大数据培训总结|大数据培训总结(经典十六篇)
发布时间:2021-01-15大数据培训总结(经典十六篇)。
✹ 大数据培训总结
还在大二的时候,本科的王艳明老师就向我们推荐了维克托.迈尔-舍恩伯格和肯尼思.库克耶所著的这本《大数据时代:
生活、工作与思维的大变革》(下文“《大数据时代》”均为概述简称),直到前段时间我才找将它从书架上拿下来品读。这本在2013年由浙江人民出版社出版的有关的大数据的著作在社会上掀起大数据热的时代,对众说纷纭的大数据的概念和特点以及有关问题进行了清晰地阐述,既给我补了很多有关大数据的知识,让我对大数据有了进一步的认识,之前一直是只闻其声而不见其庐山真面目,但同时也引发了我对大数据热的思考,特别是作为一名档案人,对当前档案行业中此起彼伏的“大数据热”的呼声有了清醒的认识。
一 、《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》书目解读
《大数据时代》主要包含三部分:
第一部分:大数据时代的思维变革
这一部分主要阐述了大数据时代数据的三个特点,即多、杂、好。
作者通过“穿孔卡片与美国人口普查”“大数据与乔布斯的癌症**”“xoom 与跨境汇款异常交易报警”等生动、形象的实实在在的案例使读者信服庞大的数据在社会生活、商业活动等中所发挥的前所未有的作用,完美地体现“更多”的特点。试想,在需要数据运用的活动里,如果你所采用的样本不是随机的少数样本,而是以所需要的全部数据作为样本,那么你的最终结果将是多么的科学合理?
而在对“更杂”这一特点的阐述中,作者更是颠覆性地强调了数据的混杂性而不是普遍认为的精确性。同样是通过“微软与语料库数据增加”“英国石油公司与无线感应器”来肯定增加必要的“误差”的意义。在一直追求更小误差的科学活动中,这种方式无疑会扩大误差,因为数据量很小,那么一个数据的误差就可能会造成这个结果的不准确性大大提高,而在大数据时代,当面对的是全部数据时,那某些数据的大误差对研究结果的影响难道不能刻意忽略不计?
这本来是很容易理解的一个道理,然而在之前却并没有意识到。
在大数据时代,作者强调人民应该而且完全可以更多地强调数据或者现象的相关关系,而不是紧盯着它的因果关系不放。可以说,相关关系隶属于因果关系,因果关系作为社会与自然界中的重要关系当然是我们要努力探索和追寻的,但很多时候我们并不需要了解事件之间的因果,也不容我们慢慢了解“为什么”。特别是在商业活动中,各种机遇稍纵即逝,那么,相比“为什么”,“是什么”要更为容易,也更加迫切。
第二部分:根据时代的商业转型
“大数据发展的核心动力**于人类测量、记录和分析世界的渴望”。“如今的信息技术的变革的重点在‘t(技术)’上,而不是在‘i’(信息)上。现在,我们是时候把聚光灯打向 ‘ i’,开始关注信息本身了”。
这一部分,维克托.迈尔-舍恩伯格认为一切事物都可以“量化”,“用手机数据**疾病传播和城市繁荣”“睡眠活动数据库和睡眠模式**”这些例子中都说明了“量化”的巨大价值。作者提出了将文字、方位甚至沟通变成数据后的神奇作用,同时又强调了数据化和数字化的区别,不要将二者混淆:
数字化是指把模拟数据转换成用“0”和“1”表示的二进制码,而所说的数据化则是将现象转变为可制表分析的量化形式的过程。
在这一部分中,作者还阐述了数据创新的巨大价值以及技术、思维和数据在三大数据时代的作用。人们认为,思维和技术的时代应该让位于数据主导的时代。有了数据为师,有了数据,我们就有了一座巨大的宝库,很快就会成为取之不尽,用之不竭的宝库。
第三部分:大数据时代的管理变革
作者论述了数据主导一切的隐由与风险,以及信息管理的自由与责任控制。其中,让我印象深刻的是“**与惩罚,不是因为‘所做’,而是因为‘将做’”和“个人隐私保护,从个人许可到让数据使用者承担责任”。当下,人们对数据分析功能和信息推送服务乐此不疲,很少考虑到其在法律乃至伦理中的应用,但作者就屏辟蹊径地谈论了基于大数据的信息分析可能存在的问题。
认为,倘若将来分析到了一个人的信息使用记录而推断出其可能会违法犯罪,并因此而让执法人员破门而入去抓捕“罪犯”,理由是他将要犯罪,想想,是不是会很滑稽而且很可能会让社会恐慌?是的,它确实保障了社会保障,但也严重损害了司法公正。而在个人隐私方面,过于强调隐私导致谈信息而色变也是万万不可取的,但,我们是不是就应该忽略个人隐私保护呢?
绝对不是。首先,许许多多有用的数据并非是个人隐私信息,许多信息在搜集时并不会侵犯个人隐私,也无意用作其它用途,而且最终还产生了非常大的价值。其次,面对问题不是逃避,我们要做的是补救和解决问题。
要通过各种手段去迎接个人隐私侵犯的挑战。
二 、对大数据时代的理性思考
阅读《大数据时代》让我对大数据的概念和特点有了系统的了解,也让我能够更为清楚、理性地去看待大数据,去看待四面八方传来的此起彼伏的各种对大数据时代的呼声。大数据是洪水猛兽还是福音?这全在人类怎么合理地使用。
另外,《大数据时代》让我这位即将跨入档案工作者行列的档案学专业学生对自身专业领域内大数据的呼声甚至可以说是对“大数据”现象有了新的思考。
作为一名不太受社会和工作单位重视的、感受不到“钱途”的准档案工作者,一方面是希望档案行业也能够在大数据时代中分一杯羹,希望能够让档案信息发挥更大的价值,借此让社会和单位领导能够对档案工作和档案人员予以足够的重视,从而带来“钱途”和前途。不过,我还是要考虑实现这一美好愿景的可能性。很抱歉给它泼冷水。
简单地说,从技术和数据两个方面,我认为档案工作者没有明显的优势。
从技术上讲,档案员基本上没有优势。对信息技术的理论掌握和实践操作的熟练程度都是远远不如其他专业的人,特别是计算机技术和网络技术人员,甚至连档案学近亲-图书情报工作者都未必比得过。有多少人对数据库、文件管理系统、文件管理系统、文档集成管理系统等有深刻的了解?
更不用说设计和开发了。当然,你可能会说,为什么你需要了解和发展自己,而不是把它留给一个专门的技术人员?如果自己没有深入地了解,就难以和技术人员去很好地沟通,无法理解对方所说的功能等,只能表达自己想要的,而对方也未必懂你说的,只能双方装作都懂了的样子。
而且,如果你自己不掌握这项技术,就好像核心知识被别人控制,你仍然没有主动权。
而从数据角度来看,在这个数据为王的大数据时代(姑且认为已经进入了这个时代),对数据的掌控是核心,是关键。不可否认,档案中蕴含着丰富、权威、真实的有价值的数据,这是许多其他信息源所无法比拟的。但是,仍然有着两大独有的劣势。
一方面,档案信息很多都是具有保密性的,至少公开的范围是有严格的限制,而在秘密保存期限上也是很长久的,那么,这就造成了很多有价值的信息根本无法大范围流通,进而难以发挥其真正的价值,这种小范围流通的特点,注定了无法让这些数据大面积地在数据世界里自由流转。而另一方面,虽然档案信息的量是非常巨大的,但,档案是由符合条件的文件转化而来,对文件附加一系列约束之后才能被归档而形成档案。这就决定了档案的数量低于文件、文件和资料的数量。
数据量是大数据竞争的时代,我们如何才能强势竞争?
诚然,我虽希望大数据时代下档案工作者能够拥有适应大数据时代的素质,我希望能够使档案工作能够和大数据完美结合,能够于这个美好的时代走出一条更广阔而又不失自己本质和特色的路径。我希望我在想的问题不是一个真正的问题。
总而言之,《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》这本书不仅让我对大数据有了系统了解,而且因为它,更是启迪我思考更多大数据的问题,思考到档案界对大数据的反应。作为档案人,我想呼吁人们都要理性地看待大数据,不要被响亮的口号所蒙蔽,特别是档案工作者,切不可因一叶障目而不见泰山。
✹ 大数据培训总结
1. 概述
大数据在当今社会已经得到广泛的应用,它不仅可以帮助我们更好地理解世界,还可以有效地解决一些问题。而大数据核查则是一个非常重要的应用领域,它可以帮助我们发现一些违法犯罪行为和不良行为,保护社会的稳定和安全。本文将详细介绍我们对大数据核查的工作情况以及所取得的成果。
2. 工作情况
在过去一年中,我们共进行了数十次大数据核查,对犯罪行为、舆情等进行了评估和分析。我们收集了大量的数据,并建立了相应的系统和模型,可以有效地处理和分析这些数据。我们的工作具体表现在以下几个方面:
2.1 数据收集和整理
我们利用现有的技术和工具,通过开发抓取程序和自动化采集,收集了大量的数据。我们从互联网上的各个论坛、社交媒体、微博等渠道搜集到了大量的资料,并对其进行了整理。我们还搜集了许多其他有关的资料,如公安局、税务局、工商局的信息。
2.2 数据分析和挖掘
我们使用了各种统计和数据挖掘的方法,对我们搜集到的数据进行了处理和分析,并建立了相应的模型。通过深度学习、卷积神经网络、支持向量机等复杂的算法,我们可以精确地分析数据,预测事件的规律和发展趋势。我们还使用了关联规则挖掘技术,找到了一些有价值的规律和趋势。
2.3 案例分析和报告提交
我们成功地处理了一些核查案例,并通过制作专业的报告来向上级机关汇报。我们的报告系统化和精准,收到了上级机关的高度评价,证明了我们的工作具有一定的实际价值。
3. 成果展示
我们的工作旨在通过大数据核查,帮助政府部门更有效地发现一些犯罪行为和不良行为,保护社会的稳定和安全。在我们的工作中,取得了以下几个成果:
3.1 发现了一起网络诈骗案件
通过对一些网站的截取和分析,我们发现了一起大规模的网络诈骗行为。我们向相关部门报告了此事,并及时控制这些犯罪分子。这起案件的成功侦破,得益于我们对大数据的收集和分析能力。
3.2 帮助政府部门更好地分析舆情
我们对互联网上的舆情进行了分析,得到了许多有价值的信息,为政府部门提供了支持和建议。我们提供的报告被广泛的关注和应用,政府部门在制定政策和决策时要聚焦于这些重要信息。
3.3 提高全社会的安全性
我们的工作可以帮助政府部门更好地发现一些潜在的犯罪嫌疑人,及时排除安全隐患,保证了全社会的安全性。在我们的工作中,对犯罪和不良行为的预防和处理,发挥了很大的积极作用。
4. 总结
大数据核查是一个非常重要的工作,可以帮助我们更好地发现一些违法犯罪行为和不良行为,保护社会的稳定与安全。我们的团队在这一工作中取得了许多的成果,发现了一些犯罪行为,提高了政府部门的治理能力,增加了全社会的安全性。希望在未来的工作中,我们可以做得更好,为社会的发展和人民的获得更多的福祉做出应有的贡献。
✹ 大数据培训总结
时光匆匆,转眼间我已经在这家大数据公司度过了三个月的试用期。回顾这段时间,我心存感慨,也有了一些深刻的反思和总结。
大数据行业的挑战让我茅塞顿开。在入职前,我对大数据的认识还停留在课堂上的理论知识,对实际工作有着模糊的印象。这段试用期经历让我真切地感受到了大数据行业的复杂性和变革速度之快。每天面对庞大的数据量,需要应用各种技术和算法进行分析和挖掘,对我来说是一次巨大的考验。同时,新技术的涌现和快速更新也要求我不断学习和适应。在这个行业中,学无止境,只有不断追求进步才能跟上时代的步伐。
与团队的合作是大数据项目中至关重要的一环。在试用期早期,我经常遇到与团队成员沟通不畅、协作不良的问题。作为一个团队的一员,我们每个人都有自己的专长和职责,只有紧密合作才能取得最好的结果。为了改善这个问题,我主动与团队成员进行交流,并请教他们有关工作的专业知识。逐渐地,我适应了团队合作的模式,加强了与他们的协作,取得了更好的工作效果。在合作中,我深深意识到,团队合作的力量是巨大的,只有和谐相处、相互配合,才能共同成长和取得更好的成果。
另外,我在试用期中也体验到了大数据行业的高压和快节奏。大数据分析需要高度的专注力和处理能力,高效的时间管理能力成为了我必备的技能。试用期开始时,我常常感到时间不够用,手头工作排得满满的,但却经常无法按时完成。逐渐地,我学会了科学地规划和管理时间,理清工作的优先级和紧急度,提高了工作效率。同时,我也会适时放松一下自己,保持良好的工作与生活平衡。只有保持良好的心态和适度的压力,才能更好地应对工作中的挑战。
我深刻认识到自我学习和不断进步的重要性。试用期虽然短暂,但它是我发展职业生涯的重要阶段。在这个阶段,我主动请教领导和老师,在他们的指导下不断学习和进步。无论是扩大自己的专业知识面,还是提高自己的技术能力,我都尽力做到最好。同时,我也积极参加公司组织的培训和研讨会,与行业内的专家和同行交流,拓宽自己的眼界和思维方式。只有不断学习和不断进步,才能在大数据行业中立于不败之地。
小编认为,这段试用期对我来说是一次宝贵的经历。我不仅对大数据行业有了更深刻的认识,也意识到了团队合作、高效时间管理和持续学习的重要性。未来,我将更加积极投入到工作中,不断锻炼自己的技能,为公司的发展贡献自己的力量。我相信,在大数据行业的道路上,只要我不断努力,就一定能够取得更好的成绩。
✹ 大数据培训总结
根据铁总公布的最新火车票预售政策,2017年春节黄金周的车票将从2016年12月28日后全面开售,一年一度的火车票“抢票大战”也将在此时达到高峰。相关数据显示,火车票的网络抢票参与人数将在12月28日开始进入快速上升通道,而随着节后返程车票的开售,网络抢票的最高峰预计将在2017年1月9日前后到来。
专家分析认为,随着各大旅游预订平台、微信等网络购票通道的普及,各家推出的预约抢票服务受到消费者的欢迎。因此,网络“抢票大战”的实际启动时间可能大大提前。
根据客流分布情况看,铁路客流将在元旦前后迎来春运正式启动前的'客流峰值,随后开始逐日上升,前期客流结构主要以大中专院校学生和民工群体为主。节后返程客流相对较为集中,从1月29日开始快速上升,在2月2日达到客流峰值,随后直至2月16日将保持在高位运行,2月17日之后客流开始快速下降。
定制巴士有望缓解购票难
近年来,汽车票网购快速普及,同程旅游等平台的汽车票业务正在快速覆盖全国主要城市的长途客运站点。从各订票网站提供的公路客运客流走势看,从1月13日开始,全国主要城市的长途客运站点的客流量将逐渐上升,到1月22日(农历腊月二十五)达到节前的客流峰值,此后开始逐渐回落。公路客运节后返程客流高峰主要出现在1月31日至2月2日三天,从2月3日开始急剧下降。
公路客运节前最热门的出发城市主要有苏州、上海、广州、北京、深圳、南京、无锡等,客流主要集中在长三角和珠三角地区。
《报告》分析认为,随着“互联网+客运”模式的发展,定制巴士等新兴客运模式的出现等,极大地缓解了春节前后的公路客运购票难问题。同程旅游等汽车票预订平台针对旅客春节期间的不同出行需求推出的机场、热门旅游景区等的接驳巴士有效缓解了特定人群的春节出行难问题,手机客户端和微信等多平台购票模式不仅满足了用户随时随地购票的需求,免取票进站上车功能还免去了用户春运期间车站排队取票的烦恼。
✹ 大数据培训总结
在大数据行业中,作为一名新入职的大数据开发工程师,试用期是我对自己能否胜任这份工作的重要考验。试用期虽然只有三个月,但我却学到了很多东西,也收获了很多经验。下面就来总结一下我的大数据开发试用期的收获和体会。
在试用期里,我学会了如何使用Hadoop和Spark等大数据处理框架。在之前的学习中,我对这些框架只停留在理论层面,没有实际操作经验。但在试用期里,我通过实际项目的实践,真正理解了这些框架的优势和应用场景,也掌握了它们的基本操作和调优技巧。在实际项目中,我发现了之前的学习经验并没有白费,因为我能够迅速上手并解决遇到的问题,这也让我的工作效率大大提高。
在试用期里,我深刻体会到了团队合作的重要性。在大数据开发项目中,一个人的力量很有限,只有和团队成员密切配合,共同分工合作,才能取得最好的效果。在试用期里,我和团队成员一起面对项目中的挑战,一起解决问题,一起分享经验,最终完成了任务。在这个过程中,我学会了如何有效地和团队成员沟通,如何分配任务和协调合作,这些都是我作为一名大数据开发工程师必备的能力。
在试用期里,我也发现了自己的不足之处,比如编程能力稍显欠缺,对数据结构和算法的理解也不够深入。我在试用期里不仅要完成项目任务,还要不断地提升自己,在工作之余加强自己的编程训练和算法学习。只有不断地自我提升,才能在这个竞争激烈的行业立足。在未来的工作中,我也会继续努力,不断提升自己的技能,为团队和企业做出更大的贡献。
大数据开发试用期给我提供了一个很好的学习和成长的机会。通过这段时间的工作,我不仅学会了新的技能和知识,还认识到了自己的不足之处,明确了未来的发展方向。我相信,在未来的工作中,我会不断努力,不断提升自己,成为一名优秀的大数据开发工程师。愿意尽自己的力量为公司创造更大的价值和贡献。
✹ 大数据培训总结
工作职责:
1、参与大数据平台的建设维护,持续稳定支撑业务发展
2、实时/离线数据etl过程设计和开发
3、多维度海量数据的分析应用
实时分析、并行计算等系统设计和实现;
任职资格:
1、对数据敏感,有意愿投身大数据事业
ai知识,至少在以下某一领域有深入的研究:统计机器学习、视觉识别、深度学习;
mapreduce、yarn、storm、spark等;
4、熟悉linux操作系统和shell编程,熟悉sql编程以及性能调优;
5、精通java或者其他主流开发语言;
6、熟悉分布式服务开发,对基于docker的微服务有一定的了解;
诚信,能自我驱动,有较强的语言表达能力
金融、智能交通行业经验优先考虑
9、团队合作无障碍,强烈的自我驱动力和抗压力
✹ 大数据培训总结
大数据又称海量数据,是指通过新的处理模式产生的具有较强决策能力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前,电子商务等行业已经进入大数据时代。作为一个企业的信息技术人员,我们应该有一个敏感的**,并积极迎合这种心态。大数据技术的战略意义不在于掌握海量数据信息,而在于将这些有意义的数据专业化。
换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。如何利用大数据服务甚至计划指导矿山生产经营,是摆在我们面前的一个新课题。
行动胜于言语。只有有效的数据才是正确的方法。为了保证数据的有效性,必须从现实出发,从问题的根源入手。只有以解决问题为目的的主动搜集,才能确保数据的“质”量,这也是品觉老师行文之中处处体现的精神所在。
脱离了任何一个场景,再谈大数据已毫无意义。
品觉提醒我们,我们的思维能力每天都是有限的。如果我们想做更有意义的思考,就不要把有限的思考资源浪费在无法产生价值的思考上。有人问美国前**奥巴马:“为什么你每天穿的都是一样的衣服?
”而奥巴马的答案是:“因为这样可以减少我的思考时间,我就可以将更多的时间留下来做更有价值的决策了。”如是这般。
所以,我们要利用好时间,利用好数据。
那么,我们如何利用数据帮助企业识别机会呢?品觉老师的理念是“人人都是数据分析师。”,也就是说让公司的业务人员都能够通过数据去做决策,让数据来驱动业务,以实现真正的数据数据化运营。
这一理念和之前分享的“让公司所有的员工参与到业务上来”不谋而合。
数据对于企业和用户来说,意味着什么?
企业价值是利益的最大化。在以数据为宝的电子商务平台中,企业价值就是点击购买率。
用户价值是提高用户体验,让用户购买自己急需的产品或服务。
有时企业价值和用户价值之间存在着强烈的冲突。企业追求的利润最大化理念将引导用户购买产品。推荐系统做到了这一点,但忽略了用户的意愿。
许多人在网上被逗乐时会迷失自我。对于电子商务推荐的产品,遇到新的东西就会下订单购买。例如,当我看到有趣的书时,我就点菜。
你说这些书对我有什么急需的功效吗,好像有也好像没有,但是买来储存着以后看,说不定哪天还绝版了呢。
既扩展了用户价值,还提高了企业价值。
大数据的本质是分析用户,还原真实屏幕数字背后的逻辑。
不用“大”来形容,数据的本质就是洞悉用户,与大小无关。
在《别再死盯着roi》这篇文章里,车品觉谈到了他当年的一个决定,根据复购率最高的30%的广告关键词进行跟踪,看看跟着这些广告词而来购物的用户,在三个月后,是不是还会再次进行登录并购物。
这个故事背后的实现,完全靠技术。在这个场景中,技术人员是产品经理的枪,要射哪个枪。做的好是产品经理的功劳。当然,一些产品经理也在承担风险。因为产品经理或运营不好,他们直接与收入挂钩,而技术总是在他们背后做出贡献。
技术员有着明确的敌人,就是技术难题;而产品,则有太多的敌人,有时候看不清敌人在哪;有时候明知道敌人就在**,却苦思冥想而不得战术要领。两者都是在费脑子,只不过这么看来,技术的脑子费得不如产品那么多,那么强度大。
✹ 大数据培训总结
最近,我有幸参加了一场关于大数据的讲座,并深受启发。这场讲座不仅详细介绍了大数据的概念和应用,还深入探讨了大数据对各行业的影响和未来发展趋势。下面我将分享我在这场讲座中的所见所闻,并给大家带来一些新的见解。
讲座开始时,主讲人对大数据进行了系统的定义。他指出,大数据是指以海量、高速、多样化和实时性为特征的数据集合。在这个信息时代,我们生活在一个数字化的世界中,每天产生着海量的数据。这些数据来自各种渠道,如社交媒体、移动应用、传感器等,它们对我们的生活、工作和决策都产生了重要影响。
讲座详细介绍了大数据分析的方法和技术。主讲人提到了数据的采集、存储、处理和分析技术。他解释说,数据采集是通过各种传感器、设备和应用来收集数据。数据存储则通过数据库和分布式文件系统等技术来管理和保存数据。数据处理主要包括数据清洗、转换和集成等过程,以确保数据的质量和一致性。而数据分析是通过统计学、机器学习和人工智能等方法来发现数据中的价值和内在规律。
在大数据的应用方面,讲座列举了几个行业的案例。其中,金融行业是一个非常重要的领域。主讲人解释说,金融机构通过分析客户的交易记录、信用评分和行为模式等数据,可以更好地评估风险、制定更有效的市场策略。另外,医疗健康行业也是大数据的重要应用领域。通过分析病历、医疗设备传感器数据和基因组学等数据,可以提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
讲座还强调了大数据对社会的价值和影响。主讲人指出,大数据不仅可以提高企业的竞争力,还可以为政府决策提供科学依据。例如,政府可以通过大数据分析人口流动、经济指标等数据,来制定更科学、更有效的政策。大数据还可以为个人提供个性化的推荐和服务,提升人们的生活质量和体验。
讲座的主讲人展望了大数据的未来发展趋势。他认为,随着技术的进步和数据的不断增长,“智能化”将成为大数据发展的主要方向。人工智能、机器学习和自然语言处理等技术将进一步发展,帮助我们更好地理解和利用大数据的价值。随着5G技术的普及和物联网的发展,大数据的规模和速度也将进一步增加,继续推动科技和经济的发展。
通过这场讲座,我深入了解了大数据的概念、应用和未来发展趋势。我意识到大数据不仅是一种技术和工具,更是一种思维方式和价值观念的转变。我们应该学会更好地收集、存储和分析数据,挖掘数据背后的价值。我相信,随着大数据技术的进一步发展和应用,它将为我们的生活带来更多便利和创新。
这场大数据讲座给我留下了深刻的印象,并启发了我对大数据的理解和思考。我将努力学习和应用大数据技术,为个人和社会带来更多的价值。我相信,大数据的发展将不断推动科技和社会的进步,我们应该抓住机遇,积极发展和运用大数据的能力。大数据时代已经到来,让我们一起迎接挑战,创造更美好的未来!
✹ 大数据培训总结
随着数字化和信息化的快速发展,数据已经成为企业运作、决策和管理的核心资源,可以为企业带来更高效、更优质的服务和产品,并帮助企业更好地了解和满足客户需求。因此,数据技术的应用正在成为企业发展中不可或缺的一部分。对此,许多企业都开始认识到数据的重要性,并在数据分析、挖掘和应用上进行了投资。然而,要想应用数据技术,必须掌握一定的数据知识和技能。为此,许多企业开始开展数据培训,以提高员工的数据技能和数据意识,帮助员工更好地利用数据服务企业。
在我所在的企业,我们也进行了一次为期一个月的数据培训课程。下面是我对这次课程的一些总结:
数据培训课程的内容
本次数据培训课程主要包括以下内容:
1.数据基础知识:介绍数据的分类、数据组织方式、数据存储和处理等基础知识。
2.数据分析方法:介绍数据分析的常用方法和技术,包括数据预处理、数据可视化、数据建模和数据挖掘等。
3.数据应用案例分析:通过具体案例,讲解数据在企业中的应用场景和实际应用。
4.数据安全和隐私保护:介绍数据安全和隐私保护的基本知识和方法。
数据培训课程的教学方式
本次数据培训课程采用的是面授和网络视频教学相结合的方式。课程设置在周末和晚上,方便员工参加。此外,还提供了网络视频教学,并且设置了在线答疑平台,方便员工随时问答、交流和反馈学习中的问题。
数据培训课程的收获
通过本次数据培训课程,我和同事们学到了以下知识和技能:
1.数据分析方法:掌握了常用的数据预处理、数据可视化、数据建模和数据挖掘技术和方法,为今后在实际工作中熟练应用数据技术提供了基础。
2.数据应用场景:通过实际案例分析,了解了数据在销售、市场营销、客户服务和财务管理等方面的应用场景和实际应用方法。
3.数据安全和隐私保护:了解了数据安全和隐私保护的基本知识和方法,并掌握了一些数据防护和加密技术,同时也加深了对数据隐私保护的重要性认识。
总结
数据培训不仅提高了员工的数据技能和数据意识,使我们更好地利用数据服务企业,同时也帮助企业更好地发掘数据潜力,提高数据利用效率和数据处理效率,为企业的发展提供了重要的支持。因此,我们应当认真对待数据学习,不断提高自己的数据技能,紧跟数据时代的步伐。
✹ 大数据培训总结
全球知名数据公司IDC统计,2014年全球大数据金融领域开支上涨30%,超过140亿美元,产值约161亿美元,增速达全球IT产业的7倍。量化其在金融改革、社会便利、人员就业和技术进步等方面的红利,3年内至少高达1000亿美元。
当下,大数据已全面嵌入产业、商业中,释放出巨大的革新动力。随着移动互联网技术的创新性发展,大数据金融也将进一步颠覆传统行业,构建成本更低、效率更高的行业新格局。
普惠金融提速
“从事金融行业多年,始终在关注新技术,但大多都是隔靴搔痒。只有大数据让人眼前一亮。”正德人寿保险公司CIO裴兆旭说,大数据金融就是那只能伸进靴子里的抓手。
国内首家互联网保险公司——众安保险CEO陈劲也公开表示,自己面临的最大考验便是跳出传统金融思维,以技术创新和开拓性眼光规划未来。众安的互联网生态、直达用户以及开发空白领域这三大定位,抓手均是大数据技术。
马云要打假,靠的是大数据,通过智能识别、数据抓取与交叉分析、智能追踪、大数据建模等技术手段,将假货从10亿量级的在线商品中捞取出来。而阿里小贷的运营乃至开设民营银行,更需要大数据的支撑。
阿里人常说,淘宝上每一笔交易的背后都有无数技术细节和信息抓取,有8000多个工程师在组织和修正模型——消费者的消费偏好、上网时长、登陆IP、发退货、信用评价、维权记录和社交媒体数据等16个维度、上千个数据变量被提取和交叉分析。
“住址、手机、证件号等基础搜集相对简单,阿里更看重个人习惯的微妙变化,比如输入密码时习惯停顿,或者某个字母常用左手。”支付宝一位技术部门主管称,互联网银行旨在精准定位,比贷款者更了解贷款者。
同样,在阿里小微金融服务集团副总裁俞胜法看来,大数据就意味着无极限。他认为,所有看似毫无关联的数据皆可用作信用评级。之于个人,是对其细微行为的全画像;之于企业,是对其现金流、贸易流、订单流等的全维度描述。
之于个人,阿里等大数据公司会从微博、社交平台、同学录等获取大事记、信用卡限额、诉讼信息、朋友圈、中小学教育甚至既往病史等等,还可能获取婚姻状况、投资偏好、配偶、担保人、房贷车贷、个人和家庭年收入等信息。
一些大数据公司还会利用个人浏览器中的痕迹,发现浏览足迹和生活习惯,描绘出一幅包括社会关系、网络关系和企业关系的全图谱。
“不同于传统征信关注还款、负债、抵押等资金流动信息,大数据对个人行为的刻画无孔不入。”俞胜法说,这一切几乎完全自动化,人工部分仅限于事后的模型完善。
这样的原理也被运用在对企业的考察中。
“我们给多家银行提供服务,统计对象已达1亿规模,既包括资产负债表和水表、电表、报关表等传统信息,也包括企业订单、库存、物流和联保互保等数百个变量。”金电联行(北京)信息技术有限公司董事长范晓忻介绍,数据一有异动就会生成风险提示,比如某笔订单收货期被拖延,系统会立即关注其联保、互保企业。“风控方式从传统金融的事后降低不良率,变为了事前提高风险抑制率”。
截至2014年上半年,淘宝已拥有900多万店铺,针对其提供信贷的阿里小贷从2010年起,业务规模每年数倍翻番。其微贷事业部累积客户数已达60万人,贷款余额150亿元,且全年预计超过250亿元,累计放款超过1900亿元。
同样,微众银行的贷款业务原理趋同,数据偏重社交信息,但最终殊途同归。
近年来,国务院多次针对融资难、融资贵问题发文,将其作为新常态下金融改革的重中之重。一部分无法在传统金融中找到位置的“小微”们,在大数据上终于尝到了普惠金融的甜头。
征信监管新局
“所有领域中,最早使用大数据的是征信行业。”信而富小贷公司创始人王征宇表示。消费信贷、信用卡等需要大量数据积累,庞大的受众又需要大型运算功能和存储体系,且资金流动风险亦亟须深度把控,使得金融征信业理所当然地成为享用大数据技术红利的首个行业。
例如,针对额度10万元以下的信用卡客户,银行会盯住三个问题:还款能力、还款意愿和收入稳定性,尽管央行征信系统能囊括90%,但坏账率却随着经济下行而不断上升。解决之道,便是用社交、电商等大数据来深入分析剩下的10%,丰满用户“全画像”。
目前,征信数据来源于多个方面:
一是电商,即阿里等的风控数据挖掘系统;二是银行信用卡类,其申请年份、审批、授信额度、还款情况等均为信用参考数据;三是社交网站,以美国LendingClub为例,搭建借贷双方平台,将借款人分为若干信用等级;四是小额贷款类,例如信贷额度、违约记录等,但目前单一企业数据地域性强、数量级低,亟须建立业内共享模式;五是第三方支付,其资金入口和结算通道的角色,使其用户支付方向、月支付额、消费品牌等均可用作评级参考;六是生活服务类,例如水、电、煤气、物业费等传统金融中的基础信息。
要致富、先修路,这是常识。
1月5日,央行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求阿里旗下的芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司等8家机构做好个人征信业务的准备工作。这一举动,被视为央行架构个人征信“高速公路”的开始。
央行人士称,大数据征信既防范风险,又能提高银行净收益,且随着信贷行业和消费行业的发展提速,将催生出征信业的巨大需求。《中国征信业发展报告(2003—2013)》显示,目前我国拥有约150家征信机构,总规模仅20亿元左右,与美国和日本分别近800亿元和40亿元的规模相去甚远。以现有规模和征信产品价格计算,我国仅个人征信的市场空间就将达1000亿元,未来将以50倍的力量飙涨。
央行旗下征信机构上海资信有限公司的数据也显示,该公司网络金融征信系统(NFCS)共接入203家P2P平台,日均查询量达2000次。而北京安融惠众征信有限公司的小额信贷行业信用信息共享服务平台,上线一年半内,会员机构达405家,会员间信用信息共享查询量日均约9000次,有信用交易记录的个人更是突破了100万。
监管层真正的顾虑在于,征信市场一旦开放,寻租空间可能难以估量。但大数据时代已大势所趋,在顶层设计上逆势蹒跚不如顺势而为,摸索出一条正道。
当然,不能任由各种民间征信机构扒掉民众的“衣服”,如何对隐私保护拿捏得当,还需司法部门尽快跟上。
✹ 大数据培训总结
涂子沛先生《大数据》读后感
2014级经济管理专业李学堂学号***
短短几天把涂子沛先生的《大数据》这本书浏览一遍,结合去年北大继续教育学院进行现代管理学科学习时,老师介绍这本书时的精髓、内涵时的情景,写这篇心得体会。现将浅薄体会与老师同学们一起交流,部分内容参考了书内容和涂子沛先生的观点,希望老师同学给予批评指正。
“一个真正的信息社会,首先是一个公民社会”,这是全书的一个出发点,这个出发点就是说,“信息社会最大的特点就是,信息的自由流动。”涂子沛在书中的观点是:如果没有人的平等,没有人的自由,信息能够自由流动吗?
如果没有人是平等的,我们的社会压制了另一个人,我们的创造力怎么会爆发呢?在大数据时代,我们都面临着思维变革的挑战。
涂先生在书中说出 “大数据时代的公民生活”,题目他在书中来演绎公民生活的时候,它的背景是“大数据”时代。首先他讲了“什么是大数据时代”,在研究一个现象的时候,首先要研究它的定义,研究它的内涵,咱们就先把数据给它抽走,看看代表是什么。数据不是数字。数据是带列的数字。当他在书中谈到数据是,我们认为它代表了计算、精确、理性、科学和事实。
人们说姚明很高。他有多高?你说在最后两米左右。这是一个确切的事实。数据的出现也是人类认识这个世界,不断地向前推进的需要,人类发现需要精确的数字,就好像回到刚才的例子,你说很高很高,到底有多高,我们看,人类历史上很多重大的文明推进和演进都跟数据离不开,比如说度量衡的发明,货币的发明,再比如二进制的发明最后导致计算机的发明,最背后就是数据。
他在书中有一个新词叫数据库。这个词完全是一个外来的词,计算机最早是计算数字和处理数字,那时候就存在database,后来随着计算机能力的不断增强,它可以处理文字、**、**、声音等等,但所有这些都放在database,所以他在书中把这所有的一切都称为数据,这时候数据的内涵扩大了。事实上,你应该知道,数据的内涵在扩大,还有其他的东西在变化,也就是说,数据的容量在增加。
八十年代的时候就有人提出big data这个概念,那时候的“大数据”的还不是现在“大数据”的概念。“大数据”这个概念不断的演变,最早有人就预见到说有一天数据会比程序更加重要,比软件更加重要,它是指重要性。所以我们往大了说,可以说这是一个大的机器,一个大的房子,也可以说是一个大容物。
书中说:到2000年,宾夕法尼亚大学的一位教授给出了一个定义。当时,企业数据已经到达泰国。他说200个泰国的数据是大数据。泰国是什么单位?比如全世界最大的图书馆是美国国会图书馆,美国国会图书印刷品的含量,不包括电子图书加起来是15泰,北师大应该是2个泰或者更少,这个数据就叫“泰”。
我的感受现在国内也有很多人说“大”,到底多大才是“大数据”?他在书中说,大数据应该从大价值的角度来理解,因为我们有很多数据,人类有很强的数据使用和分析能力,我们可以从发现以前找不到的价值的角度来理解。在他的书中,他谈到了把数据现象拿出来理解什么是数据。
接下来,我们将把数据放回物力事件中,从它与其他现象的联系中把握并检验其因果关系。大数据是如何产生的?其中书中说“大数据”的产生有五个因素:第一个是摩尔定律,第二个是组织计算,第三个是普适计算,第四个是数据挖掘,第五个是社交**。
我们现在一一对这五个因素进行解读,这五个因素里面有四个因素是认为影响到了我们公民生活的,我们来看看它怎么来影响在“大数据”时代公民的生活。数据显示,五年后,应该会有一位创始人,他发现了一件事:同一电脑芯片和同一地区的晶体管数量每一到两年就会翻一番,这意味着什么?
这意味着计算机处理能力越来越强,存储能力越来越强。同一地区的东西越来越多,密度越来越大。它将在一到两年内翻倍。物力力存在装置的性能在不断提高,价值在不断下降。有研究说,从20世纪50年代最早的记忆发明到现在,记忆的**下降了300万倍。你能想到历史上还有什么,谁的**在半个世纪内可以下降300万倍?摩尔定律也成了代词。它呈指数级发展,变化迅速,变化剧烈。
让我们看看,这个图代表摩尔定律。这是一条直线。为什么是直线?因为没有办法画,如果严格按照比例画,应该是横轴曲线。涂先生在书中分析了:
“1988年一个科学家提出了普适计算,普适计算提的不多,大家都提物联网。物联网是普适计算一个子概念,人家计算机的浪潮是分阶段的:第一个阶段是主机阶段,到80年代由于微软、苹果一直到个人电脑的阶段,88年互联网之后,科学家说这不是结果”。
我在北京读书时,老师也举了同样的创新例子:2004年,出现了一个新现象,那就是facebook。facebook是不是创新?
那肯定是创新。前一段时间我看国内有很多制度来鼓励创新,我当时也跟几个朋友讨论了,说可不可行呢?马克?
扎克伯格为什么要建facebook?他创建facebook的原因很简单。他想认识更多漂亮的女孩。后来,他想帮助别人认识更多漂亮的女孩。facebook开始就是一个大学交流平台,就这么简单,后来他就去见硅谷的投资商,人家给了他1000万,觉得这个东西有前途。
创新不是一个制度化的东西可以鼓励出来的,它是真正源于一种在自由的情况下的一种内在的能量的爆发。facebook给人类社会大数据的现象是一个“一锤定音”。为什么这么说呢?
我们之前说过是信息系统收集数据。这时,每个人都在贡献数据。你也发了微博,他也发了微博,你发了一条可能有**或**的微博。原来的信息系统收集恐怕就是数据,记录一个商业过程,这时候全世界的人开始贡献数据,而且这种数据有一个不同的名字叫“非结构保持性”,跟以前的数据不一样。大家想想什么叫非结构化?
就是格式大小不一定一致。你发了一条微博大小肯定跟他发的不一致,你可能有三张**,他可能没**,你可能140个字,他可能只有20个字,这种数据的挖掘也很难,这时候人类的数据一下子就开始**了,大数据已经成为一个不可挽回的现象,为什么呢?
“一个主动你就能改变的时代,因为资源就在那里,你不能去等其他的人”这是涂先生的观点。他说,影响公民的第一件事是:公民的主要精神是什么?
是积极地介入,积极地改变。影响我们公民的第二点,书里面有很多关于“大数据”时代的隐私文化,有的专家说87%都不能定位,只要通过“大数据”挖掘就会定位,这是影响我们公民生活的一个巨大的挑战,就是隐私权的挑战,而隐私权是一个非常重要的问题,是对个人自由的凭照。他为什么用这么大的篇幅来写隐私权利呢?
这也是因为我认为我们的中国社会特别需要隐私权。不仅**侵犯了公民的隐私权,而且我们的公民也侵犯了彼此的隐私权,大家都习惯了。但隐私权是文明社会的标志。社会越文明,人们就越重是隐私权,个人拥有的自由就越多。隐私权是他与公共生活之间的一条分界线,以保护他的自由。社会交往使我们进入了一个前所未有的文化联系时代。它会影响我们公民的生活吗?
这是最大的隐患,为什么?它把我们人跟人连接起来,我们知道人跟人一旦连接起来,1+1大于2的作用。
一句话,让我觉得我们每天都生活在一个不同的、高速发展的、激烈竞争的、大数据时代。我们每个人都必须面对大数据时代、结合实际面对挑战,要相信“想不到事情会发生,想不到的速度会发生”。要及时更新知识,拓宽信息面,理清思路,正确判断,在工作、学习、生活中做出准确决策。
✹ 大数据培训总结
“我哪儿也没去呀,怎么会通知我做核酸检测呢?”妈妈一脸委屈地向我们诉说道。紧接着,爸爸拨通了村里面领导的电话,村领导说:“是不是你手机号不用了,没有注销。不做是不行的,否则你的健康码会变黄的,影响你以后的外出工作、学习、生活等”。
为了配合国家对新冠病毒疫情的管控,妈妈第二天早上六点多就起床啦,七点半就到村部排好队,并且提前下载了支付宝,申请了打过疫苗的健康码。就这样对医生恐惧,对打针、口腔检查害怕的妈妈胆战心惊地完成了核酸检测。中午刚到家,妈妈的电话又响了,这时只听见一个熟悉的声音:“通知你去做核酸检测了吗?不做可不行啊,影响出行……那个……不好意思啊,我前几天去了平顶山……”电话那头丁叔叔还在耐心道歉着。妈妈才猛然间醒悟:原来是六年前,妈妈的手机号转给了丁叔叔,此后丁叔叔一直用这个号码,却没有更改电话卡信息。此次疫情期间,丁叔叔去了趟平顶山,尽管他已自费做过核酸检测,但国家通过大数据分析,掌握了疫情期间每一个人的动向,以便于第一时间控制疫情的传播。此时我才明白,为什么我国的疫情能防控那么好。
事情终于告一段落了,看着严肃警告丁叔叔更改信息的妈妈,我由衷的感到:现代化的科技手段那么神奇,真令人惊叹。人类的一切活动尽在它的掌握之中。同时也奉劝那些像我妈妈丁叔叔一类的人,要严格管理好个人信息资料,以免出现更大的失误,给自己,他人和国家造成不必要的麻烦。
✹ 大数据培训总结
大数据与小生活
--读《大数据时代》有感
施佳奇不知道什么时候开始,“大数据”已经悄然成为我们的常用词汇;我们不知道什么时候进入了“大数据时代”。那么大数据时代是什么样的时代呢?英国"大数据时代的预言家"维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。
一、什么是大数据?
根据《大数据时代》中所说,"大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉。大数据也有助于改变市场、组织以及**与公民之间的关系。大数据是一种新功能:
以前所未有的方式,通过对海量数据的分析,我们可以获得具有巨大价值的产品和服务,或者说是深刻的见解。“大数据有两层含义。一是大数据是一个总结性的概念,是海量数据的总称;书中指出的第二种意义是一种新的能力和方式。区别于小规模数据时代的抽样分析,大数据时代,分析的样本不再需要经过抽样,直接将全体数据进行更快更准确地分析。
二、大数据的核心是什么?
大数据的核心应该是减少冗余,提高资源配置效率。根据收集到的数据分析,挖掘出一个庞大数据库的独**值,以便介入或提供相应的资源和服务。自古以来,人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程,大数据作为一种新型的生产工具,它能让我们通过分析海量的数据,得知该如何更有效地分配稀缺的资源。
如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析,便可以准确了解病人的生活情况与生活环境,精确地指出症结引起原因所在,只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预,便可以了,避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。
同样的道理,如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据,便可以清晰了解此申请人各方面的情况,甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法,从而判断申请人的贷款申请资格,决定该不该授信,授信多少等内容,所有的信息在大数据时代,能在系统中搜索一下,几分钟便能全部收集完成。相比以前,申请人申请后,银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息,再进行人工分析、鉴别等过程,耗费的时间多不说,风险也相对更高。
可见,大数据的运用不但提高了工作效率,节省了机构与申请人的时间,更能基于精确的信息,确保风险可控,且保证了授信给该申请人的正确性,将有限的资金用在刀刃上,提高资源配置质量。
三、什么是大数据思维?
✹ 大数据培训总结
【摘要】首先梳理了大数据时代发展的历程,表明目前已经进入到数据3.0时代,接着解析数据3.0时代是消费者成为主宰的时代,更是企业精准营销的时代,最后以京东为例,窥探了大数据在企业中的运用并给出新时代发展策略,以期给现有中小企业转型提供参考依据。
【关键词】大数据 大数据营销 京东
一、数据分析时代演变历程
(一)数据1.0时代
数据分析出现在新的计算技术实现以后,分析客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据,很少时间用在分析数据上。
(二)数据2.0时代
互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司,充分运用数据分析抢占先机,开发出令人印象深刻的数据服务。
(三)数据3.0时代
又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据,指导合适的商业决策。但是必须承认,随着数据的越来越大,更新速度越来越快,在带来发展机遇的同时,也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。
二、大数据营销的本质
随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现,顾客角色和需求发生了转变,世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来,个人的行为不仅能够被量化搜集、预测,而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此,一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来,大数据冲击下,市场营销引领的企业变革初见端倪。
(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者
传统的市场营销过程是通过市场调研,采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天,这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者,他们会主动搜寻商品信息,货比三家,严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传,虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者,消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。
(二)大数据时代企业精准营销成为可能
在大数据时代下,技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能,大数据不单单仅能了解细分市场的可能,更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析,企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性,有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌,顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值,那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且,企业不能奢望对顾客进行归类,因为每个顾客的需求都有差别。正是如此,大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好,为企业精准营销出谋划策。
(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”
传统的营销和战略的观点认为,大规模生产意味着标准化生产方式,无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产,但是只是小规模定制。说到底,大规模生产与定制化无法结合。但是在今天,大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理,以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。
三、基于数据营销案例研究――京东
京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城,涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里,京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位,得益于大数据的应用,即京东的JD Phone的计划。
JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力,以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中,通过对大数据的分析,内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息,例如:年龄、性别、喜好等类别的信息,然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段,有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此,通过对于后续用户购物完成的售后数据分析,精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据,而是共享实现价值共创。所以,京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流,间接促进生产厂商与消费者沟通,了解市场的需求,指导下一次产品的市场定位。总的来说,这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析,一方面指导自身精准营销,另一方面,影响供应商产品定位和企业规划,最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。
四、大数据营销的策略分析
(一)数据分析要树立以人为本的思维
“以人为本”体现在两个方面,一方面是数据分析以客户为本,切实分析客户的需求,用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面,以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题,使得信息技术良性发展。
(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾
大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中,只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此,首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析,得出科学合理的结果以指导实践。
(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造
单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求,大数据的共享已经迫在眉睫。首先,可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次,与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系,那么数据就没有发挥其应有的价值。最后,虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。
参考文献
[1]岳占仁.大数据颠覆传统营销[J].IT经理世界,20xx,17.
[2]单华.大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[J].青年记者,20xx,26.
[3]魏伶如.大稻萦销的发展现状及其前景展望.辽宁大学新华国际商学院.
✹ 大数据培训总结
摘要:作为农业新型发展资源,农业大数据开始走入民众视野,并逐渐发展成为了社会关注与研究的重点。此项数据的运用,能够为农业生产提供科学化依据,为现代化农业发展提供可靠数据支持,意义较大。文章将以农业大数据介绍为切入点,对数据获取与利用展开全面性研究,旨在提高大数据利用与获取水平,保证我国农业发展质量。
关键词:农业论文
农业经济是我国国民经济重要组成,农业发展会对社会发展产生直接影响,因此国内一直极为重视农业发展,并开始将多种科学技术运用到了农业领域之中,在这种背景下农业大数据价值开始凸显。但由于农业大数据存在着结构较为复杂且形式变化多元等方面的特征,导致处理难度相对较大,因此为对大数据进行准确获取与合理运用,首先应对“农业大数据”概念进行明确,以便大数据后续工作的顺利开展。
1农业大数据
所谓农业大数据,就是指大数据理念与技术等,在农业领域中的实践与运用。数据中融合了农业季节性以及地域性等方面的特征,并在融合与转化过程中,逐渐形成类型多样以及来源广泛等特有特征,直接加大了数据分析与处理的难度。数据包含农业领域多个环节,像育种、耕地以及播种等,都会产生一定量的数据,相关人员需要跨业务、跨行业对数据进行收集与分析,以保证数据可视化效果。按照产业链条而言,国内农业大数据目前集中在农业管理、环境、资源以及生产等领域,其中环境与自然资源,以气象资源以及水资源等数据为主;生产数据则以养殖业与种植业生产数据为主;而市场数据,不仅包含市场信息与价格,同时生产资料以及供求信息等内容也涵盖在其中。事实上,利用大数据技术进行农业数据管理,能够成功推动国内农业信息化步伐,能够通过将大数据技术和其他农业领域技术有机结合在一起,可以为农企业发展与农业科研等相关工作,提供新思路与精准数据,这对于我国农业发展而言,极为有利,可以有效消除农业信息化发展中所面临的瓶颈问题。
2农业大数据获取
在对大数据进行获取时,有关人员需要对农业大数据特征进行深入研究,并要以此为依托,逐渐探索出适合的数据获取方式,以保证最终数据获取质量。在进行数据获取过程中,相关人员应按照数据类型,采取相应的收集手段。
(1)在对农业生产环境数据进行获取过程中,可以利用传感网以及智能传感器等技术,对动植物生长相关因素,向空气污染程度以及土壤温湿度等进行监测与收集。随着传感器基础以及其他检测技术的不断创新与升级,目前农业环境数据检测精准度以得到切实提升,而传感器终端成本费用却在逐渐减少,该数据收集方式发展前景较为理想。
(2)在对变量信息进行采集过程中,要对农田内土壤含水量以及作物病虫害等动态化信息进行实时监控,一般会通过非接触式遥感技术或接触式传感技术等,对信息进行获取。由于变量信息主要是为农业精准化工作进行服务的,要保证信息的精准性与实时性,以保证变量信息收集质量,确保可以为精准化农业生产做出准确指导,进而为各种精准化农业种植手段开展打下坚实基础。
(光谱技术等,这一指标能够改善以往过度依赖人工检测数据获取的弊端,感知结果更加准确、智能,能够将动植物自身情况以数据化形式展现出来,以便相关人员对检测对象进行监测与管理。
(生产以及进出口实际情况等内容实施动态化采集。由于数据获得过程需要涉及农产品质量安全、农业流通以及农产品价格等内容,动态性以及突发性特点较为突出,所以数据收集流程也相对较为复杂,需要将专业群体、智能终端以及通信网络等内容组合在一起,而随着移动信息技术的'不断完善,该类型数据采集也开始转向智能终端,网站以及论坛等涉农数据的提取,以实现对各项数据的动态化监测与定向化收集。例如运用“爬虫技术”进行信息获取时,能够以每月几十亿网页数据收集的频率,对相关数据量进行处理,可以通过分布式的排布方式,保证该项技术数据收集质量。此种网络数据收集模式更加符合信息化时代的特点,数据规模也相对较为庞大。
3农业大数据利用
(处理与分析,能够从中挖据出有利信息,以帮助人员明确生产环境状态,进而结合经济以及持续性发展等因素,构建起智能化产业发展模型。而相关人员可以按照这一模型,进行追肥或提高土地含水量等处理,并会按照土地情况,进行科学选种、育种,实现精准化农业种植,可以真正做到精准防控病虫害以及灌溉、施肥等处理,保证农产品生产品质与数量,以便为种植户带来更多客观的经济收益。
(农业信息获取以及网络通信等多项技术。通过建设环境监测系统,在进行水产养殖以及粮食作物生产过程中,相关人员可以通过对传感器技术的运用,对养殖以及种植环境进行全面性监测,并会对监测结果进行处理,将其以数据化的方式呈现出来,以保证人员对作物生长环境营养成分以及动物生长环境状态进行明确,以做出针对性环境改善方案。技术人员要对数据传输精准度以及效率等进行保证,要确保在数据综合程度不断增强的条件下,可以合理对大数据技术进行运用,可以对动植物展开长期性动态监管模式,进而为动植物工厂化以及集约化管理的开展做好铺垫。
(产品安全监测中的运用。由于农副产品安全事件频发,导致社会极为注重农产品以及食品安全,有关部门会对产品与食品安全情况进行重点控制,所以农业大数据也会在产品与食品安全检测中进行运用。有关部门会对食品、产品生产环境以及仓储加工等环节进行监控,并按照所得数据与相应标准进行比照,以判定是否存在超标等不合格问题,并要就可能问题进行预警,进行展开危险源查询以及消除等一系列处理,从而实现对产品安全性的高效管控。
(4)在农情监测中的运用。实施农情监测的主要目的,与农业生产环境监测基本相同,都是通过对信息数据的收集与分析,为农业生产与管理进行服务的。相关人员可以通过建立农情检测系统的方式,对农业数据进行合理处理,以为农业生产提供准确数据信息。在具体使用过程中,相关人员可以通过对遥感技术以及其他信息技术的使用,对农业灾害以及农作物长势等情况进行监控与分析,并会做出综合性评定,以为农业生产进行服务与辅助。但这一监测系统不仅有着远程监控与管理的优势,同时还存在海量数据融合处理方面的弊端,加之农业信息数据量的不断增加与传感器分辨率辨识度要求不断升高等方面诉求,都为遥感数据分析工作开展增加了难度,这也是今后技术人员需要进行研究的主要方向之一。此外,在开展农情监测的同时,还需要结合历史天气变化情况,构建起相应的天气变化识别模型,要利用该模式对一段时期内的天气状况与气候特点进行直观性分析,并以此为前提对将来一定时间内的天气进行预估,从而为农业生产与管理提供正确指导。
(产品销售价格以及销售需求等数据进行调查与分析的方式,明确各农副产品在市场中的实际供求情况,进而判断出农产品今后的价格变化情况与市场整体销售情况等,进而准确帮助种植物与养植物,对农副产品品种进行挑选,从而更好地迎合市场需求。目前我国农业大数据发展已经取得了一定的成绩,但在进行农业产业链普及过程中,还是遇到了诸多阻碍,在这种情况下,想要达到理想化产品市场追踪目标,科研人员需要不断对各种相关技术进行创新与完善。
(收购以及包装等环节数据的统计与整理,准确分析出物流各环节实际开展情况,进而完成对消费需求主体与农业主体的完美衔接,确保农产品价值可以得到切实提升。同时合理的数据分析模式,也能及时认识到物流运输中存在的问题,科学制定出产品最优配送线路以及物流中心位置,进而实现理想化物流管理模式。
4结语
通过文章对农业大数据相关内容的论述,使人们对农业大数据概念、特点以及类型等内容有了更加深入的了解。相关部门也应认识到大数据在农业信息化发展中所起到的作用,要按照现代化农业发展特点,结合各农业数据类型,采取相应的数据采集技术,保证数据信息采集质量。同时要对大数据进行合理运用,要将其真正运用到农业生产以及环境监测等多领域之中,确保大数据价值能够得到最大化挖掘,进而实现智能化农业生产与销售模式,为我国农业经济水平提升做出相应的贡献。
参考文献
[1]郭雷风.面向农业领域的大数据关键技术研究[D].北京:中国农业科学院,2016.
[2]谢润梅.农业大数据的获取与利用[J].安徽农业科学,2015,(30):383-385.
[3]王文生,郭雷风.关于我国农业大数据中心建设的设想[J]大数据,2016,(1):28-34.
[4]李俊清,宋长青,周虎.农业大数据资产管理面临的挑战与思考[J].大数据,2016,(1):35-43.
[5]汪琛德,王楠,曹丹星.农业大数据给商品交易所带来的机遇和挑战[J].大数据,2016,(1):76-85.
[6]王东杰,李哲,张建华,等.农业大数据共享现状分析与对策研究[J].中国农业科技导报,2016,(3):1-6.
[7]韩家琪,毛克彪,夏浪,等.基于空间数据仓库的农业大数据研究[J].中国农业科技导报,2016,(5):17-24.
[8]李秀峰,陈守合,郭雷风.大数据时代农业信息服务的技术创新[J].中国农业科技导报,2014,(4):10-15.
[9]李业玲.农业大数据在农业经济管理中的作用[J].农村经济与科技,2015,(7):196-198+58.
✹ 大数据培训总结
由于时刻在学习中,所以对于学习有着说不完的话。下面再谈一些生活上的感受吧。众所周知,北京的住房是一个大问题,但我从没想到会这么困难。
刚来的那会儿非常不适应,在大学宿舍五百块钱能住一年,但是在这里五百块只能在地下室住一个月,面对这么大的压力,谁会不努力学习呢!我们曾经在电视上看见过早晨上班一族挤公交车和地铁的场面,但是真的经历过了才能知道,这是多么的痛苦!也能体会到压力。
但正是在竞争最激烈的地方,人们的潜能才会被辐射。只要我们肯努力,就会有收获!
这是我来北京参加培训的一点点感受。对于选择到北京普开数据来学习,我认为这是一个很正确的选择,不是说出来培训就会找到好的工作,而是只要抱着一种上进的学习的心态,一直努力,找工作就像顺藤摸瓜一样,你的学习道路就是瓜藤,而学习的小尽头也就是满意的工作了。其实一份满意的工作不只是为了拿薪水,而是实现自己的价值,自己用自己的知识在自己喜欢的岗位上做自己喜欢的工作,这难道不是一件很好的事情吗?
it产业是当今社会的热门产业。据说它很热,因为它的发展潜力是无限的,所以我们有幸进入这个行业。可是我们在大学里面甚至连半只脚都没有迈进it的门槛,随着知识的增多,随着对专业技术由点到线,由线到面的了解,我对这个行业就有了很深入的认识。这也是给大家的一个建议,永远不要想着知道全面的概况之后才去学每个点,而要从最小的点开始拓展开去,这样才能取得进步,所以在学校基础知识的学习也非常重要!
最后,我想给大家传递一个信息:相信自己没有选择错误的行业,相信自己有能力自立,为自己设定明确的目标,然后努力学习、体验、理解和进步!
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