心得體會可以促使我們不斷思考和反思，從而不斷完善和提高自己的學習和工作能力。寫心得體會時，我們要注重語言表達的準確性和生動性，使讀者能夠有共鳴和理解。不同作者的心得體會范文通過不同的角度和視角展示了總結的多樣性和豐富性。
管理大數據心得體會篇一
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
管理大數據心得體會篇二
第一段：
隨著科技的不斷發(fā)展，大數據作為一種新興技術，已經在各行各業(yè)加速落地并且產生了不可替代的重要性。尤其是在財務管理領域，大數據分析正在成為企業(yè)高效管理和戰(zhàn)略決策的有效手段，大數據技術的應用在財務管理領域已經是越來越普遍。在工作實踐中，大數據財務管理已經為企業(yè)提供了多方面的幫助和支持，本文將從以下幾個方面進行論述：
第二段：
大數據財務管理的一個重要方面就是基于海量的數據來進行分析和挖掘價值信息，以促進業(yè)務決策的準確定位。傳統(tǒng)財務報告往往只能反映過去的數據分析，而大數據則可以重新定義財務數據的價值。大數據技術的蓬勃發(fā)展，使得企業(yè)不僅能夠深入了解客戶的消費情況，還能夠了解客戶的行為趨勢和喜好。 將大數據分析應用到企業(yè)的財務管理中，企業(yè)可以更好地了解市場趨勢，發(fā)現采購成本方面的變化，了解生產和銷售的情況，以便調整其運營策略。
第三段：
大數據應用的第二個重要方面是更有效的財務管理。與傳統(tǒng)的手工處理財務數據相比，大數據方案更加高級和自動化，分析的數據更加深入詳盡，對數據結果的判斷責任更明確。例如，企業(yè)發(fā)現銷售業(yè)績較差時，大數據分析可以將購買和銷售的趨勢、客戶對產品的反饋、產品屬性和市場趨勢等多方面進行分析，以發(fā)現銷售不暢的原因，制定可靠的解決方案。此外，當企業(yè)需要進行財務決策時，大數據還可以通過分析企業(yè)的現金流和現有資產，以提出最佳的方案和執(zhí)行策略。
第四段：
大數據與財務管理結合的另一個重要方面是增強風險管理。在企業(yè)運營中，面對來自市場、消費者和政策等各種風險挑戰(zhàn)，利用大數據進行風險分析顯得更加具有優(yōu)勢。大數據分析可以幫助企業(yè)識別潛在風險，提前制定有效的風險規(guī)避措施，保護企業(yè)利益，減小損失。譬如，大數據可以為信用卡發(fā)行商識別信用卡欺詐行為，以更好保護客戶的資金和信用記錄，也可以根據消費者的消費行為和偏好，分析出具有重要影響力和潛在風險的客戶，以便進行針對性的調整和管理。
第五段：
總體而言，大數據技術已經成為財務管理領域中不可或缺的一部分。除了上述方面的貢獻外，大數據還可以幫助企業(yè)與客戶建立更緊密的聯系，甚至可以幫助企業(yè)在全球市場上占據領先地位。通過實現大數據的最大利用，企業(yè)可以根據實際情況參照客戶需求、消費態(tài)勢等多方面的標準來適當調整策略，同時還可以及時分析這些數據，以制定進一步的決策和預測。
管理大數據心得體會篇三
數據管理在現代社會中扮演著重要的角色。隨著信息技術的快速發(fā)展，海量的數據正加速積累，這些數據的管理對于個人和組織來說都變得至關重要。在過去的幾年里，我在數據管理方面取得了一些經驗和體會，我發(fā)現數據管理不僅是一個技術性的問題，更關乎我們對于信息的理解和利用。通過學習和實踐，我逐漸意識到了數據管理的重要性，也觸摸到了數據管理所帶來的巨大潛力。
首先，我意識到了數據的價值。數據可以被視為一種資源，一個組織獲得競爭優(yōu)勢的重要手段。通過合理地收集、整理和分析數據，組織可以深入了解市場需求、消費者行為和競爭對手的動向，從而做出更有針對性的決策。數據管理不僅關乎數據的存儲和傳輸，更重要的是如何有效地挖掘數據背后的價值。學習數據管理的過程中，我逐漸明白了數據并不是無限重要的，而是需要通過分析和應用才能真正發(fā)揮其作用。
其次，我意識到了數據的隱私和安全問題。在信息爆炸的今天，個人和組織積累了大量的敏感數據，這些數據的安全性和隱私保護變得尤為重要。在學習數據管理的過程中，我深入了解了數據隱私保護的法律法規(guī)，了解了數據泄露和濫用的后果。保護數據的安全性不僅是一個組織的職責，更是個人的責任。我學會了如何采取有效的措施來保護數據的安全，例如加密、訪問權限控制和定期備份等。數據管理不僅是一個技術工作，更是需要我們注重道德和有責任心的行為。
此外，我發(fā)現數據管理還需要加強溝通和合作。數據管理涉及到多個領域的知識和多個部門的合作。在實踐中，我需要與不同的團隊成員和合作伙伴進行溝通和協作，以確保數據的準確性和一致性。通過與他們的交流，我了解到每個人對于數據的需求和關注點是不同的，需要根據實際情況靈活調整數據管理的策略和方法。數據管理不僅關乎技術能力，更需要我們具備良好的溝通和合作能力，能夠有效地與他人進行協商和協調。
最后，我認識到數據管理是一個不斷學習和適應的過程。隨著技術和環(huán)境的變化，數據管理也在不斷發(fā)展和演變。在學習數據管理的過程中，我除了掌握了基本的技術知識，還需要不斷關注新的技術和趨勢。我通過閱讀專業(yè)書籍和參加培訓課程，不斷更新自己的知識和技能。同時，我也要學會適應變化，靈活應對不同的數據管理需求和挑戰(zhàn)。只有不斷學習和適應，我才能在數據管理的領域中保持競爭力。
綜上所述，通過學習和實踐，我逐漸意識到了數據管理的重要性和價值。數據管理不僅涉及到數據的收集和分析，更關乎數據的隱私保護、溝通和合作。數據管理是一個不斷學習和適應的過程，需要我們保持開放的心態(tài)和積極的態(tài)度。只有不斷探索和實踐，我們才能充分利用數據的潛力，為個人和組織帶來更多的價值。
管理大數據心得體會篇四
近年來，隨著大數據技術的不斷發(fā)展，對財務管理也產生了極為深遠的影響。大數據財務管理已經逐漸成為各大企業(yè)和機構的重要工作，這種趨勢也在逐步改變著傳統(tǒng)的財務管理思路和模式。在實踐中，不少人發(fā)現，大數據對財務管理的作用是深遠而多面的。下面，本文將結合我自身的經驗與觀點，分享大數據財務管理方面的心得體會。
第二段：大數據分析在財務管理中的應用
大數據分析是當下最常用的一種應對大數據的方式之一，它也是財務管理中應用得最廣泛的一種技術。在財務管理中，大數據分析的應用度日益提高。它能夠對大量的數據進行分析，幫助財務人員及時獲取財務信息、識別潛在風險和調整管理策略。例如，可以通過分析客戶經營狀況、資金流入和流出等方面，進一步發(fā)掘項目的潛力與風險，協助企業(yè)制定科學的管理戰(zhàn)略。
第三段：大數據的實時監(jiān)控作用
除了大數據分析，大數據在財務管理中還能實現實時監(jiān)控。實時的監(jiān)控能夠讓財務人員更加高效地進行決策，避免出現財務危機。例如，在企業(yè)運作中，生產與銷售效率的監(jiān)控，往往需要財務人員不斷地觀察數據，及時發(fā)現問題并及時修正。而這一過程往往是非常繁瑣的，而且需要數據的及時性。而大數據技術正好解決了這一問題，協助財務管理人員更加輕松地實現實時監(jiān)控。
第四段：大數據能夠協助企業(yè)實現風險管理目標
對于企業(yè)來說，實現風險管理是一個不可或缺的過程。這個過程涉及到企業(yè)所有的運營模式，更是關乎企業(yè)的生存發(fā)展。在如今的大數據時代，大數據在風險管理方面的運用已經開始大規(guī)模的鋪開。企業(yè)可以利用大數據分析，發(fā)現項目潛在的風險，從而采取及時的措施，防范選裝的風險發(fā)生。此外，大數據還能幫助企業(yè)管理調整資金流動，有效地控制資金風險。
第五段：發(fā)揮人才力量做好大數據財務管理
雖然大數據技術是能夠協助企業(yè)更好的完成財務管理任務。但是，如果沒有一支具有遠見和前瞻性的隊伍，企業(yè)就很難在大數據領域中掌握發(fā)展的先機。因此，企業(yè)在開展大數據財務管理方面，需要具備專業(yè)的人才和一流的技術，同時需要關注員工的素質提升和培養(yǎng)。通過這些措施，企業(yè)才能夠滿足人才需求，更好地發(fā)揮大數據在財務管理中的作用，創(chuàng)造更多的經濟收益。
總結：
綜上所述，大數據財務管理具有廣闊的應用前景和深遠的意義。企業(yè)需要關注大數據的應用，更好地挖掘其潛能，并注重員工的素質提升和技術培養(yǎng)。只有通過全方位的考慮，才能夠把大數據的應用真正內化于企業(yè)的財務管理之中，為企業(yè)的持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造更加豐厚的經濟價值。
管理大數據心得體會篇五
管理數據已成為當今現代化社會的重要組成部分，人們通過對數據的沉淀和分析，不斷地提升自身的管理水平和決策智慧。在這樣一個快速變化的時代，對管理數據的體會成為了關鍵，本文將分享個人在管理數據方面的心得和感悟。
第二段：數據收集
數據收集是管理數據的第一步，也是基礎性的過程。在此過程中，正確的數據來源和收集手段的選取至關重要。數據唯一性和準確性是衡量數據價值的核心要素，因此我們需要保證數據來源的可靠性和數據準確性的高度。在數據源選定的同時，采用科學的收集手段和技術工具也要被重視，以確保所收集到的數據能夠真實反映所需數據。數據收集的便捷性也是另一個方面，例如，利用終端設備和大數據平臺可進行智能化管理，懂得選取相應的工具和技術也許能為數據收集提供更多便利。
第三段：數據整理
數據整理是對收集的數據進行分類整理，以便分析和應用。數據整理需要針對數據特性進行分類，例如數值型數據的累加、平均值標準差、離散程度等統(tǒng)計指標。對于非數值型數據，我們要注重分類處理，以透明化、可讀性為出發(fā)點，增加數據分析的可信度和可操作性。數據整理不僅包括數據格式規(guī)范統(tǒng)一和缺失值處理的技術，也需要轉化為業(yè)務模型。這樣以便更好地利用數據；而且業(yè)務模型更能滿足不同需求下的數據應用。
第四段：數據分析
數據分析是對整理后的數據進行深入思考和研究，以發(fā)現數據的內在規(guī)律和意義。數據分析的本質是為了找到問題解決方案和優(yōu)化策略，針對數據的特征和難點，我們選取相應的數據分析技術，例如，聚類分析、分類算法、關聯分析、預測分析以及聚合分析等等。數據分析的重點是發(fā)現價值性的數據信息，幫助我們實現數據決策，優(yōu)化策略和改善績效。
第五段：數據應用
數據應用是數據運用可能的末尾，助力我們在現實場景中做出正確決策，實現業(yè)務的優(yōu)化和升級。數據應用涉及到以下幾個部分：數據的展現、監(jiān)控、報告和維護等。數據展現既注重精細，也注重數據的可呈現性；數據的監(jiān)控需要及時對數據進行監(jiān)控和監(jiān)管，以確保數據可靠地使用；報告需要真實、簡潔地反映數據狀況和預測；維護需要定期進行數據的更新和公開，以便保持數據的可靠性和準確性。
結尾段：
在這個由數據主導的時代，管理數據成為當今社會發(fā)展的必要選擇。在經過一系列的數據獲取、整理、分析和應用過程后，我們能夠深刻理解數據的意義和價值，并從中找到問題的答案和解決方案，為我們實現更高質量的業(yè)務創(chuàng)新打下良好基礎。
管理大數據心得體會篇六
數據管理是我們工作生活中必不可少的一部分，無論是研究報告還是公司業(yè)務，都需要在處理大量數據的時候進行科學有效而且規(guī)范的管理。然而，在實際操作的過程中，很多人都會遇到例如冗余數據、缺失數據、格式不規(guī)范等等問題。在這篇文章中，我們將會分享一些關于管理數據的心得體會，希望能夠對大家對數據管理有所幫助。
首先，數據管理應該始于數據的收集與整理，即使一個小的項目也應該先打好數據來源和數據類型的基礎統(tǒng)計工作。收集的數據要經過簡單的處理之后，比如說講其分類，提示關鍵數據特征。這樣才能保證數據的可靠性和準確性。例如，現在有一項數據采集工作要做，那么我們要先列出數據類型（數值，文本，圖片等），再根據數據類型建立對應的數據庫，把收集到的數據分類存入各自對應的數據庫中。
其次，針對已經采集到并存儲到數據庫中的數據，我們需要對數據進行完善和規(guī)范化的處理。這就要求我們在數據管理的過程中將數據做好規(guī)范，比如說格式的統(tǒng)一、合理化使用縮寫和數字符號，方便檢索、比較和分組，也要保證錄入信息的及時性和完整性，使數據的使用更加方便快捷。在管理數據的過程中一定要注重細節(jié)，并學會分類存儲，以防止冗余數據，更好地優(yōu)化數據的利用價值。
第三，科學與技術的發(fā)展給予了數據管理更多的可能性。軟件、算法和模型等等工具對于數據的整理和歸納、信息的提取與發(fā)掘都提供了更多的便捷。例如，我們可以通過使用Excel、SPSS或R等軟件，手動整理數據，在這些工具中不僅可以進行數據的分類、編輯和管理，設計相應的技巧功能以便更加高效地分析和展示數據，也可以通過各種數據挖掘算法預測未來甚至分析情感等等因素。
第四，要注重合理的數據分析方法，這是管理數據不可或缺的一步。分析是數據管理的重要組成部分，不僅可以為我們提供數據的預測，還可以對其進行美化陳述和簡化，使數據轉化為圖表和圖像。這樣做使我們可以更直觀地理解數據，并從數據中獲得更多的思路和觀點。新手們會發(fā)現，使用分析工具的過程相對容易些，但背后的分析邏輯和數據同步更新的管理難度不小，有些要求先掌握統(tǒng)計學基礎和數據規(guī)范化等的知識，也必須適用那些適合該項目的分析方法和工具。
最后，一個良好的管理數據的結果通過數據共享，我們可以使數據為更多的人所了解和使用，分享只有使一個知識生態(tài)協作社區(qū)，可以分享數據之間的優(yōu)缺點感想，也有利于提高數據集的質量和價值。當我們分享和維護我們的數據，就使這個數據重要又有用。我們可以在一些公共的平臺中分享自己的管理數據，也可以使用其他人的管理數據，從中學習更多的數據處理技巧和系統(tǒng)思考的方法。這樣最終將收益于更立體的數據圖形和分析結論，同時也能不斷提升我們對于數據的掌控能力。
總之，在數據管理過程中我們需要注重數據的來源、規(guī)范，以及在數據分析方法上的合理使用，同時注重數據的交流和共享，這都是管理數據必備的材料和方法。通過對以上過程的細致分析和總結，不僅能夠成功地管理數據，還能幫助大家更好的運用數據輔助自己的工作和生活，這是管理數據的最終目標。
管理大數據心得體會篇七
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
管理大數據心得體會篇八
數據管理是現代社會中一項重要的任務，它對于企業(yè)、政府機構以及個人來說都至關重要。在我參與數據管理工作的過程中，我深深體會到了數據管理的重要性和相關技巧。以下是我對于數據管理的一些心得體會。
首先，數據管理需要有清晰的目標和戰(zhàn)略。在這個信息爆炸的時代，數據量龐大且不斷增長，因此，沒有一個明確的數據管理目標將導致混亂和無效的數據管理工作。我們需要明確我們希望達到的目標是什么，然后制定相應的戰(zhàn)略和計劃。例如，我們可以設定減少數據冗余和重復的目標，以提高效率和節(jié)省存儲空間，或者設定提高數據質量和準確性的目標，以確保決策的可靠性。
其次，有效的數據管理需要合適的技術工具和系統(tǒng)支持。現代技術發(fā)展日新月異，我們可以利用數據庫管理系統(tǒng)、數據倉庫以及數據挖掘工具等專業(yè)軟件來幫助我們管理、分析和利用數據。這些工具能夠幫助我們更好地存儲、檢索和分析海量數據，提高工作效率和決策的準確性。然而，選擇合適的技術工具和系統(tǒng)對于數據管理的成功也至關重要。
第三，數據管理需要建立有效的數據安全措施。由于數據涉及到公司的核心業(yè)務、個人隱私等重要信息，因此，數據安全必須放在首位。我們需要建立完善的數據安全策略，包括數據備份、防火墻、訪問控制等措施，以確保數據不被損壞、丟失或泄露。另外，員工的數據安全意識培訓也是數據管理中非常重要的一環(huán)。
第四，數據管理需要持續(xù)的監(jiān)控和改進。數據管理并非一次性的任務，而是一個持續(xù)的過程。我們需要定期對數據進行監(jiān)控和評估，以了解數據質量、完整性和準確性的情況，并根據評估結果對數據進行必要的改進和優(yōu)化。此外，我們還需要及時關注新的技術發(fā)展和行業(yè)趨勢，以不斷提升數據管理的水平。
最后，數據管理需要合理分工和團隊合作。數據管理是一項復雜的工作，不同的人具有不同的專業(yè)技能和經驗，因此，合理分工和團隊合作對于數據管理的成功至關重要。我們需要根據員工的特長和興趣來合理分配任務，并注重團隊的溝通和配合，以確保數據管理工作的順利進行。
綜上所述，數據管理是一項重要且復雜的任務，需要有明確的目標和戰(zhàn)略，使用合適的技術工具和系統(tǒng)，建立有效的數據安全措施，持續(xù)監(jiān)控和改進，以及合理分工和團隊合作。只有做到這些，我們才能更好地管理和利用數據，提高工作效率和決策的準確性，從而取得更好的成果。數據管理是一項需要不斷學習和提升的技能，希望通過我的學習和實踐，能夠不斷完善自己的數據管理能力。
管理大數據心得體會篇九
隨著時代的發(fā)展，大數據的概念越來越被廣泛地應用于各個領域。財務管理作為企業(yè)運營中非常重要的一環(huán)，也開始注重大數據的應用。在過去的工作經驗中，我深刻地認識到大數據對于財務管理的重要性，探索出一些心得和體會，現在與大家分享。
第二段：認識到大數據的重要性
在日常工作中，我們需要收集、整合、分析大量的數據并及時準確地做出決策。自從應用大數據技術后，我們可以處理更多數據、更深入地分析信息、更準確地預測未來。而且在日常會計工作中，大數據技術也能夠方便地核對數據、自動提醒錯漏、及時預警風險等。這也讓我認識到了大數據在財務管理中的重要性。
第三段：應用大數據分析進行預測
大數據分析的能力給我們帶來了實時準確的信息，這對財務管理的決策和風險控制具有重要的作用。通過分析大數據，我們可以準確地預測未來發(fā)展趨勢，這對于企業(yè)的財務決策是非常重要的。尤其在同行競爭激烈的情況下，準確的預測有可能為企業(yè)爭取到先機。
第四段：大數據的應用讓財務工作更高效
隨著大數據技術的應用，我們的財務管理工作變得更為高效。以平時的賬務報告為例，手工核對日子比較耗時，而現在我們能夠使用大數據應用程序直接處理收集的數據，這不僅減少了工作的難度，也加快了整個流程的速度。此外，我們也可以通過財務報表分析找出風險或利潤的來源，這對于企業(yè)的決策也有很大的支持作用。
第五段：總結和展望
在發(fā)掘和應用大數據的過程中，我們對大數據技術進行了了解和熟悉，進一步增強了財務管理的能力。同時，在應用大數據的同時，我們也發(fā)現在日常工作中有些問題仍需思考。比如，企業(yè)需要保護有價值的數據以及慢慢培養(yǎng)在大數據的分析方面的技能。因此，我們應該不斷學習最新的技術和應用方法，提高自己的技能水平，更好地應對企業(yè)發(fā)展的需要。
管理大數據心得體會篇十
隨著大數據時代的到來，數據的管理變得越來越重要。一個公司或組織如果能高效地管理數據，就能夠更好地利用數據來優(yōu)化運營和決策。在我工作學習的過程中，我對數據管理積累了一些心得體會。以下是我總結的五點。
一、數據來源和采集的可靠性
作為一個數據管理員，首先要了解數據來自哪些渠道或部門，來保證數據采集的可靠性和完整性。有些數據來源會因輸入錯誤、故障或網絡問題而發(fā)生漏損，因此我們需要設置監(jiān)控機制，及時發(fā)現問題，并將其及時解決。此外，還要保證所采集的數據與來源相符，以確保數據的準確性。
二、數據放置的合理性
選擇一個正確的數據放置系統(tǒng)也非常重要。對于不同的業(yè)務需求和數據質量要求，需要選擇不同的系統(tǒng)，以確保數據能夠被高效地存儲和訪問。例如，對于分析大量的結構化數據，需要選擇高性能的關系型數據庫，而針對非結構化或半結構化的數據，就要考慮使用分布式、可擴展的數據存儲系統(tǒng)，如Hadoop和Cassandra。
三、數據管理的標準化
對于大型組織或企業(yè)，數據管理的標準化是非常必要的。這包括數據的分層、命名、存儲和訪問的標準，以及數據規(guī)范和數據質量控制等。制定數據管理標準可以使數據管理更加規(guī)范化和簡化化，也為不同部門之間數據共享和交換提供了基礎和保障。
四、數據安全的保障
管理數據時，我們不能忽視數據安全的問題。數據泄露是極其危險的。因此，我們需要采用多種技術手段和方法，包括加密、權限控制、防火墻和防病毒等，以確保數據的安全性和隱私性。此外，還要有靈敏的安全預警和緊急應變措施，以降低風險和耗損。
五、數據應用的高效性
最后，數據管理的意義在于以數據為基礎來進行分析和應用，使組織和企業(yè)更加高效地運作。為此，我們需要使用一些前沿的技術，如人工智能、機器學習、深度學習和數據挖掘等，對大量的數據進行分析和應用，并建立高效的分析和決策模型。此外，還要注重數據可視化和多維度分析，使數據更加接近業(yè)務需求。
總之，數據管理對于組織和企業(yè)來說是非常重要的一個方面，它涉及到數據的采集、存儲、分析和應用等多個環(huán)節(jié)。通過我的實踐和學習，總結出來的五點心得，可以幫助我們更好地管理數據。
管理大數據心得體會篇十一
“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。可是，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。可是等到產業(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。
大數據的心得體會篇3
管理大數據心得體會篇十二
數據管理，在當今信息時代的發(fā)展中變得越來越重要。數據是企業(yè)的寶貴資產，而數據管理的好壞直接關系到企業(yè)的競爭力和發(fā)展?jié)摿?。在通過學習與實踐，我對數據管理方面有了更深入的了解與體會。
首先，數據管理是一個集合性的工作，需要協同合作。數據的獲得、整理、分析和運用，都需要多個環(huán)節(jié)的協調與合作。每個環(huán)節(jié)的人員都需要充分溝通交流，互相協作，才能夠保證數據管理的實施有效。這要求我們在實踐中要加強團隊合作，提高信息交流與溝通的能力。
其次，數據管理需要科學有效的方法。數據管理不僅僅是機械的進行數據收集與整理，更需要有科學的方法與工具來進行數據分析，挖掘數據背后的關聯與規(guī)律。通過科學有效的方法，我們可以更好地理解數據的價值，從而更好地應用于決策和創(chuàng)新當中。
此外，數據管理需要精確和規(guī)范。數據是企業(yè)運營和發(fā)展的指揮棒，因此數據的準確性和規(guī)范性至關重要。數據的準確性直接影響到決策的準確性，而規(guī)范性則影響到數據的可比性和可信度。通過嚴格控制數據的準確性和規(guī)范性，可以有效提升數據管理的質量和價值。
另外，數據管理需要長期持續(xù)的投入。數據管理不是一次性的過程，而是需要長期的持續(xù)投入和跟進。數據需要不斷地更新和維護，數據管理工作也需要根據不同的時期和需求來不斷優(yōu)化和完善。只有長期持續(xù)地投入，才能夠保持數據管理的有效性和可持續(xù)性。
最后，數據管理需要注重隱私和安全。隨著信息技術的發(fā)展，個人和企業(yè)的數據越來越容易被泄露和濫用。因此，在數據管理過程中，我們需要注重保護數據的隱私和安全。合理設定權限和加密保護等措施，可以有效避免數據的濫用和泄露，保護個人和企業(yè)的權益。
總之，數據管理是企業(yè)發(fā)展和競爭的重要環(huán)節(jié)。通過對數據管理的學習與實踐，我深刻認識到了數據管理的集體性、科學性、準確性、規(guī)范性、持續(xù)性和安全性等方面的重要性。在今后的工作中，我將繼續(xù)加強對數據管理的學習與實踐，為企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新做出更大的貢獻。
管理大數據心得體會篇十三
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。
管理大數據心得體會篇十四
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。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。
管理大數據心得體會篇十五
近年來，隨著互聯網技術的迅猛發(fā)展，大數據已逐漸成為人們生活和工作中不可或缺的一部分。因此，我選擇閱讀李書福先生所著的《決戰(zhàn)大數據》一書，希望能夠從中了解更多有關大數據的知識，并且對其應用方式和未來發(fā)展趨勢有所把握。通過閱讀和思考，我深刻認識到大數據的重要性，并意識到個人在大數據時代的必要性和挑戰(zhàn)。
首先，大數據在現代社會發(fā)展中扮演著重要角色。通過閱讀《決戰(zhàn)大數據》，我了解到大數據的概念、特點和意義。大數據不僅僅指的是海量的數據，更重要的是其綜合利用價值。大數據的挖掘和分析可以產生深刻的商業(yè)洞察，幫助企業(yè)做出更明智的決策。同時，大數據還有助于實現政府的智慧治理，提供全方位的數據支持。而在個人層面，大數據可以廣泛應用于金融、醫(yī)療、教育等各行各業(yè)，為個人生活提供更多可能和便利。
其次，大數據時代個人的必要性凸顯。在大數據時代，人們不再是數據的被動接收者，而是數據的創(chuàng)造者和利用者。個人的行為和觀點都會被數字化和記錄下來。因此，每個人都有義務保護好自己的個人隱私，并且利用大數據為自己創(chuàng)造更好的機會和條件。此外，個人也需要具備一定的數據分析和思考能力，才能更好地應對數據洪流和信息泛濫的挑戰(zhàn)。
再次，大數據時代個人面臨的挑戰(zhàn)不容忽視。隨著大數據技術的發(fā)展，人們的生活和工作都離不開數據。但是，與此同時，大數據也給個人帶來了一系列的問題和壓力。首先，隨著個人信息的被廣泛收集和利用，個人隱私面臨著嚴重的威脅。其次，大數據的應用也對個人的思考和創(chuàng)造能力提出了更高的要求。過分依賴計算機和算法的決策可能削弱人類的主觀判斷和創(chuàng)新能力。最后，信息過載和假新聞的泛濫也對個人的認知和判斷能力提出了挑戰(zhàn)。
最后，了解大數據的趨勢和發(fā)展對個人至關重要。通過閱讀《決戰(zhàn)大數據》，我知道了人工智能、物聯網和區(qū)塊鏈等技術將進一步推動大數據的發(fā)展。同時，數據安全和個人隱私保護是大數據時代的重要議題。因此，每個人都需要關注并主動學習相關知識，不斷提升自己的數據意識和技能。只有不斷適應和應對大數據時代的變化，才能更好地抓住機遇，應對挑戰(zhàn)。
總結來說，閱讀《決戰(zhàn)大數據》給我?guī)砹撕芏鄦l(fā)和思考。大數據在現代社會中的重要性不可低估，而個人在大數據時代的作用和挑戰(zhàn)都需要認真對待。了解大數據的趨勢和發(fā)展對個人至關重要。希望通過我的努力，能夠在大數據時代充分發(fā)揮自己的作用，并為社會的進步和發(fā)展做出貢獻。
管理大數據心得體會篇十六
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
管理大數據心得體會篇十七
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。
管理大數據心得體會篇十八
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。”“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。
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。
管理大數據心得體會篇十九
隨著信息技術的快速發(fā)展，大數據已經成為了當代社會最為炙手可熱的話題之一。作為信息時代的產物，大數據給我們的生活帶來了巨大的改變。最近，我讀了一本名為《大數據》的書，在閱讀過程中，讓我對大數據有了更深的認識。下面我將與大家分享一下我的體會。
首先，大數據讓我們的生活更加便利?，F如今，大數據技術得到了廣泛的應用，人們可以通過各種技術手段輕松地獲取所需的信息。無論是購物、出行還是旅游，我們都能夠通過大數據獲取到最新的產品信息、路線規(guī)劃以及景點推薦，從而為我們的生活提供了諸多便利。比如，每當我需要購買產品時，只需在電子商務平臺上輸入關鍵詞，便可獲得大量的搜索結果，同時還能通過查看其他用戶的評價來進行篩選，這使得我們能夠更加輕松地做出購買決策。
其次，大數據為商業(yè)發(fā)展提供了新的機遇。隨著大數據技術的不斷改進，越來越多的企業(yè)開始使用大數據分析手段來處理海量的數據，從而找到市場的空白點，為企業(yè)創(chuàng)造更多商機。例如，通過對大數據的分析，電商平臺能夠通過用戶的購買行為了解用戶的興趣愛好，并根據這些數據進行精確的產品定位和個性化推薦，從而提高銷售額。大數據的出現，使得商業(yè)發(fā)展更加精準和高效，企業(yè)可以更加了解消費者的需求，提供更好的產品和服務。
再次，大數據為決策提供了科學依據。無論是政府還是企事業(yè)單位，在制訂政策和規(guī)劃發(fā)展戰(zhàn)略時，都需要基于大量的數據進行決策。大數據的出現讓決策者可以更加客觀地了解社會經濟現狀，分析各種數據之間的關系以及相關因素對決策結果的影響，從而做出更加明智的決策。比如，在交通規(guī)劃方面，利用大數據可以實時監(jiān)測交通擁堵情況，分析交通流量以及不同道路之間的關系，從而優(yōu)化交通路線，提高交通效率。大數據的運用，為決策者提供了更準確的信息，幫助他們做出科學合理的決策。
最后，大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，數據安全問題成為了一個亟待解決的難題。大數據的存儲和傳輸需要龐大的計算資源，但與此同時，也給數據安全帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隨著黑客技術的不斷發(fā)展，數據泄露和隱私侵犯的風險也在逐漸增加。其次，大數據的過濾和分析需要高度專業(yè)的技術和人才。大量的數據對于普通人來說是一種負擔和困擾，如果沒有足夠的專業(yè)人才來進行數據的處理和分析，那將影響到大數據的應用和發(fā)展。
總而言之，大數據給我們的生活和社會帶來了諸多的變化和好處，但也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。我認為，我們應該在充分利用大數據的優(yōu)勢的同時，加強數據安全的保護和專業(yè)人才的培養(yǎng)。只有這樣，我們才能更好地應對大數據時代的挑戰(zhàn)和機遇，并為我們的生活和社會發(fā)展創(chuàng)造更加美好的未來。
管理大數據心得體會篇一
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
管理大數據心得體會篇二
第一段：
隨著科技的不斷發(fā)展，大數據作為一種新興技術，已經在各行各業(yè)加速落地并且產生了不可替代的重要性。尤其是在財務管理領域，大數據分析正在成為企業(yè)高效管理和戰(zhàn)略決策的有效手段，大數據技術的應用在財務管理領域已經是越來越普遍。在工作實踐中，大數據財務管理已經為企業(yè)提供了多方面的幫助和支持，本文將從以下幾個方面進行論述：
第二段：
大數據財務管理的一個重要方面就是基于海量的數據來進行分析和挖掘價值信息，以促進業(yè)務決策的準確定位。傳統(tǒng)財務報告往往只能反映過去的數據分析，而大數據則可以重新定義財務數據的價值。大數據技術的蓬勃發(fā)展，使得企業(yè)不僅能夠深入了解客戶的消費情況，還能夠了解客戶的行為趨勢和喜好。 將大數據分析應用到企業(yè)的財務管理中，企業(yè)可以更好地了解市場趨勢，發(fā)現采購成本方面的變化，了解生產和銷售的情況，以便調整其運營策略。
第三段：
大數據應用的第二個重要方面是更有效的財務管理。與傳統(tǒng)的手工處理財務數據相比，大數據方案更加高級和自動化，分析的數據更加深入詳盡，對數據結果的判斷責任更明確。例如，企業(yè)發(fā)現銷售業(yè)績較差時，大數據分析可以將購買和銷售的趨勢、客戶對產品的反饋、產品屬性和市場趨勢等多方面進行分析，以發(fā)現銷售不暢的原因，制定可靠的解決方案。此外，當企業(yè)需要進行財務決策時，大數據還可以通過分析企業(yè)的現金流和現有資產，以提出最佳的方案和執(zhí)行策略。
第四段：
大數據與財務管理結合的另一個重要方面是增強風險管理。在企業(yè)運營中，面對來自市場、消費者和政策等各種風險挑戰(zhàn)，利用大數據進行風險分析顯得更加具有優(yōu)勢。大數據分析可以幫助企業(yè)識別潛在風險，提前制定有效的風險規(guī)避措施，保護企業(yè)利益，減小損失。譬如，大數據可以為信用卡發(fā)行商識別信用卡欺詐行為，以更好保護客戶的資金和信用記錄，也可以根據消費者的消費行為和偏好，分析出具有重要影響力和潛在風險的客戶，以便進行針對性的調整和管理。
第五段：
總體而言，大數據技術已經成為財務管理領域中不可或缺的一部分。除了上述方面的貢獻外，大數據還可以幫助企業(yè)與客戶建立更緊密的聯系，甚至可以幫助企業(yè)在全球市場上占據領先地位。通過實現大數據的最大利用，企業(yè)可以根據實際情況參照客戶需求、消費態(tài)勢等多方面的標準來適當調整策略，同時還可以及時分析這些數據，以制定進一步的決策和預測。
管理大數據心得體會篇三
數據管理在現代社會中扮演著重要的角色。隨著信息技術的快速發(fā)展，海量的數據正加速積累，這些數據的管理對于個人和組織來說都變得至關重要。在過去的幾年里，我在數據管理方面取得了一些經驗和體會，我發(fā)現數據管理不僅是一個技術性的問題，更關乎我們對于信息的理解和利用。通過學習和實踐，我逐漸意識到了數據管理的重要性，也觸摸到了數據管理所帶來的巨大潛力。
首先，我意識到了數據的價值。數據可以被視為一種資源，一個組織獲得競爭優(yōu)勢的重要手段。通過合理地收集、整理和分析數據，組織可以深入了解市場需求、消費者行為和競爭對手的動向，從而做出更有針對性的決策。數據管理不僅關乎數據的存儲和傳輸，更重要的是如何有效地挖掘數據背后的價值。學習數據管理的過程中，我逐漸明白了數據并不是無限重要的，而是需要通過分析和應用才能真正發(fā)揮其作用。
其次，我意識到了數據的隱私和安全問題。在信息爆炸的今天，個人和組織積累了大量的敏感數據，這些數據的安全性和隱私保護變得尤為重要。在學習數據管理的過程中，我深入了解了數據隱私保護的法律法規(guī)，了解了數據泄露和濫用的后果。保護數據的安全性不僅是一個組織的職責，更是個人的責任。我學會了如何采取有效的措施來保護數據的安全，例如加密、訪問權限控制和定期備份等。數據管理不僅是一個技術工作，更是需要我們注重道德和有責任心的行為。
此外，我發(fā)現數據管理還需要加強溝通和合作。數據管理涉及到多個領域的知識和多個部門的合作。在實踐中，我需要與不同的團隊成員和合作伙伴進行溝通和協作，以確保數據的準確性和一致性。通過與他們的交流，我了解到每個人對于數據的需求和關注點是不同的，需要根據實際情況靈活調整數據管理的策略和方法。數據管理不僅關乎技術能力，更需要我們具備良好的溝通和合作能力，能夠有效地與他人進行協商和協調。
最后，我認識到數據管理是一個不斷學習和適應的過程。隨著技術和環(huán)境的變化，數據管理也在不斷發(fā)展和演變。在學習數據管理的過程中，我除了掌握了基本的技術知識，還需要不斷關注新的技術和趨勢。我通過閱讀專業(yè)書籍和參加培訓課程，不斷更新自己的知識和技能。同時，我也要學會適應變化，靈活應對不同的數據管理需求和挑戰(zhàn)。只有不斷學習和適應，我才能在數據管理的領域中保持競爭力。
綜上所述，通過學習和實踐，我逐漸意識到了數據管理的重要性和價值。數據管理不僅涉及到數據的收集和分析，更關乎數據的隱私保護、溝通和合作。數據管理是一個不斷學習和適應的過程，需要我們保持開放的心態(tài)和積極的態(tài)度。只有不斷探索和實踐，我們才能充分利用數據的潛力，為個人和組織帶來更多的價值。
管理大數據心得體會篇四
近年來，隨著大數據技術的不斷發(fā)展，對財務管理也產生了極為深遠的影響。大數據財務管理已經逐漸成為各大企業(yè)和機構的重要工作，這種趨勢也在逐步改變著傳統(tǒng)的財務管理思路和模式。在實踐中，不少人發(fā)現，大數據對財務管理的作用是深遠而多面的。下面，本文將結合我自身的經驗與觀點，分享大數據財務管理方面的心得體會。
第二段：大數據分析在財務管理中的應用
大數據分析是當下最常用的一種應對大數據的方式之一，它也是財務管理中應用得最廣泛的一種技術。在財務管理中，大數據分析的應用度日益提高。它能夠對大量的數據進行分析，幫助財務人員及時獲取財務信息、識別潛在風險和調整管理策略。例如，可以通過分析客戶經營狀況、資金流入和流出等方面，進一步發(fā)掘項目的潛力與風險，協助企業(yè)制定科學的管理戰(zhàn)略。
第三段：大數據的實時監(jiān)控作用
除了大數據分析，大數據在財務管理中還能實現實時監(jiān)控。實時的監(jiān)控能夠讓財務人員更加高效地進行決策，避免出現財務危機。例如，在企業(yè)運作中，生產與銷售效率的監(jiān)控，往往需要財務人員不斷地觀察數據，及時發(fā)現問題并及時修正。而這一過程往往是非常繁瑣的，而且需要數據的及時性。而大數據技術正好解決了這一問題，協助財務管理人員更加輕松地實現實時監(jiān)控。
第四段：大數據能夠協助企業(yè)實現風險管理目標
對于企業(yè)來說，實現風險管理是一個不可或缺的過程。這個過程涉及到企業(yè)所有的運營模式，更是關乎企業(yè)的生存發(fā)展。在如今的大數據時代，大數據在風險管理方面的運用已經開始大規(guī)模的鋪開。企業(yè)可以利用大數據分析，發(fā)現項目潛在的風險，從而采取及時的措施，防范選裝的風險發(fā)生。此外，大數據還能幫助企業(yè)管理調整資金流動，有效地控制資金風險。
第五段：發(fā)揮人才力量做好大數據財務管理
雖然大數據技術是能夠協助企業(yè)更好的完成財務管理任務。但是，如果沒有一支具有遠見和前瞻性的隊伍，企業(yè)就很難在大數據領域中掌握發(fā)展的先機。因此，企業(yè)在開展大數據財務管理方面，需要具備專業(yè)的人才和一流的技術，同時需要關注員工的素質提升和培養(yǎng)。通過這些措施，企業(yè)才能夠滿足人才需求，更好地發(fā)揮大數據在財務管理中的作用，創(chuàng)造更多的經濟收益。
總結：
綜上所述，大數據財務管理具有廣闊的應用前景和深遠的意義。企業(yè)需要關注大數據的應用，更好地挖掘其潛能，并注重員工的素質提升和技術培養(yǎng)。只有通過全方位的考慮，才能夠把大數據的應用真正內化于企業(yè)的財務管理之中，為企業(yè)的持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造更加豐厚的經濟價值。
管理大數據心得體會篇五
管理數據已成為當今現代化社會的重要組成部分，人們通過對數據的沉淀和分析，不斷地提升自身的管理水平和決策智慧。在這樣一個快速變化的時代，對管理數據的體會成為了關鍵，本文將分享個人在管理數據方面的心得和感悟。
第二段：數據收集
數據收集是管理數據的第一步，也是基礎性的過程。在此過程中，正確的數據來源和收集手段的選取至關重要。數據唯一性和準確性是衡量數據價值的核心要素，因此我們需要保證數據來源的可靠性和數據準確性的高度。在數據源選定的同時，采用科學的收集手段和技術工具也要被重視，以確保所收集到的數據能夠真實反映所需數據。數據收集的便捷性也是另一個方面，例如，利用終端設備和大數據平臺可進行智能化管理，懂得選取相應的工具和技術也許能為數據收集提供更多便利。
第三段：數據整理
數據整理是對收集的數據進行分類整理，以便分析和應用。數據整理需要針對數據特性進行分類，例如數值型數據的累加、平均值標準差、離散程度等統(tǒng)計指標。對于非數值型數據，我們要注重分類處理，以透明化、可讀性為出發(fā)點，增加數據分析的可信度和可操作性。數據整理不僅包括數據格式規(guī)范統(tǒng)一和缺失值處理的技術，也需要轉化為業(yè)務模型。這樣以便更好地利用數據；而且業(yè)務模型更能滿足不同需求下的數據應用。
第四段：數據分析
數據分析是對整理后的數據進行深入思考和研究，以發(fā)現數據的內在規(guī)律和意義。數據分析的本質是為了找到問題解決方案和優(yōu)化策略，針對數據的特征和難點，我們選取相應的數據分析技術，例如，聚類分析、分類算法、關聯分析、預測分析以及聚合分析等等。數據分析的重點是發(fā)現價值性的數據信息，幫助我們實現數據決策，優(yōu)化策略和改善績效。
第五段：數據應用
數據應用是數據運用可能的末尾，助力我們在現實場景中做出正確決策，實現業(yè)務的優(yōu)化和升級。數據應用涉及到以下幾個部分：數據的展現、監(jiān)控、報告和維護等。數據展現既注重精細，也注重數據的可呈現性；數據的監(jiān)控需要及時對數據進行監(jiān)控和監(jiān)管，以確保數據可靠地使用；報告需要真實、簡潔地反映數據狀況和預測；維護需要定期進行數據的更新和公開，以便保持數據的可靠性和準確性。
結尾段：
在這個由數據主導的時代，管理數據成為當今社會發(fā)展的必要選擇。在經過一系列的數據獲取、整理、分析和應用過程后，我們能夠深刻理解數據的意義和價值，并從中找到問題的答案和解決方案，為我們實現更高質量的業(yè)務創(chuàng)新打下良好基礎。
管理大數據心得體會篇六
數據管理是我們工作生活中必不可少的一部分，無論是研究報告還是公司業(yè)務，都需要在處理大量數據的時候進行科學有效而且規(guī)范的管理。然而，在實際操作的過程中，很多人都會遇到例如冗余數據、缺失數據、格式不規(guī)范等等問題。在這篇文章中，我們將會分享一些關于管理數據的心得體會，希望能夠對大家對數據管理有所幫助。
首先，數據管理應該始于數據的收集與整理，即使一個小的項目也應該先打好數據來源和數據類型的基礎統(tǒng)計工作。收集的數據要經過簡單的處理之后，比如說講其分類，提示關鍵數據特征。這樣才能保證數據的可靠性和準確性。例如，現在有一項數據采集工作要做，那么我們要先列出數據類型（數值，文本，圖片等），再根據數據類型建立對應的數據庫，把收集到的數據分類存入各自對應的數據庫中。
其次，針對已經采集到并存儲到數據庫中的數據，我們需要對數據進行完善和規(guī)范化的處理。這就要求我們在數據管理的過程中將數據做好規(guī)范，比如說格式的統(tǒng)一、合理化使用縮寫和數字符號，方便檢索、比較和分組，也要保證錄入信息的及時性和完整性，使數據的使用更加方便快捷。在管理數據的過程中一定要注重細節(jié)，并學會分類存儲，以防止冗余數據，更好地優(yōu)化數據的利用價值。
第三，科學與技術的發(fā)展給予了數據管理更多的可能性。軟件、算法和模型等等工具對于數據的整理和歸納、信息的提取與發(fā)掘都提供了更多的便捷。例如，我們可以通過使用Excel、SPSS或R等軟件，手動整理數據，在這些工具中不僅可以進行數據的分類、編輯和管理，設計相應的技巧功能以便更加高效地分析和展示數據，也可以通過各種數據挖掘算法預測未來甚至分析情感等等因素。
第四，要注重合理的數據分析方法，這是管理數據不可或缺的一步。分析是數據管理的重要組成部分，不僅可以為我們提供數據的預測，還可以對其進行美化陳述和簡化，使數據轉化為圖表和圖像。這樣做使我們可以更直觀地理解數據，并從數據中獲得更多的思路和觀點。新手們會發(fā)現，使用分析工具的過程相對容易些，但背后的分析邏輯和數據同步更新的管理難度不小，有些要求先掌握統(tǒng)計學基礎和數據規(guī)范化等的知識，也必須適用那些適合該項目的分析方法和工具。
最后，一個良好的管理數據的結果通過數據共享，我們可以使數據為更多的人所了解和使用，分享只有使一個知識生態(tài)協作社區(qū)，可以分享數據之間的優(yōu)缺點感想，也有利于提高數據集的質量和價值。當我們分享和維護我們的數據，就使這個數據重要又有用。我們可以在一些公共的平臺中分享自己的管理數據，也可以使用其他人的管理數據，從中學習更多的數據處理技巧和系統(tǒng)思考的方法。這樣最終將收益于更立體的數據圖形和分析結論，同時也能不斷提升我們對于數據的掌控能力。
總之，在數據管理過程中我們需要注重數據的來源、規(guī)范，以及在數據分析方法上的合理使用，同時注重數據的交流和共享，這都是管理數據必備的材料和方法。通過對以上過程的細致分析和總結，不僅能夠成功地管理數據，還能幫助大家更好的運用數據輔助自己的工作和生活，這是管理數據的最終目標。
管理大數據心得體會篇七
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
管理大數據心得體會篇八
數據管理是現代社會中一項重要的任務，它對于企業(yè)、政府機構以及個人來說都至關重要。在我參與數據管理工作的過程中，我深深體會到了數據管理的重要性和相關技巧。以下是我對于數據管理的一些心得體會。
首先，數據管理需要有清晰的目標和戰(zhàn)略。在這個信息爆炸的時代，數據量龐大且不斷增長，因此，沒有一個明確的數據管理目標將導致混亂和無效的數據管理工作。我們需要明確我們希望達到的目標是什么，然后制定相應的戰(zhàn)略和計劃。例如，我們可以設定減少數據冗余和重復的目標，以提高效率和節(jié)省存儲空間，或者設定提高數據質量和準確性的目標，以確保決策的可靠性。
其次，有效的數據管理需要合適的技術工具和系統(tǒng)支持。現代技術發(fā)展日新月異，我們可以利用數據庫管理系統(tǒng)、數據倉庫以及數據挖掘工具等專業(yè)軟件來幫助我們管理、分析和利用數據。這些工具能夠幫助我們更好地存儲、檢索和分析海量數據，提高工作效率和決策的準確性。然而，選擇合適的技術工具和系統(tǒng)對于數據管理的成功也至關重要。
第三，數據管理需要建立有效的數據安全措施。由于數據涉及到公司的核心業(yè)務、個人隱私等重要信息，因此，數據安全必須放在首位。我們需要建立完善的數據安全策略，包括數據備份、防火墻、訪問控制等措施，以確保數據不被損壞、丟失或泄露。另外，員工的數據安全意識培訓也是數據管理中非常重要的一環(huán)。
第四，數據管理需要持續(xù)的監(jiān)控和改進。數據管理并非一次性的任務，而是一個持續(xù)的過程。我們需要定期對數據進行監(jiān)控和評估，以了解數據質量、完整性和準確性的情況，并根據評估結果對數據進行必要的改進和優(yōu)化。此外，我們還需要及時關注新的技術發(fā)展和行業(yè)趨勢，以不斷提升數據管理的水平。
最后，數據管理需要合理分工和團隊合作。數據管理是一項復雜的工作，不同的人具有不同的專業(yè)技能和經驗，因此，合理分工和團隊合作對于數據管理的成功至關重要。我們需要根據員工的特長和興趣來合理分配任務，并注重團隊的溝通和配合，以確保數據管理工作的順利進行。
綜上所述，數據管理是一項重要且復雜的任務，需要有明確的目標和戰(zhàn)略，使用合適的技術工具和系統(tǒng)，建立有效的數據安全措施，持續(xù)監(jiān)控和改進，以及合理分工和團隊合作。只有做到這些，我們才能更好地管理和利用數據，提高工作效率和決策的準確性，從而取得更好的成果。數據管理是一項需要不斷學習和提升的技能，希望通過我的學習和實踐，能夠不斷完善自己的數據管理能力。
管理大數據心得體會篇九
隨著時代的發(fā)展，大數據的概念越來越被廣泛地應用于各個領域。財務管理作為企業(yè)運營中非常重要的一環(huán)，也開始注重大數據的應用。在過去的工作經驗中，我深刻地認識到大數據對于財務管理的重要性，探索出一些心得和體會，現在與大家分享。
第二段：認識到大數據的重要性
在日常工作中，我們需要收集、整合、分析大量的數據并及時準確地做出決策。自從應用大數據技術后，我們可以處理更多數據、更深入地分析信息、更準確地預測未來。而且在日常會計工作中，大數據技術也能夠方便地核對數據、自動提醒錯漏、及時預警風險等。這也讓我認識到了大數據在財務管理中的重要性。
第三段：應用大數據分析進行預測
大數據分析的能力給我們帶來了實時準確的信息，這對財務管理的決策和風險控制具有重要的作用。通過分析大數據，我們可以準確地預測未來發(fā)展趨勢，這對于企業(yè)的財務決策是非常重要的。尤其在同行競爭激烈的情況下，準確的預測有可能為企業(yè)爭取到先機。
第四段：大數據的應用讓財務工作更高效
隨著大數據技術的應用，我們的財務管理工作變得更為高效。以平時的賬務報告為例，手工核對日子比較耗時，而現在我們能夠使用大數據應用程序直接處理收集的數據，這不僅減少了工作的難度，也加快了整個流程的速度。此外，我們也可以通過財務報表分析找出風險或利潤的來源，這對于企業(yè)的決策也有很大的支持作用。
第五段：總結和展望
在發(fā)掘和應用大數據的過程中，我們對大數據技術進行了了解和熟悉，進一步增強了財務管理的能力。同時，在應用大數據的同時，我們也發(fā)現在日常工作中有些問題仍需思考。比如，企業(yè)需要保護有價值的數據以及慢慢培養(yǎng)在大數據的分析方面的技能。因此，我們應該不斷學習最新的技術和應用方法，提高自己的技能水平，更好地應對企業(yè)發(fā)展的需要。
管理大數據心得體會篇十
隨著大數據時代的到來，數據的管理變得越來越重要。一個公司或組織如果能高效地管理數據，就能夠更好地利用數據來優(yōu)化運營和決策。在我工作學習的過程中，我對數據管理積累了一些心得體會。以下是我總結的五點。
一、數據來源和采集的可靠性
作為一個數據管理員，首先要了解數據來自哪些渠道或部門，來保證數據采集的可靠性和完整性。有些數據來源會因輸入錯誤、故障或網絡問題而發(fā)生漏損，因此我們需要設置監(jiān)控機制，及時發(fā)現問題，并將其及時解決。此外，還要保證所采集的數據與來源相符，以確保數據的準確性。
二、數據放置的合理性
選擇一個正確的數據放置系統(tǒng)也非常重要。對于不同的業(yè)務需求和數據質量要求，需要選擇不同的系統(tǒng)，以確保數據能夠被高效地存儲和訪問。例如，對于分析大量的結構化數據，需要選擇高性能的關系型數據庫，而針對非結構化或半結構化的數據，就要考慮使用分布式、可擴展的數據存儲系統(tǒng)，如Hadoop和Cassandra。
三、數據管理的標準化
對于大型組織或企業(yè)，數據管理的標準化是非常必要的。這包括數據的分層、命名、存儲和訪問的標準，以及數據規(guī)范和數據質量控制等。制定數據管理標準可以使數據管理更加規(guī)范化和簡化化，也為不同部門之間數據共享和交換提供了基礎和保障。
四、數據安全的保障
管理數據時，我們不能忽視數據安全的問題。數據泄露是極其危險的。因此，我們需要采用多種技術手段和方法，包括加密、權限控制、防火墻和防病毒等，以確保數據的安全性和隱私性。此外，還要有靈敏的安全預警和緊急應變措施，以降低風險和耗損。
五、數據應用的高效性
最后，數據管理的意義在于以數據為基礎來進行分析和應用，使組織和企業(yè)更加高效地運作。為此，我們需要使用一些前沿的技術，如人工智能、機器學習、深度學習和數據挖掘等，對大量的數據進行分析和應用，并建立高效的分析和決策模型。此外，還要注重數據可視化和多維度分析，使數據更加接近業(yè)務需求。
總之，數據管理對于組織和企業(yè)來說是非常重要的一個方面，它涉及到數據的采集、存儲、分析和應用等多個環(huán)節(jié)。通過我的實踐和學習，總結出來的五點心得，可以幫助我們更好地管理數據。
管理大數據心得體會篇十一
“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。可是，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。可是等到產業(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。
大數據的心得體會篇3
管理大數據心得體會篇十二
數據管理，在當今信息時代的發(fā)展中變得越來越重要。數據是企業(yè)的寶貴資產，而數據管理的好壞直接關系到企業(yè)的競爭力和發(fā)展?jié)摿?。在通過學習與實踐，我對數據管理方面有了更深入的了解與體會。
首先，數據管理是一個集合性的工作，需要協同合作。數據的獲得、整理、分析和運用，都需要多個環(huán)節(jié)的協調與合作。每個環(huán)節(jié)的人員都需要充分溝通交流，互相協作，才能夠保證數據管理的實施有效。這要求我們在實踐中要加強團隊合作，提高信息交流與溝通的能力。
其次，數據管理需要科學有效的方法。數據管理不僅僅是機械的進行數據收集與整理，更需要有科學的方法與工具來進行數據分析，挖掘數據背后的關聯與規(guī)律。通過科學有效的方法，我們可以更好地理解數據的價值，從而更好地應用于決策和創(chuàng)新當中。
此外，數據管理需要精確和規(guī)范。數據是企業(yè)運營和發(fā)展的指揮棒，因此數據的準確性和規(guī)范性至關重要。數據的準確性直接影響到決策的準確性，而規(guī)范性則影響到數據的可比性和可信度。通過嚴格控制數據的準確性和規(guī)范性，可以有效提升數據管理的質量和價值。
另外，數據管理需要長期持續(xù)的投入。數據管理不是一次性的過程，而是需要長期的持續(xù)投入和跟進。數據需要不斷地更新和維護，數據管理工作也需要根據不同的時期和需求來不斷優(yōu)化和完善。只有長期持續(xù)地投入，才能夠保持數據管理的有效性和可持續(xù)性。
最后，數據管理需要注重隱私和安全。隨著信息技術的發(fā)展，個人和企業(yè)的數據越來越容易被泄露和濫用。因此，在數據管理過程中，我們需要注重保護數據的隱私和安全。合理設定權限和加密保護等措施，可以有效避免數據的濫用和泄露，保護個人和企業(yè)的權益。
總之，數據管理是企業(yè)發(fā)展和競爭的重要環(huán)節(jié)。通過對數據管理的學習與實踐，我深刻認識到了數據管理的集體性、科學性、準確性、規(guī)范性、持續(xù)性和安全性等方面的重要性。在今后的工作中，我將繼續(xù)加強對數據管理的學習與實踐，為企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新做出更大的貢獻。
管理大數據心得體會篇十三
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。
管理大數據心得體會篇十四
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。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。
管理大數據心得體會篇十五
近年來，隨著互聯網技術的迅猛發(fā)展，大數據已逐漸成為人們生活和工作中不可或缺的一部分。因此，我選擇閱讀李書福先生所著的《決戰(zhàn)大數據》一書，希望能夠從中了解更多有關大數據的知識，并且對其應用方式和未來發(fā)展趨勢有所把握。通過閱讀和思考，我深刻認識到大數據的重要性，并意識到個人在大數據時代的必要性和挑戰(zhàn)。
首先，大數據在現代社會發(fā)展中扮演著重要角色。通過閱讀《決戰(zhàn)大數據》，我了解到大數據的概念、特點和意義。大數據不僅僅指的是海量的數據，更重要的是其綜合利用價值。大數據的挖掘和分析可以產生深刻的商業(yè)洞察，幫助企業(yè)做出更明智的決策。同時，大數據還有助于實現政府的智慧治理，提供全方位的數據支持。而在個人層面，大數據可以廣泛應用于金融、醫(yī)療、教育等各行各業(yè)，為個人生活提供更多可能和便利。
其次，大數據時代個人的必要性凸顯。在大數據時代，人們不再是數據的被動接收者，而是數據的創(chuàng)造者和利用者。個人的行為和觀點都會被數字化和記錄下來。因此，每個人都有義務保護好自己的個人隱私，并且利用大數據為自己創(chuàng)造更好的機會和條件。此外，個人也需要具備一定的數據分析和思考能力，才能更好地應對數據洪流和信息泛濫的挑戰(zhàn)。
再次，大數據時代個人面臨的挑戰(zhàn)不容忽視。隨著大數據技術的發(fā)展，人們的生活和工作都離不開數據。但是，與此同時，大數據也給個人帶來了一系列的問題和壓力。首先，隨著個人信息的被廣泛收集和利用，個人隱私面臨著嚴重的威脅。其次，大數據的應用也對個人的思考和創(chuàng)造能力提出了更高的要求。過分依賴計算機和算法的決策可能削弱人類的主觀判斷和創(chuàng)新能力。最后，信息過載和假新聞的泛濫也對個人的認知和判斷能力提出了挑戰(zhàn)。
最后，了解大數據的趨勢和發(fā)展對個人至關重要。通過閱讀《決戰(zhàn)大數據》，我知道了人工智能、物聯網和區(qū)塊鏈等技術將進一步推動大數據的發(fā)展。同時，數據安全和個人隱私保護是大數據時代的重要議題。因此，每個人都需要關注并主動學習相關知識，不斷提升自己的數據意識和技能。只有不斷適應和應對大數據時代的變化，才能更好地抓住機遇，應對挑戰(zhàn)。
總結來說，閱讀《決戰(zhàn)大數據》給我?guī)砹撕芏鄦l(fā)和思考。大數據在現代社會中的重要性不可低估，而個人在大數據時代的作用和挑戰(zhàn)都需要認真對待。了解大數據的趨勢和發(fā)展對個人至關重要。希望通過我的努力，能夠在大數據時代充分發(fā)揮自己的作用，并為社會的進步和發(fā)展做出貢獻。
管理大數據心得體會篇十六
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
管理大數據心得體會篇十七
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。
管理大數據心得體會篇十八
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。”“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。
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。
管理大數據心得體會篇十九
隨著信息技術的快速發(fā)展，大數據已經成為了當代社會最為炙手可熱的話題之一。作為信息時代的產物，大數據給我們的生活帶來了巨大的改變。最近，我讀了一本名為《大數據》的書，在閱讀過程中，讓我對大數據有了更深的認識。下面我將與大家分享一下我的體會。
首先，大數據讓我們的生活更加便利?，F如今，大數據技術得到了廣泛的應用，人們可以通過各種技術手段輕松地獲取所需的信息。無論是購物、出行還是旅游，我們都能夠通過大數據獲取到最新的產品信息、路線規(guī)劃以及景點推薦，從而為我們的生活提供了諸多便利。比如，每當我需要購買產品時，只需在電子商務平臺上輸入關鍵詞，便可獲得大量的搜索結果，同時還能通過查看其他用戶的評價來進行篩選，這使得我們能夠更加輕松地做出購買決策。
其次，大數據為商業(yè)發(fā)展提供了新的機遇。隨著大數據技術的不斷改進，越來越多的企業(yè)開始使用大數據分析手段來處理海量的數據，從而找到市場的空白點，為企業(yè)創(chuàng)造更多商機。例如，通過對大數據的分析，電商平臺能夠通過用戶的購買行為了解用戶的興趣愛好，并根據這些數據進行精確的產品定位和個性化推薦，從而提高銷售額。大數據的出現，使得商業(yè)發(fā)展更加精準和高效，企業(yè)可以更加了解消費者的需求，提供更好的產品和服務。
再次，大數據為決策提供了科學依據。無論是政府還是企事業(yè)單位，在制訂政策和規(guī)劃發(fā)展戰(zhàn)略時，都需要基于大量的數據進行決策。大數據的出現讓決策者可以更加客觀地了解社會經濟現狀，分析各種數據之間的關系以及相關因素對決策結果的影響，從而做出更加明智的決策。比如，在交通規(guī)劃方面，利用大數據可以實時監(jiān)測交通擁堵情況，分析交通流量以及不同道路之間的關系，從而優(yōu)化交通路線，提高交通效率。大數據的運用，為決策者提供了更準確的信息，幫助他們做出科學合理的決策。
最后，大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，數據安全問題成為了一個亟待解決的難題。大數據的存儲和傳輸需要龐大的計算資源，但與此同時，也給數據安全帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隨著黑客技術的不斷發(fā)展，數據泄露和隱私侵犯的風險也在逐漸增加。其次，大數據的過濾和分析需要高度專業(yè)的技術和人才。大量的數據對于普通人來說是一種負擔和困擾，如果沒有足夠的專業(yè)人才來進行數據的處理和分析，那將影響到大數據的應用和發(fā)展。
總而言之，大數據給我們的生活和社會帶來了諸多的變化和好處，但也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。我認為，我們應該在充分利用大數據的優(yōu)勢的同時，加強數據安全的保護和專業(yè)人才的培養(yǎng)。只有這樣，我們才能更好地應對大數據時代的挑戰(zhàn)和機遇，并為我們的生活和社會發(fā)展創(chuàng)造更加美好的未來。