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心得体会是我们对某一事物、经历或观点的深入思考和感悟。写心得体会时，要注重客观评价，既要肯定自己取得的成绩，也要认识到还存在的不足。以下是一些心得体会范文的精彩摘录，希望能够展示成功人士的思考和经验，给大家带来启迪。
互联网时代下的大数据心得体会篇一
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。
解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步。
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。
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。
互联网时代下的大数据心得体会篇二
互联网数据分析员个人简历模板就在下面，互联网运营数据分析的一个很重要的'基础是网站分析，想要面试这一工作的求职者，在写简历的时候你们是怎么写的?今天的app分析、流量分析等等都是在网站分析的基础之上发展起来的，下面我们一起看看吧!
互联网时代下的大数据心得体会篇三
随着互联网技术的不断发展，大数据已经成为了各个领域的热点话题。互联网的普及和大数据的崛起之间存在着密不可分的关系。作为信息时代的产物，互联网的崛起为大数据的收集、存储和分析提供了庞大的数据源，而大数据的应用又极大地推动了互联网的发展。经过长期的研究和实践，我对互联网催生大数据能力的心得体会总结如下。
首先，互联网催生大数据能力的显著特点是数据的海量性和多样性。过去，大数据的收集和处理主要依靠人工，耗费大量的时间和人力，而且往往只能获取有限的数据样本。但互联网的出现改变了这一局面，人们可以通过互联网进行数据的收集和处理，实现大数据的快速分析和挖掘。互联网上的信息源丰富多样，包括各类网站、社交媒体、移动应用等，这些信息的采集和分析为大数据的应用提供了更广阔的空间。
其次，互联网催生大数据能力的另一个重要特点是数据的实时性和即时性。互联网的快速发展使得信息的传播速度大大加快，人们可以实时获取到各种信息，这就为大数据的实时分析和决策提供了先决条件。比如，在金融领域，通过互联网即时获取股票、外汇等市场数据，可以实时分析市场趋势，进行投资决策。同样，在公共安全领域，通过互联网获取公众对突发事件的实时反馈，可以帮助相关部门快速反应，提高应对处置能力。
再次，互联网催生大数据能力的另一个重要特点是数据的精准性和个性化。互联网技术的应用可以准确获取到用户的行为轨迹、兴趣爱好等信息，通过大数据的分析和挖掘，可以精确预测用户的需求和行为。这就为企业提供了个性化的产品和服务，提高了用户体验。例如，电子商务企业可以通过分析用户的购物记录和浏览行为，为用户推荐符合其个性化需求的商品，提高销售转化率。
此外，互联网催生大数据能力也带来了隐私与安全的问题。随着互联网的普及，个人的隐私面临着前所未有的威胁。大数据的收集和分析使得个人的敏感信息容易被泄露和滥用。为了解决这个问题，加强个人信息的保护措施成为了互联网治理的重要任务。同时，网络安全问题也变得更加突出。大数据的存储和传输过程中，需要加强信息安全的保护，防止信息被黑客攻击和恶意利用。这就要求互联网和大数据技术的发展必须与网络安全技术的研究和应用相结合。
综上所述，互联网催生大数据能力对于社会的发展产生了积极的影响。它使得大数据的收集和分析成为可能，为各个行业提供了数据支持和决策依据。互联网催生的大数据能力带来了数据海量性、实时性和精准性等特点，同时也带来了隐私和安全的问题。因此，在充分利用大数据的优势的同时，我们也应该重视隐私和安全的保护，推动互联网技术和大数据应用的健康发展。只有合理利用互联网催生大数据能力，才能更好地推动社会的创新和发展。
互联网时代下的大数据心得体会篇四
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。
互联网时代下的大数据心得体会篇五
我主要读了第一部分和第三部分。
第一部分是大数据的思维变革，作者舍恩伯格提出了三个观点，一是＂不是随机样本，而是全体数据＂，二是＂不是精确性，而是混杂性＂，三是＂不是因果关系，而是相关关系＂，作者被誉为＂大数据时代的预言家＂，抛出的观点是掷地有声的，下面我将谈谈我对这三点的理解。
是省时省力省钱的，而且判断结果是相对高精准的，如人口普查这一案例，如果采用全体数据进行统计分析的话，工作难度是相当大的，最后的结果也不会很满意，这是得不偿失的。但是随着数据处理技术的飞速发展，我们已经具备了处理大量数据的能力，如果在数据分析过程中采用全体数据，就能避免抽样数据可能由于选取偏见带来的非随机性，处理全体数据也必将成为一种趋势。用在国防生管理工作中，就是管理层要对每个个体都给予充分的关心与互动，对于优秀的固然要偏爱，但是对于较差的也要保持＂不抛弃不放弃＂的态度，让每一个个体都找到自己的定位与价值。
暂时牺牲精确性，关注更多容易被忽略的细节，来做更多的事，得到更多的结果，也就是说我们要有一定的包容错误的能力。我们在收集数据时，要主动获取更多的数据，少加一些限制性条件，然后应用我们处理大数据的能力，或许会获得意想不到的结果。作者举了一个谷歌翻译系统的例子，通过英语作为中转，进行各语言之间的转换。此处的启发就是用我们最擅长的途径，不拘泥于特定规则，来达到我们的目的，也就是说我们要先认清自己，不去刻意的模仿，找出最适合自己的一套方法。
乍一看这个观点觉得有点无脑，但是结合第二点就合理了，降低对精确性及原因结果的要求，通过对相关数据的广泛分析，进而得到更丰富更多元的结果。如购物时，系统的购物推荐，并不是肯定你会购买，仅仅是你感兴趣进而可能会买就足够了。其实作者对＂相关关系＂的强调，主要是大数据强大的预测能力，而且这种预测性能还是相当精确的。以上只是我用作者的观点佐证他自己的观点，证明其一定的合理性，但是我是不完全认同的，在航天领域，我们对成功率的要求是极高的，尤其是载人航天领域，我们必须做到万无一失，我们对每一个结果都会深究其根，找出原因。对于国防生体能成绩的分析也是如此，结果只是我们的一个评价机制，而最重要的还是产生这一结果的原因及过程。
第三部分是大数据的管理变革，本来以为作者会讲点如何通过大数据来改革管理机制和提高管理效率，没想到作者只是讲了大数据其实就是我们的隐私的暴露，提出了要让数据采集管理公司对数据的使用负起责任的解决途径。个人感觉，一是我们在平时要意识到个人隐私的保护，而是相关法律政策的完善，真正的让大数据服务我们的工作生活，而不是一种变相的威胁。
互联网时代下的大数据心得体会篇六
营销离不开传播，传播离不开媒体。以前，企业传递信息一般是通过外部渠道，如杂志、电视、收音机等。互联网时代，企业有很多自有的渠道来传播信息，如论坛、微博、qq空间、微信公众账号等。这些可以称作自媒体，企业可以用自己的渠道来发表自己的意见，跟传统的媒体形态紧密结合，企业表达自己意见最重要的价值在于传播品牌理念，而最终目的是卖产品。
1.2企业的消费者思维。
互联网时代，产品是不是消费者喜欢的，这个十分重要。在目前物资非常丰富的时代，产品本身已经不重要，打造产品已经变得越来越容易，而拥有客户才是最重要的。如今，因为有了移动端，客户的各种行为更容易被记录，这样有了更多的数据对这种关系进行科学的分析。用户使用产品感觉好，企业才能真正得到这个客户。如果用户感觉不好，将会失去这个客户，因此，企业必须站在消费者立场去开展产品设计、营销推广。
1.3企业的服务思维。
服务就是一种增加产品本身价值的体验，通过体验提升产品价值。这种服务的形成，在移动互联网时代会变得更加多样化。移动终端让企业了解到客户不同的喜好，然后，设计出更吸引客户的场景，即用户个体喜好与移动中的场景等于满足用户需求的个性化服务。
2.1提升传统行业企业的互联网化水平。
对于传统的金融、批发零售、媒体、租赁/服务、制造等行业，应着力于推动三个方面的互联网化。
一是，营销互联网化（线上、线下融合）。线上、线下融合是解决实体产品和线上产品融合的问题，一方面，要加强物流基础设施建设和信息技术的深度融合；另一方面，要及时改善产品网点分布，提供便捷的服务，并提高服务的质量。
二是，产品互联网化（产品数字化、互联网交付）。产品互联网化，是基于跟互联网上的消费者充分、适度的交流，因此，要通过互联网实现与消费者的交流，及时吸收消费者的参与，同时，借助互联网支付平台，提高产品的销售便捷性。
三是，服务互联网化（在线交互、客户服务）。要想搞好互联网营销，线下要重质量，线上要重速度。线下和线上目前还是不可孤立的，否则，企业发展不会太大，利用线下的活动和服务可以赢得良好的口碑，打下坚实的群众基础，然后，线上注意实效，注意同步配合，可以取得更好的效果。四是，运营互联网化（信息、资金、物流的互联网承载和支持）。整合线上线下渠道，避免冲突，合理优化信息、资金、物流各环节的配合，发挥出线上、线下各渠道的优势并进行互补，以达到最优化的整合。
2.2借助互联网多途径优化企业的营销效率。
一是，替换（对传统商业流程中某些环节的直接取代）。一方面，在产品介绍方面，可以通过互联网将企业的各种信息充分展示，如运用声像工具、图片、文字介绍等，从而让产品介绍更加完整、全面、系统。另一方面，在产品交易方面，实现在线支付，降低产品交易成本，同时，在物流配送方面，可以利用与物流公司的配合，实现生产、销售、物流一体化，提高营销的响应速度。二是，优化（再造商业流程本身，简化、优化、重构）。传统的营销环节较多，尤其是涉及大宗商品买卖方面，需要走很多流程，而互联网营销时代，流程可以大大压缩，借助互联网平台，可以建立面向生产和消费的交流平台，不论身处何处，都能掌握企业的营销动态，及时了解需求，及时和客户沟通，避免了实体销售在及时性上的一些不足，同时，也简化了一些手续，使得整个营销流程变得顺畅。三是，创新（创造新的商业流程）。传统的营销，商业流程受到限制，尤其体现在渠道推广上，而借助互联网平台，可以创造一些新的商业模式，扩展营销的影响面，提高营销的效率。
2.3抓好互联网时代的营销重点策略。
对于互联网时代的营销策略要把握两个重点：第一个，企业营销的核心是属于什么行业，然后，要充分了解这个行业的性质，以此类推定位企业营销的内容。比如，企业如果是医药行业，对于这个行业往往专业度比较高，如果水平较差往往会被同行嘲笑，就算是营销成功也往往成了负面的参照物。所以，在营销前，一定要对这个行业以及企业营销的内容有一个亮点分析，并找到企业的推广点，再定位目标用户进行营销，方能提升营销效果。
第二，充分了解企业的用户，比如，营销的对象是谁，目标对象是哪类用户群体，用户的需求就是企业的营销重点，企业在满足用户需求的前提下进行营销，往往更容易获得用户的信任，从而将企业的产品或者服务推出去。第三个，要做好定位，包括产品市场定位、渠道定位、价格定位、促销定位等。必须明白自己的产品如何与互联网相结合，然后通过什么方式去接触用户。第四，营销的核心内容是什么，推广手段要怎么选择，比如，通过短信、二维码或手机网站等。
互联网时代下的大数据心得体会篇七
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”。
互联网时代下的大数据心得体会篇八
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！
互联网时代下的大数据心得体会篇九
随着互联网的普及，我们生活的方方面面都被大数据所影响。大数据以其强大的分析能力和预测能力，在商业、科技、医疗等各个领域产生深远影响。在我个人的学习和实践中，我积累了一些关于互联网催生大数据的心得体会。
首先，互联网使数据的获取变得容易。过去，人们要获取大量的数据需要耗费大量的时间和人力物力。但是如今，随着网络技术的发展和互联网智能设备的普及，人们只需用手机、电脑等设备，便可以轻松地获得大量的数据，无论是公开数据还是个人数据。这为大数据的产生提供了可靠的数据来源，使分析和挖掘数据变得更加容易。
其次，互联网为大数据的存储和处理提供了便捷的平台。过去，人们存储和处理大量数据通常需要计算机等庞大的设备。而互联网的发展，使得人们可以将数据存储在云端服务器，通过互联网进行访问和处理。这种云计算的模式极大地简化了数据存储和处理的成本，使得大数据的存储和处理变得更加便捷和高效。
再者，互联网连接了人与人、人与物的关系。因为互联网的普及，人们可以通过网络和社交媒体平台与他人保持联系，交流思想和观点。这使得人们可以通过社交媒体数据了解他人的需求、兴趣和行为，进而进行更准确的市场调研和预测。同时，通过互联网，物与物的连接也变得更加紧密。各种智能设备和传感器可以通过互联网实时收集数据，并进行交互和共享。这些数据的汇集和分析可以帮助人们更好地理解物与物之间的关系，从而提高工作和生活的效率。
此外，互联网催生了大数据的价值创新。通过对大数据的分析和挖掘，企业可以获得更深入的市场了解，从中发现潜在的商机。大数据还可以帮助企业精确推测市场趋势和用户需求，为产品开发和营销提供科学依据。对于科研和医疗领域而言，大数据可以帮助科学家更好地了解各种现象和疾病的原因和规律，为人类健康做出更精确的预测和干预。
最后，互联网催生大数据也带来了一些挑战和问题。随着大数据的应用越来越广泛，人们要保护个人信息的安全和隐私变得更重要。同时，大量的数据也给存储和处理带来了巨大的压力，特别是对技术和硬件的要求也越来越高。
综上所述，互联网的普及催生了大数据的快速发展。通过便捷的数据获取、高效的数据存储和处理、人与人、人与物之间的连接以及大数据的价值创新，互联网催生的大数据正深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，我们也要正视互联网和大数据所带来的挑战和问题，并积极进行保护和解决。只有在合理、安全和有序的前提下，我们才能更好地利用互联网催生的大数据，为社会进步和人民幸福做出贡献。
互联网时代下的大数据心得体会篇十
随着互联网的迅速发展，大数据已经成为各行各业的重要工具，为企业和组织带来了前所未有的机会和挑战。下面我将从四个方面，分享我对于互联网催生大数据的心得体会。
首先，互联网催生大数据为企业带来了更多的商机。随着电子商务的兴起，企业可以通过大数据分析来挖掘市场信息，了解消费者的需求，优化产品设计和营销策略。通过收集和分析用户数据，企业可以更好地了解用户的偏好和习惯，从而提供更个性化的产品和服务。例如，国内知名电商平台利用大数据分析购物者的浏览和点击记录，将推送精准的广告和优惠券，有效提升了购买转化率。
其次，大数据让决策更科学、更准确。随着互联网技术的发展，企业和组织可以收集和分析更多的数据，从而更好地评估和预测市场动态。大数据分析可以揭示潜在规律，发现数据之间的关联性，并根据这些关联性制定决策。例如，一家银行可以通过大数据分析评估借款人的信用风险，提高贷款审批的准确性和效率。而传统的决策往往基于经验和主观判断，容易受到局限和误导。
第三，大数据分析为人们的生活带来更多便利。互联网的普及使得人们可以方便地获得各种信息和服务。通过大数据分析，人们可以根据自身需求得到个性化的推荐和建议。例如，社交媒体平台通过分析用户的兴趣和行为，为用户推荐感兴趣的内容和好友。此外，大数据分析还可以为人们提供智能化的生活服务。例如，智能家居系统可以通过大数据分析用户的生活习惯，自动调节室内温度、照明和电器等设备，提升生活的舒适度和便利性。
最后，大数据也带来了一系列的隐忧和挑战。首先，隐私问题一直是大数据的一个热点和争议点。大数据分析需要收集和处理大量的用户数据，这可能涉及个人隐私的泄露和滥用。因此，互联网企业和组织应该加强数据安全和隐私保护，建立规范和监管机制，保护用户的数据安全和隐私权。此外，大数据分析还需要专业的技术和人才支持，投入大量的时间和资金。企业和组织应该加强对大数据分析的人员培养和技术创新，提高大数据分析的能力和水平。
综上所述，互联网催生大数据为企业和个人带来了广阔的商机和便利，同时也带来了一系列的挑战和隐忧。我们应该善于利用大数据分析来改善生活和工作，也要关注数据安全和隐私保护的问题。只有充分发挥大数据的优势，解决相关问题和挑战，才能更好地利用互联网催生的大数据，促进经济和社会的可持续发展。
互联网时代下的大数据心得体会篇十一
今天有幸拜读了陈勇、杨定平、宋智一三位学者的《中国互联网金融研究报告》这部营销新著，使我受益匪浅。该书是专家、学者对当前中我国互联网金融长期研究的结晶，是互联网金融学的前沿，对互联网金融方面的概念进行了科学的定义，剖析了我国互联网金融的现状，展望了互联网金融的远景，为我国互联网金融的发展指明了方向。
本书结合我国当前国情，详细论述了我国互联网金融的现状，内容详尽，各有千秋。其中对煜达投资城的研究最为透彻，煜隆创业投资有限公司董事长杨定平先生以服务实体中小微企业为宗旨，依靠资深技术团队，搭建产学研为一体的平台，创建了煜达投资城，该平台从单纯的平台中介服务转向家居产业链金融、股权投资、新兴产业投资四大模块，采用线上线下相结合的方式，进行科学管理，化解风险，为投资人赚取丰厚的利润，解决了融资人的燃眉之急，实现了投资、融资双赢的目的。
投资实业是煜达投资城的主要特色，也是公司业务的主要发展方向，实体产业主要有雅堂家居有限公司、盛世鸿雅家具有限公司和四川面道股份有限公司。家居产业链金融是煜达投资城的又一大创举，这种方式风险可控，操作简便。“不熟悉的不做”是规避风险的最佳选择。
总之，本书的亮点很多，值得投资人去研究，去发掘，去推广，本人才疏学浅，抛砖引玉，有不当之处望各位批评指正。
互联网时代下的大数据心得体会篇十二
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家汽车经销商毛利与相比大幅下滑至25．79%。20，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0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”。
互联网时代下的大数据心得体会篇十三
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。
互联网时代下的大数据心得体会篇十四
如今，大数据时代成为炙手可热的话题。你知道读大数据时代。
心得体会。
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。
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。
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互联网时代下的大数据心得体会篇十五
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi最大的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。看完此书，我心中的一些问题：
1.什么是大数据?
查了查百度百科，是这样定义的：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、variety、veracity--这个好像是ibm的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2.大数据适合什么样的企业?
3.大数据带来的影响。
1)预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
3)变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
互联网时代下的大数据心得体会篇十六
未来的十年，将是大数据引领下的智慧科技时代。不管你是否意识到它的存在，大数据都将越来越快地改变我们这个时代，包括我们的生活方式。
维克托·迈尔-舍恩伯格是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。他通过一个大家熟知的事例，来帮助我们理解“大数据”的潜在影响力，那就是四个世纪之前望远镜和显微镜的发明。望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜能够让我们观测微生物，它们都是收集海量数据的新工具，因为这种工具的发明，人们同步更新了分析数据的技术和方法，促进了人们对世界更好的理解。如果说望远镜和显微镜是测量领域中的一场革命，那么今天的数据测量就相当于是现代版的望远镜、显微镜。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富，以及更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及数据的增长速度比历史上的任何时期都要多、都要快。一个大数据的时代，不经意间顺理成章地翩然而至。
一、什么是大数据?
大数据是当前最热门的话题之一。但什么是大数据，人们尚未给出确切的定义。首先，“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的;其次，利用大数据进行分析和工作时，所依据的关于此事尽可能完整的数据，从而“一览众山小”，而不是采用局部的小数据，从局部推断整体。
维克托也并未直接给出大数据的定义。不过，他用三大转变描述了大数据的特性：
转变之一：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析，这算不上一个很大的数字，但由于这是过去十年所有的比赛，所以它是大数据。
转变之二：由于有了更多的数据，我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。如果我们对于一个事物只有50个数据点，那么每一个数据点都必须非常精确，因为每个数据点都是有用的;但是如果我们有5000万个，去掉10个，甚至去掉1000个都没有太大的问题。
转变之三：不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。分析大数据主要为了预测未来“是什么”，而不是“为什么”。因为很多时候我们以为我们找到了事情背后的原因，实际上却没有找到。更多时候知道了“是什么”就足够了。例如知道流感将会扩散到哪里就足够了，我不需要知道为什么;知道什么时候在网上购买机票能够获得最优惠的价格就足够了，我不需要知道为什么此时价格最低。
二、大数据带来的变化。
大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式。很多传统的习惯将被颠覆，很多旧的制度将面临挑战。举例来说：
第一，科学探究的思路和方式受到挑战。
探究是新课程改革中的一个热词，是促进学校教学与科学研究相融合的实践举措。科学探究的基本路径是：发现问题，提出假设，制定方案，实践探究，分析数据，得出结论。之所以会梳理出这样一个探究的路径，与我们对问题知晓的信息过少有关。换句话说，对所要研究的事物，我们知道的数据很少，需要从这些很小的数据出发，通过猜想和假设，进行试探性的研究，如果研究得出的结果和自己的假想是一致的，则说明我们的假说是正确的，这些假说会上升为对该事物描述的知识，我们掌握该事物的数据也随之增加。
利用测量所获得的点滴数据，从一个局部来推测世界是怎样的，这是科学探究的基本思路和方式。长期以来，我们总是通过这样的方式来认识世界，对其有宗教般的信仰。尽管我们知道，决策者总是先有了想法，才会提出假设。如果决策者自身对所研究的事情存在着偏见，所提出的假设就很难得到实证的支持，这往往会导致探究花费了很长的时间、很大的物力和财力，也常常劳而无功。但科学研究者还是坚定不移地沿着这条道路前行，学校在教学中也将其作为科学研究的基本规范来传授。
在大数据时代，这样的研究方式收到了极大的挑战。先举个事例来说吧。手机辐射是否能够致癌?关于这个问题，无论我们的假设如何，实验的设计都很难进行。首先，样本选择过少，没有统计学上的意义;其次，不能拿人做研究对象;第三，短时间的研究很难观察到变化。有了大数据之后，这样的难题就可以迎刃而解了。前段时间，丹麦就进行了这样的研究。丹麦拥有1985年手机推出以来所有手机用户的数据库。他们从这个数据库中分析了1990年至20xx年拥有手机的所用用户的数据，同时，他们还收集了这一期间医院收集的所有癌症患者的数据，然后分析手机用户是否比非手机用户有更高的癌症发病率。这两个数据库本身是完全独立的，在作分析之前从来没有想过可以做这样的研究。结果表明，使用移动用户和癌症风险增加之间不存在任何关系。20xx年10月，这一研究的结果发表在《英国医学杂志》上。
上述的案例告诉我们，在获得了大量的数据，能够对事物的整体进行全面的认识之后，假想就没有意义了，我们可以直接根据全面的数据做出结论。
互联网时代下的大数据心得体会篇十七
4月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。
首先，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又it行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业it架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
其次，进入20xx年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20xx年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
最后，随着云时代的来临，大数据(bigdata)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像mapreduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张dvd;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……，截止到20xx年，数据量已经从tb(1024gb=1tb)级别跃升到pb(1024tb=1pb)、eb(1024pb=1eb)乃至zb(1024eb=1zb)级别。国际数据公司(idc)的研究结果表明，20xx年全球产生的数据量为0.49zb，20xx年的数据量为0.8zb，20xx年增长为1.2zb，20xx年的数量更是高达1.82zb，相当于全球每人产生200gb以上的数据。而到20xx年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200pb，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5eb。ibm的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了20xx年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。
第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。
三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实ip地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。
不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。
互联网时代下的大数据心得体会篇十八
随着信息化技术的发展，我们进入了一个大数据信息化时代，而这个时代带给我们的是前所未有的变化：赋能人们更为广泛的渠道与更全面的数据来实现商业领域的化整为零——从延长用户生命周期到制定个人定制服务，或通过分析个人行为来推动业务增长。对于企业来说，大数据分析的普及已经成为一个必要的战略选项，这让大数据技术也成为企业信息管理的核心。
第二段：大数据信息化时代的意义
大数据信息化时代的到来意味着我们更能够清晰地观察到客户行为、需求和心理，并制定基于数据的执行策略。企业利用大数据技术能够更加了解市场需求，更好地掌握市场动态，及时并灵活地调整战略。可见，大数据信息化时代的横空出世，对于企业发展而言是一种难得的机遇，它为企业带来了新的发展前景。
第三段：大数据分析的特点
大数据分析是通过技术与应用的结合，对海量的、异构的以及快速变化的数据进行分析，解决现实问题的一种方法和工具。与传统的数据分析相比，大数据分析具有以下特点：
1. 数据量更大：从数十亿到数万亿。
2. 数据来源更广：包含多种数据集，它们通常被分布在不同的数据仓库中。
3. 数据类型更多样化：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4. 处理方式更灵活：通过分发、并行和共享的技术来完成任务。
第四段：分析大数据的方法
大数据分析是通过各种方法和技术，从海量的数据中获取有关事物的知识，效果好与受过控制的经验分析不太相同。对于而言，对于成功地分析大数据: 合理的数据收集是绝对必要的。而且，大规模数据分析需要采用预处理、清洗和建模等多种算法，才能从海量的数据中提取出有用的信息。深入了解每个算法的优缺点，是成功分析大数据的关键。
第五段：总结
在大数据信息化时代，我们必须提高对数据的重视和处理能力。企业要在数据的基础上开发创新业务模式，以更好地满足客户的需求，取得商业优势。随着时间的推移，更多的数据将生成，并且更多的方法将被开发，以处理数据并从数据中提取有价值的信息。对于企业而言，大数据分析将会继续发挥重要的作用，将在未来成为企业信息化转型和管理策略中的核心，从而帮助企业实现长期成功。
