实用大数据心得心得体会范文大全【推荐5篇】

大数据心得心得体会【第一篇】

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!

大数据心得心得体会【第二篇】

随着信息技术的快速发展，大数据已成为企业决策过程中的重要组成部分。作为全球知名的科技公司，联想在大数据方面有着丰富的经验和心得。在这篇文章中，我将探讨联想在大数据领域的心得体会，包括数据收集与分析、数据治理、数据安全等方面的实践与思考。

第一段：数据收集与分析。

在大数据时代，数据收集与分析是企业获取洞察力的关键步骤。联想认为，数据收集需要遵循准确性、全面性和及时性三个原则。通过前端设备的数据采集、用户行为分析、市场调研等途径，联想能够获取大量的原始数据，并结合大数据算法进行有效分析和挖掘。这使联想能够了解消费者需求、产品偏好等信息，从而为企业的战略决策提供支持。

第二段：数据治理。

在大数据时代，数据治理成为了企业必不可少的一部分。联想通过建立数据治理规范和流程，确保数据的质量和一致性。通过对数据的分类、标准化和集中管理，联想在数据的质量和安全方面做出了许多努力。此外，联想注重数据的价值挖掘，通过数据的共享和交换，推动企业的创新和发展。

第三段：数据安全。

在大数据时代，数据安全是企业不可忽视的重要问题。联想深知数据安全的重要性，通过建立完善的数据安全体系，保护用户的隐私和企业的商业机密。联想通过加强数据加密、权限控制和风险评估等措施，建立了多层次的数据防护系统。同时，联想也注重培养员工的安全意识和技能，提高整个企业的数据安全防御能力。

第四段：数据驱动决策。

大数据时代的到来，使得数据驱动决策成为企业管理中的重要思维方式。联想通过大数据分析为企业提供决策参考，帮助企业更加准确地判断市场趋势、分析竞争对手等。数据驱动决策不仅提高了决策的准确性和效率，还能够发现企业内部的问题，推动企业的创新和发展。

第五段：面临的挑战与未来展望。

尽管取得了一定的成就，联想也面临着大数据时代带来的挑战。首先，数据安全问题依然是一个持续的挑战。未来，联想需要不断加强数据安全防护，建立更为严密的数据安全体系。其次，数据的可信度和可解释性仍然需要进一步加强。在大数据分析和人工智能技术的发展背景下，联想需要注重提高数据的质量和可解释性，保证数据分析结果的准确性和可靠性。

总之，联想在大数据领域有着丰富的经验和心得。通过数据收集与分析、数据治理、数据安全等方面的实践与思考，联想成功地实现了数据驱动决策，并为企业的创新和发展提供了支持。然而，随着大数据时代的发展，联想面临着一系列挑战。联想将继续加强数据安全防护，提高数据的质量和可解释性，努力推动大数据技术在企业管理中的应用。

大数据心得心得体会【第三篇】

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！

大数据心得心得体会【第四篇】

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。

大数据心得心得体会【第五篇】

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。