心得體會的寫作可以幫助我們把握經驗的核心要點并進行快速復習。寫心得體會要注重邏輯和條理，讓讀者能夠清晰地理解和接受我們的思考。心得體會是在工作學習或生活中的一種總結和概括，對于我們來說非常重要。編寫一篇完美的心得體會，需要我們全面、客觀地對待自己的經歷和表現。以下是一些關于心得體會的經典范文，希望能給大家提供一些參考和靈感。
財經大數據心得體會篇一
在當今數字化社會中，數據已成為各行各業(yè)不可或缺的資源。尤其在財經領域，大數據更是起到了至關重要的作用。因此，我十分幸運能夠接觸到關于財經大數據的課程，并在學習過程中有了許多收獲。
2.課程內容與收獲
本次財經大數據課程的內容非常全面，包括數據分析、機器學習和算法等方面內容。通過學習不同的數據分析方法，我不僅將理論知識與實踐相結合，更開始了解到大數據技術的應用。在講解機器學習和算法時，我對于復雜算法的運用和實現有了更加深入的了解。此外，在課程中還介紹了現代金融創(chuàng)新的趨勢和未來展望，這讓我對未來財經大數據技術的應用持有更加樂觀的態(tài)度。
3.實踐項目
本次課程中的實踐項目是運用財經大數據技術預測股票價格。在項目中，我和我的團隊根據之前學過的知識，在實戰(zhàn)中使用不同的算法進行建模預測。這個項目讓我更加理解了數據分析和算法知識的應用廣泛性，同時也讓我體驗到了工作中的合作和溝通的方式。
4.展望與感想
在接下來的工作和學習中，我希望繼續(xù)學習財經大數據技術，并將其應用于金融領域中。同時，隨著數據應用和技術的發(fā)展，我也期待著對財經大數據的學習不斷深入和完善。我相信，財經大數據技術的發(fā)展必將為金融行業(yè)帶來更加準確的預測和更高效的規(guī)劃。
5.結語
回顧這次財經大數據課程的學習，讓我深刻的體驗到了財經大數據技術和實際應用的重要性。在未來中，我期待能將所學的知識運用于工作和學習中，并與更多的同事和朋友分享我的體驗和感悟。我深信，財經大數據技術的未來展望美好，我們值得期待和努力奮斗。
財經大數據心得體會篇二
《大數據時代》心得體會
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?yōu)樵?。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(fā)展中的動態(tài)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(tài)、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(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。
在大數據時代，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”。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(chuàng)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(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業(yè)業(yè)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(zhàn)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(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。
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(zhàn)栗起來?！霸谛祿r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(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(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。
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。
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(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
財經大數據心得體會篇三
隨著科技的飛速發(fā)展，大數據的應用越來越廣泛，而財經領域則是其中的重要領域之一。作為一名財經專業(yè)的學生，我非常幸運地參加了一門財經大數據課程。在學習的過程中，我深刻地感受到了大數據對財經領域的革命性影響，也將此心得轉化為以下的五段式文章。
第一段：了解財經大數據的概念和意義
在課程最初的幾節(jié)課中，我們首先了解了什么是大數據，以及它在財經領域的應用。隨著公司和政府有著越來越多的財務交易、投資決策、貨幣流通以及市場趨勢等數據產生，大數據分析技術的發(fā)展成為了財經領域中非常重要的一部分。這也讓我明確了財經大數據的意義，它是一種高效的工具，幫助企業(yè)、金融機構和政府更好地理解市場變化、業(yè)務趨勢以及利潤機會，從而更好地做出決策。
第二段：掌握財經大數據的分析方法
掌握分析財經大數據的方法是課程中我們著重學習的內容。通過學習數據采集、清洗、處理和呈現的操作方法，我們不但掌握了分析財經大數據的技術，還深入了解了各類數據分析工具的使用。在實踐操作過程中，我們也更加直觀地感受到了數據分析的意義，譬如從歷史數據中挖掘未來趨勢，發(fā)現業(yè)務增長點等。
第三段：財經大數據的應用實踐
通過課程的學習，我們還了解了如何將財經大數據應用于實踐中。例如，我們學習到如何通過數據分析來預測市場走向，通過大數據挖掘來篩選具有投資價值的股票，通過大數據分析來企業(yè)風險管理，這些操作在極大程度上提升了我們的操作效能。
第四段：財經大數據的未來發(fā)展
隨著我國大數據日益成為經濟發(fā)展的重要支撐和承載，財經大數據也將會得到進一步的發(fā)展和應用。隨著新技術的不斷出現，財經領域的大數據分析將會進一步推動金融和產業(yè)的發(fā)展，也為更多的人提供了更多就業(yè)機會。
第五段：結語
在這門專業(yè)課堂上，我不僅掌握了財經大數據的相關概念和技術，還學會了如何用大數據分析來解決我們日常運營中的問題。這些知識不僅僅可以用于現實中，也為我的未來職業(yè)發(fā)展提供了一定的技能優(yōu)勢。我相信，隨著財經大數據的應用越來越普及，我們也將會有機會在各類金融機構中提升效率，創(chuàng)造價值。
財經大數據心得體會篇四
“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?；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
財經大數據心得體會篇五
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統計學上的常規(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
財經大數據心得體會篇六
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(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(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(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(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
財經大數據心得體會篇七
隨著信息技術的高速發(fā)展，大數據已經成為了新時代的熱詞之一。大數據不僅在各行各業(yè)產生了深遠的影響，也正在改變我們的生活方式和思維方式。在我個人的學習和工作中，我也逐漸認識到了大數據的重要性。下面我將分享我在認識大數據過程中的一些心得體會。
首先，認識大數據讓我意識到了數據的重要性。在過去，我們常常會聽到“信息是力量”的說法，但是真正意識到數據的力量遠遠超出了我的想象。大數據可以追蹤和分析龐大的數據集，發(fā)現隱藏在背后的規(guī)律和趨勢，從而為決策提供價值的指導。只有對數據的采集、管理和分析有清晰的認識，并能夠靈活運用，我們才能夠在這個數據驅動的時代中立于不敗之地。
其次，認識大數據讓我明白了數據隱私和安全的重要性。大數據時代的到來，我們的個人信息正被不斷地采集和使用。我們的每一次網上購物、每一次瀏覽新聞都留下了我們的個人信息。而這些信息也有可能會被濫用或泄露。因此，我們不僅需要加強個人信息的保護意識，也需要完善相關的法律法規(guī)和技術手段，確保數據的安全性和隱私性。
第三，認識大數據讓我認識到了數據的智能化應用帶來的機遇和挑戰(zhàn)。大數據并不僅僅是海量的數據集合，更是實現智能決策和創(chuàng)新的基礎。通過大數據的分析和挖掘，我們可以發(fā)現新的商業(yè)機會和市場趨勢，推動創(chuàng)新和升級。然而，與之相應的是，我們也面臨著更大的挑戰(zhàn)，如數據治理、數據質量、數據分析等。因此，我們需要繼續(xù)學習和掌握新的技術和工具，以適應大數據時代的發(fā)展。
第四，認識大數據讓我意識到了數據共享和開放的重要性。大數據的力量并不僅僅體現在單一的機構或個人，而是通過數據的共享與開放，形成更大的價值網絡。只有在完善的數據共享和協作機制下，各方才能共同利用數據，促進跨界合作和創(chuàng)新。因此，政府、企業(yè)和個人應該共同努力，建立起互信互利的數據共享機制，為數據的開放和利用搭建堅實的橋梁。
最后，認識大數據讓我明白了自身發(fā)展的重要性。隨著大數據時代的來臨，對于從業(yè)者來說，掌握大數據技術和方法是必不可少的。因此，在認識大數據的過程中，我也意識到了自身的不足，并且加強了自身的學習和提升。不僅要學習數據分析、數據挖掘等相關的專業(yè)知識，還需要具備與他人合作和溝通的能力，以適應大數據時代的需求。
綜上所述，認識大數據是一個漸進的過程，他讓我對數據的重要性、數據隱私和安全、數據智能化應用的機遇和挑戰(zhàn)、數據共享和開放，以及自身發(fā)展等方面有了更深入的認識和理解。我相信，在不斷學習和探索的過程中，我會更好地應對大數據時代的挑戰(zhàn)，創(chuàng)造更多的價值。
財經大數據心得體會篇八
在大數據時代，數據已成為金融行業(yè)的核心競爭力，數據分析和挖掘已成為銀行、基金、保險等金融機構核心技術之一。為了更好地了解大數據在財經領域的應用，我選修了財經大數據課程。通過這門課程的學習，我收獲了很多的碰撞和靈感，下面我將從數據分析工具、金融市場數據分析、數據隱私保護、數據運維方面分享我的心得體會。
一、數據分析工具
學習財經大數據課之前，我對數據挖掘、數據分析的軟件工具只是聽說過，沒有接觸過。但在實際上的學習中，我們通過老師的講解和實際案例的操作中，認識了大數據相關的工具，比如Python、R等，不僅了解到了其所能解決的問題和適用情況，也在實際操作過程中，逐漸掌握了基本的數據分析工具，增強了數據分析的能力。
二、金融市場數據分析
通過學習財經大數據課程，我了解到金融數據分析是一個非常重要的方向，具有廣闊的應用前景，涉及到投資風險評估，資產定價，市場預測等。在學習中，我們學習了如何調用金融數據，如何對金融數據進行分析等等。通過學習BC、Momentum等指標，我學習到了如何通過技術分析來預測股市行情，提供了大量對于后續(xù)的實際操作的思路。
三、數據隱私保護
數據隱私保護一直是大數據行業(yè)中的一個瓶頸問題。面對如此龐大的數據，保證用戶的隱私問題顯得尤為重要。在學習財經大數據課程中，我們也學習了有關數據隱私保護知識，學習了如何保證數據的安全性，在數據分析和挖掘過程中加密等保護措施，為后續(xù)的工作打下了堅實的基礎。
四、數據運維
財經大數據體系很大，數據量很大，不僅要進行處理和管理，而且還要進行實時運維。學習財經大數據課程，我們也學到了有關數據的管理與運維。包括怎樣儲存數據，如何讓數據能夠更加高效地被利用，如何保證數據的準確性以及排除錯誤情況等等，這都是非?；A和重要的問題。對于一個初學者而言，可以如此全面完善地獲得這些知識，對后續(xù)的工作學習是非常有益的。
五、總結體會
對于我而言，財經大數據課程是一次非常好的學習機會。在課程中，我對大數據在財經領域的應用有了非常清晰明了的認識，并學到了協同軟件工具、金融數據分析、大數據安全性等技術應用。這些知識讓我加深了對于大數據的理解和認識，也為我未來在實際的工作中帶來了啟示和指引，讓我感到非常受益。同時，我也看到了大數據在其他行業(yè)的應用，感到大數據有著更加廣泛且深刻的應用，也決定在將來進一步深入了解并學習。
財經大數據心得體會篇九
近年來，隨著技術的進步和互聯網的發(fā)展，大數據已經成為了我們生活中不可或缺的一部分。大數據的應用已經滲透到了各行各業(yè)，給我們的生活帶來了巨大的變化。在與大數據打交道的過程中，我深深地感受到了大數據帶來的“信息之?！苯o我們帶來的便利和挑戰(zhàn)。在這個過程中，我逐漸形成了自己的大數據基礎心得體會。
首先，了解數據的重要性。數據是大數據的基礎，對于每一項工作來說都起到至關重要的作用。在與大數據的日常工作中，我深刻認識到了數據對于決策的重要性。通過對數據的分析和挖掘，可以為決策者提供有力的支持，幫助他們做出正確的判斷。因此，了解數據的重要性，懂得如何使用數據，對于我們在大數據中的工作起到了關鍵的作用。
其次，注重數據的質量和準確性。在與大數據打交道的過程中，我注意到了數據質量的重要性。數據的質量和準確性直接影響到數據的分析結果和決策的正確性。因此，我們在處理數據的過程中應該注重數據的質量和準確性，確保數據的完整性和準確性。只有數據質量和準確性達到一定的標準，我們才能夠準確地進行數據分析和挖掘。
第三，善于使用數據分析工具。在大數據處理的過程中，數據分析工具是我們的得力助手。通過善于使用數據分析工具，我們可以更快速、準確地處理大數據，并發(fā)現數據背后的規(guī)律和趨勢。因此，掌握和使用好數據分析工具是我們在大數據工作中需要具備的技能之一。通過不斷的學習和實踐，我漸漸熟練掌握了一些常見的數據分析工具，并能夠靈活運用它們處理大數據。
第四，與團隊合作，共同攻克難題。大數據處理往往需要多個人的共同努力才能完成，在與大數據的工作中，我深刻地認識到了團隊合作的重要性。與優(yōu)秀的團隊一起工作，可以匯集更多的智慧和資源，加快問題解決的速度。通過與團隊的合作，我們可以不斷地探索問題的本質，找出最佳的解決方案。因此，我積極主動地與團隊成員合作，共同攻克大數據處理中的各種難題。
最后，不斷學習和提升自己的能力。大數據的發(fā)展日新月異，新的技術和方法層出不窮。在與大數據的工作中，我意識到了不斷學習和提升自己的重要性。只有不斷學習和適應新的技術和方法，我們才能夠保持在大數據領域的競爭力。因此，我積極參加相關的培訓和學習，提升自己的專業(yè)知識和技能，不斷完善自己的能力。
總之，通過與大數據的日常工作，我深刻認識到了數據的重要性和質量的重要性。善于使用數據分析工具和與團隊合作，共同攻克難題，也是在大數據工作中需要具備的能力。不斷學習和提升自己的能力，也是在大數據工作中必不可少的一環(huán)。大數據給我們提供了更多的機會和挑戰(zhàn)，通過不斷總結經驗和提升能力，我們才能更好地適應和應對這個不斷發(fā)展的大數據時代。
財經大數據心得體會篇十
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。
財經大數據心得體會篇十一
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。
財經大數據心得體會篇十二
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統計學上的常規(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
財經大數據心得體會篇十三
隨著信息技術的快速發(fā)展，政府機構越來越多地利用大數據來管理和實施政策。政務大數據已經成為現代政府決策和執(zhí)行的重要工具。在我近期的實習經歷中，我有幸參與了一個政務大數據項目，從中獲得了很多寶貴的經驗和體會。在這篇文章中，我將分享我對政務大數據的認識和體會。
首先，政務大數據可以提高政府決策的準確性和效率。政府決策需要大量的數據來支持，這些數據來自各個部門和渠道。傳統的數據收集和整理方式非常耗時和復雜，往往導致決策者無法及時獲得足夠的信息來做出準確的判斷。而政務大數據則可以通過數十家部門和機構共享信息庫，實時地匯集和分析龐大的數據，為決策者提供準確的信息和快速的分析。這種高效的決策過程使得政府能夠更好地應對復雜的社會問題。
其次，政務大數據可以幫助政府提供更好的公共服務。政府部門需要通過大數據技術對公共服務進行規(guī)劃和優(yōu)化。通過分析大數據，政府可以了解公眾的需求和偏好，進而調整和改進服務的內容和方式。例如，在醫(yī)療保健領域，政府可以通過政務大數據了解人口的健康狀況和疾病發(fā)展趨勢，進而調整醫(yī)療資源的配置和醫(yī)療政策的制定，以提供更好的醫(yī)療服務。政務大數據的運用可以讓政府的公共服務更加貼近民眾需求，提高民眾的獲得感和滿意度。
此外，政務大數據也可以提高政府的監(jiān)督和治理能力。政府的權力需要社會監(jiān)督，以確保政府行使權力的合法性和公正性。政務大數據可以為公眾提供政府工作的透明度和監(jiān)督渠道。通過公開政府相關的大數據信息，公眾可以更好地了解政府的決策和執(zhí)行過程，監(jiān)督政府的行為。同時，政務大數據還可以幫助政府打擊腐敗和執(zhí)法不公，通過數據分析和比對，提高治理的公正和效率。
然而，政務大數據的運用也面臨一些挑戰(zhàn)和隱患。首先是數據安全和隱私問題。政務大數據涉及大量的個人隱私和敏感信息，在數據采集和存儲過程中需要確保數據的安全性和保密性。政府需要建立完善的數據安全措施和法律法規(guī)框架，保護公民的隱私權和信息安全。其次是數據質量和數學模型的問題。政務大數據分析的結果和決策的準確性很大程度上依賴于數據的質量和數學模型的正確性。政府需要投入足夠的資源和人才來確保數據的準確性和分析的科學性。
政務大數據是信息時代的必然產物，它為政府的決策和治理提供了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。通過有效地運用政務大數據，政府可以提高決策的準確性和效率，提供更好的公共服務，并增強社會的監(jiān)督和治理能力。然而，政務大數據的運用也需要解決數據安全、個人隱私和數據質量等問題。我相信，隨著技術的進一步發(fā)展和以人為本的原則的貫徹，政務大數據將為政府和公眾帶來更多的利益和成果。
財經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?？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。
財經大數據心得體會篇十五
遙感大數據是利用衛(wèi)星、飛機等遙感技術獲取的海量數據，在各個領域都起到了重要的作用。作為從業(yè)者，我有幸接觸到了遙感大數據，也有了一些心得體會。在這篇文章中，我將結合自己的實踐經驗，詳細介紹遙感大數據的概念和應用，并分享其中的挑戰(zhàn)與機遇。
一、遙感大數據的概念和應用
遙感大數據是指通過遙感技術獲取的大量的地球觀測數據。它是人類對地球進行全面觀測和監(jiān)測的重要途徑，能夠提供海量的信息和空間數據。在農業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、資源勘探等領域，遙感大數據都有著廣泛的應用。
在農業(yè)方面，遙感大數據可以通過獲取作物的生長情況和土壤濕度等信息，幫助農民合理調配農業(yè)生產資源，提高農作物產量。在環(huán)境監(jiān)測領域，遙感大數據能夠實時觀測大氣污染、水質污染等情況，及時預警并采取措施，保護環(huán)境健康。而在資源勘探方面，遙感大數據能夠檢測地下礦藏、水資源等，為資源開發(fā)提供科學依據。
二、遙感大數據的挑戰(zhàn)
盡管遙感大數據帶來了許多好處，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，遙感大數據的獲取成本較高。衛(wèi)星和飛機的運行成本、數據傳輸和存儲成本等都需要投入大量資金。其次，遙感大數據的處理和分析也需要專業(yè)人才和先進的技術手段。處理大量的遙感數據需要龐大的計算和存儲資源，人們需要掌握一定的遙感數據處理和分析技術。再次，遙感數據的精度和準確性需要不斷提高。由于遙感數據的獲取和處理都涉及到一定的誤差，需要不斷改進技術和算法，提高精度和準確性。
三、遙感大數據的應用機遇
盡管遙感大數據面臨一些挑戰(zhàn)，但也帶來了巨大的應用機遇。首先，遙感大數據的廣泛應用將推動相關產業(yè)的發(fā)展。如隨著農業(yè)遙感大數據的應用，農產品生產效率將得到提高，推動農業(yè)現代化。其次，遙感大數據的應用能夠幫助政府做好決策和規(guī)劃。通過遙感大數據觀測和分析，政府可以及時了解環(huán)境變化、資源分布等情況，制定相應政策和規(guī)劃。再次，遙感大數據的應用還能夠幫助人們更好地了解地球，推動環(huán)境保護和資源管理。
四、發(fā)展遙感大數據要注意的問題
在發(fā)展遙感大數據的過程中，我們還需要注意一些問題。首先，要加強數據共享和交流。遙感大數據在不同領域之間有很多共通之處，需要通過數據共享和交流來促進協作和共同進步。其次，要加強對遙感大數據的研究和創(chuàng)新。目前，遙感大數據的處理和分析技術還有很大的發(fā)展空間，需要不斷進行研究和改進，提高遙感大數據的應用價值。再次，要加強遙感大數據的安全保護。遙感大數據涉及到很多重要信息，需要加強對數據的安全保護，防止數據被非法獲取和利用。
五、個人的心得體會
作為一名從業(yè)者，我深切地感受到了遙感大數據的重要性和應用價值。通過遙感大數據，我們可以更好地了解地球，保護環(huán)境，利用資源，推動社會和經濟的可持續(xù)發(fā)展。但同時，遙感大數據的應用也仍然面臨一些挑戰(zhàn)，需要不斷努力和創(chuàng)新。作為從業(yè)者，我將繼續(xù)學習和研究，不斷提高自己的能力，為遙感大數據的應用做出更多的貢獻。
總之，遙感大數據是一項具有重要意義的技術和工作。通過遙感大數據的應用，我們能夠更好地了解和管理地球，推動各個領域的發(fā)展。同時，我們也要注意遙感大數據的挑戰(zhàn)和問題，加強數據共享、研究和安全保護，為遙感大數據的應用創(chuàng)造更好的環(huán)境。作為從業(yè)者，我們應積極學習和探索，為遙感大數據的發(fā)展和應用做出更多貢獻。只有不斷努力，遙感大數據才能真正發(fā)揮出它的重要作用。
財經大數據心得體會篇十六
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統計學上的常規(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(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(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(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。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(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。
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