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大数据培训心得《大数据时代》读后感一、学习总结 1、关于作者维克托·迈尔-舍恩伯格,他是十余年潜心研究数据科学的技术权威,他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。 2、关于大数据 1)大数据是什么大数据(bigdata),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,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。大数据的4V特点:Volume、Velocity速率)、Variety、Veracity。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。 2)大数据的来源所谓的“BigData”是由IBM和Gartner分析师提出的概念,我们比较时髦的称其为大数据。 3)大数据现状、应用通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术,从技术中获得洞察力,也就是BI或者分析;另外一个是分析路径,寻找关键绩效指标,从仪表盘这样的工具进行数据分析,实现预测性工作。 4)大数据未来 Fayyad曾被视为数据挖掘领域的,他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。 3、关于大数据时代 1)思维变革?更多:不是随机样本,而是全体数据;“样本=总体”。?更杂:不是精确性,而是混杂性;允许不精确,最大化利用全体数据。?更好:不是因果关系,而是相关关系;“是什么”,而不是“为什么”。 2)商业变革?数据化:一切皆可“量化”;关注信息本身。?价值:发现、利用数据的价值。?角色定位:大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。 3)管理变革?责任:数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。?自由:反对数据垄断大亨。二、读后感 1、大数据时代,是名符其实的“信息社会”经历了口口相传、纸媒传播,到现在的网络技术,我们可以获得比以前更多的信息并进行分析,可以从更多的维度诠释世界。通讯技术的发展,促进了个人/组织在信息获取上的平等发展,数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生,促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。 2、大数据技术支持预测工作大数据的4V特点,及对相对关系的发掘,改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变,将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具,进而支撑预测工作的大力发展。大数据技术越完善,我们越能更快更全面的获得更多的有效数据,预测则越准确。 3、知识管理迫在眉睫大数据的未来是数据分析,而分析的目的是转化为经验、规律、总结??,它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。知识管理要遵循积累原则、共享原则、交流原则。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗? 三、在工作中的而应用 1、关注运作工作向数据管理方向的转化在仓储工作中,为物品对象、流程对象建立属性列表,关注数据积累。同时,关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。 2、重视数据挖掘,提高数据分析能力根据运作问题和目标,通过数据挖掘和分析,寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测,发现潜在风险、发掘改善途径。 3、推动数据转化,促进建立知识管理系统在实际工作中,重视对裸数据、经验、执行文件的管理,引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化、知识共享的知识管理体系,形成仓储管理知识体系及其良性循环。一、什么是大数据? 百度百科中是这么解释的:大数据,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。大数据讲座学习心得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