實用大數據分享心得體會(匯總15篇)

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實用大數據分享心得體會(匯總15篇)
時間:2023-11-02 16:56:19     小編:雅蕊

總結能夠幫助我們發(fā)現自己的不足和進步之處。寫心得體會時,要注意內容的獨特性和獨創(chuàng)性,避免平鋪直敘和陳詞濫調。以下是小編為大家收集的心得體會范文,希望能給大家一些啟發(fā)和思考的方向。

大數據分享心得體會篇一

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(lián)網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低,因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流,同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。

接下來,維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中,所以無論需要翻譯什么,只要有聯(lián)系google詞庫就會出現翻譯,雖然有的時候的翻譯很無厘頭,但是大多數時候還是正確的,所以google的電腦翻譯的計劃的成功,表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯,但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的,所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高,因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。

之后,維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家,這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體,這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之,只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用,維克托建議將這一群人分為兩部分,一部分使用數據為商業(yè)部門服務,而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據,是否侵犯了個人隱私。

無論如何,大數據時代將會到來,不管我們接受還是不接受!

我覺得《大數據時代》這本書寫的很好,很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā),比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用,從而再將相關數據賣給各大網店。不過,事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說,小心你在網上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。

讀了《大數據時代》后,感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式,但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前,我的思想被強烈震撼,不禁戰(zhàn)栗起來。

“在小數據時代,我們會假象世界是怎樣運作的,然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?!薄半S著由假想時代到數據時代的過渡,我們也很可能認為我們不在需要理論了?!睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法,也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興,因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大,太權威,太基本了,我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點,畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。

近幾十年,我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立,要改變自己的傳統(tǒng),跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上,嘴巴上也必須跟上,否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”,那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”,跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。

當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后,我們可以把樣本變成全部,再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后,似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯,它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話,就讓我很擔心了!

《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系,而是相關關系”,“知道是什么就夠了,沒必要知道為什么”,而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立,應該只有一個結果,就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。

可我卻不能拭目以待,像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”,因為我身處其中。問題不解決,我就沒法思考和工作,自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。

其一:量子力學搞了一百多年,為了處理好混雜性問題,把質量和速度結合到能量上去了,為了調和量子力學與相對論的矛盾,又搞出一個量子場論,再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋,最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子,恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系,因為爸爸就是爸爸,兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性,放棄因果關系最后反而搞出時間機器,讓爸爸不再是爸爸,兒子不再是兒子了呢?其二:人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《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(lián)網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為,小數據時代也即是信息時代,是大數據時代的前提,大數據時代是升華和進化,本質是相輔相成,而并非相離互斥。

數據未來的故事。數據的發(fā)展,給我們帶來什么預期和啟示?銀行業(yè)天然有大數據的潛質??蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長,海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來,適應變革,適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務發(fā)展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力,基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此,建設“數據倉庫”,培養(yǎng)“數據思維”,養(yǎng)成“數據治理”,創(chuàng)造“數據融合”,實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代,從數據中攫取價值,笑看風云變換,穩(wěn)健贏取未來。

大數據分享心得體會篇二

近年來,隨著信息技術的迅猛發(fā)展和互聯(lián)網的普及應用,數據已經成為了當代社會最具價值的資源之一。隨之而來的是數據的大規(guī)模積累和傳播,數據分享也逐漸成為了社會發(fā)展的一個重要趨勢。在這個過程中,我也有了一些自己的體會和心得,我將通過以下幾個方面進行敘述。

首先,數據分享具有廣泛的應用價值。數據分享的最大意義在于可以讓各行各業(yè)的人們能夠共享和利用其中的知識和信息,從而提升工作效率和科學研究的質量。例如,在醫(yī)學領域,通過分享有關疾病、病例和藥物研發(fā)的相關數據,可以幫助醫(yī)生和研究人員更好地了解疾病的發(fā)病機制,推動新藥的研發(fā)。在教育領域,通過分享學生的學習數據,可以更好地分析學生的學習情況和困難,為教師提供個性化的教學指導。不僅如此,數據分享還可以推動科技創(chuàng)新和商業(yè)模式的革新,為社會帶來更多的發(fā)展機遇。

其次,數據分享需要注意保護隱私和安全。雖然數據分享有諸多好處,但也要注意保護個人的隱私和數據的安全。在進行數據分享時,應該確保數據經過有效的匿名化和脫敏處理,以防止個人身份和敏感信息的泄露。同時,也需要建立一套完善的數據管理和安全機制,保護數據的存儲、傳輸和使用過程中的安全性,防止數據被濫用、篡改或竊取。只有保護好數據的隱私和安全,才能保證數據分享的順利進行。

再次,數據分享需要加強合作和共贏的理念。數據分享不僅僅是單方面的信息傳遞,更需要建立起各方合作的機制和共贏的理念。只有通過各方協(xié)同努力,才能夠更好地進行數據的收集和整合,形成更全面、準確的數據資源。而在數據分享的過程中,也需要充分尊重各方的權益和利益,推動數據分享的公平與公正。同時,政府、企業(yè)、學術機構和個人應該共同制定相關的規(guī)范和標準,明確數據分享的目標和方式,建立良好的數據分享生態(tài)。

最后,數據分享需要培養(yǎng)數據意識和數據素養(yǎng)。在信息時代,擁有數據意識和數據素養(yǎng)已經成為人們的基本素質之一。數據意識是指人們對數據的價值和意義有所認知,能夠主動思考和運用數據進行問題解決和決策分析。而數據素養(yǎng)是指人們具備使用數據工具和技術進行數據分析和可視化的能力。只有具備了數據意識和數據素養(yǎng),才能更好地參與到數據分享和利用的過程中,實現數據的價值最大化。

數據分享是當代社會發(fā)展的一個重要趨勢,也是推動科技創(chuàng)新和社會進步的一種方式。通過數據分享,可以實現各領域之間的深度融合和共享,為經濟、社會和人民生活帶來更多的機遇和福祉。然而,在進行數據分享時,也要注意保護個人隱私和數據安全,加強各方的合作和共贏,培養(yǎng)人們的數據意識和數據素養(yǎng)。只有在保護隱私和安全、加強合作和共贏的基礎上,才能夠實現數據分享的目標,并為社會發(fā)展做出更大的貢獻。

大數據分享心得體會篇三

隨著信息技術的迅速發(fā)展,數據成為了企業(yè)和個人獲取和分享信息的重要途徑。數據的分享可以有效地促進知識和智慧的積累,為決策提供支持,并推動創(chuàng)新和發(fā)展。在探索數據分享的過程中,我深深感受到了數據分享的重要性和價值,并從中汲取了許多心得體會。

首先,數據分享能夠有效改善決策的質量。數據的分享能夠讓更多的人參與其中,擁有更全面的信息基礎,從而做出更加準確和客觀的決策。以往,決策往往是由少數權威決策者根據自身經驗和直覺作出的,容易受到主觀意識的影響,而數據分享則能夠將決策過程公開透明,讓更多人參與其中,減少主觀性的干擾。在我所在的公司中,我們建立了一個數據分享平臺,員工可以自由發(fā)布和分享數據,大家可以針對同一問題進行討論和分析,從而達成更加科學和合理的決策。這種方式有效地提高了決策的準確性和可靠性,也更加符合公司的整體利益。

其次,數據分享能夠促進創(chuàng)新和發(fā)展。數據分享的本質是信息溝通和共享。在一個開放的數據分享環(huán)境中,不同人群的經驗和思維碰撞可以激發(fā)出更多的創(chuàng)意和靈感。通過對不同數據的整合和分析,人們可以找到不同背景和領域之間的聯(lián)系和可能性,從而產生新的創(chuàng)新。我在一個創(chuàng)業(yè)項目中,經常與來自不同領域的合作伙伴進行數據分享和溝通。通過擴大信息的范圍和廣度,我們能夠更好地理解市場和用戶需求,找到更多的商機和發(fā)展方向。數據分享在這個過程中起到了至關重要的推動作用,無論是對現有項目的改進還是新項目的創(chuàng)新,都離不開數據分享的支持。

再次,數據分享有助于增強個人能力和競爭力。在信息時代,數據已經成為了一個強大的資源。只有掌握了足夠的數據,才能夠快速適應和應對各種變化和挑戰(zhàn)。通過數據分享,個人可以接觸到更多的信息和知識,從而擴展自己的視野和認知。我在學習的過程中,發(fā)現通過與他人的數據分享和討論,我能夠更深入地理解和運用所學知識,并且能夠將知識應用于實際問題的解決。在工作中,我也經常將自己的數據分享給其他團隊成員,不僅能夠幫助他們解決問題,還能夠更好地展示自己的能力和價值。數據分享讓我不斷地學習和成長,提升了自己的競爭力。

最后,數據分享需要依靠安全和隱私保護。在數據分享的過程中,保護個人隱私和敏感信息至關重要。在我參與的一個數據分享項目中,我們設置了嚴格的權限管理機制,確保只有授權人員可以訪問和使用數據。同時,我們也制定了嚴格的數據保護政策,保護個人隱私和數據安全。在數據分享中,企業(yè)和個人需要遵守相關法律法規(guī)和道德規(guī)范,保護數據的合法性和隱私權益,才能夠建立起一個可持續(xù)發(fā)展和受人尊重的數據分享環(huán)境。

綜上所述,數據分享對于個人和組織來說都具有重要的意義和價值。通過數據分享,能夠提高決策的質量,促進創(chuàng)新和發(fā)展,增強個人能力和競爭力。然而,數據分享也需要建立在安全和隱私保護之上,才能夠真正發(fā)揮其作用。我相信,在日后的工作和生活中,我會繼續(xù)努力推動數據分享的普及和應用,為個人和組織的發(fā)展做出更大的貢獻。

大數據分享心得體會篇四

隨著信息技術的飛速發(fā)展,大數據越來越成為一個熱門話題,以其海量、高速、多樣化和價值挖掘四個特點,吸引著越來越多的人關注。作為一個信息管理專業(yè)的學生,在學習了大數據相關課程并進行實際實踐之后,我對于大數據的感受愈加深刻,本文就是對大數據的一些心得總結。

第二段:大數據的價值

大數據的價值,不僅體現在了數據的存儲和處理能力上,更體現在了對于數據的價值提升和利用上。以商業(yè)為例,通過對于海量數據的分析,企業(yè)可以更好地了解市場的需求和趨勢,做到精確營銷,提高營收。在醫(yī)療、安防等領域,大數據的運用更是可以讓治療更加精準、安全,社會治安更有保障??傊?,大數據為各種行業(yè)的發(fā)展注入了新的生機和動力。

第三段:挑戰(zhàn)與機遇

但是,隨著大數據應用的深入,也帶來了諸多挑戰(zhàn)。首先是數據質量問題,由于日積月累的數據泛濫,其中也不乏數據噪音、數據缺失等不良信息,如何去除雜質提升數據質量成為重要問題。其次,數據安全也成為了一個讓人頭疼的問題,因為數據傳輸和存儲中的漏洞,容易被黑客攻擊,這也是大數據的一大風險。但是,與此同時,機遇與挑戰(zhàn)并存。對這些問題的解決,需要通過技術的革新和人才的培養(yǎng),正是大數據行業(yè)發(fā)展的良機,也為我們提供了更多的機會。

第四段:大數據技術

大數據技術是支撐大數據應用的重要基礎。在處理海量數據上,傳統(tǒng)的關系型數據庫已經無法滿足需求,而Hadoop、NoSQL、Spark等大數據技術的進入,大幅降低了海量數據的處理成本和時間,極大地提高了業(yè)務智能分析的能力,為大數據的廣泛應用提供了技術支持。但是,由于技術本身具有復雜性和高技術含量,因此需要不斷地探索、應用、完善,如此才能推動新技術的創(chuàng)新和發(fā)展。

第五段:未來展望

目前,大數據的應用逐漸趨于成熟,從數據收集、整理、處理到數據分析都得到了較好的落實,但是,這只是大數據發(fā)展的小小起步,未來大數據還將更廣泛地應用于各個領域。在大數據的推動下,人工智能、物聯(lián)網等新興技術也會迎來新的發(fā)展機遇。因此,我們需要不斷地學習和積累經驗,在專業(yè)性技能的基礎上增加創(chuàng)造性思維和創(chuàng)新意識,以適應大數據時代的發(fā)展。

總結:

大數據是一個浩瀚無比的世界,它帶來了巨大的價值和機遇,但也同時伴隨著種種挑戰(zhàn)和風險。在大數據時代,只有通過不斷學習、完善技能,才能適應和引領時代的變革,讓大數據為人類的生產和生活帶來更大的便利和奇跡。

大數據分享心得體會篇五

《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(tǒng)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(lián)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??蛻魯祿⒔灰讛祿?、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(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?!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(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。

有偏見”,跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。

當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后,我們可以把樣本變成全部,再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后,似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯,它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話,就讓我很擔心了!《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系,而是相關關系”,“知道是什么就夠了,沒必要知道為什么”,而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立,應該只有一個結果,就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。

可我卻不能拭目以待,像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”,因為我身處其中。問題不解決,我就沒法思考和工作,自然就沒法活了!

更何況還有兩個更可怕的事情。

其二: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。

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。

大數據分享心得體會篇六

大數據講座學習心得

大數據時代已經悄然到來,如何應對大數據時代帶來的挑戰(zhàn)與機遇,是我們當代大學生特別是我們計算機類專業(yè)的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代,對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念,并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。

在前幾年本世紀初的時候,世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展過后,我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視,打開電腦,甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等,你都可以接收到來自互聯(lián)網從世界各地上傳的各類信息:數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值,數據本身有潛在的價值,但價值比較分散;數據高速產生,需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集,其規(guī)?;驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。

現在,當數據的積累量足夠大的時候到來時,量變引起了質變?!按髷祿蓖ㄟ^對海量數據有針對性的分析,賦予了互聯(lián)網“智商”,這使得互聯(lián)網的作用,從簡單的數據交流和信息傳遞,上升到基于海量數據的分析,一句話“他開始思考了”。簡言之,大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析,并整理成為有用的資訊,幫助用戶完成決策。借助大數據企業(yè)的決策者可以迅速感知市場需求變化,從而促使他們作出對企業(yè)更有利的決策,使得這些企業(yè)擁有更強的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計算、物聯(lián)網之后it產業(yè)又一次顛覆性的技術變革,對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業(yè)社會時代,隨著新興技術的發(fā)展與互聯(lián)網底層技術的革新,數據正在呈指數級增長,所有數據的產生形式,都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢,我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流,在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進,才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地,才能把握發(fā)展的方向。

首先,“大數據”究竟是什么?它有什么用?這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問,而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了?!按髷祿钡摹按蟆辈粌H是單單純純指數量上的“大”,而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義,是體現在數據信息是海量信息,且在動態(tài)變化和不斷增長之上。同時“大數據”在:速度(velocity)、多樣性(variety)、價值密度(value)、體量(volume)這四方面(4v)都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據,其是一種泛化的數據描述形式,有別于以往對于數據信息的表達,大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規(guī)模超過tb級的數據信息等。

一、學習總結

1. 大數據的定義

采用某些技術,從技術中獲得洞察力,也就是bi或者分析,通過分析和優(yōu)化實現

對企業(yè)未來運營的預測。

二、心得體會

在如此快速的到來的大數據革命時代,我們還有很多知識需要學習,許多思維需要轉變,許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中,也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據,需要考慮有多少數字化的數據,又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途?在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子,也許可以利用外部的數據,通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力,順勢,合作共贏。

一、什么是大數據?

百度百科中是這么解釋的:大數據(big data),指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。

大數據在幾年特別火爆,不知道是不是以前沒關注的原因,從各種渠道了解了大數據以后,就決定開始學習了。

二、開始學習之旅

在科多大數據學習這段時間,覺得時間過的很快,講課的老師,是國家大數據標準制定專家組成員,也是一家企業(yè)的大數據架構師,老師上課忒耐心,上課方式也很好,經常給我們講一些項目中的感受和經驗,果然面對面上課效果好!

如果有問題,老師會一直講到你懂,這點必須贊。上課時間有限,我在休息時間也利用他們的仿真實操系統(tǒng)不斷的練習,剛開始確實有些迷糊,覺得很難學,到后來慢慢就入門了,學習起來就容易多了,堅持練習,最重要的就是堅持。

大數據分享心得體會篇七

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(xié)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。

大數據分享心得體會篇八

讀了《大數據時代》后,感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式,但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前,我的思想被強烈震撼,不禁戰(zhàn)栗起來。

“在小數據時代,我們會假象世界是怎樣運作的,然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?!薄半S著由假想時代到數據時代的過渡,我們也很可能認為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統(tǒng)計學的理論和方法,也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興,因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大,太權威,太基本了,我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點,畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。

近幾十年,我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立,要改變自己的傳統(tǒng),跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上,嘴巴上也必須跟上,否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”,那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”,跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。

當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后,我們可以把樣本變成全部,再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后,似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯,它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話,就讓我很擔心了!

《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系,而是相關關系”,“知道是什么就夠了,沒必要知道為什么”,而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立,應該只有一個結果,就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。

可我卻不能拭目以待,像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”,因為我身處其中。問題不解決,我就沒法思考和工作,自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。

其一:量子力學搞了一百多年,為了處理好混雜性問題,把質量和速度結合到能量上去了,為了調和量子力學與相對論的矛盾,又搞出一個量子場論,再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋,最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子,恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系,因為爸爸就是爸爸,兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性,放棄因果關系最后反而搞出時間機器,讓爸爸不再是爸爸,兒子不再是兒子了呢?其二:人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?!洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果,那我還不如現在就趁早跳樓。

還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢,也許上面一大篇都是在胡說八道,所謂的擔心根本不存在。但問題出現了,還是解決的好,不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。

所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議:把這本書繼續(xù)寫下去,至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。

大數據的心得體會篇4

大數據分享心得體會篇九

近年來,隨著科技的迅速發(fā)展和互聯(lián)網的普及,大數據已經逐漸成為企業(yè)決策和市場營銷的利器。在這個信息爆炸的時代,大數據的應用給企業(yè)帶來了巨大的商機和競爭優(yōu)勢。然而,如何正確運用和分析大數據成為了當前企業(yè)面臨的難題。在我從事市場營銷工作的過程中,我慢慢積累了一些關于大數據營銷的心得體會。

第二段:數據收集與分析

在大數據時代,數據的收集和分析是非常重要的環(huán)節(jié)。對于企業(yè)來說,了解消費者的購買行為和偏好是制定營銷策略的基礎。通過互聯(lián)網和移動設備等信息渠道的廣泛應用,企業(yè)可以獲得大量的數據資源。在數據收集方面,企業(yè)需要通過合法的途徑獲得用戶的授權,并且保護用戶的隱私安全。對于數據分析,企業(yè)需要依靠先進的數據分析工具和技術,將龐大的數據量轉化為有意義的商業(yè)價值,并深度挖掘數據背后的關聯(lián)關系和消費者行為特點。

第三段:個性化營銷

大數據時代的一個重要特點是個性化營銷的實施。通過大數據分析,企業(yè)可以準確了解消費者的需求和興趣,從而為其提供更加個性化的產品和服務。個性化營銷不僅可以提高消費者的購買滿意度,還可以增加企業(yè)的用戶粘性和忠誠度。例如,在電商平臺,通過分析用戶的瀏覽和購買記錄,企業(yè)可以為用戶推薦感興趣的商品,提高用戶的購買轉化率。個性化營銷的實施需要企業(yè)具備良好的數據分析能力和精準的營銷策略。

第四段:精準投放與實時監(jiān)控

大數據營銷的另一個重要優(yōu)勢是精準投放和實時監(jiān)控。通過大數據分析,企業(yè)可以更加精確地確定目標受眾和投放渠道,避免資源的浪費和效果的缺失。同時,企業(yè)可以依靠實時數據監(jiān)控市場反饋,及時調整營銷策略和方案,提高市場反應的速度和精度。例如,在線廣告投放中,企業(yè)可以根據用戶的興趣和行為特點進行定向廣告投放,提高廣告的點擊和轉化率。精準投放和實時監(jiān)控可以幫助企業(yè)更好地運用有限的資源,取得更好的市場效果。

第五段:隱私保護與道德問題

大數據營銷的廣泛應用也伴隨著隱私保護和道德問題的關注。企業(yè)在收集和利用大數據的同時,需要遵守相關法律法規(guī)和行業(yè)準則,保護用戶的隱私權益。同時,企業(yè)也需要審慎操作和使用大數據,避免濫用和泄露用戶的個人信息。在大數據營銷實施的過程中,企業(yè)需要時刻關注道德和社會責任,堅持合法、透明和公平的原則,維護消費者利益和行業(yè)形象。

結尾段

總之,大數據營銷是當下企業(yè)必須面對的挑戰(zhàn)和機遇。對于市場營銷人員來說,正確運用和分析大數據是提升競爭力和效率的重要手段。我深刻體會到,在大數據時代,通過科學合理地利用大數據,企業(yè)可以更加深入地了解消費者需求,提供更好的產品和服務,從而取得競爭優(yōu)勢。然而,在推動大數據營銷的同時,也需要關注隱私保護和道德責任,切實維護消費者的權益。只有在科技與道德的雙輪驅動下,大數據營銷才能為企業(yè)帶來長久的商業(yè)價值和社會效益。

大數據分享心得體會篇十

“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出,可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候,瞬間引起了轟動。隨即,各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面,在搜索框中搜索“大數據”三個字,就會出現好多本有關“大數據”的書籍??墒?,有一個很有趣的現象就是:幾乎所有的平臺上,出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去,這本書推薦欄里的第一句話就是:迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時,為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高,評價最好。

我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書,整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的,整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講,閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華,只是很想知道對于這么一個很直白的名詞,作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚,可就是這種“愚蠢”的好奇心,讓我更透徹的看到書中的精華。

在看《大數據時代》這本書之前,我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感,除了觀點碰撞之外,我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書,已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!

大數據時代的入門書

看完這本書,我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念,同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處,影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分,后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書,是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大,并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變:1、大數據利用所有的數據,而不再僅僅依靠一小部分數據,不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多,不再熱衷于追求精確性,也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系,而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。

既然一直都在強調大數據對我們的意義,總要有具體體現。整本書中,我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現:新品發(fā)布的時候,舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出,舊產品就會便宜,從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的,而且如果不用數據來證明,直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變,往往就會引起整個社會的大變動。

大數據這個概念的出現,讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上,數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯(lián)網技術的發(fā)展,越來越多的公司都能收集到大量的數據,這些數據也會越來越公開。可是在這些公司中,不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司,一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司,另一種就是擁有超前思維,懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內,我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維,懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的??墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后,所有人都知曉了大數據的意義,所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時,隨著科技的進步,掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來,整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候,大數據的公開性也就越來越小。

在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后,作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處,同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪,這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會,大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下,我想到那時候,別說我們每個人的隱私已經沒有的了,嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中,自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時,由于數據是永久保存,大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷,所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有,從現在各種大數據預測的結果來看,很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征,這也是書中自相矛盾的地方。

對于一個新事物,如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣,這已經算是一本不錯的入門書了。

大數據時代的心靈雞湯

從小到大,雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了,喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了,看點心靈雞湯可以鼓舞人心??墒墙鼛啄?,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(lián)網技術的新事物,即使向讀者講技術,也沒有幾個人看得懂,可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題,大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時,在本書中文譯作者寫的序里,強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論,結果,看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。

之所以我稱之為“心靈雞湯”,還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用,事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。

大數據的“傳銷手冊”

看到這個標題,大家可能會覺得我夸大其詞,受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達,我只想說兩點:1、此說法僅代表我個人觀點,是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。

我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的,也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物,最好的“洗腦”方式就是重復?!洞髷祿r代》這本書就是運用這種方式,前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念,作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者,可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的,所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。

大數據時代是未來的趨勢,這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活,改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界,它都沒有錯,因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候,人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。

大數據的心得體會篇3

大數據分享心得體會篇十一

隨著云計算和物聯(lián)網的日漸普及,大數據逐漸成為各行各業(yè)的核心資源。然而,海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析,以便提高數據質量和精度。由此,數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環(huán)節(jié)。在這篇文章中,我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會,希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰(zhàn)。

第二段:數據預處理的重要性

作為數據挖掘的第一步,預處理的作用不能被忽視。一方面,在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確,需要通過數據預處理來清理和過濾;另一方面,數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式,將原始數據轉化為更符合建模需求的格式,從而提高建模的精度和效率。

第三段:常用的數據預處理方法

數據預處理的方法有很多,要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中,用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中,數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等;數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等;而離散化則可以將連續(xù)值離散化為有限個數的區(qū)間值,方便后續(xù)分類和聚類等操作。

第四段:實踐中的應用

雖然看起來理論很簡單,但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如,有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外,在實際數據處理中,還需要經常性地檢查和驗證處理結果,確保數據質量達到預期。

第五段:總結

綜上所述,數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步,它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中,我們需要結合具體業(yè)務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法,同時也需要不斷總結經驗,提高處理效率和精度??傊瑪祿A處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序,只有通過正確的方式和方法,才能獲得可靠和準確的數據信息。

大數據分享心得體會篇十二

Hadoop作為大數據領域中的重要工具,其開源的特性和高效的數據處理能力越來越得到廣泛的應用。在實際應用中,我們對Hadoop的使用也逐步深入,從中汲取了許多經驗和教訓。在此,我會從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面分享一下我的心得體會。

一、搭建Hadoop集群

搭建Hadoop集群是整個數據處理的第一步,也是最為關鍵的一步。在這一過程中,我們需要考慮到硬件選擇、網絡環(huán)境、安全管理等方面。過程中的任何一個小錯誤都可能會導致整個集群的崩潰?;谶@些考慮,我們需要進行詳細的規(guī)劃和準備,進行逐步的測試和驗證,確保能夠成功地搭建起集群。

二、數據清洗

Hadoop的數據處理能力是其最大的亮點,但在實際應用中,數據的質量也是決定分析結果的關鍵因素。在進行數據處理之前,我們需要對數據進行初步的清洗和預處理。這包括在數據中發(fā)現問題和錯誤,并將其糾正,以及對數據中的異常值進行排除。通過對數據的清洗和預處理,我們可以提高數據的質量,確保更加準確的分析結果。

三、分析處理

Hadoop的大數據處理能力在這一階段得到了最大的展示。在進行分析處理時,我們首先需要確定分析目標,并對數據進行針對性的處理。數據處理的方式包括數據切分、聚合、過濾等。我們還可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具進行分析計算。在處理過程中,我們還需要注意對數據的去重、篩選、轉換等方面,從而得到更為準確的結果。

四、性能優(yōu)化

在使用Hadoop進行數據處理的過程中,內存的使用是其中重要的方面。我們需要在數據處理時對內存使用進行優(yōu)化,提高算法的效率。在數據讀寫和網絡傳輸等方面,我們也需要盡可能地提高其效率,來增強Hadoop的處理能力。這一方面需要的是合理的調度策略、良好的算法實現、有效的系統(tǒng)測試等方面的支持。

五、可視化展示

通過對數據的處理和分析,我們需要對獲得的結果進行展示。在這一方面,我們可以使用Hadoop提供的一系列Web界面進行展示,同時還可以利用一些可視化工具將數據進行圖像化處理。通過這些方式,我們可以更加直觀地觀察到數據分析的結果,從而更好地應用到實際業(yè)務場景中。

總之,Hadoop的應用已逐漸地從科技領域異軍突起,成為處于大數據領域變革前沿的重要工具。在實際應用中,我從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面體會到了很多經驗和教訓,不斷地挑戰(zhàn)和改進我們的技術與思路,才能更好地推動Hadoop的應用發(fā)展。

大數據分享心得體會篇十三

這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用,以及它對現代商業(yè)運作的影響。

《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既,從現象入手,繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測,并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。

《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月,相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%,這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%,這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例,維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候,通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物,因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低,因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流,同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。

接下來,維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中,所以無論需要翻譯什么,只要有聯(lián)系google詞庫就會出現翻譯,雖然有的時候的翻譯很無厘頭,但是大多數時候還是正確的,所以google的電腦翻譯的計劃的成功,表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯,但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的,所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高,因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。

之后,維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家,這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體,這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之,只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用,維克托建議將這一群人分為兩部分,一部分使用數據為商業(yè)部門服務,而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據,是否侵犯了個人隱私。

無論如何,大數據時代將會到來,不管我們接受還是不接受!

我覺得《大數據時代》這本書寫的很好,很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā),比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用,從而再將相關數據賣給各大網店。不過,事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說,小心你在網上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。

大數據的心得體會篇2

大數據分享心得體會篇十四

近年來,隨著信息技術的迅猛發(fā)展,大數據已逐漸成為人們生活中的一個熱門話題。而《大數據》這本書,作為一部關于大數據的權威著作,讓我對大數據有了更深入的認識與理解。通過閱讀這本書,我不僅對大數據的概念有了一定的了解,更發(fā)現了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn),并對個人隱私保護等問題產生了思考。

首先,本書對大數據的概念進行了詳盡的闡述。大數據并不只是指數量龐大的數據,更重要的是指利用這些數據進行分析、挖掘和應用的過程。這本書通過實際案例和統(tǒng)計數據,將數據的價值和潛力展示給讀者。它告訴我們,大數據的處理能力和分析能力將會顯著地提升人類社會的效率和智能化水平。

其次,本書探討了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)。在商業(yè)領域,大數據的應用已經為企業(yè)帶來了更多的商機和競爭優(yōu)勢。通過分析消費者的購買記錄、興趣愛好以及社交媒體的內容,企業(yè)能夠更準確地把握用戶的需求,為用戶提供個性化的服務。然而,由于大數據的處理涉及到海量的數據、復雜的算法以及龐大的計算能力,公司需要具備相關技能和資源才能有效地利用大數據。在政府領域,大數據也能夠幫助政府提供更高效的公共服務,更好地理解民眾的需求。然而,大數據的應用也引發(fā)了隱私保護和數據安全等問題,需要政府制定相關法律法規(guī)來保護個人隱私和數據安全。

再次,本書對大數據對個人隱私保護的問題進行了探討。隨著大數據的發(fā)展,人們的個人信息被不斷收集、分析和應用,我們的隱私已經受到了嚴重的侵犯。而大數據的應用具有隱私泄露的潛在風險,人們需要保護自己的個人隱私。為了解決這一問題,政府和企業(yè)需要共同努力,加強信息安全和隱私保護的技術手段。同時,人們也應該提高自己的信息安全意識,合理使用網絡和社交媒體,避免個人信息的泄露。

最后,本書還介紹了大數據對社會的影響。大數據的廣泛應用,改變了人們的生活方式和工作方式。我們的社會變得更加數字化、智能化。例如,在醫(yī)療領域,大數據的應用使得醫(yī)生可以更準確地進行病情診斷和治療方案選擇。在城市規(guī)劃方面,大數據的應用使城市更加智能化,提高了公共交通的運營效率和人們的生活質量。然而,大數據的應用也帶來了一些問題,如信息不對稱和社會不平等等。對于這些問題,我們需要進一步研究和探索,以找到解決之道。

綜上所述,《大數據》這本書給我留下了深刻的印象。通過閱讀這本書,我對大數據有了更深入的認識與理解,了解到了大數據的概念、應用與挑戰(zhàn),并開始思考大數據對于個人隱私保護和社會的影響。我相信,隨著大數據技術的不斷發(fā)展,大數據將進一步改變我們的生活和工作方式,為我們帶來更多的便利和創(chuàng)新。我們需要不斷學習和探索,以適應這個數字化時代的要求。

大數據分享心得體會篇十五

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(xié)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。

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