【#心得体会# #大数据心得体会(汇编7篇)#】写心得体会的时候，我们可以从以下几个方面入手：首先，对于所学内容的理解和掌握程度，可以从概念、原理、方法等方面进行归纳总结；其次，对于学习过程中遇到的困惑和问题，可以进行思考和解答，列举实例或提出解决方法；然后，可以谈谈自己在学习中的感悟和体会，例如学习的意义、对未来的影响等；最后，可以对学习中的不足和提升方向进行反思，提出改进的措施和建议。希望通过这些方法能够帮助到需要寻找答案的人。特别为您挑选的“大数据心得体会”，希望能够满足您的需求。
大数据心得体会(篇1)
这么多年来，看了很多东西，如今回过头来发现，好像什么都忘了，真是悲剧，所谓读书破万卷，下笔如有神或许是不对的，还是需要下笔勤快，所以决定从这里开始。
这些年对于技术的发展，我是没有跟上，如今发现即便是对于投资，技术对于我们生活的改变太大，而自己身在这个技术浪潮的前沿，还是需要跟上步伐。——前??
大数据这个概念已经提了很久，我也一直疏忽了对于它的理解。看完《大数据时代》，再结合如果工作上对于大数据的理解，顿时发现数据的重要性，以前在这方面的确没有足够的思想意识。
整本书来说，我觉得最关键的三个点是前面几个章节：
1、要总体，不要随机样本：从小对于统计学相关的学习，基本都是从样本出发，理论的基础在于如何随机的足够分散的选取样本，这可是技术活加直觉。而对于大数据来说，要的就是总体，本质上来说，总体样本的确更能准确找到结果。但是对于统计来说，总体的分析增加了数据分析的难度，不仅数据核对不好进行，一旦出现数据污染，准确度就会大打折扣，而且进行数据回溯的时候，也无法准确确认问题，而这一点也是后面相关性上问题;
2、要混乱，而不是精确：这里主要想说明的是希望数据的多样性，尽量将相关数据都收集起来，不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解无法精确。这里有个点的说明，我觉得需要提一下，大数据算法更倾向于“简单”，而不是复杂，这个倒是出乎我的意外。
3、要相关性，而不是因果：从我对于知识获取的过程来说，我是不同意这个观点，从人体对于知识的理解，还是要从因果论出发，没有因果论，就会变成瞎子。而作者的观点上来说，原因可能还是从大数据本身的非准确性，一旦找到合适的算法，找到相关性，向上追述原因本身就很难。但是从举的示例上看，相关性的确认是一个非常大的工程，基本就是使用排举法，一个一个试。
所以，对于大数据来说，最重要的三点是：
1、数据——得到更多数据;
2、算法——建立更快的算法体系;
3、思维——寻找数据间更多的相关性。
对于数据最终的走向，我同意书中所提到的政府管理的观点，既然都是以“石油”的标准来看待数据，政府统一管理也就是必然的了。而且对于政府来说，掌握更多数据也有利于其管理及维护社会的稳定性。而对于社会道德方面的论述，我不想多说什么，时代发展是不会被道德绑架的。
所以最后，想要建立对于大数据的思维，《大数据时代》还是值得一读，里面的很多示例也非常不错。如人际关系这一块，也是出乎我的意料。
大数据心得体会(篇2)
时间如梭，新年的钟声即将敲响。20_年将告别它的光辉，20_年从容而至。在这个辞旧迎新之际，第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。
一、统计工作
1、每日做好生产一线职工的个人产量与次品数据的汇总与登记，并间断性地抽查相关数据是否准确;
2、每月汇总并公布职工的出勤、个人产量、次品等。做好产量月报表上报生产经理和财务部门，包括生产车间和包装车间;
3、每月月底进行一次彻底的盘库，主要有原材料、辅料、半成品、成品。整理分析数据后上交财务部等相关部门;
4、每月将生产部各种人员流动情况及考勤，奖罚，请假等数据汇总上报行政人事部;
5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息，刊出宣传橱窗;
6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等;
7、自从公司实行免费餐以后，每日进行就餐人数统计;
8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。
二、20_的工作计划
努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。
积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记与分析。
三、总结经验与不足之处
20_年，在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格作了改进，并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题，尤为突出的是食堂就餐人数的统计问题。由于如今在厂职工按部门划分，人员变动情况很难在同一时间最准确地掌握，给每日的上报带来很大的麻烦。为此经过一系列的改进与调整，我们将专属部门专职人员上报签字认可，希望能够起到更准确更及时的统计。12月份最多统计人数相差了8人，为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题，那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽，但产量我可以大胆地说，不是的正确，却有99%的准确!工作中经常会出现这样那样的问题，我们要勇于正视错误，并且解决错误。有则改之，无则加勉!
回顾过去，20_年是个不平凡的一年，是我职业生涯的一个重要转折点。宝光给了我锻炼的舞台，使我取得了不少的收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持，离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持!过去的成绩只能说明过去，未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘，一份收获，我相信宝光的未来会更加辉煌!
大数据课设的心得体会篇7
本来我是特别轻视这次培训的，我当时就在想，一个小学的数学能有多么的难教，参加这为期三天的培训，简直就是在浪费时间，我在得知学校让我也参加的时候，我当时多次跟导师商量，是不是可以换人，但是没有一个人愿意跟我换，看来都是跟我有着一致的想法。但是等到培训开始，聆听了一段时间，我才发现我错得离谱，我唯一后悔的是，我没带纸笔把重要的地方抄录下来，下面我就来说说参加这次培训的心得体会：
一、教学方法的培训
果不其然，这次培训没那么简单，她教的是属于她自己的教学方式，一开始我还不以为然，后来我看到班上小朋友们的反应情况，我才知道是我太看轻这个培训老师了。数学本就会有很多的学生讨厌，我是教数学的，我知道很多的学生就是很难顺利的接受数学这个东西，到了小学可就不是加法减法那么的简单了，遇到难题想退缩是很常见的事情，但是在__老师的课堂上，所有的孩子都目不转睛的盯着黑板，积极的回答问题，跟我的课堂效果完全不一样，听了一段时间她的课，我都觉得意犹未尽。这还仅仅是她给我们看的一个上课视频而已，我不难想象亲临其境的时候，我会对课堂激起多么大的兴趣。
她对课堂的理解是完全不一样的，我们是想着怎么把知识灌输给学生们，而她是站在学生们的角度上想课堂怎么样才能有趣，这就是差距所在了。
二、对待学生的方式
现在不少老师在对上课不听讲、开小差的学生，不是敲打就是批评的，殊不知这样做只能激起学生们的反抗心理，他们就会想，让你打我，我就是我听你的课。这样你只会把学生推的越来越远，我承认这一点，让我受教了，我一直都是以传统的方式去教育学生的，数学课这种课程本来就是一节课都不能落下的，否则就会被其他同学越拉越远，所以我对上课不认真的同学，非常的气愤。__老师给我们呈现了一种另类的方法，学生开小差了，就叫他站起来回答问题，没有答出来全班就一起等他，直到他尝试着去解答。课后在找他，询问是否有地方没听懂的，可以再给他讲讲，这样的学生，相必再也不敢上课开小差了吧。
三、制定教学计划
从__老师的口中得知，她除了要根据学校的要求写教案之外，她还会根据班上的实际情况，去写教学计划，据说只有这样才能让班上的教学工作都在自己掌控范围内，合理的分配一节课的每一分钟，让学习更加的有效率，学生们也能学到更多的东西，这次培训让我耳目一新，对小学数学的教学有了新的想法。
大数据心得体会(篇3)
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
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(篇4)
舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。
在百度上搜索到的解释是："大数据"，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。特点：数量、速度、品种、真实性。
而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。
本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。
对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。
而对第二种观点，我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中，一种新的简单可行的算法的出现，远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快，而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。
观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的，它能较快找到事物规律和对应的解决措施，当然，也不能完全忽视因果关系，毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果，而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候，我们就可以转而研究"为什么"了，毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。
但是在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。
在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。
大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。
工业化、信息化，我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案；大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡，如果大数据时代是一种必然趋势，那这就是我们这一代人的责任，是我们新的战场！
大数据心得体会(篇5)
一、渠道经销商亏损严重
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xx年毛利与xx年相比大幅下滑至25．79%。xx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。
二、“互联网+”时代下的渠道“短板”
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。
三、“互联网+”时代下如何实现营销渠道变革
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xx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。
四、结语
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”。
大数据心得体会(篇6)
在目前互联网经济的时代，数据已成为企业的核心资产，对数据的应用、管理能力也已成为企业核心竞争力。在我们生活中大数据的应用也越来越广泛，比如网上购物、新闻推送等领域，银行业的大数据应用也具有巨大潜力，大数据分析的热度不断提升。基于市场形势及同业的快速发展，行领导对我行大数据体系的建设给予了高度的重视，董事长指示“大数据是商业银行极其重要的资产和资源，在银行经营管理中发挥越来越重要的作用。谁跟不上大数据发展的形势，谁就会被市场竞争所淘汰。”，赵行长也多次提到“大数据是一个金矿，哪个部门先用，哪个部门先受益”。为了将大数据分析有效应用到实际业务工作中，支持我部业务发展，本人参加了管理信息部牵头组织的本次培训。
前期在管理信息部的牵头组织下，我部申请将“贵金属交易潜在客户挖掘”项目为大数据分析示范项目，希望以贵金属业务为切入点，探索大数据分析在金融市场领域的应用。随着项目的推进，我对数据分析在贵金属业务领域的应用有了简单认识，但仍局限于对数据库表的统计、加工。通过本次的学习，加深了对我行大数据服务体系建设方案的了解，初步掌握了大数据分析的理论基础、方法流程，并尝试应用工具开展简单的分析工作，主要学习成果总结如下：
一、深入理解我行大数据体系建设方案
今年年初，行党委审议通过了大数据分析的总体思路和实施方式，即建设“一个平台、一套机制、一支队伍”，以数据分析示范项目为驱动，带动“一个平台、一套机制、一支队”滚动发展，逐步建立完善大数据分析服务体系。经管理信息部及软件开发中心2年的不懈努力下，我行大数据分析的基础平台已搭建完成，为数据分析人员提供了一站式数据服务基础，同时也初步形成了一套健全的运营管理机制保障高效优质的数据服务，包括分析用户管理、数据安全管理、项目管理等。而一支队伍则是本次培训的主要目的，也是大数据分析工作的的关键，即形成一支我行自有的专业的数据分析师团队。
二、初步掌握大数据分析的理论基础及方法
理论是支持实践的基础，可有效指导实践，大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计，在大学时作为一门必修课，有一个学期的时间来学习，本次培训在讲师的带领下，则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型，并结合实际简单案例了解应用场景，重点的学习模型包括Logistic回归、决策树、时间序列，这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。
理论是支持实践的基础，可有效指导实践，大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计，在大学时作为一门必修课，有一个学期的时间来学习，本次培训在讲师的带领下，则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型，并结合实际简单案例了解应用场景，重点的学习模型包括Logistic回归、决策树、时间序列，这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。
大数据分析工作也有一套方法、流程，一般数据分析的主要步骤包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估/报告、应用、监测，在不断的循环迭代中加强数据对业务发展的支持。
三、尝试应用工具开展简单分析
工欲善其事，必先利其器。在了解大数据分析的理论基础后，本次培训还介绍了我行现有数据分析工具：woody、mole及sas，以及对应的sql、python及sas编程基础，也通过一些简单的案例开展数据处理、建模、模型训练、评估等操作，将理论知识有效的结合实践中，也为往后开展实际业务分析打下了基础。
四、确定后续学习方向及定位
两周的学习使我对大数据分析有了更加深入的认识，但仍局限于框架、概况，大数据分析的学习是持续的，而不同角色的分析人员需要关注的方向也不尽相同。正如孙总所提到的，数据分析师必须是复合型人才，作为业务部门的一名业务分析师，在加强对业务痛点理解的同时，后续仍需进一步学习分析工作所需的专业知识，不断自我提升，包括掌握常用的统计模型，结合实际业务场景选取尽可能合适的模型，掌握python语言，灵活运用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成长为一名懂业务、懂技术、懂模型、懂市场的分析师。
大数据心得体会(篇7)
所谓大数据，主要是指伴随着信息爆炸而产生出来的大量数据的集合，它并非一个确切的概念，而是用来表征与传统数据量相区别的新的数据量尺度――一种巨大量的数据体。在研究学者眼里，可以用4个V来描述大数据的特征，即海量数据(Volume)、高速处理(Velocity)、数据多样(Variety)、真实性(Veracity)。简单来说，人类世界中的一切活动都会留下痕迹，在信息技术高速发展的今天，这些不可计量、储存、分析和共享的痕迹被数据化，在人们面前展现出一个量化的世界。数据爆炸后所展现出的量化世界是庞杂的，但其中却蕴含有丰富的价值。总体上说，大数据对思想政治教育研究最为核心的意义在于大数据分析可以及时、真实地反映人的精神需要和思想倾向。具体到实际研究领域，考虑到现今的数据共享度和可利用程度，当前，大数据至少可以在以下方面对思想政治教育研究产生有益影响。
首先，大数据分析对大学生思想政治教育研究有较强的实际价值。从目前的数据共享程度来看，互联网络数据是最易于得到的数据源之一。大学生作为高知群体，网络生活度强，使用网络频率和其他人群相比也相对较高。同时，在当前终端设备普及的情况下，大学生网络使用通常处于特定的网络体内，即大多数大学生在上网时一般是通过校园网络接口接入互联网的。因此，对大学生网络数据的收集较为便捷。从技术手段来说，根据网络IP地址段出口限定，可以比较容易地收集到某一具体地区、或者某一高校大学生上网所产生的数据痕迹，通过进一步分析，就可以从中了解到其关注的问题热点、思想需求等信息，能够比较直观地反映他们的思想特点。这种直观的反映可以直接为思想政治教育方案的设定、教育方法的选择、教育内容的优化等提供数据支持。
其次，大数据分析能为思想政治教育个性化方案研究提供数据支撑。思想政治教育的个性化趋势缘自教育对象主体性的确认，个体需求的不同决定了其对教育内容内化程度的不同。契合个体需求、兴趣和思维习惯的教育方案能更好地抓住教育对象的视线。通过大数据分析，个体的思想个性特点以及学习倾向和习惯能够得以显现，从而构建个性化分析报告。根据个性化分析报告，思想政治教育可以有的放矢，针对不同情况，强化教育过程中的个性意识，调整课程结构、课程内容，研究个性化教育方案。此外，还可以吸取MOOC(大型开放网络课程)在适应个性化教育应用上的经验，不断进行课程开发和改进。
最后，大数据分析能融入思想政治教育效果评估工作中。长期以来，思想政治教育效果评估困境重重，这主要是由于人的思想变化存在一定的潜伏期，有着内隐性的特征，使得思想政治教育效果评估结构复杂难控。现如今，多重因素影响下形成的庞杂数据更是突破原有的量化评估方式，为思想政治教育效果评估造成困难。而大数据思维的一个基本理念是：研究数据不关注精确，而强调混杂，而且繁杂的数据越多越好。这是传统样本分析所不可企及的。广泛数据所带来的是传统分析中无法被关注到的细节和一些可能错过的变化，这对于思想政治教育效果的综合评估十分有益。当然，大数据对思想政治教育研究所产生的影响不限于此，仍有很多方面有待持续的开发。
思想政治教育研究中的大数据应用
依据目前开放的百度指数大数据平台 ，以“两学一做”为主题，挖掘(Data Mining)大数据平台中2016年2月到2016年7月期间，人们对“两学一做”相关问题的关注。可以得知，社会成员对“两学一做”的关注内容(按检索量排序)主要集中在三个主要方面：一是对“两学一做”的心得体会，二是“两学一做”的讲稿及PPT，三是“两学一做”的学习计划。其中，关于“两学一做”心得体会问题的检索居于检索首位。根据数据需求图谱进行统计，围绕核心词汇“两学一做”，人们重点检索从“心得体会”到“讲稿”再到“学习计划”等，并且呈现需求度变弱的趋势。
根据以上数据对“两学一做”关键词检索的状描和呈现，分析结论，我们可以为后期“两学一做”学习教育提供以下的参考改进意见：一是加强宣讲，印发材料，明确在“两学一做”学习教育中的知识教育，使其入脑、入心;二是推动“两学一做”学习教育的网站建设，对“两学一做”学习教育活动方案给予指导意见，思想政治教育研究者们应积极研究教育活动形式的创新;三是避免教育活动形式化，对“心得体会”等要求，要真正落到实处，如在学习中穿插讨论，避免学习后为完成任务而进行的抄袭。
大数据时代思想政治教育研究的应有转向
大数据时代的确已经为思想政治教育研究提出了许多新的课题。因此，应积极回应大数据时代，完善当前思想政治教育研究，推动大数据时代下研究的转向。
一方面，强化思想政治教育研究的多学科协同意识。大数据分析需要庞大的数据处理，从学科来看，至少需要统计学、计算机信息学、情报学等学科专业知识，这是现有的思想政治教育研究者知识结构的短板。虽然思想政治教育研究者综合研究能力的培养不可忽视，但术业有专攻，因此在大数据时代，仅依靠思想政治教育学科内部的研究力量显然是不够的，要建立思想政治教育研究的多学科协同机制，强化协同意识。首先要加强与其他学科间交流，将研究所需要的数据方向告知相关学科领域的研究者，使其了解需要收集、挖掘、分析的数据内容，打造多学科研究团队，协助思想政治教育研究;同时还要发挥本学科研究优势，在数据挖掘的基础上，结合专业知识进行充分分析，与哲学、教育学、社会学等多学科协同研究，做到物尽其用，人尽其才。
另一方面，逐步推进思想政治教育研究的市场化。掌握大数据源的机构是不同的，在当前，数据已显然具备了价值的属性。数据间交换已经形成市场，大数据交易中心正在筹划建立。思想政治教育研究要掌握大数据，就要走出原有封闭的象牙塔，走向市场。思想政治教育研究市场化首先需要的便是投入的加大，因为市场本身具有利益性质诉求，市场是利益交换的载体，通过投入，思想政治教育研究能更便捷地获取到所需要的数据源，还可以与专业的数据分析公司洽谈，外包数据收集和挖掘任务，提高研究的实效性。此外，思想政治教育研究可以在市场化中寻求合作。如，对于高校数据信息的收集，部分企业有在高校或者针对大学生、青年群体进行产品推广、产品开发的需求，他们与思想政治教育研究一样，同样需要了解高校大学生通过网络生活所产生的数据，作为掌握高校数据信息资源的学校思想政治教育管理部门而言，可以通过合作，从有需求的企业那里获得资金和技术支持，共同收集、挖掘有用数据，从庞杂的数据体中找到思想政治教育研究所需要的信息。
需要注意的是，将大数据思维应用思想政治教育研究之中，一定要避免技术至上主义的倾向。在大数据时代，思想政治教育研究要以审慎的态度融入数据的洪流之中，避免被数据洪流淹没的境遇，在保持应有理性的同时，积极利用大数据给我们带来的价值，张扬求知过程的智慧之美，让数据发出生动而鲜活的声音。我们在研究中必须明确，“大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案”。