大數據建模的心得體會

❶ 數據挖掘學習心得體會

數據挖掘包括理論和實踐兩方面。自己學習是沒有辦法達到企業招聘要求，因為很多知識點需要實踐，如果報名個培訓機構就不會存在這種問題，知名的培訓機構都有實踐課程，推薦選擇【達內教育】。

數據挖掘的就業前景非常廣泛，最重要的作用，是可以幫助企業了解用戶。這方面最有代表性的就是電商。通過【大數據】可以分析用戶的行為，精準定位目標客群的消費特點、品牌偏好、地域分布等，從而進行針對性地推廣營銷。隨著互聯網時代的發展，大數據在金融，醫療，交通，電商等多個領域都有應用，近年來人工智慧，物聯網迅速發展，如電子醫療，智能手環，智能家居等，物聯網背景下人們的行為數據會以指數的形式進行增長。所以目前是大數據人才稀缺的狀態，因此大數據的就業領域是很寬廣，但是對人才的要求都比較高。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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❷ 數據挖掘學習心得體會

正如柏拉圖所說：需要是發明之母。隨著信息時代的步伐不斷邁進，大量數據日積月累。我們迫切需要一種工具來滿足從數據中發現知識的需求！而數據挖掘便應運而生了。正如書中所說：數據挖掘已經並且將繼續在我們從數據時代大步跨入信息時代的歷程中做出貢獻。

數據挖掘應當更正確的命名為「從數據中挖掘知識」，不過後者顯得過長了些。
數據挖掘——從大量數據中挖掘有趣模式和知識的過程。作為作為知識發現過程，他通常包括數據處理、數據集成、數據變換、模式發現、模式評估和知識表示六個步驟。
數據挖掘處理數據之多，挖掘模式之有趣，使用技術之大量，應用范圍之廣泛都將會是前所未有的；而數據挖掘任務之重也一直並存。這些問題將繼續激勵數據挖掘的進一步研究與改進。

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❸ 新手入門數據分析心得體會

【導讀】作為非科班出身的零肢磨租基礎小白，想要入行做數據分析師，坦白來講是有點難度的，很多時候一臉茫然，不知道該從何入手，為了幫助大家有層次有順序的漸進系統學習，下面是小編對新手入門數據分析心得體會，一起來看看吧!

❹ 讀《大數據時代》心得體會

讀《大數據時代》心得體會（一）

讀了《大數據時代》後，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎麼明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰栗起來。

“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然後通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。

近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限於傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。

當我們人類的數據收集和處理能力達到拍位元組甚至更大之後，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性後，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基於一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!

《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先後變化關系規則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什麼就夠了，沒必要知道為什麼”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基於因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。

可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。

其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最後把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那麼大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最後反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區別在於人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最後做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。

還好我知道自己對什麼統計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。

所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。

讀《大數據時代》心得體會（二）

信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變„„我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什麼信息時代轉變為了大數據時代?大數據時代帶給了我們什麼?

信息和數據的定義。維基網路解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關於事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字元和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴於數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料?

在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什麼”，而不需要知道“為什麼”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利於預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭並進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而並非相離互斥。

數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什麼預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力„„可以這些都基於數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基於脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風雲變換，穩健贏取未來。

讀《大數據時代》心得體會（三）

這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。

《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然後在通過解釋在對未來進行預測，並對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。

《大數據時代》開篇就講了Google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20XX年美國的H1N1的爆發地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。Google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發一兩個周之後才可以弄到相關的數據。同時Google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著Google預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小於傳統統計學上的常規置信區間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對准確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近於總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近於事件本身的性質。而之前採取的“樣本<總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們採取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對准確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。

接下來，維克多又通過了IBM追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與Google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描並儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什麼，只要有聯系Google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以Google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對准確性的追求並不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其准確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。

之後，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業——數據科學家，這是一群數學家、統計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群傢伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。

無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!

我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發，比如你在相關的社交網站發表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。

讀《大數據時代》心得體會（四）

利用周末，一口氣讀完了塗子沛的大作《大數據》。這本書很好看，行文如流水，引人入勝。書中，你讀到的不是大數據技術，更多是與大數據相關的美國政治、經濟、社會和文化的演進。作為一名信息化從業者，讀完全書，我深刻感受到了在信息化方面中國與美國的各自特色，也看到了我們與美國的差距。有幾個方面的體會，但窺一斑基本能見全貌。

一是政府業務資料庫公開的廣度和深度。近年來，隨著我國信息公開工作的推進，各級政府都在通過政府門戶網站建設積極推進網上政務信息公開，但我們的信息公開，現階段還主要是政府的政策、法律法規、標准、公文通告、工作職責、辦事指南、工作動態、人事任免等行政事務性信息的公開。當然，實時的政府業務資料庫公開也已經取得很大進步。在中國政府門戶網，可以查詢一些公益資料庫，如國家統計局的經濟統計數據、環保部數據中心提供的全國空氣、水文等數據，氣象總局提供的全國氣象數據，民航總局提供的全國航班信息等;訪問各個部委的網站，也能查到很多業務數據，如發改委的項目立項庫、工商局的企業信用庫、國土資源部的土地證庫、國家安監總局的煤礦安全預警信息庫、各類工程招標信息庫等等。這是一個非常大的進步，也是這么多年電子政務建設所取得的成效和價值!但是，政務業務資料庫中的很多數據目前還沒有實現公開，很多數據因為部門利益和“保密”等因素，還僅限於部門內部人員使用，沒有公開給公眾;已經公開的數據也僅限於一部分基本信息和統計信息，更多數據還沒有被公開。從《大數據》一書中記錄的美國數據公開的實踐來看，美國在數據公開的廣度和深度都比較大。美國人認為“用納稅人的錢收集的數據應該免費提供給納稅人使用”，盡管美國政府事實上對數據的公開也有抵觸，但民願不可違，美國政府的業務數據越來越公開，尤其是在奧巴馬政府簽署《透明和開放的政府》文件後，開放力度更加大。DATA.GOV是美國聯盟政府新建設的統一的數據開放門戶網站，網站按照原始數據、地理數據和數據應用工具來組織開放的各類數據，累積開放378529個原始和地理數據集。在中國尚沒有這樣的數據開放的網站。另外，由於制度的不同，美國業務信息公開的深度也很大，例如，網上公布的美國總統“白宮訪客記錄”公布的甚至是造訪白宮的各類人員的相關信息;美國的FedSpending網站，能夠逐條跟蹤、記錄、分析聯邦政府每一筆財政支出。這在中國，目前應該還沒有實現。

二是對政府對業務數據的分析。目前，中國各級政府網站所提供的業務數據基本上還是數據表，部分網站能提供一些統計圖，但很少能實現數據的跨部門聯機分析、數據關聯分析。這主要是由於以往中國政務信息化的建設還處於部門建設階段。美國在這方面的步伐要快一些，美國的DATA.GOV網站，不僅提供原始數據和地理數據，還提供很多數據工具，這些工具很多都是公眾、公益組織和一些商業機構提供的，這些應用為數據處理、聯機分析、基於社交網路的關聯分析等方面提供手段。如DATA.GOV上提供的白宮訪客搜索工具，可以搜尋到訪客信息，並將白宮訪客與其他微博、社交網站等進行關聯，提高訪客的透明度。

三是關於個人數據的隱私。在美國，公民的隱私和自有不可侵犯，美國沒有個人身份證，也不能建立基於個人身份證號碼的個人信息的關聯，建立“中央數據銀行”的提案也一再被否決。這一點，在中國不是問題，每個公民有唯一的身份信息，通過身份證信息，可以獲取公民的基本信息。今後，隨著國家人口基礎資料庫等基礎資源庫的建設，公民的社保、醫療等其他相關信息也能方便獲取，當然信息還是限於政府部門使用，但很難完全保證整合起來的這些個人信息不被泄露或者利用。

數據是信息化建設的基礎，兩個大國在大數據領域的互相學習和借鑒，取長補短，將推進世界進入信息時代。我欣喜地看到，美國政府20XX年啟動了“大數據研發計劃”，投資2億美元，推動大數據提取、存儲、分析、共享、可視化等領域的研究，並將其與超級計算和互聯網投資相提並論。同年，中國政府20XX年也批復了“十二五國家政務信息化建設工程規劃”，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。開放、共享和智能的大數據的時代已經來臨!

我精心推薦

❺ 學習數學建模的心得體會

一年一度的全國數學建模大賽在今年的9 月22 日上午8 點拉開戰幕，各隊
將在3 天72 小時內對一個現實中的實際問題進行模型建立，求解和分析，確定
題目後，我們隊三人分頭行動，一人去圖書館查閱資料，一人在網上搜索相關信
息，一人建立模型，通過三人的努力，在前兩天中建立出兩個模型並編程求解，
經過艱苦的奮斗，終於在第三天完成了論文的寫作，在這三天里我感觸很深，現
將心得體會寫出，希望與大家交流。
1. 團隊精神：
團隊精神是數學建模是否取得好成績的最重要的因素，一隊三個人要相互支
持，相互鼓勵。切勿自己只管自己的一部分（數學好的只管建模，計算機好的只
管編程，寫作好的只管論文寫作），很多時候，一個人的思考是不全面的，只有
大家一起討論才有可能把問題搞清楚，因此無論做任何板塊，三個人要一起齊心
才行，只靠一個人的力量，要在三天之內寫出一篇高水平的文章幾乎是不可能的。
2. 有影響力的leader：
在比賽中，leader 是很重要的，他的作用就相當與計算機中的CPU，是全隊
的核心，如果一個隊的leader 不得力，往往影響一個隊的正常發揮，就拿選題來說，有人
想做A 題，有人想做B 題，如果爭論一天都未確定方案的話，可能就
沒有足夠時間完成一篇論文了，又比如，當隊中有人信心動搖時（特別是第三天，人可能
已經心力交瘁了），leader 應發揮其作用，讓整個隊伍重整信心，否則可能導致隊伍的前
功盡棄。
3. 合理的時間安排：
做任何事情，合理的時間安排非常重要，建模也是一樣，事先要做好一個規
劃，建模一共分十個板塊（摘要，問題提出，模型假設，問題分析，模型假設，
模型建立，模型求解，結果分析，模型的評價與推廣，參考文獻，附錄）。你每
天要做完哪幾個板塊事先要確定好，這樣做才會使自己游刃有餘，保證在規定時
間內完成論文，以避免由於時間上的不妥，以致於最後無法完成論文。
4. 正確的論文格式：
論文屬於科學性的文章，它有嚴格的書寫格式規范，因此一篇好的論文一定
要有正確的格式，就拿摘要來說吧，它要包括6 要素（問題,方法,模型,演算法,結論,特色）
，它是一篇論文的概括，摘要的好壞將決定你的論文是否吸引評委的目光，但聽閱卷老師
說，這次有些論文的摘要里出現了大量的圖表和程序，這都是不符合論文格式的，這種論
文也不會取得好成績，因此我們寫論文時要端正態度，注意書寫格式。
5. 論文的寫作：
我個人認為論文的寫作是至關重要的，其實大家最後的模型和結果都差不
多，為什麼有些隊可以送全國，有些隊可以拿省獎，而有些隊卻什麼都拿不到，
這關鍵在於論文的寫作上面。一篇好的論文首先讀上去便使人感到邏輯清晰，有
條例性，能打動評委；其次，論文在語言上的表述也很重要，要注意用詞的准確
性；另外，一篇好的論文應有閃光點，有自己的特色，有自己的想法和思考在里
面，總之，論文寫作的好壞將直接影響到成績的優劣。
6. 演算法的設計：演算法的設計的好壞將直接影響運算速度的快慢，建議大家多用數學軟體（
Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），這里提供十種數學
建模常用演算法，僅供參考：
1、 蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決
問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必
用的方法）
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數
據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab 作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多
數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通
常使用Lindo、Lingo 軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等算
法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是算
法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些
問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，
但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很
多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種
暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計
算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替
積分等思想是非常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分
析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編
寫庫函數進行調用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文
中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問
題，通常使用Matlab 進行處理）
以上便是我這次參加這次數學建模競賽的一點心得體會，只當貽笑大方，不
過就數學建模本身而言，它是魅力無窮的，它能夠鍛煉和考查一個人的綜合素質，
也希望廣大同學能夠積極參與到這項活動當中來。

❻ 企業數字化轉型中，進行大數據建模分析有什麼好處

題主您好，據我所知，中大咨詢的文章中有提到過，大數據建模的具體好處如下：1、基專於大數據形成用屬戶畫像，獲取用戶偏好和使用習慣，可以使企業的產品更有競爭優勢。2、通過客戶精準營銷提高消費體驗和顧客粘度，增加銷售及提升企業名牌形象。3、通過數據挖掘和在此基礎上的科學預測，及時發現企業短板或管理漏洞，降低企業損失。4、利用數據反饋指導企業的下一輪產品設計方向，有利於企業的產品創新，如果以上回答對你有幫助，請採納，謝謝了。。

❼ 創建有效的大數據模型的6個技巧

創建有效的大數據模型的6個技巧
數據建模是一門復雜的科學，涉及組織企業的數據以適應業務流程的需求。它需要設計邏輯關系，以便數據可以相互關聯，並支持業務。然後將邏輯設計轉換成物理模型，該物理模型由存儲數據的存儲設備、資料庫和文件組成。
歷史上，企業已經使用像SQL這樣的關系資料庫技術來開發數據模型，因為它非常適合將數據集密鑰和數據類型靈活地鏈接在一起，以支持業務流程的信息需求。
不幸的是，大數據現在包含了很大比例的管理數據，並不能在關系資料庫上運行。它運行在像NoSQL這樣的非關系資料庫上。這導致人們認為可能不需要大數據模型。
問題是，企業確實需要對大數據進行數據建模。
以下是大數據建模的六個提示：
1.不要試圖將傳統的建模技術強加於大數據
傳統的固定記錄數據在其增長中穩定且可預測的，這使得建模相對容易。相比之下，大數據的指數增長是不可預測的，其無數形式和來源也是如此。當網站考慮建模大數據時，建模工作應該集中在構建開放和彈性數據介面上，因為人們永遠不知道何時會出現新的數據源或數據形式。這在傳統的固定記錄數據世界中並不是一個優先事項。
2.設計一個系統，而不是一個模式
在傳統的數據領域中，關系資料庫模式可以涵蓋業務對其信息支持所需的數據之間的大多數關系和鏈接。大數據並非如此，它可能沒有資料庫，或者可能使用像NoSQL這樣的資料庫，它不需要資料庫模式。
正因為如此，大數據模型應該建立在系統上，而不是資料庫上。大數據模型應包含的系統組件包括業務信息需求、企業治理和安全、用於數據的物理存儲、所有類型數據的集成、開放介面，以及處理各種不同數據類型的能力。
3.尋找大數據建模工具
有商業數據建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau這樣的大數據報告軟體。在考慮大數據工具和方法時，IT決策者應該包括為大數據構建數據模型的能力，這是要求之一。
4.關注對企業的業務至關重要的數據
企業每天都會輸入大量的數據，而這些大數據大部分是無關緊要的。創建包含所有數據的模型是沒有意義的。更好的方法是確定對企業來說至關重要的大數據，並對這些數據進行建模。
5.提供高質量的數據
如果組織專注於開發數據的正確定義和完整的元數據來描述數據來自何處、其目的是什麼等等，那麼可以對大數據模型產生更好的數據模型和關系。可以更好地支持支持業務的數據模型。
6.尋找數據的關鍵切入點
當今最常用的大數據載體之一就是地理位置，這取決於企業的業務和行業，還
有其他用戶需要的大數據常用密鑰。企業越能夠識別數據中的這些常用入口點，就越能夠設計出支持企業關鍵信息訪問路徑的數據模型。

❽ 我學習大數據的心得體會

大數據培訓如火如荼地進行著，想想自己在參加培訓之前的猶豫，在加入科多大數據培訓班的兩個月之後，真心為自己當初的決定感到慶幸。這兩個月的時間改變了我很多，剛入學時候的我，多麼盼望著早日學成，步入社會迎接各種挑戰。可是慢慢的我知道不能急於求成，心急吃不了熱豆腐。

還記得轉折點是在於有一次周考結束後，看著自己的成績是在是不如人意，正心灰意冷，心想著自己是否不適合這個行業，想要放棄的時候。

老師找到我，開導我說像我這種跨行來到科多參加大數據培訓的學員比比皆是。像我們這種零基礎學員選擇大數據，就要一步一步把基礎學牢固，不要想著趕快學完，基礎學不牢固在以後的學習中很容易就「崩」掉的。

初入科多，負責任的科多大數據培訓講師的教導，同學們熱心的幫助讓我對大數據這條路堅定不移。其實在科多大數據培訓的這段時間，我知道在求學的道路上一定是困難的艱辛的，但是以後工作的時候就一定會感謝在這么吃苦的自己。

從一開始的java基礎，到現在學習的Hadoop技術，從一開始對大數據的陌生，到現在有了一定的項目開發經驗，兩個月的時間，大數據培訓帶給自己的不僅僅是知識層面的提升，還有項目經驗的實踐分享都讓我成長了很多。

有多少付出就有多少回報，在科多大數據培訓班上，我比別的同學少了一些基礎，那我就要努力補回來!在科多，我更是學會了要朝著自己的目標奮勇前進!現在的日子雖然每天學習壓力非常大，我必堅持不放棄。

Finally，非常感謝科多大數據培訓講師成為我的人生指路明燈，很感謝科多大數據培訓的同學細心的照顧。祝願科多大數據越辦越好，祝願每一位同學都能找到自己心儀的工作!