學習中的快樂，產生于對學習內容的興趣和深入。世上所有的人都是喜歡學習的，只是學習的方法和內容不同而已。那么你知道心得體會如何寫嗎？那么下面我就給大家講一講心得體會怎么寫才比較好，我們一起來看一看吧。

大數據課設的心得體會篇一

隨著信息技術的高速發展，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，發現隱藏在背后的規律和趨勢，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。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新的基礎。通過大數據的分析和挖掘，我們可以發現新的商業機會和市場趨勢，推動創新和升級。然而，與之相應的是，我們也面臨著更大的挑戰，如數據治理、數據質量、數據分析等。因此，我們需要繼續學習和掌握新的技術和工具，以適應大數據時代的發展。

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，促進跨界合作和創新。因此，政府、企業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展的重要性。隨著大數據時代的來臨，對于從業者來說，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、數據共享和開放，以及自身發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，創造更多的價值。

大數據課設的心得體會篇二

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20__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。

大數據心得體會篇2

大數據課設的心得體會篇三

隨著科技的不斷發展，大數據已經成為了當今社會的一個熱門話題。作為一個設計師，我有幸參與了一些大數據設計項目，并從中獲得了一些寶貴的體驗和教訓。在這篇文章中，我將分享一些我對于大數據設計的心得體會，希望能對其他設計師有所啟發和幫助。

首先，了解用戶需求是大數據設計的關鍵。在進行大數據設計之前，我們需要先深入了解用戶的需求和習慣。只有通過深入研究用戶的數據行為和反饋，才能夠設計出滿足用戶需求的產品。例如，在設計一個電商平臺的大數據分析報告時，我們需要考慮用戶對于數據的需求，以及他們希望以什么樣的形式來查看數據。只有在對用戶需求有全面了解的前提下，我們才能夠設計出簡潔易懂且符合用戶期望的大數據報告。

其次，大數據設計并非只關乎數據的多少，而是關乎信息的質量。大數據設計并非簡單地將海量數據堆砌在一個頁面上，而是要對數據進行篩選和加工，提煉出有用的信息。在進行大數據可視化設計時，我們需要選擇合適的圖表和可視化方式，將數據信息以簡潔、易懂的方式傳達給用戶。同時，我們還需要考慮到數據的準確性和可靠性。大數據可能存在一些錯誤或者異常值，我們需要通過數據清洗和處理來確保數據的準確性，避免因錯誤數據而導致誤解。

第三，大數據設計的關鍵在于平衡。在進行大數據設計時，我們需要平衡數據展示的全面性與簡潔性。過多的數據展示可能會讓用戶感到混亂和厭倦，而過少的數據展示又無法滿足用戶的需求。因此，我們需要找到一個平衡點，既能夠呈現出全面的數據信息，又能保持頁面的簡潔和易讀性。此外，我們還需要平衡數據的精確性與可理解性。一方面，我們需要確保數據準確無誤，另一方面，我們還需要將數據以易懂的方式呈現給用戶，避免使用過于專業化的術語或界面設計。

第四，大數據設計需要注重用戶體驗。大數據設計并非只關乎數據的展示，更關乎用戶的體驗。我們需要考慮到用戶在使用數據產品過程中的順暢程度，以及他們的反饋和建議。在設計大數據產品時，我們需要將用戶體驗放在首位，確保用戶能夠輕松地瀏覽和理解數據信息。例如，我們可以通過添加搜索功能、數據篩選功能或者交互式圖表等方式，來增強用戶的參與感和使用體驗。

最后，大數據設計需要注重隱私保護。在進行大數據設計時，我們必須要考慮到用戶的隱私保護問題。大數據可能涉及到一些個人敏感信息，如何保護用戶的隱私是我們必須要高度重視的。在設計大數據產品時，我們需要采取一些隱私保護措施，如匿名化處理、將數據存儲在安全的環境中等，以保護用戶的隱私權益。

大數據設計是一個復雜且充滿挑戰的過程。通過我的實踐和經驗，我深刻意識到了了解用戶需求、注重數據信息質量、平衡性與簡潔性、關注用戶體驗和注重隱私保護的重要性。只有在這些方面做到充分考慮和平衡，我們才能夠設計出滿足用戶需求、簡潔易懂且可靠的大數據產品。

大數據課設的心得體會篇四

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

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，通過分析和優化實現

對企業未來運營的預測。

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。

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。

大數據課設的心得體會篇五

大數據在當今社會發展中扮演著重要的角色，對于個人和企業來說，深入了解和應用大數據已經成為一種必要的能力。在理解大數據的過程中，我有了一些心得體會。

首先，大數據并非“萬能鑰匙”。雖然大數據可以提供大量的信息和指導，但并不意味著它可以解決所有的問題。在實際應用中，我們需要理性對待大數據的結果，而不是盲目依賴。例如，在企業決策中，雖然大數據可以提供決策依據，但最終的決策還是需要經過人的思考和判斷。大數據只是提供了一個基礎框架，而決策者需要在此基礎上加以運用和補充。

其次，大數據需要結合實際情況來進行運用。雖然大數據可以提供各種各樣的信息，但我們需要根據實際情況來進行調整和運用。例如，在市場營銷中，大數據可以提供消費者的購買記錄和行為習慣，但是我們需要根據特定的市場和產品進行具體的分析和運用。只有結合實際情況，大數據才能發揮最大的作用。

第三，大數據需要進行合理的分析和解讀。大數據的信息量龐大，如果沒有進行合理的分析和解讀，很容易迷失在海量的數據中。因此，我們需要運用統計學和數據分析的方法來進行大數據的分析。通過合理的分析，我們可以提取出有價值的信息，從而在決策過程中提供更準確可靠的指導。

此外，我發現在認識大數據的過程中，數據隱私問題也成為一個重要的議題。在大數據應用中，個人和企業的數據有可能被無意或有意地泄露和濫用。因此，我們需要加強數據保護的意識，合理使用數據，并制定相關政策保障數據隱私。

最后，我認識到大數據需要與人工智能結合。大數據提供了海量的信息，而人工智能則可以通過算法和模型來進行自主學習和應用。二者結合起來可以更好地發掘數據中隱藏的規律和信息，并為各行各業提供更高效的解決方案。因此，我們需要將大數據與人工智能結合起來，在實際應用中取得更好的效果。

總之，對于認識大數據的心得體會，我認為需要理性對待、結合實際情況進行運用、合理分析和解讀、加強數據保護意識，并結合人工智能進行應用。只有在這樣的基礎上，我們才能更好地理解和應用大數據，為個人和企業的發展提供更好的支持。

大數據課設的心得體會篇六

一、平臺搭建

描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。

問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。

問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄

解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。

問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件

問題四：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長。

解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。

問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對

解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）

這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。

問題六：由于發生以下連接問題，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sql server服務器名稱行sql servermanagement studio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。

問題七：無法登陸界面如圖：

解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了

二、心得體會

（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創建數據庫，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，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、

大數據課設的心得體會篇七

隨著互聯網技術的飛速發展和智能設備的普及，大數據已經滲透到我們生活的方方面面，對于個人和企業來說，了解和掌握大數據知識變得愈發重要。我在學習和應用大數據知識的過程中，深刻體會到了它的重要性和價值，也積累了一些心得體會。

首先，我認識到大數據對于決策的重要性。在以前的管理決策中，往往需要依靠主觀判斷和經驗，而這些判斷往往有一定的誤差。但是，通過大數據的分析和挖掘，我們可以獲得更加客觀和準確的信息，從而更加科學地做出決策。比如，通過分析市場銷售數據，企業可以了解到產品的消費趨勢和用戶的需求，從而調整產品的研發和營銷策略。

其次，大數據可以幫助我們進行個性化服務。在互聯網時代，我們每天都會產生大量的數據，比如搜索記錄、瀏覽行為、購物習慣等等。通過分析這些數據，企業可以了解到我們的興趣愛好、消費喜好等個性化需求，從而給我們提供更加精準和個性化的服務。例如，一些電商平臺可以根據用戶的購物記錄，向用戶推薦符合其興趣的商品，從而提高用戶的購買滿意度和忠誠度。

第三，大數據還可以幫助我們發現隱藏在數據背后的規律和趨勢。在大數據的海洋中，隱藏著豐富的信息和模式，通過科學的方法和算法，我們可以挖掘出這些信息。這對于企業來說尤為重要，可以幫助企業預測市場趨勢，調整產品策略和市場營銷手段。同時，對于科學研究和社會發展也有積極的推動作用。比如，通過分析氣象數據，可以預測自然災害的發生，為搶救救災工作提供支持。

第四，我意識到大數據需要專業的知識和技能來解讀和應用。雖然大數據可以提供海量的信息，但如果沒有合適的分析方法和工具，這些信息往往只是一堆廢紙而已。因此，我們需要學習和掌握大數據的相關知識和技能，比如數據分析方法、數據挖掘算法、統計學等等。只有通過專業的分析，才能發現有價值的信息和洞察，并且將這些信息轉化為實際行動。

最后，我也意識到在大數據應用過程中需要關注數據的隱私和安全保護。隨著各種數據泄露和濫用事件的發生，數據隱私和安全問題備受關注。因此，在應用大數據的過程中，我們必須嚴格遵守相關法律法規，保護用戶的個人隱私和數據安全。同時，企業也需要完善相應的數據安全措施，避免數據被非法獲取和濫用。

綜上所述，大數據知識對于個人和企業來說具有重要性和價值。它可以幫助我們做出科學的決策、提供個性化的服務、挖掘隱藏的規律和趨勢。同時，學習和應用大數據也需要專業的知識和技能，并且要關注數據的隱私和安全保護。我相信隨著科技的進步，大數據的應用將會變得更加廣泛和普及，為個人和社會帶來更多的便利和發展機會。

大數據課設的心得體會篇八

《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。

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。

大數據課設的心得體會篇九

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。

大數據的心得體會篇4