助企業(yè)了解行業(yè)的趨勢和競爭對手的策略。通過與合作伙伴和其他企業(yè)的數據分享，企業(yè)可以發(fā)現新的市場機會，并與其他企業(yè)進行合作。例如，通過與社交媒體平臺的數據分享，企業(yè)可以更準確地理解消費者的興趣和需求，從而制定更具針對性的廣告推廣策略。
第四段：數據隱私和安全問題。
然而，數據分享也存在一些隱私和安全問題。因此，企業(yè)在分享數據時需要遵守相關的法規(guī)和規(guī)定，確保用戶的隱私不會被侵犯。另外，企業(yè)還需要確保數據的安全性，防止數據被黑客攻擊或泄漏。只有在數據隱私和安全得到保證的情況下，企業(yè)和用戶才會放心地進行數據分享。
第五段：數據驅動的未來。
在當今信息爆炸的時代，數據驅動已成為企業(yè)取得成功的重要因素之一。隨著技術的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，數據的收集、分析和應用將變得越來越靈活和智能化。因此，企業(yè)需要不斷更新自己的數據戰(zhàn)略和技術，以適應這個快速變化的時代。只有具備數據驅動的思維和能力，企業(yè)才能搶占先機，在激烈的市場競爭中脫穎而出。
總結：
營銷數據在現代企業(yè)中起著至關重要的作用，通過數據的收集、分析和應用，企業(yè)可以更好地了解消費者需求和行為，并制定有效的營銷策略。同時，數據共享也為企業(yè)創(chuàng)造了更多的機會和合作伙伴。然而，企業(yè)需要關注數據隱私和安全問題，在保證用戶隱私的前提下進行數據分享。未來將是數據驅動的時代，企業(yè)需要不斷更新自己的數據戰(zhàn)略和技術，以保持競爭力。
大數據分享心得體會篇十
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。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據的心得體會篇2
大數據分享心得體會篇十一
隨著云計算和物聯網的日漸普及，大數據逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數據質量和精度。由此，數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會，希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰(zhàn)。
第二段：數據預處理的重要性
作為數據挖掘的第一步，預處理的作用不能被忽視。一方面，在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確，需要通過數據預處理來清理和過濾；另一方面，數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式，將原始數據轉化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。
第三段：常用的數據預處理方法
數據預處理的方法有很多，要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中，用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中，數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等；而離散化則可以將連續(xù)值離散化為有限個數的區(qū)間值，方便后續(xù)分類和聚類等操作。
第四段：實踐中的應用
雖然看起來理論很簡單，但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數據處理中，還需要經常性地檢查和驗證處理結果，確保數據質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步，它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中，我們需要結合具體業(yè)務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法，同時也需要不斷總結經驗，提高處理效率和精度?？傊瑪祿A處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通過正確的方式和方法，才能獲得可靠和準確的數據信息。
大數據分享心得體會篇十二
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?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了。”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。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(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
大數據分享心得體會篇十三
大數據時代的到來，給人們的學習和生活帶來了巨大的變革。近期，我讀完了一本關于大數據的書籍《大數據》，在書中我了解到了大數據的定義、特點、應用和對社會產生的影響。通過這本書的學習，我深刻認識到了大數據對于現代社會的重要性，并從中汲取了一些啟示和體會。
首先，我的第一個體會是對大數據的新認識。在書中，大數據被定義為指數據量巨大、處理難度大，無法通過傳統(tǒng)的數據處理工具和方法進行處理和分析的數據。大數據的特點主要包括“四V”，即數據量大(Volume)、處理速度快(Velocity)、數據種類繁多(Variety)和價值密度低(Value)。通過學習這些概念，我意識到了大數據處理的復雜性和重要性。在現代社會中，隨著互聯網技術的快速發(fā)展，海量的數據正在不斷產生，而利用這些數據尋找規(guī)律、洞察趨勢對于企業(yè)和科學研究等領域都具有重要意義。
其次，我通過閱讀《大數據》這本書，對大數據應用的廣泛性有了更深入的了解。大數據不僅可以被用于商業(yè)領域的市場調研和用戶行為分析，還可以被運用于醫(yī)療、金融、政府等各個領域。例如，在醫(yī)療領域，大數據分析可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病，提高治療效果；在金融領域，大數據可以用于風險評估和投資策略制定。這些例子讓我認識到大數據不僅僅是一個概念，它已經深入到我們的生活和工作中，并對各個領域產生了重要的影響。
第三，大數據在社會中的影響力也讓我深受觸動。通過大數據的分析，科學家們可以預測自然災害的發(fā)生和規(guī)模，幫助人們采取相應的措施減少災害造成的損失；政府們可以利用大數據分析來改進公共服務和決策，提高社會治理效能。大數據還可以通過對人群行為的分析，為企業(yè)提供精準的廣告定位和銷售策略，幫助企業(yè)提高競爭力。大數據的應用正引領著社會的進步和發(fā)展，讓我感到對于大數據的學習和掌握變得格外重要。
第四，在書中我還學到了大數據的應對方法和技術。大數據處理的復雜性要求我們運用先進的技術和工具。例如，云計算能夠提供強大的計算和存儲能力，幫助我們處理海量的數據；機器學習和人工智能則能夠幫助我們從復雜的數據中提取有價值的信息。了解到這些技術后，我決定在大數據領域繼續(xù)深入學習，提高自己的技術水平。
最后，通過讀完《大數據》，我深刻體會到大數據的革命性和不可逆轉性。大數據已經成為了當今社會的一個重要標志，影響著我們生活的各個方面。不僅是企業(yè)和科研機構，普通人也需要掌握一定的大數據分析和處理能力，才能適應這個快速變化的時代。因此，在日常生活中，我們要提高自己對于大數據的認識和運用，并不斷學習相關的知識和技能。
總之，通過閱讀《大數據》，我對大數據有了全新的認識，了解到了其廣泛的應用領域和對社會的重要影響。同時，我也學到了一些大數據的應對方法和技術。大數據已經成為一個時代的產物，對于每個人來說，掌握大數據的知識和技能變得愈發(fā)重要。我希望通過自己的努力，能夠在大數據時代中不斷學習和成長，為社會的發(fā)展貢獻自己的力量。
大數據分享心得體會篇十四
近年來，隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據已逐漸成為人們生活中的一個熱門話題。而《大數據》這本書，作為一部關于大數據的權威著作，讓我對大數據有了更深入的認識與理解。通過閱讀這本書，我不僅對大數據的概念有了一定的了解，更發(fā)現了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)，并對個人隱私保護等問題產生了思考。
首先，本書對大數據的概念進行了詳盡的闡述。大數據并不只是指數量龐大的數據，更重要的是指利用這些數據進行分析、挖掘和應用的過程。這本書通過實際案例和統(tǒng)計數據，將數據的價值和潛力展示給讀者。它告訴我們，大數據的處理能力和分析能力將會顯著地提升人類社會的效率和智能化水平。
其次，本書探討了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)。在商業(yè)領域，大數據的應用已經為企業(yè)帶來了更多的商機和競爭優(yōu)勢。通過分析消費者的購買記錄、興趣愛好以及社交媒體的內容，企業(yè)能夠更準確地把握用戶的需求，為用戶提供個性化的服務。然而，由于大數據的處理涉及到海量的數據、復雜的算法以及龐大的計算能力，公司需要具備相關技能和資源才能有效地利用大數據。在政府領域，大數據也能夠幫助政府提供更高效的公共服務，更好地理解民眾的需求。然而，大數據的應用也引發(fā)了隱私保護和數據安全等問題，需要政府制定相關法律法規(guī)來保護個人隱私和數據安全。
再次，本書對大數據對個人隱私保護的問題進行了探討。隨著大數據的發(fā)展，人們的個人信息被不斷收集、分析和應用，我們的隱私已經受到了嚴重的侵犯。而大數據的應用具有隱私泄露的潛在風險，人們需要保護自己的個人隱私。為了解決這一問題，政府和企業(yè)需要共同努力，加強信息安全和隱私保護的技術手段。同時，人們也應該提高自己的信息安全意識，合理使用網絡和社交媒體，避免個人信息的泄露。
最后，本書還介紹了大數據對社會的影響。大數據的廣泛應用，改變了人們的生活方式和工作方式。我們的社會變得更加數字化、智能化。例如，在醫(yī)療領域，大數據的應用使得醫(yī)生可以更準確地進行病情診斷和治療方案選擇。在城市規(guī)劃方面，大數據的應用使城市更加智能化，提高了公共交通的運營效率和人們的生活質量。然而，大數據的應用也帶來了一些問題，如信息不對稱和社會不平等等。對于這些問題，我們需要進一步研究和探索，以找到解決之道。
綜上所述，《大數據》這本書給我留下了深刻的印象。通過閱讀這本書，我對大數據有了更深入的認識與理解，了解到了大數據的概念、應用與挑戰(zhàn)，并開始思考大數據對于個人隱私保護和社會的影響。我相信，隨著大數據技術的不斷發(fā)展，大數據將進一步改變我們的生活和工作方式，為我們帶來更多的便利和創(chuàng)新。我們需要不斷學習和探索，以適應這個數字化時代的要求。
大數據分享心得體會篇十五
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍?？墒牵幸粋€很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開。可是在這些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的?？墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心?？墒墙鼛啄辏藗兩钏教岣吡?，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉?？赐旰笠灿X得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題?；蛟S對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復?！洞髷祿r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。
大數據的心得體會篇3
大數據分享心得體會篇十六
營銷是一門重要而復雜的學問，它需要市場研究、策劃、執(zhí)行等一系列的步驟和技巧。在這個信息爆炸的時代，數據已經成為營銷決策中的重要依據。因此，數據分享變得愈發(fā)重要，它能夠幫助企業(yè)了解市場需求，優(yōu)化產品策劃和銷售策略。本文將結合自身經歷分享營銷數據的體會和心得，幫助讀者更好地理解營銷數據的價值和應用。
首先，營銷數據分享應該遵循一定的原則。數據分享的目的是為了讓更多的人了解和利用這些數據，所以數據的真實性和準確性至關重要。在分享過程中，我們要詳細描述數據的來源、樣本規(guī)模、調查方法等相關信息，使別人對數據有一個清晰的認識，方便他們進行參考和分析。此外，數據的隱私問題也應該引起足夠的重視。在分享數據之前，我們必須確保已經采取了適當的措施來保護被調查者的個人信息，避免造成數據泄露和濫用的風險。
其次，數據分享需要合適的途徑和方式。現在的信息技術非常發(fā)達，數據可以通過多種途徑和方式進行分享?？梢酝ㄟ^社交媒體、專業(yè)平臺、會議等多種渠道來分享數據。不同的途徑和方式都有自己的優(yōu)缺點，我們需要根據分享的目的和受眾的特點來選擇合適的途徑和方式。在選擇分享途徑和方式的時候，我們還要注意對分享數據進行分類和整理，方便別人查找和使用。如果數據量較大，可以考慮設計數據可視化的圖表和報告，提高數據傳達的效果。
第三，數據分享要參考實際需要和效果。數據不能只停留在紙面上，它應該為企業(yè)決策和市場運營提供有力的支持。在分享過程中，我們應該明確數據的用途和目標，為其提供衡量指標和判斷標準。同時，我們還要充分考慮受眾的需求和興趣，選擇他們關注的數據方向進行分享。通過分享數據，我們可以了解市場的趨勢和潛在機會，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供有力的支持。
第四，數據分享要注意平衡信息的公開和保密。在分享數據的過程中，我們要平衡信息的公開和保密，避免泄露敏感信息給競爭對手帶來不利影響。一方面，我們要公開一些有價值的數據，讓其他人受益；另一方面，我們要保護一些敏感的商業(yè)信息，避免被惡意利用。這需要我們在分享數據之前進行細致的篩選和加工，以確保公開的數據不會對企業(yè)的利益造成損害。
最后，數據分享需要不斷總結經驗和改進方法。數據分享不是一次性的工作，而是一個長期的過程。在分享數據之后，我們要及時總結經驗，反思成功和不足之處，并根據總結的經驗不斷改進方法。通過不斷的實踐和改進，我們可以提高數據分享的效果和價值，推動企業(yè)的發(fā)展。
總結起來，營銷數據分享是一個復雜而重要的工作，要遵循原則，選擇合適的途徑和方式，參考實際需要和效果，注意平衡信息的公開和保密，并不斷總結經驗和改進方法。只有做到這些，我們才能更好地利用數據，為企業(yè)的發(fā)展和市場運營提供有力的支持。
大數據分享心得體會篇十七
近年來，隨著科技的迅速發(fā)展和互聯網的普及，大數據已經逐漸成為企業(yè)決策和市場營銷的利器。在這個信息爆炸的時代，大數據的應用給企業(yè)帶來了巨大的商機和競爭優(yōu)勢。然而，如何正確運用和分析大數據成為了當前企業(yè)面臨的難題。在我從事市場營銷工作的過程中，我慢慢積累了一些關于大數據營銷的心得體會。
第二段：數據收集與分析
在大數據時代，數據的收集和分析是非常重要的環(huán)節(jié)。對于企業(yè)來說，了解消費者的購買行為和偏好是制定營銷策略的基礎。通過互聯網和移動設備等信息渠道的廣泛應用，企業(yè)可以獲得大量的數據資源。在數據收集方面，企業(yè)需要通過合法的途徑獲得用戶的授權，并且保護用戶的隱私安全。對于數據分析，企業(yè)需要依靠先進的數據分析工具和技術，將龐大的數據量轉化為有意義的商業(yè)價值，并深度挖掘數據背后的關聯關系和消費者行為特點。
第三段：個性化營銷
大數據時代的一個重要特點是個性化營銷的實施。通過大數據分析，企業(yè)可以準確了解消費者的需求和興趣，從而為其提供更加個性化的產品和服務。個性化營銷不僅可以提高消費者的購買滿意度，還可以增加企業(yè)的用戶粘性和忠誠度。例如，在電商平臺，通過分析用戶的瀏覽和購買記錄，企業(yè)可以為用戶推薦感興趣的商品，提高用戶的購買轉化率。個性化營銷的實施需要企業(yè)具備良好的數據分析能力和精準的營銷策略。
第四段：精準投放與實時監(jiān)控
大數據營銷的另一個重要優(yōu)勢是精準投放和實時監(jiān)控。通過大數據分析，企業(yè)可以更加精確地確定目標受眾和投放渠道，避免資源的浪費和效果的缺失。同時，企業(yè)可以依靠實時數據監(jiān)控市場反饋，及時調整營銷策略和方案，提高市場反應的速度和精度。例如，在線廣告投放中，企業(yè)可以根據用戶的興趣和行為特點進行定向廣告投放，提高廣告的點擊和轉化率。精準投放和實時監(jiān)控可以幫助企業(yè)更好地運用有限的資源，取得更好的市場效果。
第五段：隱私保護與道德問題
大數據營銷的廣泛應用也伴隨著隱私保護和道德問題的關注。企業(yè)在收集和利用大數據的同時，需要遵守相關法律法規(guī)和行業(yè)準則，保護用戶的隱私權益。同時，企業(yè)也需要審慎操作和使用大數據，避免濫用和泄露用戶的個人信息。在大數據營銷實施的過程中，企業(yè)需要時刻關注道德和社會責任，堅持合法、透明和公平的原則，維護消費者利益和行業(yè)形象。
結尾段
總之，大數據營銷是當下企業(yè)必須面對的挑戰(zhàn)和機遇。對于市場營銷人員來說，正確運用和分析大數據是提升競爭力和效率的重要手段。我深刻體會到，在大數據時代，通過科學合理地利用大數據，企業(yè)可以更加深入地了解消費者需求，提供更好的產品和服務，從而取得競爭優(yōu)勢。然而，在推動大數據營銷的同時，也需要關注隱私保護和道德責任，切實維護消費者的權益。只有在科技與道德的雙輪驅動下，大數據營銷才能為企業(yè)帶來長久的商業(yè)價值和社會效益。
大數據分享心得體會篇一
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件
問題四：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2 圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法: 圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器” 成自己的sql server服務器名稱行sql servermanagement studio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了
二、心得體會
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析 hadoop學習原理
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結
，大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中，隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語
大數據分享心得體會篇二
大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什么信息時代轉變?yōu)榱舜髷祿r代?大數據時代帶給了我們什么?下面是本站小編為大家收集整理的大數據時代
心得體會
，歡迎大家閱讀。
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20xx年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！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。
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區(qū)別：1、思維慣例。大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區(qū)別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務發(fā)展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
大數據分享心得體會篇三
隨著數字化時代的到來，大數據已逐漸成為政務管理的重要手段。政府可以通過收集、分析和利用大數據，為政策制定、資源配置和服務優(yōu)化等方面提供有力支撐。大數據技術的應用，已成為政府有力的助手，改變了政府運行方式，提升了政府服務效能，促進了政府與公民之間的聯系和交流。
第二段：大數據在政府決策上的作用
政府需要面對許多復雜的問題，大數據技術的應用能夠為政府決策提供實時、準確的信息和數據支持。政府可以以大數據技術為依托，通過數據挖掘、分析和模擬等手段，對社會、經濟、環(huán)境等方面進行深入探索，進而提煉出有效的決策方案。同時，大數據技術的應用可以幫助政府調整政策，優(yōu)化民生服務，提升政府的形象和信譽。
第三段：大數據在政府管理中的應用
政府管理需要處理大量的數據信息，信息數量龐大且多樣化。大數據技術的應用，可以幫助政府建立數據中心，通過數據采集、分類、存儲、共享和加工等方式，實現對數據的精細管理。通過數據的精細管理，政府能夠更高效地運營和管理政府服務，優(yōu)化公共資源配置，提升效能。
第四段：大數據在政府服務中的應用
在政府服務中大數據有著廣泛而深遠的應用。比如，在社會保障領域，政府可以利用大數據技術實現對各類社會保障信息的分析，以便更好地管控和優(yōu)化社會保障服務。在城市管理中，大數據可為政府提供精準的交通流量、環(huán)境質量、城市治理問題等信息，以便制定更加有效的城市管理政策。大數據技術的應用，將會推動政府服務的質量與效率，更好地滿足公民日益增長的各種需求。
第五段：大數據技術應用面臨的挑戰(zhàn)
大數據技術的應用，還面臨著安全、隱私等方面的挑戰(zhàn)。政府在使用大數據技術時必須保證數據的安全和保密，防止數據泄露、濫用、篡改等問題的發(fā)生。同時，政府還需考慮合規(guī)性和道德等方面的問題，確保數據的合法性與道德性。只有在解決好這些問題，政府才能充分發(fā)揮大數據技術的應用潛力，更好地服務公民。
總結：
大數據技術的應用，對政府服務、政策制定、資源配置等方面都有非常重要的意義。同時，使用大數據技術，也存在多重挑戰(zhàn)，政府應該注重解決這些挑戰(zhàn)，才能更好地利用大數據服務于公民。在數字時代，隨著大數據技術的不斷發(fā)展和應用，政府將會以更加高效的方式運行和管理，為公民帶來更加精準、便捷的服務。
大數據分享心得體會篇四
隨著信息技術的迅速發(fā)展，數據已經成為現代社會不可或缺的資源。在過去，數據的獲取和利用主要是由政府和大型企業(yè)掌控，然而，如今，個人和小型機構也能夠積累和分享數據。數據分享的概念正在迅速普及，為社會的發(fā)展和進步帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。在過去的幾年里，我積極參與和推動數據分享運動，并從中受益匪淺。在此，我將分享一些我在數據分享中得到的心得體會。
首先，數據分享可以促進合作與創(chuàng)新。通過分享數據，不同組織和個人可以合作解決共同面臨的問題。共享數據可以避免重復勞動，節(jié)省時間和資源。同時，不同的組織和個人可以通過訪問共享的數據獲得全新的見解，并在此基礎上進行創(chuàng)新。例如，在挖掘和分享城市交通數據的過程中，研究人員和企業(yè)可以一起開發(fā)新的交通管理方案，提高城市運輸的效率和安全性。這種合作與創(chuàng)新的模式不僅推動了科技和經濟的發(fā)展，也有助于解決社會問題。
其次，數據分享可以加強透明度和公開性。公開的數據可以讓公眾更了解政府和公司的工作和決策過程，促進信息的對稱。透明的數據可以讓公眾參與到公共事務中，監(jiān)督政府和企業(yè)的行為。例如，政府的財務報告和數據可以幫助公眾了解政府的使用和分配資源的情況，從而監(jiān)督政府的財政管理。同樣，企業(yè)公開的數據可以幫助消費者更好地了解產品和服務的質量和價值，促進市場的公平競爭。數據的透明度和公開性有助于建立公信力，提高社會的信任度。
再次，數據分享可以促進個人和社會的發(fā)展。通過分享自己的數據，個人可以參與到社會的建設中，與他人交流和合作，提高個人的認知和技能。在個人層面上，我在過去的兩年里積極參與了一個開源社區(qū)的數據分享項目。通過分享自己的數據和代碼，我得到了其他開發(fā)者的反饋和指導。這不僅幫助我提高了編程技能，還拓寬了我的視野，讓我認識到不同方法和思想的重要性。在社會層面上，數據分享可以促進各個領域的發(fā)展。醫(yī)療機構可以通過分享病例數據來互相學習和提高診斷和治療水平。教育機構可以通過分享學生數據來優(yōu)化教學方法和課程設置。數據分享的目的是為了共同進步，個人和社會可以從中受益。
最后，數據分享也帶來了一些挑戰(zhàn)和風險。首先，數據隱私和安全問題需要得到重視。在分享數據時，個人和組織需要注意數據隱私的保護，確保數據不被濫用或泄露。同時，對于敏感的數據，需要加強安全措施，防止黑客攻擊和數據泄露。其次，數據分享也需要遵守法律和倫理規(guī)范。個人和組織在分享數據時，需要了解和遵守相關的法律法規(guī)，以及保護用戶權益的道德準則。數據分享的過程中，數據所有者和數據使用者之間需要建立互信的關系，共同維護數據的合法權益。最后，數據分享需要良好的數據治理和管理機制。在數據分享中，需要建立規(guī)范和標準，確保數據的可用性和質量，并避免數據的濫用和誤用。
綜上所述，數據分享是現代社會發(fā)展的趨勢和方向。通過促進合作與創(chuàng)新，加強透明度和公開性，推動個人和社會的發(fā)展，數據分享對社會的益處是巨大的。然而，數據分享也面臨一些挑戰(zhàn)和風險，需要各方共同努力來解決。作為一個數據分享的倡導者和參與者，我相信數據分享將會在未來發(fā)揮更加重要和積極的作用，為我們的社會帶來更大的福祉。
大數據分享心得體會篇五
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍?？墒?，有一個很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開?？墒窃谶@些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的?？墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年，人們生活水平提高了，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉?？赐旰笠灿X得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題。或許對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
大數據心得體會篇4
大數據分享心得體會篇六
隨著信息技術的飛速發(fā)展，大數據越來越成為一個熱門話題，以其海量、高速、多樣化和價值挖掘四個特點，吸引著越來越多的人關注。作為一個信息管理專業(yè)的學生，在學習了大數據相關課程并進行實際實踐之后，我對于大數據的感受愈加深刻，本文就是對大數據的一些心得總結。
第二段：大數據的價值
大數據的價值，不僅體現在了數據的存儲和處理能力上，更體現在了對于數據的價值提升和利用上。以商業(yè)為例，通過對于海量數據的分析，企業(yè)可以更好地了解市場的需求和趨勢，做到精確營銷，提高營收。在醫(yī)療、安防等領域，大數據的運用更是可以讓治療更加精準、安全，社會治安更有保障?？傊?，大數據為各種行業(yè)的發(fā)展注入了新的生機和動力。
第三段：挑戰(zhàn)與機遇
但是，隨著大數據應用的深入，也帶來了諸多挑戰(zhàn)。首先是數據質量問題，由于日積月累的數據泛濫，其中也不乏數據噪音、數據缺失等不良信息，如何去除雜質提升數據質量成為重要問題。其次，數據安全也成為了一個讓人頭疼的問題，因為數據傳輸和存儲中的漏洞，容易被黑客攻擊，這也是大數據的一大風險。但是，與此同時，機遇與挑戰(zhàn)并存。對這些問題的解決，需要通過技術的革新和人才的培養(yǎng)，正是大數據行業(yè)發(fā)展的良機，也為我們提供了更多的機會。
第四段：大數據技術
大數據技術是支撐大數據應用的重要基礎。在處理海量數據上，傳統(tǒng)的關系型數據庫已經無法滿足需求，而Hadoop、NoSQL、Spark等大數據技術的進入，大幅降低了海量數據的處理成本和時間，極大地提高了業(yè)務智能分析的能力，為大數據的廣泛應用提供了技術支持。但是，由于技術本身具有復雜性和高技術含量，因此需要不斷地探索、應用、完善，如此才能推動新技術的創(chuàng)新和發(fā)展。
第五段：未來展望
目前，大數據的應用逐漸趨于成熟，從數據收集、整理、處理到數據分析都得到了較好的落實，但是，這只是大數據發(fā)展的小小起步，未來大數據還將更廣泛地應用于各個領域。在大數據的推動下，人工智能、物聯網等新興技術也會迎來新的發(fā)展機遇。因此，我們需要不斷地學習和積累經驗，在專業(yè)性技能的基礎上增加創(chuàng)造性思維和創(chuàng)新意識，以適應大數據時代的發(fā)展。
總結：
大數據是一個浩瀚無比的世界，它帶來了巨大的價值和機遇，但也同時伴隨著種種挑戰(zhàn)和風險。在大數據時代，只有通過不斷學習、完善技能，才能適應和引領時代的變革，讓大數據為人類的生產和生活帶來更大的便利和奇跡。
大數據分享心得體會篇七
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據心得體會篇2
大數據分享心得體會篇八
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(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?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據分享心得體會篇九
營銷數據在現代企業(yè)中起到了至關重要的作用，它不僅可以幫助企業(yè)了解消費者的需求和行為，還可以為企業(yè)制定有效的營銷策略提供依據。在這篇文章中，我將分享我在使用和分析營銷數據時的心得體會，并探討它們對企業(yè)的重要性。
第一段：數據的收集和分析。
在數字化時代，企業(yè)可以通過各種渠道來收集數據，如市場調查、客戶反饋和社交媒體。因此，對數據進行有效的收集和分析是至關重要的。我意識到，在收集數據時，企業(yè)需將目標用戶群體作為關注點，并選擇最有價值的數據進行收集。在分析數據時，企業(yè)需要使用各種工具和技術，如數據挖掘和人工智能，來從海量的數據中提取有用的信息和見解。
第二段：數據的實際應用。
一旦企業(yè)收集并分析了數據，下一步就是將這些數據應用到實際的營銷活動中。數據可以幫助企業(yè)了解目標用戶的行為和偏好，并制定針對性的推廣活動。例如，通過對歷史購買數據的分析，企業(yè)可以預測用戶下一次購買的時間和購買的產品，并發(fā)送個性化的推送消息或優(yōu)惠券，從而提高顧客的忠誠度和購買率。此外，數據還可以幫助企業(yè)優(yōu)化廣告投放的目標受眾和渠道，提高廣告的回報率。
第三段：數據共享的好處。
除了企業(yè)內部的應用之外，共享數據也有很大的好處。數據共享可以幫助企業(yè)了解行業(yè)的趨勢和競爭對手的策略。通過與合作伙伴和其他企業(yè)的數據分享，企業(yè)可以發(fā)現新的市場機會，并與其他企業(yè)進行合作。例如，通過與社交媒體平臺的數據分享，企業(yè)可以更準確地理解消費者的興趣和需求，從而制定更具針對性的廣告推廣策略。
第四段：數據隱私和安全問題。
然而，數據分享也存在一些隱私和安全問題。因此，企業(yè)在分享數據時需要遵守相關的法規(guī)和規(guī)定，確保用戶的隱私不會被侵犯。另外，企業(yè)還需要確保數據的安全性，防止數據被黑客攻擊或泄漏。只有在數據隱私和安全得到保證的情況下，企業(yè)和用戶才會放心地進行數據分享。
第五段：數據驅動的未來。
在當今信息爆炸的時代，數據驅動已成為企業(yè)取得成功的重要因素之一。隨著技術的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，數據的收集、分析和應用將變得越來越靈活和智能化。因此，企業(yè)需要不斷更新自己的數據戰(zhàn)略和技術，以適應這個快速變化的時代。只有具備數據驅動的思維和能力，企業(yè)才能搶占先機，在激烈的市場競爭中脫穎而出。
總結：
營銷數據在現代企業(yè)中起著至關重要的作用，通過數據的收集、分析和應用，企業(yè)可以更好地了解消費者需求和行為，并制定有效的營銷策略。同時，數據共享也為企業(yè)創(chuàng)造了更多的機會和合作伙伴。然而，企業(yè)需要關注數據隱私和安全問題，在保證用戶隱私的前提下進行數據分享。未來將是數據驅動的時代，企業(yè)需要不斷更新自己的數據戰(zhàn)略和技術，以保持競爭力。
大數據分享心得體會篇十
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。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據的心得體會篇2
大數據分享心得體會篇十一
隨著云計算和物聯網的日漸普及，大數據逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而，海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數據質量和精度。由此，數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會，希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰(zhàn)。
第二段：數據預處理的重要性
作為數據挖掘的第一步，預處理的作用不能被忽視。一方面，在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確，需要通過數據預處理來清理和過濾；另一方面，數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式，將原始數據轉化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。
第三段：常用的數據預處理方法
數據預處理的方法有很多，要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中，用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中，數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等；而離散化則可以將連續(xù)值離散化為有限個數的區(qū)間值，方便后續(xù)分類和聚類等操作。
第四段：實踐中的應用
雖然看起來理論很簡單，但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數據處理中，還需要經常性地檢查和驗證處理結果，確保數據質量達到預期。
第五段：總結
綜上所述，數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步，它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中，我們需要結合具體業(yè)務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法，同時也需要不斷總結經驗，提高處理效率和精度?？傊瑪祿A處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通過正確的方式和方法，才能獲得可靠和準確的數據信息。
大數據分享心得體會篇十二
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?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了。”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。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(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
大數據分享心得體會篇十三
大數據時代的到來，給人們的學習和生活帶來了巨大的變革。近期，我讀完了一本關于大數據的書籍《大數據》，在書中我了解到了大數據的定義、特點、應用和對社會產生的影響。通過這本書的學習，我深刻認識到了大數據對于現代社會的重要性，并從中汲取了一些啟示和體會。
首先，我的第一個體會是對大數據的新認識。在書中，大數據被定義為指數據量巨大、處理難度大，無法通過傳統(tǒng)的數據處理工具和方法進行處理和分析的數據。大數據的特點主要包括“四V”，即數據量大(Volume)、處理速度快(Velocity)、數據種類繁多(Variety)和價值密度低(Value)。通過學習這些概念，我意識到了大數據處理的復雜性和重要性。在現代社會中，隨著互聯網技術的快速發(fā)展，海量的數據正在不斷產生，而利用這些數據尋找規(guī)律、洞察趨勢對于企業(yè)和科學研究等領域都具有重要意義。
其次，我通過閱讀《大數據》這本書，對大數據應用的廣泛性有了更深入的了解。大數據不僅可以被用于商業(yè)領域的市場調研和用戶行為分析，還可以被運用于醫(yī)療、金融、政府等各個領域。例如，在醫(yī)療領域，大數據分析可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病，提高治療效果；在金融領域，大數據可以用于風險評估和投資策略制定。這些例子讓我認識到大數據不僅僅是一個概念，它已經深入到我們的生活和工作中，并對各個領域產生了重要的影響。
第三，大數據在社會中的影響力也讓我深受觸動。通過大數據的分析，科學家們可以預測自然災害的發(fā)生和規(guī)模，幫助人們采取相應的措施減少災害造成的損失；政府們可以利用大數據分析來改進公共服務和決策，提高社會治理效能。大數據還可以通過對人群行為的分析，為企業(yè)提供精準的廣告定位和銷售策略，幫助企業(yè)提高競爭力。大數據的應用正引領著社會的進步和發(fā)展，讓我感到對于大數據的學習和掌握變得格外重要。
第四，在書中我還學到了大數據的應對方法和技術。大數據處理的復雜性要求我們運用先進的技術和工具。例如，云計算能夠提供強大的計算和存儲能力，幫助我們處理海量的數據；機器學習和人工智能則能夠幫助我們從復雜的數據中提取有價值的信息。了解到這些技術后，我決定在大數據領域繼續(xù)深入學習，提高自己的技術水平。
最后，通過讀完《大數據》，我深刻體會到大數據的革命性和不可逆轉性。大數據已經成為了當今社會的一個重要標志，影響著我們生活的各個方面。不僅是企業(yè)和科研機構，普通人也需要掌握一定的大數據分析和處理能力，才能適應這個快速變化的時代。因此，在日常生活中，我們要提高自己對于大數據的認識和運用，并不斷學習相關的知識和技能。
總之，通過閱讀《大數據》，我對大數據有了全新的認識，了解到了其廣泛的應用領域和對社會的重要影響。同時，我也學到了一些大數據的應對方法和技術。大數據已經成為一個時代的產物，對于每個人來說，掌握大數據的知識和技能變得愈發(fā)重要。我希望通過自己的努力，能夠在大數據時代中不斷學習和成長，為社會的發(fā)展貢獻自己的力量。
大數據分享心得體會篇十四
近年來，隨著信息技術的迅猛發(fā)展，大數據已逐漸成為人們生活中的一個熱門話題。而《大數據》這本書，作為一部關于大數據的權威著作，讓我對大數據有了更深入的認識與理解。通過閱讀這本書，我不僅對大數據的概念有了一定的了解，更發(fā)現了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)，并對個人隱私保護等問題產生了思考。
首先，本書對大數據的概念進行了詳盡的闡述。大數據并不只是指數量龐大的數據，更重要的是指利用這些數據進行分析、挖掘和應用的過程。這本書通過實際案例和統(tǒng)計數據，將數據的價值和潛力展示給讀者。它告訴我們，大數據的處理能力和分析能力將會顯著地提升人類社會的效率和智能化水平。
其次，本書探討了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)。在商業(yè)領域，大數據的應用已經為企業(yè)帶來了更多的商機和競爭優(yōu)勢。通過分析消費者的購買記錄、興趣愛好以及社交媒體的內容，企業(yè)能夠更準確地把握用戶的需求，為用戶提供個性化的服務。然而，由于大數據的處理涉及到海量的數據、復雜的算法以及龐大的計算能力，公司需要具備相關技能和資源才能有效地利用大數據。在政府領域，大數據也能夠幫助政府提供更高效的公共服務，更好地理解民眾的需求。然而，大數據的應用也引發(fā)了隱私保護和數據安全等問題，需要政府制定相關法律法規(guī)來保護個人隱私和數據安全。
再次，本書對大數據對個人隱私保護的問題進行了探討。隨著大數據的發(fā)展，人們的個人信息被不斷收集、分析和應用，我們的隱私已經受到了嚴重的侵犯。而大數據的應用具有隱私泄露的潛在風險，人們需要保護自己的個人隱私。為了解決這一問題，政府和企業(yè)需要共同努力，加強信息安全和隱私保護的技術手段。同時，人們也應該提高自己的信息安全意識，合理使用網絡和社交媒體，避免個人信息的泄露。
最后，本書還介紹了大數據對社會的影響。大數據的廣泛應用，改變了人們的生活方式和工作方式。我們的社會變得更加數字化、智能化。例如，在醫(yī)療領域，大數據的應用使得醫(yī)生可以更準確地進行病情診斷和治療方案選擇。在城市規(guī)劃方面，大數據的應用使城市更加智能化，提高了公共交通的運營效率和人們的生活質量。然而，大數據的應用也帶來了一些問題，如信息不對稱和社會不平等等。對于這些問題，我們需要進一步研究和探索，以找到解決之道。
綜上所述，《大數據》這本書給我留下了深刻的印象。通過閱讀這本書，我對大數據有了更深入的認識與理解，了解到了大數據的概念、應用與挑戰(zhàn)，并開始思考大數據對于個人隱私保護和社會的影響。我相信，隨著大數據技術的不斷發(fā)展，大數據將進一步改變我們的生活和工作方式，為我們帶來更多的便利和創(chuàng)新。我們需要不斷學習和探索，以適應這個數字化時代的要求。
大數據分享心得體會篇十五
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍?？墒牵幸粋€很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開。可是在這些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的?？墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心?？墒墙鼛啄辏藗兩钏教岣吡?，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉?？赐旰笠灿X得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題?；蛟S對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復?！洞髷祿r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。
大數據的心得體會篇3
大數據分享心得體會篇十六
營銷是一門重要而復雜的學問，它需要市場研究、策劃、執(zhí)行等一系列的步驟和技巧。在這個信息爆炸的時代，數據已經成為營銷決策中的重要依據。因此，數據分享變得愈發(fā)重要，它能夠幫助企業(yè)了解市場需求，優(yōu)化產品策劃和銷售策略。本文將結合自身經歷分享營銷數據的體會和心得，幫助讀者更好地理解營銷數據的價值和應用。
首先，營銷數據分享應該遵循一定的原則。數據分享的目的是為了讓更多的人了解和利用這些數據，所以數據的真實性和準確性至關重要。在分享過程中，我們要詳細描述數據的來源、樣本規(guī)模、調查方法等相關信息，使別人對數據有一個清晰的認識，方便他們進行參考和分析。此外，數據的隱私問題也應該引起足夠的重視。在分享數據之前，我們必須確保已經采取了適當的措施來保護被調查者的個人信息，避免造成數據泄露和濫用的風險。
其次，數據分享需要合適的途徑和方式。現在的信息技術非常發(fā)達，數據可以通過多種途徑和方式進行分享?？梢酝ㄟ^社交媒體、專業(yè)平臺、會議等多種渠道來分享數據。不同的途徑和方式都有自己的優(yōu)缺點，我們需要根據分享的目的和受眾的特點來選擇合適的途徑和方式。在選擇分享途徑和方式的時候，我們還要注意對分享數據進行分類和整理，方便別人查找和使用。如果數據量較大，可以考慮設計數據可視化的圖表和報告，提高數據傳達的效果。
第三，數據分享要參考實際需要和效果。數據不能只停留在紙面上，它應該為企業(yè)決策和市場運營提供有力的支持。在分享過程中，我們應該明確數據的用途和目標，為其提供衡量指標和判斷標準。同時，我們還要充分考慮受眾的需求和興趣，選擇他們關注的數據方向進行分享。通過分享數據，我們可以了解市場的趨勢和潛在機會，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供有力的支持。
第四，數據分享要注意平衡信息的公開和保密。在分享數據的過程中，我們要平衡信息的公開和保密，避免泄露敏感信息給競爭對手帶來不利影響。一方面，我們要公開一些有價值的數據，讓其他人受益；另一方面，我們要保護一些敏感的商業(yè)信息，避免被惡意利用。這需要我們在分享數據之前進行細致的篩選和加工，以確保公開的數據不會對企業(yè)的利益造成損害。
最后，數據分享需要不斷總結經驗和改進方法。數據分享不是一次性的工作，而是一個長期的過程。在分享數據之后，我們要及時總結經驗，反思成功和不足之處，并根據總結的經驗不斷改進方法。通過不斷的實踐和改進，我們可以提高數據分享的效果和價值，推動企業(yè)的發(fā)展。
總結起來，營銷數據分享是一個復雜而重要的工作，要遵循原則，選擇合適的途徑和方式，參考實際需要和效果，注意平衡信息的公開和保密，并不斷總結經驗和改進方法。只有做到這些，我們才能更好地利用數據，為企業(yè)的發(fā)展和市場運營提供有力的支持。
大數據分享心得體會篇十七
近年來，隨著科技的迅速發(fā)展和互聯網的普及，大數據已經逐漸成為企業(yè)決策和市場營銷的利器。在這個信息爆炸的時代，大數據的應用給企業(yè)帶來了巨大的商機和競爭優(yōu)勢。然而，如何正確運用和分析大數據成為了當前企業(yè)面臨的難題。在我從事市場營銷工作的過程中，我慢慢積累了一些關于大數據營銷的心得體會。
第二段：數據收集與分析
在大數據時代，數據的收集和分析是非常重要的環(huán)節(jié)。對于企業(yè)來說，了解消費者的購買行為和偏好是制定營銷策略的基礎。通過互聯網和移動設備等信息渠道的廣泛應用，企業(yè)可以獲得大量的數據資源。在數據收集方面，企業(yè)需要通過合法的途徑獲得用戶的授權，并且保護用戶的隱私安全。對于數據分析，企業(yè)需要依靠先進的數據分析工具和技術，將龐大的數據量轉化為有意義的商業(yè)價值，并深度挖掘數據背后的關聯關系和消費者行為特點。
第三段：個性化營銷
大數據時代的一個重要特點是個性化營銷的實施。通過大數據分析，企業(yè)可以準確了解消費者的需求和興趣，從而為其提供更加個性化的產品和服務。個性化營銷不僅可以提高消費者的購買滿意度，還可以增加企業(yè)的用戶粘性和忠誠度。例如，在電商平臺，通過分析用戶的瀏覽和購買記錄，企業(yè)可以為用戶推薦感興趣的商品，提高用戶的購買轉化率。個性化營銷的實施需要企業(yè)具備良好的數據分析能力和精準的營銷策略。
第四段：精準投放與實時監(jiān)控
大數據營銷的另一個重要優(yōu)勢是精準投放和實時監(jiān)控。通過大數據分析，企業(yè)可以更加精確地確定目標受眾和投放渠道，避免資源的浪費和效果的缺失。同時，企業(yè)可以依靠實時數據監(jiān)控市場反饋，及時調整營銷策略和方案，提高市場反應的速度和精度。例如，在線廣告投放中，企業(yè)可以根據用戶的興趣和行為特點進行定向廣告投放，提高廣告的點擊和轉化率。精準投放和實時監(jiān)控可以幫助企業(yè)更好地運用有限的資源，取得更好的市場效果。
第五段：隱私保護與道德問題
大數據營銷的廣泛應用也伴隨著隱私保護和道德問題的關注。企業(yè)在收集和利用大數據的同時，需要遵守相關法律法規(guī)和行業(yè)準則，保護用戶的隱私權益。同時，企業(yè)也需要審慎操作和使用大數據，避免濫用和泄露用戶的個人信息。在大數據營銷實施的過程中，企業(yè)需要時刻關注道德和社會責任，堅持合法、透明和公平的原則，維護消費者利益和行業(yè)形象。
結尾段
總之，大數據營銷是當下企業(yè)必須面對的挑戰(zhàn)和機遇。對于市場營銷人員來說，正確運用和分析大數據是提升競爭力和效率的重要手段。我深刻體會到，在大數據時代，通過科學合理地利用大數據，企業(yè)可以更加深入地了解消費者需求，提供更好的產品和服務，從而取得競爭優(yōu)勢。然而，在推動大數據營銷的同時，也需要關注隱私保護和道德責任，切實維護消費者的權益。只有在科技與道德的雙輪驅動下，大數據營銷才能為企業(yè)帶來長久的商業(yè)價值和社會效益。