第一篇：大數據培訓心得及知識總結

大數據培訓心得及知識總結

來源：扣丁學堂

給大家分享一個大數據培訓心得，這是在扣丁學堂大數據視頻教程學習大數據課程同學的培訓心得。關于大數據培訓心得每個學員都會有所不同，小編整理了一下同學的知識小結，也算是對數據庫知識的學習心得，分享給初學者。

一：一般命令

(1)conn 連接

(2)passw 更改密碼

(3)show users 查看當前用戶

(4)start d:a.sql;執行指定的.sql文件

(5)select *from liu where name1='&name1';在查詢中如果出現條件中加上&表示需要用戶輸入

二：

(6)創建新用戶(密碼必須以字母開頭)

create user chuan identified by m123;

(7)修改用戶的密碼

passwordchuan

(8)刪除用戶

注意：如果要刪除的用戶已經創建了表，那么需要帶一個參數cascade

三：用戶權限

(1)付給用戶登陸權限。(必須為sys或者system)

grant connect to chuan;

(2)權限的劃分

《1》系統權限：用戶對數據庫的相關權限

《2》對象權限：用戶對其他用戶的數據對象的操作權限

(3)查看用戶擁有的權限

常見的三個角色：connect，dba，resource(可以操作其他空間)

select * from user_role_privs;--用戶所擁有的oracle角色

select * from user_sys_privs;--用戶所用戶的系統權限

<1>當前用戶可以賦給別的用戶一些對象權限(select,update,delete,insert,all)

grant select on emp to chuan(當前用戶賦給chuan可以查看emp表的權限)

注意：當chuan這個用戶查看emp表時，select *from sys.emp;

<2>當前用戶收回賦給別的用戶的權限。

revoke select on emp from chuan

<3> 賦給當前用戶可以再賦給別的用戶權限

grant select on emp to chuan with grant option(當收回這個權限時，別的用戶也沒有此權限)

一些可能會用到的數據庫操作：

1、增加一個列：

ALTER TABLE 表名 ADD(列名 數據類型);

如：

ALTER TABLE empADD(license varchar2(256));

2、修改一個列的數據類型(一般限于修改長度，修改為一個不同類型時有諸多限制)

ALTER TABLE 表名 MODIFY(列名 數據類型);

如：

ALTER TABLE empMODIFY(weight NUMBER(3,0)NOT NULL);

3、給列改名：

ALTER TABLE 表名 RENAME COLUMN 當前列名 TO 新列名;

如：

ALTER TABLE emp RENAME COLUMN abcTOabc_new;

4、刪除一個列：

ALTER TABLE 表名 DROP COLUMN 列名;

如：

ALTER TABLE emp DROP COLUMN memo;

5、將一個表改名：

ALTER TABLE 當前表名 RENAME TO 新表名;

如：

ALTER TABLE client RENAME TO client_new

6、sql公式：

select name||':'||salay from emp

如果你對大數據感興趣的話也可以加入扣丁學堂大數據視頻教程進行學習，扣丁學堂大數據視頻教程是免費向學員開放的，在扣丁學堂大數據視頻教程中你定會受益匪淺。

第二篇：大數據培訓心得

一、學習總結

1． 大數據的定義

也叫巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理的時間內達到采集、管理、處理、并整理成為幫助企業營或政府更積極目的資訊。

2.4V特點

規模性（volume）、高速性（Velocity）、多樣性（variety）、價值性（value）

3.應用

采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是BI或者分析，通過分析和優化實現對企業未來運營的預測。

二、心得體會

在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業規劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業的未來發展所帶來的機遇和挑戰。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創業帶來價值。借力，順勢，合作共贏。

第三篇：大數據培訓總結材料

為期5天的“云計算與大數據技術及其應用高級研修班”已經結束。作為一名學員，我在這5天時間里聆聽了王家耀院士、郭殿升教授、鄭宇研究員等人的研究報告，對云計算、大數據和互聯網+相關概念、技術有了更深的認識，對它們在各個領域的應用有了更進一步的了解，拓寬了思路，對我們接下來在科研和教學工作中研究云計算和大數據、講授云計算和大數據、使用云計算和大數據都有很大的促進作用。下面我將對自己對云計算和大數據的認識以及如何使用相關技術服務于工作的設想做一個簡單介紹。

1．云計算

云計算（cloud computing）是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源，它還沒有一個一個統一的概念。美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）定義：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。云計算（Cloud Computing）是分布式計算（Distributed Computing）、并行計算（Parallel Computing）、效用計算（Utility Computing）、網絡存儲（Network Storage Technologies）、虛擬化（Virtualization）、負載均衡（Load Balance）、熱備份冗余（High Available）等傳統計算機和網絡技術發展融合的產物。

2006年8月9日，Google首席執行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大會（SES San Jose 2006）首次提出“云計算”（Cloud Computing）的概念。它一出現就吸引了各方的關注：2007年10月，Google與IBM開始在美國大學校園，推廣云計算的計劃；2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布將在中國無錫太湖新城科教產業園為中國的軟件公司建立全球第一個云計算中心（Cloud Computing Center）；2008年7月29日，雅虎、惠普和英特爾宣布一項涵蓋美國、德國和新加坡的聯合研究計劃，推出云計算研究測試床，推進云計算；2010年7月，美國國家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴爾等支持廠商共同宣布“OpenStack”開放源代碼計劃。云計算的核心與效用計算和網格計算非常類似，也是希望IT技術能像使用電力那樣方便，并且成本低廉，截至到2014年，云計算在需求方面已經有了一定的規模、在技術方面也已經基本成熟了。當前已經出現的云計算研究和應用主要體現在：云物聯、云安全、云存儲、云游戲、云計算等。

云計算包括基礎設施即服務（Infrastructure-as-a-Service，IaaS）、平臺即服務（Platform-as-a-Service，PaaS）和軟件即服務（Software-as-a-Service，SaaS）三個層次的服務，涉及編程模式、海量數據分布存儲、海量數據管理、虛擬化、云計算平臺管理等熱門技術，是當前最熱門的科技詞匯。當然云計算也存在一些問題，如數據隱私問、數據安全性、用戶的使用習慣、網絡傳輸問題、缺乏統一的技術標準等。

2．大數據

簡單的說，大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理，其關鍵在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。大數據具有容量大、種類多、速度快、可變性強以及真實、復雜等特征，其價值價值體現在：對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型；面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

為了加快大數據產業的發展，國務院于2015年9月印發《促進大數據發展行動綱要》，要求大力推動政府部門數據共享，穩步推動公共數據資源開放，統籌規劃大數據基礎設施建設，支持宏觀調控科學化，推動政府治理精準化，推進商事服務便捷化，促進安全保障高效化，加快民生服務普惠化；發展大數據在工業、新興產業、農業農村等行業領域應用，推動大數據發展與科研創新有機結合，推進基礎研究和核心技術攻關，形成大數據產品體系，完善大數據產業鏈；健全大數據安全保障體系，強化安全支撐。以此為基礎，在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。

4．高校的云計算和大數據

在當前時代，云計算和大數據已經成為時代需求，在這種潮流中，作為直接培養人才的高校應該走在研究大數據和使用大數據的前列。

（1）針對性教學。大數據應用于課堂教學，最大的影響可能就是我們將有能力去關注每一個學生的微觀表現。運用大數據技術，不僅可以獲得一個學生在課堂中的表現和行為，還可以對這個學生在課堂學習過程中的各種行為表現、情緒態度等進行全方位分析，從而得出學生學業的優缺點和對待學業的態度等。如果大數據技術能廣泛地運用于課堂教學，那么我們在課堂中進行針對性教學就有了可能。

（2）開放式教育。近年來越來越多的網絡在線教育和大規模開放式網絡課程橫空出世，也使教育領域中的大數據獲得了更為廣闊的應用空間。專家指出，大數據將掀起新的教育革命，比如革新學生的學習、教師的教學、教育政策制定的方式與方法。

（3）大數據考試。教育領域中的大數據分析最終目的是為了改善學生的學習成績。學生的作業和考試中有一系列重要 的信息往往被我們常規的研究所忽視。而通過分析大數據，我們就能發現這些重要信息，并利用它們為改善學生的成績提供個性化的服務。與此同時，它還能改善學 生期末考試的成績、平時的出勤率、輟學率、升學率等。測學生是“如何”考試的能讓研究者有效定型學生的學習行為。大數據要求教育工作者必須超越傳統，不能只追求正確的答案，學生是如何朝著正確答案努力 的過程也同樣重要。在一次考試中，學生個人和整體在每道題上花費了多少時間?最長的是多少?最短的是多少?平均又是多少?哪些此前已經出現過的問題學生答 對或答錯了?哪些問題的線索讓學生獲益了?通過監測這些信息，形成數據檔案，能夠幫助教育工作者理解學生為了掌握學習內容而進行學習的全過程，并有助于向 他們提供個性化的學習模式。

現在，大數據分析已經被應用到美國的公共教育中，創造了“學習分析系統”——一個數據挖掘、?；桶咐\用的聯合框架，成為教學改革的重要力量。“學習分析系統”旨在向教育工作者提供了 解學生到底是在“怎樣”學習的更多、更好、更精確的信息。舉例來說，一個學生成績不好是由于他因為周圍環境而分心了嗎?期末考試不及格是否意味著該學生并 沒有完全掌握這一學期的學習內容，還是因為他請了很多病假的緣故?利用大數據的學習分析能夠向教育工作者提供有用的信息，從而幫助其回答這些不太好回答的 現實問題。

教育工作者和研究者已經開發出從大數據中提取價值的5種主要的技術：

預測——覺知預料中的事實的可能性。聚類——發現自然集中起來的數據點。相關性挖掘——發現各種變量之間的關系，并對其進行解碼以便今后使用它們。升華人的判斷——建立可視的機器學習的模式。用模式進行發現——使用通過大數據分析開發出的模式進行“元學習”。實施這些技術就能夠通過大數據來創建為提高學生成績提供支持的學習分析系統。研究者們相信這些技術將幫助教育工作者更加有效地指導學生朝著更加個性化的學習進程邁進。

第四篇：大數據心得

大數據講座學習心得

在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻??這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生?，F在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變?！按髷祿蓖ㄟ^對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯網“智商”，這使得互聯網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業更有利的決策，使得這些企業擁有更強的創新力和競爭力。這是繼云計算、物聯網之后it產業又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業的決策、組織和業務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業社會時代，隨著新興技術的發展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業從事的一切商業活動都顯得尤為重要。

大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向。

了解了“大數據”的“大”之后我們也該了解它所具有的巨大價值。就目前來說“大數據”的來源主要還是互聯網，來自互聯網上的大多數不被重視信息都是具有巨大開發價值的，其具有巨“大”的商業價值，我們所缺少的只是一些數據分析等手段。例如：在如今，網購已經成為了一種風潮，網上也涌現了以淘寶、京東、亞馬遜等一系列的購物網站。而在這些網站之中，顧客的瀏覽記錄，購買記錄等等都是一些巨大商業價值的信息。借鑒“塔吉特”的先例，我們可以利用“大數據”技術收集分析，就可預測需求、供給和顧客習慣等，做到精準采購、精準投放，達到利益放大的效果。從全球范圍來看，很多人都把2012年看做是大數據時代的元年。在這一年里，很多行業在大數據方面的管理、規劃和應用已經覺醒。電商、金融、電信等行業數據有著長期的數據積累。事實上，很多互聯網公司，例如亞馬遜、google、騰訊，更愿意將自己定位為數據企業。因為信息時代，數據成為經營決策的強有力依據，給企業帶來了發展和引領行業的機遇。銀行也同樣擁有豐富的數據礦藏，不僅存儲處理了大量結構化的賬務數據，而且隨著銀行渠道快速滲透到社交網絡、移動端等媒介，海量的非結構化數據也在等待被收集和分析。未來的金融業將更多地受到科技創新力的驅動，也越來越傾向于零售營銷：對于金融業來說，大數據意味著巨大的商機，可強化客戶體驗，提高客戶忠誠度。大數據技術的發展帶來企業經營決策模式的轉變，驅動著行業變革，衍生出新的商機和發展契機。駕馭大數據的能力已被證實為領軍企業的核心競爭力，這種能力能夠幫助企業打破數據邊界，繪制企業運營全景視圖，做出最優的商業決策和發展戰略。金融行業在大數據浪潮中，要以大數據平臺建設為基礎，夯實大數據的收集、存儲、處理能力；重點推進大數據人才的梯隊建設，打造專業、高效、靈活的大數據分析團隊；不斷提升企業智商，挖掘海量數據的商業價值，從而在數據新浪潮的變革中拔得頭籌，贏得先機 在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業規劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業的未來發展所帶來的機遇和挑戰。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創業帶來價值。借力，順勢，合作共贏。把自己的心門打開，像海綿般吸取積極、正能量的東西。篇二：大數據時代書面記錄與心得體會

大數據時代書面記錄與心得體會 2015年5月12日，聽取了大數據時代相關技術的技術講座。當今，大數據的到來，已經成為現實生活中無法逃避的挑戰。每當我們要做出決策的時候，大數據就無處不在。大數據術語廣泛地出現也使得人們漸漸明白了它的重要性。大數據漸漸向人們展現了它為學術、工業和政府帶來的巨大機遇。與此同時，大數據也向參與的各方提出了巨大的挑戰。

大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循“數”管理的模式，也是我們當下“大社會”的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下?！按髷祿钡挠绊?，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響并不僅僅限于信息通信產業，而是正在“吞噬”和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑并優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。大數據在個人隱私的方面，大量數據經常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。一些處理大數據公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學家提出，我們不應該簡單地服從法

律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。

《大數據時代》讀后感

一、學習總結

1、關于作者

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

年潛心研究數據科學的技術權威，他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。

2、關于大數據 1）大數據是什么

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4v特點：volume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多樣性）、veracity（真實）。大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。2）大數據的來源

所謂的“big data”是由ibm和gartner分析師提出的概念，我們比較時髦的稱其為大數據。

3）大數據現狀、應用

通過分析和優化企業數據實現一種對未來的企業運營的精準的預測能力。采用一系列的技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析；另外一個是分析路徑，尋找關鍵績效指標，從儀表盤這樣的工具進行數據分析，實現預測性工作。4）大數據未來 fayyad曾被視為數據挖掘領域的no.1，他用下圖向我們解釋了為什么說分析是大數據未來的發展方向。

3、關于大數據時代 1)思維變革 ? 更多：不是隨機樣本，而是全體數據；“樣本=總體”。? 更雜：不是精確性，而是混雜性；允許不精確，最大化利用全體數據。? 更好：不是因果關系，而是相關關系；“是什么”，而不是“為什么”。2)商業變革 ? 數據化：一切皆可“量化”；關注信息本身。? 價值：發現、利用數據的價值。? 角色定位：大數據掌控、大數據技術、大數據思維的三足鼎立。3)管理變革

? 責任：數據來源有效性、數據存儲安全性、數據使用合法性。? 自由：反對數據壟斷大亨。

二、讀后感

1、大數據時代，是名符其實的“信息社會”

經歷了口口相傳、紙媒傳播，到現在的網絡技術，我們可以獲得比以前更多的信息并進行分析，可以從更多的維度詮釋世界。

通訊技術的發展，促進了個人/組織在信息獲取上的平等發展，數據不再是限制我們努力的因素了。數據的的爆炸式產生，促使我們必須從海量的信息中做出選擇、掌握數據挖掘技術和篩選工具。

2、大數據技術支持預測工作

大數據的4v特點，及對相對關系的發掘，改變了傳統的基于少量樣本的預測思維。思維的轉變，將會在各行各業中爆發出更多的預測技術和工具，進而支撐預測工作的大力發展。

大數據技術越完善，我們越能更快更全面的獲得更多的有效數據，預測則越準確。

3、知識管理迫在眉睫

大數據的未來是數據分析，而分析的目的是轉化為經驗、規律、總結??，它們的集合就是知識。知識是個人/組織成長的直接推動因素。

知識管理要遵循積累原則（知識積累是實施知識的管理基礎）、共享原則（一個組織內部的信息和知識要盡可能公開，使每一個員工都能接觸和使用公司的知識和信息）、交流原則（知識管理的核心就是要在公司內部建立一個有利于交流的組織結構和文化氣氛，使員工之間的交流毫無障礙）。這三原則不正是大數據技術的組織基礎嗎？

三、在工作中的而應用

1、關注運作工作向數據管理方向的轉化

在倉儲工作中，為物品對象（倉庫、貨物、設備、員工等）、流程對象（如作業、異常處理、管理等）建立屬性列表，關注數據積累。

同時，關注倉儲數據與運輸、客服、園區等各方面環境數據的對應。

2、重視數據挖掘，提高數據分析能力

根據運作問題和目標，通過數據挖掘和分析，尋找有效的數據指標。通過對關鍵指標的趨勢預測，發現潛在風險、發掘改善途徑。

3、推動數據轉化，促進建立知識管理系統

在實際工作中，重視對裸數據、經驗、執行文件的管理，引導各項目的知識轉化。建立從數據積累、知識轉化（數據到知識、隱性知識到顯性知識、個體知識到組織知識等）、知識共享的知識管理體系，形成倉儲管理知識體系及其良性循環。

（正文結束）篇四：大數據心得體會 大數據時代的信息分析平

臺搭建安裝報告

一、平臺搭建

描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。

問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。

問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄

解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。

問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件

解決辦法：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件，后來詢問老師后，得知該文件在第三周的文件里，所以很快的找到了該文件，順利的進行了下一步

問題四：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長。

解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。

問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對

解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）

這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。篇五：大數據時代讀書心得

一部似乎還沒有寫完的書

——讀《大數據時代》有感及所思

讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么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，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S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?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y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“不受限于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字節甚至更大之后，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后，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，它們幾乎都基于一個共同的基礎——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后變化關系規則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，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于因果關系。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，最后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。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，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于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后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么統計學、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。

第五篇：參加大數據審計應用培訓心得

近日，**市審計局開展了面向全體業務人員的大數據應用審計業務培訓會，旨在提升業務人員在項目審計過程中的審計效率，運用大數據審計思維和計算機審計手段，充分發揮審計功能。通過培訓，審計人員不僅學習了新的技術，還對當前我國審計事業的發展有了新的認識,為共同創造我省審計事業的新成績，打下了基礎。

一、著力大數據審計，是現代審計技術發展的必然趨勢

2015年12月12日，國家行政學院常務副院長馬建堂在國家行政學院召開的“大數據與國家治理”圓桌論壇上表示“要積極擁抱使用大數據，以提高政府公共管理能力、公共服務水平、公共政策質量。”隨著當代信息技術的蓬勃發展，各行各業均所產生的數據量將呈指數級增長，數據種類和格式也日漸豐富，除了儲存這些數據，審計人員更多是要利用這些大數據，對它們進行收集，整理，清洗，分析，利用這些數據創造新的價值。隨著被審計單位財務軟件和業務軟件的不斷更新升級，審計人員運用“低成本、低風險、高效率”的審計技術變得尤為重要。**省審計廳審計云系統的搭建，為基層審計工作者節約了數據采集、整理及轉換的時間，同時通過云系統進行數據分析，進一步的提高了審計工作效率，變審計工作重點從“現場審計找疑點”為“現場審計核實疑點”，實現“快、準、穩”的審計目標要求。

二、充分應用計算機，是實現大數據審計的重要手段

計算機審計的效果，取決于審計人員將計算機技術與審計方法結合能力的高低。要推動大數據審計的落實與發展，基層審計機關必須建立高素質的計算機審計隊伍。加強審計人員計算機操作技能的培訓，是推進基層大數據審計的重要手段。此次**市審計局開展的業務培訓會，除了對word￥excel及審計軟件的基本操作進行解析外，著重強調了審計人員應當培養充分應用計算機審計的工作意識。在此基礎上，加入了計算機軟硬件及網絡應有的安全控制方法、計算機知識與審計知識的融合兩方面培訓內容，旨在培養具備計算機常識、網絡知識以及掌握信息系統審計技術的現代審計業務人員，促使審計人員在審計工作中將審計知識與計算機技術進行有效結合。

三、跨板塊數據分析，是實現審計全覆蓋的必然要求

2015年12月8日，中國政府網公布中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于實行審計全覆蓋的實施意見》，是對國家審計監督提出實現審計監督全覆蓋的時代要求。面對一個個數量龐大、種類繁雜的數據信息源，如何整合審計數據中心數據資源、挖掘跨行業、跨單位、跨系統的核心數據就變得十分重要。此次**市審計局開展的業務培訓會，以本級財政預算審計為例，將財政四大業務系統與財務系統進行跨系統數據整理及對比分析方法及操作核心詳細解讀，為審計業務人員提供了跨系統數據比對分析思路，激發了審計業務人員對進一步實現跨單位、跨行業的全覆蓋審計思路。

在大數據時代，挑戰與機遇并存，計算機信息技術的廣泛運用和審計業務已經深度融合，為審計事業帶來了新發展。