项目大数据心得体会(精选11篇)

通过写心得体会，我们可以对自己的学习和工作进行反思，为今后的发展提供有益的参考和借鉴。9.写心得体会时，我们可以参考一些优秀的范文或经典作品，学习他人的表达方式和写作技巧，提升自己的写作水平。推荐大家阅读以下心得体会范文，或许可以帮助你更好地写出自己的观点和体会。

项目大数据心得体会篇一

大数据已经成为当今社会的一个热门话题。在互联网的时代背景下，数据的产生速度与日俱增，如何高效地处理和分析这些海量的数据成为了各个行业和企业所关注的焦点。作为一名大数据设计师，我在长时间的实践过程中积累了一些心得与体会，希望能与大家分享。

第二段：数据收集和清洗的重要性。

在进行大数据设计时，首先要关注的是数据的收集和清洗。只有数据收集到位，并经过有效的清洗处理，我们才能得到高质量的数据进行后续的分析工作。数据收集需要考虑到数据源的多样性，例如社交媒体、传感器、网站流量等，而数据清洗则需要解决数据缺失、错误和冗余等问题。只有保证数据的准确性和完整性，我们才能得到具有实际应用价值的数据分析结果。

第三段：大数据分析的方法和技术。

大数据设计的核心是数据的分析和利用。在大数据的世界里，传统的数据处理方法已经不再适用，我们需要借助一些新兴的技术和算法来解决实际问题。例如，机器学习和深度学习等技术可以帮助我们从大量数据中发现隐藏的规律和趋势，而图像处理和自然语言处理等技术则能够帮助我们更好地理解和利用数据。此外，分布式计算和云计算等技术也为大数据的处理和存储提供了强大的支持。

第四段：大数据应用的挑战和机遇。

在大数据设计的过程中，我们既要面对一些挑战，又要抓住机遇。一方面，大数据的处理和分析需要消耗大量的计算资源和存储空间，而且数据的隐私和安全性也是一个重要的问题。另一方面，大数据的应用又给我们带来了更多的机遇。通过深入分析数据，我们可以从中发现商机、优化决策，并为用户提供更好的服务。大数据已经成为了企业发展和决策的重要依据，我们需要不断地学习和适应这个新的时代。

第五段：结语。

大数据设计是一个庞大而复杂的项目，需要我们不断地学习和实践。在实际的工作中，我认识到了数据收集和清洗的重要性，掌握了一些数据分析的方法和技术，并深刻理解了大数据应用的挑战和机遇。大数据的时代已经到来，作为一名大数据设计师，我们需要不断地更新自己的知识和技能，与时俱进，才能在大数据的海洋中驾驭风浪，为企业和社会创造更大的价值。

项目大数据心得体会篇二

随着科技的不断进步，大数据已经成为了当下最热门的话题之一。在信息化时代，数据已成为企业竞争力的重要驱动因素。作为大数据创新的从业者，我在实践中积累了一些心得体会，希望通过本文与大家分享。

首先，大数据创新需要全面的数据支持。在大数据时代，数据的价值不仅仅在于数量，更在于质量和多样化。企业需要收集各种类型的数据，包括内部流程、客户信息、市场调研、社交媒体等，以形成完整的数据体系。只有数据全面、真实，才能为创新提供有效的支持。所以，企业在进行大数据创新前，需要先建立起有效的数据采集和管理机制。

其次，大数据创新需要高效的分析方法。海量的数据需要符合人们的认知方式进行处理和分析，这是大数据创新的核心问题之一。人工智能和机器学习等技术的发展，为大数据的分析提供了全新的思路和方法。同时，还要结合具体业务场景，制定相应的数据分析模型，通过数据预测、数据挖掘等手段，实现对数据的进一步深度挖掘，为企业决策提供准确的依据。

第三，大数据创新需注重合规与保护。大数据的应用和创新需要遵守合法、合规的原则。企业在制定大数据策略时，首先要确保数据的合法性，防止侵犯用户隐私等问题。同时，要加强数据的安全防护，比如加密、权限管理等措施，以保护数据不受到未经授权的访问和使用。只有在安全和合规的情况下，大数据创新才能够持续发展。

第四，大数据创新需要跨界合作。大数据的应用涉及到众多领域，需要不同行业的专业人士进行跨界合作。比如，在金融领域中，可以通过与科技公司合作，整合金融和科技的优势，提供更好的金融服务。而在医疗领域，可以结合人工智能技术和医学专业知识，提高诊断的准确性。在跨界合作中，各方可以互相借鉴和融合，形成更加创新的解决方案。

最后，大数据创新需要与时俱进。大数据的应用和技术发展非常迅速，一直处于不断演进之中。作为从业者，我们需要紧跟时代的步伐，主动学习新技术、掌握新方法，及时更新自己的知识储备。同时，要保持创新思维，敢于尝试新的想法和方法，不断挑战自己的极限。只有不断突破，才能破除旧有的思维框架，实现真正的创新。

总之，大数据的创新是一个动态的过程，需要全面的数据支持、高效的分析方法、合规与保护、跨界合作和时刻与时俱进。希望通过我的分享，能够为大家在大数据创新的道路上提供一些参考和启示。无论是企业还是个人，只有不断追求创新，才能在大数据时代中立于不败之地。

项目大数据心得体会篇三

大数据时代的到来，给人们的学习和生活带来了巨大的变革。近期，我读完了一本关于大数据的书籍《大数据》，在书中我了解到了大数据的定义、特点、应用和对社会产生的影响。通过这本书的学习，我深刻认识到了大数据对于现代社会的重要性，并从中汲取了一些启示和体会。

首先，我的第一个体会是对大数据的新认识。在书中，大数据被定义为指数据量巨大、处理难度大，无法通过传统的数据处理工具和方法进行处理和分析的数据。大数据的特点主要包括“四V”，即数据量大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据种类繁多(Variety)和价值密度低(Value)。通过学习这些概念，我意识到了大数据处理的复杂性和重要性。在现代社会中，随着互联网技术的快速发展，海量的数据正在不断产生，而利用这些数据寻找规律、洞察趋势对于企业和科学研究等领域都具有重要意义。

其次，我通过阅读《大数据》这本书，对大数据应用的广泛性有了更深入的了解。大数据不仅可以被用于商业领域的市场调研和用户行为分析，还可以被运用于医疗、金融、政府等各个领域。例如，在医疗领域，大数据分析可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果；在金融领域，大数据可以用于风险评估和投资策略制定。这些例子让我认识到大数据不仅仅是一个概念，它已经深入到我们的生活和工作中，并对各个领域产生了重要的影响。

第三，大数据在社会中的影响力也让我深受触动。通过大数据的分析，科学家们可以预测自然灾害的发生和规模，帮助人们采取相应的措施减少灾害造成的损失；政府们可以利用大数据分析来改进公共服务和决策，提高社会治理效能。大数据还可以通过对人群行为的分析，为企业提供精准的广告定位和销售策略，帮助企业提高竞争力。大数据的应用正引领着社会的进步和发展，让我感到对于大数据的学习和掌握变得格外重要。

第四，在书中我还学到了大数据的应对方法和技术。大数据处理的复杂性要求我们运用先进的技术和工具。例如，云计算能够提供强大的计算和存储能力，帮助我们处理海量的数据；机器学习和人工智能则能够帮助我们从复杂的数据中提取有价值的信息。了解到这些技术后，我决定在大数据领域继续深入学习，提高自己的技术水平。

最后，通过读完《大数据》，我深刻体会到大数据的革命性和不可逆转性。大数据已经成为了当今社会的一个重要标志，影响着我们生活的各个方面。不仅是企业和科研机构，普通人也需要掌握一定的大数据分析和处理能力，才能适应这个快速变化的时代。因此，在日常生活中，我们要提高自己对于大数据的认识和运用，并不断学习相关的知识和技能。

总之，通过阅读《大数据》，我对大数据有了全新的认识，了解到了其广泛的应用领域和对社会的重要影响。同时，我也学到了一些大数据的应对方法和技术。大数据已经成为一个时代的产物，对于每个人来说，掌握大数据的知识和技能变得愈发重要。我希望通过自己的努力，能够在大数据时代中不断学习和成长，为社会的发展贡献自己的力量。

项目大数据心得体会篇四

大数据正逐渐成为各行各业发展的关键驱动力。在信息化时代，企业需要利用大数据来优化运营、增长盈利能力，政府需要利用大数据来提高治理效能，个人需要利用大数据来改善生活品质。作为一个从事项目管理工作的人员，我有幸参与了一个关于大数据应用的项目，在这个过程中积累了一些宝贵的经验和体会。下面，我将从项目启动、数据采集、数据分析、应用结果及提高效能几个方面来分享我的心得体会。

首先，项目启动是成功应用大数据的关键一步。在启动阶段，明确项目目标是十分重要的。要对大数据的主要应用领域有充分的了解，并明确项目的具体目标和成果，以便在后续的数据采集和分析中更加有针对性。此外，还需要明确项目团队的职责和沟通机制，为项目的推进打下基础。

其次，数据采集是进行大数据分析的基本前提。在进行数据采集时，应注意三个方面的问题。首先是数据的规范化，要确保数据的格式、内容和采集频率的一致性，以便进行有效的分析。其次是数据的完整性，要尽量获取全面的数据，避免数据缺失对分析结果的影响。最后是数据的准确性，要对采集的数据进行校验和清洗，确保数据的质量。

数据分析是大数据项目的核心环节。在进行数据分析时，要根据项目目标和需求，选择合适的分析方法和模型，以获得有价值的结果。同时，还需要注意数据的可视化呈现，通过图表、报表等形式，将分析结果直观地展示给相关人员，便于理解和应用。此外，要注重挖掘数据背后的价值，深入分析数据之间的关系和趋势，以获得更深层次的洞察和决策支持。

应用结果是大数据项目的最终目标。大数据分析的结果可以作为决策的参考依据，支持企业、政府和个人做出更明智的选择和策略。在应用结果时，要确保获取到的数据和分析结果可靠可用。同时，还需要与相关人员进行充分的沟通和培训，使他们能够理解和应用分析结果，并将其转化为实际的行动和效益。

最后，提高效能是大数据项目的持续改进之道。通过项目实施的过程，可以总结和提炼出一套有效的工作方法和经验。在项目结束后，要对项目过程和应用结果进行评估，并总结得失。同时，要不断学习和更新自己的知识和技能，跟上大数据发展的脚步，为未来的项目工作做好准备。

总结起来，项目大数据心得体会的写作可以从项目启动、数据采集、数据分析、应用结果及提高效能几个方面展开。在每个方面，都需要注重细节和方法论，并将其融入实际的项目实施中。只有这样，才能真正将大数据的潜力转化为项目的成功，并为企业和个人带来实实在在的效益。

项目大数据心得体会篇五

随着技术的飞速发展和人们对数据的深度认知，金融大数据的应用已经成为了现代金融行业的一种趋势。作为金融从业者，我在工作中一直密切关注着金融大数据的发展和应用。在实践中，我深刻体会到金融大数据给金融行业带来的巨大改变以及我个人在处理金融大数据中的一些心得体会。下面，我将就这一主题进行连贯的五段式分析。

首先，金融大数据对金融行业的影响不可忽视。传统金融行业很大程度上依赖于人工处理数据和经验判断，而金融大数据的出现改变了这种情况。通过利用大数据技术和算法，金融行业可以实现对大量数据的高效处理和分析，从而更加准确地进行决策。比如，大数据技术可以帮助机构投资者分析市场行情和股票走势，提升投资决策的精准度和效率。另外，金融大数据还可以帮助金融机构进行风险控制和欺诈检测，提高金融业务的安全性和稳定性。

其次，处理金融大数据需要掌握一定的技能和方法。金融大数据的处理不仅涉及到金融知识，还需要有一定的数据分析和统计建模能力。在实践中，我发现对金融数据的挖掘和分析需要掌握数据清洗、数据预处理、特征工程等技术，同时还需要运用统计学和机器学习方法进行数据建模和预测。同时，由于金融行业的数据量庞大，需要使用大数据平台和工具来处理和分析数据。掌握这些技能和方法，能更加高效地处理金融大数据，为金融决策提供更准确的依据。

第三，金融大数据的应用离不开信息安全保障。金融行业一向以隐私和数据安全为重，金融大数据的应用需要保证数据的安全性和私密性。在工作中，我始终将信息安全作为首要任务来处理金融大数据。在处理数据时，我们需要采用加密算法和权限控制的手段，保障数据的安全性。另外，及时更新安全防护措施和解决漏洞，以应对不断变化的黑客攻击和数据泄露风险。只有在信息安全的基础上，金融大数据才能更好地发挥作用。

第四，金融大数据的应用需要合规的支持。随着金融大数据的应用范围不断扩大，合规问题越来越受到关注。在处理金融大数据时，我们需要遵守各种法律法规和监管规定，确保数据的合法性和道德性。同时，也需要建立健全的内部合规机制，保障金融机构及从业人员的合规行为，避免违规操作和数据滥用的风险。只有在合规的基础上，金融大数据才能为金融行业的发展做出积极贡献。

最后，金融大数据应用的成功离不开团队合作和创新精神。在金融大数据的处理和应用过程中，需要各个领域的专业人才进行协作。比如，需要金融行业的专业人员提供业务需求和指导，需要数据科学家和统计分析师提供数据分析和建模的支持，需要工程师提供大数据平台和技术支持。另外，金融大数据的应用也需要不断的创新精神，善于发现问题和解决问题，推动金融行业的创新和发展。

综上所述，金融大数据对金融行业的影响巨大，但处理金融大数据需要掌握一定的技能和方法。在应用金融大数据时，我们需要注重信息安全保障和合规履行，同时也需要倡导团队合作和创新精神。通过不断深入研究和实践，我们可以更好地应对金融大数据的挑战，为金融行业的发展贡献自己的力量。

项目大数据心得体会篇六

近年来，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为人们解决实际问题的重要工具。在我参与的数据挖掘项目中，我亲身体会到了数据挖掘技术的强大力量和无尽潜力。在此，我将结合我在项目中的经历，总结出以下的心得体会。

首先，数据挖掘项目的前期准备工作必不可少。在开始数据挖掘项目之前，我们需要仔细地考虑和确定项目的目标、数据的来源和可行性，以及具体的挖掘方法和技术工具。在进行项目前的这个阶段，我深感对于数据挖掘技术的了解和掌握是至关重要的。只有掌握了合适的挖掘方法和技术工具，才能确保项目的顺利进行和取得良好的结果。

其次，数据的预处理是数据挖掘项目中不可忽视的一部分。在现实应用中，往往会遇到数据质量不高、数据噪声、数据缺失等问题。因此，我们需要在进行挖掘之前对数据进行清洗、去噪声处理和填充缺失值。在项目中，我注意到预处理工作的重要性，并根据具体情况采取了适当的数据处理方法，如使用平均值填补缺失值、删除重复数据、通过聚类方法去除异常值等。通过预处理，我们可以获得高质量的数据集，为后续的挖掘工作打下良好的基础。

此外，特征选择对于数据挖掘项目的成功也至关重要。由于现实中的数据往往维度很高，在特征选择过程中，我们需要根据问题的需求和实际情况选择最具代表性和相关性的特征。在项目中，我运用了相关性分析、信息增益和主成分分析等方法来进行特征选择。通过精心选择特征，我们可以降低数据维度，提高挖掘的效率，并且往往可以得到更好结果。

此外，模型的选取和优化也是数据挖掘项目的重要环节。在项目中，我们使用了多个模型，如决策树、神经网络和支持向量机等。不同的模型适用于不同的问题需求和数据特点，因此，我们需要根据具体情况选择最合适的模型。同时，在模型的优化过程中，我们需要不断调整模型的参数和算法，使其能够更好地适应数据并取得更好的预测和分类结果。通过不断优化模型，我们可以提高模型的准确性和稳定性。

最后，数据挖掘项目的结果分析与呈现对于项目的最终价值也具有不可或缺的作用。在挖掘结果分析中，我们需要对挖掘得到的模式、规则和趋势进行解释，并将这些解释与实际应用场景进行结合，形成有价值的分析报告。在我的项目中，我采用了可视化的方法，如绘制柱状图、散点图和热力图等，以更直观和易懂的方式来展示数据挖掘结果。通过分析和呈现，我们可以将数据挖掘的结果转化为实际应用中的决策和行动，为实际问题的解决提供有力支持。

总结而言，数据挖掘项目的过程中需要进行前期准备、数据的预处理、特征选择、模型选取和优化、结果分析与呈现等环节。感谢我参与的数据挖掘项目的历练，我更加深刻地理解了数据挖掘技术的应用和价值。在未来的数据挖掘项目中，我会继续提升自己的技术水平和实践能力，为实际问题的解决贡献更多的力量。

项目大数据心得体会篇七

段落一：引言（200字）。

在当今信息技术高速发展的时代，大数据已经成为项目管理的重要组成部分。随着大数据分析的推广和应用，越来越多的企业和组织意识到了大数据对于项目成功的重要性。在项目大数据分析的过程中，每个项目团队都会积累一些心得体会，对于今后类似项目的实施有着重要的价值。本文将从数据收集、数据分析、数据应用和数据隐私四个方面，总结并分享了本人在项目大数据分析中的一些心得体会。希望能给读者带来一些启发和帮助。

段落二：数据收集（200字）。

数据收集是项目大数据分析的第一步，也是最关键的环节之一。首先，确保数据的准确性和完整性，要寻找可以信赖的数据源，并采用合理的方法、流程和工具进行数据采集。其次，要根据项目目标和需求，制定有效的数据收集计划，确保采集到具有代表性、多维度的数据。同时，也需要注意数据的时效性，及时更新和维护数据，以确保分析的可靠性。

段落三：数据分析（200字）。

数据分析是项目大数据分析中最核心的环节。首先，要选取合适的分析方法和技术，根据项目的实际情况进行分析。其次，要善于运用统计学、机器学习等相关知识，挖掘数据中的潜在规律和价值信息。同时，还可以借助可视化工具，将数据以图表、报表等形式进行展示，使得数据分析结果更加直观明了，便于理解和传达。

段落四：数据应用（200字）。

数据分析的最终目的是为了实现有效的数据应用，为项目管理提供决策依据。一方面，可以利用数据分析结果，提出改进项目的建议和措施。另一方面，也可以通过数据分析，发现项目的风险和问题，并及时采取对策，保障项目的顺利进行。同时，数据应用还可以为项目的后续工作提供参考，为类似项目的实施积累经验。

段落五：数据隐私（200字）。

在项目大数据分析中，数据隐私也是一个需要重视的问题。个人隐私和商业机密等敏感信息需要得到保护，防止被泄露和滥用。因此，在数据收集、存储和传输过程中，要严格遵守相关法律法规和隐私政策。同时，也要加强数据安全保护，使用合适的加密和权限控制技术，确保数据的安全性和隐私性。

结语：大数据已经成为项目管理的有力工具，项目大数据分析的拓展应用将会为项目管理带来更多的优势。通过数据收集、数据分析、数据应用和数据隐私方面的实践和总结，可以不断优化和改进项目的管理过程，提高项目的成功率和效益。因此，项目团队应密切关注大数据的发展和应用，不断提升自身的数据分析能力，将大数据分析融入到项目管理中，实现项目的持续创新和发展。

项目大数据心得体会篇八

随着信息技术的飞速发展，现代社会中产生了大量的数据，而这些数据需要被正确的收集、处理以及存储。这就是大数据数据预处理的主要任务。数据预处理是数据分析、数据挖掘以及机器学习的第一步，这也就意味着它对于最终的数据分析结果至关重要。

第二段：数据质量问题。

在进行数据预处理的过程中，数据质量问题是非常常见的。比如说，可能会存在数据重复、格式不统一、空值、异常值等等问题。这些问题将极大影响到数据的可靠性、准确性以及可用性。因此，在进行数据预处理时，我们必须对这些问题进行全面的识别、分析及处理。

第三段：数据筛选。

在进行数据预处理时，数据筛选是必不可少的一步。这一步的目的是选择出有价值的数据，并剔除无用的数据。这样可以减小数据集的大小，并且提高数据分析的效率。在进行数据筛选时，需要充分考虑到维度、时间和规模等方面因素，以确保所选的数据具有合适的代表性。

第四段：数据清洗。

数据清洗是数据预处理的核心环节之一，它可以帮助我们发现和排除未知数据，从而让数据集变得更加干净、可靠和可用。其中，数据清洗涉及到很多的技巧和方法，比如数据标准化、数据归一化、数据变换等等。在进行数据清洗时，需要根据具体情况采取不同的方法，以确保数据质量的稳定和准确性。

第五段：数据集成和变换。

数据预处理的最后一步是数据集成和变换。数据集成是为了将不同来源的数据融合为一个更综合、完整的数据集合。数据变换，则是为了更好的展示、分析和挖掘数据的潜在价值。这些数据变换需要根据具体的研究目标进行设计和执行，以达到更好的结果。

总结：

数据预处理是数据分析、数据挖掘和机器学习的基础。在进行预处理时，需要充分考虑到数据质量问题、数据筛选、数据清洗以及数据集成和变换等方面。只有通过这些环节的处理，才能得到满足精度、可靠性、准确性和可用性等要求的数据集合。

项目大数据心得体会篇九

随着云计算和物联网的日渐普及，大数据逐渐成为各行各业的核心资源。然而，海量的数据需要采取一些有效措施来处理和分析，以便提高数据质量和精度。由此，数据预处理成为数据挖掘中必不可少的环节。在这篇文章中，我将分享一些在大数据预处理方面的心得体会，希望能够帮助读者更好地应对这一挑战。

作为数据挖掘的第一步，预处理的作用不能被忽视。一方面，在真实世界中采集的数据往往不够完整和准确，需要通过数据预处理来清理和过滤；另一方面，数据预处理还可以通过特征选取、数据变换和数据采样等方式，将原始数据转化为更符合建模需求的格式，从而提高建模的精度和效率。

数据预处理的方法有很多，要根据不同的数据情况和建模目的来选择适当的方法。在我实际工作中，用到比较多的包括数据清理、数据变换和离散化等方法。其中，数据清理主要包括异常值处理、缺失值填充和重复值删除等；数据变换主要包括归一化、标准化和主成分分析等；而离散化则可以将连续值离散化为有限个数的区间值，方便后续分类和聚类等操作。

第四段：实践中的应用。

虽然看起来理论很简单，但在实践中往往遇到各种各样的问题。比如，有时候需要自己编写一些脚本来自动化数据预处理的过程。而这需要我们对数据的文件格式、数据类型和编程技巧都非常熟悉。此外，在实际数据处理中，还需要经常性地检查和验证处理结果，确保数据质量达到预期。

第五段：总结。

综上所述，数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，它可以提高数据质量、加快建模速度和提升建模效果。在实际应用中，我们需要结合具体业务情况和数据特征来选择适当的预处理方法，同时也需要不断总结经验，提高处理效率和精度。总之，数据预处理是数据挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通过正确的方式和方法，才能获得可靠和准确的数据信息。

项目大数据心得体会篇十

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。

项目大数据心得体会篇十一

大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。

在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、pda、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。

现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。

首先，“大数据”究竟是什么？它有什么用？这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在：速度（velocity）、多样性（variety）、价值密度（value）、体量（volume）这四方面（4v）都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过tb级的数据信息等。

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。

百度百科中是这么解释的：大数据（bigdata），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我最开始了解大数据是从《大数据时代》了解到的。

大数据在几年特别火爆，不知道是不是以前没关注的原因，从各种渠道了解了大数据以后，就决定开始学习了。

二、开始学习之旅。

在科多大数据学习这段时间，觉得时间过的很快，讲课的老师，是国家大数据标准制定专家组成员，也是一家企业的大数据架构师，老师上课忒耐心，上课方式也很好，经常给我们讲一些项目中的感受和经验，果然面对面上课效果好！

如果有问题，老师会一直讲到你懂，这点必须赞。上课时间有限，我在休息时间也利用他们的仿真实操系统不断的练习，刚开始确实有些迷糊，觉得很难学，到后来慢慢就入门了，学习起来就容易多了，坚持练习，最重要的就是坚持。