心得體會是我們在生活中不斷成長和進步的過程中所獲得的寶貴財富。心得體會可以幫助我們更好地認識自己，通過總結和反思，我們可以更清楚地了解自己的優點和不足，找到自己的定位和方向。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。

大數據課設的心得體會與感悟篇一

隨著互聯網的普及和信息技術的發展，大數據監督逐漸成為一種重要的手段和方法，用于提升監管效能和保障社會穩定。作為一個參與大數據監督工作的人員，我在工作中不斷總結經驗，積累了一些心得體會。以下將從數據采集、分析、應用等方面，為大家分享我的心得。

首先，數據采集是大數據監督的基礎。在數據采集環節，我們需要對監督目標進行明確定義，并結合實際需求制定有效的采集方案。例如，在金融行業，我們可以通過高頻數據采集交易信息、用戶操作行為等，以監測市場風險和防范金融詐騙等問題。而在環境保護領域，我們可以通過傳感器、遙感數據等手段獲取大氣、水質等環境信息，用于監測和預警環境問題。同時，在數據采集過程中，保障數據的真實、完整、準確也是至關重要的。因此，我們需要建立數據采集規范，合理設置數據采集點，以確保數據的質量和可用性。

其次，數據分析是大數據監督的核心。在數據分析環節，我們需要運用數據挖掘、機器學習等技術手段，對采集到的海量數據進行處理和分析，以發現其中的規律和趨勢。例如，在公安領域，我們可以通過分析人員流動軌跡、交通狀況等數據，提升犯罪預警和治安管理水平。在醫療領域，我們可以通過分析病例數據、基因序列等信息，為疾病預防和治療提供科學依據。數據分析的有效性也需要依賴于合理的模型建設和算法選擇。因此，在數據分析過程中，我們要不斷學習和研究最新的技術和方法，以不斷提升數據分析的能力和水平。

然后，數據應用是大數據監督的關鍵。在數據應用環節，我們需要將分析得到的結果轉化為實際的應用場景和行動計劃。例如，在交通運輸領域，我們可以根據交通數據分析結果，調整道路規劃、交通信號燈等，優化交通流動，提高交通效率。在企業管理中，我們可以通過銷售數據分析，調整市場策略和產品定位，提升競爭力。數據應用的效果還需要不斷的監測和評估，以便及時調整和優化。因此，在數據應用過程中，我們要注重團隊合作，將數據應用與實際操作緊密結合起來，充分發揮數據的作用。

最后，數據保護是大數據監督的重要保障。在數據采集、分析和應用過程中，我們可能會接觸到大量的個人隱私信息和敏感商業數據。因此，我們要加強對數據的保護和隱私權的尊重。首先，我們要建立健全的數據安全管理制度，規范數據采集、存儲和傳輸的流程，并加密存儲敏感信息。其次，我們要加強員工的安全意識培訓，提高數據安全風險防范水平。再次，我們要積極與相關政府機構和企業合作，共同推進數據保護的法律法規制定和執行。只有保護好數據，才能更好的發揮大數據監督的作用，推動社會的進步和發展。

總而言之，大數據監督是一項復雜而重要的工作，涉及到數據采集、分析、應用和保護等多個環節。在實際工作中，我深刻認識到數據的重要性和潛力，也體會到數據帶來的挑戰和困難。但只要不斷學習和創新，加強團隊合作，充分發揮數據的作用，我們就能夠更好地推動大數據監督工作，為社會的穩定和發展做出貢獻。

大數據課設的心得體會與感悟篇二

近年來，隨著科技的迅速發展和互聯網的普及，大數據已經逐漸成為企業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帶來了巨大的商機和競爭優勢。然而，如何正確運用和分析大數據成為了當前企業面臨的難題。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節。對于企業來說，了解消費者的購買行為和偏好是制定營銷策略的基礎。通過互聯網和移動設備等信息渠道的廣泛應用，企業可以獲得大量的數據資源。在數據收集方面，企業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價值，并深度挖掘數據背后的關聯關系和消費者行為特點。

第三段：個性化營銷

大數據時代的一個重要特點是個性化營銷的實施。通過大數據分析，企業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：精準投放與實時監控

大數據營銷的另一個重要優勢是精準投放和實時監控。通過大數據分析，企業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，企業可以依靠實時數據監控市場反饋，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。精準投放和實時監控可以幫助企業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。企業在收集和利用大數據的同時，需要遵守相關法律法規和行業準則，保護用戶的隱私權益。同時，企業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形象。

結尾段

總之，大數據營銷是當下企業必須面對的挑戰和機遇。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帶來長久的商業價值和社會效益。

大數據課設的心得體會與感悟篇三

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。

大數據課設的心得體會與感悟篇四

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。

本書從思維、商業、管理三個方面闡述了在大數據時代在下的變革，這些變革涉及到我們生活的方方面面，幾乎其影響程度可以與兩次工業革命相媲美。作者在第一部分提出了三個比較令人震驚的觀點，也就是大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變，這三個轉變將改變我們的理解和組建社會的方法。并且作者將生活，工作思維的大變革和這幾個方面緊緊聯系在一起。

第三個改變是不是因果關系而是相關關系，在大數據時代，我們更需要了解一個東西是什么，而不是為什么，要找到關聯無，通過一個良好的關聯物的相關關系可以幫助我們捕捉預測未來。

這三個方面是大數據時代所給我們帶來的思維上的改變，所謂思路決定出路，思路有了創新，有了拓展，相應的社會也就會有很大的變化。緊接著第二部分作者從萬事萬物數據化和數據交叉復用的巨大價值兩個方面，講述驅動大數據戰車在材質和智力方面向前滾動的最根本動力。第三部分則是闡述了大數據時代下的弊端以及在管理上的措施。個人認為本書的精髓部分是第一部分，第一部分的三個觀點涉及的面很廣，包括統計學、邏輯學、哲學等。后兩個部分都是以第一部分這三個觀點為基礎展開闡述的。

這本書給我感觸最深的.就是這三個轉變，或者說是三個觀點，可以說是哲學上說的世界觀，因為世界觀決定方法論，所以這三個觀點對傳統看法的顛覆，就會導致各種變革的發生。

首先是第一個，作者認為在抽樣研究時期，由于研究條件的欠缺，只能以少量的數據獲取最大的信息，而在大數據時代，我們可以獲得海量的數據，抽樣自然就失去它的意義了。放棄了隨機分析法這種捷徑，采用所有的數據。作者用大數據與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數據而非樣本的意義，列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數據的重要性。

這個觀點足以引起統計學乃至社會文明的變革，因為統計抽樣和幾何學定理、萬有引力一樣被看做文明得以建立牢固的基石。我對這個觀點還是比較認同的，如果真能收集到整體的數據而且分析數據的工具也足夠先進，自然是全體數據研究得出的結果更令人信服。但是這個觀點也過于絕對，就算是在大數據時代要想收集到全體數據還是不太可能實現的，因為收集全體數據要付出的代價有時會很大。比如說，你要檢測食品中致癌物質是否超標，你不可能每一件食品你都檢測一遍吧。

第二，要效率不要絕對的精確。作者說，執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物，只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法被利用。作者是基于數據不可能百分之百正確的考慮而做出這樣的判斷的，如果采用小數據一個數據的錯誤就會導致結果的誤差很大，但是如果數據足夠多、數據足夠雜那得出的結果就越靠近正確答案。大數據時代要求我們重新審視精確性的優劣，甚至還說到大數據不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實現精確性。谷歌翻譯的成功很好地證明了這一點，谷歌的翻譯系統不像candide那樣精確地翻譯每一句話，它谷歌翻譯之所以優于ibm的candide系統并不是因為它擁有更好的算法機制，和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數據，并且接受了有錯誤的數據。

而在閱讀這本書時，發現這本書中爭議最大的一個觀點，不僅是讀者，就算是本書的譯者也在序言中明確地說到他不認同“相關關系比因果關系更重要”的觀點。作者覺得相關關系對于預測一些事情已經足夠了，不用花大力氣去研究他們的因果關系。作者用林登的亞馬遜推薦系統的成功，證實了大數據在分析相關性方面的優勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數據信息的代表，從啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關蛋撻和颶風天氣的案例，都說明了掌握了相關關系對于他們策略的幫助。

一句話，知道是什么就夠了，不用知道為什么。很明顯作者所舉的例子都是屬于商業領域的，但是對于其他領域來說這個觀點就值得商榷了。比如說，在科學研究領域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件發生的原理。用文中的一個例子說明，喬布斯測出整個基因圖譜來治療癌癥，但是你治療癌癥你必須知道癌癥發病的原理，知道哪一段基因導致了這種疾病，不可能只是說收集各種數據，然后利用其相關性來判斷哪里出現了問題。

過度依賴所帶來的后果。也用《少數派的報告》這部電影來說明如果癡迷于數據會導致我們將生活在一個沒有獨立選擇和自由意志的社會，如果一切變為現實，我們將被禁錮在大數據的可能性之中。所以書中提出了幾種解決方法，一種是使用數據時征詢數據所有個人的知曉和授權。第二個技術途徑就是匿名化。毫無疑問，大數據將會給社會管理帶來巨大的變革。

在這個信息爆炸的時代，大數據給人類社會的方方面面帶來了巨大的變革，這是社會發展的潮流，不可逆轉，我們只有順應這種潮流，把握住大數據時代變革的思想，才能在時代潮流中成為佼佼者，在思維上思路上略高一籌，才能在行動中占得先機！

大數據課設的心得體會與感悟篇五

第一段：引入大數據金融的意義和背景（200字）

近年來，隨著互聯網技術和數字化轉型的快速發展，大數據逐漸成為了金融行業中的熱門話題。大數據的應用為金融機構帶來了全新的理念和工具，極大地改變了金融業務的運作方式。而在實踐中，我們發現大數據可以用于風控評估、市場推廣、信用評估等方面。相較于傳統手段，大數據的優勢明顯，使得金融機構能夠更好地把握市場趨勢，提供個性化的產品與服務。

第二段：大數據金融在風險控制中的應用（300字）

大數據在金融行業中的應用可以幫助機構更準確地進行風險控制。通過對大量的數據進行分析，金融機構能夠發現和剖析各種風險因素，并采取相應措施進行干預。例如，通過監測和分析用戶的消費行為、信用記錄以及社交網絡信息，金融機構可以辨別出潛在的欺詐行為和信用評估風險，并采取相應措施來降低風險。大數據的應用能夠提高風險控制的精確度和效率。

第三段：大數據金融在市場推廣中的應用（300字）

大數據金融在市場推廣中扮演著重要的角色。通過收集和分析大量的消費者數據，金融機構能夠了解消費者的喜好、購買行為和需求，為其提供個性化的產品和服務。通過精準的市場定位和準確的目標人群，金融機構能夠更好地進行精準營銷，提高客戶的購買率和忠誠度。大數據的應用使得市場推廣更加精準和高效，提高了金融機構的市場競爭力。

第四段：大數據金融在信用評估中的應用（300字）

大數據金融在信用評估方面的應用也是非常廣泛的。通過收集和分析用戶的財務數據、社交網絡數據和消費行為數據，金融機構可以更好地評估借款人的信用狀況。利用大數據算法，金融機構可以根據用戶的數據畫像，對其進行信用評估并給出相應的信用額度和利率。大數據的應用使得傳統的信用評估方式變得更加客觀和精確，減少了以往依賴主觀判斷帶來的風險。

第五段：結論（200字）

大數據金融的應用正在深刻改變金融行業的運作方式。通過大數據的收集、分析和運用，金融機構可以更準確地進行風險控制、市場推廣和信用評估。然而，大數據的運用也面臨著一些挑戰，比如數據隱私和安全問題，以及數據質量和分析能力的局限性。因此，金融機構需要在大數據金融的應用中注重數據的合規性和安全性，并不斷提升自身的數據分析能力，以更好地把握大數據金融的機遇和挑戰。

大數據課設的心得體會與感悟篇六

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(big data)，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。

大數據課設的心得體會與感悟篇七

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

心得體會

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。

大數據課設的心得體會與感悟篇八

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。

大數據課設的心得體會與感悟篇九

隨著互聯網的快速發展和智能設備的普及，大數據已經成為了當今社會的熱點話題。網絡大數據作為信息時代的產物，被廣泛應用在各個領域中，為人們的生活帶來了巨大的改變。在與網絡大數據打交道的過程中，我逐漸領悟到了一些心得體會。

首先，我意識到網絡大數據在決策過程中的重要性。傳統的決策方式往往基于有限的信息和直覺，而網絡大數據能夠提供大量的實時信息和準確的數據分析，幫助決策者做出更加科學和有效的決策。例如，在企業運營中，通過對消費者行為數據的分析，企業可以了解到消費者的需求和偏好，從而調整產品和服務，提高市場競爭力。而政府在制定政策和規劃城市發展時，也可以利用大數據來預測未來趨勢和問題，從而更好地規劃和管理。

其次，我發現網絡大數據能夠提供更個性化和精準的服務。在以前，人們往往需要花費大量的時間和精力去搜索和篩選信息，以找到符合自己需求的內容。然而，有了網絡大數據的支持，人們只需要提供一些關鍵詞或者設置一些偏好，就可以獲取到符合自己需求的推薦內容。這不僅大大節省了時間和精力，還能夠提供更加貼近個人興趣和需求的服務。比如，在購物網站上，根據用戶的購買歷史和興趣偏好，系統能夠推薦給用戶最適合的商品，提供更好的購物體驗。

此外，我認識到網絡大數據對于科學研究和創新的重要作用。大數據的產生和應用，為科學研究提供了更廣闊的視野和更多的機會。科學家們可以通過對大數據的分析，發現新的規律和趨勢，揭示問題的本質和原因，為創新提供更有力的支持。比如，在醫療領域，通過對海量的病歷和醫療數據進行挖掘和分析，可以為疾病的診斷和治療提供更準確和個性化的方案，改善醫療效果。

最后，我意識到網絡大數據的應用需要更強的隱私保護和倫理意識。盡管網絡大數據的應用給人們的生活帶來了便利和成效，但也帶來了一些隱患和風險。在大數據分析的過程中，個人的隱私往往會被泄露和濫用，這對于個人權益和社會穩定都構成了威脅。因此，我們應該在大數據應用中加強隱私保護和數據安全，制定相關的政策和法規，確保數據的合法獲取和合理使用。同時，我們也應該提高倫理意識，切勿為了追求利益和便利而濫用大數據，避免給社會帶來不好的影響。

總之，網絡大數據是當今社會的熱點話題，它的應用給人們的生活帶來了巨大的改變。在與網絡大數據打交道的過程中，我逐漸領悟到了它在決策、個性化服務、科學研究和創新等方面的重要性。然而，在運用大數據的同時，我們也需要加強隱私保護和倫理意識，以確保大數據的合法和合理應用。只有這樣，網絡大數據才能為人們的生活帶來更多的便利和成效。

大數據課設的心得體會與感悟篇十

第一段：引入藝術大數據的概念和重要性（大約200字）

在當今數字化時代，藝術界也開始逐漸采用大數據技術來解析和分析藝術作品。藝術大數據，就是通過收集和分析大量藝術作品的相關數據，來發現隱藏在中的規律和趨勢。藝術大數據具有豐富的、全面的、多維度的信息，可以幫助藝術家、策展人、學者等各個角色更好地了解藝術作品和藝術發展的趨勢。藝術大數據已成為藝術界一個重要的研究工具，對于推動藝術發展、改善藝術生態有著重要的意義。

第二段：藝術大數據的價值與影響（大約300字）

藝術大數據分析可以拓寬人們對藝術作品的認知和理解。藝術作品在表面下蘊含著豐富多樣的信息和文化內涵，而藝術大數據的分析和解讀可以幫助藝術家和觀眾更好地理解這些信息。通過對大數據的探索，藝術家可以發現不同藝術風格和流派之間的聯系和變革，從而開拓自己的創作思路。同時，觀眾也能通過藝術大數據的分析來深度了解不同藝術作品的背后故事和創作動機，從而提升自己對藝術作品的欣賞水平。

藝術大數據還可以幫助藝術市場的發展。藝術品市場一直以來都是一個相對封閉和不透明的領域，但藝術大數據的應用可以改變這種狀況。通過對藝術品市場的銷售數據、價格趨勢等的分析，可以揭示市場的規律和趨勢，幫助藝術品交易更加合理和透明。此外，藝術大數據還可以通過對藝術品價值的分析，發現被低估的藝術家和作品，從而為投資者提供更好的投資機會。

第三段：藝術大數據的挑戰和應對（大約300字）

盡管藝術大數據在藝術界具有重要的價值，但在實際應用中也面臨一些挑戰。首先，藝術作品是高度主觀而個性化的，不同的人對同一件作品的理解和評價可能存在差異。因此，藝術大數據分析需要考慮主觀性帶來的不確定性。其次，藝術大數據分析需要考慮到藝術作品本身的多重解讀性，以及藝術家在創作過程中的個人經驗和創作動機。這意味著藝術大數據的分析需要更加靈活和綜合的方法。此外，由于藝術市場的復雜性，藝術大數據的收集和整理也面臨一定的困難。

為了克服這些挑戰，藝術界需要不斷創新和改進藝術大數據的分析方法和技術。藝術家和研究者可以采用深度學習、機器學習等技術來發現更多的藝術規律和趨勢。同時，藝術市場也需要建立更加開放和透明的平臺，積極收集和整理藝術大數據，為藝術大數據分析提供更加豐富的數據資源。

第四段：藝術大數據的未來發展與前景（大約200字）

隨著技術的不斷進步和人們對藝術大數據的重視，藝術大數據的應用前景將變得更加廣闊。首先，藝術大數據分析可以幫助藝術家更好地把握和應對觀眾的需求，從而創作出更具創新性和影響力的作品。其次，藝術大數據還可以促進文化交流和藝術合作。通過藝術大數據的分析，不同文化背景的藝術家和觀眾可以更加了解和欣賞其他文化中的藝術作品，從而推動文化的多元發展。

第五段：總結和展望（大約200字）

綜上所述，藝術大數據對提升藝術的創作、欣賞和市場發展具有重要的價值。盡管在實際應用中存在一些挑戰，但隨著技術的不斷進步和人們對藝術大數據的認識的不斷深入，這些挑戰將會逐漸得到克服。藝術大數據的應用將進一步推動藝術的發展和創新，為藝術家、觀眾和市場參與者帶來更好的體驗和機會。相信在未來，藝術大數據將發揮越來越重要的作用，為藝術界的發展開辟新的道路。

大數據課設的心得體會與感悟篇十一

隨著互聯網的迅速發展，數據在我們生活中的地位也越來越重要。無論是個人用戶還是企業組織，都可以通過網絡大數據來獲取有價值的信息，從而做出更明智的決策。在我個人的經歷中，探索網絡大數據給我帶來了許多的思考和體會。下面我將從數據的獲取、分析、應用等方面，分享我對網絡大數據的幾點心得體會。

首先，獲取網絡大數據是一項重要的工作。數據匯聚于互聯網的各個角落，獲取這些數據是網絡大數據的基礎。對我來說，獲取網絡大數據的最佳途徑是通過網上調查。通過設計問題、選擇合適的受訪者，我可以獲得大量的數據，并且可以通過分析工具進行整理和處理。此外，還有許多專門的數據采集工具和軟件，如網絡爬蟲和數據挖掘工具，可以幫助我從網絡中抓取和提取需要的數據。網絡大數據的一個重要特點是全面性，所以獲取各方面的數據尤為重要。

其次，對網絡大數據的分析是關鍵。我們可以通過各種方法和工具對網絡大數據進行分析，以挖掘其中的價值信息。在我看來，進行網絡大數據分析的第一步是數據清洗，即將數據中的錯誤、缺失和冗余等問題進行處理，確保數據的可靠性和準確性。然后，我可以使用各種統計分析方法，如趨勢分析、關聯性分析和分類分析等，來處理數據并取得一些有意義的結論。此外，還可以使用數據可視化技術，將復雜和龐大的數據轉化為圖表和圖形，更直觀地展示數據的特點和趨勢。

再次，網絡大數據的應用范圍非常廣泛。對于個人用戶來說，網絡大數據可以幫助我們更好地了解自己的需求和偏好，并提供個性化的服務。例如，購物網站可以根據我們的購買歷史和瀏覽習慣，推薦我們可能感興趣的商品；社交媒體可以根據我們的興趣愛好，推送符合我們口味的內容。對于企業組織來說，網絡大數據可以幫助他們了解市場需求和競爭狀況，從而調整產品定位和營銷策略。此外，網絡大數據還可以應用于醫療、金融、交通等領域，提供決策支持和風險管理，為社會發展做出貢獻。

最后，網絡大數據也帶來了一些挑戰和風險。首先，隱私問題是一個亟待解決的難題。由于網絡大數據的特點，我們的個人隱私可能會被濫用或泄露。因此，保護個人隱私的法律和制度應該得到更多的關注和加強。其次，對于大數據的處理和分析需要具備專業的知識和技能。雖然有許多數據處理工具和軟件可以使用，但正確理解和應用分析結果是必要的。最后，網絡大數據的應用也需要更加負責任和可持續的態度。我們應該在利用網絡大數據的同時，也要考慮到其對社會、環境和個體的影響，以確保其合法性和可持續性。

總而言之，網絡大數據已經成為我們生活中不可或缺的一部分。通過獲取、分析和應用網絡大數據，我們可以獲得更多有價值的信息，為個人和企業的發展提供決策支持。然而，我們也要面對并解決隱私保護、專業能力和可持續性等問題。只有在正確的引導下，網絡大數據才能為我們帶來更多的便利和福祉。

大數據課設的心得體會與感悟篇十二

讀完《大數據時代》這本書后，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之后的又一重大變革。

這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。

其實，這場變革已經打響。商業領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。

大家應該都知道20__年出現的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響!

在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。

在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦!

大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。

大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。

大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來!

大數據課設的心得體會與感悟篇十三

人類社會正處于信息化時代，大數據已漸漸成為各行各業的核心競爭力之一。然而，在傳統認知中，藝術與大數據似乎存在一定的隔閡。然而，近年來，越來越多的藝術機構和藝術家開始利用大數據分析技術來揭示藝術創作與消費的規律。在我的實踐和觀察中，結合藝術和大數據的應用正在產生革命性變化，不僅豐富了藝術創作的方式和手段，也深化了藝術消費的體驗和參與。下文將從兩個方面，即藝術創作與藝術消費，闡述我對藝術大數據的心得體會。

首先是藝術創作方面。在過去，藝術創作往往是一門孤立且個人化的活動，而現在，藝術家們可以通過大數據技術獲取海量的創作靈感和素材。以繪畫為例，藝術家可以通過分析大量的圖像數據，發現不同時間、地點和文化背景下的繪畫風格和題材趨勢，從而在自己的創作中進行融合和創新。此外，藝術家還可以通過大數據分析消費者的審美偏好和需求，對自己的創作進行針對性調整。大數據的運用不僅讓藝術創作更加科學和系統化，也使得創作的靈感來源更加多元化和開放化。

其次是藝術消費方面。大數據技術為藝術消費提供了更加便捷和個性化的體驗。隨著藝術品市場的不斷擴大，藝術愛好者每天都面臨各種各樣的選擇。大數據的分析能力幫助消費者更好地了解藝術品的價值和市場走向，為他們提供更多的決策參考。例如，通過分析藝術品市場的價格走勢、藝術家的聲譽指數以及相關專業評論，買家可以更加準確地評估一個藝術品的投資價值。同時，大數據還可以幫助買家更好地發現符合自己興趣和偏好的藝術品，推薦系統和個性化推送成為現代藝術消費的重要組成部分。

然而，在參與藝術大數據時，也需要注意一些問題和挑戰。首先是數據的隱私和安全問題。在藝術消費的過程中，個人信息如何被保護以及與誰共享是一個重要的問題。藝術機構和平臺需要建立嚴格的數據保護制度，確保消費者的個人隱私不被濫用。其次是數據分析的合理性和客觀性。大數據分析并非萬能，數據分析結果應該結合人工判斷進行綜合解讀，避免過于依賴數字和算法。最后是數據的可持續性和透明度。藝術機構和藝術家應該建立數據收集和共享的標準，保持數據的可持續性并加強透明度，避免數據不完整或不準確的情況發生。

在藝術大數據的應用中，我深切感受到藝術與科技的碰撞正在創造新的可能性。藝術家們通過大數據技術可以更好地表達自己的創作理念，藝術愛好者們也可以更加輕松地享受和理解藝術作品。雖然在藝術領域仍然存在著諸多挑戰和問題，但通過科技的輔助，我相信我們能夠逐步解決這些問題，并打開藝術創作和消費的新的大門。

綜上所述，藝術大數據在藝術創作與藝術消費中的應用給我留下了深刻的印象。大數據不僅豐富了藝術創作的手段和創新的可能性，也為藝術消費提供了更便捷和個性化的體驗。然而，在參與藝術大數據時，我們需要注意數據的隱私和安全、分析的合理性和客觀性以及數據的可持續性和透明度。通過藝術與大數據的結合，我相信藝術領域將迎來更加蓬勃的發展和創新。

大數據課設的心得體會與感悟篇十四

今年在集團公司的正確領導下，審計部嚴格遵守國家各項法律、法規，認真履行集團的《內部審計管理制度》。根據集團公司20__年度工作的總體要求和審計計劃，內部審計工作以集團公司企業管理年為中心，加強企業精細化管理，突出重點，切實履行職責，較好地完成了全年審計工作計劃和領導交辦的審計任務，現就20__年度審計工作總結如下:

一、完成主要工作

20__年共完成審計項目97項，其中年度財務收支及年度預算執行狀況審計12項，專項經營考核審計1項，任期經濟職責審計2項，投資企業財務收支與資產負債審計3項，基建工程項目預算審計38項，基建工程項目結算審計41項，為完善集團經營管理、提高經濟效益做出了貢獻。

1、預算執行審計與財務收支審計并軌同行

2、開展專項經營考核審計

20cc年7月，公司為扭轉__汽車租賃公司年年虧損局面，重新任命總經理，并與之簽訂經營考核職責書。為配合集團經營管理，審計部精心研讀文件精神，深入企業了解經營狀況，與相關單位反復磋商，報請主管領導審核，最終確認__汽車租賃公司的經營績效考核結果，維護公司經營考核嚴肅性，同時也肯定了二級企業勤奮、用心的經營成果。

3、完善投資企業審計，帶給投資評估依據

為評價對外投資企業的管理效果的需要，根據集團公司領導安排對投資企業進行審計，對20cc年度省深汕、粵深、太壹等三家公司財務收支與資產負債審計，深入、綜合評價投資公司的管理效益。個性是太壹公司經營合同到期，需對今后一段時間進行經營預測，為投資決策帶給依據。

4、加強離任審計，帶給人事管理參考

20cc年，寶__原總經理、新_湖副總經理崗位變動，根據集團公司安排進行離任審計，對其任期內經營目標的完成、經營、資產管理等進行全面評價，為集團人事考核帶給參考。

5、完善基建工程審計

20__年，基建工程項目多，現場監管頻繁、預結算審計任務繁重。工程審計人員深入工程項目現場，開展現場工程監督、材料審計等，糾正相關部門流程方面存在錯誤，做到實施事前項目審查、事中監督管理和事后造價控制的系統化工程審計模式。20__年完成基建工程項目預算審計38項，預算金額843。44萬元，核減金額286。84萬元;基建工程項目結算審計40項，結算報審金額1，392。40萬元，核減金額384。39萬元。

根據集團公司要求，對工程結算超過百萬的基建項目，引進外部腦力與市場信息，公平、公正進行工程結算審核。20__年引進外部力量進行工程造價審核1項，結算報審金額228。13萬元，核減金額119。93萬元。為集團降低了工程造價，節省超多的資金。

二、主要工作體會

1、集團領導重視，是推動內部審計工作的關鍵

20__年度在集團公司主管領導的高度重視和支持下，克服審計部自有人手不足等困難，成功從二級企業借調財務部長等業務能手來支援，二級企業財務部長熟悉管理與業務流程，給審計工作進展帶來必須便利，推動年度審計工作順利完成。

2、加強過程管控，提升內審質量

質量是內部審計工作的生命。審計部從制度、手段和成果管理等多個層面入手，全面提升內部審計工作質量。

在管理標準化方面，審計部在審計管理、內部控制、風險管理、審計檔案等方面，制定和完善了管理辦法和實施方案，詳細規定審計年度計劃制定、方案設計、證據收集、底稿日志編寫、報告質量控制、檔案管理等全流程標準體系，逐步構成一整套行之有效的內部審計制度體系。

在信息化方面，隨著企業erp系統上線運行，erp系統豐富的信息量和強大的查尋與信息分析功能能夠大大助力審計工作。審計人員用心學習erp流程操作、深化erp審計系統應用，著手開展erp環境下的項目審計工作。

3、延伸審計項目，合并審計目的，注重審計存在問題整改落實

20__年，由于審計人手不足，我們將預算執行結合財務收支管理、自保效益并軌進行審計，在進行預算執行的過程審核時，針對財務收支、資產管理、內控制度執行、內控流程操作等狀況進行貼合性檢查，發現各種問題，及時與各單位溝通，提出

大數據課設的心得體會與感悟篇十五

根據中國汽車流通協會公布的數據顯示，在經銷商銷量和收入均同比增加的情況下，連續兩年入圍百強的84家汽車經銷商2015年毛利與2014年相比大幅下滑至25．79%。2015年，汽車經銷商盈利面繼續縮小，據統計，48．5%的經銷商盈利狀況持平，只有21．8%的經銷商盈利，剩余的經銷商處于虧損狀態。當前，汽車產品已遠遠超出市場能夠消化的程度，庫存在不斷地增加，目前全國共有20000多家經銷商，按照當前的產銷規模和經銷商數量，經銷商的壓力可想而知。大面積的虧損，嚴重打擊了經銷商的信心，很多經銷商紛紛退出汽車行業，轉而尋找新的盈利機會，這種局面對于廠家來說也是無能為力，以“4s”店為主的營銷渠道遇到了前所未有的危機。

一直以來，以“4s”店為主體的汽車品牌專營模式一直是汽車營銷渠道的主流模式。不過隨著互聯網技術的發展，網絡購物成為時下流行的生活方式，網絡購物的商品也從小件商品延伸到了汽車產品領域。據j．d．power調查，有80%的經銷商認為在線購車將成為未來趨勢，并且認為這將影響到傳統汽車銷售業務。這樣一來，傳統“4s”店作為目前較大的營銷渠道而言就遇到了前所未有的挑戰。相比新興互聯網汽車業務來說，傳統“4s”店營銷模式的“短板”很突出。

(一)消費者滿意度差

“4s”店的背后是相對獨立的經銷商，作為經銷商而言，追逐利潤是第一位的。在市場火爆的情況下，會出現某款車型“加價提車”的現象，消費者甚至加價都提不到車的現象也時有發生，消費者對這種違背市場規律的行為已見怪不怪。雖心有怨言卻也是無奈接受。在市場遇冷的情況下，經銷商常常會以低于廠家指導價很多的促銷價來博得銷量，以得到廠家的年終返點，但是在這個促銷價格中，包含著強制購買店內裝飾和強制購買保險的捆綁銷售行為，很讓消費者反感。

(二)售后維修價格虛高

“4s”店總是著眼于銷售業績，對售后服務的管理和如何提高客戶滿意度、怎樣加強售后服務、提高技術水平的動力不足，“前店后廠”式的售后服務體系并未健全。在具體的售后服務中，由于技術水平高低不一、人員素質參差不齊、經濟利益誘導等現實因素，“4s”店習慣在工時費、零配件價格上做手腳，售后維修價格虛高。這也是“4s”店遭到消費者普遍詬病的重要原因之一。

(三)運營成本過高一家

“4s”店要達到標準化

經營需要經歷選址、征地(租地)、建店、招聘店員、培訓、試運營等諸多環節，期間發生的征地或租地費用、建店工程款、各種稅費、人員工資等所有費用都要攤薄到利潤里面，這樣一來，“4s”店的初始經營就要面臨巨大的壓力。小規模的“4s”店一般占地幾千平方米，大規模的則達到上萬平方米，每年的租地成本就要幾百萬元。如果土地不是租用的，“4s”店第一年購買土地的成本投入還會高出更多。一家“4s”店平均有大約100名員工，每年的人工支出通常要400萬至500萬元。僅就人員工資來說，對“4s”店而言就是一筆不小的負擔。如果再加上其他開銷，一家“4s”店的年運營成本往往接近千萬元人民幣。

據統計，目前全國近40家汽車經銷商已簽署了汽車經銷商電商平臺戰略合作協議，依托現有的經銷商線下渠道與線上資源相結合運營，40家經銷商幾乎涉及中國過半數經銷商集團，規模可覆蓋全國成千上萬家汽車“4s”店及上億汽車用戶。同時，二手車業務以及汽車租賃業務的擴大，都將成為經銷商利潤提升的主要途徑。在這種趨勢下，傳統“4s”店必須要做出變革。

(一)提升自身競爭力

商務部于2016年1月發布了《汽車銷售管理辦法(征求意見稿)》，并將在今年內正式實施。新《辦法》鼓勵汽車銷售模式多樣化。新《辦法》明確提到推動汽車流通模式創新，積極發展電子商務。這意味著“4s”店模式作為唯一授權銷售渠道的時代徹底結束，新興銷售渠道和傳統銷售體系的共生融合成為趨勢。在這種情況下，“4s”店一方面要做好接受市場的沖擊，不能再固步自封，必須提升服務水平，注重差異化服務，降低運營成本，從自身挖掘盈利點，另一方面，要及時跟上市場步伐，要提高對市場的信息靈敏度，在實體店的基礎上大力發展互聯網業務。只有逐步提高自身競爭力，才能在互聯網時代下生存。

(二)注重“線上線下”業務融合

對于未來的互聯網汽車營銷，將不再是“4s”店來全部承擔滿足客戶需求的重任，配套的有大量的城市展廳、體驗中心甚至提供定制化服務的互聯網平臺。我們要建立一個在線上有智能終端，在線下以“4s”店為載體，能夠實現線上和線下服務一體化的互聯網銷售體系，讓用戶能夠在線上和線下之間自由選擇。最終呈現給客戶的是以汽車消費為主的“一站式”服務體驗場景。汽車銷售渠道的互聯網化，一開始就是一個整體性的變化，不僅僅是新車、二手車，還包括后汽車市場，都在互聯網化。未來有可能汽車電商和線下營銷渠道是平行的，來讓用戶選擇。目前來說，消費者最擔心的是線上產品的質量和線下服務的承接能力，這就涉及到線上線下業務的融合。可以說，只有實現線上營銷與實體經濟的深度業務融合，汽車營銷渠道“互聯網+”的時代才算真正來臨。

(三)重點打造智能終端app軟件

目前來看，在國內只有兩種app營銷方式，一是利用現有社交媒體app，比如微信、qq等，另一種是自己開發app。利用現有的社交媒體app的好處是能夠迅速將營銷內容推廣給客戶，傳播效率高;缺點是目標客戶群不明確，客戶體驗感差，缺乏互動。而企業自己開發的app的優勢是能夠獨立掌控app資源，擁有自主運營權，內容靈活，客戶體驗感強;缺點是開發成本高，推廣率低，下載安裝注冊認證程序繁瑣，一般需要從企業官方的網站下載，而且無附加功能，客戶粘性差。如果我們將社交媒體app和企業自己開發的app的優點相結合，打造基于社交媒體app的，這樣一來用戶的體驗感更強，互動效果更好，客戶粘度會更高。

互聯網正悄悄改變著人們的消費習慣。在汽車消費領域，用戶對整車電商的接受程度也變得越來越高。據尼爾森近期數據顯示，有92%的客戶在購買汽車時，都希望通過互聯網來了解產品及相關信息。該機構數據顯示，在中國，有86%的客戶愿意通過互聯網來購買汽車。互聯網已經成為用戶獲取信息的重要渠道和購買終端。與以往不同，如今的消費者對決定購買的車型已越來越熟悉，汽車銷售顧問已不用費勁介紹車型信息。此外，消費者在購車之前都會在汽車網站上對各款車的配置、優缺點、和各地區的成交價格進行反復對比。現階段，越來越多的企業已開展了對互聯網汽車業務的探索，無論是汽車企業、綜合類傳統電商還是汽車媒體，都紛紛開始布局汽車電商平臺。總之，對于傳統的汽車經銷商而言，互聯網時代危險與機遇并存。現階段傳統“4s”店只有加快用互聯網的思維武裝自己、改造自己，才能在互聯網時代的渠道競爭中立于不敗之地，真正成為“渠道之王”。

大數據課設的心得體會與感悟篇十六

《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。下面是本站小編為大家收集整理的大數據時代

心得體會

利用周末，一口氣讀完了涂子沛的大作《大數據》。這本書很好看，行文如流水，引人入勝。書中，你讀到的不是大數據技術，更多是與大數據相關的美國政治、經濟、社會和文化的演進。作為一名信息化從業者，讀完全書，我深刻感受到了在信息化方面中國與美國的各自特色，也看到了我們與美國的差距。有幾個方面的體會，但窺一斑基本能見全貌。

一是政府業務數據庫公開的廣度和深度。近年來，隨著我國信息公開工作的推進，各級政府都在通過政府門戶網站建設積極推進網上政務信息公開，但我們的信息公開，現階段還主要是政府的政策、法律法規、標準、公文通告、工作職責、辦事指南、工作動態、人事任免等行政事務性信息的公開。當然，實時的政府業務數據庫公開也已經取得很大進步。在中國政府門戶網，可以查詢一些公益數據庫，如國家統計局的經濟統計數據、環保部數據中心提供的全國空氣、水文等數據，氣象總局提供的全國氣象數據，民航總局提供的全國航班信息等;訪問各個部委的網站，也能查到很多業務數據，如發改委的項目立項庫、工商局的企業信用庫、國土資源部的土地證庫、國家安監總局的煤礦安全預警信息庫、各類工程招標信息庫等等。這是一個非常大的進步，也是這么多年電子政務建設所取得的成效和價值!但是，政務業務數據庫中的很多數據目前還沒有實現公開，很多數據因為部門利益和“保密”等因素，還僅限于部門內部人員使用，沒有公開給公眾;已經公開的數據也僅限于一部分基本信息和統計信息，更多數據還沒有被公開。從《大數據》一書中記錄的美國數據公開的實踐來看，美國在數據公開的廣度和深度都比較大。美國人認為“用納稅人的錢收集的數據應該免費提供給納稅人使用”，盡管美國政府事實上對數據的公開也有抵觸，但民愿不可違，美國政府的業務數據越來越公開，尤其是在奧巴馬政府簽署《透明和開放的政府》文件后，開放力度更加大。是美國聯盟政府新建設的統一的數據開放門戶網站，網站按照原始數據、地理數據和數據應用工具來組織開放的各類數據，累積開放378529個原始和地理數據集。在中國尚沒有這樣的數據開放的網站。另外，由于制度的不同，美國業務信息公開的深度也很大，例如，網上公布的美國總統“白宮訪客記錄”公布的甚至是造訪白宮的各類人員的相關信息;美國的網站，能夠逐條跟蹤、記錄、分析聯邦政府每一筆財政支出。這在中國，目前應該還沒有實現。

二是對政府對業務數據的分析。目前，中國各級政府網站所提供的業務數據基本上還是數據表，部分網站能提供一些統計圖，但很少能實現數據的跨部門聯機分析、數據關聯分析。這主要是由于以往中國政務信息化的建設還處于部門建設階段。美國在這方面的步伐要快一些，美國的網站，不僅提供原始數據和地理數據，還提供很多數據工具，這些工具很多都是公眾、公益組織和一些商業機構提供的，這些應用為數據處理、聯機分析、基于社交網絡的關聯分析等方面提供手段。如上提供的白宮訪客搜索工具，可以搜尋到訪客信息，并將白宮訪客與其他微博、社交網站等進行關聯，提高訪客的透明度。

三是關于個人數據的隱私。在美國，公民的隱私和自有不可侵犯，美國沒有個人身份證，也不能建立基于個人身份證號碼的個人信息的關聯，建立“中央數據銀行”的提案也一再被否決。這一點，在中國不是問題，每個公民有唯一的身份信息，通過身份證信息，可以獲取公民的基本信息。今后，隨著國家人口基礎數據庫等基礎資源庫的建設，公民的社保、醫療等其他相關信息也能方便獲取，當然信息還是限于政府部門使用，但很難完全保證整合起來的這些個人信息不被泄露或者利用。

數據是信息化建設的基礎，兩個大國在大數據領域的互相學習和借鑒，取長補短，將推進世界進入信息時代。我欣喜地看到，美國政府20xx年啟動了“大數據研發計劃”，投資2億美元，推動大數據提取、存儲、分析、共享、可視化等領域的研究，并將其與超級計算和互聯網投資相提并論。同年，中國政府20xx年也批復了“國家政務信息化建設工程規劃”，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。開放、共享和智能的大數據的時代已經來臨!

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。

大數據課設的心得體會與感悟篇十七

第一段：引言介紹藝術大數據的概念和重要性（200字）

藝術大數據是指通過對藝術作品和藝術相關數據進行收集、分析和應用，從中獲取有關藝術的深入洞察和啟發。隨著信息技術的快速發展，藝術大數據在藝術界的應用日益廣泛。藝術大數據可以幫助我們了解藝術作品的創作歷程、風格特點和人文背景，同時也為藝術家、策展人和收藏家提供了更多的創作和選擇依據。

第二段：探討藝術大數據在藝術創作中的應用（300字）

藝術大數據為藝術家們提供了更多的靈感和創作素材。通過分析藝術家們的作品特點和創作風格，藝術大數據可以為藝術家們提供量化的靈感來源。同時，藝術大數據還可以幫助藝術家們進行市場預測和受眾定位。通過對觀眾的喜好和反饋進行分析，藝術家們能夠更好地把握市場趨勢和受眾需求，在創作中更加精準地表達自己的想法和情感。

第三段：探討藝術大數據在藝術市場中的應用（300字）

藝術大數據對于藝術市場的發展起著重要的推動作用。藝術市場的運作往往依賴于專業人士的經驗和直覺，而藝術大數據則能夠提供更為客觀的市場分析。通過對過去藝術市場的交易數據進行分析，藝術大數據能夠預測藝術品的漲跌趨勢，幫助投資者做出更明智的投資決策。另外，藝術大數據還可以幫助藝術機構和策展人進行更精準的展覽策劃，根據觀眾的需求和反饋進行調整和改進。

第四段：探討藝術大數據的挑戰和問題（200字）

盡管藝術大數據的應用給藝術界帶來了許多益處，但也存在一些挑戰和問題。首先，藝術作品的價值往往是主觀和情感性的，不僅僅可以通過數據來準確衡量。其次，藝術大數據往往依賴于過去的數據和趨勢，這可能限制了創新和突破的空間。最后，數據收集和隱私保護問題也需要引起我們的關注，確保藝術家和個人數據的合法和安全使用。

第五段：結論總結藝術大數據的意義和展望（200字）

盡管存在一些挑戰和問題，藝術大數據在藝術創作和藝術市場中的應用已經成為不可逆轉的趨勢。藝術大數據為我們提供了更全面、客觀的視角，幫助我們更好地理解藝術作品和藝術市場的運作規律。未來，隨著技術的不斷進步和數據的不斷積累，藝術大數據的應用將進一步拓展和深化，為藝術家、藝術機構和觀眾帶來更多的創作和欣賞可能性。