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最新大数据心得体会 大数据之夜心得体会(大全20篇)

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最新大数据心得体会 大数据之夜心得体会(大全20篇)
时间:2023-11-01 20:28:25     小编:雨中梧

当我们经历一段特殊的时刻,或者完成一项重要的任务时,我们会通过反思和总结来获取心得体会。优质的心得体会该怎么样去写呢?下面我给大家整理了一些心得体会范文,希望能够帮助到大家。

大数据心得体会篇一

2021年6月26日,北京举行了一场大数据行业盛会——大数据之夜。作为一名大数据从业者,我参加了这次盛会并对其进行了深刻的思考和反思。

二、现状

当前,大数据正在成为推动各行业发展的重要力量,其综合应用涉及人工智能、云计算、5G等众多方面。而在这一趋势下,大数据产业也正在得到迅猛的发展,成为了各大公司的热门招聘领域。

三、心得

参加这次大数据之夜,最深刻的感受便是——大数据从业者一直在探索和实践着怎么让数据更好地“为所用”。会上展示了各行业根据大数据分析的能力,不断推出新的产品和服务,具有可持续发展的生态和良好的社会价值。

在这样的大环境下,我们大数据从业者实际上扮演着“挖掘机”的角色,通过对数据进行清洗、分析和应用,不断挖掘其中的价值,进而助推各行各业的创新和发展。

在会上,各家企业代表分享了自己公司关于大数据、人工智能的实践经验,更多的探讨了数据安全、流程管理、数据分析与应用等话题。而我在听取这些分享和交流的过程中,深深地感受到了自己作为一名大数据从业者的使命和责任。

四、思考

当然,大数据产业在发展过程中也面临着一系列挑战和问题,例如数据安全问题、数据渗透风险、算法黑盒等,这些问题还需要我们不断地探索和解决。

同时,我们作为大数据从业者,还应当注重教育和普及大数据相关知识,更加注重大数据产业的社会责任和伦理问题,力求在这一领域中做出更多的贡献。

五、结尾

总的来说,这次大数据之夜对我影响很深,它让我更加深入地理解了大数据产业的价值和意义,更加坚定了我在这个领域持续努力的决心和信念。相信随着技术的不断进步,大数据将持续成为推动创新和发展的重要力量,我们也将会在这一领域中不断成长和发展。

大数据心得体会篇二

大数据时代已经来临,数据的价值日益凸显。为了探讨大数据在各个领域的应用和前景,我参加了一场名为“大数据会议”的专题讨论。在这次会议中,我深深感受到了大数据对各行各业的重要性,以及与会专家和学者们对大数据的热情和追求。在这篇文章中,我将分享我的会议心得体会。

第二段:认识到大数据的重要性与挑战

在会议的开场白中,主持人首先强调了大数据的重要性。大数据不仅是一种技术和工具,更是企业和组织决策的支持和指导。与以往不同的是,大数据能够帮助我们从海量的数据中挖掘出有价值的信息和见解,从而提升决策的准确性和效率。然而,与此同时,大数据也带来了新的挑战。如何采集、存储和处理海量的数据,如何保证数据的隐私和安全,如何提升数据分析和挖掘的能力,都是我们面临的问题和挑战。

第三段:了解大数据在不同领域的应用

在会议的过程中,我还了解了大数据在不同领域的具体应用。比如,在金融领域,大数据可以帮助银行和保险公司更好地进行风险评估和投资决策;在医疗健康领域,大数据可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定;在市场营销领域,大数据可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为,从而提供个性化的产品和服务。这些应用示范了大数据的巨大潜力和创新价值,也让我深入认识到大数据对社会和经济的影响。

第四段:听取专家与学者的观点和建议

会议上,我还有幸听到了多位大数据领域的专家和学者的演讲。他们分享了自己的研究成果和实践经验,对大数据的未来发展进行了展望。他们强调了人工智能和机器学习在大数据中的重要作用,提出了如何提升数据的质量和可信度的建议,讨论了大数据伦理和隐私保护的问题。这些观点和建议让我受益匪浅,也给我在未来的研究和实践中提供了重要的指导和参考。

第五段:总结与展望

通过这次大数据会议的参与,我不仅对大数据的重要性有了更深刻的认识,还了解了大数据在不同领域的应用和发展趋势。同时,我认识到大数据带来的挑战和问题,明确了我在学术和职业发展中需要进一步提升的方向和能力。展望未来,我将继续关注大数据领域的最新动态,深入研究大数据的技术和方法,努力将大数据应用于实际问题解决中,为社会和经济的发展做出贡献。

总之,这次大数据会议给我带来了很多启发和思考,让我深入了解了大数据的重要性和应用前景。我也相信,在不久的将来,大数据将成为推动各行各业发展和创新的重要力量。

大数据心得体会篇三

随着科技的不断进步,大数据已经成为了当下最热门的话题之一。在信息化时代,数据已成为企业竞争力的重要驱动因素。作为大数据创新的从业者,我在实践中积累了一些心得体会,希望通过本文与大家分享。

首先,大数据创新需要全面的数据支持。在大数据时代,数据的价值不仅仅在于数量,更在于质量和多样化。企业需要收集各种类型的数据,包括内部流程、客户信息、市场调研、社交媒体等,以形成完整的数据体系。只有数据全面、真实,才能为创新提供有效的支持。所以,企业在进行大数据创新前,需要先建立起有效的数据采集和管理机制。

其次,大数据创新需要高效的分析方法。海量的数据需要符合人们的认知方式进行处理和分析,这是大数据创新的核心问题之一。人工智能和机器学习等技术的发展,为大数据的分析提供了全新的思路和方法。同时,还要结合具体业务场景,制定相应的数据分析模型,通过数据预测、数据挖掘等手段,实现对数据的进一步深度挖掘,为企业决策提供准确的依据。

第三,大数据创新需注重合规与保护。大数据的应用和创新需要遵守合法、合规的原则。企业在制定大数据策略时,首先要确保数据的合法性,防止侵犯用户隐私等问题。同时,要加强数据的安全防护,比如加密、权限管理等措施,以保护数据不受到未经授权的访问和使用。只有在安全和合规的情况下,大数据创新才能够持续发展。

第四,大数据创新需要跨界合作。大数据的应用涉及到众多领域,需要不同行业的专业人士进行跨界合作。比如,在金融领域中,可以通过与科技公司合作,整合金融和科技的优势,提供更好的金融服务。而在医疗领域,可以结合人工智能技术和医学专业知识,提高诊断的准确性。在跨界合作中,各方可以互相借鉴和融合,形成更加创新的解决方案。

最后,大数据创新需要与时俱进。大数据的应用和技术发展非常迅速,一直处于不断演进之中。作为从业者,我们需要紧跟时代的步伐,主动学习新技术、掌握新方法,及时更新自己的知识储备。同时,要保持创新思维,敢于尝试新的想法和方法,不断挑战自己的极限。只有不断突破,才能破除旧有的思维框架,实现真正的创新。

总之,大数据的创新是一个动态的过程,需要全面的数据支持、高效的分析方法、合规与保护、跨界合作和时刻与时俱进。希望通过我的分享,能够为大家在大数据创新的道路上提供一些参考和启示。无论是企业还是个人,只有不断追求创新,才能在大数据时代中立于不败之地。

大数据心得体会篇四

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。

大数据心得体会篇五

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!

大数据心得体会篇六

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!

大数据心得体会篇七

近年来,随着科技的快速发展,大数据在各个领域的应用也愈加广泛。特别是在刑事办案领域,大数据技术的引入使得犯罪分析和证据搜集变得更加高效和精准。在长期的办案过程中,我深刻体会到了大数据办案的重要性和优势。以下是我对大数据办案的心得体会,希望能与大家分享。

首先,大数据办案为我们提供了更广阔的信息来源。在传统的办案模式中,我们往往只能通过人工搜集信息,并且很容易受到有限的资源和时间的限制。而大数据办案则可以通过数字化的手段搜集各种各样的数据,包括电话通讯记录、社交媒体信息、银行交易记录等。这些数据的来源广泛、容量庞大,可以为我们提供更多的线索和证据。例如,在一起诈骗案中,我们利用大数据分析软件,通过对被害人的通讯记录、银行账单以及社交媒体信息的分析,找到了犯罪团伙的关键成员和交流方式,为后续打击和抓捕提供了重要线索。

其次,大数据办案使得犯罪分析更加精准。在过去,通过人工分析犯罪信息和线索往往是一个繁琐而耗时的过程。而大数据分析可以利用先进的算法和模型,对大量的数据进行快速筛选和分析,帮助我们发现隐藏的模式和规律。例如,在一起恶性诈骗案中,我们将大量的电话通讯记录和银行交易数据导入到大数据分析软件中,通过对数据的深度挖掘,找到了犯罪团伙的藏身地和犯罪网络的组织结构。这使得我们在后续抓捕行动中能够更加精确地锁定目标,避免了许多不必要的损失。

第三,大数据办案可以提高办案效率。在传统的办案模式中,往往需要耗费大量的时间和人力进行证据搜集和信息整理。而大数据办案可以通过自动化和快速分析的方式,将这些工作大大减少。例如,利用大数据分析软件,我们可以在犯罪分析中自动筛选出相关的数据并进行关联,快速组织形成案件大纲和证据链,大大缩短了办案周期。在一起复杂的跨国犯罪案件中,我们利用大数据分析软件,成功地在短时间内找到了犯罪嫌疑人的藏身地,避免了更多的损失和危害。

第四,大数据办案需要保证数据的安全和隐私。在大数据办案中,我们接触到了大量的个人和敏感信息。因此,保护数据的安全和隐私是至关重要的。我们应该建立完善的数据保护机制和隐私保护法规,加强与数据提供方的合作,确保数据的合法取得和合规使用。同时,我们也需要加强自身的数据安全能力,采取各种技术手段防止数据泄露和滥用。

最后,大数据办案需要人与技术的结合。虽然大数据技术可以提高办案的效率和精确度,但技术本身并不能代替人的判断和决策。在大数据办案过程中,我们仍然需要专业的办案人员进行数据分析和判断。只有人与技术的结合,才能更好地应对犯罪挑战。

总而言之,大数据办案对于提高办案的效率和精确度具有重要意义。通过合理利用大数据技术,我们能够获取更广阔的信息来源,提高犯罪分析的精准度,加快办案的速度,并确保数据的安全和隐私。然而,我们也应该在办案过程中充分发挥人的主观能动性,不断探索和总结办案的经验和规律。只有深入理解和合理运用大数据办案技术,才能更好地维护社会秩序和人民生命财产安全。

大数据心得体会篇八

随着信息技术的迅猛发展,大数据已然成为了这个时代的新宠。大数据作为一种时尚,越来越多的学生选择了学习与研究这一领域。在大数据学习的过程中,我深刻体会到了大数据技术的魅力和应用的广泛性。以下是我对大数据学习的心得体会。

首先,大数据的学习需要扎实的数学基础。大数据技术的核心是数据分析和数据挖掘,而这两项技术离不开数学的支撑。在大数据学习的过程中,我意识到了数学基础的重要性。数学为我们提供了强大的工具和思维方式,使得我们能够更加深入地理解和掌握大数据技术。因此,在学习大数据的过程中,我努力提升自己的数学水平,加强对概率论、线性代数等数学知识的学习和理解,以便更好地应用到大数据技术中。

其次,大数据学习需要具备良好的编程能力。大数据技术的实现离不开编程语言的支持,而对于学生而言,掌握一门或多门编程语言是必不可少的。在大数据学习的过程中,编程成为了一种常见的操作。学生需要运用编程技术,对数据进行清洗、整理和分析。因此,在学习大数据的过程中,我积极提高自己的编程能力,学习了Python、R、Java等编程语言,并掌握了它们在大数据处理和分析中的应用。

再次,大数据学习需要不断提高自己的数据分析能力。因为在大数据时代,数据是价值的源泉,只有通过对数据的深入分析,才能挖掘出其中的潜在价值。在大数据学习的过程中,我不断提高自己的数据分析能力,学习了数据清洗、数据可视化、模型构建等相关技术。通过对实际数据的分析,我逐渐掌握了数据分析的方法和技巧,能够通过对各种数据进行分析,提取出其中的规律和价值,并为决策提供有力的支持。

最后,大数据学习需要拥有创新思维和团队合作能力。大数据技术总是在不断创新,对学生而言,掌握创新思维和团队合作能力是必不可少的。在大数据学习的过程中,我积极培养自己的创新思维能力,探索新的方法和思路,不断改进和创新。同时,大数据学习也需要与他人进行团队合作,通过与团队成员的合作,共同完成各种大数据项目。通过与他人的交流和协作,我学会了倾听和尊重他人的意见,也更深刻地理解到团队合作所带来的价值。

综上所述,大数据的学习是一项综合能力的培养过程。学生需要具备扎实的数学基础、良好的编程能力、优秀的数据分析能力,同时还要拥有创新思维和团队合作能力。通过大数据学习,我不仅深入了解了大数据技术的魅力和应用的广泛性,还培养了自己的综合素质。我相信,随着大数据技术的不断发展和应用,大数据学习将会为我打开更加广阔的职业发展道路。

大数据心得体会篇九

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!

大数据心得体会篇十

第一段:介绍大数据在扶贫领域的应用趋势和重要性。

大数据在扶贫领域的应用日益成为一种趋势,成为了推动扶贫工作的重要工具。大数据技术的快速发展和成熟,为扶贫工作提供了更广阔的视野和更准确的判断依据。通过收集、分析和利用大量的数据,扶贫工作可以更加科学、精准地确定贫困人口、贫困地区的特征和状况,提高扶贫政策和措施的针对性和有效性。因此,大数据在扶贫领域中的应用具有极其重要的意义。

第二段:探讨大数据在贫困人口识别和帮扶措施制定中的作用。

首先,大数据可以帮助扶贫工作准确识别贫困人口。通过对各种数据源的整合和分析,大数据可以帮助精确确定哪些人口属于贫困人群,有助于政府制定更有针对性的扶贫政策。其次,大数据还可为制定帮扶措施提供科学依据。在了解贫困地区的基础上,大数据可以通过分析贫困人口所需支持的具体领域和方式,为相应的帮扶计划提供优先顺序和可行性建议。因此,大数据在贫困人口识别和帮扶措施制定中发挥了至关重要的作用。

第三段:阐述大数据在扶贫领域中的应用案例和取得的成效。

近年来,大数据在扶贫领域的应用已经取得了一系列显著成效。例如,通过利用大数据分析农民的生产经营情况,可以帮助政府提供更加精准的农业技术培训和服务,提高农民的生产能力和收入水平。同时,大数据还可以利用消费行为数据对贫困地区的市场需求进行分析,在发展产业扶贫时提供科学指导。这些应用案例的成功经验表明,大数据在扶贫领域中的应用具有广阔的前景和巨大的潜力。

第四段:探讨大数据在扶贫工作中的挑战和解决方案。

尽管大数据在扶贫领域的应用前景广阔,但也面临一些挑战。首先,数据质量和隐私保护是最大的问题之一。大数据数量庞大,但其中也可能夹杂着一些误导性或错误的信息,因此需要对数据进行筛选和验证。同时,隐私保护也是需要重视的问题,需要确保在扶贫过程中,个人信息得到妥善保护。其次,技术和人才短缺也是制约大数据在扶贫中应用的问题。政府和相关机构需要加大对大数据技术的培训和引进力度,以解决技术和人才问题。

第五段:总结大数据在扶贫领域的应用体会和展望未来。

总的来说,大数据在扶贫领域的应用带来了巨大的变革和机遇。通过大数据的收集和分析,扶贫工作可以更加科学、精准地制定政策和措施,帮助贫困人口摆脱贫困。然而,大数据应用仍然面临一些挑战,需要政府、企业和社会各界的共同努力来解决。展望未来,随着大数据技术和应用环境的不断发展,相信大数据对扶贫工作的贡献将会越来越大,为构建全面小康社会做出更重要的贡献。

大数据心得体会篇十一

《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。

大数据心得体会篇十二

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

大数据心得体会篇十三

第一段:引言(150字)

随着信息技术的不断发展和普及,大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。个人和企业可以通过收集、分析和利用海量的数据,获得更深刻、更全面的洞察力,从而做出更明智的决策。在近期我的工作中,我有幸接触到了大数据分析,并对此有着一些深入的体会。本文将通过五段式的方式,从需求分析、数据收集、数据处理、数据可视化以及价值落地这五个方面,分享我在大数据分析方面的心得体会。

第二段:需求分析(200字)

在进行大数据分析前,正确的需求分析是至关重要的。大数据分析的目的是为了解决某个实际问题,如果无法明确问题的具体需求,那么所做的分析将毫无意义。我在一次项目中,负责分析一个电商平台的用户流失情况。为了明确问题的需求,我首先和相关部门进行了深入的沟通,了解了他们对于用户流失的关注焦点和期望获得的结果。在需求分析的基础上,我才开始设计整个数据分析的框架,确保分析的准确性和可行性。

第三段:数据收集(250字)

在获得明确的需求后,接下来就是收集相关的数据。在大数据分析中,数据的质量和数量直接影响着结果的准确性和可信度。因此,在数据收集的过程中,我始终将标准和精确度放在第一位。一方面,我通过各种渠道获得了大量的数据,包括用户行为数据、用户属性数据、销售数据等。另一方面,我对数据进行了清洗和整理,删除了重复、错误和不完整的数据,以确保数据质量可靠。同时,我还和数据提供方进行了密切的合作,确保数据的准确性和实时性。

第四段:数据处理(300字)

在收集到大量数据之后,下一步就是进行数据处理和分析。我首先使用了统计学的方法,对数据进行了基本的描述性统计和聚类分析,从整体上了解了用户的行为特征和购买偏好。然后,我运用机器学习算法,构建了用户流失的预测模型。通过模型的训练和优化,我成功地发现了一些影响用户流失的主要因素,并提出了相应的解决措施。此外,我还使用了数据挖掘的技术,从大量的数据中挖掘出了一些潜在的规律和联系,为用户流失的原因分析提供了更全面的依据。

第五段:数据可视化与价值落地(300字)

最后,进行数据可视化和价值落地,是大数据分析的最关键的环节。通过将结果用图表、图形和动画等形式进行可视化展示,非常直观地将数据的分析结果传达给相关人员,使他们更容易理解和接受。在我进行用户流失分析的项目中,我利用数据可视化的技术,展示了不同时间段、不同地域和不同商品类别的流失情况,直观地揭示了其中的规律和趋势。同时,我也提出了一些建议和解决方案,帮助企业制定相应的策略,减少用户流失和提升用户满意度。通过数据可视化和价值落地,大数据分析才能真正发挥出它的作用,为企业带来真正的商业价值。

总结(200字)

通过以上的经验总结和实践,我深刻体会到了大数据分析的重要性和能力。只有通过严谨的需求分析、精准的数据收集、科学的数据处理、直观的数据可视化以及实际的价值落地,才能真正实现大数据分析的价值。大数据分析无疑为我们提供了更多的机会和可能性,为个人和企业的发展带来了更多的潜力。然而,对于大数据的应用,仍然需要我们深入研究和学习,不断提升自己的专业素养和能力,与时俱进,不断创新。只有这样,我们才能在大数据时代中立于不败之地,并在海量数据中挖掘出无限的商机和价值。

大数据心得体会篇十四

大数据技术在扶贫事业中的应用,为贫困地区的发展带来了巨大的变革。大数据技术通过整合、分析各种数据,挖掘潜在的信息和规律,为贫困地区提供了全新的解决方案。在参与大数据扶贫工作的过程中,我深切地感受到了大数据技术的力量和巨大的潜力,同时也认识到其中的一些挑战和问题。以下是我的一些体会和心得。

第二段:大数据驱动精准扶贫

大数据技术通过分析大量的统计数据、人口信息等,可以快速发现贫困地区的薄弱环节和问题所在,从而实现精准扶贫。我在贫困地区的实际扶贫工作中,看到了大数据技术的实际应用。通过大数据技术,政府可以更准确地确定贫困地区的范围和贫困线,确定具体的扶贫对象。同时,大数据技术也可以帮助政府分析贫困地区的产业发展潜力,制定出更合理的脱贫计划和政策。

第三段:大数据赋能农村发展

农村地区是我国贫困地区的主要组成部分,大数据技术对于农村发展的推动具有重要意义。通过大数据技术,可以实时获取农产品的市场行情,农民可以根据大数据的分析结果选择更适合的农作物种植,提高农产品的市场竞争力。同时,大数据技术也可以为农村地区的农业合作社和农民提供更多的信息和支持,帮助他们更好地开展农业生产和经营活动,实现农村经济的快速发展。

第四段:大数据带来的挑战和问题

在大数据扶贫的实践中,我也遇到了一些挑战和问题。首先,数据的质量和完整性是一个重要的问题。在贫困地区收集和整理数据面临很多困难,数据的完整性和准确性无法保障。其次,面对大量复杂的数据,政府和扶贫机构需要具备相应的分析能力和技术支持,这对于一些贫困地区来说是一个巨大的挑战。此外,大数据技术的应用也需要保障个人隐私和数据安全,这也是需要思考和解决的问题。

第五段:未来大数据扶贫的发展方向

虽然在大数据扶贫中还存在一些问题和挑战,但我相信,大数据技术在扶贫事业中的应用会越来越成熟。在未来的发展中,我们可以通过完善数据采集和整理机制,提高数据质量和完整性。同时,政府和相关机构也需要加强对贫困地区人才的培养和技术支持,提高他们运用大数据技术的能力。此外,加强数据安全和个人隐私保护也是大数据扶贫工作的重要方面。只有在统筹考虑好各种问题和挑战的前提下,大数据技术才能真正地发挥其巨大的潜力,为贫困地区的发展做出更大的贡献。

总结:

大数据技术的应用为贫困地区的发展带来了新的契机和可能性。通过大数据驱动精准扶贫和大数据赋能农村发展,可以更好地解决贫困地区的薄弱环节和问题所在,推动贫困地区的经济发展。但在应用大数据技术的过程中也面临着一些挑战和问题,需要政府和相关机构的共同努力来解决。只有在统筹考虑好各种问题和挑战的前提下,大数据技术才能发挥更大的潜力,为贫困地区的发展提供更好的支持和帮助。

大数据心得体会篇十五

第一段:引言(200字)

在当今信息时代,大数据已经成为企业发展的关键因素之一。各种机构和企业纷纷利用大数据技术,挖掘数据中蕴藏的商机。作为一个人才招聘平台的创始人,我深知大数据招商的重要性。在大数据招商过程中,我积累了一些心得体会,即将在本文中与大家分享,并希望能给读者一些启示。

第二段:策划阶段(200字)

大数据招商要做好策划,首先要明确自己的目标。我在策划招商时,常常先分析自己的用户需求,确定需要哪些数据,并具体明确希望获得的数据类型和来源。接着,我会进行市场调研,了解竞争对手的数据招商情况,寻找可借鉴的经验和创新点。然后,我会制定招商策略和行动计划,明确时间节点、责任人和执行途径。

第三段:实施阶段(300字)

在实施阶段,我会注重与潜在数据提供方的沟通和合作。首先,我会进行市场推广活动,提高品牌知名度,吸引更多的数据提供方。同时,我会与数据提供方进行谈判,明确数据的交换和使用方式,确保双方的利益和合作关系。在合作过程中,我会利用大数据分析技术,挖掘数据中的价值,为数据提供方提供有意义的反馈和报告。

第四段:优化阶段(300字)

在大数据招商过程中,我了解到持续优化是关键。我通过不断调整招商策略、改进合作模式,与数据提供方建立长期合作关系。同时,我也加强与用户的沟通,了解用户的需求和反馈,根据用户的反馈进行数据的优化和创新。此外,我还会持续关注行业趋势,积极寻找新的合作机会和数据招商方式,保持竞争优势。

第五段:总结(200字)

在大数据招商过程中,我学会了战略规划与市场调研的重要性,也领悟到持续优化的重要性。大数据招商并不是一蹴而就的工作,需要我们不断学习和总结经验教训,与合作伙伴实现共赢。同时,大数据招商还需要我们对技术的不断追求和创新,从而实现数据的最大价值。通过不断完善策略、优化合作模式和持续开发新的机会,在大数据招商中取得更大的成功。真正利用大数据,我们才能更好地为用户提供有意义的数据服务,推动企业发展。

大数据心得体会篇十六

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”。

大数据心得体会篇十七

大数据在当今社会中的重要性日益凸显,作为一名从事招商工作多年的人,我深切体会到大数据在招商过程中的价值和作用。通过对大数据的分析和应用,招商工作变得更加精准、高效,提高了招商成功率。以下是我在招商工作中获得的一些心得和体会。

首先,大数据对招商的市场分析提供了强大的支持。在过去,我们通常通过一些传统的方法和手段来了解市场。然而,这种方式往往是片面和局限的。而有了大数据的加入,我们可以通过分析大量的数据来获取丰富的市场信息。比如,我们可以通过大数据分析找到有潜力的目标客户群体,了解他们的消费偏好,从而确定营销策略和产品定位。这种市场分析的精确性和可靠性远远超过了以往的经验主义,极大地提高了招商的成功率。

其次,大数据在招商过程中的目标定位上起到了至关重要的作用。在招商过程中,确定目标客户是非常重要的。通过大数据的分析,我们可以更好地了解目标客户的需求和喜好,从而有针对性地制定招商策略。例如,通过分析大数据我们可以得知,某地区的人口结构以年轻人为主,那么我们可以通过开设年轻人喜爱的餐厅或咖啡厅等业态来满足他们的需求。这样的目标定位方式更加具有针对性和效果,能够更好地满足市场需求,提供更好的招商机会。

此外,大数据在招商过程中的决策辅助上也发挥着非常重要的作用。招商工作中,往往需要面对各种各样的决策,如何做出最佳的决策对于招商的成功与否至关重要。在这方面,大数据的应用可以提供相关的数据支持和决策辅助。通过对大数据进行分析,我们可以了解市场的趋势和动向,可以对竞争对手进行分析和评估,也可以了解目标客户的需求和购买能力等。这些信息对于招商过程中的决策起到了重要的参考作用,可以帮助我们做出更加明智、准确的决策,提高招商的成功率。

最后,大数据还在招商过程中的营销和推广方面提供了更多的可能性。通过对大数据的分析,我们能够了解目标客户的消费习惯和购买意愿,从而可以制定更加有针对性的营销策略和推广方案。比如,通过大数据分析我们发现,某产品在特定的时间段或特定的地点容易受到目标客户的关注,在这个时间段或地点开展针对性的营销活动,将会取得更好的宣传效果和销售效果。而且,大数据的分析还可以帮助我们预测目标客户的需求和购买趋势,提前做好市场准备,满足和引导目标客户的消费需求。

总之,大数据对招商工作的价值和作用不可忽视。通过对大数据的分析和应用,招商工作变得更加精准、高效,提高了招商成功率。大数据为招商工作提供了强大的市场分析、目标定位、决策辅助和营销推广的支持,帮助我们更好地了解市场、满足客户需求,取得招商的成功。在未来的招商工作中,我们应该进一步深化对大数据的应用和理解,不断优化招商策略和方法,以更好地推动经济发展和市场繁荣。

大数据心得体会篇十八

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。

大数据心得体会篇十九

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。

大数据心得体会篇二十

《大数据》不是一本纯技术的书籍,作者用美国多年来丰富而详细的案例说明了大数据的趋势和发展历程,大数据的初衷就是将一个公开、高效的政府呈现在人民眼前。书中从美国《信息自由法》说起,其发展历程充满了坎坷,经过各个时期信息自由倡议者的努力,终于出现端倪,并迅速成长,充分体现出美国政府的信息必须被公开,以及个人的隐私必须被保护。人类可以“分析和使用”的数据在大量增加,通过这些数据的交换、整合和分析,人类可以发现新的知识,创造新的价值,带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。

《大数据》开篇讲述美国《信息自由法》历经多任总统,其中有支持者,也有反对者,最后终于签发,标志都美国进入信息公开及隐私保护的大数据时代。现如今全世界现有60多个国家制定、实施《信息自由法》。

随着《信息自由法》的颁布,以及现代科技的发展,会产生越来越多的数据。数据主要来源是:1.各行各业通过计算机产生了大量的数据;2. 业务数据3. 民意数据4. 环境数据。并且数据在数量、速度、多样性三个维度迅速增长,促使数据帝国逐渐兴起。

有了这么多数据,应该如何利用?

首先,在治国方面。1.循“数”管理,减少交通事故死亡人数。2.用数据进行医疗福利打假,可为政府节省开支。3.警方通过compstat系统,分析犯罪数据,预知犯罪地点。

其次,商务智能方面。1.数据仓库,2.联机分析(olap),3. 数据挖掘,4. 数据可视化。

当然随着数据的增多,如何收集和使用这些数据,就需要制订一系列的法则。1.收集法则:减负;2.使用法则:隐私;3.发布法则:免费,4.管理法则:质量。其中数据质量最为重要,为了保证数据质量颁布了《数据质量法》,同时也带来了困惑,即给商业组织带来了质疑政府公布数据质量的手段,对于这一手段,满足其商业利益,是民主与商业组织之间的对抗和冲突。

同时,统一分析和使用大数据与个人隐私产生的冲突。通过中央数据银行和全国统一id就获得某个人一生的行动,违反了个人隐私法,但不分析这些信息,又可能导致恐怖分子的袭击,最终以保护个人隐私胜利,但政府还是想执行统一身份认证。

奥巴马的上任加速了政府数据开放的进程,奥巴马上任后立即任命首席信息官,由首席信息官在4个月内推出政府大数据网站,在互联网上为民众提供开放的政府数据。阳光基金会和个人利用开放数据开发出各种分析工具,充分体现出数据价值。

但公益组织并不满足开放数据的数量,为了让民众监督一个更为公正透明的政府,公益组织要求公开白宫访客记录,但这并不是一个简单的要求。经过公益组织不懈的努力,白宫终于公开了访客记录,但公益组织发现了更多的问题,白宫也提出将继续修改访客记录的方式。

大数据有效的监督了政府的公正与民主。民主不是一个结果,而是参与的过程,人民要不断的争取才能实现民主。

本书结尾也较详细的描述除美国外,其它各国通过大数据走向民主的进程,充分说明了这一进程是一个大趋势。首先,英国紧随美国后面实施数据开放,虽然晚于美国,但发展飞快,开放的数据量已超过美国。其次,即美、英两国开放数据之后,更多的国家也加入到其中。20xx年9月20日,8个国家宣布成立“开放政府联盟”,要想加入需具备4个条件:1.财政透明,2.信息自由,3.财产公开,4.公民参与。截止20xx年4月25日已有50个国家加入。

在大数据时代,数据就是直接的财富,数据分析和挖掘能力就是国家、企业的核心竞争力。中国应该摘下千百年来差不多先生的标签,尽快赶上西方国家大数据的步伐。

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