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數(shù)據(jù)整理心得(五篇模版)

時(shí)間:2019-05-15 13:56:45下載本文作者:會(huì)員上傳
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第一篇:數(shù)據(jù)整理心得

數(shù)據(jù)整理心得

從2017年下半年開始整理項(xiàng)目人員數(shù)據(jù)至今,近一年的時(shí)間。從最初的一個(gè)想法,到編制表格、數(shù)據(jù)庫;從收集在職人員各項(xiàng)信息到數(shù)據(jù)內(nèi)容的不斷更新,每完善一步都是對前一步的否定,在不斷的否定、重建中才有了現(xiàn)在相對比較完善的數(shù)據(jù)庫。

整個(gè)數(shù)據(jù)庫有兩部分組成,一部分是以表格形式呈現(xiàn)出來的人員信息臺賬,另一部分則是以個(gè)人為單位、以文件夾為單元、用班組來分組的一個(gè)個(gè)包含個(gè)人各種證件或安全活動(dòng)見證資料的文件包。兩部分?jǐn)?shù)據(jù)以超鏈接的形式進(jìn)行對應(yīng)鏈接,這樣,在臺賬中隨意點(diǎn)出某人的某個(gè)信息,就可以一目了然地看到具體內(nèi)容;同樣,打開文件包中任一班組的任何一個(gè)人的文件夾,就能夠看到關(guān)于此人的所有信息(包括身份證件、特殊工種證件、參加安全教育活動(dòng)名情況等等)。

建立這樣一個(gè)數(shù)據(jù)簡單來說要做以下三步:首先要做的是根據(jù)項(xiàng)目自身情況編制一個(gè)囊括所有個(gè)人安全信息的表格;然后對在廠所有人的基本信息進(jìn)行采集,并通過建立一層層的文件夾進(jìn)行歸納;最后將表格中各項(xiàng)內(nèi)容與所收集的信息進(jìn)行鏈接。看似簡單的幾步,需要做得工作卻不是那么簡單,這期間最集中也最耗時(shí)的莫屬數(shù)據(jù)的收集,因?yàn)橐獙⑺械募堎|(zhì)版材料變成電子版,但是這樣做好基礎(chǔ)以后帶來了很多好處。

做這樣一項(xiàng)工作,比較直觀的好處是:其一,讓項(xiàng)目人員數(shù)量更加清晰,當(dāng)然這必須建立在隨時(shí)更新數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,新來人時(shí)要及時(shí)添加這些人對應(yīng)的信息、有離廠人員出現(xiàn)時(shí)要及時(shí)標(biāo)注整理;其二:數(shù)據(jù)庫中可以非常清晰的顯示每個(gè)工作人員參加安全教育培訓(xùn)的情況,每位管理人員參加安全管理工作的情況也能夠得以體現(xiàn)。這種直觀的數(shù)據(jù)顯示,不僅給后續(xù)安排安全教育培訓(xùn)工作增加了更合理的依據(jù),也可以調(diào)動(dòng)各管理人員參與安全管理工作的積極性,這最終帶來的是工作人員整體素質(zhì)的提高、安全意識的增強(qiáng),和管理人員責(zé)任心的增強(qiáng),更進(jìn)一步說,它能促使安全工作更加穩(wěn)步、有效地開展,進(jìn)而促使整個(gè)項(xiàng)目安全水平的提高。必須要說明的是,上述效果的產(chǎn)生必須是建立在準(zhǔn)確、真實(shí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)之上,否則也只會(huì)流于形式。除以上顯性優(yōu)點(diǎn)之外,數(shù)據(jù)整理的意義還在于它可以給出在廠人員的年齡分布,有助于勞動(dòng)力水平的確認(rèn),進(jìn)而促使我們選擇更適合的安管理方式,提高安全管理水平。

數(shù)據(jù)整理進(jìn)行到現(xiàn)在,可謂是一項(xiàng)大工程,我們接下來要做的是在原有基礎(chǔ)上進(jìn)行思考,讓它變成一種可以更加系統(tǒng)的地反映項(xiàng)目人員情況的這么一個(gè)項(xiàng)目。讓他在錄入時(shí)更加簡便,但在信息提取上更加準(zhǔn)確,同時(shí)還能夠真實(shí)分析出其他我們想要得出的有助于安全工作更好更有效地開展的結(jié)論。任重而道遠(yuǎn)。

第二篇:大數(shù)據(jù)心得

大數(shù)據(jù)講座學(xué)習(xí)心得

在前幾年本世紀(jì)初的時(shí)候,世界都稱本世紀(jì)為“信息世紀(jì)”。確實(shí)在計(jì)算機(jī)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展過后,我們面臨了一個(gè)每天都可以“信息爆炸”的時(shí)代。打開電視,打開電腦,甚至是在街上打開手機(jī)、pda、平板電腦等等,你都可以接收到來自互聯(lián)網(wǎng)從世界各地上傳的各類信息:數(shù)據(jù)、視頻、圖片、音頻??這樣各類大量的數(shù)據(jù)累積之后達(dá)到了引起量變的臨界值,數(shù)據(jù)本身有潛在的價(jià)值,但價(jià)值比較分散;數(shù)據(jù)高速產(chǎn)生,需高速處理。大數(shù)據(jù)意味著包括交易和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集,其規(guī)模或復(fù)雜程度超出了常用技術(shù)按照合理的成本和時(shí)限捕捉、管理及處理這些數(shù)據(jù)集的能力。遂有了“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的應(yīng)運(yùn)而生。現(xiàn)在,當(dāng)數(shù)據(jù)的積累量足夠大的時(shí)候到來時(shí),量變引起了質(zhì)變。“大數(shù)據(jù)”通過對海量數(shù)據(jù)有針對性的分析,賦予了互聯(lián)網(wǎng)“智商”,這使得互聯(lián)網(wǎng)的作用,從簡單的數(shù)據(jù)交流和信息傳遞,上升到基于海量數(shù)據(jù)的分析,一句話“他開始思考了”。簡言之,大數(shù)據(jù)就是將碎片化的海量數(shù)據(jù)在一定的時(shí)間內(nèi)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(shù)據(jù)企業(yè)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(yè)更有利的決策,使得這些企業(yè)擁有更強(qiáng)的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后it產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革,對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務(wù)流程、對個(gè)人生活方式都將產(chǎn)生巨大的影響。后工業(yè)社會(huì)時(shí)代,隨著新興技術(shù)的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)底層技術(shù)的革新,數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級增長,所有數(shù)據(jù)的產(chǎn)生形式,都是數(shù)字化。如何收集、管理和分析海量數(shù)據(jù)對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動(dòng)都顯得尤為重要。

大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會(huì)發(fā)展必然趨勢,我們只有緊緊跟隨時(shí)代發(fā)展的潮流,在技術(shù)上、制度上、價(jià)值觀念上做出迅速調(diào)整并牢牢跟進(jìn),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(fā)展的方向。

了解了“大數(shù)據(jù)”的“大”之后我們也該了解它所具有的巨大價(jià)值。就目前來說“大數(shù)據(jù)”的來源主要還是互聯(lián)網(wǎng),來自互聯(lián)網(wǎng)上的大多數(shù)不被重視信息都是具有巨大開發(fā)價(jià)值的,其具有巨“大”的商業(yè)價(jià)值,我們所缺少的只是一些數(shù)據(jù)分析等手段。例如:在如今,網(wǎng)購已經(jīng)成為了一種風(fēng)潮,網(wǎng)上也涌現(xiàn)了以淘寶、京東、亞馬遜等一系列的購物網(wǎng)站。而在這些網(wǎng)站之中,顧客的瀏覽記錄,購買記錄等等都是一些巨大商業(yè)價(jià)值的信息。借鑒“塔吉特”的先例,我們可以利用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)收集分析,就可預(yù)測需求、供給和顧客習(xí)慣等,做到精準(zhǔn)采購、精準(zhǔn)投放,達(dá)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(shù)據(jù)時(shí)代的元年。在這一年里,很多行業(yè)在大數(shù)據(jù)方面的管理、規(guī)劃和應(yīng)用已經(jīng)覺醒。電商、金融、電信等行業(yè)數(shù)據(jù)有著長期的數(shù)據(jù)積累。事實(shí)上,很多互聯(lián)網(wǎng)公司,例如亞馬遜、google、騰訊,更愿意將自己定位為數(shù)據(jù)企業(yè)。因?yàn)樾畔r(shí)代,數(shù)據(jù)成為經(jīng)營決策的強(qiáng)有力依據(jù),給企業(yè)帶來了發(fā)展和引領(lǐng)行業(yè)的機(jī)遇。銀行也同樣擁有豐富的數(shù)據(jù)礦藏,不僅存儲處理了大量結(jié)構(gòu)化的賬務(wù)數(shù)據(jù),而且隨著銀行渠道快速滲透到社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)端等媒介,海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也在等待被收集和分析。未來的金融業(yè)將更多地受到科技創(chuàng)新力的驅(qū)動(dòng),也越來越傾向于零售營銷:對于金融業(yè)來說,大數(shù)據(jù)意味著巨大的商機(jī),可強(qiáng)化客戶體驗(yàn),提高客戶忠誠度。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展帶來企業(yè)經(jīng)營決策模式的轉(zhuǎn)變,驅(qū)動(dòng)著行業(yè)變革,衍生出新的商機(jī)和發(fā)展契機(jī)。駕馭大數(shù)據(jù)的能力已被證實(shí)為領(lǐng)軍企業(yè)的核心競爭力,這種能力能夠幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)邊界,繪制企業(yè)運(yùn)營全景視圖,做出最優(yōu)的商業(yè)決策和發(fā)展戰(zhàn)略。金融行業(yè)在大數(shù)據(jù)浪潮中,要以大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)為基礎(chǔ),夯實(shí)大數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理能力;重點(diǎn)推進(jìn)大數(shù)據(jù)人才的梯隊(duì)建設(shè),打造專業(yè)、高效、靈活的大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì);不斷提升企業(yè)智商,挖掘海量數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,從而在數(shù)據(jù)新浪潮的變革中拔得頭籌,贏得先機(jī) 在如此快速的到來的大數(shù)據(jù)革命時(shí)代,我們還有很多知識需要學(xué)習(xí),許多思維需要轉(zhuǎn)變,許多技術(shù)需要研究。職業(yè)規(guī)劃中,也需充分考慮到大數(shù)據(jù)對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。當(dāng)我們掌握大量數(shù)據(jù),需要考慮有多少數(shù)字化的數(shù)據(jù),又有哪些可以通過大數(shù)據(jù)的分析處理而帶來有價(jià)值的用途?在大數(shù)據(jù)時(shí)代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點(diǎn)子,也許可以利用外部的數(shù)據(jù),通過多維化、多層面的分析給我們?nèi)蘸髣?chuàng)業(yè)帶來價(jià)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(shù)據(jù)時(shí)代書面記錄與心得體會(huì)

大數(shù)據(jù)時(shí)代書面記錄與心得體會(huì) 2015年5月12日,聽取了大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)技術(shù)的技術(shù)講座。當(dāng)今,大數(shù)據(jù)的到來,已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)生活中無法逃避的挑戰(zhàn)。每當(dāng)我們要做出決策的時(shí)候,大數(shù)據(jù)就無處不在。大數(shù)據(jù)術(shù)語廣泛地出現(xiàn)也使得人們漸漸明白了它的重要性。大數(shù)據(jù)漸漸向人們展現(xiàn)了它為學(xué)術(shù)、工業(yè)和政府帶來的巨大機(jī)遇。與此同時(shí),大數(shù)據(jù)也向參與的各方提出了巨大的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù),其影響除了經(jīng)濟(jì)方面的,它同時(shí)也能在政治、文化等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,大數(shù)據(jù)可以幫助人們開啟循“數(shù)”管理的模式,也是我們當(dāng)下“大社會(huì)”的集中體現(xiàn),三分技術(shù),七分?jǐn)?shù)據(jù),得數(shù)據(jù)者得天下。“大數(shù)據(jù)”的影響,增加了對信息管理專家的需求。事實(shí)上,大數(shù)據(jù)的影響并不僅僅限于信息通信產(chǎn)業(yè),而是正在“吞噬”和重構(gòu)很多傳統(tǒng)行業(yè),廣泛運(yùn)用數(shù)據(jù)分析手段管理和優(yōu)化運(yùn)營的公司其實(shí)質(zhì)都是一個(gè)數(shù)據(jù)公司。麥當(dāng)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(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上的精準(zhǔn)選址。而在零售業(yè)中,數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與手段更是得到廣泛的應(yīng)用,傳統(tǒng)企業(yè)如沃爾瑪通過數(shù)據(jù)挖掘重塑并優(yōu)化供應(yīng)鏈,新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數(shù)據(jù)的掌握和分析,為用戶提供更加專業(yè)化和個(gè)性化的服務(wù)。大數(shù)據(jù)在個(gè)人隱私的方面,大量數(shù)據(jù)經(jīng)常含有一些詳細(xì)的潛在的能夠展示有關(guān)我們的信息,逐漸引起了我們對個(gè)人隱私的擔(dān)憂。一些處理大數(shù)據(jù)公司需要認(rèn)真的對待這個(gè)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(gè)科學(xué)家提出,我們不應(yīng)該簡單地服從法

律方面的隱私保護(hù)問題,這些遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,公司都應(yīng)該遵從谷歌不作惡的原則,甚至更應(yīng)該做出更積極的努力。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感

一、學(xué)習(xí)總結(jié)

1、關(guān)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(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)權(quán)威,他是最早洞見大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展趨勢的數(shù)據(jù)科學(xué)家之一。

2、關(guān)于大數(shù)據(jù) 1)大數(shù)據(jù)是什么

大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn):volume(大量)、velocity((高)速率)、variety(多樣性)、veracity(真實(shí))。大數(shù)據(jù)可分成大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域。2)大數(shù)據(jù)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(shí)髦的稱其為大數(shù)據(jù)。

3)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、應(yīng)用

通過分析和優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)一種對未來的企業(yè)運(yùn)營的精準(zhǔn)的預(yù)測能力。采用一系列的技術(shù),從技術(shù)中獲得洞察力,也就是bi或者分析;另外一個(gè)是分析路徑,尋找關(guān)鍵績效指標(biāo),從儀表盤這樣的工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)預(yù)測性工作。4)大數(shù)據(jù)未來 fayyad曾被視為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的no.1,他用下圖向我們解釋了為什么說分析是大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展方向。

3、關(guān)于大數(shù)據(jù)時(shí)代 1)思維變革 ? 更多:不是隨機(jī)樣本,而是全體數(shù)據(jù);“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(shù)據(jù)。? 更好:不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系;“是什么”,而不是“為什么”。2)商業(yè)變革 ? 數(shù)據(jù)化:一切皆可“量化”;關(guān)注信息本身。? 價(jià)值:發(fā)現(xiàn)、利用數(shù)據(jù)的價(jià)值。? 角色定位:大數(shù)據(jù)掌控、大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)思維的三足鼎立。3)管理變革

? 責(zé)任:數(shù)據(jù)來源有效性、數(shù)據(jù)存儲安全性、數(shù)據(jù)使用合法性。? 自由:反對數(shù)據(jù)壟斷大亨。

二、讀后感

1、大數(shù)據(jù)時(shí)代,是名符其實(shí)的“信息社會(huì)”

經(jīng)歷了口口相傳、紙媒傳播,到現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)技術(shù),我們可以獲得比以前更多的信息并進(jìn)行分析,可以從更多的維度詮釋世界。

通訊技術(shù)的發(fā)展,促進(jìn)了個(gè)人/組織在信息獲取上的平等發(fā)展,數(shù)據(jù)不再是限制我們努力的因素了。數(shù)據(jù)的的爆炸式產(chǎn)生,促使我們必須從海量的信息中做出選擇、掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和篩選工具。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)支持預(yù)測工作

大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn),及對相對關(guān)系的發(fā)掘,改變了傳統(tǒng)的基于少量樣本的預(yù)測思維。思維的轉(zhuǎn)變,將會(huì)在各行各業(yè)中爆發(fā)出更多的預(yù)測技術(shù)和工具,進(jìn)而支撐預(yù)測工作的大力發(fā)展。

大數(shù)據(jù)技術(shù)越完善,我們越能更快更全面的獲得更多的有效數(shù)據(jù),預(yù)測則越準(zhǔn)確。

3、知識管理迫在眉睫

大數(shù)據(jù)的未來是數(shù)據(jù)分析,而分析的目的是轉(zhuǎn)化為經(jīng)驗(yàn)、規(guī)律、總結(jié)??,它們的集合就是知識。知識是個(gè)人/組織成長的直接推動(dòng)因素。

知識管理要遵循積累原則(知識積累是實(shí)施知識的管理基礎(chǔ))、共享原則(一個(gè)組織內(nèi)部的信息和知識要盡可能公開,使每一個(gè)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(nèi)部建立一個(gè)有利于交流的組織結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)技術(shù)的組織基礎(chǔ)嗎?

三、在工作中的而應(yīng)用

1、關(guān)注運(yùn)作工作向數(shù)據(jù)管理方向的轉(zhuǎn)化

在倉儲工作中,為物品對象(倉庫、貨物、設(shè)備、員工等)、流程對象(如作業(yè)、異常處理、管理等)建立屬性列表,關(guān)注數(shù)據(jù)積累。

同時(shí),關(guān)注倉儲數(shù)據(jù)與運(yùn)輸、客服、園區(qū)等各方面環(huán)境數(shù)據(jù)的對應(yīng)。

2、重視數(shù)據(jù)挖掘,提高數(shù)據(jù)分析能力

根據(jù)運(yùn)作問題和目標(biāo),通過數(shù)據(jù)挖掘和分析,尋找有效的數(shù)據(jù)指標(biāo)。通過對關(guān)鍵指標(biāo)的趨勢預(yù)測,發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)掘改善途徑。

3、推動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化,促進(jìn)建立知識管理系統(tǒng)

在實(shí)際工作中,重視對裸數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)、執(zhí)行文件的管理,引導(dǎo)各項(xiàng)目的知識轉(zhuǎn)化。建立從數(shù)據(jù)積累、知識轉(zhuǎn)化(數(shù)據(jù)到知識、隱性知識到顯性知識、個(gè)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(huán)。

(正文結(jié)束)篇四:大數(shù)據(jù)心得體會(huì) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息分析平

臺搭建安裝報(bào)告

一、平臺搭建

描述小組在完成平臺安裝時(shí)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(wǎng)站綁定時(shí),當(dāng)時(shí)未找到網(wǎng)站綁定的地方。解決辦法:之后小組討論后,最終找到網(wǎng)站綁定的地方,點(diǎn)擊后解決了這個(gè)問題。

問題二:當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄

解決辦法:當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄,通過老師的幫助和指導(dǎo),順利的點(diǎn)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(shù)據(jù)庫這一欄中,當(dāng)時(shí)未找到“foodmartsaledw”這個(gè)文件

解決辦法:在數(shù)據(jù)庫這一欄中,當(dāng)時(shí)未找到“foodmartsaledw”這個(gè)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(jìn)行了下一步

問題四:在此處的sql server的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)В@個(gè)過程非常的長。

解決辦法:在此處的sql server的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)В@個(gè)過程非常的長,當(dāng)時(shí)一直延遲到了下課的時(shí)間,小組成員經(jīng)討論,懷疑是否是電腦不兼容或其他問題,后來經(jīng)問老師,老師說此處的加載這樣長的時(shí)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(shè)置表間關(guān)系的數(shù)據(jù)源。關(guān)系方向不對

解決辦法:百度維度概念,設(shè)置好維度表和事實(shí)表之間的關(guān)系,關(guān)系有時(shí)候是反的——點(diǎn)擊反向,最后成功得到設(shè)置好表間關(guān)系后的數(shù)據(jù)源視圖。(如圖所示)

這個(gè)大圖當(dāng)時(shí)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(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得

一部似乎還沒有寫完的書

——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感及所思

讀了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》后,感覺到一個(gè)大變革的時(shí)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(jié)”或顛覆一些傳統(tǒng)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(qiáng)烈震撼,不禁戰(zhàn)栗起來。“在小數(shù)據(jù)時(shí)代,我們會(huì)假象世界是怎樣運(yùn)作的,然后通過收集和分析數(shù)據(jù)來驗(yàn)證這種假想。”“隨著由假想時(shí)代到數(shù)據(jù)時(shí)代的過渡,我們也很可能認(rèn)為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統(tǒng)計(jì)學(xué)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(xué)的理論已經(jīng)脫離實(shí)際”來“終結(jié)”量子力學(xué)。對此我很高興,因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)和量子力學(xué)都是我在大學(xué)學(xué)習(xí)時(shí)學(xué)到抽筋都不能及格的課目。但這兩個(gè)理論實(shí)在太大,太權(quán)威,太基本了,我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個(gè)讓我頭疼一輩子的東西。作者其實(shí)也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點(diǎn),畢竟還是在前面加上了“很可能認(rèn)為”這樣的保護(hù)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(yīng)該做到的就是要破和立,要改變自己的傳統(tǒng),跟上時(shí)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(huì)被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數(shù)據(jù)是“通往未來的必然改變”,那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領(lǐng)域里隱含的固

有偏見”,跟作者一起先把統(tǒng)計(jì)學(xué)和量子力學(xué)否定掉再說。反正我也不喜歡、也學(xué)不會(huì)它們。

當(dāng)我們?nèi)祟惖臄?shù)據(jù)收集和處理能力達(dá)到拍字節(jié)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(diào)查為基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)了。但是由統(tǒng)計(jì)學(xué)和量子力學(xué)以及其他很多“我們也很可能認(rèn)為我們不再需要的”理論上溯,它們幾乎都基于一個(gè)共同的基礎(chǔ)——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(dān)心了!

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》第16頁“大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測”。邏輯是——描述時(shí)空信息“類”與“類”之間長時(shí)間有效不變的先后變化關(guān)系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事。可大數(shù)據(jù)要的“不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系”,“知道是什么就夠了,沒必要知道為什么”,而邏輯學(xué)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(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——?dú)w納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關(guān)系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立,應(yīng)該只有一個(gè)結(jié)果,就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔(dān)心的原因。

可我卻不能拭目以待,像旁觀者一樣等著哪一個(gè)“脫穎而出”,因?yàn)槲疑硖幤渲小栴}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(gè)更可怕的事情。其一:量子力學(xué)搞了一百多年,為了處理好混雜性問題,把質(zhì)量 和速度結(jié)合到能量上去了,為了調(diào)和量子力學(xué)與相對論的矛盾,又搞出一個(gè)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(shí)空彎曲成允許時(shí)間旅行的樣子,恨不得馬上造成那可怕的時(shí)間旅行機(jī)器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關(guān)系,因?yàn)榘职志褪前职郑瑑鹤泳褪莾鹤印D敲创髷?shù)據(jù)會(huì)不會(huì)通過正視混雜性,放棄因果關(guān)系最后反而搞出時(shí)間機(jī)器,讓爸爸不再是爸爸,兒子不再是兒子了呢? 其二:人和機(jī)器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機(jī)器沒有。《大數(shù)據(jù)時(shí)代》也擔(dān)心“最后做出決策的將是機(jī)器而不是人”。如果真的那一天因?yàn)榉艞夁壿嬎季S而出現(xiàn)科幻電影上描述的機(jī)器主宰世界消滅人類的結(jié)果,那我還不如現(xiàn)在就趁早跳樓。

還好我知道自己對什么統(tǒng)計(jì)學(xué)、量子力學(xué)、邏輯學(xué)和大數(shù)據(jù)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(dān)心根本不存在。但問題出現(xiàn)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(diǎn)迷津。

所以想向《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者提一個(gè)合理化建議:把這本書繼續(xù)寫下去,至少加一個(gè)第四部分——大數(shù)據(jù)時(shí)代的邏輯思維。

第三篇:數(shù)據(jù)實(shí)習(xí)心得

課程設(shè)計(jì)報(bào)告

題目:學(xué)生選課系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

課 程 名 稱:__ 數(shù)據(jù)庫課程設(shè)計(jì)

學(xué) 院:__ 信息工程學(xué)院___________ 專 業(yè) 班 級:__ 14計(jì)算機(jī)專(1)班 ______ 學(xué) 號:__2014039060_ 姓 名:__ 史騰衛(wèi) _________ 指 導(dǎo) 老 師:__ 阮丹丹___________ 2014–2015 第二學(xué)期

目 錄

一、課程設(shè)計(jì)時(shí)間.........................................................2

二、課程設(shè)計(jì)地點(diǎn).........................................................2

三、課程設(shè)計(jì)目的.........................................................2

四、課程設(shè)計(jì)任務(wù)及要求...................................................2

五、課程設(shè)計(jì)內(nèi)容.........................................................3

六、課程設(shè)計(jì)心得.........................................................7

一、課程設(shè)計(jì)時(shí)間

此次課程設(shè)計(jì)是從2015年3月30號開始,至2015年4月3號結(jié)束,為期一周。

二、課程設(shè)計(jì)地點(diǎn)

實(shí)驗(yàn)樓s5-507機(jī)房

三、課程設(shè)計(jì)目的目的:

《數(shù)據(jù)庫課程設(shè)計(jì)》實(shí)訓(xùn)教學(xué)的主要目的是結(jié)合實(shí)際案例,通過實(shí)驗(yàn)、實(shí)習(xí),培養(yǎng)學(xué)生的對數(shù)據(jù)庫軟件的應(yīng)用能力,熟練使用幾種數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù)的工具,比如sql server 2008。讓學(xué)生掌握數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)表、信息、視圖等相關(guān)概念,熟悉數(shù)據(jù)庫的基本操作,學(xué)會(huì)使用sql語句,能夠動(dòng)手設(shè)計(jì)出一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),并完成數(shù)據(jù)庫的基本操作。

四、課程設(shè)計(jì)任務(wù)及要求

任務(wù):

(1)熟悉sql server 2005安裝配置及數(shù)據(jù)庫的建立和管理。(2)學(xué)會(huì)通過sql語句創(chuàng)建與管理數(shù)據(jù)表。

(3)學(xué)生數(shù)據(jù)庫軟件的一些基本操作,增添、刪除、查詢、修改數(shù)據(jù)等。(4)理解數(shù)據(jù)存儲的過程,掌握存儲過程的執(zhí)行方法和存儲過程的管理和維護(hù)。(5)了解視圖的概念,掌握創(chuàng)建視圖、測試、加密視圖的方法,掌握用視圖管理數(shù)據(jù)的方法。

(6)理解存儲過程概念、類型;掌握各種存儲過程創(chuàng)建方法和查看、修改、刪除存儲過程方法。

五、課程設(shè)計(jì)內(nèi)容

5.1創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫代碼如下:

use master go if exists(select *from sysdatabases where name=學(xué)生選課系統(tǒng))drop database 學(xué)生選課系統(tǒng) create database 學(xué)生選課系統(tǒng)

go 數(shù)據(jù)庫如圖:

圖一創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫 5.2創(chuàng)建數(shù)據(jù)表

創(chuàng)建數(shù)據(jù)表的代碼如下: use 學(xué)生選課系統(tǒng)

--創(chuàng)建數(shù)據(jù)表student create table student(sno char(8)not null primary key,--學(xué)號sname varchar(12)not null, sex char(2)not null default 男,birth smalldatetime not null,classno char(3)not null,entrance_date smalldatetime not null, homeaddr varchar(40)not null,)create table course(cno char(3)not null primary key,--課程號 cname varchar(20)not null,--課程名稱 total_perior smallint,--總學(xué)時(shí) credit tinyint,--學(xué)分

check(total_perior>3 and credit>0 and credit<=6))create table sc(primary key(sno,cno), sno char(8)not null foreign key references student(sno),--學(xué)號

cno char(3)not null foreign key references course(cno),--課程號

grade tinyint,--成績

check(grade>=0 and grade<=100))如圖所示:

圖二創(chuàng)建數(shù)據(jù)表

5.3添加和刪除約束

代碼如下:

drop table sc drop table student drop table course篇二:統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)習(xí)心得

統(tǒng)計(jì)分析實(shí)習(xí)心得

本學(xué)期我們學(xué)了統(tǒng)計(jì)學(xué)這門課程,通過一學(xué)期的學(xué)習(xí)我們對統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域及其類型和基本概念有了一個(gè)基本的了解,掌握了數(shù)據(jù)的收集、展示、分析的技術(shù)。同時(shí)學(xué)校也安排了我們學(xué)期末統(tǒng)計(jì)分析實(shí)習(xí),是希望通過這次實(shí)習(xí)提高我們動(dòng)手操作的能力和把理論應(yīng)用到實(shí)踐中去的思想,也通過實(shí)習(xí)加深我們對課本上理論的認(rèn)識和掌握。

這次實(shí)習(xí)中我們不僅復(fù)習(xí)鞏固了統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論知識,我們也收獲了很多新知識,同時(shí)通過分組實(shí)習(xí)也鍛煉了我們團(tuán)結(jié)協(xié)作的能力,給我們的感觸良多。

統(tǒng)計(jì)是處理數(shù)據(jù)的一門科學(xué),統(tǒng)計(jì)學(xué)是收集、處理、分析、解釋數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的科學(xué),統(tǒng)計(jì)方法是適用于所有學(xué)科領(lǐng)域的通用數(shù)據(jù)分析方法,只要有數(shù)據(jù)的地方就會(huì)用到統(tǒng)計(jì)方法。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和現(xiàn)代科學(xué)的發(fā)展,統(tǒng)計(jì)理論、方法和應(yīng)用進(jìn)入了一個(gè)全面發(fā)展階段。一方面,統(tǒng)計(jì)學(xué)受計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、混沌理論、人工智能等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的影響,新的研究領(lǐng)域?qū)映霾桓F,如多元統(tǒng)計(jì)分析、現(xiàn)代時(shí)間序列分析、貝葉斯統(tǒng)計(jì)、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)、線性統(tǒng)計(jì)模型、探索性數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等。另一方面,統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展,幾乎所有的科學(xué)研究都離不開統(tǒng)計(jì)方法。應(yīng)為不論是自然科學(xué)、工程技術(shù)、農(nóng)學(xué)、醫(yī)學(xué)、軍事科學(xué),還是社會(huì)科學(xué)都離不開數(shù)據(jù),要對數(shù)據(jù)進(jìn)行研究和分析就必然用到統(tǒng)計(jì)方法,現(xiàn)在連純文科領(lǐng)域的法律、歷史、語言、新聞等都越來越重視對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析。

這次統(tǒng)計(jì)分析實(shí)習(xí),我們組選擇的公司是七匹狼。在實(shí)習(xí)中我們運(yùn)用數(shù)據(jù)的搜集、數(shù)據(jù)的圖表展示等理論以及運(yùn)用excel軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、解釋完成了本次實(shí)習(xí)的任務(wù)。我們搜集七匹狼有關(guān)股票的數(shù)據(jù)信息有每股收益、每股凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率、主營業(yè)務(wù)收入、凈利潤、利潤率、每股公積金、每股未分配利潤、每股現(xiàn)金流量等。通過對這些數(shù)據(jù)的整理、分析和總結(jié),我們可以了解七匹狼公司的業(yè)績、經(jīng)營狀況、財(cái)務(wù)狀況和預(yù)測未來的發(fā)扎趨勢等相關(guān)信息。

我們學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)和進(jìn)行本次實(shí)習(xí)活動(dòng)的目的是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)思想進(jìn)行分析的能力,在實(shí)踐工作中,要善于利用統(tǒng)計(jì)的思維方式進(jìn)行思考,在紛繁復(fù)雜的社會(huì)實(shí)踐中,要學(xué)會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)字、分析數(shù)字,并使用數(shù)字說話;掌握基本的統(tǒng)計(jì)方法,要掌握統(tǒng)計(jì)工作中涉及到基本統(tǒng)計(jì)概念和基本統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法,能夠閱讀常規(guī)的統(tǒng)計(jì)報(bào)告,了解統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的含義。同時(shí),能夠自己處理常見的統(tǒng)計(jì)問題;鍛煉統(tǒng)計(jì)計(jì)算的能力。在掌握統(tǒng)計(jì)方法的基礎(chǔ)上,要培養(yǎng)動(dòng)手計(jì)算的能力。其中涉及到運(yùn)用數(shù)學(xué)公式和使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算的有關(guān)技能。

在本次的實(shí)習(xí)活動(dòng)中我們所收獲知識較多既有學(xué)習(xí)中的也有生活中。在學(xué)習(xí)中我們將自己所學(xué)的知識應(yīng)用于實(shí)際的操作中,理論和實(shí)際是不可分的,在實(shí)踐中我的知識得到了鞏固,解決問題的能力也受到了鍛煉。本次實(shí)習(xí)還開闊了我的視野,使我對統(tǒng)計(jì)在現(xiàn)實(shí)中的運(yùn)作有所了解,也對統(tǒng)計(jì)也有了進(jìn)一步的掌握,還學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)科研網(wǎng)站的制作及為網(wǎng)站建設(shè)搜集材料。在生活上我和同學(xué)團(tuán)結(jié)協(xié)作,相互配合,相互了解,我們彼此相處更加融洽。

我們這次實(shí)習(xí)時(shí)間較短,只是短短的一個(gè)星期。我們所學(xué)到的知識相對來說還是少之又少的,因此,在以后涉及到日常的自我訓(xùn)練,要學(xué)會(huì)自己運(yùn)用計(jì)算機(jī)等工具,處理統(tǒng)計(jì)計(jì)算問題。同時(shí),我們以后無論是在學(xué)習(xí)知識上,還是實(shí)際運(yùn)用上都要永無止盡的學(xué)習(xí)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識。篇三:認(rèn)識實(shí)習(xí)心得體會(huì)

信息安全專業(yè)認(rèn)識實(shí)習(xí)學(xué)習(xí)報(bào)告

學(xué) 院: 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

專 業(yè): 信息安全

班 級:

學(xué) 號:

學(xué)生姓名:

指導(dǎo)教師:

2014年7月9日

認(rèn)識實(shí)習(xí)心得體會(huì)

專題一:大數(shù)據(jù)

一、概念

何為大數(shù)據(jù)?有什么特點(diǎn)、作用?對我們現(xiàn)代社會(huì)的未來工作生活有怎樣的影響?又面臨怎樣的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?帶著這些問題,聽了講座——大數(shù)據(jù),偶得一些心得體會(huì)。

大數(shù)據(jù),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具,在合理有效的時(shí)間內(nèi)達(dá)到獲取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

二、特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)具有的4v特點(diǎn)為:第一,volume(大量),從tb級別躍升到pb級別,乃至zb級別;第二,velocity(高速),1秒定律,其也是與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同;第三,variety(多樣),如視頻、圖片、音樂、日志等種類繁多的信息;第四,veracity(真實(shí)),數(shù)據(jù)的來源是真實(shí)的,則最終的分析結(jié)果將更為準(zhǔn)確。

三、用途

眾所周知,企業(yè)的數(shù)據(jù)本身就蘊(yùn)涵著價(jià)值,但是,將如此龐大的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵有用的部分信息無疑是棘手的問題。例如企業(yè)中的員工情況,工資表、出勤表對于企業(yè)的運(yùn)作十分重要;網(wǎng)上購物時(shí)您傾向于購買何種商品,用何種支付手段;一個(gè)城市各路段的車流量;瀏覽網(wǎng)頁時(shí)您的喜好是什么,更喜愛看什么類型的電影、書等等這些看似冗長的數(shù)據(jù),將它們經(jīng)過專業(yè)的處理,與其他的數(shù)據(jù)進(jìn)行對照,就能夠得出專業(yè)的分析結(jié)果——某個(gè)東西未來的發(fā)展趨勢是什么樣的都能夠通過大數(shù)據(jù)的分析得出,這,就是大數(shù)據(jù)。

隨著云時(shí)代的來臨,大數(shù)據(jù)也越來越的受到重視。大數(shù)據(jù)是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后it產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)改革。云計(jì)算主要為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供保存、訪

問的場所和渠道,而數(shù)據(jù)才是真正有價(jià)值的資產(chǎn)。企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營交換信息、互聯(lián)網(wǎng)中每天如此大的信息訪問、物聯(lián)網(wǎng)中的商品物流信息、它們的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過現(xiàn)有it架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施的承載能力,其實(shí)時(shí)性也超過現(xiàn)有的計(jì)算能力。如何盤活這些數(shù)據(jù)資產(chǎn),使其為我們服務(wù),是大數(shù)據(jù)的核心議題,也是云計(jì)算內(nèi)在的升級要求。

四、價(jià)值

大數(shù)據(jù)依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù),使大數(shù)據(jù)時(shí)代的網(wǎng)民和消費(fèi)者的界限逐漸模糊,數(shù)據(jù)成為核心的資產(chǎn),并將深刻影響企業(yè)的業(yè)務(wù)模式。因此,大數(shù)據(jù)對國家的治理,企業(yè)內(nèi)部的決策、組織和業(yè)務(wù)的流程、個(gè)人的生活方式將產(chǎn)生翻天覆地的變化和深遠(yuǎn)的影響。

大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化的處理。其最核心的價(jià)值就是在于對海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行存儲和分析。如果不能利用大數(shù)據(jù)更加貼近消費(fèi)者、深入理解消費(fèi)需求,高效分析信息并作出預(yù)判,那么大數(shù)據(jù)的存在也就沒有多大意義。而且如果對大數(shù)據(jù)的利用得到,充分發(fā)揮其優(yōu)勢,那么所有的傳統(tǒng)公司都將淪為新型公司的附庸。

五、應(yīng)用

因此,大數(shù)據(jù)時(shí)代將引發(fā)新一輪信息化投資和建設(shè)熱潮。如美國孟菲斯警察局綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù),專業(yè)分析當(dāng)?shù)厝说纳盍?xí)性、人生態(tài)度,個(gè)人信仰,一度將犯罪率很高的城市升級為最安全的城市;阿里巴巴之所以能夠風(fēng)靡一時(shí),正是因?yàn)檎莆樟宋锪鳌F(xiàn)金流、信息流,創(chuàng)建了新的摩爾定律,才一度成為商業(yè)上的神話。因此,未來將屬于那些能夠駕馭所擁有數(shù)家的公司,這些數(shù)據(jù)將幫助他們發(fā)現(xiàn)新的見解,找出競爭優(yōu)勢。

大數(shù)據(jù)最重要的功能,是能把未來一些不確定的東西準(zhǔn)確地預(yù)測出來。例如2008年,谷歌的一支研發(fā)團(tuán)隊(duì)利用在網(wǎng)上收集到的海量個(gè)人搜索詞匯數(shù)據(jù),趕在流行病學(xué)家之前兩星期預(yù)測了甲型h1n1流感病毒的爆發(fā)。這樣的事在以前是不可想象的,而(轉(zhuǎn)載于:數(shù)據(jù)實(shí)習(xí)心得)掌握了大數(shù)據(jù)之后的谷歌就做到了。

就拿貴陽來說,盡管貴陽目前發(fā)展仍然相對滯后,但是貴州擁有得天獨(dú)厚的生態(tài)環(huán)境,良好的地理?xiàng)l件,這些無不為貴州的發(fā)展奠定了堅(jiān)定的基礎(chǔ)。貴州有實(shí)力有條件發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),并望有成為全國最大的大數(shù)據(jù)云計(jì)算中心。

六、總結(jié)

盡管大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將給我們的生活帶來翻天覆地的變化,但是,隨之而來的隱私泄露的問題卻不容忽視。人們面臨的威脅將不僅局限于個(gè)人隱私的泄露,而且還在于基于大數(shù)據(jù)給人們狀態(tài)行為的預(yù)測。

例如,網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字化生活使犯罪分子易于獲得其他人的信息;有人利用假數(shù)據(jù),就會(huì)出現(xiàn)不易被追蹤和防范的犯罪手段,可能會(huì)出現(xiàn)更加高明的騙局;通過對一個(gè)人近期網(wǎng)絡(luò)訪問量數(shù)據(jù)的分析,得出該人的一些生活習(xí)慣等等。

你不知道在什么時(shí)候什么地點(diǎn)自己的信息被無關(guān)的人獲取,你的生活作息、生活習(xí)慣被別人知道得一清二楚。這將會(huì)讓當(dāng)事人毫無安全感可言。

對于大數(shù)據(jù)的三個(gè)方面:“大數(shù)據(jù)本省,大數(shù)據(jù)出來過程,大數(shù)據(jù)處理結(jié)果”均有可能受到別有用心人的染指。因此,數(shù)據(jù)的安全防護(hù)迫在眉睫。我想,不管對于個(gè)人,亦或企業(yè),甚至國家,對安全的防護(hù)必須是重中之重。

在信息化高速發(fā)展的今天,技術(shù)更新是一天一個(gè)樣,我們生活的社會(huì)每天都在以一種不可思議的速度變化著。究其原因,我想是在于理念的創(chuàng)新,只要你頭腦里有idea,那么,后續(xù)上技術(shù)上的實(shí)現(xiàn)完全不是問題。君不見各種科幻電影中的各種夢幻般的場面,就是因?yàn)樽髡吒蚁耄疫€敢想常人所不敢想的事。正是因?yàn)橛兴麄兊膇dea,我們才能夠讓這些想法應(yīng)用在我們的實(shí)際生活中。我想,科幻片中的場景,未嘗不是我們未來生活中的一角。

如果我們不想被這個(gè)時(shí)代淘汰,就需要學(xué)習(xí)很好的知識,技術(shù)。開拓我們的視野,眼光不要局限于一點(diǎn)一滴的得失,擁有完整大局觀,轉(zhuǎn)變我們的思維,擁有新穎的創(chuàng)意,擠上大數(shù)據(jù)時(shí)代的快班車,放寬眼界,創(chuàng)新觀念,成功就在眼前!

專題二:物聯(lián)網(wǎng)

一、定義

何為物聯(lián)網(wǎng)?物聯(lián)網(wǎng)即通過射頻識別(rfid)(rfid+互聯(lián)網(wǎng))、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器、氣體感應(yīng)器等信息傳感設(shè)備,按照約定的協(xié)議,把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來,進(jìn)行信息交換和通訊,以實(shí)現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。顧名思義,物聯(lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)。它有兩層意思:第一,物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng),是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò);第二,其用戶端的延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間,進(jìn)行信息交換和通信。

物聯(lián)網(wǎng)通過智能感知、識別技術(shù)與普適計(jì)算、廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的融合中,也因此被稱為繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后世界信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第三次浪潮。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用,其具有:智能、先進(jìn)、互聯(lián)的三個(gè)重要特征。即通過先進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),不在依靠人工,智能的實(shí)現(xiàn)識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理。

國際電信聯(lián)盟(itu)發(fā)布的itu 互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告,對物聯(lián)網(wǎng)做了如下定義:通過二維碼識讀設(shè)備、射頻識別(rfid)裝置、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)和激光掃描器等信息傳感設(shè)備,按約定的協(xié)議,把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接,進(jìn)行信息交換和通信,以實(shí)現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。

第四篇:大數(shù)據(jù)培訓(xùn)心得

一、學(xué)習(xí)總結(jié)

1. 大數(shù)據(jù)的定義

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

2.4V特點(diǎn)

規(guī)模性(volume)、高速性(Velocity)、多樣性(variety)、價(jià)值性(value)

3.應(yīng)用

采用某些技術(shù),從技術(shù)中獲得洞察力,也就是BI或者分析,通過分析和優(yōu)化實(shí)現(xiàn)對企業(yè)未來運(yùn)營的預(yù)測。

二、心得體會(huì)

在如此快速的到來的大數(shù)據(jù)革命時(shí)代,我們還有很多知識需要學(xué)習(xí),許多思維需要轉(zhuǎn)變,許多技術(shù)需要研究。職業(yè)規(guī)劃中,也需充分考慮到大數(shù)據(jù)對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。當(dāng)我們掌握大量數(shù)據(jù),需要考慮有多少數(shù)字化的數(shù)據(jù),又有哪些可以通過大數(shù)據(jù)的分析處理而帶來有價(jià)值的用途?在大數(shù)據(jù)時(shí)代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點(diǎn)子,也許可以利用外部的數(shù)據(jù),通過多維化、多層面的分析給我們?nèi)蘸髣?chuàng)業(yè)帶來價(jià)值。借力,順勢,合作共贏。

第五篇:大數(shù)據(jù)課后心得

大數(shù)據(jù)課后心得

專業(yè)班級:管科1501班 姓名:范澤慧

學(xué)號:2015210728

一、什么是大數(shù)據(jù)

1.大數(shù)據(jù)定義:

指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、關(guān)了和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣掛的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫團(tuán)建工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。

2.大數(shù)據(jù)的價(jià)值:

站在社交網(wǎng)絡(luò)的方面來講,社交網(wǎng)絡(luò)為大數(shù)據(jù)提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數(shù)據(jù)背后挖掘、分析用戶的行為習(xí)慣和愛好,找出更符合用戶“口味”的產(chǎn)品和服務(wù),并結(jié)合用戶需求用針對性地調(diào)整和優(yōu)化自身,就是大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

站在商業(yè)價(jià)值的角度上講:客戶群體細(xì)分,然后為每個(gè)群體量定制他別的服務(wù);模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境,挖掘心的需求同時(shí)提高投資的回報(bào)率;加強(qiáng)部門聯(lián)系,提高整條管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的效率;降低服務(wù)成本,發(fā)現(xiàn)隱藏線索進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。

舉例讓你了解大數(shù)據(jù)的價(jià)值:如果銀行能即使地了解風(fēng)險(xiǎn),我們的經(jīng)濟(jì)講更加強(qiáng)大;如果枕骨能夠降低欺詐開支,我們的稅收將更加合理;如果醫(yī)院能夠更早發(fā)現(xiàn)疾病,我們的身體將更加將抗;如果電信公司能夠降低成本,我們的話費(fèi)將更加便宜;如果交通動(dòng)態(tài)天氣能夠掌握,我們的出行將更加方便;如果商場能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整庫存,我們的商品將更加實(shí)惠。最終,我們都將從大數(shù)據(jù)分析中獲益。3.大數(shù)據(jù)的類型:

(1)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù):包括CRM systems的消費(fèi)者數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù),庫存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。(2)機(jī)器和是傳感器數(shù)據(jù):包括呼叫記錄,智能儀表,工業(yè)設(shè)備傳感器,設(shè)備日至,交易數(shù)據(jù)等。(3)社交數(shù)據(jù):包括用戶行為記錄,反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter Facebook這樣的社交媒體平臺。4.大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值——“資源優(yōu)化配置”

滴滴打車更名為“滴滴出行”之后,也拋出了他們偉大的愿景,那就是利用大數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)綜合調(diào)度“快車”、“專車”、“出租車”、“順風(fēng)車”甚至是滴滴巴士的資源,實(shí)現(xiàn)全局的交通資源優(yōu)化。事實(shí)也是如此,滴滴的司機(jī)們越來越多的需要完成“指派任務(wù)”,而不是集中去搶高凈值客戶。也許對于個(gè)別單體來說他們的利益降低了,但全局的資源配置卻避免了全局的資源浪費(fèi)和過度競爭,無疑大大提高了交通資源的使用效率。所以我們說’基于大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,進(jìn)行資源優(yōu)化配置,才是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落腳點(diǎn)和真正價(jià)值。5.專家對大數(shù)據(jù)的評價(jià)

舍恩伯格:不是隨機(jī)樣本,而是全體數(shù)據(jù);不是準(zhǔn)確性,而是混雜性;不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系。

埃里克·西格爾:大數(shù)據(jù)時(shí)代下的核心,預(yù)測分析已在商業(yè)和社會(huì)中得到廣泛應(yīng)用。隨著越來越多的數(shù)據(jù)被記錄和整理,未來預(yù)測分析必定會(huì)成為所有領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。

城田真琴:從數(shù)據(jù)的類別上看,“大數(shù)據(jù)”值得是無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集。

二、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。

1.數(shù)據(jù)體量巨大。

截至目前,人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB,而歷史上全人類說過的所有的話的數(shù)據(jù)量大學(xué)時(shí)5EB。這樣打的數(shù)據(jù)量意味著什么?據(jù)估算,如果把這些數(shù)據(jù)全部記載書中,這些書可以覆蓋整個(gè)美國52次。如果粗存在只讀光盤上,這些光盤可以堆成5堆,每堆都可以伸到月球。

在公元前3世紀(jì),希臘是帶最著名的圖書館亞歷山大圖書館竭力搜集了當(dāng)時(shí)所有搜集到的書寫作品,可以代表當(dāng)時(shí)世界上其所能搜集到的知識量。但當(dāng)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)洪流席卷世界之后,沒二惡你都可以獲得大量的數(shù)據(jù)信息,相當(dāng)于當(dāng)時(shí)亞歷山大圖書館儲存的數(shù)據(jù)總量的320倍之多。2.數(shù)據(jù)類型繁多。相對于以往便于儲存的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多,包括網(wǎng)絡(luò)日志。

音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。

發(fā)覺這些形態(tài)各異、快慢不易的數(shù)據(jù)流之間的相關(guān)性,是大數(shù)據(jù)做前任未能做、能前人所不能的機(jī)會(huì)。大數(shù)據(jù)不僅是處理巨量數(shù)據(jù)的利器,更為處理不同倆元、不同形式的多元數(shù)據(jù)提供了可能。

例如:為了讓Siri足夠聰明,蘋果公司引進(jìn)了谷歌、維基百科等外部數(shù)據(jù)源,在語音識別、和語音很撐方面,未來版本的Siri或許可以讓我們聽到中國各地的方言,比如四川話、湖南話和河南話。3.價(jià)值密度低(真實(shí)性)。

價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器宣發(fā)更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”成為目前大數(shù)據(jù)背景下亟待解決的難題。

數(shù)據(jù)的重要性就在于對巨額被的支持,數(shù)據(jù)的規(guī)模并不能決定其能否為決策提供幫助,數(shù)據(jù)的真實(shí)性和質(zhì)量才是獲得真知和思路最重要的因素,是指定成功決策最堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

追求搞數(shù)據(jù)質(zhì)量是一項(xiàng)重要的大數(shù)據(jù)要求和挑戰(zhàn),即使最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)清理方式也無法小女胡某些數(shù)據(jù)固有的不可預(yù)測性,例如,認(rèn)得感情和城市和誠實(shí)性、天氣形勢、經(jīng)濟(jì)因素以及未來。4.處理速度快。

大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。根據(jù)IDC的“數(shù)據(jù)宇宙”的報(bào)告,預(yù)計(jì)到2020年,全球數(shù)據(jù)使用量將達(dá)到35.2ZB。

(1)數(shù)據(jù)產(chǎn)生得快。有的數(shù)據(jù)是爆發(fā)式產(chǎn)生,例如,歐洲核子研究中心的大型強(qiáng)子對裝機(jī)在工作狀態(tài)下每秒產(chǎn)生PB級的數(shù)據(jù);有的數(shù)據(jù)是涓涓細(xì)流式產(chǎn)生,但是由于用戶眾多,短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的胡巨量依然非常龐大,例如,點(diǎn)擊流、日志、射頻識別數(shù)據(jù)、GPS位置信息。

(2)數(shù)據(jù)處理地快。正如水處理系統(tǒng)可以從水庫調(diào)出水進(jìn)行處理,也可以處理直接對涌出來的新水流。大數(shù)據(jù)也有批處理和流處理兩種范式,已實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)處理。三.關(guān)于大數(shù)據(jù)的三個(gè)小故事

第一個(gè)故事,搜狗熱詞里的商機(jī)

王建峰是某綜合類網(wǎng)絡(luò)的編輯,基于訪問量的考核是這個(gè)編輯每天都要面對的事情。但每年的評比中,他都號稱是PV王。原來他的秘密就是只做熱點(diǎn)新聞。王建峰養(yǎng)成了看百度搜索風(fēng)云榜和搜狗熱搜榜的習(xí)慣,所以,他會(huì)優(yōu)先挑選熱情榜上的新聞事件來編輯整理,關(guān)注的人自然多

點(diǎn)評:搜狗擁有輸入法,搜索引擎,那些在輸入法和搜索引擎上反復(fù)出現(xiàn)的熱詞,就是搜狗熱搜榜的來源。通過對海量詞匯的對吧,找出哪些是網(wǎng)民關(guān)注的。這就是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

第二個(gè)故事,阿里云知道誰需要貸款

這是阿里人講述的一個(gè)故事。每天,海量的交易和數(shù)據(jù)在阿里的平臺上跑著,阿里通過對商戶最近100天的數(shù)據(jù)分析,就能知道哪些商戶可能存在資金問題,此時(shí)的阿里貸款平臺就有可能出馬,同潛在的貸款對象進(jìn)行溝通。

點(diǎn)評:電廠來說,數(shù)據(jù)比文字更紳士,更能反映一個(gè)公司的正常運(yùn)營情況。通過海量的分析得出企業(yè)的經(jīng)營情況,這就是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

第三個(gè)故事,中移動(dòng)挽留流失客戶

Iphone 進(jìn)入中國后,鐵桿的移動(dòng)用戶王永明加入了聯(lián)通合約機(jī)大軍。魷魚合約機(jī)承擔(dān)了大量通話內(nèi)容,王永明將全稱通換成了動(dòng)感地帶。三個(gè)月之后,王永明接到了中國移動(dòng)的10086電話,向他介紹中移動(dòng)弄的優(yōu)惠資費(fèi)活動(dòng)。一位移動(dòng)的工作人員稱,運(yùn)營商會(huì)保管用戶數(shù)據(jù),如果話費(fèi)銳減,基本上就是流失先兆。點(diǎn)評:給數(shù)億用戶建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫,通過根據(jù)用戶的話費(fèi)消耗情況,運(yùn)營商就知道哪些用戶在流失。這就是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

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