数据整理心得（五篇模版）

第一篇：数据整理心得

数据整理心得

从2017年下半年开始整理项目人员数据至今，近一年的时间。从最初的一个想法，到编制表格、数据库；从收集在职人员各项信息到数据内容的不断更新，每完善一步都是对前一步的否定，在不断的否定、重建中才有了现在相对比较完善的数据库。

整个数据库有两部分组成，一部分是以表格形式呈现出来的人员信息台账，另一部分则是以个人为单位、以文件夹为单元、用班组来分组的一个个包含个人各种证件或安全活动见证资料的文件包。两部分数据以超链接的形式进行对应链接，这样，在台账中随意点出某人的某个信息，就可以一目了然地看到具体内容；同样，打开文件包中任一班组的任何一个人的文件夹，就能够看到关于此人的所有信息（包括身份证件、特殊工种证件、参加安全教育活动名情况等等）。

建立这样一个数据简单来说要做以下三步：首先要做的是根据项目自身情况编制一个囊括所有个人安全信息的表格；然后对在厂所有人的基本信息进行采集，并通过建立一层层的文件夹进行归纳；最后将表格中各项内容与所收集的信息进行链接。看似简单的几步，需要做得工作却不是那么简单，这期间最集中也最耗时的莫属数据的收集，因为要将所有的纸质版材料变成电子版，但是这样做好基础以后带来了很多好处。

做这样一项工作，比较直观的好处是：其一，让项目人员数量更加清晰，当然这必须建立在随时更新数据库的基础上，新来人时要及时添加这些人对应的信息、有离厂人员出现时要及时标注整理；其二：数据库中可以非常清晰的显示每个工作人员参加安全教育培训的情况，每位管理人员参加安全管理工作的情况也能够得以体现。这种直观的数据显示，不仅给后续安排安全教育培训工作增加了更合理的依据，也可以调动各管理人员参与安全管理工作的积极性，这最终带来的是工作人员整体素质的提高、安全意识的增强，和管理人员责任心的增强，更进一步说，它能促使安全工作更加稳步、有效地开展，进而促使整个项目安全水平的提高。必须要说明的是，上述效果的产生必须是建立在准确、真实的数据统计之上，否则也只会流于形式。除以上显性优点之外，数据整理的意义还在于它可以给出在厂人员的年龄分布，有助于劳动力水平的确认，进而促使我们选择更适合的安管理方式，提高安全管理水平。

数据整理进行到现在，可谓是一项大工程，我们接下来要做的是在原有基础上进行思考，让它变成一种可以更加系统的地反映项目人员情况的这么一个项目。让他在录入时更加简便，但在信息提取上更加准确，同时还能够真实分析出其他我们想要得出的有助于安全工作更好更有效地开展的结论。任重而道远。

第二篇：大数据心得

大数据讲座学习心得

在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、pda、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频„„这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。

了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机 在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。把自己的心门打开，像海绵般吸取积极、正能量的东西。篇二：大数据时代书面记录与心得体会

大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法

律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。

《大数据时代》读后感

一、学习总结

1、关于作者

维克托·迈尔-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余

年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。

2、关于大数据 1）大数据是什么

大数据(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：volume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多样性）、veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。2）大数据的来源

所谓的“big data”是由ibm和gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。

3）大数据现状、应用

通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。4）大数据未来 fayyad曾被视为数据挖掘领域的no.1，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。

3、关于大数据时代 1)思维变革 ? 更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。? 更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。? 更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。2)商业变革 ? 数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。? 价值：发现、利用数据的价值。? 角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。3)管理变革

? 责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。? 自由：反对数据垄断大亨。

二、读后感

1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”

经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。

通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。

2、大数据技术支持预测工作

大数据的4v特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。

大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。

3、知识管理迫在眉睫

大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结??，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。

知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？

三、在工作中的而应用

1、关注运作工作向数据管理方向的转化

在仓储工作中，为物品对象（仓库、货物、设备、员工等）、流程对象（如作业、异常处理、管理等）建立属性列表，关注数据积累。

同时，关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。

2、重视数据挖掘，提高数据分析能力

根据运作问题和目标，通过数据挖掘和分析，寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测，发现潜在风险、发掘改善途径。

3、推动数据转化，促进建立知识管理系统

在实际工作中，重视对裸数据、经验、执行文件的管理，引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化（数据到知识、隐性知识到显性知识、个体知识到组织知识等）、知识共享的知识管理体系，形成仓储管理知识体系及其良性循环。

（正文结束）篇四：大数据心得体会 大数据时代的信息分析平

台搭建安装报告

一、平台搭建

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sql server的导入和导出向导，这个过程非常的长。

解决办法：在此处的sql server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。（如图所示）

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。篇五：大数据时代读书心得

一部似乎还没有写完的书

——读《大数据时代》有感及所思

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。

第三篇：数据实习心得

课程设计报告

题目：学生选课系统数据库的设计与实现

课 程 名 称：__ 数据库课程设计

学 院：__ 信息工程学院___________ 专 业 班 级：__ 14计算机专(1)班 ______ 学 号：__2014039060_ 姓 名：__ 史腾卫 _________ 指 导 老 师：__ 阮丹丹___________ 2014–2015 第二学期

目 录

一、课程设计时间.........................................................2

二、课程设计地点.........................................................2

三、课程设计目的.........................................................2

四、课程设计任务及要求...................................................2

五、课程设计内容.........................................................3

六、课程设计心得.........................................................7

一、课程设计时间

此次课程设计是从2015年3月30号开始，至2015年4月3号结束，为期一周。

二、课程设计地点

实验楼s5-507机房

三、课程设计目的目的：

《数据库课程设计》实训教学的主要目的是结合实际案例，通过实验、实习，培养学生的对数据库软件的应用能力，熟练使用几种数据库开发技术的工具，比如sql server 2008。让学生掌握数据库、数据表、信息、视图等相关概念，熟悉数据库的基本操作，学会使用sql语句，能够动手设计出一个简单的数据库系统，并完成数据库的基本操作。

四、课程设计任务及要求

任务：

（1）熟悉sql server 2005安装配置及数据库的建立和管理。（2）学会通过sql语句创建与管理数据表。

（3）学生数据库软件的一些基本操作，增添、删除、查询、修改数据等。（4）理解数据存储的过程，掌握存储过程的执行方法和存储过程的管理和维护。（5）了解视图的概念，掌握创建视图、测试、加密视图的方法，掌握用视图管理数据的方法。

（6）理解存储过程概念、类型；掌握各种存储过程创建方法和查看、修改、删除存储过程方法。

五、课程设计内容

5.1创建数据库

数据库代码如下：

use master go if exists(select *from sysdatabases where name=学生选课系统)drop database 学生选课系统 create database 学生选课系统

go 数据库如图：

图一创建数据库 5.2创建数据表

创建数据表的代码如下： use 学生选课系统

--创建数据表student create table student(sno char(8)not null primary key,--学号sname varchar(12)not null, sex char(2)not null default 男,birth smalldatetime not null,classno char(3)not null,entrance_date smalldatetime not null, homeaddr varchar(40)not null,)create table course(cno char(3)not null primary key,--课程号 cname varchar(20)not null,--课程名称 total_perior smallint,--总学时 credit tinyint,--学分

check(total_perior>3 and credit>0 and credit<=6))create table sc(primary key(sno,cno), sno char(8)not null foreign key references student(sno),--学号

cno char(3)not null foreign key references course(cno),--课程号

grade tinyint,--成绩

check(grade>=0 and grade<=100))如图所示：

图二创建数据表

5.3添加和删除约束

代码如下：

drop table sc drop table student drop table course篇二：统计学实习心得

统计分析实习心得

本学期我们学了统计学这门课程，通过一学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。同时学校也安排了我们学期末统计分析实习，是希望通过这次实习提高我们动手操作的能力和把理论应用到实践中去的思想，也通过实习加深我们对课本上理论的认识和掌握。

这次实习中我们不仅复习巩固了统计学的理论知识，我们也收获了很多新知识，同时通过分组实习也锻炼了我们团结协作的能力，给我们的感触良多。

统计是处理数据的一门科学，统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法。随着社会经济和现代科学的发展，统计理论、方法和应用进入了一个全面发展阶段。一方面，统计学受计算机科学、信息论、混沌理论、人工智能等现代科学技术的影响，新的研究领域层出不穷，如多元统计分析、现代时间序列分析、贝叶斯统计、非参数统计、线性统计模型、探索性数据分析、数据挖掘等。另一方面，统计方法的应用领域不断扩展，几乎所有的科学研究都离不开统计方法。应为不论是自然科学、工程技术、农学、医学、军事科学，还是社会科学都离不开数据，要对数据进行研究和分析就必然用到统计方法，现在连纯文科领域的法律、历史、语言、新闻等都越来越重视对统计数据的分析。

这次统计分析实习，我们组选择的公司是七匹狼。在实习中我们运用数据的搜集、数据的图表展示等理论以及运用excel软件对数据进行处理、分析、解释完成了本次实习的任务。我们搜集七匹狼有关股票的数据信息有每股收益、每股净资产、净资产收益率、主营业务收入、净利润、利润率、每股公积金、每股未分配利润、每股现金流量等。通过对这些数据的整理、分析和总结，我们可以了解七匹狼公司的业绩、经营状况、财务状况和预测未来的发扎趋势等相关信息。

我们学习统计学和进行本次实习活动的目的是运用统计思想进行分析的能力，在实践工作中，要善于利用统计的思维方式进行思考，在纷繁复杂的社会实践中，要学会发现数字、分析数字，并使用数字说话；掌握基本的统计方法，要掌握统计工作中涉及到基本统计概念和基本统计计算方法，能够阅读常规的统计报告，了解统计指标的含义。同时，能够自己处理常见的统计问题；锻炼统计计算的能力。在掌握统计方法的基础上，要培养动手计算的能力。其中涉及到运用数学公式和使用计算机进行计算的有关技能。

在本次的实习活动中我们所收获知识较多既有学习中的也有生活中。在学习中我们将自己所学的知识应用于实际的操作中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼。本次实习还开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握，还学习了统计科研网站的制作及为网站建设搜集材料。在生活上我和同学团结协作，相互配合，相互了解，我们彼此相处更加融洽。

我们这次实习时间较短，只是短短的一个星期。我们所学到的知识相对来说还是少之又少的，因此，在以后涉及到日常的自我训练，要学会自己运用计算机等工具，处理统计计算问题。同时，我们以后无论是在学习知识上，还是实际运用上都要永无止尽的学习运用统计学知识。篇三：认识实习心得体会

信息安全专业认识实习学习报告

学 院： 计算机科学与技术学院

专 业： 信息安全

班 级：

学 号：

学生姓名：

指导教师：

2014年7月9日

认识实习心得体会

专题一：大数据

一、概念

何为大数据？有什么特点、作用？对我们现代社会的未来工作生活有怎样的影响？又面临怎样的机遇和挑战？带着这些问题，听了讲座——大数据，偶得一些心得体会。

大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理有效的时间内达到获取、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。

二、特点

大数据具有的4v特点为：第一，volume（大量），从tb级别跃升到pb级别，乃至zb级别；第二，velocity（高速），1秒定律，其也是与传统的数据挖掘技术有着本质的不同；第三，variety（多样），如视频、图片、音乐、日志等种类繁多的信息；第四，veracity（真实），数据的来源是真实的，则最终的分析结果将更为准确。

三、用途

众所周知，企业的数据本身就蕴涵着价值，但是，将如此庞大的数据中提取关键有用的部分信息无疑是棘手的问题。例如企业中的员工情况，工资表、出勤表对于企业的运作十分重要；网上购物时您倾向于购买何种商品，用何种支付手段；一个城市各路段的车流量；浏览网页时您的喜好是什么，更喜爱看什么类型的电影、书等等这些看似冗长的数据，将它们经过专业的处理，与其他的数据进行对照，就能够得出专业的分析结果——某个东西未来的发展趋势是什么样的都能够通过大数据的分析得出，这，就是大数据。

随着云时代的来临，大数据也越来越的受到重视。大数据是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术改革。云计算主要为数据资产提供保存、访

问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交换信息、互联网中每天如此大的信息访问、物联网中的商品物流信息、它们的数据量远远超过现有it架构和基础设施的承载能力，其实时性也超过现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为我们服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的升级要求。

四、价值

大数据依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，使大数据时代的网民和消费者的界限逐渐模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式。因此，大数据对国家的治理，企业内部的决策、组织和业务的流程、个人的生活方式将产生翻天覆地的变化和深远的影响。

大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。其最核心的价值就是在于对海量数据信息进行存储和分析。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深入理解消费需求，高效分析信息并作出预判，那么大数据的存在也就没有多大意义。而且如果对大数据的利用得到，充分发挥其优势，那么所有的传统公司都将沦为新型公司的附庸。

五、应用

因此，大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮。如美国孟菲斯警察局综合运用大数据，专业分析当地人的生活习性、人生态度，个人信仰，一度将犯罪率很高的城市升级为最安全的城市；阿里巴巴之所以能够风靡一时，正是因为掌握了物流、现金流、信息流，创建了新的摩尔定律，才一度成为商业上的神话。因此，未来将属于那些能够驾驭所拥有数家的公司，这些数据将帮助他们发现新的见解，找出竞争优势。

大数据最重要的功能，是能把未来一些不确定的东西准确地预测出来。例如2008年，谷歌的一支研发团队利用在网上收集到的海量个人搜索词汇数据，赶在流行病学家之前两星期预测了甲型h1n1流感病毒的爆发。这样的事在以前是不可想象的，而(转载于:数据实习心得)掌握了大数据之后的谷歌就做到了。

就拿贵阳来说，尽管贵阳目前发展仍然相对滞后，但是贵州拥有得天独厚的生态环境，良好的地理条件，这些无不为贵州的发展奠定了坚定的基础。贵州有实力有条件发展大数据产业，并望有成为全国最大的大数据云计算中心。

六、总结

尽管大数据的应用将给我们的生活带来翻天覆地的变化，但是，随之而来的隐私泄露的问题却不容忽视。人们面临的威胁将不仅局限于个人隐私的泄露，而且还在于基于大数据给人们状态行为的预测。

例如，网络和数字化生活使犯罪分子易于获得其他人的信息；有人利用假数据，就会出现不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更加高明的骗局；通过对一个人近期网络访问量数据的分析，得出该人的一些生活习惯等等。

你不知道在什么时候什么地点自己的信息被无关的人获取，你的生活作息、生活习惯被别人知道得一清二楚。这将会让当事人毫无安全感可言。

对于大数据的三个方面：“大数据本省，大数据出来过程，大数据处理结果”均有可能受到别有用心人的染指。因此，数据的安全防护迫在眉睫。我想，不管对于个人，亦或企业，甚至国家，对安全的防护必须是重中之重。

在信息化高速发展的今天，技术更新是一天一个样，我们生活的社会每天都在以一种不可思议的速度变化着。究其原因，我想是在于理念的创新，只要你头脑里有idea，那么，后续上技术上的实现完全不是问题。君不见各种科幻电影中的各种梦幻般的场面，就是因为作者敢想，而且还敢想常人所不敢想的事。正是因为有他们的idea，我们才能够让这些想法应用在我们的实际生活中。我想，科幻片中的场景，未尝不是我们未来生活中的一角。

如果我们不想被这个时代淘汰，就需要学习很好的知识，技术。开拓我们的视野，眼光不要局限于一点一滴的得失，拥有完整大局观，转变我们的思维，拥有新颖的创意，挤上大数据时代的快班车，放宽眼界，创新观念，成功就在眼前！

专题二：物联网

一、定义

何为物联网？物联网即通过射频识别（rfid）(rfid+互联网）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。它有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端的延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。根据物联网的应用，其具有：智能、先进、互联的三个重要特征。即通过先进的互联网技术，不在依靠人工，智能的实现识别、定位、跟踪、监控和管理。

国际电信联盟(itu)发布的itu 互联网报告，对物联网做了如下定义：通过二维码识读设备、射频识别(rfid)装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

第四篇：大数据培训心得

一、学习总结

1． 大数据的定义

也叫巨量资料，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，在合理的时间内达到采集、管理、处理、并整理成为帮助企业营或政府更积极目的资讯。

2.4V特点

规模性（volume）、高速性（Velocity）、多样性（variety）、价值性（value）

3.应用

采用某些技术，从技术中获得洞察力，也就是BI或者分析，通过分析和优化实现对企业未来运营的预测。

二、心得体会

在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。

第五篇：大数据课后心得

大数据课后心得

专业班级：管科1501班 姓名：范泽慧

学号：2015210728

一、什么是大数据

1.大数据定义：

指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、关了和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样挂的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库团建工具能力范围的数据集合。

2.大数据的价值：

站在社交网络的方面来讲，社交网络为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和爱好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求用针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

站在商业价值的角度上讲：客户群体细分，然后为每个群体量定制他别的服务；模拟现实环境，挖掘心的需求同时提高投资的回报率；加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率；降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

举例让你了解大数据的价值：如果银行能即使地了解风险，我们的经济讲更加强大；如果枕骨能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理；如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加将抗；如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜；如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便；如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。最终，我们都将从大数据分析中获益。3.大数据的类型:

(1)传统企业数据：包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。（2）机器和是传感器数据：包括呼叫记录，智能仪表，工业设备传感器，设备日至，交易数据等。（3）社交数据：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter Facebook这样的社交媒体平台。4.大数据的核心价值——“资源优化配置”

滴滴打车更名为“滴滴出行”之后，也抛出了他们伟大的愿景，那就是利用大数据分析实时综合调度“快车”、“专车”、“出租车”、“顺风车”甚至是滴滴巴士的资源，实现全局的交通资源优化。事实也是如此，滴滴的司机们越来越多的需要完成“指派任务”，而不是集中去抢高净值客户。也许对于个别单体来说他们的利益降低了，但全局的资源配置却避免了全局的资源浪费和过度竞争，无疑大大提高了交通资源的使用效率。所以我们说’基于大数据分析的结果，进行资源优化配置，才是大数据应用的落脚点和真正价值。5.专家对大数据的评价

舍恩伯格：不是随机样本，而是全体数据；不是准确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。

埃里克·西格尔：大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。

城田真琴：从数据的类别上看，“大数据”值得是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

二、大数据的特点。

1.数据体量巨大。

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大学时5EB。这样打的数据量意味着什么？据估算，如果把这些数据全部记载书中，这些书可以覆盖整个美国52次。如果粗存在只读光盘上，这些光盘可以堆成5堆，每堆都可以伸到月球。

在公元前3世纪，希腊是带最著名的图书馆亚历山大图书馆竭力搜集了当时所有搜集到的书写作品，可以代表当时世界上其所能搜集到的知识量。但当数字数据洪流席卷世界之后，没二恶你都可以获得大量的数据信息，相当于当时亚历山大图书馆储存的数据总量的320倍之多。2.数据类型繁多。相对于以往便于储存的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志。

音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

发觉这些形态各异、快慢不易的数据流之间的相关性，是大数据做前任未能做、能前人所不能的机会。大数据不仅是处理巨量数据的利器，更为处理不同俩元、不同形式的多元数据提供了可能。

例如：为了让Siri足够聪明，苹果公司引进了谷歌、维基百科等外部数据源，在语音识别、和语音很撑方面，未来版本的Siri或许可以让我们听到中国各地的方言，比如四川话、湖南话和河南话。3.价值密度低（真实性）。

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器宣发更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

数据的重要性就在于对巨额被的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是指定成功决策最坚实的基础。

追求搞数据质量是一项重要的大数据要求和挑战，即使最优秀的数据清理方式也无法小女胡某些数据固有的不可预测性，例如，认得感情和城市和诚实性、天气形势、经济因素以及未来。4.处理速度快。

大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数据宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

（1）数据产生得快。有的数据是爆发式产生，例如，欧洲核子研究中心的大型强子对装机在工作状态下每秒产生PB级的数据；有的数据是涓涓细流式产生，但是由于用户众多，短时间内产生的胡巨量依然非常庞大，例如，点击流、日志、射频识别数据、GPS位置信息。

（2）数据处理地快。正如水处理系统可以从水库调出水进行处理，也可以处理直接对涌出来的新水流。大数据也有批处理和流处理两种范式，已实现快速的数据处理。三．关于大数据的三个小故事

第一个故事，搜狗热词里的商机

王建峰是某综合类网络的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建峰养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多

点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对吧，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。

第二个故事，阿里云知道谁需要贷款

这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。

点评：电厂来说，数据比文字更绅士，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。

第三个故事，中移动挽留流失客户

Iphone 进入中国后，铁杆的移动用户王永明加入了联通合约机大军。鱿鱼合约机承担了大量通话内容，王永明将全称通换成了动感地带。三个月之后，王永明接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动弄的优惠资费活动。一位移动的工作人员称，运营商会保管用户数据，如果话费锐减，基本上就是流失先兆。点评：给数亿用户建立一个数据库，通过根据用户的话费消耗情况，运营商就知道哪些用户在流失。这就是大数据的应用。