當在某些事情上我們有很深的體會時，就很有必要寫一篇心得體會，通過寫心得體會，可以幫助我們總結積累經驗。通過記錄心得體會，我們可以更好地認識自己，借鑒他人的經驗，規劃自己的未來，為社會的進步做出貢獻。下面是小編幫大家整理的優秀心得體會范文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

大數據課設的心得體會和感悟篇一

信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。

信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。

在大數據時代，大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。

數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業業天然有大數據的潛質?？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?！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。”“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?！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：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。

合纖部車民。

2013年11月10日。

一、學習總結。

采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優化實現。

對企業未來運營的預測。

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

大數據課設的心得體會和感悟篇二

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?！按髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！备哂泻暧^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?！安皇且蚬P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?！边@一論斷時，他在書中還說道：“在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’。”[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。

大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可“量化”，大數據的定量分析有力地回答“是什么”這一問題，但仍然無法完全回答“為什么”。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節“掌控”中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：“大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。”謝謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考答案。

此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

再讀。

概念是研究的邏輯起點，“大數據”到底是什么?在百度上搜索到的解釋是，“大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊?！贝髷祿?v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?！按髷祿皇且虣C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?！盵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?！按髷祿⒉皇且粋€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?？芍允墙^對的，不可知性是相對的?！按髷祿敝詾榇笫且蛩l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?！安环料胂笠幌拢S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?！盵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’?！盵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?？善氐粦珡U。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和感悟篇三

如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。你知道讀大數據時代。

在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。

數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質?？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?！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?！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和感悟篇四

鐵路大數據在不斷追求效率和安全的同時，也為鐵路行業帶來了巨大的變革和機遇。正是在鐵路大數據的支持下，我們看到鐵路運輸的效率不斷提升，安全風險大幅降低。在過去幾年的實踐中，我深切體會到了鐵路大數據的重要性和應用價值。本文將從數據收集和分析、運維管理、安全生產、客流服務和智能化建設等五個方面，分享我在鐵路大數據應用中的心得體會。

首先，鐵路大數據的核心是數據的收集和分析。在鐵路運輸過程中，各種傳感器、無人系統和監控設備能夠實時采集列車運行、信號狀況等各種數據。通過對這些數據的深入分析，可以了解列車運行狀態、設備工作情況等信息，為運輸決策提供依據。例如，通過對每個車站實時客流的數據分析，鐵路管理部門可以調整列車的班次和座位數量，提高運輸效率。數據的分析還能發現設備的故障和異常，及時進行檢修和維護，保障列車的安全運行。

其次，鐵路大數據在運維管理方面發揮著重要作用。傳統的人工巡檢難以對所有細節進行全面監控，而大數據技術則可以幫助進行更加精確的設備監測。借助物聯網技術，可以實時監測設備的運行狀況，發現設備故障和異常。此外，鐵路大數據應用還能實現對運輸資源的動態調配，優化設備的使用效率，減少資源浪費。同時，大數據分析還能根據設備的使用情況預測設備的壽命和維修周期，提前進行維護和更換，降低維護成本。

第三，鐵路大數據在安全生產方面的應用不可小覷。通過數據分析技術，能夠及時監測列車運行中的安全隱患，發現風險和預警。例如，通過對列車運行速度、信號燈狀態等數據的分析，可以及時發現列車超速、信號失靈等異常情況，避免事故發生。此外，大數據分析還能根據歷史數據的統計和分析，對鐵路運輸過程中可能遇到的風險進行預測，并制定相應的應對措施，提高安全性。

第四，鐵路大數據在客流服務中的應用也為旅客提供了更好的服務體驗。通過對客流數據的分析，鐵路管理部門可以預測高峰時段的客流量，合理安排列車的班次，提高運輸效率。同時，通過數據分析可以及時獲取旅客需求，精準推送旅客所需的服務信息，如列車時刻表、票務信息等，提升旅客滿意度。此外，鐵路大數據應用還能為旅客提供智能導航服務，幫助旅客查詢車次、購票、換乘等信息，讓旅客的出行更加便捷。

最后，鐵路大數據的應用也推動了鐵路智能化建設的發展。通過大數據技術的支持，鐵路管理部門可以實現對全網的監控和管理，實現智能化運營和調度。例如，可以在列車與列車之間保持最佳的運行間隔，提高運行效率；可以根據列車的實時位置和運行速度，智能調整信號燈，保證列車的安全通行。此外，鐵路大數據還能與其他領域的大數據相結合，實現信息的共享和交流，推動智慧鐵路的建設。

綜上所述，鐵路大數據的應用帶來了許多好處，為鐵路行業帶來了革命性的改變。我深切體會到鐵路大數據的重要性和應用價值，它能夠提高鐵路運輸的效率和安全性，優化運維管理，提升客流服務，推動智慧鐵路的建設。我相信隨著技術的不斷發展，鐵路大數據在未來會發揮更加重要的作用，為鐵路行業持續創新和發展帶來更大的助力。

大數據課設的心得體會和感悟篇五

隨著信息技術的不斷發展和普及，大數據已經成為了當今社會中不可或缺的一部分。大數據的處理和分析能力給我們帶來了諸多便利，但同時也伴隨著一系列潛在的風險。在大數據時代，我們必須認識到并應對這些風險，以保證自身信息的安全和隱私的保護。

首先，大數據的風險在于個人隱私的泄露和濫用。隨著大量個人數據在網絡上的存儲和交換，黑客和惡意分子也找到了許多途徑來獲取這些數據。如果我們不加以保護，個人的隱私信息將面臨著極高的風險。我們經常聽聞各類社交媒體的賬戶被盜、個人隱私泄露的案例，這都提示著我們必須增加對個人信息的保護意識。與此同時，企業和政府也必須加強對大數據的安全管理和監管，確保個人隱私不被濫用。

其次，大數據的風險也體現在信息的誤用和不當處理上。雖然大數據的分析能力非常強大，但如果分析結果被錯誤地解讀或不當地使用，將會帶來嚴重的后果。比如，醫療大數據在幫助研究疾病和藥物時可能遭到不當使用，導致錯誤的診斷和治療方案。因此，我們需要在使用大數據時審慎思考和深入分析，不僅要關注統計結果的本身，還要結合實際情況進行綜合判定。

此外，大數據的風險還包括數據的濫用和篡改。在大數據時代，數據是一種重要的資源，對企業和政府來說具有非常高的價值。為了獲取更多的數據，一些企業可能會不擇手段，將沒有經過用戶同意的個人數據加以收集和使用。此外，也有可能出現數據被篡改，造成錯誤的決策和結果。要應對這些風險，我們需要加強對數據使用的監督和控制，明確數據的來源和使用目的。同時，政府也應通過立法和監管加強對大數據濫用和篡改的打擊力度。

最后，大數據風險的心得體會還包括了人工智能和機器學習算法的風險。在大數據時代，人工智能和機器學習算法在各個領域得到廣泛應用，并取得了顯著的成果。然而，這些算法的運行過程可能存在著一些潛在的問題，比如算法的偏見問題、個人信息的暴露問題等。為了減少這些風險，我們需要開展更多的研究和監督，不斷完善和優化這些算法的運行機制。

綜上所述，大數據在給我們帶來便利的同時也帶來了許多風險。我們應該保持警惕，增強對個人信息的保護意識，在使用大數據時審慎思考和深入分析。同時，企業和政府也應加強對大數據的安全管理和監管，確保大數據能夠為社會發展和人民生活帶來更多的福祉。只有在全社會共同努力下，我們才能更好地應對大數據時代的風險挑戰，實現大數據應用的良性發展。

大數據課設的心得體會和感悟篇六

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和感悟篇七

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和感悟篇八

第一段：引言（120字）。

大數據已經成為當今社會的熱點話題之一，其應用正在深入我們生活的各個領域。作為一名大數據專業的學生，我非常幸運能夠參加大數據上課，并有機會深入了解和學習有關大數據的知識和技能。在這篇文章中，我將分享我在上課過程中得到的心得體會。

第二段：認識大數據（240字）。

在上課之初，我對大數據的概念只是模糊的了解，大數據上課的第一堂課為我揭開了神秘的面紗。我們學習了大數據的定義、特點以及在各個行業中的應用。通過實例的引導，我更加清晰地理解了大數據是如何通過收集、處理和分析海量數據來產生洞察力和商業價值的。

第三段：深入學習與實踐（360字）。

在接下來的大數據上課中，我們學習了大數據的處理技術和工具。我們了解了Hadoop、Spark和NoSQL等重要的大數據處理平臺和數據庫，并學會了使用這些工具來處理和分析真實的大數據集。通過實踐和項目，我深入理解了數據的預處理、清洗、可視化和建模技術，以及如何對大數據進行機器學習和深度學習。

第四段：挑戰與收獲（360字）。

大數據上課并不是一帆風順的，其中也存在著一些挑戰。我們需要面對龐大的數據集、復雜的分析算法和高要求的計算能力。但正是這些挑戰讓我更加堅定了對大數據的熱愛和學習的動力。通過努力和團隊合作，我成功地完成了多個大數據項目，并從中收獲了巨大的成就感和學習上的進步。

第五段：展望未來（120字）。

大數據技術的應用正在深入各個領域，對人才的需求也逐漸增長。在大數據上課的學習中，我不僅僅掌握了專業知識和技能，更培養了數據思維和解決問題的能力。因此，我對未來充滿信心，期待將來能夠利用所學的知識和技術，參與到大數據相關的工作中，為推動社會的發展和進步做出貢獻。

總結（120字）。

通過大數據上課的學習，我對大數據有著更全面和深入的了解。這門課不僅幫助我掌握了大數據的概念、技術和工具，更重要的是讓我培養了數據思維和解決問題的能力。我相信這些寶貴的學習和經驗將成為我未來發展的強大動力。

大數據課設的心得體會和感悟篇九

隨著數字化時代的到來，大數據已經成為了企業發展的重要工具。利用大數據分析可以為企業提供更準確的市場預測和消費者洞察，幫助企業做出更明智的決策。然而，大數據同時也伴隨著風險。本文將從數據隱私泄露、數據安全漏洞、數據誤導性、數據虛報和數據破壞性五個方面探討大數據風險，并分別提出相應的應對策略。

首先，數據隱私泄露是大數據運用中的一個重要風險。在大數據分析過程中，企業需要收集大量的個人信息和敏感數據，這其中就包括了用戶的姓名、地址、電話號碼等。如果這些數據不被妥善管理，就有可能被黑客攻擊或內部人員泄露，進而導致用戶的隱私被侵犯。為了降低這種風險，企業需要加強數據安全意識，建立完善的數據存儲和管理措施，確保用戶的個人信息不會被濫用。

其次，數據安全漏洞也是大數據風險中的一個關鍵問題。在大數據應用過程中，企業需要運用各種軟件和硬件設備來存儲和處理數據。然而，這些設備往往存在安全漏洞，容易遭受黑客攻擊。為了減少這種風險，企業需要定期更新軟件和硬件設備的安全補丁，以便及時修補漏洞，增強系統的安全性。

第三，數據誤導性是大數據風險中的一個常見問題。大數據分析過程中，數據的質量和準確性對于決策的科學性和有效性至關重要。然而，由于數據源的不確定性和數據處理的復雜性，很容易產生數據的誤導性，導致企業做出錯誤的決策。為了應對這種風險，企業需要加強對數據的驗證和核查，確保數據的準確性和可靠性，同時要保持科學和客觀的態度，不盲目追求數據的數量，而是注重數據的質量。

第四，數據虛報是另一個大數據風險方面需要關注的問題。為了迎合上級的期望和企業的目標，有些企業可能會通過人工干預或其他手段來虛報數據，從而讓數據分析結果失去真實性。為了防止這種行為，企業需要建立內部監督機制，加強數據分析過程的透明度和監管，嚴禁任何形式的數據虛報行為。

最后，大數據的破壞性也是需要引起企業重視的一個風險。在大數據分析過程中，錯誤的數據處理和決策可能會對企業的品牌形象和經營狀況造成毀滅性的影響。為了降低這種風險，企業需要在數據分析前進行充分的調研和風險評估，做好數據備份和災難恢復措施，同時建立危機管理團隊，及時應對可能出現的問題，并盡快采取補救措施。

綜上所述，大數據風險是企業在利用大數據時必須面對的問題。我們需要保持謹慎的態度，認識到大數據所帶來的風險，并采取相應的策略，優化企業的大數據管理和分析過程，確保數據的安全和準確性，最大限度地發揮大數據的價值。只有這樣，企業才能在數字化時代取得持續發展和競爭優勢。

大數據課設的心得體會和感悟篇十

隨著科技的不斷發展和智能化的趨勢，物流行業也在不斷地變革和進步。而物流大數據作為信息時代的產物，正逐漸成為物流行業的重要力量。通過運用物流大數據，企業能夠更好地進行預測和優化，提高運輸效率和降低成本。本文將從數據收集、分析和應用三個方面，探討物流大數據在現代物流行業中的作用和心得體會。

首先，物流大數據的核心在于數據收集。在整個物流過程中，各個環節都會產生大量的數據，包括產品信息、訂單信息、倉儲信息、運輸信息等等。而對這些數據的有效收集和整理，是物流大數據的第一步。只有通過全面而準確地收集數據，才能為后續的分析和應用打下堅實的基礎。因此，物流企業需要建立完善的數據收集機制，包括設立數據采集點、使用先進的傳感器技術等，以確保數據的準確性和完整性。同時，還需要制定相應的數據管理和存儲政策，確保數據的安全性和可追溯性。

其次，物流大數據的核心在于數據分析。通過對收集到的大數據進行科學和合理的分析，能夠幫助企業發現潛在問題和機會，優化運營流程和提升客戶滿意度。在數據分析的過程中，可以利用數據挖掘、機器學習和人工智能等技術，對數據進行深度挖掘和解讀。例如，通過對歷史訂單數據的分析，可以發現消費者的購買偏好和行為習慣，從而優化庫存管理和配送路線規劃。又如，通過對實時運輸數據的分析，可以實現對運輸進程的實時監控和預測，避免延誤和損失。因此，數據分析在物流大數據中扮演著關鍵的角色，它為企業提供了更多的決策依據和戰略思考。

最后，物流大數據的核心在于數據應用。收集和分析數據只是物流大數據的前兩個環節，真正的價值在于將數據應用到實際的運營中。通過合理地利用物流大數據，企業能夠提高整個供應鏈的可視性和透明度，優化運輸和配送流程，提高客戶滿意度。例如，通過大數據分析，企業可以實現對庫存和庫房的精確管理，避免過量或過少的庫存，提高利潤和資金使用效率。又如，通過大數據分析，企業可以實現對貨物的實時跟蹤和定位，提高運輸的準確性和效率。因此，數據應用是物流大數據能否發揮價值的關鍵環節，它需要企業有正確的決策和行動能力。

總結而言，物流大數據在現代物流行業中扮演著重要的角色。數據的收集、分析和應用是物流大數據的核心，也是企業在運用物流大數據時需要注意和努力的方面。只有將物流大數據與企業實際運營緊密結合起來，才能實現物流行業的創新和提升。因此，我對物流大數據的心得體會就是，在收集數據時要準確完整，在分析數據時要科學合理，在應用數據時要有正確的決策和行動能力。通過這樣的方式，我們才能更好地利用物流大數據，推動物流行業的發展，為社會經濟的繁榮做出貢獻。

大數據課設的心得體會和感悟篇十一

我主要讀了第一部分和第三部分。

第一部分是大數據的思維變革，作者舍恩伯格提出了三個觀點，一是＂不是隨機樣本，而是全體數據＂，二是＂不是精確性，而是混雜性＂，三是＂不是因果關系，而是相關關系＂，作者被譽為＂大數據時代的預言家＂，拋出的觀點是擲地有聲的，下面我將談談我對這三點的理解。

是省時省力省錢的，而且判斷結果是相對高精準的，如人口普查這一案例，如果采用全體數據進行統計分析的話，工作難度是相當大的，最后的結果也不會很滿意，這是得不償失的。但是隨著數據處理技術的飛速發展，我們已經具備了處理大量數據的能力，如果在數據分析過程中采用全體數據，就能避免抽樣數據可能由于選取偏見帶來的非隨機性，處理全體數據也必將成為一種趨勢。用在國防生管理工作中，就是管理層要對每個個體都給予充分的關心與互動，對于優秀的固然要偏愛，但是對于較差的也要保持＂不拋棄不放棄＂的態度，讓每一個個體都找到自己的定位與價值。

暫時犧牲精確性，關注更多容易被忽略的細節，來做更多的事，得到更多的結果，也就是說我們要有一定的包容錯誤的能力。我們在收集數據時，要主動獲取更多的數據，少加一些限制性條件，然后應用我們處理大數據的能力，或許會獲得意想不到的結果。作者舉了一個谷歌翻譯系統的例子，通過英語作為中轉，進行各語言之間的轉換。此處的啟發就是用我們最擅長的途徑，不拘泥于特定規則，來達到我們的目的，也就是說我們要先認清自己，不去刻意的模仿，找出最適合自己的一套方法。

乍一看這個觀點覺得有點無腦，但是結合第二點就合理了，降低對精確性及原因結果的要求，通過對相關數據的廣泛分析，進而得到更豐富更多元的結果。如購物時，系統的購物推薦，并不是肯定你會購買，僅僅是你感興趣進而可能會買就足夠了。其實作者對＂相關關系＂的強調，主要是大數據強大的預測能力，而且這種預測性能還是相當精確的。以上只是我用作者的觀點佐證他自己的觀點，證明其一定的合理性，但是我是不完全認同的，在航天領域，我們對成功率的要求是極高的，尤其是載人航天領域，我們必須做到萬無一失，我們對每一個結果都會深究其根，找出原因。對于國防生體能成績的分析也是如此，結果只是我們的一個評價機制，而最重要的還是產生這一結果的原因及過程。

第三部分是大數據的管理變革，本來以為作者會講點如何通過大數據來改革管理機制和提高管理效率，沒想到作者只是講了大數據其實就是我們的隱私的暴露，提出了要讓數據采集管理公司對數據的使用負起責任的解決途徑。個人感覺，一是我們在平時要意識到個人隱私的保護，而是相關法律政策的完善，真正的讓大數據服務我們的工作生活，而不是一種變相的威脅。

大數據課設的心得體會和感悟篇十二

《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。

總結，歡迎大家閱讀。

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?！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?？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?！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和感悟篇十三

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。

大數據課設的心得體會和感悟篇十四

大數據是當下熱門的話題之一，它對各個行業都產生了深遠的影響，尤其是對于銀行業來說，大數據的應用已經成為了一種必然趨勢。本文將從大數據對銀行行業的意義、大數據用于銀行的具體應用、大數據給銀行帶來的挑戰、大數據技術發展對銀行的啟示以及我的個人感悟這五個方面，談談我對大數據和銀行這個主題的心得體會。

首先，大數據對銀行行業的意義是不言而喻的。銀行是一個龐大的金融信息中心，每天都會產生大量的金融數據。大數據的應用就是通過對這些數據的收集、分析和挖掘，能夠幫助銀行更好地了解客戶、進行風險管理、優化運營等。通過大數據的應用，銀行可以更好地提供個性化的金融服務，提高運營效率和客戶滿意度。

其次，大數據在銀行中的具體應用非常廣泛。比如，利用大數據分析客戶的消費習慣和需求，銀行可以開展精準營銷，推送更符合客戶需求的產品；通過大數據分析客戶的征信數據和交易行為，銀行可以更準確地評估客戶的信用風險；同時，銀行可以利用大數據來監測金融市場的波動，及時進行風險管控等等。大數據的應用給銀行帶來了許多機會，使得銀行能夠更好地滿足客戶的需求，提高競爭力。

然而，大數據給銀行也帶來了一定的挑戰。首先，銀行需要投入大量的資金來購買和維護大數據分析平臺，并招聘專業的數據分析師。其次，銀行對于數據隱私和安全的要求非常高，大數據的應用會涉及到大量的個人隱私信息，如何在確保數據安全的前提下進行分析和應用是一個非常嚴峻的挑戰。最后，對于銀行而言，如何將海量的數據整合起來，并從中找到有價值的信息，也是一個不容忽視的問題。

然而，在面對這些挑戰的同時，我們也可以從大數據技術的發展中找到一些啟示。大數據技術的發展給銀行帶來了更多的可能性。隨著人工智能和機器學習的快速發展，銀行可以通過建立智能化的大數據分析系統，提高數據分析的準確性和效率，從而更好地支持業務發展。同時，銀行還可以和其他行業進行數據的共享和合作，通過跨行業的數據應用，挖掘更多的商機。

最后，作為一名從業多年的銀行從業者，我深刻感受到了大數據給銀行帶來的巨大變革和機遇。在過去，銀行的業務主要以傳統的柜面服務為主，但是隨著大數據技術的應用，銀行的業務已經從線下拓展到了線上，從傳統金融服務轉變為全方位的金融科技服務。大數據不僅提高了銀行的效率和競爭力，也給了我個人職業發展帶來了更多的機遇。

綜上所述，大數據在銀行行業的應用已經成為一種必然趨勢，它對銀行業的發展產生了深遠的影響。盡管大數據應用面臨挑戰，但是通過持續改進和創新，我們相信大數據將會為銀行帶來更多的機遇和發展空間，同時也為我們銀行從業者帶來更多的個人發展機會。我相信，隨著大數據技術的不斷發展和創新，銀行的未來將會變得更加智能化、高效化和個性化。

大數據課設的心得體會和感悟篇十五

隨著互聯網和信息技術的發展，物流行業也進入了數字化時代。物流大數據作為一種新興的數據分析技術，正逐漸為物流企業帶來巨大的商業價值。物流大數據是運用大數據技術和數理統計方法，對貨物運輸、倉儲等各個環節的數據進行采集、分析和挖掘，從而為物流企業提供決策支持和業務優化。物流大數據不僅能提高物流效率，降低成本，還能預測市場需求，優化運輸路線，改善客戶服務體驗，促進物流供應鏈的協同發展。

第二段：探討物流大數據的應用領域和技術手段（200字）。

物流大數據的應用領域廣泛，涵蓋了供應鏈管理、倉儲與庫存、運輸與配送、運輸安全等方面。比如，通過對供應鏈中各個環節的數據分析，物流企業可以準確預測市場需求，合理配置倉儲與庫存，降低庫存成本。此外，利用物流大數據還可以優化運輸路線，提高運輸效率，降低運輸成本，確保貨物安全。在技術手段方面，物流大數據主要依賴于云計算、無線通信、物聯網等技術，通過傳感器、RFID、GPS等設備實現對貨物、車輛、倉庫等重要信息的動態監控和數據采集。

第三段：分析物流大數據的優勢和挑戰（200字）。

物流大數據具有多方面的優勢，首先是數據的時效性和準確性。物流大數據通過實時采集和處理，能夠提供及時準確的信息支持，讓企業能夠做出更明智的決策。其次是數據的全面性和廣泛性。物流大數據可以收集到各個環節的數據，綜合分析后能夠給出較為完整和全面的信息。最后是數據的挖掘和應用能力。物流大數據通過運用復雜的算法和模型，可以發現數據背后的規律和聯系，并能夠應用在實際的業務中。然而，物流大數據的挑戰也不可忽視，包括數據安全與隱私保護、數據分析能力不足、數據共享合作機制等方面的問題。

第四段：總結物流大數據的應用案例和效果（300字）。

物流大數據已經在實際的物流企業中得到了廣泛的應用，并取得了顯著的效果。以零售物流為例，物流大數據可以通過分析顧客的購物記錄、身份特征等信息，提供個性化的物流服務，實現定制化供應鏈。在城市配送方面，物流大數據能夠通過分析交通流量、地理信息等數據，優化配送路線，減少擁堵和耗時。此外，物流大數據還能夠通過監測倉儲設備的工作狀態、貨物的運輸狀況等，提前預警并解決潛在的問題，確保貨物運輸的安全可靠。

第五段：展望物流大數據的未來發展和應用前景（300字）。

物流大數據是未來物流行業的重要趨勢之一，其應用前景廣闊。隨著技術的進一步發展和成熟，物流大數據將更加智能化，實時化和個性化。未來，物流企業將能夠通過物流大數據實現更精細的供應鏈管理和運費成本控制。同時，物流大數據還將與其他技術如人工智能和區塊鏈等結合，進一步推動物流供應鏈的數字化轉型。然而，要充分發揮物流大數據的作用，仍需要加強數據安全保護和隱私保護，同時加強對于物流大數據分析人才的培養和引進。

總結：在物流行業中，物流大數據技術將成為提升物流效率、降低物流成本的重要手段，也將為物流企業帶來深遠的商業價值。通過充分挖掘和應用物流大數據，我們能夠更好地預測市場需求，優化供應鏈，提高運輸效率，為客戶提供更優質的服務。物流大數據的應用已經帶來了顯著的效果，并且在未來還有更廣闊的發展空間。因此，物流企業應積極推進物流大數據的應用，注重數據分析和挖掘能力的提升，以順應時代的發展趨勢，不斷提升自身的競爭力。

大數據課設的心得體會和感悟篇十六

隨著信息技術不斷發展，大數據已經開始滲透到各個行業，并為企業的發展提供了新的機遇。在銀行業中，大數據的應用已經成為銀行提高運營效率、優化客戶服務以及預防風險的重要工具。在這一過程中，我深刻體會到了大數據對于銀行的重要性與價值。

首先，大數據的應用幫助銀行提高了運營效率。傳統銀行的業務繁瑣，每天都需要處理大量的客戶信息和交易數據。然而，在信息時代的背景下，這些數據已經成為了銀行提高服務質量、提升客戶體驗的重要依據。利用大數據技術，銀行可以快速整理并分析客戶數據，通過運用高效的算法，提供更加個性化的金融產品和服務。同時，大數據技術還可以協助銀行進行風險評估和行業研究，提前識別潛在風險，為銀行的決策提供有力支持。這些都為銀行提高運營效率、降低成本提供了有效手段。

其次，大數據的應用助力銀行優化了客戶服務。銀行業不僅僅是提供金融服務的行業，更是一個建立長期信任關系的行業。傳統的銀行業務往往是通過柜臺進行辦理，客戶需排隊辦理業務，辦理效率低下。而有了大數據技術的應用，銀行可以通過建立線上平臺和智能系統，實現客戶服務的全天候和無距離，大大縮短了客戶等待時間，提高了辦理效率。此外，大數據還可以分析客戶的用卡習慣、借貸能力等信息，對客戶進行精準營銷，提供更加個性化的金融服務。這樣的優化客戶服務模式，不僅能夠提升客戶的滿意度，還能夠幫助銀行開拓市場，提升市場競爭力。

再次，大數據的應用幫助銀行實現了風險防范。作為金融行業的重要組成部分，風險防范一直是銀行需要面對的重要任務。利用大數據技術，銀行可以對海量的交易數據進行實時監測和分析，及時識別出風險行為，減少金融欺詐行為的發生。同時，大數據技術還可以幫助銀行建立客戶信用評級模型，預測客戶的還款能力和信用風險。這樣的風險評估模型能夠大大提高銀行的債務回收能力，減少壞賬帶來的損失。此外，大數據還可以進行反洗錢監測和欺詐檢測，為銀行提供更加全面的風險防控服務。

最后，大數據在銀行業的應用還需要面對一些挑戰。首先，數據安全問題是銀行在大數據應用中需要重點關注的。銀行每天產生的數據龐大且敏感，如何保證數據的安全性和隱私性是銀行需要解決的問題。其次，銀行需要培養更多的專業人才，具備數據分析和大數據技術應用能力，才能更好地利用大數據進行業務創新。此外，銀行還需要與其他行業和科技企業展開合作，共同推進大數據技術在金融領域的應用和創新。

綜上所述，大數據在銀行業的應用巨大的改變了銀行的運營模式和服務方式，提高了銀行的運營效率、優化了客戶服務以及加強了風險防范。然而，大數據應用仍面臨一些挑戰，需要銀行在數據安全和人才培養方面加以解決。相信隨著技術的進一步發展和銀行的不斷創新，大數據將為銀行帶來更多機遇和價值。

大數據課設的心得體會和感悟篇十七

互聯網數據分析員個人簡歷模板就在下面，互聯網運營數據分析的一個很重要的'基礎是網站分析，想要面試這一工作的求職者，在寫簡歷的時候你們是怎么寫的?今天的app分析、流量分析等等都是在網站分析的基礎之上發展起來的，下面我們一起看看吧!

大數據課設的心得體會和感悟篇十八

《大數據》不是一本純技術的書籍，作者用美國多年來豐富而詳細的案例說明了大數據的趨勢和發展歷程，大數據的初衷就是將一個公開、高效的政府呈現在人民眼前。書中從美國《信息自由法》說起，其發展歷程充滿了坎坷，經過各個時期信息自由倡議者的努力，終于出現端倪，并迅速成長，充分體現出美國政府的信息必須被公開，以及個人的隱私必須被保護。人類可以“分析和使用”的數據在大量增加，通過這些數據的交換、整合和分析，人類可以發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發展”。

《大數據》開篇講述美國《信息自由法》歷經多任總統，其中有支持者，也有反對者，最后終于簽發，標志都美國進入信息公開及隱私保護的大數據時代?，F如今全世界現有60多個國家制定、實施《信息自由法》。

隨著《信息自由法》的頒布，以及現代科技的發展，會產生越來越多的數據。數據主要來源是：1.各行各業通過計算機產生了大量的數據;2.業務數據3.民意數據4.環境數據。并且數據在數量、速度、多樣性三個維度迅速增長，促使數據帝國逐漸興起。

有了這么多數據，應該如何利用?

首先，在治國方面。1.循“數”管理，減少交通事故死亡人數。2.用數據進行醫療福利打假，可為政府節省開支。3.警方通過compstat系統，分析犯罪數據，預知犯罪地點。

其次，商務智能方面。1.數據倉庫，2.聯機分析(olap)，3.數據挖掘，4.數據可視化。

當然隨著數據的增多，如何收集和使用這些數據，就需要制訂一系列的法則。1.收集法則：減負;2.使用法則：隱私;3.發布法則：免費，4.管理法則：質量。其中數據質量最為重要，為了保證數據質量頒布了《數據質量法》，同時也帶來了困惑，即給商業組織帶來了質疑政府公布數據質量的手段，對于這一手段，滿足其商業利益，是民主與商業組織之間的對抗和沖突。

同時，統一分析和使用大數據與個人隱私產生的沖突。通過中央數據銀行和全國統一id就獲得某個人一生的行動，違反了個人隱私法，但不分析這些信息，又可能導致恐怖分子的襲擊，最終以保護個人隱私勝利，但政府還是想執行統一身份認證。

奧巴馬的上任加速了政府數據開放的進程，奧巴馬上任后立即任命首席信息官，由首席信息官在4個月內推出政府大數據網站，在互聯網上為民眾提供開放的政府數據。陽光基金會和個人利用開放數據開發出各種分析工具，充分體現出數據價值。

但公益組織并不滿足開放數據的數量，為了讓民眾監督一個更為公正透明的政府，公益組織要求公開白宮訪客記錄，但這并不是一個簡單的要求。經過公益組織不懈的努力，白宮終于公開了訪客記錄，但公益組織發現了更多的問題，白宮也提出將繼續修改訪客記錄的方式。

大數據有效的監督了政府的公正與民主。民主不是一個結果，而是參與的過程，人民要不斷的爭取才能實現民主。

本書結尾也較詳細的描述除美國外，其它各國通過大數據走向民主的進程，充分說明了這一進程是一個大趨勢。首先，英國緊隨美國后面實施數據開放，雖然晚于美國，但發展飛快，開放的數據量已超過美國。其次，即美、英兩國開放數據之后，更多的國家也加入到其中。20xx年9月20日，8個國家宣布成立“開放政府聯盟”，要想加入需具備4個條件：1.財政透明，2.信息自由，3.財產公開，4.公民參與。截止20xx年4月25日已有50個國家加入。

在大數據時代，數據就是直接的財富，數據分析和挖掘能力就是國家、企業的核心競爭力。中國應該摘下千百年來差不多先生的標簽，盡快趕上西方國家大數據的步伐。