我们在一些事情上受到启发后，可以通过写心得体会的方式将其记录下来，它可以帮助我们了解自己的这段时间的学习、工作生活状态。心得体会可以帮助我们更好地认识自己，了解自己的优点和不足，从而不断提升自己。下面小编给大家带来关于学习心得体会范文，希望会对大家的工作与学习有所帮助。
大数据心得心得体会篇一
信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。
信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。
在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？金融业业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
一部似乎还没有写完的书。
——读《大数据时代》有感及所思。
读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了！
更何况还有两个更可怕的事情。
其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。
都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。
合纤部车民。
2013年11月10日。
一、学习总结。
采用某些技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析，通过分析和优化实现。
对企业未来运营的预测。
在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。
大数据心得心得体会篇二
随着科技的发展和互联网的普及，大数据逐渐成为现代社会的一个重要议题。大数据不仅给人们的生活带来了极大的便利，也对各行各业的发展产生了深远的影响。在我与大数据的接触中，我深刻认识到大数据的重要性，并从中得到了许多心得体会。以下是我对大数据的理解和感悟。
首先，在大数据的背后隐藏着巨大的商机。随着大数据的崛起，越来越多的企业开始意识到大数据的商业潜力。通过分析海量的数据，企业可以深入了解市场需求、消费者习惯以及竞争对手的情况，从而有效地制定营销策略和业务发展方向。例如，在电商领域，通过大数据分析消费者的浏览行为和购买偏好，企业可以精准地推荐产品，提高销售转化率。在金融领域，通过分析大数据，可以发现潜在的风险和机会，有效预测市场走向。因此，我认为，掌握大数据分析能力将成为未来企业竞争的关键之一。
其次，大数据给个人提供了更多的机会和选择。在过去，人们的生活和工作范围受限于地理位置和资源的限制，很难积累一些特定领域的知识和经验。而如今，有了大数据，我们可以通过互联网获取大量的信息和资源，学习和探索任何我们感兴趣的领域。例如，通过在线教育平台，我们可以随时随地对自己感兴趣的知识进行学习，提升自己的能力。同时，对于创业者来说，大数据也提供了更多的商机。我们可以通过大数据分析发现市场的空白和需求，从而创办自己的公司或发展新的业务。因此，大数据为个人的发展提供了更多的机会和选择。
第三，大数据的应用推动了传统行业的转型与升级。随着大数据技术的成熟和应用的普及，越来越多的传统行业开始引入大数据分析和人工智能技术，以提高效率和降低成本。例如，制造业通过大数据分析生产过程中的数据，实现智能化生产和优化生产线布局，提高生产效率和产品质量。医疗行业通过分析大量的病历和医学数据，可以提前预测疾病风险，为患者提供更加精准的诊断和治疗方案。因此，大数据的应用推动了传统行业的升级和改造，提高了整体产业的竞争力。
第四，大数据也给我们的社会带来了一些隐忧和风险。尽管大数据带来了很多好处，但它也引发了一系列隐私和安全问题。在大数据时代，我们的个人信息和行为可以被收集、存储和分析，我们的隐私面临着更大的侵犯。另外，大数据分析中可能出现的偏见和错误也给我们的决策带来了风险。因此，我们需要建立相应的法律法规和技术手段，保护个人隐私，减少误导和错误的影响。
最后，我深刻认识到，大数据只是一个工具和手段，最关键的还是人。无论多么先进的大数据技术，最终的应用和决策还是需要人来负责和管理。因此，我们需要加强对大数据技术的学习和理解，提高自身的数据分析能力和逻辑思维能力，以更好地应对和利用大数据时代的机遇和挑战。
综上所述，大数据对我们的社会和生活产生了巨大的影响。它不仅给企业带来了商机，也给个人提供了更多的机会和选择。大数据的应用推动了传统行业的转型与升级，但也引发了一些隐忧和风险。因此，我们需要理性看待和利用大数据，加强对大数据技术的学习和规范，以更好地应对和引领大数据时代的变革。
大数据心得心得体会篇三
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。
《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。
之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。
无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
大数据心得心得体会篇四
如今，大数据时代成为炙手可热的话题。你知道读大数据时代。
在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。
《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。
之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。
无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。
“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!
《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。
其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。
还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。
大数据心得心得体会篇五
读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。
本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。
第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。
这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变，所谓思路决定出路，思路有了创新，有了拓展，相应的社会也就会有很大的变化。紧接着第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。
这本书给我感触最深的.就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。
首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。
这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。
第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣，甚至还说到大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像candide那样精确地翻译每一句话，它谷歌翻译之所以优于ibm的candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。
而在阅读这本书时，发现这本书中争议最大的一个观点，不仅是读者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了，不用花大力气去研究他们的因果关系。作者用林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表，从啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助。
一句话，知道是什么就够了，不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说，在科学研究领域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图谱来治疗癌症，但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病，不可能只是说收集各种数据，然后利用其相关性来判断哪里出现了问题。
过度依赖所带来的后果。也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立选择和自由意志的社会，如果一切变为现实，我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中提出了几种解决方法，一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。毫无疑问，大数据将会给社会管理带来巨大的变革。
在这个信息爆炸的时代，大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，把握住大数据时代变革的思想，才能在时代潮流中成为佼佼者，在思维上思路上略高一筹，才能在行动中占得先机！
大数据心得心得体会篇六
2021年6月26日，北京举行了一场大数据行业盛会——大数据之夜。作为一名大数据从业者，我参加了这次盛会并对其进行了深刻的思考和反思。
二、现状。
当前，大数据正在成为推动各行业发展的重要力量，其综合应用涉及人工智能、云计算、5G等众多方面。而在这一趋势下，大数据产业也正在得到迅猛的发展，成为了各大公司的热门招聘领域。
三、心得。
参加这次大数据之夜，最深刻的感受便是——大数据从业者一直在探索和实践着怎么让数据更好地“为所用”。会上展示了各行业根据大数据分析的能力，不断推出新的产品和服务，具有可持续发展的生态和良好的社会价值。
在这样的大环境下，我们大数据从业者实际上扮演着“挖掘机”的角色，通过对数据进行清洗、分析和应用，不断挖掘其中的价值，进而助推各行各业的创新和发展。
在会上，各家企业代表分享了自己公司关于大数据、人工智能的实践经验，更多的探讨了数据安全、流程管理、数据分析与应用等话题。而我在听取这些分享和交流的过程中，深深地感受到了自己作为一名大数据从业者的使命和责任。
四、思考。
当然，大数据产业在发展过程中也面临着一系列挑战和问题，例如数据安全问题、数据渗透风险、算法黑盒等，这些问题还需要我们不断地探索和解决。
同时，我们作为大数据从业者，还应当注重教育和普及大数据相关知识，更加注重大数据产业的社会责任和伦理问题，力求在这一领域中做出更多的贡献。
五、结尾。
总的来说，这次大数据之夜对我影响很深，它让我更加深入地理解了大数据产业的价值和意义，更加坚定了我在这个领域持续努力的决心和信念。相信随着技术的不断进步，大数据将持续成为推动创新和发展的重要力量，我们也将会在这一领域中不断成长和发展。
大数据心得心得体会篇七
《大数据》不是一本纯技术的书籍，作者用美国多年来丰富而详细的案例说明了大数据的趋势和发展历程，大数据的初衷就是将一个公开、高效的政府呈现在人民眼前。书中从美国《信息自由法》说起，其发展历程充满了坎坷，经过各个时期信息自由倡议者的努力，终于出现端倪，并迅速成长，充分体现出美国政府的信息必须被公开，以及个人的隐私必须被保护。人类可以“分析和使用”的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
《大数据》开篇讲述美国《信息自由法》历经多任总统，其中有支持者，也有反对者，最后终于签发，标志都美国进入信息公开及隐私保护的大数据时代。现如今全世界现有60多个国家制定、实施《信息自由法》。
随着《信息自由法》的颁布，以及现代科技的发展，会产生越来越多的数据。数据主要来源是：1.各行各业通过计算机产生了大量的数据;2.业务数据3.民意数据4.环境数据。并且数据在数量、速度、多样性三个维度迅速增长，促使数据帝国逐渐兴起。
有了这么多数据，应该如何利用?
首先，在治国方面。1.循“数”管理，减少交通事故死亡人数。2.用数据进行医疗福利打假，可为政府节省开支。3.警方通过compstat系统，分析犯罪数据，预知犯罪地点。
其次，商务智能方面。1.数据仓库，2.联机分析(olap)，3.数据挖掘，4.数据可视化。
当然随着数据的增多，如何收集和使用这些数据，就需要制订一系列的法则。1.收集法则：减负;2.使用法则：隐私;3.发布法则：免费，4.管理法则：质量。其中数据质量最为重要，为了保证数据质量颁布了《数据质量法》，同时也带来了困惑，即给商业组织带来了质疑政府公布数据质量的手段，对于这一手段，满足其商业利益，是民主与商业组织之间的对抗和冲突。
同时，统一分析和使用大数据与个人隐私产生的冲突。通过中央数据银行和全国统一id就获得某个人一生的行动，违反了个人隐私法，但不分析这些信息，又可能导致恐怖分子的袭击，最终以保护个人隐私胜利，但政府还是想执行统一身份认证。
奥巴马的上任加速了政府数据开放的进程，奥巴马上任后立即任命首席信息官，由首席信息官在4个月内推出政府大数据网站，在互联网上为民众提供开放的政府数据。阳光基金会和个人利用开放数据开发出各种分析工具，充分体现出数据价值。
但公益组织并不满足开放数据的数量，为了让民众监督一个更为公正透明的政府，公益组织要求公开白宫访客记录，但这并不是一个简单的要求。经过公益组织不懈的努力，白宫终于公开了访客记录，但公益组织发现了更多的问题，白宫也提出将继续修改访客记录的方式。
大数据有效的监督了政府的公正与民主。民主不是一个结果，而是参与的过程，人民要不断的争取才能实现民主。
本书结尾也较详细的描述除美国外，其它各国通过大数据走向民主的进程，充分说明了这一进程是一个大趋势。首先，英国紧随美国后面实施数据开放，虽然晚于美国，但发展飞快，开放的数据量已超过美国。其次，即美、英两国开放数据之后，更多的国家也加入到其中。20xx年9月20日，8个国家宣布成立“开放政府联盟”，要想加入需具备4个条件：1.财政透明，2.信息自由，3.财产公开，4.公民参与。截止20xx年4月25日已有50个国家加入。
在大数据时代，数据就是直接的财富，数据分析和挖掘能力就是国家、企业的核心竞争力。中国应该摘下千百年来差不多先生的标签，尽快赶上西方国家大数据的步伐。
大数据心得心得体会篇八
大数据已经成为当下的热门话题，越来越多的企业开始将其融入到自己的发展中。在这样的背景下，由中国数据产业领袖峰会举办的“大数据之夜”活动吸引了许多人前来参加。我也深感荣幸能够参加其中，下面我将分享一下我在这次活动中的心得体会。
第二段：活动内容介绍。
在本次活动中，一些著名的企业家、学者和专家出席了会议，他们主要从大数据方面给我们进行了分享。在会上，他们分别从不同的角度，就大数据在各个行业中的应用、数据分析技术的发展等方面进行了深入的探讨和阐述。此外，在现场还有一些实际的案例和产品展示，都让我们深刻感受到了大数据技术的强大。
第三段：启发。
本次活动最让我印象深刻的是各位嘉宾的演讲。他们不仅仅是为我们介绍了各种大数据技术，在实际的应用中也给予了我们很多启发。其中，有一位演讲者告诉我们：“大数据不是简单地获取数据，而是如何将数据转化为价值”。这让我意识到，我们在使用大数据方面不仅仅要注重数据的收集和分析，更要考虑如何将其转化为实际的应用。
第四段：思考。
本次活动给我带来了很多启发和思考。我深感到，大数据技术虽然十分强大，但仅仅是技术的积累和应用还远远不够。我们需要考虑从多个角度进行创新和思考，将大数据技术运用到我们的现实生活中。同时，我们也要深入了解各种大数据技术的适用场景，这样才能更好地运用它，落地实现。
第五段：总结。
通过本次活动，我感受到了大数据技术的应用和价值，在思考和学习的过程中，也开启了我对大数据技术的探索。我相信，随着技术的不断发展，大数据将在未来的发展中扮演着越来越重要的角色。我也希望，在这个时代的浪潮下，我们都能够把握机遇，为自己和这个时代创造更多的价值。
大数据心得心得体会篇九
近年来，随着大数据技术的快速发展，大数据扶贫成为了一个热门话题。大数据的应用无疑是一把双刃剑，既有助于提高扶贫工作的精准度和效率，也带来了一些挑战和问题。我在大数据扶贫工作中积累了一些经验和体会，下面我将分享一下我的心得。
首先，大数据的运用给了扶贫工作带来了很大的便利。通过对海量的数据进行分析，可以了解到贫困地区的基本情况、人口分布、教育水平、产业结构等信息。这使得扶贫工作可以更加有针对性地进行，减少了盲目投资和资源浪费的情况。例如，针对贫困地区的产业扶贫，通过对大数据的分析可以确定哪些产业适合发展，并进行精细化的管理和指导，从而提高了扶贫的效果。这种精准扶贫的方式不仅可以提高脱贫的概率，还可以降低脱贫的成本，实现可持续发展。
其次，大数据的运用使得扶贫政策的制定更加科学化。通过对大数据的分析，政府可以了解到贫困地区的问题和需求，进而制定出更加合理和有针对性的扶贫政策。例如，通过对贫困地区的收入分布进行分析，政府可以针对收入低于一定水平的家庭提供特殊的扶持措施，帮助他们脱贫。而不再是一刀切的政策，而是因人因地施策，确保资金和资源的有效利用。此外，通过对大数据的分析，政府还可以了解到贫困地区的基础设施建设的需求，从而加快相应的投资和建设，提高贫困地区的发展水平。
然而，大数据扶贫也面临一些挑战和问题。首先，数据的质量和真实性是一个关键问题。由于信息的不对称和响应的不及时，有些地区的数据可能存在一定的偏差，这给精准扶贫的效果带来了一定的影响。其次，大数据的运用需要专业的技术和人才支持，而在一些贫困地区，技术和人才资源匮乏，这导致了大数据扶贫工作的实施受到一定的限制。另外，大数据的运用可能会引发个人信息保护的问题，如果个人信息不当使用，则有可能导致信息泄露和滥用的风险。
针对以上问题，我认为大数据扶贫工作需要加强数据采集和核实环节的管理，确保数据的质量和真实性。政府可以加大对技术人才的培养和引进力度，提高贫困地区的技术和人才资源储备，保证大数据扶贫工作的顺利实施。另外，政府应加强对个人信息的保护，建立健全的信息采集、存储和使用制度，加强对信息泄露和滥用行为的打击力度，保障用户和公民的信息安全。
综上所述，大数据扶贫作为一种新兴的扶贫方式，在提高扶贫效果和推动脱贫攻坚工作中发挥着重要作用。通过大数据分析和应用可以精准地定位贫困地区的问题和需求，从而制定出科学有效的扶贫政策和措施。然而，大数据扶贫工作也面临一些挑战，需要政府和相关部门加强管理和监管，确保扶贫工作的顺利进行。相信在不久的将来，随着大数据技术的不断进步和完善，大数据扶贫会发挥更大的作用，为实现全面建成小康社会做出更大的贡献。
大数据心得心得体会篇十
营销离不开传播，传播离不开媒体。以前，企业传递信息一般是通过外部渠道，如杂志、电视、收音机等。互联网时代，企业有很多自有的渠道来传播信息，如论坛、微博、qq空间、微信公众账号等。这些可以称作自媒体，企业可以用自己的渠道来发表自己的意见，跟传统的媒体形态紧密结合，企业表达自己意见最重要的价值在于传播品牌理念，而最终目的是卖产品。
1.2企业的消费者思维。
互联网时代，产品是不是消费者喜欢的，这个十分重要。在目前物资非常丰富的时代，产品本身已经不重要，打造产品已经变得越来越容易，而拥有客户才是最重要的。如今，因为有了移动端，客户的各种行为更容易被记录，这样有了更多的数据对这种关系进行科学的分析。用户使用产品感觉好，企业才能真正得到这个客户。如果用户感觉不好，将会失去这个客户，因此，企业必须站在消费者立场去开展产品设计、营销推广。
1.3企业的服务思维。
服务就是一种增加产品本身价值的体验，通过体验提升产品价值。这种服务的形成，在移动互联网时代会变得更加多样化。移动终端让企业了解到客户不同的喜好，然后，设计出更吸引客户的场景，即用户个体喜好与移动中的场景等于满足用户需求的个性化服务。
2.1提升传统行业企业的互联网化水平。
对于传统的金融、批发零售、媒体、租赁/服务、制造等行业，应着力于推动三个方面的互联网化。
一是，营销互联网化（线上、线下融合）。线上、线下融合是解决实体产品和线上产品融合的问题，一方面，要加强物流基础设施建设和信息技术的深度融合；另一方面，要及时改善产品网点分布，提供便捷的服务，并提高服务的质量。
二是，产品互联网化（产品数字化、互联网交付）。产品互联网化，是基于跟互联网上的消费者充分、适度的交流，因此，要通过互联网实现与消费者的交流，及时吸收消费者的参与，同时，借助互联网支付平台，提高产品的销售便捷性。
三是，服务互联网化（在线交互、客户服务）。要想搞好互联网营销，线下要重质量，线上要重速度。线下和线上目前还是不可孤立的，否则，企业发展不会太大，利用线下的活动和服务可以赢得良好的口碑，打下坚实的群众基础，然后，线上注意实效，注意同步配合，可以取得更好的效果。四是，运营互联网化（信息、资金、物流的互联网承载和支持）。整合线上线下渠道，避免冲突，合理优化信息、资金、物流各环节的配合，发挥出线上、线下各渠道的优势并进行互补，以达到最优化的整合。
2.2借助互联网多途径优化企业的营销效率。
一是，替换（对传统商业流程中某些环节的直接取代）。一方面，在产品介绍方面，可以通过互联网将企业的各种信息充分展示，如运用声像工具、图片、文字介绍等，从而让产品介绍更加完整、全面、系统。另一方面，在产品交易方面，实现在线支付，降低产品交易成本，同时，在物流配送方面，可以利用与物流公司的配合，实现生产、销售、物流一体化，提高营销的响应速度。二是，优化（再造商业流程本身，简化、优化、重构）。传统的营销环节较多，尤其是涉及大宗商品买卖方面，需要走很多流程，而互联网营销时代，流程可以大大压缩，借助互联网平台，可以建立面向生产和消费的交流平台，不论身处何处，都能掌握企业的营销动态，及时了解需求，及时和客户沟通，避免了实体销售在及时性上的一些不足，同时，也简化了一些手续，使得整个营销流程变得顺畅。三是，创新（创造新的商业流程）。传统的营销，商业流程受到限制，尤其体现在渠道推广上，而借助互联网平台，可以创造一些新的商业模式，扩展营销的影响面，提高营销的效率。
2.3抓好互联网时代的营销重点策略。
对于互联网时代的营销策略要把握两个重点：第一个，企业营销的核心是属于什么行业，然后，要充分了解这个行业的性质，以此类推定位企业营销的内容。比如，企业如果是医药行业，对于这个行业往往专业度比较高，如果水平较差往往会被同行嘲笑，就算是营销成功也往往成了负面的参照物。所以，在营销前，一定要对这个行业以及企业营销的内容有一个亮点分析，并找到企业的推广点，再定位目标用户进行营销，方能提升营销效果。
第二，充分了解企业的用户，比如，营销的对象是谁，目标对象是哪类用户群体，用户的需求就是企业的营销重点，企业在满足用户需求的前提下进行营销，往往更容易获得用户的信任，从而将企业的产品或者服务推出去。第三个，要做好定位，包括产品市场定位、渠道定位、价格定位、促销定位等。必须明白自己的产品如何与互联网相结合，然后通过什么方式去接触用户。第四，营销的核心内容是什么，推广手段要怎么选择，比如，通过短信、二维码或手机网站等。
