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大数据心得6篇

心得体会是一种宝贵的教训,它能够帮助我们避免重复犯错,撰写心得是帮助我们提升思想境界的重要方式,好学范文网小编今天就为您带来了大数据心得6篇,相信一定会对你有所帮助。

大数据心得6篇

大数据心得篇1

前几天在一个财务交流平台上听了一节关于财务分析的课程,颇感有收获,虽然在财务领域工作良久,财务分析也已经变成日常工作的一部分,但通过听取授课老师对财务分析工作的系统梳理,也会对整体理解及提升财务分析的工作质量颇有帮助,现把此课程中的一些主要观点与大家做一下分享:

一、必须明确的认识:财务分析 ≠ 报表分析 ≠ 指标分析

现在很多财务人干的所谓财务分析工作其实仅仅是指标分析,甚至不是完整的指标分析,而只是对数据做了一个呈现,而指标分析必须结合业务,必须通过指标看到背后的业务。

而财务分析是对数据的纵向挖掘,是需要分析出财务数据背后的业务逻辑和动因,要关注业务痛点,要通过此项工作帮助企业发现问题、解决问题,进而提升企业的运营效率和经营成果并最终实现企业投资人或股东的价值最大化。

二、在财务分析工作的容易被忽视的几点

1、一定要条理清晰且抓大放小,要结合企业的行业特点及业务特点有重点地开展

我见过很多财务分析汇报,十几张ppt写的满满的,汇报一两个小时下来全是数据,但听完之后不明白汇报人到底要说明什么?也不知道具体问题在哪儿?更谈不上如何解决问题了,不客气地说,此类分析纯粹是浪费汇报人及听取人的时间,没有任何工作意义。

2、要具有框架性思维

即:有效的财务分析要尽量成体系,数据间的勾稽关系要明确,逻辑对应要清晰。

3、要具有发散性思维

大多数财务人,即所谓的“表哥表姐”,普遍做的是表面的数据分析,即利润表结构共性分析、年度同比分析、月度环比分析、预算达成率分析等等;

资深财务人,则是能结合业务做分析,能挖掘财务数据与经营业务的关系,能深入分析业务决策对于会计报表和财务指标的影响。

优秀财务人,即所谓的战略会计,则是能引领业务,用财务数据指导业务决策。

三、财务分析人员必须具备的技能,反之则无法提交“管用的”财务分析成果

1、理解与表达能力

需要从浩如烟海的数据中发现问题,并能清楚地把问题向相关的决策者或负责人说清楚。

同时需要指出的是,作为财务分析不需要做账,但是帐和表都是基本功,需要能看得懂,看得透,也只有这样才能从中发现问题,即财务分析人员必须具备扎实的传统会计功底。

2、沟通协调能力

作为财务和业务部门的桥梁,帮助其进行协作也是要求必备的能力之一。

3、分析能力

光发现问题还不够,更要有能力找到造成问题的原因,从而协助解决问题。

4、时间管理能力

作为每天和时间赛跑的财务分析人员,一定要学会合理、高效地安排时间和按照优先度顺序来解决问题,这样才不会成为时间的奴隶。

5、执行力及抗压能力

别问有没有时间,有没有人手,有没有背景资料,这些都不重要,重要的是你能按时交出工作结果。

大数据心得篇2

完成了这次的二元多项式加减运算问题的课程设计后,我的心得体会很多,细细梳理一下,有以下几点:

1、程序的编写中的语法错误及修改

因为我在解决二元多项式问题中,使用了链表的方式建立的二元多项式,所以程序的空间是动态的生成的,而且链表可以灵活地添加或删除结点,所以使得程序得到简化。但是出现的语法问题主要在于子函数和变量的定义,降序排序,关键字和函数名称的书写,以及一些库函数的规范使用,这些问题均可以根据编译器的警告提示,对应的将其解决。

2、程序的设计中的逻辑问题及其调整

我在设计程序的过程中遇到许多问题,首先在选择数据结构的时候选择了链表,但是链表的排序比较困难,特别是在多关键字的情况下,在一种关键字确定了顺序以后,在第一关键字相同的时候,按某种顺序对第二关键字进行排序。在此程序中共涉及到3个量数,即:系数,x的指数和y的指数,而关键字排是按x的指数和y的指数来看,由于要求是降幂排序且含有2个关键字,所以我先选择x的指数作为第一关键字,先按x的降序来排序,当x的指数相同时,再以y为关键字,按照y的指数大小来进行降序排列。

另外,我在加法函数的编写过程中也遇到了大量的问题,由于要同时比较多个关键字,而且设计中涉及了数组和链表的综合运用,导致反复修改了很长的时间才完成了一个加法的设计。但是,现在仍然有一个问题存在:若以0为系数的项是首项则显示含有此项,但是运算后则自动消除此项,这样是正确的。但是当其不是首项的时候,加法函数在显示的时候有0为系数的项时,0前边不显示符号,当然,这样也可以理解成当系数为0时,忽略这一项。这也是本程序中一个不完美的地方。

我在设计减法函数的时候由于考虑不够充分就直接编写程序,走了很多弯路,不得不停下来仔细研究算法,后来发现由于前边的加法函数完全适用于减法,只不过是将二元多项式b的所有项取负再用加法函数即可,可见算法的重要性不低于程序本身。

3、程序的调试中的经验及体会

我在调试过程中,发生了许多小细节上的问题,它们提醒了自己在以后编程的时候要注意细节,即使是一个括号的遗漏或者一个字符的误写都会造成大量的错误,浪费许多时间去寻找并修改,总结的教训就是写程序的时候,一定要仔细、认真、专注。

我还有一个很深的体会就是格式和注释,由于平时不注意格式和注释这方面的要求,导致有的时候在检查和调试的时候很不方便。有的时候甚至刚刚完成一部分的编辑,结果一不注意,就忘记了这一部分程序的功能。修改的时候也有不小心误删的情况出现。如果注意格式风格,并且养成随手加注释的习惯,就能减少这些不必要的反复和波折。还有一点,就是在修改的时候,要注意修改前后的不同点在哪里,改后调试结果要在原有的基础上更加精确。

大数据心得篇3

去年的“云计算”炒得热火朝天的,今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间,各厂商都纷纷改旗换帜,推起“大数据”来了。于是乎,各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图,很真实地反映了现实中小企业云计算,大数据的现状。

不过话又还得说回来,《大数据时代》是本好书。

当然,很多it知名人士也大力推荐,写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前,对所谓大数据的概念基本上是一头雾水,虽则有了解关注过现在也比较火热的bi,觉得也差不多,可能就是更多的数据,更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后,感觉到之前的想法,只能算是中了一小半吧---巨量的数据,而另一前:着眼于数据关联性,而非数据精确性,或许才是大数据与现时bi最大的不同,不仅仅是方法,更多的时思想方法。不过坦白讲,到底是数据的关联性重佳,还是数据的精确性更好,还真的需要时间来检验一下,至少从现在的数据分析方法来论,更多的倾向于数据的精确性。看完此书,我心中的一些问题:

1.什么是大数据?

查了查百度百科,是这样定义的:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点:volume、velocity、variety、veracity--这个好像是ibm的定义吧。

以个人的观点来看:数据海量,存储海量都是大数据的基本原型吧。

2.大数据适合什么样的企业?

诚然,大数据的前提是海量的数据,只有拥有巨量的数据资源,方能从中查找出数据的关联性,才可以让通过

专业化的处理,让其为企业产生价值。针对电信运营,互联网应用这样海量用户的数据的大企业,也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件,但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店,估计数据也是少得可怜,5,能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商,用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。同样,在公共事业类的政府机构,大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据,似乎有点大题小作。书中说:大数据是企业竞争力。诚然,数据是一个企业的核心无形资源(利用得好的话),但是否所有的数据,或都换则方式说:所有的企业都以大数据为竞争力,是否真的合适么?是否在中小企业中,会显示得小题大做呢?

3.大数据带来的影响

当一波又一波的it技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候,你甚至都没有做好准备,你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网,云计算的推波助澜下,大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢?

1)预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇,表明通过大数据的应用,可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单,技术改变世界。

2)变革商业大数据所带来的商机,同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式,数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集,数据分析,数据生成的一条数据产业链产生。影响最大的,当然是it公司

3)变革思维书中所说:因为有海量的数据作基础,未来,我们可能更关注数据的相关,而非精细度。对这条,本人还是持保留意见的。

大数据心得篇4

今天进行了一次完整的数据库设计的过程,其实一直来说我都是非常害怕数据库的设计的,因为在刚刚接触的时候,我就知道,数据库设计其实是一个项目的开端,因为数据库设计实际上就是业务的设计,在需求清晰的时候,完成清晰流畅的业务设计又是一大难点。

一下为我自己的心得经验希望大家批评指正!

数据库设计应该遵循以下几个原则:

对需求的认知完全没有歧义;

熟练而且正确的e—r图绘制,明确改图是表明实体和关系的图,实体表示要在数据库里保存的类,关系表示类与类之间的相互关系,关系主要有一对一,一对多,多对多。经验之谈,继承关系通常可以用一对一表示,而一对多或者多对多通常表示类之间的使用关系;

在设计时要做到高度的抽象,对内容或者关系相类似的内容抽象为一类实体,在分类时可以抽象出一个“类”的实体,与要分类实体之间进行多对多关系映射,明确哪些是必须要进行存储的.实体;

如果系统涉及用户角色的不同不妨把,账户和身份的考虑分离开,账户的存在让他是一直存在的并且在身份变化时个人的历史和基础内容是不变的,就是身份的加持让他可以有特权或者使命,而账户是他在系统中的根;

对于有值内容,并且需要对值进行统计结果的需要对他进行内容的拆分,比如:问卷表和问卷内容表,问卷内容值表要拆开,才有利于统计计算,而且他们之间是一对多关系;

有时更加困难的是一个实体会发生多个维度的分类,那么就把他的拆分维度一一分开;

“频道”概念在消息分发时是一个非常灵活的概念;

数据库可以建表来模拟消息服务器分发消息,在无法保证实时性必须存储内容时,同一消息对不同用户创建不同的副本;

总结,其实我在今天的数据库设计中就学习到这些,学习是一个逐渐进步的过程,也是一个自我折磨的过程,希望我可以在这条路上走的再远一点。

大数据心得篇5

两个星期的时间非常快就过去了,这两个星期不敢说自己有多大的进步,获得了多少知识,但起码是了解了项目开发的部分过程。虽说上过数据库上过管理信息系统等相关的课程,但是没有亲身经历过相关的设计工作细节。这次实习证实提供了一个很好的机会。

通过这次课程设计发现这其中需要的很多知识我们没有接触过,去图书馆查资料的时候发现我们前边所学到的仅仅是皮毛,还有很多需要我们掌握的东西我们根本不知道。同时也发现有很多已经学过的东西我们没有理解到位,不能灵活运用于实际,不能很好的用来解决问题,这就需要我们不断的大量的实践,通过不断的自学,不断地发现问题,思考问题,进而解决问题。在这个过程中我们将深刻理解所学知识,同时也可以学到不少很实用的东西。

从各种文档的阅读到开始的需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计。亲身体验了一回系统的设计开发过程。很多东西书上写的很清楚,貌似看着也很简单,思路非常清晰。但真正需要自己想办法去设计一个系统的时候才发现其中的难度。经常做到后面突然就发现自己一开始的设计有问题,然后又回去翻工,在各种反复中不断完善自己的想法。

我想有这样的问题不止我一个,事后想想是一开始着手做的时候下手过于轻快,或者说是根本不了解自己要做的这个系统是给谁用的。因为没有事先做过仔细的用户调查,不知道整个业务的流程,也不知道用户需要什么功能就忙着开发,这是作为设计开发人员需要特别警惕避免的,不然会给后来的工作带来很大的麻烦,甚至可能会需要全盘推倒重来。所以以后的课程设计要特别注意这一块的设计。

按照要求,我们做的是机票预订系统。说实话,我对这个是一无所知的,没有订过机票,也不知道航空公司是怎么一个流程。盲目开始设计的下场我已经尝过了,结果就是出来一个四不像的设计方案,没有什么实际用处。没有前期的调查,仅从指导书上那几条要求着手是不够的。

在需求分析过程中,我们通过上网查资料,去图书馆查阅相关资料,结合我们的生活经验,根据可行性研究的结果和客户的要求,分析现有情况及问题,采用client/server结构,将机票预定系统划分为两个子系统:客户端子系统,服务器端子系统。在两周的时间里,不断地对程序及各模块进行修改、编译、调试、运行,其间遇到很多问题:由于忘记了一些java语言的规范使得在调试过程中一些错误没有发现,通过这次课程设计,我对调试掌握得更加熟练了,意识到了程序语言的规范性以及我们在编程时要有严谨的态度,同时在写程序时如有一定量的注释,既增加了程序的可读性,也可以使自己在读程序时更容易。

我们学习并应用了sql语言,对数据库的创建、修改、删除方法有了一定的了解,通过导入表和删除表、更改表学会了对于表的一些操作,为了建立一个关系数据库信息管理系统,必须得经过系统调研、需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、系统调试、维护以及系统评价的一般过程,为毕业设计打下基础。

很多事情不是想象中的那么简单的,它涉及到的各种实体、属性、数据流程、数据处理等等。很多时候感觉后面的设计根本无法继续,感觉像是被前面做的各种图限制了。在做关系模型转换的时候碰到有些实体即可以认为是实体又可以作为属性,为了避免冗余,尽量按照属性处理了。

物理结构设计基本没有碰到问题,这一块和安全性、完整性不觉就会在物理结构设计中添加一些安全设置:主键约束、check约束、default定义等。最后才做索引的部分,对一些比较经常使用搜索的列,外键上建立索引,这样可以明显加快检索的速度,最后别忘记重要的安全性设置,限制用户访问权限,新建用户并和数据库用户做相应的映射。

不管做什么,我们都要相信自己,不能畏惧,不能怕遇到困难,什么都需要去尝试,有些你开始认为很难的事在你尝试之后你可能会发现原来她并没有你以前觉得的那样,自己也是可以的。如果没有自信,没有目标,没有信心就不可能把事情做好,当其他人都在迷茫的时候,自己一定要坚信目标,大学毕业出去即面临找工作,从学习这个专业,到以后从事这方面的工作都需要不断地去学习去实践,这次实践可以给我们敲一个警钟,我们面临毕业,面临择业,需要这些实践经验,在困难面前要勇于尝试,这是这次课程设计给我的最大感想!

以上基本是这次实习的体会了,设计进行的非常艰难,编码非常不容易,才发现做一个项目最重要的不在于如何实现,而是实现之前的需求分析和模块设计。创新很难,有些流行的系统其实现并不难,难的在于对市场的分析和准确定位。设计,是一个任重道远的过程。

大数据心得篇6

由于平时接触的都是一些私人项目,这些项目大都是一些类库,其他人的交流相对可以忽略不计,因此也就不考虑规范化的文档。实际上从学习的经历来看,我们接触的知识体系都是属于比较老或比较传统的,与现在发展迅速的it行业相比很多情况已不再适用,尤其是当开源模式逐渐走近开发者后更是如此。

虽然这次是一个数据库课程设计,由于本人在选择项目的时候是本着对自己有实际应用价值的角度考虑的,所以其中也涉及到一些数据库以外的设计。对于ooa/ood的开发模式有时不免要提出一些疑问,uml是设计阶段的工具,而它基本涵盖了软件设计的方方面面,也就是说按照这一软件工程的正常流程,在动手写第一句代码之前,开发人员已经非常熟悉软件产品了,这对于相当有经验的架构师一类人说可能会很容易,但是我们作为学生,连足够的编码经验都没有,却首先被教授并要求先ooa再oop,这样直接导致的问题就是文档与编码对不上号,在修改代码的时候基本不会再去审查文档和先前的分析。甚至根本就是现有代码再有文档,即便是这种情况,代码与文档还是不对应。不可否认,在传统软件工程的详细设计之前的项目过程中还是有很多利于项目开发的部分的。所以我就一直在寻找适合我——针对探究型项目——的开发模式,这次的项目也算是一次尝试,当然这个过程并不会太短。

回到数据库设计上了,这次的数据库设计我是严格按照数据库建模的步骤来进行的,老实说我并没有感觉这样的流程对开发带来多大的帮助,反倒是觉得将思维转化为图表很浪费时间。总体上来说这次的项目也不是很大,而且在数据库的设计上比较保守,也就是说实际上数据库设计还可以再完善完善的。随着我对计算机领域的拓宽和加深,我也会静下心来思考在接触计算机之前的行为,很多次我能深切感觉到,其实我的大脑(未于别人比较)本身就是在使用一种更接近关系数据库的方式来记忆,所以我很可恨自然的设计出符合三范式的表结构来,即便我不知道这些范式的确切含义。可能就像"范式不太容易用通俗易懂的方式解释"一样,在"让工具用图标表述我的思维"时费了一番力气。

从我作为项目的提出人和实现者来看,这是个失败的项目,结合几次教学项目的的实践,发现这也已经不是第一次了。主观原因占多数,比如,尝试新的开发方式,根据设计花了太多的`时间来抽象出公用的库而忽略业务逻辑。就这次项目而言,失败的原因有以下几点:

使用了新的开发环境(vim),这是首次在脱离高级ide的情况下编码。

使用了新的开发语言(python,actionscript3),因为我一直比较喜欢"学以致用",而且这样的"数据驱动型"软件的整套自实现的库都已经完成了,但是由于语言本身的差异,迁移时问题很多,当发现这一点是,已没有多少有效剩余时间了。

编码流程的不妥,我比较喜欢从底层的库开始开发,因为一旦库测试通过,将很容易将它放到不同的表示层下。但如果库没有测试成功,将导致整个项目没有任何可视化模型,所以这次的项目无法提交"可运行的代码"。

实践目的的不同,我轻易不放弃锻炼的机会,事实上,有机会就一定要比以前有所突破,总是照搬以前的做法还不如就不做呢。这个前提是因为现在能完全用来的学习的时间比较多,等到工作时再这样做的可能性就很小了,因此当然要抓紧机会了。不过还有一个隐藏原因,总以为自己很了不起,其实"遇到的问题数跟人的能力是成正比的"。

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