心得體會對個人的成長和發展具有重要意義，可以幫助個人更好地理解和領悟所經歷的事物，發現自身的不足和問題，提高實踐能力和解決問題的能力，促進與他人的交流和分享。大家想知道怎么樣才能寫得一篇好的心得體會嗎？以下我給大家整理了一些優質的心得體會范文，希望對大家能夠有所幫助。
大數據心得心得體會篇一
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區別與轉變就是，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”。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。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。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。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，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。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。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“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，穩健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書。
——讀《大數據時代》有感及所思。
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。
有偏見”，跟作者一起先把統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計學了。但是由統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。
其二：人和機器的根本區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。
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：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部車民。
2013年11月10日。
一、學習總結。
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優化實現。
對企業未來運營的預測。
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業規劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業的未來發展所帶來的機遇和挑戰。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創業帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
大數據心得心得體會篇二
第一段：引言（150字）。
隨著信息技術的不斷發展和普及，大數據已經成為當今社會中不可忽視的重要資源。個人和企業可以通過收集、分析和利用海量的數據，獲得更深刻、更全面的洞察力，從而做出更明智的決策。在近期我的工作中，我有幸接觸到了大數據分析，并對此有著一些深入的體會。本文將通過五段式的方式，從需求分析、數據收集、數據處理、數據可視化以及價值落地這五個方面，分享我在大數據分析方面的心得體會。
第二段：需求分析（200字）。
在進行大數據分析前，正確的需求分析是至關重要的。大數據分析的目的是為了解決某個實際問題，如果無法明確問題的具體需求，那么所做的分析將毫無意義。我在一次項目中，負責分析一個電商平臺的用戶流失情況。為了明確問題的需求，我首先和相關部門進行了深入的溝通，了解了他們對于用戶流失的關注焦點和期望獲得的結果。在需求分析的基礎上，我才開始設計整個數據分析的框架，確保分析的準確性和可行性。
第三段：數據收集（250字）。
在獲得明確的需求后，接下來就是收集相關的數據。在大數據分析中，數據的質量和數量直接影響著結果的準確性和可信度。因此，在數據收集的過程中，我始終將標準和精確度放在第一位。一方面，我通過各種渠道獲得了大量的數據，包括用戶行為數據、用戶屬性數據、銷售數據等。另一方面，我對數據進行了清洗和整理，刪除了重復、錯誤和不完整的數據，以確保數據質量可靠。同時，我還和數據提供方進行了密切的合作，確保數據的準確性和實時性。
第四段：數據處理（300字）。
在收集到大量數據之后，下一步就是進行數據處理和分析。我首先使用了統計學的方法，對數據進行了基本的描述性統計和聚類分析，從整體上了解了用戶的行為特征和購買偏好。然后，我運用機器學習算法，構建了用戶流失的預測模型。通過模型的訓練和優化，我成功地發現了一些影響用戶流失的主要因素，并提出了相應的解決措施。此外，我還使用了數據挖掘的技術，從大量的數據中挖掘出了一些潛在的規律和聯系，為用戶流失的原因分析提供了更全面的依據。
第五段：數據可視化與價值落地（300字）。
最后，進行數據可視化和價值落地，是大數據分析的最關鍵的環節。通過將結果用圖表、圖形和動畫等形式進行可視化展示，非常直觀地將數據的分析結果傳達給相關人員，使他們更容易理解和接受。在我進行用戶流失分析的項目中，我利用數據可視化的技術，展示了不同時間段、不同地域和不同商品類別的流失情況，直觀地揭示了其中的規律和趨勢。同時，我也提出了一些建議和解決方案，幫助企業制定相應的策略，減少用戶流失和提升用戶滿意度。通過數據可視化和價值落地，大數據分析才能真正發揮出它的作用，為企業帶來真正的商業價值。
總結（200字）。
通過以上的經驗總結和實踐，我深刻體會到了大數據分析的重要性和能力。只有通過嚴謹的需求分析、精準的數據收集、科學的數據處理、直觀的數據可視化以及實際的價值落地，才能真正實現大數據分析的價值。大數據分析無疑為我們提供了更多的機會和可能性，為個人和企業的發展帶來了更多的潛力。然而，對于大數據的應用，仍然需要我們深入研究和學習，不斷提升自己的專業素養和能力，與時俱進，不斷創新。只有這樣，我們才能在大數據時代中立于不敗之地，并在海量數據中挖掘出無限的商機和價值。
大數據心得心得體會篇三
大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代帶來的挑戰與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監》中情節來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。
在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變。“大數據”通過對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯網“智商”，這使得互聯網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業更有利的決策，使得這些企業擁有更強的創新力和競爭力。這是繼云計算、物聯網之后it產業又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業的決策、組織和業務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業社會時代，隨著新興技術的發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從事的一切商業活動都顯得尤為重要。大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向。
首先，“大數據”究竟是什么？它有什么用？這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了。“大數據”的“大”不僅是單單純純指數量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現在數據信息是海量信息，且在動態變化和不斷增長之上。同時“大數據”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據，其是一種泛化的數據描述形式，有別于以往對于數據信息的表達，大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規模超過tb級的數據信息等。
一、學習總結。
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優化實現。
對企業未來運營的預測。
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業規劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業的未來發展所帶來的機遇和挑戰。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創業帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
百度百科中是這么解釋的：大數據（bigdata），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。
大數據在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關注的原因，從各種渠道了解了大數據以后，就決定開始學習了。
二、開始學習之旅。
在科多大數據學習這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數據標準制定專家組成員，也是一家企業的大數據架構師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經常給我們講一些項目中的感受和經驗，果然面對面上課效果好！
如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統不斷的練習，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學，到后來慢慢就入門了，學習起來就容易多了，堅持練習，最重要的就是堅持。
大數據心得心得體會篇四
段落一：引言（大數據的重要性）。
大數據是指海量、高速、多樣化的數據集合，它潛力巨大，能夠為企業、政府和個人帶來許多機遇。隨著科技的發展，我們進入了一個數據爆炸的時代，數據量急劇增加，傳統的數據處理方法已不再適用。因此，掌握和利用大數據成為企業和個人在這個信息時代中走向成功的關鍵。
段落二：大數據的發展和應用。
大數據的發展展現出驚人的前景和巨大的潛力。大數據技術可以通過收集和分析各種類型的數據，揭示出隱藏在數據中的規律和信息。在商業領域，大數據分析可以用于市場預測、客戶行為分析、銷售策略等，幫助企業更好地了解市場需求，提高決策的準確性和效率。在醫療領域，大數據技術可以用于疾病預測、個性化治療等方面，為患者提供更好的醫療服務。在城市管理方面，大數據分析可以幫助政府了解交通擁堵、治安狀況等，從而優化城市規劃和管理。
段落三：大數據的挑戰與應對。
然而，面對海量的數據，我們也需要面臨一些挑戰。首先是數據的質量問題，大量的數據中可能存在噪聲、不準確和不規范的數據，這會影響到數據分析的結果。另外，數據的隱私和安全問題也是一個重要的挑戰。在數據處理過程中，我們需要確保數據的隱私和安全，避免數據被濫用和泄露。此外，數據的處理和分析也需要強大的計算能力和技術支持。面對這些挑戰，我們需要通過加強數據質量管理、制定嚴格的數據安全策略和加強技術研究，才能更好地應對。
在實際應用過程中，我對利用大數據有了一些心得和經驗。首先，我們需要明確自己的目標，明確要解決的問題和需要的數據類型，然后有針對性地進行數據收集和分析。此外，我們需要注重數據質量的管理，剔除噪聲數據，確保數據的準確性和可信度。同時，我們也應該不斷學習和更新知識，緊跟大數據技術的發展，以便更好地應對和利用大數據。另外，團隊合作也是很重要的，在大數據分析過程中，團隊成員之間需要互相配合，共同解決問題，取得更好的結果。
段落五：總結。
大數據是當今信息時代的核心競爭力，它的發展和應用給我們帶來了許多機遇和挑戰。我們需要不斷加強對大數據技術的研究和應用，提升數據處理和分析能力，才能更好地應對和利用大數據。同時，我們也應該加強數據質量管理和數據安全保護，確保數據的準確性和隱私安全。只有通過不斷學習和實踐，不斷提升自己的能力，我們才能更好地抓住大數據帶來的機遇，取得成功。
大數據心得心得體會篇五
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為了大數據時代?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。
歡迎大家閱讀。
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。
《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預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小于傳統統計學上的常規置信區間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——數據科學家，這是一群數學家、統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，比如你在相關的社交網站發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，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計學了。但是由統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別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，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。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“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，穩健贏取未來。
大數據心得心得體會篇六
隨著信息技術的迅猛發展，大數據已然成為了這個時代的新寵。大數據作為一種時尚，越來越多的學生選擇了學習與研究這一領域。在大數據學習的過程中，我深刻體會到了大數據技術的魅力和應用的廣泛性。以下是我對大數據學習的心得體會。
首先，大數據的學習需要扎實的數學基礎。大數據技術的核心是數據分析和數據挖掘，而這兩項技術離不開數學的支撐。在大數據學習的過程中，我意識到了數學基礎的重要性。數學為我們提供了強大的工具和思維方式，使得我們能夠更加深入地理解和掌握大數據技術。因此，在學習大數據的過程中，我努力提升自己的數學水平，加強對概率論、線性代數等數學知識的學習和理解，以便更好地應用到大數據技術中。
其次，大數據學習需要具備良好的編程能力。大數據技術的實現離不開編程語言的支持，而對于學生而言，掌握一門或多門編程語言是必不可少的。在大數據學習的過程中，編程成為了一種常見的操作。學生需要運用編程技術，對數據進行清洗、整理和分析。因此，在學習大數據的過程中，我積極提高自己的編程能力，學習了Python、R、Java等編程語言，并掌握了它們在大數據處理和分析中的應用。
再次，大數據學習需要不斷提高自己的數據分析能力。因為在大數據時代，數據是價值的源泉，只有通過對數據的深入分析，才能挖掘出其中的潛在價值。在大數據學習的過程中，我不斷提高自己的數據分析能力，學習了數據清洗、數據可視化、模型構建等相關技術。通過對實際數據的分析，我逐漸掌握了數據分析的方法和技巧，能夠通過對各種數據進行分析，提取出其中的規律和價值，并為決策提供有力的支持。
最后，大數據學習需要擁有創新思維和團隊合作能力。大數據技術總是在不斷創新，對學生而言，掌握創新思維和團隊合作能力是必不可少的。在大數據學習的過程中，我積極培養自己的創新思維能力，探索新的方法和思路，不斷改進和創新。同時，大數據學習也需要與他人進行團隊合作，通過與團隊成員的合作，共同完成各種大數據項目。通過與他人的交流和協作，我學會了傾聽和尊重他人的意見，也更深刻地理解到團隊合作所帶來的價值。
綜上所述，大數據的學習是一項綜合能力的培養過程。學生需要具備扎實的數學基礎、良好的編程能力、優秀的數據分析能力，同時還要擁有創新思維和團隊合作能力。通過大數據學習，我不僅深入了解了大數據技術的魅力和應用的廣泛性，還培養了自己的綜合素質。我相信，隨著大數據技術的不斷發展和應用，大數據學習將會為我打開更加廣闊的職業發展道路。
大數據心得心得體會篇七
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，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計學了。但是由統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。
大數據心得心得體會篇八
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄。
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件。
問題四：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對。
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）。
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發生以下連接問題，無法將項目部署到“localhost”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。”因為我在配置數據源的時候就無法識別“localhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法:圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器”成自己的sqlserver服務器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了。
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創建數據庫，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。
理大數據的規模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統，系統性能分析hadoop學習原理。
大數據飛速發展時代，做一個合格的大數據開發工程師，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從事的一切商業活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發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。
大數據心得心得體會篇九
大數據在當今社會中的重要性日益凸顯，作為一名從事招商工作多年的人，我深切體會到大數據在招商過程中的價值和作用。通過對大數據的分析和應用，招商工作變得更加精準、高效，提高了招商成功率。以下是我在招商工作中獲得的一些心得和體會。
首先，大數據對招商的市場分析提供了強大的支持。在過去，我們通常通過一些傳統的方法和手段來了解市場。然而，這種方式往往是片面和局限的。而有了大數據的加入，我們可以通過分析大量的數據來獲取豐富的市場信息。比如，我們可以通過大數據分析找到有潛力的目標客戶群體，了解他們的消費偏好，從而確定營銷策略和產品定位。這種市場分析的精確性和可靠性遠遠超過了以往的經驗主義，極大地提高了招商的成功率。
其次，大數據在招商過程中的目標定位上起到了至關重要的作用。在招商過程中，確定目標客戶是非常重要的。通過大數據的分析，我們可以更好地了解目標客戶的需求和喜好，從而有針對性地制定招商策略。例如，通過分析大數據我們可以得知，某地區的人口結構以年輕人為主，那么我們可以通過開設年輕人喜愛的餐廳或咖啡廳等業態來滿足他們的需求。這樣的目標定位方式更加具有針對性和效果，能夠更好地滿足市場需求，提供更好的招商機會。
此外，大數據在招商過程中的決策輔助上也發揮著非常重要的作用。招商工作中，往往需要面對各種各樣的決策，如何做出最佳的決策對于招商的成功與否至關重要。在這方面，大數據的應用可以提供相關的數據支持和決策輔助。通過對大數據進行分析，我們可以了解市場的趨勢和動向，可以對競爭對手進行分析和評估，也可以了解目標客戶的需求和購買能力等。這些信息對于招商過程中的決策起到了重要的參考作用，可以幫助我們做出更加明智、準確的決策，提高招商的成功率。
最后，大數據還在招商過程中的營銷和推廣方面提供了更多的可能性。通過對大數據的分析，我們能夠了解目標客戶的消費習慣和購買意愿，從而可以制定更加有針對性的營銷策略和推廣方案。比如，通過大數據分析我們發現，某產品在特定的時間段或特定的地點容易受到目標客戶的關注，在這個時間段或地點開展針對性的營銷活動，將會取得更好的宣傳效果和銷售效果。而且，大數據的分析還可以幫助我們預測目標客戶的需求和購買趨勢，提前做好市場準備，滿足和引導目標客戶的消費需求。
總之，大數據對招商工作的價值和作用不可忽視。通過對大數據的分析和應用，招商工作變得更加精準、高效，提高了招商成功率。大數據為招商工作提供了強大的市場分析、目標定位、決策輔助和營銷推廣的支持，幫助我們更好地了解市場、滿足客戶需求，取得招商的成功。在未來的招商工作中，我們應該進一步深化對大數據的應用和理解，不斷優化招商策略和方法，以更好地推動經濟發展和市場繁榮。
大數據心得心得體會篇十
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾——舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級企業，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應的理論功底，就能與之進行一場思想上的對話。
一讀。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分“大數據時代的思維變革”中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對于簡單事實進行判斷的數據分析難道也要采集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。“大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效。”更具有宏觀視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。“不是因果關系，而是相關關系。”不需要知道“為什么”，只需要知道“是什么”。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出“不是因果關系，而是相關關系。”這一論斷時，他在書中還說道：“在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’。”[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可“量化”，大數據的定量分析有力地回答“是什么”這一問題，但仍然無法完全回答“為什么”。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節“掌控”中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：“大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。”謝謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
再讀。
概念是研究的邏輯起點，“大數據”到底是什么?在百度上搜索到的解釋是，“大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。”大數據的4v特點：數量(volume)、速度(velocity)、品種(variety)和真實性(veracity)。但舍恩伯格認為大數據并非一個確切的概念。他在書中的一段詮釋更具人文色彩和社會意義：“大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉;大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。”[ii]其實，概念的界定要看研究者從哪個角度來研究它而定。
科學家的治學態度是嚴謹的，而人文學家更具有想象力。一些對大數據不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格認為大數據的核心是預測。“大數據不是要教機器像人一樣思考。相反，把數學算法運用到海量的數據上來預期事情發生的可能性。”[iii]舍恩伯格甚至不回避大數據所產生的負面影響，他在第七章里談到讓數據主宰一切的隱憂。我覺得這是實事求是的科學態度。在量子力學里有一個測不準原理：一個微觀粒子的某些物理量(如位置和動量，或方位角與動量矩，還有時間和能量等)，不可能同時具有確定的數值，其中一個量越確定，另一個量的不確定程度就越大。它是解釋微觀世界的物理現象，信息社會中的大數據會不會也有類似情況呢?如果我們再把凱文·凱利的《失控》對比來讀的話就更有意思了，這樣我們對整個物質世界及至人類社會就有了更全面更深刻的洞察，從物理王國到生物世界，再到信息社會。從公共衛生到商業應用，從個人隱私到政府管理，大數據無處不在。與此同時，從哪個角度探討用什么方法研究，舍恩伯格都不會忘記大數據服務人類造福人類的終極目的和價值所在。“大數據并不是一個充斥著運算法則和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。偶爾也會帶來屈辱或固執的同樣混亂的大腦運作，也能帶來成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應該樂于接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特征之一。”[iv]用中國話來說就是“人無完人”，人類在收獲大數據帶來的紅利的同時也要承受它帶來的危害。這不是對立統一的辯證唯物主義?我把它看作帶著歐洲批判學派色彩的科學發展觀。
問題是研究的價值基點，“大數據”不是舍恩伯格研究的問題，而是研究對象，他研究的是數據處理和信息管理問題，同時也討論信息安全和網絡倫理問題，還引發哲學上的思考，哲學史上爭論不休的世界可知論和不可知論轉變為實證科學中的具體問題。可知性是絕對的，不可知性是相對的。“大數據”之所以為大是因它引發人類生活、工作和思維的大變革，從這個意義上來看，《大數據時代》的意義不僅在于它討論了若干重大問題，而且對研究者開出了一個問題清單，從而引發更多人來探討這些有趣的問題。
《大數據時代》實際上主要是一本討論數據挖掘的書，數據挖掘與數據分析是不同的概念，數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。而數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。數據挖掘主要運用計算機來進行處理，而數據分析既要用計算機也要人工分析，是計算機科學與人文價值判斷的統一結合。換言之，《大數據時代》并不是一本討論大數據所有問題的書。
《大數據時代》也是一本討論互聯網發展的書，從數字化到數據化，同時有濃厚的未來學色彩。當文字變成數據，我們進入了互聯網;當方位變成數據，我們進入了物聯網;當溝通變成數據，我們進入了下一代互聯網。一切可量化，萬物皆數據，正是當今互聯網世界的真實寫照。面對于這樣的世界及世界的未來，在《大數據時代》出現最多的詞是“思維”和“方法”，因此也可以把這本書視為思維科學應用研究的書。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
三讀。
今年國慶節前一天，中共中央政治局們來到中關村搞集體學習，調研、講解、討論創新驅動發展戰略。包括、在內的七位全部出動來到中關村，這是歷史上沒有過的，百度、聯想和小米的負責人，有了一次直面最高層匯報工作的機會。雷軍和柳傳志，講解的都是本公司的各種情況，李彥宏則沒有講百度的廣告業務發展得如何好，而是講起了大數據。在講解中，李彥宏認為大數據有兩個重要價值，一是促進信息消費，加快經濟轉型升級;二是關注社會民生，帶動社會管理創新。這些價值也是目前黨和國家領導人最為重視的，可見《大數據時代》既有理論價值也有現實意義。
當今大數據正在影響著新聞傳媒業，大數據新聞、大數據營銷、輿情分析、受眾(用戶)研究……數據分析師變身新聞編輯，大數據正改變新聞生產流程、大數據在創造傳媒新業態。“不妨想象一下，隨著數據的進一步增加，坐擁用戶資源的新媒體們完全有能力通過數據挖掘，分析用戶癖好，向電視臺定制一部電視劇甚至向好萊塢定制一部電影。到那個時候，電視臺一如那些家電廠商們，曾經產業鏈的上游‘王者’，將徹底成為一個產業鏈最低端的內容代工廠。”[v]然而，情形也遠沒有人們想象的那么樂觀，李彥宏指出目前多數所謂的大數據公司其實還是空殼子，因為數據還沒有完全開放。他認為必須在政府層面上推動才能真正實現大數據的開發與利用。我在討論大數據時代的輿情監測與預警時說道：“經典自由主義傳播學說對媒體的定位：秉持公正、客觀立場的媒體被稱為代表公眾監督政府行為的‘看門狗’。其實，媒體既是公眾利益也是國家利益的‘看門狗’。要看好門就要瞭望、洞察社情民意，傳統媒體信息反饋渠道單一，視野、人力十分有限。而開放互動的新媒體平臺卻大有可為。作為公共信息發布平臺的微博可以成為政府及時了解社情民意，從而選擇正確治理路徑的‘導盲犬’。”[vi]遺憾的是目前我國的數據平臺還沒有完全開放，真正的大數據時代還沒有到來。
與國內不少教科書寫法的專著相比，國外的書寫得更有趣，尤其是大學者寫的，不僅視野開闊，而且能夠深入淺出。《大數據時代》不到22萬字，卻有上百個學術和商業的實例，豐富翔實的例子讓讀者感到通俗易懂，深奧的理論看起來也不費勁。這恐怕與舍恩伯格既是學者也是專家，既有理論又有實踐有關。反觀我們些學者故弄玄虛而示高明，實際上是把讀者拒之門外。我覺得優秀的科學家也應該是一個科普作家，優秀的學者也應該是一個不錯的傳播者。當然國外學術著作也有一個翻譯問題，這本書譯得還不錯。此外，《大數據時代》還附有不少it界名流的推薦意見，雖是出版商的發行所為，對解讀此書也不無益處。
除了《大數據時代》，舍恩伯格還有一本《刪除》也值得一讀。要研究大數據不能只讀一本書，該書譯者周濤教授還推薦了三部國內出版的大數據方面的專著：《證析》、《大數據》、《個性化：商業的未來》。相比《大數據時代》的宏大視野，這些書就大數據某一局部問題給出深刻的介紹和洞見。我也推薦讀一讀中國工程院李國杰院士和中科院計算所副總工程學旗合寫的文章《大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域——大數據的研究現狀與科學思考》。
雖說開卷有益，但是由于每個人的時間精力有限，對于一個研究者來說，不讀什么書甚至比讀什么書更重要。我認為書有三種：有用的書，主要是應用類的專業書;無用的書，主要是形而上的思想類;無字的書，人間百態，社會現實。可偏重但不應偏廢。對于學生來講這三類“書”都該讀一些，對于研究者則要讀哪些解決關鍵問題的書，《大數據時代》就是這樣一部書。當然，并非第一個讀者都是研究大數據的，但進入大數據時代，還有什么東西與數據完全沒有關系呢?麥肯錫全球研究機構認為，未來十年里有12項對經濟發展產生重大影響的技術，其中包括三項新媒體技術：移動互聯網、物聯網和云計算。這三項新媒體技術都與大數據密切相關，而這些新媒體新技術的發展都影響著當今的新聞傳播業。閱讀此書至少給我們研究新聞傳播學帶來一些啟迪。我覺得一本書的價值不在于讓你頂禮膜拜，而是引發廣泛而深入的討論。
“凡是過去，皆為序曲。”讀完此書，我們對大數據的認識才剛剛開始。
大數據心得心得體會篇十一
隨著大數據時代的到來，大數據分析技術在各行各業都得以廣泛應用。為了適應這個時代的需求，我產生了對大數據的濃厚興趣，并決定投身于大數據學習之中。在大數據求學的過程中，我積累了豐富的知識和經驗，并且獲得了一些寶貴的心得體會。在此，我將分享我對大數據學習的理解和心得，希望能夠對其他有興趣于此領域的人有所幫助。
首先，我意識到大數據學習是一個全新的挑戰和機遇。在學習過程中，我發現這個領域涉及的知識非常廣泛，包括數據收集、處理、存儲、分析等方方面面。考慮到大數據的規模和復雜性，我意識到單一的學科知識是不足以應對的。因此，我要不斷地擴展自己的知識面，并且理解不同學科之間的聯系和相互作用。通過不斷地學習和實踐，我發現大數據學習不僅需要應用數學、計算機科學等學科的知識，還需要具備良好的跨學科能力和創新思維。
其次，我學會了如何從大數據中發現有價值的信息。大數據時代，數據的規模和速度都呈爆炸式增長，但真正有價值的信息往往隱藏在大數據背后。在學習大數據分析的過程中，我學會了如何通過使用不同的數據分析工具和技術，從大數據中發現有意義的模式和規律。例如，通過數據挖掘技術，我可以從海量數據中找出隱藏的關聯關系；通過機器學習算法，我可以構建預測模型，提供高精度的預測和決策支持。這些技術和工具不僅可以幫助企業發現新的商機，還可以為決策者提供科學依據，幫助其做出更準確的決策。
第三，在大數據學習的過程中，我認識到數據安全和隱私保護的重要性。大數據的快速發展和廣泛應用給個人隱私帶來了新的挑戰。在大數據分析中，我們往往需要使用大量的個人數據來訓練和驗證模型。但如果這些數據不得體地被使用或泄露，將會對個人隱私造成嚴重的威脅。因此，我們必須始終牢記數據安全和隱私保護的原則，采取相應的技術和措施來保護個人數據的安全。同時，我們還要加強對數據使用的監管和規范，以確保數據在使用過程中得到合法和合理的處理。
第四，我發現學習大數據的過程是一個與他人合作和交流的過程。在大數據分析中，我們往往需要利用不同來源的數據、不同領域的知識和不同背景的專業人士進行合作。通過與他人的合作和交流，我們可以更好地理解和解決問題，同時也能夠不斷提高自己的能力和水平。因此，我們要具備良好的團隊合作和溝通能力，能夠與他人有效地合作、共同完成項目和達成目標。同時，我們還要學會傾聽和尊重他人的意見和觀點，尊重團隊中每個成員的貢獻，共同實現團隊的目標。
最后，我深刻認識到學習大數據是一個持續不斷的過程。在大數據領域，技術和知識的更新速度非常快，新的技術和工具不斷涌現。因此，我們必須不斷地學習和更新自己的知識和技能，跟上時代的步伐。除了不斷地學習新的知識和技術，我們還需要關注行業的最新發展動態，了解市場的需求和趨勢。只有不斷學習和持續進步，才能在激烈的競爭中立于不敗之地，并為未來的發展奠定良好的基礎。
總之，大數據求學的過程是一次又一次的學習與挑戰，我從中收獲了很多寶貴的經驗和體會。大數據學習需要我們不斷地學習和實踐，具備跨學科能力和創新思維，發現有價值的信息，關注數據安全和隱私保護，以及與他人合作和交流。在學習大數據的過程中，我們應該堅持學習的原則，不斷提高自己的能力和水平，為未來的發展做好準備。只有如此，才能不斷適應大數據時代的需求，為社會和企業提供更優質的數據分析服務。
大數據心得心得體會篇十二
大數據作為數據時代的產物正在深刻地影響著我們的生活和工作。無論是政府機構還是企業組織，都希望通過有效的大數據處理和分析，來提高決策效率和精度。而對于個人來說，大數據也能為我們提供更加便捷的服務和更加智能的生活方式。因此，如何正確地運用大數據，已經成為我們必須思考和解決的問題。在此背景下，我參加了一場以大數據為主題的考察活動，從中汲取了不少收獲和啟示。
第二段：考察活動的詳細內容。
考察活動主要分為兩個部分：一是利用大數據分析工具對現有的數據進行處理和分析，另一個部分是參觀了幾家大數據相關企業。在數據處理和分析環節，我們使用了常見的大數據分析工具，通過對一組數據進行分析，得出了該組數據的相關統計結果以及趨勢預測；而在企業參觀環節，我們了解了企業在大數據方面的應用案例以及技術上的一些創新和突破。
第三段：學到的知識和技能。
在參加這次考察活動中，我學到了不少有關大數據處理和分析的知識和技能。其中，大數據分析工具的使用是最直接和實用的。通過對數據的處理和分析，我們可以更加清晰地看到數據內部的規律和趨勢，這為我們的決策提供了更加充分和準確的參考。另外，在企業參觀中，我還了解到了很多關于如何將大數據技術應用于企業發展中的寶貴經驗和建議。例如，如何在數據挖掘方面進行創新以及如何整合多種不同來源的數據，來獲得更加全面和準確的信息等。
第四段：大數據應用的前景和挑戰。
隨著大數據技術的不斷發展和普及，大數據的應用前景無疑是非常廣闊的。例如，在醫療領域，通過大數據分析和挖掘，我們可以更加準確地診斷疾病以及預測疾病的發生可能性；在教育領域，大數據可以為學生提供個性化的教育服務和學習建議；在商業領域，大數據可以幫助企業精準定位需求和市場，從而提高產品和服務的質量，提升企業的競爭力。不過，大數據應用也面臨著很多挑戰，如數據隱私和安全、數據質量和可信性、數據治理和管理等問題，這些都需要我們不斷地思考和解決。
第五段：結論。
通過這次大數據考察活動，我深刻認識到了大數據對我們生活和工作的重要性和影響。同時，我也了解到了如何運用大數據分析工具和將大數據應用到企業發展中的實際經驗。總之，大數據的應用前景是無限的，我們應該積極擁抱并運用好這一技術，為我們的生產和生活創造更加美好的未來。
大數據心得心得體會篇十三
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。
《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預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小于傳統統計學上的常規置信區間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——數據科學家，這是一群數學家、統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，比如你在相關的社交網站發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。
大數據心得心得體會篇十四
近年來，“大數據”這個概念突然火爆起來，成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂“大數據”，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理。“大數據”概念是“信息”概念的3.0版，主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。
我們一直有這樣的成見：信息是個好東西。對于人類社會而言，信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由于我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭，于是就拼命追逐信息、占有信息。我們甚至還固執地認為，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大數據’時代，信息不再稀缺，這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負。
信息的超速繁殖源自于信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子，數字化的信息失速狂奔，使人類主宰信息的能力遠遠落在后面。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每兩年翻一番，目前世界上的90%以上數據是近幾年才產生的。，數字存儲信息占全球數據量的四分之一，另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。，只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其余都是數字數據。到，世界上存儲的數據中，數字數據超過98%。面對數字數據的大量擴容，我們只能望洋興嘆。
“大數據”時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究竟有多大，我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以“一場革命”來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化，認為“大數據”時代會引爆一場“哥白尼式革命”：它改變的不僅僅是信息生產力，更是信息生產關系;不僅是知識生產和傳播的內容，更是其生產與傳播方式。
我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的“哥白尼式革命”，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷，開啟了知識傳播的大眾時代，同時，也確立了“機械復制時代”的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的“大數據”時代，則是一場更為深廣的革命。在“大數據”時代，信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花，打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在“大數據”時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代后面。
(節選自2013.2.22《文匯讀書周報》，有刪改)。
大數據心得心得體會篇十五
在當今信息爆炸的時代，大數據已經成為各行各業的一個重要工具。作為一名對大數據感興趣的計算機專業學生，我決定自學大數據，以期在未來的工作中能夠更加熟練地運用它。通過自學大數據，我收獲頗豐，不僅提高了自己的專業水平，還培養了一系列重要的學習和工作能力。下面我將圍繞這幾個方面，談談我在自學大數據過程中的心得體會。
第一，自學大數據要善于利用網絡資源。互聯網是人類最偉大的發明之一，它提供了豐富的學習資源。自學大數據時，我充分利用網絡上的教學視頻、在線教程和大數據平臺等資源，從基礎知識到高級技術都能夠找到合適的學習材料。例如，我經常參考網上的大數據教材，掌握了大數據的基本概念、相關算法和數據處理技術。此外，我還通過參加大數據社區的討論和博客的閱讀，與其他志同道合的人交流經驗，共同提高。
第二，自學大數據需要有堅實的編程基礎。在大數據領域，編程是一項非常重要的技能。自學大數據之前，我已經具備了一定的編程基礎，這為我學習大數據打下了良好的基礎。通過自學大數據，我進一步熟悉和掌握了常用的編程語言，如Python和Java，并且學會了如何運用這些語言處理海量數據。此外，我還學習了大數據的編程工具和框架，如Hadoop和Spark，這些工具和框架可以幫助我高效地處理和分析大量數據。
第三，自學大數據要注重實踐。理論知識只有通過實踐才能鞏固和運用。在自學大數據的過程中，我努力尋找實踐機會，通過實際操作來鞏固所學的知識。我下載了一些公開的大數據集，運用所學的技術對數據進行分析和挖掘。通過實踐，我不僅掌握了大數據處理的具體步驟和方法，還培養了解決實際問題的能力。
第四，自學大數據需要有自我驅動力。自學大數據是一項艱巨的任務，需要付出大量的時間和精力。在自學過程中，我常常面對各種困難和挑戰。有時候會遇到難以理解的概念，有時候會遇到棘手的問題。這時候，自我驅動力是非常重要的。我在自學大數據過程中，時刻保持著積極的心態，持之以恒地學習和實踐。我還制定了詳細的學習計劃，每天確定一些具體的學習目標，并按計劃進行學習。通過自我驅動力，我能夠堅持學習，并獲得良好的學習效果。
第五，自學大數據需要與他人合作。作為一個多樣的學科領域，大數據需要不同專業背景和技術能力的人才共同合作。在自學大數據的過程中，我積極與其他同學和專業人士進行交流和合作。通過與他人合作，我能夠學習到其他人的經驗和見解，拓寬自己的視野，并進一步提高自己的能力。此外，與他人合作還能夠培養自己的團隊合作精神和溝通能力，這對未來的職業發展具有重要的意義。
總之，自學大數據是一項具有挑戰性但也非常有意義的任務。通過自學大數據，我不僅提高了自己的專業水平，還培養了一系列重要的學習和工作能力。在未來的工作和學習中，我相信這些能力將會起到重要的作用。我將繼續努力，不斷學習和探索，為大數據領域的發展做出自己的貢獻。
大數據心得心得體會篇十六
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，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。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“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，穩健贏取未來。
大數據心得心得體會篇十七
大數據已經成為當下的熱門話題，越來越多的企業開始將其融入到自己的發展中。在這樣的背景下，由中國數據產業領袖峰會舉辦的“大數據之夜”活動吸引了許多人前來參加。我也深感榮幸能夠參加其中，下面我將分享一下我在這次活動中的心得體會。
第二段：活動內容介紹。
在本次活動中，一些著名的企業家、學者和專家出席了會議，他們主要從大數據方面給我們進行了分享。在會上，他們分別從不同的角度，就大數據在各個行業中的應用、數據分析技術的發展等方面進行了深入的探討和闡述。此外，在現場還有一些實際的案例和產品展示，都讓我們深刻感受到了大數據技術的強大。
第三段：啟發。
本次活動最讓我印象深刻的是各位嘉賓的演講。他們不僅僅是為我們介紹了各種大數據技術，在實際的應用中也給予了我們很多啟發。其中，有一位演講者告訴我們：“大數據不是簡單地獲取數據，而是如何將數據轉化為價值”。這讓我意識到，我們在使用大數據方面不僅僅要注重數據的收集和分析，更要考慮如何將其轉化為實際的應用。
第四段：思考。
本次活動給我帶來了很多啟發和思考。我深感到，大數據技術雖然十分強大，但僅僅是技術的積累和應用還遠遠不夠。我們需要考慮從多個角度進行創新和思考，將大數據技術運用到我們的現實生活中。同時，我們也要深入了解各種大數據技術的適用場景，這樣才能更好地運用它，落地實現。
第五段：總結。
通過本次活動，我感受到了大數據技術的應用和價值，在思考和學習的過程中，也開啟了我對大數據技術的探索。我相信，隨著技術的不斷發展，大數據將在未來的發展中扮演著越來越重要的角色。我也希望，在這個時代的浪潮下，我們都能夠把握機遇，為自己和這個時代創造更多的價值。
大數據心得心得體會篇十八
如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。你知道讀大數據時代。
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，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。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“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，穩健贏取未來。
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。
《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預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小于傳統統計學上的常規置信區間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——數據科學家，這是一群數學家、統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，比如你在相關的社交網站發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，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計學了。但是由統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：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
