最新大数据课设的心得体会与感悟(优质17篇)
心得体会是我们在生活中不断成长和进步的过程中所获得的宝贵财富。心得体会可以帮助我们更好地认识自己,通过总结和反思,我们可以更清楚地了解自己的优点和不足,找到自己的定位和方向。以下我给大家整理了一些优质的心得体会范文,希望对大家能够有所帮助。
大数据课设的心得体会与感悟篇一
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。
大数据课设的心得体会与感悟篇二
近年来,随着科技的迅速发展和互联网的普及,大数据已经逐渐成为企业决策和市场营销的利器。在这个信息爆炸的时代,大数据的应用给企业带来了巨大的商机和竞争优势。然而,如何正确运用和分析大数据成为了当前企业面临的难题。在我从事市场营销工作的过程中,我慢慢积累了一些关于大数据营销的心得体会。
第二段:数据收集与分析
在大数据时代,数据的收集和分析是非常重要的环节。对于企业来说,了解消费者的购买行为和偏好是制定营销策略的基础。通过互联网和移动设备等信息渠道的广泛应用,企业可以获得大量的数据资源。在数据收集方面,企业需要通过合法的途径获得用户的授权,并且保护用户的隐私安全。对于数据分析,企业需要依靠先进的数据分析工具和技术,将庞大的数据量转化为有意义的商业价值,并深度挖掘数据背后的关联关系和消费者行为特点。
第三段:个性化营销
大数据时代的一个重要特点是个性化营销的实施。通过大数据分析,企业可以准确了解消费者的需求和兴趣,从而为其提供更加个性化的产品和服务。个性化营销不仅可以提高消费者的购买满意度,还可以增加企业的用户粘性和忠诚度。例如,在电商平台,通过分析用户的浏览和购买记录,企业可以为用户推荐感兴趣的商品,提高用户的购买转化率。个性化营销的实施需要企业具备良好的数据分析能力和精准的营销策略。
第四段:精准投放与实时监控
大数据营销的另一个重要优势是精准投放和实时监控。通过大数据分析,企业可以更加精确地确定目标受众和投放渠道,避免资源的浪费和效果的缺失。同时,企业可以依靠实时数据监控市场反馈,及时调整营销策略和方案,提高市场反应的速度和精度。例如,在线广告投放中,企业可以根据用户的兴趣和行为特点进行定向广告投放,提高广告的点击和转化率。精准投放和实时监控可以帮助企业更好地运用有限的资源,取得更好的市场效果。
第五段:隐私保护与道德问题
大数据营销的广泛应用也伴随着隐私保护和道德问题的关注。企业在收集和利用大数据的同时,需要遵守相关法律法规和行业准则,保护用户的隐私权益。同时,企业也需要审慎操作和使用大数据,避免滥用和泄露用户的个人信息。在大数据营销实施的过程中,企业需要时刻关注道德和社会责任,坚持合法、透明和公平的原则,维护消费者利益和行业形象。
结尾段
总之,大数据营销是当下企业必须面对的挑战和机遇。对于市场营销人员来说,正确运用和分析大数据是提升竞争力和效率的重要手段。我深刻体会到,在大数据时代,通过科学合理地利用大数据,企业可以更加深入地了解消费者需求,提供更好的产品和服务,从而取得竞争优势。然而,在推动大数据营销的同时,也需要关注隐私保护和道德责任,切实维护消费者的权益。只有在科技与道德的双轮驱动下,大数据营销才能为企业带来长久的商业价值和社会效益。
大数据课设的心得体会与感悟篇三
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。
“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。
大数据课设的心得体会与感悟篇四
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!
大数据课设的心得体会与感悟篇五
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。
第二段:大数据金融在风险控制中的应用(300字)
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。
第三段:大数据金融在市场推广中的应用(300字)
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。
第四段:大数据金融在信用评估中的应用(300字)
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。
大数据课设的心得体会与感悟篇六
如今说起新媒体和互联网,必提大数据,似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多,不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球顶级企业,他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者,他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为:大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么,这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定,读大师的作品一定要做些功课才好读懂,如果能做足功课又具备相应的理论功底,就能与之进行一场思想上的对话。
一读
舍恩伯格分三部分来讨论大数据,即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分“大数据时代的思维变革”中,舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点: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。对于第一个观点,我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理,在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要,对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家,他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析,并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系,我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围,即大数据的随机样本不限于目标数据,还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样,只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点,我认为这是对他第一个观点很好的补充,这也是对精准传播和精准营销的一种反思。“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。”更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点,我也不能完全赞同。“不是因果关系,而是相关关系。”不需要知道“为什么”,只需要知道“是什么”。传播即数据,数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系,对相关关系认识不足,大数据时代相关关系举足轻重,如何强调都不为过,但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系,不知道大数据产生的前因后果,也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人,对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单,舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然,读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的,不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出“不是因果关系,而是相关关系。”这一论断时,他在书中还说道:“在大多数情况下,一旦我们完成了对大数据的相关关系分析,而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时,我们就会继续向更深层次研究的因果关系,找出背后的‘为什么’。”[i]由此可见,他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的,是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用,舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可“量化”,大数据的定量分析有力地回答“是什么”这一问题,但仍然无法完全回答“为什么”。因此,我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值,这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中,而没有把它置于整个社会系统里,但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显,数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节“掌控”中试图回答,但基本上属于老生常谈。我想,或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道:“大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。”谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断,《大数据时代》不是最终答案,也不是标准答案,只是参考答案。
此外,在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念,比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别,数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。
再读
概念是研究的逻辑起点,“大数据”到底是什么?在百度上搜索到的解释是,“大数据(big data),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:数量(volume)、速度(velocity)、品种(variety)和真实性(veracity)。但舍恩伯格认为大数据并非一个确切的概念。他在书中的一段诠释更具人文色彩和社会意义:“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,以及政府与公民关系的方法。”[ii]其实,概念的界定要看研究者从哪个角度来研究它而定。
科学家的治学态度是严谨的,而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用,甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。“大数据不是要教机器像人一样思考。相反,把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。”[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响,他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理:一个微观粒子的某些物理量(如位置和动量,或方位角与动量矩,还有时间和能量等),不可能同时具有确定的数值,其中一个量越确定,另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象,信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文·凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了,这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察,从物理王国到生物世界,再到信息社会。从公共卫生到商业应用,从个人隐私到政府管理,大数据无处不在。与此同时,从哪个角度探讨用什么方法研究,舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。“大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界,其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的,因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作,也能带来成功,或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确,因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。”[iv]用中国话来说就是“人无完人”,人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。
问题是研究的价值基点,“大数据”不是舍恩伯格研究的问题,而是研究对象,他研究的是数据处理和信息管理问题,同时也讨论信息安全和网络伦理问题,还引发哲学上的思考,哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的,不可知性是相对的。“大数据”之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革,从这个意义上来看,《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题,而且对研究者开出了一个问题清单,从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。
《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书,数据挖掘与数据分析是不同的概念,数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理,而数据分析既要用计算机也要人工分析,是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之,《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。
《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书,从数字化到数据化,同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据,我们进入了互联网;当方位变成数据,我们进入了物联网;当沟通变成数据,我们进入了下一代互联网。一切可量化,万物皆数据,正是当今互联网世界的真实写照。面对于这样的世界及世界的未来,在《大数据时代》出现最多的词是“思维”和“方法”,因此也可以把这本书视为思维科学应用研究的书。
此外,在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念,比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别,数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。
三读
今年国庆节前一天,中共中央政治局们来到中关村搞集体学习,调研、讲解、讨论创新驱动发展战略。包括、在内的七位全部出动来到中关村,这是历史上没有过的,百度、联想和小米的负责人,有了一次直面最高层汇报工作的机会。雷军和柳传志,讲解的都是本公司的各种情况,李彦宏则没有讲百度的广告业务发展得如何好,而是讲起了大数据。在讲解中,李彦宏认为大数据有两个重要价值,一是促进信息消费,加快经济转型升级;二是关注社会民生,带动社会管理创新。这些价值也是目前党和国家领导人最为重视的,可见《大数据时代》既有理论价值也有现实意义。
当今大数据正在影响着新闻传媒业,大数据新闻、大数据营销、舆情分析、受众(用户)研究……数据分析师变身新闻编辑,大数据正改变新闻生产流程、大数据在创造传媒新业态。“不妨想象一下,随着数据的进一步增加,坐拥用户资源的新媒体们完全有能力通过数据挖掘,分析用户癖好,向电视台定制一部电视剧甚至向好莱坞定制一部电影。到那个时候,电视台一如那些家电厂商们,曾经产业链的上游‘王者’,将彻底成为一个产业链最低端的内容代工厂。”[v]然而,情形也远没有人们想象的那么乐观,李彦宏指出目前多数所谓的大数据公司其实还是空壳子,因为数据还没有完全开放。他认为必须在政府层面上推动才能真正实现大数据的开发与利用。我在讨论大数据时代的舆情监测与预警时说道:“经典自由主义传播学说对媒体的定位:秉持公正、客观立场的媒体被称为代表公众监督政府行为的‘看门狗’。其实,媒体既是公众利益也是国家利益的‘看门狗’。要看好门就要瞭望、洞察社情民意,传统媒体信息反馈渠道单一,视野、人力十分有限。而开放互动的新媒体平台却大有可为。作为公共信息发布平台的微博可以成为政府及时了解社情民意,从而选择正确治理路径的‘导盲犬’。”[vi]遗憾的是目前我国的数据平台还没有完全开放,真正的大数据时代还没有到来。
与国内不少教科书写法的专著相比,国外的书写得更有趣,尤其是大学者写的,不仅视野开阔,而且能够深入浅出。《大数据时代》不到22万字,却有上百个学术和商业的实例,丰富翔实的例子让读者感到通俗易懂,深奥的理论看起来也不费劲。这恐怕与舍恩伯格既是学者也是专家,既有理论又有实践有关。反观我们些学者故弄玄虚而示高明,实际上是把读者拒之门外。我觉得优秀的科学家也应该是一个科普作家,优秀的学者也应该是一个不错的传播者。当然国外学术著作也有一个翻译问题,这本书译得还不错。此外,《大数据时代》还附有不少it界名流的推荐意见,虽是出版商的发行所为,对解读此书也不无益处。
除了《大数据时代》,舍恩伯格还有一本《删除》也值得一读。要研究大数据不能只读一本书,该书译者周涛教授还推荐了三部国内出版的大数据方面的专著:《证析》、《大数据》、《个性化:商业的未来》。相比《大数据时代》的宏大视野,这些书就大数据某一局部问题给出深刻的介绍和洞见。我也推荐读一读中国工程院李国杰院士和中科院计算所副总工程学旗合写的文章《大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考》。
虽说开卷有益,但是由于每个人的时间精力有限,对于一个研究者来说,不读什么书甚至比读什么书更重要。我认为书有三种:有用的书,主要是应用类的专业书;无用的书,主要是形而上的思想类;无字的书,人间百态,社会现实。可偏重但不应偏废。对于学生来讲这三类“书”都该读一些,对于研究者则要读哪些解决关键问题的书,《大数据时代》就是这样一部书。当然,并非第一个读者都是研究大数据的,但进入大数据时代,还有什么东西与数据完全没有关系呢?麦肯锡全球研究机构认为,未来十年里有12项对经济发展产生重大影响的技术,其中包括三项新媒体技术:移动互联网、物联网和云计算。这三项新媒体技术都与大数据密切相关,而这些新媒体新技术的发展都影响着当今的新闻传播业。阅读此书至少给我们研究新闻传播学带来一些启迪。我觉得一本书的价值不在于让你顶礼膜拜,而是引发广泛而深入的讨论。
“凡是过去,皆为序曲。”读完此书,我们对大数据的认识才刚刚开始。
大数据课设的心得体会与感悟篇七
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
是什么吗?接下来就是本站小编为大家整理的关于读大数据时代心得体会,供大家阅读!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。
大数据课设的心得体会与感悟篇八
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。
大数据课设的心得体会与感悟篇九
随着互联网的快速发展和智能设备的普及,大数据已经成为了当今社会的热点话题。网络大数据作为信息时代的产物,被广泛应用在各个领域中,为人们的生活带来了巨大的改变。在与网络大数据打交道的过程中,我逐渐领悟到了一些心得体会。
首先,我意识到网络大数据在决策过程中的重要性。传统的决策方式往往基于有限的信息和直觉,而网络大数据能够提供大量的实时信息和准确的数据分析,帮助决策者做出更加科学和有效的决策。例如,在企业运营中,通过对消费者行为数据的分析,企业可以了解到消费者的需求和偏好,从而调整产品和服务,提高市场竞争力。而政府在制定政策和规划城市发展时,也可以利用大数据来预测未来趋势和问题,从而更好地规划和管理。
其次,我发现网络大数据能够提供更个性化和精准的服务。在以前,人们往往需要花费大量的时间和精力去搜索和筛选信息,以找到符合自己需求的内容。然而,有了网络大数据的支持,人们只需要提供一些关键词或者设置一些偏好,就可以获取到符合自己需求的推荐内容。这不仅大大节省了时间和精力,还能够提供更加贴近个人兴趣和需求的服务。比如,在购物网站上,根据用户的购买历史和兴趣偏好,系统能够推荐给用户最适合的商品,提供更好的购物体验。
此外,我认识到网络大数据对于科学研究和创新的重要作用。大数据的产生和应用,为科学研究提供了更广阔的视野和更多的机会。科学家们可以通过对大数据的分析,发现新的规律和趋势,揭示问题的本质和原因,为创新提供更有力的支持。比如,在医疗领域,通过对海量的病历和医疗数据进行挖掘和分析,可以为疾病的诊断和治疗提供更准确和个性化的方案,改善医疗效果。
最后,我意识到网络大数据的应用需要更强的隐私保护和伦理意识。尽管网络大数据的应用给人们的生活带来了便利和成效,但也带来了一些隐患和风险。在大数据分析的过程中,个人的隐私往往会被泄露和滥用,这对于个人权益和社会稳定都构成了威胁。因此,我们应该在大数据应用中加强隐私保护和数据安全,制定相关的政策和法规,确保数据的合法获取和合理使用。同时,我们也应该提高伦理意识,切勿为了追求利益和便利而滥用大数据,避免给社会带来不好的影响。
总之,网络大数据是当今社会的热点话题,它的应用给人们的生活带来了巨大的改变。在与网络大数据打交道的过程中,我逐渐领悟到了它在决策、个性化服务、科学研究和创新等方面的重要性。然而,在运用大数据的同时,我们也需要加强隐私保护和伦理意识,以确保大数据的合法和合理应用。只有这样,网络大数据才能为人们的生活带来更多的便利和成效。
大数据课设的心得体会与感悟篇十
第一段:引入艺术大数据的概念和重要性(大约200字)
在当今数字化时代,艺术界也开始逐渐采用大数据技术来解析和分析艺术作品。艺术大数据,就是通过收集和分析大量艺术作品的相关数据,来发现隐藏在中的规律和趋势。艺术大数据具有丰富的、全面的、多维度的信息,可以帮助艺术家、策展人、学者等各个角色更好地了解艺术作品和艺术发展的趋势。艺术大数据已成为艺术界一个重要的研究工具,对于推动艺术发展、改善艺术生态有着重要的意义。
第二段:艺术大数据的价值与影响(大约300字)
艺术大数据分析可以拓宽人们对艺术作品的认知和理解。艺术作品在表面下蕴含着丰富多样的信息和文化内涵,而艺术大数据的分析和解读可以帮助艺术家和观众更好地理解这些信息。通过对大数据的探索,艺术家可以发现不同艺术风格和流派之间的联系和变革,从而开拓自己的创作思路。同时,观众也能通过艺术大数据的分析来深度了解不同艺术作品的背后故事和创作动机,从而提升自己对艺术作品的欣赏水平。
艺术大数据还可以帮助艺术市场的发展。艺术品市场一直以来都是一个相对封闭和不透明的领域,但艺术大数据的应用可以改变这种状况。通过对艺术品市场的销售数据、价格趋势等的分析,可以揭示市场的规律和趋势,帮助艺术品交易更加合理和透明。此外,艺术大数据还可以通过对艺术品价值的分析,发现被低估的艺术家和作品,从而为投资者提供更好的投资机会。
第三段:艺术大数据的挑战和应对(大约300字)
尽管艺术大数据在艺术界具有重要的价值,但在实际应用中也面临一些挑战。首先,艺术作品是高度主观而个性化的,不同的人对同一件作品的理解和评价可能存在差异。因此,艺术大数据分析需要考虑主观性带来的不确定性。其次,艺术大数据分析需要考虑到艺术作品本身的多重解读性,以及艺术家在创作过程中的个人经验和创作动机。这意味着艺术大数据的分析需要更加灵活和综合的方法。此外,由于艺术市场的复杂性,艺术大数据的收集和整理也面临一定的困难。
为了克服这些挑战,艺术界需要不断创新和改进艺术大数据的分析方法和技术。艺术家和研究者可以采用深度学习、机器学习等技术来发现更多的艺术规律和趋势。同时,艺术市场也需要建立更加开放和透明的平台,积极收集和整理艺术大数据,为艺术大数据分析提供更加丰富的数据资源。
第四段:艺术大数据的未来发展与前景(大约200字)
随着技术的不断进步和人们对艺术大数据的重视,艺术大数据的应用前景将变得更加广阔。首先,艺术大数据分析可以帮助艺术家更好地把握和应对观众的需求,从而创作出更具创新性和影响力的作品。其次,艺术大数据还可以促进文化交流和艺术合作。通过艺术大数据的分析,不同文化背景的艺术家和观众可以更加了解和欣赏其他文化中的艺术作品,从而推动文化的多元发展。
第五段:总结和展望(大约200字)
综上所述,艺术大数据对提升艺术的创作、欣赏和市场发展具有重要的价值。尽管在实际应用中存在一些挑战,但随着技术的不断进步和人们对艺术大数据的认识的不断深入,这些挑战将会逐渐得到克服。艺术大数据的应用将进一步推动艺术的发展和创新,为艺术家、观众和市场参与者带来更好的体验和机会。相信在未来,艺术大数据将发挥越来越重要的作用,为艺术界的发展开辟新的道路。
大数据课设的心得体会与感悟篇十一
随着互联网的迅速发展,数据在我们生活中的地位也越来越重要。无论是个人用户还是企业组织,都可以通过网络大数据来获取有价值的信息,从而做出更明智的决策。在我个人的经历中,探索网络大数据给我带来了许多的思考和体会。下面我将从数据的获取、分析、应用等方面,分享我对网络大数据的几点心得体会。
首先,获取网络大数据是一项重要的工作。数据汇聚于互联网的各个角落,获取这些数据是网络大数据的基础。对我来说,获取网络大数据的最佳途径是通过网上调查。通过设计问题、选择合适的受访者,我可以获得大量的数据,并且可以通过分析工具进行整理和处理。此外,还有许多专门的数据采集工具和软件,如网络爬虫和数据挖掘工具,可以帮助我从网络中抓取和提取需要的数据。网络大数据的一个重要特点是全面性,所以获取各方面的数据尤为重要。
其次,对网络大数据的分析是关键。我们可以通过各种方法和工具对网络大数据进行分析,以挖掘其中的价值信息。在我看来,进行网络大数据分析的第一步是数据清洗,即将数据中的错误、缺失和冗余等问题进行处理,确保数据的可靠性和准确性。然后,我可以使用各种统计分析方法,如趋势分析、关联性分析和分类分析等,来处理数据并取得一些有意义的结论。此外,还可以使用数据可视化技术,将复杂和庞大的数据转化为图表和图形,更直观地展示数据的特点和趋势。
再次,网络大数据的应用范围非常广泛。对于个人用户来说,网络大数据可以帮助我们更好地了解自己的需求和偏好,并提供个性化的服务。例如,购物网站可以根据我们的购买历史和浏览习惯,推荐我们可能感兴趣的商品;社交媒体可以根据我们的兴趣爱好,推送符合我们口味的内容。对于企业组织来说,网络大数据可以帮助他们了解市场需求和竞争状况,从而调整产品定位和营销策略。此外,网络大数据还可以应用于医疗、金融、交通等领域,提供决策支持和风险管理,为社会发展做出贡献。
最后,网络大数据也带来了一些挑战和风险。首先,隐私问题是一个亟待解决的难题。由于网络大数据的特点,我们的个人隐私可能会被滥用或泄露。因此,保护个人隐私的法律和制度应该得到更多的关注和加强。其次,对于大数据的处理和分析需要具备专业的知识和技能。虽然有许多数据处理工具和软件可以使用,但正确理解和应用分析结果是必要的。最后,网络大数据的应用也需要更加负责任和可持续的态度。我们应该在利用网络大数据的同时,也要考虑到其对社会、环境和个体的影响,以确保其合法性和可持续性。
总而言之,网络大数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。通过获取、分析和应用网络大数据,我们可以获得更多有价值的信息,为个人和企业的发展提供决策支持。然而,我们也要面对并解决隐私保护、专业能力和可持续性等问题。只有在正确的引导下,网络大数据才能为我们带来更多的便利和福祉。
大数据课设的心得体会与感悟篇十二
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!
大数据课设的心得体会与感悟篇十三
人类社会正处于信息化时代,大数据已渐渐成为各行各业的核心竞争力之一。然而,在传统认知中,艺术与大数据似乎存在一定的隔阂。然而,近年来,越来越多的艺术机构和艺术家开始利用大数据分析技术来揭示艺术创作与消费的规律。在我的实践和观察中,结合艺术和大数据的应用正在产生革命性变化,不仅丰富了艺术创作的方式和手段,也深化了艺术消费的体验和参与。下文将从两个方面,即艺术创作与艺术消费,阐述我对艺术大数据的心得体会。
首先是艺术创作方面。在过去,艺术创作往往是一门孤立且个人化的活动,而现在,艺术家们可以通过大数据技术获取海量的创作灵感和素材。以绘画为例,艺术家可以通过分析大量的图像数据,发现不同时间、地点和文化背景下的绘画风格和题材趋势,从而在自己的创作中进行融合和创新。此外,艺术家还可以通过大数据分析消费者的审美偏好和需求,对自己的创作进行针对性调整。大数据的运用不仅让艺术创作更加科学和系统化,也使得创作的灵感来源更加多元化和开放化。
其次是艺术消费方面。大数据技术为艺术消费提供了更加便捷和个性化的体验。随着艺术品市场的不断扩大,艺术爱好者每天都面临各种各样的选择。大数据的分析能力帮助消费者更好地了解艺术品的价值和市场走向,为他们提供更多的决策参考。例如,通过分析艺术品市场的价格走势、艺术家的声誉指数以及相关专业评论,买家可以更加准确地评估一个艺术品的投资价值。同时,大数据还可以帮助买家更好地发现符合自己兴趣和偏好的艺术品,推荐系统和个性化推送成为现代艺术消费的重要组成部分。
然而,在参与艺术大数据时,也需要注意一些问题和挑战。首先是数据的隐私和安全问题。在艺术消费的过程中,个人信息如何被保护以及与谁共享是一个重要的问题。艺术机构和平台需要建立严格的数据保护制度,确保消费者的个人隐私不被滥用。其次是数据分析的合理性和客观性。大数据分析并非万能,数据分析结果应该结合人工判断进行综合解读,避免过于依赖数字和算法。最后是数据的可持续性和透明度。艺术机构和艺术家应该建立数据收集和共享的标准,保持数据的可持续性并加强透明度,避免数据不完整或不准确的情况发生。
在艺术大数据的应用中,我深切感受到艺术与科技的碰撞正在创造新的可能性。艺术家们通过大数据技术可以更好地表达自己的创作理念,艺术爱好者们也可以更加轻松地享受和理解艺术作品。虽然在艺术领域仍然存在着诸多挑战和问题,但通过科技的辅助,我相信我们能够逐步解决这些问题,并打开艺术创作和消费的新的大门。
综上所述,艺术大数据在艺术创作与艺术消费中的应用给我留下了深刻的印象。大数据不仅丰富了艺术创作的手段和创新的可能性,也为艺术消费提供了更便捷和个性化的体验。然而,在参与艺术大数据时,我们需要注意数据的隐私和安全、分析的合理性和客观性以及数据的可持续性和透明度。通过艺术与大数据的结合,我相信艺术领域将迎来更加蓬勃的发展和创新。
大数据课设的心得体会与感悟篇十四
今年在集团公司的正确领导下,审计部严格遵守国家各项法律、法规,认真履行集团的《内部审计管理制度》。根据集团公司20__年度工作的总体要求和审计计划,内部审计工作以集团公司企业管理年为中心,加强企业精细化管理,突出重点,切实履行职责,较好地完成了全年审计工作计划和领导交办的审计任务,现就20__年度审计工作总结如下:
一、完成主要工作
20__年共完成审计项目97项,其中年度财务收支及年度预算执行状况审计12项,专项经营考核审计1项,任期经济职责审计2项,投资企业财务收支与资产负债审计3项,基建工程项目预算审计38项,基建工程项目结算审计41项,为完善集团经营管理、提高经济效益做出了贡献。
1、预算执行审计与财务收支审计并轨同行
2、开展专项经营考核审计
20cc年7月,公司为扭转__汽车租赁公司年年亏损局面,重新任命总经理,并与之签订经营考核职责书。为配合集团经营管理,审计部精心研读文件精神,深入企业了解经营状况,与相关单位反复磋商,报请主管领导审核,最终确认__汽车租赁公司的经营绩效考核结果,维护公司经营考核严肃性,同时也肯定了二级企业勤奋、用心的经营成果。
3、完善投资企业审计,带给投资评估依据
为评价对外投资企业的管理效果的需要,根据集团公司领导安排对投资企业进行审计,对20cc年度省深汕、粤深、太壹等三家公司财务收支与资产负债审计,深入、综合评价投资公司的管理效益。个性是太壹公司经营合同到期,需对今后一段时间进行经营预测,为投资决策带给依据。
4、加强离任审计,带给人事管理参考
20cc年,宝__原总经理、新_湖副总经理岗位变动,根据集团公司安排进行离任审计,对其任期内经营目标的完成、经营、资产管理等进行全面评价,为集团人事考核带给参考。
5、完善基建工程审计
20__年,基建工程项目多,现场监管频繁、预结算审计任务繁重。工程审计人员深入工程项目现场,开展现场工程监督、材料审计等,纠正相关部门流程方面存在错误,做到实施事前项目审查、事中监督管理和事后造价控制的系统化工程审计模式。20__年完成基建工程项目预算审计38项,预算金额843。44万元,核减金额286。84万元;基建工程项目结算审计40项,结算报审金额1,392。40万元,核减金额384。39万元。
根据集团公司要求,对工程结算超过百万的基建项目,引进外部脑力与市场信息,公平、公正进行工程结算审核。20__年引进外部力量进行工程造价审核1项,结算报审金额228。13万元,核减金额119。93万元。为集团降低了工程造价,节省超多的资金。
二、主要工作体会
1、集团领导重视,是推动内部审计工作的关键
20__年度在集团公司主管领导的高度重视和支持下,克服审计部自有人手不足等困难,成功从二级企业借调财务部长等业务能手来支援,二级企业财务部长熟悉管理与业务流程,给审计工作进展带来必须便利,推动年度审计工作顺利完成。
2、加强过程管控,提升内审质量
质量是内部审计工作的生命。审计部从制度、手段和成果管理等多个层面入手,全面提升内部审计工作质量。
在管理标准化方面,审计部在审计管理、内部控制、风险管理、审计档案等方面,制定和完善了管理办法和实施方案,详细规定审计年度计划制定、方案设计、证据收集、底稿日志编写、报告质量控制、档案管理等全流程标准体系,逐步构成一整套行之有效的内部审计制度体系。
在信息化方面,随着企业erp系统上线运行,erp系统丰富的信息量和强大的查寻与信息分析功能能够大大助力审计工作。审计人员用心学习erp流程操作、深化erp审计系统应用,着手开展erp环境下的项目审计工作。
3、延伸审计项目,合并审计目的,注重审计存在问题整改落实
20__年,由于审计人手不足,我们将预算执行结合财务收支管理、自保效益并轨进行审计,在进行预算执行的过程审核时,针对财务收支、资产管理、内控制度执行、内控流程操作等状况进行贴合性检查,发现各种问题,及时与各单位沟通,提出
大数据课设的心得体会与感悟篇十五
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”。
大数据课设的心得体会与感悟篇十六
《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
总结,欢迎大家阅读。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。
大数据课设的心得体会与感悟篇十七
第一段:引言介绍艺术大数据的概念和重要性(200字)
艺术大数据是指通过对艺术作品和艺术相关数据进行收集、分析和应用,从中获取有关艺术的深入洞察和启发。随着信息技术的快速发展,艺术大数据在艺术界的应用日益广泛。艺术大数据可以帮助我们了解艺术作品的创作历程、风格特点和人文背景,同时也为艺术家、策展人和收藏家提供了更多的创作和选择依据。
第二段:探讨艺术大数据在艺术创作中的应用(300字)
艺术大数据为艺术家们提供了更多的灵感和创作素材。通过分析艺术家们的作品特点和创作风格,艺术大数据可以为艺术家们提供量化的灵感来源。同时,艺术大数据还可以帮助艺术家们进行市场预测和受众定位。通过对观众的喜好和反馈进行分析,艺术家们能够更好地把握市场趋势和受众需求,在创作中更加精准地表达自己的想法和情感。
第三段:探讨艺术大数据在艺术市场中的应用(300字)
艺术大数据对于艺术市场的发展起着重要的推动作用。艺术市场的运作往往依赖于专业人士的经验和直觉,而艺术大数据则能够提供更为客观的市场分析。通过对过去艺术市场的交易数据进行分析,艺术大数据能够预测艺术品的涨跌趋势,帮助投资者做出更明智的投资决策。另外,艺术大数据还可以帮助艺术机构和策展人进行更精准的展览策划,根据观众的需求和反馈进行调整和改进。
第四段:探讨艺术大数据的挑战和问题(200字)
尽管艺术大数据的应用给艺术界带来了许多益处,但也存在一些挑战和问题。首先,艺术作品的价值往往是主观和情感性的,不仅仅可以通过数据来准确衡量。其次,艺术大数据往往依赖于过去的数据和趋势,这可能限制了创新和突破的空间。最后,数据收集和隐私保护问题也需要引起我们的关注,确保艺术家和个人数据的合法和安全使用。
第五段:结论总结艺术大数据的意义和展望(200字)
尽管存在一些挑战和问题,艺术大数据在艺术创作和艺术市场中的应用已经成为不可逆转的趋势。艺术大数据为我们提供了更全面、客观的视角,帮助我们更好地理解艺术作品和艺术市场的运作规律。未来,随着技术的不断进步和数据的不断积累,艺术大数据的应用将进一步拓展和深化,为艺术家、艺术机构和观众带来更多的创作和欣赏可能性。