大数据分享心得体会实用(优秀12篇)

心得体会是自我反思和思考的一种方式，对于个人的成长和进步至关重要。写好总结可以提高学习和工作的效率和质量。以下是小编为大家收集的一些心得体会范文，供大家参考。希望通过这些范文的阅读和分析，可以帮助大家更好地理解和掌握写作技巧，从而写出更加优秀和精彩的心得体会。同时，也希望大家能够通过自己的思考和总结，产生属于自己的心得体会，并不断提升和成长。

大数据分享心得体会实用篇一

描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。

问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。

问题二：当时未找到tcp/ip属性这一栏。

解决办法：当时未找到tcp/ip属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。

问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件。

问题四：在此处的sqlserver的导入和导出向导，这个过程非常的长。

解决办法：在此处的sqlserver的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。

问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对。

解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）。

这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。

问题六：由于发生以下连接问题，无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称，请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡，然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”，所以我就打开数据库属性页面：图1-图2图一：

图二：

解决办法：解决办法:图2步骤1：从图1到图2后，将目标下的“服务器”成自己的sqlserver服务器名称行sqlservermanagementstudio可以）步骤2：点确定后，选择“处理”，就可以成功部署了。

问题七：无法登陆界面如图：

解决方法：尝试了其他用户登陆，就好了。

（1）在几周的学习中，通过老师课堂上耐心细致的讲解，耐心的指导我们如何一步一步的安装软件，以及老师那些简单清晰明了的课件，是我了解了sql的基础知识，学会了如何创建数据库，以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程，从中经历了也体会到了很多感受，面临不同的知识组织，我们也遇到不同困难。

理大数据的规模。大数据进修学习内容模板：

linux安装，文件系统，系统性能分析hadoop学习原理。

大数据飞速发展时代，做一个合格的大数据开发工程师，只有不断完善自己，不断提高自己技术水平，这是一门神奇的课程。

2、在学习sql的过程中，让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库，也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了，也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力，上网查阅的能力。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境，是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结，每个人对自己的分工更加的明确，也锻炼了我们的团结协作，互帮互助的能力。

3、如果再有机会进行平台搭建，会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误，在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。

总结。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中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的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。

三、

结语。

大数据分享心得体会实用篇二

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。

大数据分享心得体会实用篇三

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。

大数据分享心得体会实用篇四

随着大数据技术的飞速发展，大数据应用的领域越来越广泛，引人瞩目。作为一名IT从业者，我也跟随着这股大数据热潮，前往大数据之夜现场参与活动。

大数据之夜是一个面向广大大数据从业者和爱好者的交流学习平台，在这里，我不仅深入了解了大数据技术的最新应用和发展趋势，还与来自各行业各领域的业内大咖进行了广泛而深入的交流。与他们的交流，让我深刻认识到了大数据的重要性和应用前景，加强了我的学习动力。

在大数据之夜现场，我特别关注讨论主题为大数据趋势与创新的环节。通过各位大咖的演讲，我了解到，大数据正成为驱动跨行业发展的核心力量，其应用前景无限。例如，AI在医疗、金融、安防等领域的深度应用。此外，当下大数据在推动一系列新技术、新商业模式的发展，让人不禁敬佩。

第四段：大数据应用与案例分析。

大数据之夜另一个重要环节是大数据应用与案例分析。在这里，我们有幸听到了各大行业大咖对大数据应用的深入剖析和分析。例如，在金融领域的风险控制、营销、客户服务等环节中，大数据的应用越来越广泛，为行业创造了巨大的价值。此外，大数据在物流、零售、交通出行、互联网内容分发等领域也有广泛的应用，解决了行业面临的诸多瓶颈和难题。

第五段：总结与展望。

大数据之夜是一次十分有意义的活动，让我深入了解大数据技术的应用和趋势，也加深了我对IT产业创新的认识和理解。随着大数据技术的不断发展和进步，我们可能会看到更多更广泛的大数据应用场景。作为一名从业者，我们更应该不断学习和探索，不断创新，为行业发展做出自己的贡献。

大数据分享心得体会实用篇五

随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当代社会最为炙手可热的话题之一。作为信息时代的产物，大数据给我们的生活带来了巨大的改变。最近，我读了一本名为《大数据》的书，在阅读过程中，让我对大数据有了更深的认识。下面我将与大家分享一下我的体会。

首先，大数据让我们的生活更加便利。现如今，大数据技术得到了广泛的应用，人们可以通过各种技术手段轻松地获取所需的信息。无论是购物、出行还是旅游，我们都能够通过大数据获取到最新的产品信息、路线规划以及景点推荐，从而为我们的生活提供了诸多便利。比如，每当我需要购买产品时，只需在电子商务平台上输入关键词，便可获得大量的搜索结果，同时还能通过查看其他用户的评价来进行筛选，这使得我们能够更加轻松地做出购买决策。

其次，大数据为商业发展提供了新的机遇。随着大数据技术的不断改进，越来越多的企业开始使用大数据分析手段来处理海量的数据，从而找到市场的空白点，为企业创造更多商机。例如，通过对大数据的分析，电商平台能够通过用户的购买行为了解用户的兴趣爱好，并根据这些数据进行精确的产品定位和个性化推荐，从而提高销售额。大数据的出现，使得商业发展更加精准和高效，企业可以更加了解消费者的需求，提供更好的产品和服务。

再次，大数据为决策提供了科学依据。无论是政府还是企事业单位，在制订政策和规划发展战略时，都需要基于大量的数据进行决策。大数据的出现让决策者可以更加客观地了解社会经济现状，分析各种数据之间的关系以及相关因素对决策结果的影响，从而做出更加明智的决策。比如，在交通规划方面，利用大数据可以实时监测交通拥堵情况，分析交通流量以及不同道路之间的关系，从而优化交通路线，提高交通效率。大数据的运用，为决策者提供了更准确的信息，帮助他们做出科学合理的决策。

最后，大数据也带来了一系列的挑战和问题。首先，数据安全问题成为了一个亟待解决的难题。大数据的存储和传输需要庞大的计算资源，但与此同时，也给数据安全带来了巨大的挑战。随着黑客技术的不断发展，数据泄露和隐私侵犯的风险也在逐渐增加。其次，大数据的过滤和分析需要高度专业的技术和人才。大量的数据对于普通人来说是一种负担和困扰，如果没有足够的专业人才来进行数据的处理和分析，那将影响到大数据的应用和发展。

总而言之，大数据给我们的生活和社会带来了诸多的变化和好处，但也面临着一些挑战和问题。我认为，我们应该在充分利用大数据的优势的同时，加强数据安全的保护和专业人才的培养。只有这样，我们才能更好地应对大数据时代的挑战和机遇，并为我们的生活和社会发展创造更加美好的未来。

大数据分享心得体会实用篇六

随着互联网的蓬勃发展，现代社会已经进入了一个信息爆炸的时代。海量的数据通过各种渠道不断产生，这使得人们面临处理和分析数据的新挑战。大数据监督作为一个关键的环节，起着保护数据安全和隐私的重要作用。在过去的几年中，我有幸参与了大数据监督工作，并获得了一些宝贵的经验和体会。

首先，我认为大数据监督的关键是保护数据的隐私和安全。在处理大数据的过程中，我们经常需要处理涉及个人隐私和商业机密的数据。因此，我们必须意识到确保数据不被滥用和泄露的重要性。为此，我们需要建立健全的数据访问控制机制，加密敏感信息，并制定相应的安全政策。只有这样，我们才能确保大数据的合法使用和保护用户的隐私。

其次，大数据监督需要合理运用技术手段和工具。随着大数据技术的不断发展，我们可以利用人工智能、机器学习和数据挖掘等工具来分析和监控大数据。这些技术可以帮助我们发现数据中的异常或错误，并提供有价值的信息。例如，通过使用机器学习算法，我们可以识别未经授权访问的数据，并及时采取措施来阻止恶意行为。因此，合理运用技术手段和工具是提高大数据监督效果的重要一步。

第三，大数据监督需要注意数据的完整性和准确性。在进行大数据分析之前，我们必须确保数据的完整性和准确性。否则，分析结果可能不准确甚至误导决策。为此，我们需要建立数据质量控制的机制，包括数据清洗、数据验证和数据校对等步骤。只有确保了数据的完整性和准确性，我们才能更好地进行大数据分析，并提供有价值的信息。

第四，大数据监督需要遵守法律和伦理规范。在处理大数据的过程中，我们必须严守法律和伦理规范，包括个人隐私保护法和数据保护法等。我们不能将数据滥用于违法活动或盗窃商业机密。此外，我们还应该尊重用户的权益和隐私，不得擅自公开或出售用户的个人信息。只有遵守法律和伦理规范，我们才能建立一个安全可信的大数据监督系统。

最后，大数据监督需要与各方合作共建。大数据监督不是一个人或一个组织可以完成的任务，而是需要各方的共同努力。政府、企业和用户都应承担起自己的责任，共同建立一个有效的大数据监督体系。政府应加强监管力度，制定更加严格的数据保护法；企业应加强自律，强化内部数据安全管理；用户应提高安全意识，避免泄露个人信息。只有通过各方的合作和努力，我们才能建立一个安全、高效的大数据监督系统。

综上所述，大数据监督是保障数据安全和隐私的重要环节。通过保护数据隐私和安全、合理运用技术手段和工具、关注数据的完整性和准确性、遵守法律和伦理规范、与各方合作共建等五个方面的努力，我们可以更好地进行大数据监督工作，并为社会提供有价值的信息服务。在不断发展的信息社会中，我们应该认识到大数据监督的重要性，并积极推动其发展，为数据安全和隐私保护做出自己的贡献。

大数据分享心得体会实用篇七

近年来，随着遥感技术的飞速发展和应用，遥感大数据成为了不可忽视的重要资源。在这个数字化时代，利用遥感大数据进行研究和决策已经成为一种趋势。经过长时间的研究和实践，我对于遥感大数据有了一些心得体会。

首先，遥感大数据可以提供全球范围内的信息。传统的数据采集方式往往受到地理和时间的限制，而遥感大数据可以实现对全球范围的观测。无论是地表覆盖、气象变化还是环境污染，遥感大数据都可以提供全面且精确的信息，帮助我们更好地了解和分析全球的情况。这对于环境保护、城市规划和农业生产等领域的研究和决策具有重要意义。

其次，遥感大数据可以实现多源、多时序和多分辨率的观测。传统的数据采集方式往往只能提供静态的信息，而遥感大数据可以提供多源数据的集成。无论是遥感卫星、无人机还是地面监测系统，都可以通过遥感技术实现数据的采集和整合。同时，遥感大数据可以提供不同时间尺度和空间分辨率的观测，帮助我们更好地理解和分析不同时期和不同地点的变化。这对于气象预测、自然资源管理和环境监测等领域具有重要意义。

再次，遥感大数据可以实现图像的自动提取和分析。传统的数据处理方式往往需要耗费大量的人力和时间，而遥感大数据可以通过自动化的算法实现图像的快速提取和分析。无论是地表覆盖分类、土地利用变化还是资源调查和监测，遥感大数据可以提供高效且精确的分析结果，帮助我们更好地理解和应对各种挑战。这对于城市规划、防灾减灾和决策支持等领域具有重要意义。

最后，遥感大数据需要结合人工智能和云计算技术进行应用。随着遥感技术的不断进步，遥感大数据量呈指数级增长。这对于数据存储、处理和分析提出了巨大的挑战。因此，我们需要借助人工智能和云计算技术来提高数据的存储和处理效率，以及分析和挖掘数据的能力。只有将遥感大数据与人工智能和云计算相结合，才能更好地应对数据的规模和复杂性，发挥遥感大数据的巨大潜力。

综上所述，遥感大数据是当今数字化时代不可忽视的重要资源，具有全球范围、多源多时序和自动提取分析等特点。然而，我们需要结合人工智能和云计算技术来应用遥感大数据，以发挥其巨大潜力。只有这样，遥感大数据才能为我们提供更多的信息和洞见，帮助我们更好地应对各种挑战，推动社会的可持续发展。

大数据分享心得体会实用篇八

Hadoop作为大数据领域中的重要工具，其开源的特性和高效的数据处理能力越来越得到广泛的应用。在实际应用中，我们对Hadoop的使用也逐步深入，从中汲取了许多经验和教训。在此，我会从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面分享一下我的心得体会。

一、搭建Hadoop集群。

搭建Hadoop集群是整个数据处理的第一步，也是最为关键的一步。在这一过程中，我们需要考虑到硬件选择、网络环境、安全管理等方面。过程中的任何一个小错误都可能会导致整个集群的崩溃。基于这些考虑，我们需要进行详细的规划和准备，进行逐步的测试和验证，确保能够成功地搭建起集群。

二、数据清洗。

Hadoop的数据处理能力是其最大的亮点，但在实际应用中，数据的质量也是决定分析结果的关键因素。在进行数据处理之前，我们需要对数据进行初步的清洗和预处理。这包括在数据中发现问题和错误，并将其纠正，以及对数据中的异常值进行排除。通过对数据的清洗和预处理，我们可以提高数据的质量，确保更加准确的分析结果。

三、分析处理。

Hadoop的大数据处理能力在这一阶段得到了最大的展示。在进行分析处理时，我们首先需要确定分析目标，并对数据进行针对性的处理。数据处理的方式包括数据切分、聚合、过滤等。我们还可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具进行分析计算。在处理过程中，我们还需要注意对数据的去重、筛选、转换等方面，从而得到更为准确的结果。

四、性能优化。

在使用Hadoop进行数据处理的过程中，内存的使用是其中重要的方面。我们需要在数据处理时对内存使用进行优化，提高算法的效率。在数据读写和网络传输等方面，我们也需要尽可能地提高其效率，来增强Hadoop的处理能力。这一方面需要的是合理的调度策略、良好的算法实现、有效的系统测试等方面的支持。

五、可视化展示。

通过对数据的处理和分析，我们需要对获得的结果进行展示。在这一方面，我们可以使用Hadoop提供的一系列Web界面进行展示，同时还可以利用一些可视化工具将数据进行图像化处理。通过这些方式，我们可以更加直观地观察到数据分析的结果，从而更好地应用到实际业务场景中。

总之，Hadoop的应用已逐渐地从科技领域异军突起，成为处于大数据领域变革前沿的重要工具。在实际应用中，我从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面体会到了很多经验和教训，不断地挑战和改进我们的技术与思路，才能更好地推动Hadoop的应用发展。

大数据分享心得体会实用篇九

近年来，“大数据”这个概念突然火爆起来，成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”，是指数据规模巨大，大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的3.0版，主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。

我们一直有这样的成见：信息是个好东西。对于人类社会而言，信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头，于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大数据’时代，信息不再稀缺，这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时，就会成为一种负担，我们会不堪重负。

信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子，数字化的信息失速狂奔，使人类主宰信息的能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每两年翻一番，目前世界上的90%以上数据是近几年才产生的。，数字存储信息占全球数据量的四分之一，另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。，只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据，其余都是数字数据。到，世界上存储的数据中，数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容，我们只能望洋兴叹。

“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竟有多大，我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和政府管理等带来的变化，认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”：它改变的不仅仅是信息生产力，更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容，更是其生产与传播方式。

我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”，它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断，开启了知识传播的大众时代，同时，也确立了“机械复制时代”的知识生产与传播方式。与印刷时代相比，互联网新媒体开启的“大数据”时代，则是一场更为深广的革命。在“大数据”时代，信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。新媒体遍地开花，打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局，改变了自上而下的知识传播模式，将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“大数据”时代，我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念，沿袭此前的知识生产方式，就会被远远地甩在时代后面。

(节选自2013.2.22《文汇读书周报》，有删改)。

大数据分享心得体会实用篇十

近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据概念逐渐走入大众视野，成为各行各业追求创新和发展的热点话题。为了加深对大数据的理解和分享最新的研究成果，许多大数据相关的会议应运而生。我近日参加了一场大数据会议，收获颇丰，以下是我对大数据会议的心得体会。

第二段：会议的内容与分享。

这次大数据会议的主题涵盖了大数据的理论与实践，研究成果的应用以及行业中的案例分析等多个方面。与会嘉宾来自大数据领域的顶尖企业、知名大学以及研究机构。他们通过演讲、小组讨论和展览等形式，详细介绍了大数据的最新动态和应用案例，让人对大数据的前沿研究有了直观的认识。同时，与会者还有机会与各界精英进行交流、互动，增进了相互之间的沟通与合作。

此次大数据会议给我留下了深刻的印象。首先，大数据的概念已经深入到各个领域，无论是医疗、金融、教育还是制造业，都在努力将大数据应用于解决实际问题，推动行业的发展。其次，大数据分析的核心是对数据的细致分析和解读，只有具备丰富的数据处理和建模技术，才能从大数据中发现隐藏的规律和价值。最后，数据的安全与隐私保护是大数据发展的重要议题，各个企业和机构需要加强隐私保护的技术手段，确保大数据的安全使用。

第四段：对个人的启发与收获。

通过参加大数据会议，我对大数据的应用、挑战与前景有了更深刻的认识。在今后的学习和工作中，我会更加关注大数据领域的研究，并提升自己的数据分析能力。此外，我还结识了许多志同道合的朋友，他们来自不同的领域，但对大数据的热情和追求相似。与他们的交流和合作不仅扩展了我的视野，也提供了更多学习和成长的机会。

第五段：总结与展望。

参加这次大数据会议，让我对大数据的深度理解和应用前景有了新的认识。大数据的发展势头迅猛，已经成为引领行业创新发展的重要驱动力。然而，大数据的发展还面临着一些挑战，如数据安全和隐私保护等。在未来的发展中，我们应当注重技术的创新和应用的实践，以更好地应对这些挑战。同时，我们也要加强与其他领域的合作和交流，促进大数据的跨界融合，实现更广阔的发展空间。

在这次大数据会议中，我收获了知识和启发，同时也感受到了大数据领域的热情和朝气。我相信，在大数据的助推下，我们能够更好地应对未来的挑战，并取得更大的创新和发展。

大数据分享心得体会实用篇十一

铁路大数据在不断追求效率和安全的同时，也为铁路行业带来了巨大的变革和机遇。正是在铁路大数据的支持下，我们看到铁路运输的效率不断提升，安全风险大幅降低。在过去几年的实践中，我深切体会到了铁路大数据的重要性和应用价值。本文将从数据收集和分析、运维管理、安全生产、客流服务和智能化建设等五个方面，分享我在铁路大数据应用中的心得体会。

首先，铁路大数据的核心是数据的收集和分析。在铁路运输过程中，各种传感器、无人系统和监控设备能够实时采集列车运行、信号状况等各种数据。通过对这些数据的深入分析，可以了解列车运行状态、设备工作情况等信息，为运输决策提供依据。例如，通过对每个车站实时客流的数据分析，铁路管理部门可以调整列车的班次和座位数量，提高运输效率。数据的分析还能发现设备的故障和异常，及时进行检修和维护，保障列车的安全运行。

其次，铁路大数据在运维管理方面发挥着重要作用。传统的人工巡检难以对所有细节进行全面监控，而大数据技术则可以帮助进行更加精确的设备监测。借助物联网技术，可以实时监测设备的运行状况，发现设备故障和异常。此外，铁路大数据应用还能实现对运输资源的动态调配，优化设备的使用效率，减少资源浪费。同时，大数据分析还能根据设备的使用情况预测设备的寿命和维修周期，提前进行维护和更换，降低维护成本。

第三，铁路大数据在安全生产方面的应用不可小觑。通过数据分析技术，能够及时监测列车运行中的安全隐患，发现风险和预警。例如，通过对列车运行速度、信号灯状态等数据的分析，可以及时发现列车超速、信号失灵等异常情况，避免事故发生。此外，大数据分析还能根据历史数据的统计和分析，对铁路运输过程中可能遇到的风险进行预测，并制定相应的应对措施，提高安全性。

第四，铁路大数据在客流服务中的应用也为旅客提供了更好的服务体验。通过对客流数据的分析，铁路管理部门可以预测高峰时段的客流量，合理安排列车的班次，提高运输效率。同时，通过数据分析可以及时获取旅客需求，精准推送旅客所需的服务信息，如列车时刻表、票务信息等，提升旅客满意度。此外，铁路大数据应用还能为旅客提供智能导航服务，帮助旅客查询车次、购票、换乘等信息，让旅客的出行更加便捷。

最后，铁路大数据的应用也推动了铁路智能化建设的发展。通过大数据技术的支持，铁路管理部门可以实现对全网的监控和管理，实现智能化运营和调度。例如，可以在列车与列车之间保持最佳的运行间隔，提高运行效率；可以根据列车的实时位置和运行速度，智能调整信号灯，保证列车的安全通行。此外，铁路大数据还能与其他领域的大数据相结合，实现信息的共享和交流，推动智慧铁路的建设。

综上所述，铁路大数据的应用带来了许多好处，为铁路行业带来了革命性的改变。我深切体会到铁路大数据的重要性和应用价值，它能够提高铁路运输的效率和安全性，优化运维管理，提升客流服务，推动智慧铁路的建设。我相信随着技术的不断发展，铁路大数据在未来会发挥更加重要的作用，为铁路行业持续创新和发展带来更大的助力。

大数据分享心得体会实用篇十二

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。