涕零
① 互联网大数据对我们生活的影响有哪些你有什么感受(手写作业,拍照上传)
摘要亲，你好！很高兴为您服务，这个问题由我来回答：互联网的大数据说明很多好处。比如1.市场需求大 随着信息产业的迅猛发展,行业人才需求量也在逐年扩大。据国内权威数据统计,未来…
② 大数据培训有没有什么学习心得谈谈
我最大的感受就是找个负责的老师，加上自己足够努力。可以到魔据，条件不错，很注重基础教内育容，真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。祝你好运。
③ 以大数据如何改变我们的生活写1500字论文
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
④ 浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识
【导读】可以说，我们每天都被大量的数据充斥着，生活以及工作时时刻刻离不开数据也离不了数据，不过在大数据领域里，数据分析、数据挖掘以及大数据他们是不一样的，很多人在刚入门的时候，这几个概念经常会分不清，问十个人这几个词的意思，你可能会得到十五种不同的答案。今天小编就通过一种比较牵线的例子来和大家聊聊对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识。
首先来介绍一下数据与信息之间的区别。
数据是什么，信息又是什么，其实最本质的区别就是，数据是存在的，有迹可循的，不需要进行处理的，而信息是需要进行处理的。
例如你想要为家里买一个新衣柜，那么首先就是要去测量室内各处的长、宽、高，对于这些数据，只要我们测量就可以得到准确的值，因为这些数据是客观存在的，这些客观存在的值就是数据。
而信息却不同，你来到家具商场购买衣柜，你会说，我们放3米的衣柜放在房间刚刚好，2米的有些短，看着不大气，4米的又太大了，不划算。那这种就属于信息，这些时候经过大脑进行了思考，进行了主观判断的，而你得出这些信息的依据就是那些客观存在的数据。
其次，数据分析是对客观存在的或者说已知的数据，通过各个维度进行分析，得出一个结论。
例如我们发现公司的APP用户活跃度下降：
从区域上看，某区域的活跃度下降的百分比
从性别方面看，男生的活跃度下降的百分比
从年龄来看，20岁~30岁的活跃度下降的百分比
等等，这样不同的业务类型去看过去一段时间发展的趋势来做结论判断。
数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。而且更注重洞察数据本身的关系，从而获得一些非显型的结论，这是我们从数据分析中无法得到了，例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似，等等，重在从各个维度去发现数据之间的内在联系
因此两者的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
例如一个人想找一个女朋友，他可以很快很容易的了解到其外在相关因素情况，例如身高、体重、收入、学历等情况，但是他没有办法从这些数据中知道这个女孩是否适合自己、她的性格与自己是否能够相处融洽……这时我他就需要从一些日常行为的数据进行推断，一种是主观的推断，他觉得、他估计、他认为，能不能在一起。
另一种是客观+主观的推断，比如整合社交平台数据(可以知道朋友圈、微博的日常内容、兴趣爱好等等)，和自己的行为进行数据挖掘，来看看数据内在的匹配度有多少，这时候，他就可以判断出，他们在一起的概率有99%，从而建立信心，开始行动…..
当然统计学上讲，100%的概率都未必发生，0%的概率都未必不发生，这只是小概率事件，不要让这个成为你脱单的绊脚石。
最后，思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。
我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的假设
分析框架(假设)+客观问题(数据分析)=结论(主观判断)
而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确
什么变量都要，先从模型的意义上选变量(大而全，多而精)，之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。
分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。
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⑤ 大数据在未来意味着什么
大数据在未来意味着什么
数据在未来意味着什么？今年美国最新的调查表明， 60%的企业已经或者正在以不同形式使用大数据，相比前年提升很多。
大数据可能是一场泡沫的说法已经不攻自破。目前的趋势告诉我们大数据不仅变得更大， 而且其重心也在转移，从互联网到移动互联网再到物联网，企业不仅要学会使用自身的数据，更重要的是学会如何有效地连接无处不在的数据。
数据作为一种新的原材料，它可以用之不尽，也可能让你物无所用。其中的关键在于数据从收集、存储、刷新、识辨、关联、挖掘、决策、行动是一条很长的链条，各个环节环环相扣又互为作用。想要自如地使用大数据就需要我们合理地把科学、工程和商业三者有机结合，同时知道如何安全地进行数据共享和协作，后者也是企业的一个新课题。所以，数据从加工到使用还是任重道远。
下面我分享一下自己从实战中学习到的一些心得：
①一切从定义“问题”开始, 把问题问好了答案就在里面。
②在万物数据的年代，要以假设数据都能获取去思考问题 。
③数据助力企业的四步曲：描述现况、深入诊断、预测趋势、指挥行动。
④“快 + 准”的数据, 让我们可以从已知规律中产生价值!
⑤“广 + 乱”的数据, 给予我们从发现中巅覆过去规律的能力。
⑥大数据不是独奏， 而是不断连接无处不在的数据。
⑦数据技术就是加速和积累（数据、分析、服务）的能力。
⑧大数据生态的连接需要建立标准与规范。
⑨大数据是来自很多小数据的组合。
⑩数据是一种信仰。
未来是一个数据即经济的年代，它具有改变人们习惯的能力。这一新兴的趋势很快就会进入到我们生活的每个领域。大数据将会带来让每个地球人重新理解这个星球的机会。当你发现不去晨跑将有75%的概率你的寿命将会缩短3年，你下一步会想什么？人们的行为开始逐渐被算法决定而非大脑。所以，作为地球村的一份子，你准备好了吗？
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⑥ 谁来说一下参加大数据学习的心得体会
参加学习实际上就是花钱买别人的知识，和现在火热的付费知识服务是一样的道理。我是觉得内参加学习利大于弊容，虽然要花一些钱，但你可以节省大量的时间和经历，而且能系统的学习一门你从未接触过的知识，实际上是付出大于回报的。不过一定要擦亮眼睛，我当时在八斗学院学的大数据，我是觉得钱花的值
⑦ 对大数据的认识和看法
原来是利大于弊，现在很难说了
⑧ 你对大数据有哪些认识
“大数据”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、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，”大数据”指的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。 亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义：”大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。” Kelly说：”大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
⑨ 大数据spark培训有没有什么学习心得谈谈
听课也有不少学问。学会听课，对初中生的学习进步至关重要课堂是学生学习回的主要场所，课堂学习是答学习的最主要环节，四十五分钟课堂学习效益的高低，某种程度上决定着学生学习成绩的好坏。也许有的家长和学生会想，每个人都有一双耳朵，听课谁不会呀。其实不然，听课也有不少学问。学会听课，对初中生的学习进步至关重要。首先，要集中注意力听。心理学研究表明：注意能够帮助我们从周围环境所提供的大量信息中，选择对当前活动最有意义的信息；同时，使心理活动维持在所选择的对象上，还能使心理活动根据当前活动的需要作适当的分配和调整。所以，注意力对于学习尤为重要。集中注意力、专心致志才能学有所得；心不在焉、心猿意马往往一无所获。其次，要带着问题、开动脑子听。有些同学听课不善于开动脑子，不去积极思维，看似目不转睛，但一堂课下来心中却不留痕迹。俗话说："学贵有疑"，"疑是一切学习的开始"。带着问题听课，就能使听课有比较明确的目标和重点，增强听课的针对性，从而提高课堂学习效率；带着问题听课，还能促使自己积极动脑，紧跟老师的教学节奏，及时理解和消化教学内容。
⑩ 数据挖掘学习心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。数据挖掘应当更正确的命名为“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。数据挖掘——从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。作为作为知识发现过程，他通常包括数据处理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进。关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。