最新心得体会数据库 大数据时代心得体会(优秀10篇)

心中有不少心得体会时，不如来好好地做个总结，写一篇心得体会，如此可以一直更新迭代自己的想法。优质的心得体会该怎么样去写呢？以下是我帮大家整理的最新心得体会范文大全，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。

心得体会数据库篇一

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。

心得体会数据库篇二

大数据时代的到来，对于刑事案件的侦查和办案工作带来了全新的挑战和机遇。大数据办案成为了刑事司法领域一个热门的话题。大数据办案是指通过对海量的数据进行分析和挖掘，从中获取有价值的信息，以便更好地指导侦查，判断案情，并加强证据的确凿性。下面我将以我近期参与的一起刑事案件的办理过程为例，阐述一下对大数据办案的一些心得体会。

首先，大数据办案给侦破工作带来了极大的便利。根据以往的工作经验，我们通常要花费大量的精力和时间，人工搜集和整理案件相关的证据和线索，然后进行分析推理和研判。而有了大数据技术的应用，我们可以通过计算机系统自动地从庞大的数据中筛选出有用的信息，大大提高了工作效率。比如，在我参与的这起案件中，我们利用大数据技术快速获取了犯罪嫌疑人的通讯记录、社交媒体信息、银行交易记录等，从中分析出了嫌疑人的行为轨迹和联系人关系，并将其作为关键证据在法庭上使用。

其次，大数据办案能够帮助我们发现隐藏在海量数据中的线索。在传统的侦查工作中，我们通常会遇到一些困难：比如，嫌疑人使用多个身份证、多个手机号等多变的方式进行犯罪活动，虚构虚假身份等。而借助大数据技术，我们可以将这些看似无关的数据进行关联分析，通过挖掘数据特征和模式来发现潜在的线索。在我们的案件中，嫌疑人多次变换手机号码，并使用不同的信用卡进行交易，但通过大数据分析，我们发现了这些数据之间的关联和模式，成功地锁定了嫌疑人的真实身份，为案件的侦破提供了重要线索。

再次，大数据办案能够提供更可靠的证据和判断依据。传统的侦破工作往往依赖于警察的经验和直觉来推断事实和判断嫌疑人的行为动机，容易带有主观性和片面性。而大数据分析可以从客观的角度出发，通过大量的数据和算法进行处理，得出更为客观、准确的结论。在我们的案件中，通过对涉案人员的通话和短信记录进行分析，我们得到了一份详细的时间线，可以清楚地看到嫌疑人的活动轨迹和与案件有关的关键节点，这为案件的侦破和法庭审理提供了坚实的证据和依据。

最后，大数据办案的推广应用需要保护隐私和遵循法律法规。尽管大数据办案在提高效率和便捷性方面具有巨大的潜力，但也伴随着一些隐私和安全问题。对于隐私数据的采集、存储和使用都需要进行严格的规范和限制，以保护公民的合法权益。同时，大数据办案也必须遵循法律法规的约束，确保其合规性和合法性。在我们的案件中，我们严格按照法律程序和规定，依法开展取证和调查工作，确保了证据的合法性和可靠性。

总之，大数据办案作为一种新的侦查和研判手段，在刑事领域具有广阔的应用前景和重要的意义。通过大数据技术的应用，我们可以更快地获取案件相关的证据和线索，发现隐藏其中的关联和模式，提供更可靠的证据和判断依据。然而，大数据办案也需要保护隐私和遵循法律法规的要求，确保其合规性和合法性。只有在合理、规范的基础上使用大数据技术，才能更好地发挥其在刑事办案中的作用，维护社会的公平正义。

心得体会数据库篇三

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！

心得体会数据库篇四

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。

心得体会数据库篇五

随着时代的发展和科技的进步，大数据智能成为了各个行业的重要标志。大数据智能的出现让人类对所处于的世界有着更加深刻的认识和洞察，也让各个领域的工作更加智能化、高效化、精准化。在这样一个发展的时代，我们每个人都应该学习并掌握大数据智能的知识，以便更好地适应这个时代。分享我的一些大数据智能心得体会，希望对大家有所启发。

一、关注数据质量

大数据智能的基础是数据，而数据的质量直接影响到分析和决策的准确性。因此，在大数据分析的过程中，一定要注意关注数据的质量。除了数据来源的可靠性外，还要注意数据的完整性、准确性和时效性，并执行数据清洗和整理等工作，以确保分析模型可以准确预测，避免“垃圾进，垃圾出”的结果。

二、合理使用算法

在应用大数据智能的过程中，人工智能算法扮演着至关重要的角色。不同的问题需要不同的算法来进行分析和处理。因此，在实际工作中，我们需要了解各种算法的特点和优缺点，选择最适合解决问题的算法并合理运用。

三、挖掘数据背后的意义

数据分析的目的是帮助我们发现数据背后的信息，了解数据描述的现象或模式，并帮助我们做出符合真实情况的决策。这也是大数据智能的意义所在。因此，在进行数据分析时，我们不仅要关注数据本身，更要尝试理解数据的背后含义并探索其规律性。 这样才能更好的指导我们的企业管理和决策。

四、重视数据安全

在使用大数据智能技术时，数据安全时常被忽略。大数据分析涉及大量敏感数据，需要我们更加重视数据安全。数据安全包括数据存储、传输和使用等方面。因此，建立企业的数据安全体系，保障企业和客户数据的安全和隐私是必要的。

五、不断学习和创新

大数据智能涉及到诸多领域和技能，对人才的需求也显得非常高。同时，大数据的新技术和行业分析的新方法也层出不穷。因此，我们需要保持学习和创新的心态，了解并掌握前沿的科技和行业趋势，及时掌握新技术和方法，以便更好地服务于企业和社会。

总之，在这个充满机遇和挑战的时代，大数据智能已经成为一个越来越重要的方向。当我们学习和熟练掌握大数据智能技术和方法的时候，我们可以更好地理解这个世界，更好地应对和解决各种问题，走得更远更稳。让我们一起学习和分享大数据智能的心得体会，为科技和社会的发展尽一份力量！

心得体会数据库篇六

读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道20__年出现的h1n1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!

在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。

在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑!

大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来!

心得体会数据库篇七

《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。下面是本站小编为大家收集整理的大数据时代

心得体会

利用周末，一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看，行文如流水，引人入胜。书中，你读到的不是大数据技术，更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者，读完全书，我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色，也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会，但窥一斑基本能见全貌。

一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来，随着我国信息公开工作的推进，各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开，但我们的信息公开，现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然，实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网，可以查询一些公益数据库，如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据，气象总局提供的全国气象数据，民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站，也能查到很多业务数据，如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步，也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是，政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开，很多数据因为部门利益和“保密”等因素，还仅限于部门内部人员使用，没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息，更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看，美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”，尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触，但民愿不可违，美国政府的业务数据越来越公开，尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后，开放力度更加大。是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站，网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据，累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外，由于制度的不同，美国业务信息公开的深度也很大，例如，网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的网站，能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国，目前应该还没有实现。

二是对政府对业务数据的分析。目前，中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表，部分网站能提供一些统计图，但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些，美国的网站，不仅提供原始数据和地理数据，还提供很多数据工具，这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的，这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如上提供的白宫访客搜索工具，可以搜寻到访客信息，并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联，提高访客的透明度。

三是关于个人数据的隐私。在美国，公民的隐私和自有不可侵犯，美国没有个人身份证，也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联，建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点，在中国不是问题，每个公民有唯一的身份信息，通过身份证信息，可以获取公民的基本信息。今后，随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设，公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取，当然信息还是限于政府部门使用，但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。

数据是信息化建设的基础，两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴，取长补短，将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到，美国政府20xx年启动了“大数据研发计划”，投资2亿美元，推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年，中国政府20xx年也批复了“国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!

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。

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。

心得体会数据库篇八

随着互联网的普及和信息技术的发展，大数据监督逐渐成为一种重要的手段和方法，用于提升监管效能和保障社会稳定。作为一个参与大数据监督工作的人员，我在工作中不断总结经验，积累了一些心得体会。以下将从数据采集、分析、应用等方面，为大家分享我的心得。

首先，数据采集是大数据监督的基础。在数据采集环节，我们需要对监督目标进行明确定义，并结合实际需求制定有效的采集方案。例如，在金融行业，我们可以通过高频数据采集交易信息、用户操作行为等，以监测市场风险和防范金融诈骗等问题。而在环境保护领域，我们可以通过传感器、遥感数据等手段获取大气、水质等环境信息，用于监测和预警环境问题。同时，在数据采集过程中，保障数据的真实、完整、准确也是至关重要的。因此，我们需要建立数据采集规范，合理设置数据采集点，以确保数据的质量和可用性。

其次，数据分析是大数据监督的核心。在数据分析环节，我们需要运用数据挖掘、机器学习等技术手段，对采集到的海量数据进行处理和分析，以发现其中的规律和趋势。例如，在公安领域，我们可以通过分析人员流动轨迹、交通状况等数据，提升犯罪预警和治安管理水平。在医疗领域，我们可以通过分析病例数据、基因序列等信息，为疾病预防和治疗提供科学依据。数据分析的有效性也需要依赖于合理的模型建设和算法选择。因此，在数据分析过程中，我们要不断学习和研究最新的技术和方法，以不断提升数据分析的能力和水平。

然后，数据应用是大数据监督的关键。在数据应用环节，我们需要将分析得到的结果转化为实际的应用场景和行动计划。例如，在交通运输领域，我们可以根据交通数据分析结果，调整道路规划、交通信号灯等，优化交通流动，提高交通效率。在企业管理中，我们可以通过销售数据分析，调整市场策略和产品定位，提升竞争力。数据应用的效果还需要不断的监测和评估，以便及时调整和优化。因此，在数据应用过程中，我们要注重团队合作，将数据应用与实际操作紧密结合起来，充分发挥数据的作用。

最后，数据保护是大数据监督的重要保障。在数据采集、分析和应用过程中，我们可能会接触到大量的个人隐私信息和敏感商业数据。因此，我们要加强对数据的保护和隐私权的尊重。首先，我们要建立健全的数据安全管理制度，规范数据采集、存储和传输的流程，并加密存储敏感信息。其次，我们要加强员工的安全意识培训，提高数据安全风险防范水平。再次，我们要积极与相关政府机构和企业合作，共同推进数据保护的法律法规制定和执行。只有保护好数据，才能更好的发挥大数据监督的作用，推动社会的进步和发展。

总而言之，大数据监督是一项复杂而重要的工作，涉及到数据采集、分析、应用和保护等多个环节。在实际工作中，我深刻认识到数据的重要性和潜力，也体会到数据带来的挑战和困难。但只要不断学习和创新，加强团队合作，充分发挥数据的作用，我们就能够更好地推动大数据监督工作，为社会的稳定和发展做出贡献。

心得体会数据库篇九

根据中国汽车流通协会公布的数据显示，在经销商销量和收入均同比增加的情况下，连续两年入围百强的84家汽车经销商2015年毛利与2014年相比大幅下滑至25．79%。2015年，汽车经销商盈利面继续缩小，据统计，48．5%的经销商盈利状况持平，只有21．8%的经销商盈利，剩余的经销商处于亏损状态。当前，汽车产品已远远超出市场能够消化的程度，库存在不断地增加，目前全国共有20000多家经销商，按照当前的产销规模和经销商数量，经销商的压力可想而知。大面积的亏损，严重打击了经销商的信心，很多经销商纷纷退出汽车行业，转而寻找新的盈利机会，这种局面对于厂家来说也是无能为力，以“4s”店为主的营销渠道遇到了前所未有的危机。

一直以来，以“4s”店为主体的汽车品牌专营模式一直是汽车营销渠道的主流模式。不过随着互联网技术的发展，网络购物成为时下流行的生活方式，网络购物的商品也从小件商品延伸到了汽车产品领域。据j．d．power调查，有80%的经销商认为在线购车将成为未来趋势，并且认为这将影响到传统汽车销售业务。这样一来，传统“4s”店作为目前较大的营销渠道而言就遇到了前所未有的挑战。相比新兴互联网汽车业务来说，传统“4s”店营销模式的“短板”很突出。

(一)消费者满意度差

“4s”店的背后是相对独立的经销商，作为经销商而言，追逐利润是第一位的。在市场火爆的情况下，会出现某款车型“加价提车”的现象，消费者甚至加价都提不到车的现象也时有发生，消费者对这种违背市场规律的行为已见怪不怪。虽心有怨言却也是无奈接受。在市场遇冷的情况下，经销商常常会以低于厂家指导价很多的促销价来博得销量，以得到厂家的年终返点，但是在这个促销价格中，包含着强制购买店内装饰和强制购买保险的捆绑销售行为，很让消费者反感。

(二)售后维修价格虚高

“4s”店总是着眼于销售业绩，对售后服务的管理和如何提高客户满意度、怎样加强售后服务、提高技术水平的动力不足，“前店后厂”式的售后服务体系并未健全。在具体的售后服务中，由于技术水平高低不一、人员素质参差不齐、经济利益诱导等现实因素，“4s”店习惯在工时费、零配件价格上做手脚，售后维修价格虚高。这也是“4s”店遭到消费者普遍诟病的重要原因之一。

(三)运营成本过高一家

“4s”店要达到标准化

经营需要经历选址、征地(租地)、建店、招聘店员、培训、试运营等诸多环节，期间发生的征地或租地费用、建店工程款、各种税费、人员工资等所有费用都要摊薄到利润里面，这样一来，“4s”店的初始经营就要面临巨大的压力。小规模的“4s”店一般占地几千平方米，大规模的则达到上万平方米，每年的租地成本就要几百万元。如果土地不是租用的，“4s”店第一年购买土地的成本投入还会高出更多。一家“4s”店平均有大约100名员工，每年的人工支出通常要400万至500万元。仅就人员工资来说，对“4s”店而言就是一笔不小的负担。如果再加上其他开销，一家“4s”店的年运营成本往往接近千万元人民币。

据统计，目前全国近40家汽车经销商已签署了汽车经销商电商平台战略合作协议，依托现有的经销商线下渠道与线上资源相结合运营，40家经销商几乎涉及中国过半数经销商集团，规模可覆盖全国成千上万家汽车“4s”店及上亿汽车用户。同时，二手车业务以及汽车租赁业务的扩大，都将成为经销商利润提升的主要途径。在这种趋势下，传统“4s”店必须要做出变革。

(一)提升自身竞争力

商务部于2016年1月发布了《汽车销售管理办法(征求意见稿)》，并将在今年内正式实施。新《办法》鼓励汽车销售模式多样化。新《办法》明确提到推动汽车流通模式创新，积极发展电子商务。这意味着“4s”店模式作为唯一授权销售渠道的时代彻底结束，新兴销售渠道和传统销售体系的共生融合成为趋势。在这种情况下，“4s”店一方面要做好接受市场的冲击，不能再固步自封，必须提升服务水平，注重差异化服务，降低运营成本，从自身挖掘盈利点，另一方面，要及时跟上市场步伐，要提高对市场的信息灵敏度，在实体店的基础上大力发展互联网业务。只有逐步提高自身竞争力，才能在互联网时代下生存。

(二)注重“线上线下”业务融合

对于未来的互联网汽车营销，将不再是“4s”店来全部承担满足客户需求的重任，配套的有大量的城市展厅、体验中心甚至提供定制化服务的互联网平台。我们要建立一个在线上有智能终端，在线下以“4s”店为载体，能够实现线上和线下服务一体化的互联网销售体系，让用户能够在线上和线下之间自由选择。最终呈现给客户的是以汽车消费为主的“一站式”服务体验场景。汽车销售渠道的互联网化，一开始就是一个整体性的变化，不仅仅是新车、二手车，还包括后汽车市场，都在互联网化。未来有可能汽车电商和线下营销渠道是平行的，来让用户选择。目前来说，消费者最担心的是线上产品的质量和线下服务的承接能力，这就涉及到线上线下业务的融合。可以说，只有实现线上营销与实体经济的深度业务融合，汽车营销渠道“互联网+”的时代才算真正来临。

(三)重点打造智能终端app软件

目前来看，在国内只有两种app营销方式，一是利用现有社交媒体app，比如微信、qq等，另一种是自己开发app。利用现有的社交媒体app的好处是能够迅速将营销内容推广给客户，传播效率高;缺点是目标客户群不明确，客户体验感差，缺乏互动。而企业自己开发的app的优势是能够独立掌控app资源，拥有自主运营权，内容灵活，客户体验感强;缺点是开发成本高，推广率低，下载安装注册认证程序繁琐，一般需要从企业官方的网站下载，而且无附加功能，客户粘性差。如果我们将社交媒体app和企业自己开发的app的优点相结合，打造基于社交媒体app的，这样一来用户的体验感更强，互动效果更好，客户粘度会更高。

互联网正悄悄改变着人们的消费习惯。在汽车消费领域，用户对整车电商的接受程度也变得越来越高。据尼尔森近期数据显示，有92%的客户在购买汽车时，都希望通过互联网来了解产品及相关信息。该机构数据显示，在中国，有86%的客户愿意通过互联网来购买汽车。互联网已经成为用户获取信息的重要渠道和购买终端。与以往不同，如今的消费者对决定购买的车型已越来越熟悉，汽车销售顾问已不用费劲介绍车型信息。此外，消费者在购车之前都会在汽车网站上对各款车的配置、优缺点、和各地区的成交价格进行反复对比。现阶段，越来越多的企业已开展了对互联网汽车业务的探索，无论是汽车企业、综合类传统电商还是汽车媒体，都纷纷开始布局汽车电商平台。总之，对于传统的汽车经销商而言，互联网时代危险与机遇并存。现阶段传统“4s”店只有加快用互联网的思维武装自己、改造自己，才能在互联网时代的渠道竞争中立于不败之地，真正成为“渠道之王”。

心得体会数据库篇十

随着大数据时代的到来，大数据分析技术在各行各业都得以广泛应用。为了适应这个时代的需求，我产生了对大数据的浓厚兴趣，并决定投身于大数据学习之中。在大数据求学的过程中，我积累了丰富的知识和经验，并且获得了一些宝贵的心得体会。在此，我将分享我对大数据学习的理解和心得，希望能够对其他有兴趣于此领域的人有所帮助。

首先，我意识到大数据学习是一个全新的挑战和机遇。在学习过程中，我发现这个领域涉及的知识非常广泛，包括数据收集、处理、存储、分析等方方面面。考虑到大数据的规模和复杂性，我意识到单一的学科知识是不足以应对的。因此，我要不断地扩展自己的知识面，并且理解不同学科之间的联系和相互作用。通过不断地学习和实践，我发现大数据学习不仅需要应用数学、计算机科学等学科的知识，还需要具备良好的跨学科能力和创新思维。

其次，我学会了如何从大数据中发现有价值的信息。大数据时代，数据的规模和速度都呈爆炸式增长，但真正有价值的信息往往隐藏在大数据背后。在学习大数据分析的过程中，我学会了如何通过使用不同的数据分析工具和技术，从大数据中发现有意义的模式和规律。例如，通过数据挖掘技术，我可以从海量数据中找出隐藏的关联关系；通过机器学习算法，我可以构建预测模型，提供高精度的预测和决策支持。这些技术和工具不仅可以帮助企业发现新的商机，还可以为决策者提供科学依据，帮助其做出更准确的决策。

第三，在大数据学习的过程中，我认识到数据安全和隐私保护的重要性。大数据的快速发展和广泛应用给个人隐私带来了新的挑战。在大数据分析中，我们往往需要使用大量的个人数据来训练和验证模型。但如果这些数据不得体地被使用或泄露，将会对个人隐私造成严重的威胁。因此，我们必须始终牢记数据安全和隐私保护的原则，采取相应的技术和措施来保护个人数据的安全。同时，我们还要加强对数据使用的监管和规范，以确保数据在使用过程中得到合法和合理的处理。

第四，我发现学习大数据的过程是一个与他人合作和交流的过程。在大数据分析中，我们往往需要利用不同来源的数据、不同领域的知识和不同背景的专业人士进行合作。通过与他人的合作和交流，我们可以更好地理解和解决问题，同时也能够不断提高自己的能力和水平。因此，我们要具备良好的团队合作和沟通能力，能够与他人有效地合作、共同完成项目和达成目标。同时，我们还要学会倾听和尊重他人的意见和观点，尊重团队中每个成员的贡献，共同实现团队的目标。

最后，我深刻认识到学习大数据是一个持续不断的过程。在大数据领域，技术和知识的更新速度非常快，新的技术和工具不断涌现。因此，我们必须不断地学习和更新自己的知识和技能，跟上时代的步伐。除了不断地学习新的知识和技术，我们还需要关注行业的最新发展动态，了解市场的需求和趋势。只有不断学习和持续进步，才能在激烈的竞争中立于不败之地，并为未来的发展奠定良好的基础。

总之，大数据求学的过程是一次又一次的学习与挑战，我从中收获了很多宝贵的经验和体会。大数据学习需要我们不断地学习和实践，具备跨学科能力和创新思维，发现有价值的信息，关注数据安全和隐私保护，以及与他人合作和交流。在学习大数据的过程中，我们应该坚持学习的原则，不断提高自己的能力和水平，为未来的发展做好准备。只有如此，才能不断适应大数据时代的需求，为社会和企业提供更优质的数据分析服务。

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