心得体会是对个人在学习、工作或生活等方面的经验和感悟的总结和归纳，它能够帮助我们不断成长和进步。想一想，我们是否已经积累了足够多的心得体会了呢？心得体会有什么好处呢？心得体会能否给我们带来改变和启发呢？通过写心得体会，我们能否更好地理清自己的思路和认识自己的所思所感呢？心得体会真的很重要，我们是否应该开始动笔写下属于自己的心得体会呢？为了帮助大家更好地理解心得体会的写作方法，以下是一些具体的范例供大家参考。
大数据应用实践心得
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?
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
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。
2)变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是it公司。
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。
大数据应用实践心得
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，才能能与之进行一场思想上的对话。
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。
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”。“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。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，只是参考的答案，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，只是参考的答案。
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。
大数据应用实践心得
首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。
而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话!
其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。
作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争!
四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。
在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫!
当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。
毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响!
大数据分析实践心得2
很快地实践告一段落了!有点舍不得。
在实践的期间里，我们明白，综合实践活动是在教师的指导下，由学生自主进行的综合性学习活动。我们选取了“爱上吃蔬菜”的综合实践活动的课题，经过了一番的讨论及老师对活动的方案进行优化后，分了组，我被安排在户外调查组里进行户外的调查访问工作，我们小组到了农田菜市场了解到了很多蔬菜知识也认识到了农民种菜的不容易。在期间我还担任摄影师，拍了组员的各种活动照片也录制了组员咨询当地人的一些关于蔬菜种植知识的录像，我觉得我们户外调查组的工作做的很成功!
在小组演练活动方案的实施中，我们一边把要探究的成果能更好的呈现做了准备，同时还对老师表现和小学生的言行进行探讨，提出各自的意见进一步完善并多次的进行模拟教学。
在教学录像中，我们的表现很用心，能从一个小学生的形态与老师进行互动。
但是美中不足的是在我们小组成果汇报时，播放采访视频时时间没有控制好，采访视频未能更好的剪辑，在研究小学生的表现时，低估了小学生的调查处理潜力，未能更好的分析和汇报活动调查的成果，还有就是蔬菜的知识没有很好的在汇报中得到宣传，虽然有不少的漏洞但是总体的课堂效果还是不错的!
我觉得在这周的实践中过得很充实，调查得很认真，结果也不错，我觉得这是这学期最开心的时刻，虽然只有一周，但真的真的很高兴能体会到合作的快乐!
大数据技术实践心得体会
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。大数据的应用已经渗透到各个领域，为企业和个人带来了巨大的机遇和挑战。在大数据技术的实践中，我不断探索，积累了一些宝贵的经验和心得体会。以下是我对于大数据技术实践的一些思考。
首先，大数据技术的实践需要有清晰的目标和明确的问题。在实践过程中，我们需要明确自己想要解决的问题，并设定明确的目标。只有清晰的目标和问题，才能帮助我们选择合适的方法和工具，以及采集、处理和分析数据的方式。例如，如果我们希望通过大数据技术提升企业销售额，那么我们可以根据不同目标选择不同的分析方法，如统计分析、机器学习等，从而更好地实现我们的目标。
其次，大数据技术的实践需要有合适的数据集和工具支持。在大数据技术的实践中，数据是至关重要的资源。只有充分利用和分析数据，才能获得有价值的洞见和决策支持。因此，我们需要确保获取到足够规模的数据，并选择合适的工具对数据进行处理和分析。常见的大数据工具包括Hadoop、Spark等，它们可以帮助我们处理大规模的数据集，加快数据分析的速度。同时，我们还可以利用可视化工具如Tableau等，将复杂的数据以直观的方式展现出来，更好地理解数据。
第三，大数据技术的实践需要注重数据质量和数据安全。在大数据技术的实践中，数据质量和数据安全是非常重要的方面。一方面，我们需要确保数据的质量和准确性，以避免因为数据错误而导致的决策失误。因此，我们需要在数据采集和处理过程中进行严格的数据清洗和验证，确保数据的准确性和一致性。另一方面，我们还需要保护数据的安全，避免数据泄露和滥用。这需要我们采取措施保障数据的安全性，如加密数据、实施访问控制等。
第四，大数据技术的实践需要不断尝试和学习。在大数据技术的实践中，我们需要保持持续的学习和尝试的态度。由于大数据技术本身就是一个不断演进的领域，所以我们需要不断跟随技术的发展，学习新的方法和工具，以及探索新的应用场景。同时，我们还需要进行实践和实验，不断尝试和验证新的想法和方法。通过不断学习和尝试，我们可以不断提升自己的技术能力和洞察力，更好地应对复杂多变的大数据环境。
最后，大数据技术的实践需要注重团队合作和沟通。在大数据技术的实践中，团队合作和沟通是非常重要的。大数据项目往往需要多个人的共同努力和协作才能完成，所以团队合作能力是非常关键的。在团队合作中，我们需要互相协作，分享经验和资源，共同解决问题。同时，我们还需要进行有效的沟通，确保团队成员之间的理解和协调。通过团队合作和沟通，我们可以更好地发挥团队的力量，提高大数据技术的实践效果。
综上所述，大数据技术的实践是一个不断探索和学习的过程。在实践中，我们需要有清晰的目标和问题，选择合适的数据集和工具支持，注重数据质量和数据安全，不断尝试和学习，以及注重团队合作和沟通。通过这些经验和体会，我们可以更好地应对复杂多变的大数据环境，发现新的机遇和挑战，提升个人和团队的竞争力。
大数据劳动实践心得体会
随着科技的不断发展，大数据已经渗透到人们生活和工作的方方面面。作为一个从事大数据劳动实践的人员，我深感这一领域的重要性和挑战性。在过去的一段时间里，我不断探索和实践，积累了一些心得体会。下面我将从三个方面来谈谈我的心得体会：数据的收集与处理、数据的分析与挖掘以及数据的应用与价值。
首先，数据的收集与处理是大数据劳动实践的第一步。在实际工作中，我发现数据的收集要素多且多样，涉及到数据源的选择、数据的采集和数据的传输等环节。因此，我首先需要明确需求，确定数据类型和规模，然后选择合适的数据源进行采集。在数据的采集过程中，我发现了一些问题和解决方法，比如数据源的选择要权衡多方面的因素，对于不同类型的数据源可能需要采用不同的方式进行采集。而数据的传输则需要考虑速度和安全性等因素，有时需要通过使用传统的传输方式或者借助新技术手段来解决。
其次，数据的分析与挖掘是大数据劳动实践的核心环节。在分析与挖掘数据的过程中，我学到了一些重要的方法和技巧。首先，数据的预处理和清洗是保证数据质量和准确性的关键。在数据量较大的情况下，我学会了使用数据挖掘工具和算法来处理和分析数据，以快速筛选出重要信息。在数据分析的过程中，我发现了一些规律和趋势，通过对数据进行可视化处理，使得分析结果更加直观和易懂。此外，我也学会了使用统计学方法和机器学习算法进行数据建模和预测，为决策提供有力的支持。
最后，数据的应用与价值是大数据劳动实践的最终目标。经过数据的收集、处理和分析，我们得到了有意义和有用的信息。但是，数据的应用和价值并不仅仅限于分析结果报告或预测模型，更重要的是将数据应用到实际工作和生活中，帮助我们做出正确的决策和改进工作效率。在我实践的过程中，我积极探索数据的应用场景，包括金融、医疗、交通、能源等领域。通过数据的应用，我发现了一些问题和挑战，并找到了相应的解决方案。此外，我也深感到数据的价值，它不仅为企业的业务发展提供了有力的支持，还为社会的进步和人们的生活带来了更多便利和可能性。
综上所述，大数据劳动实践对于我来说是一次宝贵的经验和成长机会。通过参与实践，我学到了许多实用的方法和技巧，并积累了丰富的经验。在数据的收集与处理、数据的分析与挖掘以及数据的应用与价值等方面，我都取得了一些成绩和心得。但是，我也深感到在这一领域中还有很多问题和挑战需要我们去解决和克服。因此，我将继续努力学习和探索，提升自己在大数据劳动实践中的能力和素质。希望通过我的工作和努力，能够为大数据产业的发展和社会的进步做出更大的贡献。
营销大数据实践周心得体会
营销大数据实践周已成为近年来业界盛行的一种实践方法，旨在利用数据挖掘与分析手段，从海量数据中发掘消费者需求、市场趋势等信息，为企业提供可视化、决策支持等解决方案，从而实现优化营销策略、增强企业流程与效益的目标。我在本次实践周中，充分体验到了数据实践过程的全程流程，领悟到了数据在营销中的重要性，也思考到了数据应用与保护的难度与挑战。
第一、数据采集。
数据采集是数据实践中的首要环节。在实践周的初始阶段，我们需要建立对业务数据的一个初步认知，确认数据来源及其完整性，以及如何进行数据抽取、清洗等操作。此外，我们可以采用爬虫技术，抽取社交网络平台上的用户数据，如微博、微信等，可通过API来获取数据，还可利用第三方数据提供商来进行数据购买。在数据采集过程中，我们需要注意信息安全与数据隐私的保护，避免用户信息的不当处理、泄露等问题。
第二、数据清洗。
数据清洗是对数据质量进行检验的过程。在这个过程中，我们需要对采集的数据进行去重、填充缺失值、删除异常值等操作，以确保数据的准确性和一致性。此外，为了保证数据的安全性，在数据清洗的过程中，我们需要删除敏感信息、匿名化处理等。
第三、数据处理。
数据处理是将采集和清洗后的数据进行加工和处理的过程。它包括了数据分类、数据分析、数据挖掘、模型建立等操作。在这个过程中，我们需要运用各种技术手段，如机器学习、数据挖掘、统计分析等，进行数据建模、数据可视化等。从而形成一些数据指标和模型，为后续的营销决策提供数据依据。
第四、数据分析。
数据分析是在数据处理的基础上，以目标为导向进行深入分析、对比、挖掘和展现的过程。在这个过程中，我们需要挖掘数据中隐藏的关联性、趋势性和规律性，以更好地理解市场，了解消费者需求，有效提升企业的营销活动效果。除此之外，数据分析还需要根据分类、聚类等方法将数据标准化，为后续的营销决策提供依据。
第五、数据应用。
数据应用是将数据分析的结果用于营销活动的过程。其重点是将数据分析中获得的洞察应用在实际营销工作中。在这个过程中，我们需要利用先前所建立的数据模型和指标，进行组合与分析，制定更具针对性、效率和准确性的营销方案。其次在进行数据应用过程中，我们需要根据营销目的确定不同的指标，以及建立良好的反馈机制和优化体系，从而对数据应用的效果进行迭代分析和优化。
总结。
营销大数据实践周，除了加深了我对数据采集、清洗、处理、分析和应用的认识之外，也让我意识到数据在营销中所起的关键作用。同时，数据隐私安全的问题也凸显出来。在以后的工作中，我将更加注重数据的质量和准确性，同时加强数据隐私保护。希望通过不断实践，能够更好地掌握营销大数据的应用，实现更好地业务发展。
大数据分析实践心得体会
大数据分析已经成为当今企业决策和发展的重要工具。作为一个市场研究员，在实践大数据分析过程中，我积累了许多宝贵的经验和体会。在接下来的文章中，我将分享其中的一些实践心得。
第二段：正确选择数据源。
要进行有效的大数据分析，首先要正确选择数据源。在过去，很多企业只关注内部数据，却忽视了外部数据的重要性。然而，如今的大数据时代，外部数据的价值已经变得不可忽视。对于市场研究而言，外部数据源如社交媒体、行业报告以及消费者调研数据等都是宝贵的研究资料。因此，我们在进行大数据分析时，要广泛收集各种类型的数据源，以获取更全面的信息。
第三段：合理构建模型。
在进行大数据分析时，一个合理的模型是必不可少的。模型的构建要从问题出发，而不是从数据出发。在实践中，我们发现，只有将问题清晰明确地定义出来，才能找到合适的模型。此外，模型的选择要根据具体的情况来进行。有时候，简单的线性回归模型可能就能解决问题；而有时候，可能需要更复杂的算法模型，如神经网络或支持向量机等。因此，在实践中，我们要灵活运用各种模型，以满足不同问题的需求。
第四段：合理分析结果。
大数据分析的最终目的是为了得出有价值的结论和洞察。然而，在实际情况中，我们常常陷入“数据迷信”的陷阱里。数据可以支持我们的决策，但并不意味着数据就是决策的全部。我们要善于从数据中发现规律和感知趋势，但同时也要结合自己的经验和直觉来做出决策。此外，分析结果也要具有可解释性，要能够清楚地向各方解释分析方法和结果，以增强决策的信任度。
第五段：不断学习与提升。
大数据分析是一个不断发展和演进的领域。为了保持竞争力，我们必须保持持续学习和提升。在实践中，我们要关注行业的最新趋势和技术，学习新的工具和算法，以不断提升自己的分析能力。同时，我们还要参与行业的研讨会和学术交流，与同行分享心得和经验。只有不断学习和提升，我们才能在这个竞争激烈的领域中保持领先。
总结：
通过实践大数据分析，我了解到选择合适的数据源、构建合理的模型、分析结果以及不断学习和提升是进行有效大数据分析的关键要素。大数据分析的未来发展前景广阔，只有不断学习和实践，我们才能与时俱进，并为企业的发展做出更准确和有价值的贡献。
营销大数据实践周心得体会
最近，我参加了一次营销大数据实践周，这是一个由多家知名企业共同组织的活动。参与者们都是业内的专家，他们致力于探索如何利用大数据来促进企业的营销。随着近年来数据技术的快速发展，企业越来越需要掌握营销大数据的应用，以便更好地了解消费者的需求和行为，优化营销策略，提升企业竞争力。
在本次营销大数据实践周中，我们学习了很多实用的技巧和方法。其中最重要的，是如何将海量的数据转化为有价值的信息，从而帮助企业做出更明智的决策。我们了解了如何分析客户的购买历史和行为，并将这些数据用于个性化营销。我们还学习了如何利用社交媒体上的数据来了解消费者的喜好和偏好，以便更好地满足他们的需求。通过这次培训，我深刻认识到数据分析在营销中的重要性，并掌握了不少实用的技巧和工具。
随着数据量的不断增长，营销大数据分析也遇到了不少挑战。首先是数据安全问题，数据泄露会对企业造成不可挽回的损失。其次是数据质量问题，不精准的数据会影响企业数据分析的准确性。另外，企业还需要具备专业人才和先进技术，才能将大数据分析用于营销。但是，如果能够克服这些挑战，营销大数据分析的优点是明显的。它帮助企业合理分配营销资源，精准分析消费者的需求和行为，有效提高营销效率和销售额。
第四段：结合实际案例分析营销大数据的应用效果。
实际案例表明，营销大数据的应用效果非常显著。以国内一家酒店为例，他们通过收集消费者在酒店的行为数据和社交媒体上的对酒店的评价，分析消费者的偏好和需求，并针对性地采取了一系列促销措施。其中，包括发送优惠券、定制特色服务等等。在实践中，这些策略得到了极佳的反馈，提升了企业的品牌知名度和客户忠诚度。
综上所述，营销大数据的应用已经逐渐进入企业的关注范围，成为提高营销效率和竞争力的重要手段。尽管面临着一定的挑战，但是借助先进的技术和专业人才的支持，企业很有可能获得更多的商业价值。毫无疑问，营销大数据未来的发展是非常广阔和充满机遇的。我们需要不断学习和创新，以适应数据时代和市场变化的需求。
大数据分析实践心得体会
随着信息技术的发展和应用，大数据分析正逐渐成为当今社会中的热门话题。在大数据时代，对海量数据进行分析和研究，能够揭示出许多有价值的信息和趋势。近期，我在一家互联网公司从事大数据分析的实践工作，通过此次实践，我深刻体会到了大数据分析的重要性和应用价值。以下是我对大数据分析实践的心得体会。
首先，通过实践，我了解到大数据分析是一项全方位的工作。在进行大数据分析前，我们需要对数据进行收集和清洗，确保数据的准确性和完整性。然后，我们需要定义问题和研究目标，明确分析的方向和重点。接下来，我们需要选择合适的分析工具和算法，根据不同的情况进行数据挖掘和模型构建。最后，我们需要对分析结果进行解读和展示，输出最终的报告和建议。整个过程需要综合运用统计学、计算机科学、商业智能等多个领域的知识和技能。
其次，在实践过程中，我发现数据的质量对分析结果具有重要的影响。无论是数据的收集还是清洗，都需要高度重视数据的质量控制。在数据收集过程中，我们需要选择合适的数据源和采集方法，并对数据进行有效过滤和去噪，以避免不必要的干扰和误导。在数据清洗过程中，我们需要对数据进行查错和纠正，确保数据的完整性和一致性。只有在数据质量得到保证的情况下，我们才能进行准确和可靠的数据分析。
再次，大数据分析需要不断的学习和更新。在大数据分析的领域中，新的算法和技术层出不穷，我们需要时刻保持学习的态度，并不断提升自己的分析能力和技术水平。学习新的算法和技术，掌握新的工具和平台，能够帮助我们更好地应对不同的分析需求和问题。此外，大数据分析领域也需要不断地拓展自己的知识面，了解不同行业或领域的背景和特点，从而更加全面地分析和解读数据。
此外，在大数据分析实践中，团队合作也起到了重要的作用。在团队中，每个成员都有自己的专长和经验，能够相互学习和补充。通过团队合作，我们能够减轻个人的负担和压力，提升工作的效率和质量。在团队中，我们可以共同解决问题和难题，通过不同的角度和思维进行分析和探讨，从而得出更加准确和全面的结论。因此，团队合作也是大数据分析实践中的关键要素之一。
最后，大数据分析的应用价值不可忽视。通过大数据分析，我们可以揭示出许多有意义的信息和趋势，帮助企业制定有效的决策和策略，提高企业的竞争力和盈利能力。同时，大数据分析也可以推动社会的发展和进步，在医疗、环境保护、智慧城市等领域发挥重要作用。因此，大数据分析的应用价值不仅仅是企业层面的，还是社会层面的。
总结而言，通过大数据分析的实践，我深刻认识到了大数据分析的重要性和应用价值。数据质量、学习更新、团队合作都是大数据分析实践中需要注意的要点。随着大数据时代的到来，我相信大数据分析的应用领域将会越来越广泛，对我们的生活和工作产生越来越大的影响。因此，我们应该不断努力，不断学习和探索，为大数据分析的发展做出自己的贡献。
《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。
大数据学习心得
这学期我们学习了数据库应用教程这门课，以前并不知道这门课是干什么的，也不懂得什么是数据库，通过这一学期的学习，虽然了解的不是非常多，但也有了初步的一点认识。
我大概的明白数据库技术是处理信息，管理数据最有效的一种方法。它具有完善的数据管理功能，还具有操作方便，简单实用等特点。因为我是非计算机专业的学生，所以我学起来就感觉很难，在上第一堂课的时候，因为不了解，于是心里充满了对这门课的神秘感，在第一堂课上我听得很认真，我感觉它与其他的课程没有什么联系，不需要其它太多的知识，我想它可能是一门从头开始学的课，就没有太多的担忧，然而事实并不是我想的这样，随着时间的延长，我发现每一堂课都比前一堂课难，逐渐的我听得就越来越吃力，还好书上除了理论知识外还有很多例题和图片，这对我对知识的理解有很大的帮助。
同时老师每堂课都用详细的和书上相似的ppt，并且老师讲的非常细致，书上的每一个知识他都会仔细的给我们讲解，有时遇到比较难的问题他还会很耐心的讲解好几遍直到我们都明白了为止，有时候我们好多人都没有听，但只要有人听，他就会很认真的讲。本书的第一章主要介绍数据库系统的基本概念，vfp的开发环境，项目管理器等知识，还记得上第一章时老师就告诉我们这一门课程对我们来说比较难学，也鼓励我们不要放弃，要慢慢的理解，老师总是态度很和蔼的与我们说话，更减少了我们对这一门课的恐惧感。
为了让我们更好的理解所学的知识，老师还为我们准备了与教学知识相关的实验内容，一般在每堂理论课后都会有实验课，所做的实验都是我们刚学的那些基本的，重点的知识。这种理论与实验相结合的方式加深了我们对教材的理解。刚开始做实验时，因为是初学，所以老师会把所有的步骤都写上，让我们照着做，先熟悉它的基本操作，再慢慢的理解，时间久了，老师就会省去一些简单的步骤，让我们自己练习。并且每次实验之间都有一定的联系，比如下一次实验时当中有的东西就要用到上一次或前几次的实验内容。如果第一次没有做或者没有做完，就会影响到下一次的实验，刚开始我因为不熟就做不完，也不知道与以后的实验是有联系的，偶尔做完了也不知道保存，直到做到下一次实验不会做去问老师时，才知道那是上节课的内容，于是我又从第一次重新开始做起。这样不仅浪费时间，而且赶不上老师的进度，每一节我就会忙于做以前的任务，而不能及时做当天的，从而总觉得自己很忙，但又不知忙了些什么，更不能及时掌握当天所学的知识。使不懂的知识越来越多，自然也就觉得学起来很吃力。
书中第二章给我们介绍了vfp的基础知识及数据运算，这一章内容让我对数据库有了进一步的理解，这也为我以后学习数据库打下了基础，因为基础的东西才是一切学习的前提，没有这些知识又怎能继续学习后面的知识。第三章讲了表的基本操作，如对表结构的认识，如何创建表和修改表操作，排序与索引，数据表的统计，工作区与多表操作，表文件等。这一章内容是数据处理与操作的前提基础。每一章的内容由浅入深，层层相扣，关系密切。这对我们学好这门课有很大帮助。
通过这一学期的学习我了解到数据库有很多优点，对我们的学习和生活非常有用，第一，它可以实现数据共享，所有用户可同时存取数据库中的数据，也可以用各种方式通过接口使用数据库，这样大大方便了我们每一个人的学习与生活。第二，它可以减少数据的冗余度，与其他的一些文件系统相比，因为数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件，减少了大量重复数据，减少了数据冗余，这一特点使我们的操作更方便更快捷。减少了时间的浪费，提高了工作的效率。第三，数据库可以确保数据的安全性和可靠性，可以防止数据丢失，保证数据的正确性和有效性，同时数据库可以及时发现故障并修复故障，从而防止数据被破坏。数据库的这一系列特点都决定了它有很强大的功能，可以为我们提供很多方便，提高了我们的学习生活效率和质量，是一门很值得我们去学习的一门课程。我们应该重视它，使其更好地帮助我们。现在想起来还有一点点后悔，当时没有好好听。
在这一学期有限的几次实验课后，我虽然没有学会很多，但也学会了一些简单的操作，我学会了一些简单的数据运算；会建立一些简单的表，修改表的结构和在表中输入简单的记录以及对表记录的定位和修改；创建与编辑数据库等比较容易简单的操作。有时候在做实验时，对于实验中的一些东西我不怎么了解，但我还会去做，因为我想只有多练习才能熟练，也才能理解掌握知识。我不知道这一门课对其他同学来说怎么样，但对我来说却有些难，但我会努力。因为我认为它对我以后考计算机二级有很大的帮助。
很快这一学期马上就要结束了，数据库这一门课也很快就要结束了，但这一学期的学习让我知道了很多，尤其是老师的耐心，老师的敬业精神感动了我，每一次还在午休时就有不想去上课的冲动，但我都克服了，因为我想到老师从那么远来给我们上课，他能来，为什么我不能，所以每次我都会说服自己要好好上课。这不仅仅对我的学习有很大的启示，更重要的是，他也告诉了我在以后的人生中如何去做事，如何去做人。再做任何事时都应该认真负责，任何一个人都应该被尊重。因为有人还是想听，所以每次有人说话时，老师就会说你可以不听，可以睡觉，但不能影响其他人听课。上次清明放假时，好多人想回家，所以大部分人都没有来，老师并没有生气，而是很理解我们，有时候当别人理解我们时，我们应该思考自己有没有去理解过他人，这是相互的，就像老师理解我们一样，我们也应该按时上课，尊重老师，理解老师。
大数据学习心得
在学习这门课的过程中，在对数据库的了解过程中，慢慢对数据库有了感观。数据库这一词并不是很难想象，并不是像外人看来很神奇。作为计算机专业的学生，这样的专业术语或者专业知识是最基本的。
学习的时候没有想象中的那么难，只要上课能听懂就基本还可以。但是问题还是出在书本有点厚，有的时候上课的内容都要找很久才能找到，甚至有的时候老师讲的知识书本上是找不到的，是另外补充而且是相当重要的内容。有的时候开小差，没有听到老师讲的知识点，这就导致了以后的学习无法顺利进行，使得学习起来十分困难。所以在数据库这门课的.学习中，上课一定要听牢，就像老师说的那样，这样的专业课如果想凭考试前几天突击是行不通的，必须是日积月累的知识才能取得好成绩。
通过对数据库的学习，我也明白了各行各业都离不开数据库，就算是一个小型的超市也离不开它。可见数据库这门课的广泛性，如果能够认真学好它将来必有成就。我就是抱着这种信念去学习数据库的。第一次接触数据库，第一次接触sql语言，虽然陌生，但是可以让我从头开始学，就算没有基础的人也可以学得很好。刚开始练习sql语言的时候，并不是很难，基本上都是按照老师的步骤来做，还很有成就感。后来学了单表查询和连接查询后，就慢慢发现越学越困难了，每个题目都要思考很久，并且每个题目基本上不止一个答案，所以必须找出最优的答案。后面的删除、插入、修改这些题目都变化蛮大的，书本上的例题根本无法满足我们，好在老师给我们提供了大量的课件，通过这些ppt，我们可以巩固课内的知识，还可以学习内容相关的知识，更好地完成老师布置的作业。
通过网络实现一家杂货店。过程是很复杂的，杂货店需要员工，还有百来种商品，不仅需要大量的数据，还要完成需求说明，数据词典，还有e-r图等，虽然想象起来并不是很难，但是要转化成文字，转化成人们能够读懂的文字就显得十分困难。特别是一个完整的销售系统，对我们来说都是第一次接触，在做大作业的时候经常是前面改改，后面改改，因为一些数据不能很好地对应起来，经常会遗忘一些，所以出现了这样的情况。一个完整的数据库系统也就是在这样修修改改的状态下完成的，也给了我很大的反思。第一、一个数据库的完成一定要考虑各方面的因素，包括现实因素。第二、在完成这类作业时，修修改改是很正常的，不要因此而厌倦。第三、一个完整的数据库一定不能出现错误，否则会在现实生活中带来不必要的麻烦。
通过本学期数据库的学习及大作业的完成，很有去作项目的冲动，但深知自己的能力水平有限，还需要更多的学习。
《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。
大数据学习心得
学习数据库对我来说是一直都计划学的，没接触的时候总是觉得它比较深奥或是不可接近的电脑知识，尽管自己对电脑非常感兴趣，其实还是有些心理上的陌生感，数据库学习心得体会。
学习电脑就和我们平时的其它科目学习一样感觉它有永无止境的知识，在这从初接触电脑时连个电脑的键盘都不敢动到现在连硬盘都也修理，其中的过程是多么长啊，数据库是我在高中时候听过，到了大学渐渐了解了些，但就其原理性的内容还不知道，也就是根本就不清楚什么是数据库，只是知道一个所谓的中国字典里的名词。
我认识它是从我接触网页制作开始的，初用frontpage做网页也就是弄几个框图，没什么东西但还觉得不错，后来听朋友说这是最简单最普通的东东。朋友告诉我真真的网页起码也用到数据库这些东西了，有什么前台的后台的。听我的都晕头转向了，感觉自己是一个长不大的菜鸟了，之后我就去查找相关资料发现在数据库有很多种，这才对它有所了解。
大一、大二的时候想学可不知道怎么学，从什么地方学起。当时也没注意选课本上有这类的课程，到了大三正式的课程也轻松些了，仔细观摩了选修课发现有数据库，有数据库原理和oracle数据库。
当时感觉oracle数据库既然是单独一门课程一定会讲的比较细，也能学到真正实用的内容。选上了这门课以后发现和我想的基本是一样的，老师对学生也比较和蔼可亲，对我们要求也不是很紧。让每个人都觉得轻轻松松就能把这门课程学完，没有多么紧张的作业，也没有太苛刻的要求。
当老师在最后说这个课程结束了，回顾一下以前老师给我们讲过的东西，真的有很多是我们应该去注意的。学习完oracle数据库后感觉oracle可分两大块，一块是开发，一块是管理。开发主要是写写存储过程、触发器什么的，还有就是用oracle的develop工具做form。
有点类似于程序员，当然我可不是什么程序员，有几个程序员朋友他们是我的偶像。开发还需要有较强的逻辑思维和创造能力，自己没有真正做过，但感觉应该会比较辛苦，是青春饭;管理则需要对oracle数据库的原理有深刻的认识，有全局操纵的能力和紧密的思维，责任较大，因为一个小的失误就会down掉整个数据库，相对前者来说，后者更看重经验。这些东西都是从老师哪里和朋友的讨论中得到的心得，也希望其他朋友能多多向老师和朋友请教，如果是个人单独靠自己来完成一个完美的数据库我觉得比较困难，现在基本上都是团队类型的，而且他们的效率高开发的周期也快。
俱乐部认识几个比较历害的人，他们的团队精神我比较佩服，像我这样一个大学生和他们说起来太菜了。由于数据库管理的责任重大，很少公司愿意请一个刚刚接触oracle的人去管理数据库。
对于我们这些初出茅庐的新手来说，个人认为可以先选择做开发，有一定经验后转型，去做数据库的管理。当然，这个还是要看人个的实际情况来定。其实在烟台大学里学生中有做的好的也是有，只不过通常象这些兄弟们我觉得很少能发现在，因为我只知道一个。在烟雨楼台的bbs版块里有个程序版块，这位版主以前就是学校网络中心的牛人。他曾告诉我学习的方法就是：看书、思考、写笔记、做实验、再思考、再写笔记。我觉得说的很对，对于新手来说就要这样，不断的去努力奋斗，最后一定能得到自己想要的成果。
以前没接触过它，现在认识了它才知道oracle的体系很庞大，要学习它，首先要了解oracle的框架。它有物理结构(由控制文件、数据文件、重做日志文件、参数文件、归档文件、密码文件组成)，逻辑结构(表空间、段、区、块)，内存分配(sga和pga)算机的实际内存中得以分配，如果实际内存不够再往虚拟内存中写，后台进程(数据写进程、日志写进程、系统监控、进程监控、检查点进程、归档进程、服务进程、用户进程)，scn(systemchangenumber)。
这些东西感觉都比较专业，我对它们也就是个知道，想要真真去认识我还得努力去做。虽然懂得还不是很多，起码会了基本的软件操作，老师说我们用的都是客户端，服务端看不到，也不知道服务端是什么样的，只知道客户端就挺多东西的，没有真正的去学习利用是很难掌握的。
oracle数据库的学习使我对数据库的有了新的进步，以后再看到也就不至于什么也不懂，其实那么多数据库我觉得学好一门就行，只是他们的语言可能不大一样，学好一门后就可去认识其它的，这样应该有事半功倍的效果。就像我学习c语言，当时不能说是学习的棒，但不算差。所以我对以后的语言感觉都不是很困难，了解了vb、c++还有网页中用的html语言、asp语言都能看懂，起码可以对别人的东西进行了一下修改。
因此，我感谢oracle数据库老师给了我有用的知识，以便我在以后学习或认识更多的内容能有新的方法和思维，也能更加有效和快速的去消化吸收新的东西。
希望在今后中，oracle能给我更多帮助，让我在我熟悉的vb中运用上去，我以前的一个目标是要为学校的选课做一个选课助手来帮助大学，就用我的vb。不过因为种种原因一直没有完成，也包括我对数据库的不了解，因为学了oracle以后知道第一项内容是通过sql查询后得到的，如果去把它们联系起来还不是真正明白，不过我相信我的目标能在学习oracle后得到进展。
大数据学习心得
10月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“20xx年大数据分析培训班”，不但重新回顾了大学时学习的统计学知识，还初学了python、sql和sas等大数据分析工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的魅力。两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会，也非常感谢xx培训学院提供的完善的软硬件教学服务。
近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密集型行业，自然不甘人后。我行在大数据分析领域，也进行了有益的探索，并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不能给审计实践提供有效的支持。这次培训，我正是带着这样一种期待走进了课堂，期望通过培训，打开审计的大数据之门。
应该说，长期以来，农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点，我们更多的关注对行为数据的分析，对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术，如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型，由于业务背景不易移植，结果数据不易解释，在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。
通过这次培训，使我对大数据分析技术有了全新的认识，对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。
目前，审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展，系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势，已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构，很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据，在需要时导入、用后即可删除，这样灵活的数据使用机制，即节省了数据挖掘平台的资源，又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路，也与大数据平台建立对接，缓解审计平台资源紧张矛盾。
目前，审计选样主要通过专家打分法。这次培训中介绍的逻辑回归和决策树算法，也是解决这一方面的问题。通过历史样本和历史底稿的数据，通过训练建立选样模型，将与底稿相关的主要风险特征选入模型，再将模型应用于验证样本。这样就可以应用大数据技术，为审计提供支持。
本次培训中我们也看到，经过一段时间的积累，我行已经具备了一定的大数据分析经验，储备了一批具有相应经验的人才。作为业务部门，我们应加强与管理信息部和软件开发中心的对接，通过相互沟通和配合，确定业务需求，发挥各自优势推动大数据技术的落地。就像行领导所指出的那样，大数据技术哪个部门先投入，哪个部门先获益。目前，我行大数据技术应用正处于井喷前夕，我们应抓住这一有利时机，推动审计工作上一个新台阶。
这次培训对于我来说，只是打开了一扇窗，未来大数据分析的道路还很长、也一定很曲折，但我也坚定信念，要在这条路上继续努力，所谓“独行快、众行远”，有这样一批共同走在大数据分析路上的农行人陪伴，相信农业银行大数据之路必将有无限风光。
大数据分析实践心得
时间真的流逝很快。我们也走过了大二的时光。在学习的我们，体会到了酸与甜，苦与辣。生活，不经历一翻风雨，我们也不懂的生活。
大二的我们。经过将近一个学期的模拟实践课程，让我个人认为会计对与我而言真的有种不能言语的情感。首先，我们根据教材资料中的经济业务，分析题型，到编制凭证。再过账目中，然后是结账，对帐，最后根据总账及其他有关资料编制资产负债表、利润表。一步一个流程过来。从一开始的模拟的出纳岗外实践，到存货业务的发生，直至到此刻综合的模拟业务。所有账目都弄好后，最后一步的装订等一系列的会计人员必做的程序工作，现由我一人来完成，其中的酸甜苦辣之味，只有亲身体验，才真真正正了解到什么是会计。其实，现实中会计的工作并没有大人们所说的只是在办公室喝喝茶水这么清闲。
虽说自我在高中时期所学的也是会计专业，当时老师讲的题，分析的题也很详细。和大学中老师讲的题，分析的题目总是有所来源点的。可不管怎样，终是让我受益匪浅。可让我自我对会计多一度的深爱。
“只有经历过，才明白其中的味道”对于我而言，喜欢体验生活，能够说透过这次实践，真切的让我了解了我自我以后从业岗位的工作流程是怎样的形式。让我对会计最初的观念也有了本质性的发生!会计不仅仅仅是一份职业，更是一份细心和一份耐心还包括一份职责心。
不经历过，我们永远都不会长大。人生不是一条平坦的道路，只有走过崎岖、遇过困境，以前跌倒、以前失去，经历过挫败、跨越难关。而仍然能够昂首阔步迈向人生，才能锻炼出一颗坚毅不屈的心。做一个坚强的人很难;需要的是一份坚持同一份信念。我们做账也是如此，发现错误，要不断的修改，不断的矫正。尤其是最后在编制资产负债表的时候，那叫一个崩溃啊，当你发现编制到最后，借贷方不平衡的时候，我们就要反反复复去翻阅前面的账目是查账，找账。这样的工作，只有一个字能够形容——累!参杂着繁琐!
透过本次模拟实验，培养了我们的实际动手潜力，缩短了课本知识与实际工作的距离。且理解到会计人员最重要的一点就是细心。对于每一天和一大堆数字打交道，绝不能出一点点错，要明白失之毫厘，差之千里，零点零几的差别，有可能造成与实际很大的距离。
虽说到本学期末，做的很累，但是真的期望学校能够给我们这样的机会，所谓的，我们只有多做账，多熟悉，才能游刃有余!