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热门大数据审计心得体会(汇总16篇)

时间:2023-10-21 22:21:34 作者:薇儿 热门大数据审计心得体会(汇总16篇)

工作心得是对自己在工作中的经验、感悟及得失等进行总结和归纳的一种文稿形式,它能够帮助我们更好地认识自己的工作表现,并找到进步的方向。具体的军训心得因人而异,以下范文只是为大家提供一个参考,希望能够激发大家在写作时的灵感和创造力。

大数据审计心得体会范文

今年在集团公司的正确领导下,审计部严格遵守国家各项法律、法规,认真履行集团的《内部审计管理制度》。根据集团公司20__年度工作的总体要求和审计计划,内部审计工作以集团公司企业管理年为中心,加强企业精细化管理,突出重点,切实履行职责,较好地完成了全年审计工作计划和领导交办的审计任务,现就20__年度审计工作总结如下:。

一、完成主要工作。

20__年共完成审计项目97项,其中年度财务收支及年度预算执行状况审计12项,专项经营考核审计1项,任期经济职责审计2项,投资企业财务收支与资产负债审计3项,基建工程项目预算审计38项,基建工程项目结算审计41项,为完善集团经营管理、提高经济效益做出了贡献。

1、预算执行审计与财务收支审计并轨同行。

2、开展专项经营考核审计。

20cc年7月,公司为扭转__汽车租赁公司年年亏损局面,重新任命总经理,并与之签订经营考核职责书。为配合集团经营管理,审计部精心研读文件精神,深入企业了解经营状况,与相关单位反复磋商,报请主管领导审核,最终确认__汽车租赁公司的经营绩效考核结果,维护公司经营考核严肃性,同时也肯定了二级企业勤奋、用心的经营成果。

3、完善投资企业审计,带给投资评估依据。

为评价对外投资企业的管理效果的需要,根据集团公司领导安排对投资企业进行审计,对20cc年度省深汕、粤深、太壹等三家公司财务收支与资产负债审计,深入、综合评价投资公司的管理效益。个性是太壹公司经营合同到期,需对今后一段时间进行经营预测,为投资决策带给依据。

4、加强离任审计,带给人事管理参考。

20cc年,宝__原总经理、新_湖副总经理岗位变动,根据集团公司安排进行离任审计,对其任期内经营目标的完成、经营、资产管理等进行全面评价,为集团人事考核带给参考。

5、完善基建工程审计。

20__年,基建工程项目多,现场监管频繁、预结算审计任务繁重。工程审计人员深入工程项目现场,开展现场工程监督、材料审计等,纠正相关部门流程方面存在错误,做到实施事前项目审查、事中监督管理和事后造价控制的系统化工程审计模式。20__年完成基建工程项目预算审计38项,预算金额843。44万元,核减金额286。84万元;基建工程项目结算审计40项,结算报审金额1,392。40万元,核减金额384。39万元。

根据集团公司要求,对工程结算超过百万的基建项目,引进外部脑力与市场信息,公平、公正进行工程结算审核。20__年引进外部力量进行工程造价审核1项,结算报审金额228。13万元,核减金额119。93万元。为集团降低了工程造价,节省超多的资金。

二、主要工作体会。

1、集团领导重视,是推动内部审计工作的关键。

20__年度在集团公司主管领导的高度重视和支持下,克服审计部自有人手不足等困难,成功从二级企业借调财务部长等业务能手来支援,二级企业财务部长熟悉管理与业务流程,给审计工作进展带来必须便利,推动年度审计工作顺利完成。

2、加强过程管控,提升内审质量。

质量是内部审计工作的生命。审计部从制度、手段和成果管理等多个层面入手,全面提升内部审计工作质量。

在管理标准化方面,审计部在审计管理、内部控制、风险管理、审计档案等方面,制定和完善了管理办法和实施方案,详细规定审计年度计划制定、方案设计、证据收集、底稿日志编写、报告质量控制、档案管理等全流程标准体系,逐步构成一整套行之有效的内部审计制度体系。

在信息化方面,随着企业erp系统上线运行,erp系统丰富的信息量和强大的查寻与信息分析功能能够大大助力审计工作。审计人员用心学习erp流程操作、深化erp审计系统应用,着手开展erp环境下的项目审计工作。

3、延伸审计项目,合并审计目的,注重审计存在问题整改落实。

审计数据心得体会

审计数据是企业管理的重要环节,而对于初入行业的审计人员来说,更是需要不断地总结和提高自己的技能、沉淀经验。此时,借助于他人的技能和意见是十分必要的。在参与一些审计项目后,我发现了许多新鲜的数据审计心得。在这篇文章中,我将分享田间经验的一些数据审计心得,期望能为读者带来一定的益处。

第二段:强调标准。

在进行数据审计时,标准的应用十分重要,因为数据审计的准确性、可靠性、有效性不仅与审计行业的形象有关,还与被审计对象的利益有很大关系。因此,我们应该认真制定审计程序和规范,遵循一个严格的标准,确保对数据的审计和分析是正确和合理的。

第三段:注重细节。

在数据审计的过程中,我们应该注重细节,并进行全方位的分析。在数据审计的每一个细节中,我们都需要认真考虑,记录每一个关键信息,避免遗漏关键的信息。此外,在审计中,还需要注重账户余额或交易明细的审计,因为在审计过程中,对明细的核对有助于有效地发掘潜在的问题,避免出现问题的潜在性。因此在数据审计工作中对细节的关注和处理是一个非常重要的环节。

第四段:团队合作。

在数据审计中,团队合作是非常必要的。由于数据审计这个过程有一定的复杂性和繁琐性,我们需要协力合作,共同解决问题。同时,团队合作也需要合理分配任务和职责,确保工作的高效性。

第五段:思考反思。

在数据审计过程中,我们需要用聪明的思维和一些基础技能来审计数据,并不断反思自己的工作,找到行动中的问题。总结反思是提升审计水平的非常重要的一个部分,因为通过不断地总结我们可以更好地发现明显的问题,更快地解决问题,提升审计人员整体水平。

总之,在数据审计中,标准、细节、团队合作和反思都是非常关键的步骤。通过这篇文章的分享,我希望更多的审计人员明确地看到这些步骤的重要性。我相信只有加强这些方面的工作,我们的数据审计工作才能更加细致、高效和准确。最后,希望本文能够为未来进入数据审计行业的同仁们提供一些积极的参考和经验。

审计数据心得体会

数据审计是一项在企业管理和信息技术管理中十分重要的工作,是指以审计为手段对企业的数据进行全面的检查、核算和判断,保障数据的准确性、完整性和可信度。作为一名财务审计师,我在长期的工作中积累了不少审计数据的体会和心得。在这篇文章中,我将分享一些关于审计数据的心得和体会。

一、全面了解被审计对象。

在进行审计数据工作之前,首先需要全面了解被审计对象,了解其所处的行业、业务规模、财务状况、财务报表等基本情况。只有全面了解被审计对象之后,才能更好地开展审计工作,避免因为信息不全面而导致的遗漏和错误。

二、明确审计目标和任务。

审计目标和任务是审计工作的核心,是审计工作取得成功的前提和保障。在进行审计数据工作之前,需要明确审计目标和任务,包括审计范围、审计周期、审计重点等方面。只有明确了这些方面,才能更好地根据企业的实际情况,制定出相应的审计方案,从而提高审计工作的效率和准确性。

三、把握审计方法和技巧。

审计工作是一项综合性的工作,需要对财务管理、会计法规、财务报表等方面具有较深的理解和掌握。在进行审计数据工作时,需要采用合适的审计方法和技巧,包括数据分析、比较分析、交叉检验等方面。只有掌握了这些方法和技巧,才能在审计工作中更好地发现问题和解决问题。

四、注重沟通和交流。

作为一名财务审计师,在进行审计数据工作时,需要注重沟通和交流。需要与被审计对象保持良好的沟通,了解企业的实际情况,同时也要和审计团队内部保持良好的沟通和协作。只有充分合作,才能更好地开展审计工作,达到预期的效果。

五、保持专业素养和职业道德。

作为一名财务审计师,需要保持高度的专业素养和职业道德。需要具备较高的道德素质和自律性,保证审计工作的公正性和独立性。同时,也需要不断学习和提高自己的专业能力,以应对日益复杂的审计工作。

总之,审计数据工作是一项十分重要的工作,需要全面了解被审计对象、明确审计目标和任务、把握审计方法和技巧、注重沟通和交流、保持专业素养和职业道德等方面。只有在各个方面都做到得当,才能更好地开展审计工作,为企业的稳健发展提供保障。

大数据心得体会

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。

数据审计心得体会

数据审计是一项重要的工作,可以帮助企业识别和纠正财务和经营方面的问题。在我工作中的数据审计实践中,我从中发现了一些有用的经验和启示。在这篇文章中,我将分享我对数据审计的心得体会。

第一段:理解审计目的。

在进行数据审计时,必须首先明确审计目的。企业在进行审计之前,需要确定其审计目的是什么。审计可能是为了制定新的商业策略,或是为了纠正特定的财务问题。无论审计的目的是什么,都需要对结论和结果进行仔细的解析和理解,并采取适当的行动。在数据审计过程中,必须明确审计的目的和目标,以便更好地为企业做出有意义的贡献。

第二段:精心规划数据审计的流程。

数据审计需要精心规划,设计审计流程和程序。在数据审计的过程中,必须完整地收集所有相关的数据,描述问题,进行进一步的分析,并确定可能的解决方案。在准备审计计划和程序时,需要了解企业的财务状况、业务模型和风险因素。审计计划和程序应该始终与企业需求和目的保持一致。

第三段:执行精确数据测试。

数据测试是审核程序的重要部分。测试应该考虑到数据的完整性、准确性和可靠性。精细的数据测试可以检查拥有者、结果和内部控制,以得出结论。数据测试应根据必要的审计标准和准则进行,以确保结果的可靠性和准确性。

第四段:分析和解释数据。

分析和解释数据是数据审计的一个关键方面。在对数据进行分析和解释时,需要把所见所闻的全部收集整理起来,发现盲点和问题,然后设计解决方案。分析后应该产生报告,最好为企业提供解决方案和建议。对数据的分析和解释应该在审计过程的早期阶段就已开始,以确保对数据的依赖不会给企业可能会带来损失和风险。

第五段:监督和追踪数据审核计划。

数据审计计划是一个反复迭代、不断改进的过程。为了确保审计计划的顺利实施,数据审核计划需要监督和追踪。这需要开发绩效目标和评估计划,监督测试工作,并进行数据分析和解释。监督和追踪计划可以确保符合企业的需求,也可以发现不足之处并持续改进,以获得更好的结果。

结论:

数据审计并非一项简单的任务,需要通过多个环节和步骤以确保可靠性。在实践中,审计应该始终遵循审计标准和准则,确保数据完整性和可靠性。企业还应该充分利用数据审计的结果,并致力于改进业务流程和内部控制,减少财务犯罪和风险发生。通过数据审计,企业可以更好地发掘其潜力,获得更佳的业务结果,提高企业整体竞争力。

大数据心得体会

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》心得体会

近年来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已逐渐成为人们生活中的一个热门话题。而《大数据》这本书,作为一部关于大数据的权威著作,让我对大数据有了更深入的认识与理解。通过阅读这本书,我不仅对大数据的概念有了一定的了解,更发现了大数据在各个领域中的应用与挑战,并对个人隐私保护等问题产生了思考。

首先,本书对大数据的概念进行了详尽的阐述。大数据并不只是指数量庞大的数据,更重要的是指利用这些数据进行分析、挖掘和应用的过程。这本书通过实际案例和统计数据,将数据的价值和潜力展示给读者。它告诉我们,大数据的处理能力和分析能力将会显著地提升人类社会的效率和智能化水平。

其次,本书探讨了大数据在各个领域中的应用与挑战。在商业领域,大数据的应用已经为企业带来了更多的商机和竞争优势。通过分析消费者的购买记录、兴趣爱好以及社交媒体的内容,企业能够更准确地把握用户的需求,为用户提供个性化的服务。然而,由于大数据的处理涉及到海量的数据、复杂的算法以及庞大的计算能力,公司需要具备相关技能和资源才能有效地利用大数据。在政府领域,大数据也能够帮助政府提供更高效的公共服务,更好地理解民众的需求。然而,大数据的应用也引发了隐私保护和数据安全等问题,需要政府制定相关法律法规来保护个人隐私和数据安全。

再次,本书对大数据对个人隐私保护的问题进行了探讨。随着大数据的发展,人们的个人信息被不断收集、分析和应用,我们的隐私已经受到了严重的侵犯。而大数据的应用具有隐私泄露的潜在风险,人们需要保护自己的个人隐私。为了解决这一问题,政府和企业需要共同努力,加强信息安全和隐私保护的技术手段。同时,人们也应该提高自己的信息安全意识,合理使用网络和社交媒体,避免个人信息的泄露。

最后,本书还介绍了大数据对社会的影响。大数据的广泛应用,改变了人们的生活方式和工作方式。我们的社会变得更加数字化、智能化。例如,在医疗领域,大数据的应用使得医生可以更准确地进行病情诊断和治疗方案选择。在城市规划方面,大数据的应用使城市更加智能化,提高了公共交通的运营效率和人们的生活质量。然而,大数据的应用也带来了一些问题,如信息不对称和社会不平等等。对于这些问题,我们需要进一步研究和探索,以找到解决之道。

综上所述,《大数据》这本书给我留下了深刻的印象。通过阅读这本书,我对大数据有了更深入的认识与理解,了解到了大数据的概念、应用与挑战,并开始思考大数据对于个人隐私保护和社会的影响。我相信,随着大数据技术的不断发展,大数据将进一步改变我们的生活和工作方式,为我们带来更多的便利和创新。我们需要不断学习和探索,以适应这个数字化时代的要求。

大数据的心得体会

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20__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》心得体会

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》心得体会

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。

大数据时代心得体会

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。

大数据心得体会

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。

大数据心得体会

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20__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。

遥感大数据心得体会

遥感大数据是利用卫星、飞机等遥感技术获取的海量数据,在各个领域都起到了重要的作用。作为从业者,我有幸接触到了遥感大数据,也有了一些心得体会。在这篇文章中,我将结合自己的实践经验,详细介绍遥感大数据的概念和应用,并分享其中的挑战与机遇。

遥感大数据是指通过遥感技术获取的大量的地球观测数据。它是人类对地球进行全面观测和监测的重要途径,能够提供海量的信息和空间数据。在农业、环境监测、资源勘探等领域,遥感大数据都有着广泛的应用。

在农业方面,遥感大数据可以通过获取作物的生长情况和土壤湿度等信息,帮助农民合理调配农业生产资源,提高农作物产量。在环境监测领域,遥感大数据能够实时观测大气污染、水质污染等情况,及时预警并采取措施,保护环境健康。而在资源勘探方面,遥感大数据能够检测地下矿藏、水资源等,为资源开发提供科学依据。

尽管遥感大数据带来了许多好处,但也面临着一些挑战。首先,遥感大数据的获取成本较高。卫星和飞机的运行成本、数据传输和存储成本等都需要投入大量资金。其次,遥感大数据的处理和分析也需要专业人才和先进的技术手段。处理大量的遥感数据需要庞大的计算和存储资源,人们需要掌握一定的遥感数据处理和分析技术。再次,遥感数据的精度和准确性需要不断提高。由于遥感数据的获取和处理都涉及到一定的误差,需要不断改进技术和算法,提高精度和准确性。

尽管遥感大数据面临一些挑战,但也带来了巨大的应用机遇。首先,遥感大数据的广泛应用将推动相关产业的发展。如随着农业遥感大数据的应用,农产品生产效率将得到提高,推动农业现代化。其次,遥感大数据的应用能够帮助政府做好决策和规划。通过遥感大数据观测和分析,政府可以及时了解环境变化、资源分布等情况,制定相应政策和规划。再次,遥感大数据的应用还能够帮助人们更好地了解地球,推动环境保护和资源管理。

在发展遥感大数据的过程中,我们还需要注意一些问题。首先,要加强数据共享和交流。遥感大数据在不同领域之间有很多共通之处,需要通过数据共享和交流来促进协作和共同进步。其次,要加强对遥感大数据的研究和创新。目前,遥感大数据的处理和分析技术还有很大的发展空间,需要不断进行研究和改进,提高遥感大数据的应用价值。再次,要加强遥感大数据的安全保护。遥感大数据涉及到很多重要信息,需要加强对数据的安全保护,防止数据被非法获取和利用。

作为一名从业者,我深切地感受到了遥感大数据的重要性和应用价值。通过遥感大数据,我们可以更好地了解地球,保护环境,利用资源,推动社会和经济的可持续发展。但同时,遥感大数据的应用也仍然面临一些挑战,需要不断努力和创新。作为从业者,我将继续学习和研究,不断提高自己的能力,为遥感大数据的应用做出更多的贡献。

总之,遥感大数据是一项具有重要意义的技术和工作。通过遥感大数据的应用,我们能够更好地了解和管理地球,推动各个领域的发展。同时,我们也要注意遥感大数据的挑战和问题,加强数据共享、研究和安全保护,为遥感大数据的应用创造更好的环境。作为从业者,我们应积极学习和探索,为遥感大数据的发展和应用做出更多贡献。只有不断努力,遥感大数据才能真正发挥出它的重要作用。

大数据数据预处理心得体会

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。

大数据心得体会

“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出,可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候,瞬间引起了轰动。随即,各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面,在搜索框中搜索“大数据”三个字,就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是,有一个很有趣的现象就是:几乎所有的平台上,出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去,这本书推荐栏里的第一句话就是:迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时,为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高,评价最好。

我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书,整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的,整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲,阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华,只是很想知道对于这么一个很直白的名词,作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚,可就是这种“愚蠢”的好奇心,让我更透彻的看到书中的精华。

在看《大数据时代》这本书之前,我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感,除了观点碰撞之外,我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书,已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!

看完这本书,我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念,同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处,影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分,后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书,是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大,并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变:1、大数据利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据,不再依赖于随机采样。2、大数据数据多,不再热衷于追求精确性,也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系,而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。

既然一直都在强调大数据对我们的意义,总要有具体体现。整本书中,我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现:新品发布的时候,旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出,旧产品就会便宜,从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的,而且如果不用数据来证明,直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变,往往就会引起整个社会的大变动。

大数据这个概念的出现,让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上,数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展,越来越多的公司都能收集到大量的数据,这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中,不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司,一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司,另一种就是拥有超前思维,懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内,我们可能会感觉拥有创新思维,懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后,所有人都知晓了大数据的意义,所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时,随着科技的进步,掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来,整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候,大数据的公开性也就越来越小。

在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后,作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处,同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪,这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会,大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下,我想到那时候,别说我们每个人的隐私已经没有的了,严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中,自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时,由于数据是永久保存,大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断,所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有,从现在各种大数据预测的结果来看,很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征,这也是书中自相矛盾的地方。

对于一个新事物,如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣,这已经算是一本不错的入门书了。

从小到大,鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了,喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了,看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年,人们生活水平提高了,营养富余,鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样,心灵鸡汤也是如此。

心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来,心灵鸡汤很大的一个特征就是:立人的志,但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤,希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶,感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想,你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义,当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是,整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物,即使向读者讲技术,也没有几个人看得懂,可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题,大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时,在本书中文译作者写的序里,强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论,结果,看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。

之所以我称之为“心灵鸡汤”,还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用,事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。

看到这个标题,大家可能会觉得我夸大其词,受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达,我只想说两点:1、此说法仅代表我个人观点,是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。

我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的,也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物,最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式,前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念,作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者,可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的,所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。

大数据时代是未来的趋势,这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活,改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界,它都没有错,因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候,人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。

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