这次实践让我领悟到了很多人生道理，我觉得有必要把这些心得体会整理出来，与大家分享。小编整理了一些优秀的心得体会样例，供大家学习和借鉴。
大数据与能动检察心得体会
近年来，随着科技的高速发展和信息化的普及，大数据已经成为社会发展的重要支撑，也给各行各业带来了深刻的变革和机遇。作为法律领域的重要环节，检察工作也逐渐借助大数据技术实现了从被动到主动的转变，这是我最近在从事法律工作中的一些心得体会。
首先，大数据为能动检察提供了强大的技术支撑。在传统的检察工作中，检察人员需要依靠自己的经验和专业知识来进行侦查取证和案件审理，这无疑增加了工作的难度和风险。然而，随着大数据技术的应用，检察人员可以轻松获取海量的数据并进行快速的分析和挖掘，从而为案件的处理提供了全新的思路和方法。例如，在打击犯罪活动中，通过大数据分析可以发现犯罪的模式和规律，帮助警方预测犯罪的发生率和地点，提前采取措施遏制犯罪。
其次，大数据的应用使得刑事司法的效率和质量得到了提高。过去，检察人员需要花费大量的时间和精力去筛选和查找相关的证据和资料，耗时且容易遗漏。而现在，借助大数据的技术，检察人员可以通过快速查询和精准筛选，快速找到需要的证据和资料，节省了大量的工作时间，同时也避免了疏忽和错误。此外，大数据还可以实现对案件数据的自动归类和分析，进一步提高了刑事司法的效率和准确性。
再次，大数据对于预防犯罪和保护社会安全具有重要作用。通过对大数据的分析，我们可以发现犯罪行为之间的关联和模式，帮助警方和检察人员预测和预防潜在的犯罪行为。例如，通过分析交通数据可以得出交通事故的高发地点和高发时段，警方可以在这些地点和时段加派警力，减少事故的发生。同时，大数据还可以实现对社交媒体的监控和分析，帮助警方发现和打击网络犯罪和侵犯公民隐私的行为。
最后，大数据的应用需要注重数据的隐私和安全保护。大数据技术的广泛应用意味着个人信息的大量被收集和利用，这给个人隐私带来了巨大的风险。因此，在推动大数据应用的同时，我们也要加强对个人信息的保护，建立健全的法律法规和监管机制，保护公民的合法权益。
综上所述，大数据为能动检察带来了巨大的机遇和发展空间。通过大数据的应用，检察工作实现了从被动到主动的转变，提高了工作的效率和质量，为预防犯罪和维护社会安全提供了强有力的支持。然而，大数据的应用也面临着个人隐私和信息安全的挑战，需要我们加强相关法律法规的完善和监管机制的建立，以保障公民的合法权益。只有在保障个人隐私和信息安全的前提下，大数据技术才能真正发挥其应有的作用，推动社会治理和法制建设的不断完善。
大数据与能动检察心得体会
大数据时代的到来，给社会带来了巨大的变革和机遇。在各行各业中，大数据都被广泛应用，检察领域也不例外。能动检察是大数据与人工智能技术相结合的新型检察模式，它通过利用大数据的分析与挖掘能力，提供有效的信息支持和决策依据，使检察工作更加高效准确。在实践中，我深深感受到大数据与能动检察的巨大威力和潜力，为此我总结了一些心得和体会。
大数据与能动检察在助力检察工作中发挥了重要作用。首先，大数据分析能够帮助检察机关快速识别和发现犯罪线索，提高侦查破案效率，从而更好地保护社会安全。其次，大数据还可以辅助检察机关进行犯罪预测和风险评估，及时采取预防措施，有效遏制犯罪行为的发生。第三，能动检察通过大数据分析和挖掘技术，实现了法律规则的智能化理解和运用，使检察人员更专业、更科学地开展工作。最后，利用大数据的分析能力，能动检察还可以帮助提高司法公正性，减少人为主观因素的干扰，为公正裁判提供参考依据。
然而，大数据与能动检察的应用也面临一些挑战。首先，随着数据量的不断增加，大数据的管理和安全性问题成为亟待解决的问题。如何保护大数据的隐私和安全，防止数据泄露和滥用，需要加强数据管理和法律保障。其次，大数据分析技术虽然强大，但也需要结合业务和实践经验进行准确的判断和分析。只有科学合理地运用大数据分析技术，才能发挥其最大的价值。此外，对于能动检察的快速推广和普及，还需要解决技术普及和人员培养的问题，提高检察人员的信息化意识和技能。
第四段：个人心得和感悟（200字）。
在实践中，我深刻认识到大数据与能动检察的重要性和价值。大数据分析技术的应用，使我们能够更准确地把握案件要素，从而更有针对性地开展侦查取证工作；能动检察的运用，使我们能够更深入地了解案情和法律适用问题，从而提高办案质量和效率。在与大数据和能动检察相结合的过程中，我深感自身的知识储备和技能水平需要不断提高，同时也意识到大数据和能动检察的运用离不开合规和伦理问题的考虑。因此，我会继续学习新知识，提升自身技能水平，为大数据与能动检察的应用贡献自己的力量。
第五段：总结（200字）。
大数据与能动检察的融合为检察工作的开展提供了新的思路和方法。它们的应用和推广不仅提高了检察机关的业务水平和效率，也更好地满足了人民群众对司法公正的期望。然而，我们也要面对挑战和问题，如数据安全和隐私保护、技术应用合规与伦理等。只有不断加强技术研发与创新、规范管理与监督，大数据与能动检察才能更好地为社会服务，为建设法治社会做出更大贡献。作为一名检察人员，我将积极践行并不断深化大数据与能动检察的运用，推动检察事业不断发展。
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。
大数据与能动检察心得体会
在信息时代的今天，数据已经成为一种重要的资源。大数据技术的广泛应用使得各行各业都可以从中受益。作为法律领域的一份子，检察机关也开始运用大数据技术，通过分析和利用海量的数据资源，为案件的破案和司法决策提供前所未有的支持与帮助。在实际工作中，我深感大数据与能动检察的结合给我们的工作带来了革命性的变化。以下是我在大数据与能动检察方面的心得体会。
首先，大数据为我们提供了更全面、更准确的数据支持。以前，我们很难从海量的案件中准确获取需要的数据，这给案件的破案工作带来了很大的困难。而有了大数据技术的应用，我们可以通过数据库和数据挖掘技术，快速获取需要的数据，并进行准确的分析和比对。这使得我们能够更加深入地了解案件的背景和细节，为办案提供更有力的证据和依据。
其次，大数据为我们提供了更高效、更智能的办案方法。在以往的工作中，我们往往需要大量的时间和精力去整理、对比和分析案件中的各类数据。而有了大数据技术的支持，我们可以通过数据的自动采集和自动整理，大大提高了工作的效率。同时，大数据的分析和挖掘功能也为我们提供了更多的案件线索和相关信息。这使得我们能够更准确地找出犯罪嫌疑人和破案的关键线索，更加科学地进行破案和办案决策。
再次，大数据为我们提供了更全面、更精准的预警和风险评估功能。在案件办理过程中，我们往往需要对犯罪行为进行预测和评估。而大数据的应用使得我们可以通过大规模数据的分析和挖掘，更准确地对案件可能的发展趋势进行预判。同时，大数据的应用还可以帮助我们对风险进行评估和判断，为我们的工作提供决策支持和风险防控措施。
最后，大数据与能动检察的结合也带来了新的挑战和问题。数据的处理和分析涉及到隐私和信息安全等问题，如果处理不当可能会导致数据泄露和滥用。因此，我们需要加强对大数据技术的研究和应用的管理，建立大数据安全的制度和机制，确保数据的安全和合法使用。
总之，大数据与能动检察的结合为我们的工作带来了巨大的机遇和挑战。在大数据时代，能动检察已经成为我们工作的一部分，我们需要不断学习和掌握大数据技术，提升自己的专业素养和能力。同时，我们也需要充分认识到大数据的潜在风险和问题，并采取相应的措施进行防控。只有这样，我们才能更好地发挥大数据的优势，为更好地为人民群众提供司法服务和保障。
大数据的心得体会
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。
大数据的心得体会
“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。
大数据金融心得体会
第一段：引入大数据金融的意义和背景（200字）。
近年来，随着互联网技术和数字化转型的快速发展，大数据逐渐成为了金融行业中的热门话题。大数据的应用为金融机构带来了全新的理念和工具，极大地改变了金融业务的运作方式。而在实践中，我们发现大数据可以用于风控评估、市场推广、信用评估等方面。相较于传统手段，大数据的优势明显，使得金融机构能够更好地把握市场趋势，提供个性化的产品与服务。
大数据在金融行业中的应用可以帮助机构更准确地进行风险控制。通过对大量的数据进行分析，金融机构能够发现和剖析各种风险因素，并采取相应措施进行干预。例如，通过监测和分析用户的消费行为、信用记录以及社交网络信息，金融机构可以辨别出潜在的欺诈行为和信用评估风险，并采取相应措施来降低风险。大数据的应用能够提高风险控制的精确度和效率。
大数据金融在市场推广中扮演着重要的角色。通过收集和分析大量的消费者数据，金融机构能够了解消费者的喜好、购买行为和需求，为其提供个性化的产品和服务。通过精准的市场定位和准确的目标人群，金融机构能够更好地进行精准营销，提高客户的购买率和忠诚度。大数据的应用使得市场推广更加精准和高效，提高了金融机构的市场竞争力。
大数据金融在信用评估方面的应用也是非常广泛的。通过收集和分析用户的财务数据、社交网络数据和消费行为数据，金融机构可以更好地评估借款人的信用状况。利用大数据算法，金融机构可以根据用户的数据画像，对其进行信用评估并给出相应的信用额度和利率。大数据的应用使得传统的信用评估方式变得更加客观和精确，减少了以往依赖主观判断带来的风险。
第五段：结论（200字）。
大数据金融的应用正在深刻改变金融行业的运作方式。通过大数据的收集、分析和运用，金融机构可以更准确地进行风险控制、市场推广和信用评估。然而，大数据的运用也面临着一些挑战，比如数据隐私和安全问题，以及数据质量和分析能力的局限性。因此，金融机构需要在大数据金融的应用中注重数据的合规性和安全性，并不断提升自身的数据分析能力，以更好地把握大数据金融的机遇和挑战。
大数据体会心得体会
随着信息技术的飞速发展，大数据越来越成为一个热门话题，以其海量、高速、多样化和价值挖掘四个特点，吸引着越来越多的人关注。作为一个信息管理专业的学生，在学习了大数据相关课程并进行实际实践之后，我对于大数据的感受愈加深刻，本文就是对大数据的一些心得总结。
大数据的价值，不仅体现在了数据的存储和处理能力上，更体现在了对于数据的价值提升和利用上。以商业为例，通过对于海量数据的分析，企业可以更好地了解市场的需求和趋势，做到精确营销，提高营收。在医疗、安防等领域，大数据的运用更是可以让治疗更加精准、安全，社会治安更有保障。总之，大数据为各种行业的发展注入了新的生机和动力。
第三段：挑战与机遇。
但是，随着大数据应用的深入，也带来了诸多挑战。首先是数据质量问题，由于日积月累的数据泛滥，其中也不乏数据噪音、数据缺失等不良信息，如何去除杂质提升数据质量成为重要问题。其次，数据安全也成为了一个让人头疼的问题，因为数据传输和存储中的漏洞，容易被黑客攻击，这也是大数据的一大风险。但是，与此同时，机遇与挑战并存。对这些问题的解决，需要通过技术的革新和人才的培养，正是大数据行业发展的良机，也为我们提供了更多的机会。
第四段：大数据技术。
大数据技术是支撑大数据应用的重要基础。在处理海量数据上，传统的关系型数据库已经无法满足需求，而Hadoop、NoSQL、Spark等大数据技术的进入，大幅降低了海量数据的处理成本和时间，极大地提高了业务智能分析的能力，为大数据的广泛应用提供了技术支持。但是，由于技术本身具有复杂性和高技术含量，因此需要不断地探索、应用、完善，如此才能推动新技术的创新和发展。
第五段：未来展望。
目前，大数据的应用逐渐趋于成熟，从数据收集、整理、处理到数据分析都得到了较好的落实，但是，这只是大数据发展的小小起步，未来大数据还将更广泛地应用于各个领域。在大数据的推动下，人工智能、物联网等新兴技术也会迎来新的发展机遇。因此，我们需要不断地学习和积累经验，在专业性技能的基础上增加创造性思维和创新意识，以适应大数据时代的发展。
总结：
大数据是一个浩瀚无比的世界，它带来了巨大的价值和机遇，但也同时伴随着种种挑战和风险。在大数据时代，只有通过不断学习、完善技能，才能适应和引领时代的变革，让大数据为人类的生产和生活带来更大的便利和奇迹。
《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。
政务大数据心得体会
随着信息技术的快速发展，政府机构越来越多地利用大数据来管理和实施政策。政务大数据已经成为现代政府决策和执行的重要工具。在我近期的实习经历中，我有幸参与了一个政务大数据项目，从中获得了很多宝贵的经验和体会。在这篇文章中，我将分享我对政务大数据的认识和体会。
首先，政务大数据可以提高政府决策的准确性和效率。政府决策需要大量的数据来支持，这些数据来自各个部门和渠道。传统的数据收集和整理方式非常耗时和复杂，往往导致决策者无法及时获得足够的信息来做出准确的判断。而政务大数据则可以通过数十家部门和机构共享信息库，实时地汇集和分析庞大的数据，为决策者提供准确的信息和快速的分析。这种高效的决策过程使得政府能够更好地应对复杂的社会问题。
其次，政务大数据可以帮助政府提供更好的公共服务。政府部门需要通过大数据技术对公共服务进行规划和优化。通过分析大数据，政府可以了解公众的需求和偏好，进而调整和改进服务的内容和方式。例如，在医疗保健领域，政府可以通过政务大数据了解人口的健康状况和疾病发展趋势，进而调整医疗资源的配置和医疗政策的制定，以提供更好的医疗服务。政务大数据的运用可以让政府的公共服务更加贴近民众需求，提高民众的获得感和满意度。
此外，政务大数据也可以提高政府的监督和治理能力。政府的权力需要社会监督，以确保政府行使权力的合法性和公正性。政务大数据可以为公众提供政府工作的透明度和监督渠道。通过公开政府相关的大数据信息，公众可以更好地了解政府的决策和执行过程，监督政府的行为。同时，政务大数据还可以帮助政府打击腐败和执法不公，通过数据分析和比对，提高治理的公正和效率。
然而，政务大数据的运用也面临一些挑战和隐患。首先是数据安全和隐私问题。政务大数据涉及大量的个人隐私和敏感信息，在数据采集和存储过程中需要确保数据的安全性和保密性。政府需要建立完善的数据安全措施和法律法规框架，保护公民的隐私权和信息安全。其次是数据质量和数学模型的问题。政务大数据分析的结果和决策的准确性很大程度上依赖于数据的质量和数学模型的正确性。政府需要投入足够的资源和人才来确保数据的准确性和分析的科学性。
政务大数据是信息时代的必然产物，它为政府的决策和治理提供了前所未有的机遇和挑战。通过有效地运用政务大数据，政府可以提高决策的准确性和效率，提供更好的公共服务，并增强社会的监督和治理能力。然而，政务大数据的运用也需要解决数据安全、个人隐私和数据质量等问题。我相信，随着技术的进一步发展和以人为本的原则的贯彻，政务大数据将为政府和公众带来更多的利益和成果。
《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。
大数据数据预处理心得体会
随着大数据时代的到来，数据成为企业和个人获取信息和分析趋势的主要手段。然而，数据的数量和质量对数据分析的影响不能忽视。因此，在数据分析之前，数据预处理是必须的。数据预处理的目的是为了清理，转换，集成和规范数据，以便数据分析师可以准确地分析和解释数据并做出有效的决策。
二、数据清理。
数据清理是数据预处理的第一个步骤，它主要是为了去除数据中的异常，重复，缺失或错误的数据。一方面，这可以帮助分析师得到更干净和准确的数据，另一方面，也可以提高数据分析的效率和可靠性。在我的工作中，我通常使用数据可视化工具和数据分析软件帮助我清理数据。这些工具非常强大，可以自动检测错误和异常数据，同时还提供了人工干预的选项。
三、数据转换。
数据转换是数据预处理的第二个步骤，其主要目的是将不规则或不兼容的数据转换为标准的格式。例如，数据集中的日期格式可能不同，需要将它们转换为统一的日期格式。这里，我使用了Python的pandas库来处理更复杂的数据集。此外，我还经常使用Excel公式和宏来转换数据，这些工具非常灵活，可以快速有效地完成工作。
四、数据集成和规范化。
数据集成是将多个不同来源的数据集合并成一个整体，以便进行更全面的数据分析。但要注意，数据的集成需要保证数据的一致性和完整性。因此，数据集成时需要规范化数据，消除数据之间的差异。在工作中，我通常使用SQL来集成和规范化数据，这使得数据处理更加高效和精确。
五、总结。
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步。只有经过数据预处理的数据才能够为我们提供准确和可靠的分析结果。数据预处理需要细心和耐心，同时，数据分析师也需要具备丰富的经验和技能。在我的实践中，我发现，学习数据预处理的过程是很有趣和有价值的，我相信随着数据分析的不断发展和应用，数据预处理的作用将越来越受到重视。
大数据
随着数字化时代的到来，大数据已逐渐成为政务管理的重要手段。政府可以通过收集、分析和利用大数据，为政策制定、资源配置和服务优化等方面提供有力支撑。大数据技术的应用，已成为政府有力的助手，改变了政府运行方式，提升了政府服务效能，促进了政府与公民之间的联系和交流。
政府需要面对许多复杂的问题，大数据技术的应用能够为政府决策提供实时、准确的信息和数据支持。政府可以以大数据技术为依托，通过数据挖掘、分析和模拟等手段，对社会、经济、环境等方面进行深入探索，进而提炼出有效的决策方案。同时，大数据技术的应用可以帮助政府调整政策，优化民生服务，提升政府的形象和信誉。
政府管理需要处理大量的数据信息，信息数量庞大且多样化。大数据技术的应用，可以帮助政府建立数据中心，通过数据采集、分类、存储、共享和加工等方式，实现对数据的精细管理。通过数据的精细管理，政府能够更高效地运营和管理政府服务，优化公共资源配置，提升效能。
在政府服务中大数据有着广泛而深远的应用。比如，在社会保障领域，政府可以利用大数据技术实现对各类社会保障信息的分析，以便更好地管控和优化社会保障服务。在城市管理中，大数据可为政府提供精准的交通流量、环境质量、城市治理问题等信息，以便制定更加有效的城市管理政策。大数据技术的应用，将会推动政府服务的质量与效率，更好地满足公民日益增长的各种需求。
第五段：大数据技术应用面临的挑战。
大数据技术的应用，还面临着安全、隐私等方面的挑战。政府在使用大数据技术时必须保证数据的安全和保密，防止数据泄露、滥用、篡改等问题的发生。同时，政府还需考虑合规性和道德等方面的问题，确保数据的合法性与道德性。只有在解决好这些问题，政府才能充分发挥大数据技术的应用潜力，更好地服务公民。
总结：
大数据技术的应用，对政府服务、政策制定、资源配置等方面都有非常重要的意义。同时，使用大数据技术，也存在多重挑战，政府应该注重解决这些挑战，才能更好地利用大数据服务于公民。在数字时代，随着大数据技术的不断发展和应用，政府将会以更加高效的方式运行和管理，为公民带来更加精准、便捷的服务。
大数据时代心得体会
大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?下面是本站小编为大家收集整理的大数据时代。
欢迎大家阅读。
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。
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。
hadoop大数据心得体会
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。