心得體會是我們在學習和工作中積累的寶貴財富，可以幫助我們總結經驗、發現問題。小編為大家整理了一些優秀的心得體會范文，希望通過這些范文的分享，能夠給大家的寫作帶來一些新的啟示和思考。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇一
職責：
1.負責根據業務需求完成數據提取、分析、報表制作；
3.完成上級交辦的其他事宜；
任職要求：
1大學本科以上學歷，志向往大數據方向發展的20xx年應屆畢業生優秀考慮。
2細心，對數據分析有濃厚興趣。
3具備基礎英文讀寫能力，有excel、sql基礎。
4有處理過大數據量經驗者優先。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇二
會計是一門記錄、歸檔和分析財務數據的學科，而大數據則是指體量巨大、種類繁多、速度快的數據集合。近年來，隨著技術的發展和應用范圍的擴大，大數據和會計的結合成為了一個熱門話題。作為一個學習會計的學生，我意識到了解會計和大數據的重要性，并從中獲得了一些心得體會。
首先，了解會計和大數據可以幫助提高財務分析的精確度和速度。在過去的會計工作中，人們依靠手工提取、整理和分析財務數據。這種方法效率低下，容易出現錯誤。而有了大數據技術，會計師可以通過數字化工具快速獲取和處理大量的財務數據，從而更準確地分析、判斷和預測企業的財務狀況。例如，通過對大數據的分析，會計師可以發現潛在的經營風險、市場機會和改進的空間，為企業的發展提供重要的參考依據。
其次，了解會計和大數據可以幫助提升財務決策的智能化水平。財務決策是企業管理中最重要的環節之一，它的準確性和及時性直接影響到企業的利益和競爭力。然而，傳統的財務決策方法往往需要大量的人工操作和時間。而有了大數據技術，企業可以及時、準確地獲取財務信息，從而更好地輔助決策者做出明智的決策。例如，通過對大數據的分析，企業可以了解市場需求、產品銷售情況和競爭對手的表現，為產品定價、市場推廣和生產計劃等方面提供數據支持，提高決策的科學性和效果性。
另外，了解會計和大數據有助于提升會計信息披露的透明度和可信度。會計信息披露是企業向外界傳遞財務信息的重要手段，它對投資者、債權人和其他利益相關方的意義重大。然而，傳統的會計信息披露方式存在信息不對稱、可操縱性高等問題。而有了大數據技術，企業可以通過對財務數據的挖掘和分析，提高信息披露的透明度和準確度，并且可以通過區塊鏈等技術確保信息的不可篡改性和可信度。這樣一來，投資者和其他利益相關方可以更好地了解企業的財務狀況和經營情況，增強對企業的信任，從而促進經濟的健康發展。
最后，了解會計和大數據還可以拓寬會計從業者的工作領域和技能需求。隨著大數據技術的發展和應用，越來越多的企業和組織都需要擁有會計和大數據技術雙重能力的從業者。會計師要熟悉基本的會計知識和技能，同時還要具備數據分析、數據挖掘和信息安全等方面的知識和技能。了解會計和大數據，可以幫助會計從業者更好地適應職場的變化和需求，提高自身就業競爭力。
總之，了解會計和大數據對于今天的會計從業者來說是非常重要的。它不僅可以提高財務分析的精確度和速度，提升財務決策的智能化水平，還可以提升會計信息披露的透明度和可信度，拓寬會計從業者的工作領域和技能需求。因此，作為會計學生，我們應該注重學習會計知識的同時，也要關注和了解大數據技術的應用，不斷更新自己的知識和技能，以適應時代的發展和變化。只有不斷學習，才能更好地把握機遇，迎接挑戰。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇三
最近，我參加了一次大數據會計講座。通過這次講座，我深刻認識到了大數據對會計領域的巨大影響。
首先，從數據處理的角度來看，大數據技術可以幫助會計人員高效地處理原始數據、提取有價值的信息，并通過不同的算法和模型進行分析和預測，這對于會計工作者來說是一個巨大的福音。
其次，大數據技術可以幫助會計人員更好地了解企業的經營情況。通過大數據分析，會計人員可以了解到企業的銷售情況、庫存水平和生產效率等信息，這些信息可以幫助企業做出更明智的決策，提高競爭力。
另外，大數據技術還可以幫助會計人員發現企業的經營風險。通過大數據分析，會計人員可以發現企業可能存在的風險，比如供應商風險、客戶信用風險和市場風險等。這些信息可以幫助企業提前預警，并采取相應的措施。
總的來說，大數據技術給會計工作者帶來了巨大的機遇和挑戰。會計工作者需要學習適應大數據時代的技能和知識，與時俱進，保持前瞻性。
在講座的互動環節中，我和其他聽眾進行了深入的討論，分享了個人的心得和體會。通過和其他聽眾的交流，我再次深刻認識到了大數據對我們的行業產生的重要影響，也感受到了大數據技術的強大和神奇。
總之，這次大數據會計講座讓我受益匪淺。我將會對自己的學習和工作提出更高的要求，不斷提高自身的素質，以應對日益復雜的市場環境和行業發展趨勢。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇四
近年來，隨著信息技術的迅猛發展，大數據成為各行各業關注的焦點。在這個大數據時代，會計這一傳統職業也面臨著前所未有的機遇和挑戰。我作為一名會計專業的學生，通過學習和實踐，深刻認識到了會計與大數據的緊密聯系，并在這個過程中收獲了很多心得體會。
會計信息作為企業經營活動的核心內容，為企業的決策提供重要依據。而大數據時代的到來，給企業帶來了海量的數據資源。會計信息與大數據的關系在于，大數據可以為會計信息的采集、分析和應用提供更加便利和高效的手段。通過大數據的分析，我們可以更加全面和準確地了解企業的財務狀況和經營情況，從而為企業的發展提供更加有力的支持。
在大數據時代，會計工作發生了巨大的變革。傳統的手工錄入和處理數據的模式已經被自動化和智能化的大數據工具所取代。這不僅提高了會計工作的效率，還降低了人為錯誤的發生概率。同時，大數據的分析能力也使得會計可以更加深入地挖掘財務數據中蘊藏的信息，為企業經營決策提供更加精準的建議。更重要的是，大數據技術的應用讓會計可以超越傳統的財務報告職責，扮演起企業價值創造和經營優化的重要角色。
第四段：認識到大數據對會計專業素養的要求。
然而，大數據時代也給會計專業帶來了新的挑戰。面對數據爆炸的情況，會計需要具備更加深入的數據分析能力和信息技術應用能力。傳統的會計知識已經不再足夠，我們需要學習和掌握相關的大數據技術和工具。只有做到了解大數據的基本原理和應用方法，才能更好地結合會計知識來進行數據的分析和應用，從而提高自身的競爭力和專業素養。
第五段：總結體會和展望未來。
通過對會計和大數據的了解，我深刻認識到了大數據時代給會計帶來的機遇和挑戰。同時，我也明白了作為一名會計專業的學生，要不斷提升自己的綜合素質和專業能力，才能在未來的職場競爭中脫穎而出。因此，我決心將會計和大數據相結合的學習作為我的未來職業發展方向，并不斷學習和實踐，為將來的職業道路打下堅實的基礎。
總結：
會計和大數據的關聯性越來越緊密，大數據不僅對會計工作產生了巨大的影響，也要求會計人員提升自身的數據分析和信息技術應用能力。在這個大數據時代，我們不能固步自封，應積極主動地適應這一變化，不斷學習和實踐，擴展自己的知識和技能，為未來的職業道路做好準備。只有真正了解和掌握會計和大數據的相互關系，我們才能在這個快速變革的時代中抓住機遇，實現自身的成長和發展。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇五
在我所上的大數據會計講座中，我獲得了很多新的知識和技能。本次課程主要圍繞著大數據技術如何在會計領域應用展開，從理論到實踐，我們接受了一系列系統、全面、深入的學習。以下是我在此次課程中的一些心得體會。
首先，我深刻認識到了大數據技術在會計領域中的重要性。會計工作日益增多，賬目越來越復雜，數量也越來越龐大。傳統的會計處理方式已經無法滿足現今的需求，這時大數據技術的大規模處理，就能夠為會計工作提供優異的解決方案。我們在課程中學習了如何利用大數據技術來完成會計數據分析、會計數據挖掘、會計數據處理等工作。這種新型的會計技術能夠為企業提供全方位的數據支持，從而更好地推動企業的發展。
其次，我對大數據技術在會計領域中的操作流程和操作方法有了更深入的理解。我們學習了會計數據的抓取、清洗、處理與分析等一系列操作流程，同時也掌握了各種數據挖掘技術和數據分析模型。在實踐環節中，我們還學習了如何使用數據可視化工具，將數據以圖表的形式展現出來，從而讓數據更加直觀，更好地支持決策。這種技能對于人才競爭也有很大的優勢，畢業之后也能在很多領域進行應用。
最后，通過這次課程，我也受益匪淺，了解了很多關于大數據技術的發展方向，以及在未來工作中如何深度運用大數據技術。由此可以看出，大數據技術在會計領域中的應用前景是廣闊的。在未來，如何更好地將大數據技術與會計應用進行融合、開展深度合作，將成為企業更好地發展的保證，也將成為會計人才更好就業發展的有力推手。
總之，本次大數據會計講座為我打開了新的思路，也開拓了我的眼界。這次課程的學習，讓我了解了不同領域的發展動態，也讓我深入體會到大數據技術對于企業發展的重要性。作為一名在校大學生，我將更加努力學習，提高自身素質，準備好迎接未來的競爭與挑戰。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇六
會計和大數據是當今商業世界中兩個不可或缺的概念。會計作為一門古老的學科，負責記錄和報告企業的財務信息。而大數據則是指那些龐大、復雜和快速增長的數據集合，可以通過分析這些數據來獲取有價值的信息。本文將探討了解會計和大數據的心得體會，分別從它們的定義、應用、重要性、挑戰和未來展望等方面進行闡述。
第一段：定義與應用。
會計是一門記錄和報告企業財務信息的學科。它應用于所有類型的組織，無論是商業公司、政府機構還是非營利組織。會計的核心任務是記錄和總結企業的財務交易，例如收入、支出、資產和負債。通過會計，企業可以了解自己的財務狀況，并做出合理的決策。大數據則是指海量的、復雜的和多樣的數據集合。它們可以包含來自各種來源的結構化和非結構化數據，例如社交媒體、傳感器數據、銷售記錄等。通過分析大數據，企業可以發現隱藏在背后的模式和關聯性，從而獲得有價值的信息，做出基于事實的決策。
第二段：重要性。
會計和大數據在商業世界中的重要性不可低估。會計通過記錄和報告企業的財務信息，幫助企業理解自身的財務狀況，評估經營績效，并滿足法律和稅收要求。準確的會計信息可提供給投資者、債權人和其他利益相關者，幫助他們做出對企業的投資和貸款決策。大數據的重要性在于它可以為企業提供實時的、全面的和經驗主義的信息，幫助企業預測市場趨勢、分析競爭對手和改進產品和服務。會計和大數據的結合可以提供全面的財務信息，并幫助企業制定更好的決策和策略。
第三段：挑戰。
盡管會計和大數據在商業世界中具有巨大的潛力，但它們也面臨一些挑戰。對于會計來說，準確記錄和報告財務信息是至關重要的，任何錯誤或不規范都可能導致嚴重的后果，如罰款、法律訴訟甚至企業破產。而大數據的挑戰在于數據的體量和復雜性。處理大數據需要使用先進的計算技術和分析工具，而這些技術和工具并不是所有企業都具備的。此外，大數據的隱私和安全問題也是一個重要的挑戰，因為大數據可能包含個人和敏感信息，泄露可能導致巨大的風險。
第四段：未來展望。
盡管會計和大數據在當今商業世界中已經發揮了重要的作用，但它們的潛力遠未達到巔峰。隨著技術的不斷進步，處理大數據的能力將不斷提高，使得企業能夠更好地利用大數據來做出決策。此外，隨著人工智能和機器學習的發展，會計可以通過自動化處理數據和生成報告來簡化工作流程。未來的會計和大數據將更加緊密地結合，為企業提供更準確、可靠和實時的信息。
第五段：結論。
了解會計和大數據的重要性和應用是當前商業世界中不可或缺的一部分。會計提供了記錄和報告企業財務信息的基礎，而大數據可以通過分析大量的數據來幫助企業做出更明智的決策。然而，會計和大數據也面臨著挑戰，如準確性、隱私和安全問題等。未來的會計和大數據將更加緊密地結合，并促進商業決策的進一步發展。因此，對這兩個領域的深入了解和應用將對個人和企業都帶來巨大的益處。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇七
近年來，大數據技術的迅猛發展給各行各業帶來了巨大的改變，會計行業也不例外。為了適應這一變革，越來越多的會計機構開始將大數據技術運用到實際操作中。作為一名大數據會計實訓的學員，我深刻感受到了這種變革給會計行業帶來的巨大機遇和挑戰。
第二段：機遇與挑戰并存。
大數據技術的運用給會計行業帶來了前所未有的機遇。傳統的會計工作過程中，往往需要將大量數據手動輸入和整理，耗費了大量的時間和資源。而通過大數據技術，我們可以利用自動化的方式快速處理和分析海量的數據，極大地提高了工作效率。同時，大數據技術還能夠挖掘出更加準確和深層次的數據信息，為企業的決策提供更加科學的依據。
然而，也不能忽視大數據技術運用所帶來的挑戰。首先，大數據的處理和分析需要具備較高的技術水平，這對于傳統的會計從業人員來說，需要進行一定的技能轉型和學習。此外，由于大數據技術的迅速發展和更新換代，會計從業人員需要不斷跟上技術的步伐，繼續提升自己的專業知識和技能。這對于會計從業人員而言，既是一種機遇，也是一種挑戰。
第三段：拓展視野和思維方式。
參與大數據會計實訓，讓我從一個新的角度審視會計工作。在實訓中，我們通過學習和實踐，了解到大數據會計所涉及的各種技術和工具，如數據挖掘、數據可視化等。這些知識的學習讓我打開了眼界，看到了會計工作的更大空間。傳統的會計工作注重的是數據的記錄和整理，而大數據會計則更加注重數據的分析和挖掘，通過數據來實現對企業經營狀況和未來發展趨勢的準確把握，從而為企業的決策提供有力支持。這種轉變在一定程度上改變了我對會計工作的認識和思維方式。
第四段：提高專業能力和解決問題的能力。
參與大數據會計實訓，讓我在技術層面上得到了提高，也培養了解決問題的能力。實訓中，我們需要通過大數據技術來解決會計工作中遇到的問題，這要求我們既要熟悉會計知識和工作流程，又要掌握相應的技術和工具。實踐中，我們遇到了各種各樣的問題，如數據的不準確性、數據的缺失等。通過與團隊成員的合作，以及和導師的交流討論，我們最終找到了解決問題的方案，并取得了良好的效果。這一過程不僅讓我更加熟悉了大數據會計的實踐操作，也提升了我解決問題的能力。
第五段：展望和總結。
大數據技術將繼續影響和改變會計行業，而作為會計人員，我們需要不斷學習和適應這種變革。通過大數據會計實訓，我深入了解到了大數據技術對會計工作的影響和應用，拓展了自己的專業視野和思維方式。同時，通過實踐操作，我提高了自己的專業能力，并培養了解決問題的能力。相信在這個快速變化的時代，只有不斷學習和發展，才能在會計行業中不斷前行。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇八
在最近參加的大數據會計講座中，我有了很多收獲和體會。大數據技術在會計領域的應用，能夠快速解決會計人員在數據分析和處理方面的難題，并且大大提高了工作的效率。
會計數據的處理實際上就是數據的三個階段：采集、處理和分析。大數據技術的出現，可以使得這三個階段的速度都得到提高。在采集數據這一環節中，傳統的數據采集方式往往偏向于人肉搜集，需要進行一遍遍手動的整理，非常繁瑣。而大數據技術則通過網站爬蟲、數據庫查詢等方式，實現了對數據的快速自動化采集。同時，分析階段也可以通過大數據技術進行更加精細的分析，這樣的分析結果更加詳盡，更加符合實際的業務場景的需求。
當財務人員快速分析數據后，可以使用可視化系統進行數據展現，并結合圖表和報表進行數據讓業務部門，更好的理解和把握數據結果。這個過程，就像是財務人員和業務部門之間的同步作戰一樣。數據真正發揮其價值，需要經過深層次剖析和掌握細節，大數據分析技術恰好可以做到這一點。
同時，講座還介紹了大數據技術在會計風險管理中的應用。針對在會計核算過程中，可能存在的會計舞弊風險、數據造假等問題，大數據技術可以通過數據清洗、標準化、轉化等方式實現數據的統一性，從而提高數據的可靠性和準確性；并根據數據的變異程度，確定相應的風險等級。通過這樣的方式，可以快速識別并防范風險，避免潛在的損失。
通過這次大數據會計講座，我深刻理解了大數據技術在會計領域的優勢，這不僅是技術創新和工具發展，也是會計大數據應用步入新的階段，這種應用也正在和會計真正有機結合起來。同時，隨著大數據技術的不斷發展和完善，相信它們會在會計領域起到越來越重要的作用，促進財務行業的發展和進步。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇九
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。
問題四：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sqlserver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。
問題六：由于發生以下連接問題，無法將項目部署到“localhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱。”因為我在配置數據源的時候就無法識別“localhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法:圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器”成自己的sqlserver服務器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了。
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統，系統性能分析hadoop學習原理。
大數據飛速發展時代，做一個合格的大數據開發工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結。
大數據時代是信息化社會發展必然趨勢在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中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的發展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇十
隨著數字化時代的到來，大數據已逐漸成為政務管理的重要手段。政府可以通過收集、分析和利用大數據，為政策制定、資源配置和服務優化等方面提供有力支撐。大數據技術的應用，已成為政府有力的助手，改變了政府運行方式，提升了政府服務效能，促進了政府與公民之間的聯系和交流。
政府需要面對許多復雜的問題，大數據技術的應用能夠為政府決策提供實時、準確的信息和數據支持。政府可以以大數據技術為依托，通過數據挖掘、分析和模擬等手段，對社會、經濟、環境等方面進行深入探索，進而提煉出有效的決策方案。同時，大數據技術的應用可以幫助政府調整政策，優化民生服務，提升政府的形象和信譽。
政府管理需要處理大量的數據信息，信息數量龐大且多樣化。大數據技術的應用，可以幫助政府建立數據中心，通過數據采集、分類、存儲、共享和加工等方式，實現對數據的精細管理。通過數據的精細管理，政府能夠更高效地運營和管理政府服務，優化公共資源配置，提升效能。
在政府服務中大數據有著廣泛而深遠的應用。比如，在社會保障領域，政府可以利用大數據技術實現對各類社會保障信息的分析，以便更好地管控和優化社會保障服務。在城市管理中，大數據可為政府提供精準的交通流量、環境質量、城市治理問題等信息，以便制定更加有效的城市管理政策。大數據技術的應用，將會推動政府服務的質量與效率，更好地滿足公民日益增長的各種需求。
第五段：大數據技術應用面臨的挑戰。
大數據技術的應用，還面臨著安全、隱私等方面的挑戰。政府在使用大數據技術時必須保證數據的安全和保密，防止數據泄露、濫用、篡改等問題的發生。同時，政府還需考慮合規性和道德等方面的問題，確保數據的合法性與道德性。只有在解決好這些問題，政府才能充分發揮大數據技術的應用潛力，更好地服務公民。
總結：
大數據技術的應用，對政府服務、政策制定、資源配置等方面都有非常重要的意義。同時，使用大數據技術，也存在多重挑戰，政府應該注重解決這些挑戰，才能更好地利用大數據服務于公民。在數字時代，隨著大數據技術的不斷發展和應用，政府將會以更加高效的方式運行和管理，為公民帶來更加精準、便捷的服務。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇十一
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。
信息和數據的定義。維基百科解釋：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。它是關于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、字符和符號等。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。信息時代依賴于數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。
在大數據時代，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“是什么”，而不需要知道“為什么”。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。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。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，而相關關系更有利于預測未來。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并進，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。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。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，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業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學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于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，笑看風云變換，穩健贏取未來。
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。”“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。
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。可大數據要的“不是因果關系，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。
其二：人和機器的根本區別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》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。
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。
合纖部車民。
2013年11月10日。
一、學習總結。
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。
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。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇十二
隨著云計算和物聯網的日漸普及，大數據逐漸成為各行各業的核心資源。然而，海量的數據需要采取一些有效措施來處理和分析，以便提高數據質量和精度。由此，數據預處理成為數據挖掘中必不可少的環節。在這篇文章中，我將分享一些在大數據預處理方面的心得體會，希望能夠幫助讀者更好地應對這一挑戰。
作為數據挖掘的第一步，預處理的作用不能被忽視。一方面，在真實世界中采集的數據往往不夠完整和準確，需要通過數據預處理來清理和過濾；另一方面，數據預處理還可以通過特征選取、數據變換和數據采樣等方式，將原始數據轉化為更符合建模需求的格式，從而提高建模的精度和效率。
數據預處理的方法有很多，要根據不同的數據情況和建模目的來選擇適當的方法。在我實際工作中，用到比較多的包括數據清理、數據變換和離散化等方法。其中，數據清理主要包括異常值處理、缺失值填充和重復值刪除等；數據變換主要包括歸一化、標準化和主成分分析等；而離散化則可以將連續值離散化為有限個數的區間值，方便后續分類和聚類等操作。
第四段：實踐中的應用。
雖然看起來理論很簡單，但在實踐中往往遇到各種各樣的問題。比如，有時候需要自己編寫一些腳本來自動化數據預處理的過程。而這需要我們對數據的文件格式、數據類型和編程技巧都非常熟悉。此外，在實際數據處理中，還需要經常性地檢查和驗證處理結果，確保數據質量達到預期。
第五段：總結。
綜上所述，數據預處理是數據挖掘中非常重要的一步，它可以提高數據質量、加快建模速度和提升建模效果。在實際應用中，我們需要結合具體業務情況和數據特征來選擇適當的預處理方法，同時也需要不斷總結經驗，提高處理效率和精度。總之，數據預處理是數據挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通過正確的方式和方法，才能獲得可靠和準確的數據信息。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇十三
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍。可是，有一個很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發現：新品發布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環節。隨著互聯網技術的發展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開。可是在這些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業技能但不一定擁有數據或者提出數據創新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的。可是等到產業成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態。所以到后來，整個價值鏈的核心環節還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年，人們生活水平提高了，營養富余，雞湯已經不是人們補營養的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉。看完后也覺得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題。或許對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發展水平和社會文明發展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發展健全的基礎上才能實現。
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇十四
大數據時代的到來，給人們的學習和生活帶來了巨大的變革。近期，我讀完了一本關于大數據的書籍《大數據》，在書中我了解到了大數據的定義、特點、應用和對社會產生的影響。通過這本書的學習，我深刻認識到了大數據對于現代社會的重要性，并從中汲取了一些啟示和體會。
首先，我的第一個體會是對大數據的新認識。在書中，大數據被定義為指數據量巨大、處理難度大，無法通過傳統的數據處理工具和方法進行處理和分析的數據。大數據的特點主要包括“四V”，即數據量大(Volume)、處理速度快(Velocity)、數據種類繁多(Variety)和價值密度低(Value)。通過學習這些概念，我意識到了大數據處理的復雜性和重要性。在現代社會中，隨著互聯網技術的快速發展，海量的數據正在不斷產生，而利用這些數據尋找規律、洞察趨勢對于企業和科學研究等領域都具有重要意義。
其次，我通過閱讀《大數據》這本書，對大數據應用的廣泛性有了更深入的了解。大數據不僅可以被用于商業領域的市場調研和用戶行為分析，還可以被運用于醫療、金融、政府等各個領域。例如，在醫療領域，大數據分析可以幫助醫生更準確地診斷疾病，提高治療效果；在金融領域，大數據可以用于風險評估和投資策略制定。這些例子讓我認識到大數據不僅僅是一個概念，它已經深入到我們的生活和工作中，并對各個領域產生了重要的影響。
第三，大數據在社會中的影響力也讓我深受觸動。通過大數據的分析，科學家們可以預測自然災害的發生和規模，幫助人們采取相應的措施減少災害造成的損失；政府們可以利用大數據分析來改進公共服務和決策，提高社會治理效能。大數據還可以通過對人群行為的分析，為企業提供精準的廣告定位和銷售策略，幫助企業提高競爭力。大數據的應用正引領著社會的進步和發展，讓我感到對于大數據的學習和掌握變得格外重要。
第四，在書中我還學到了大數據的應對方法和技術。大數據處理的復雜性要求我們運用先進的技術和工具。例如，云計算能夠提供強大的計算和存儲能力，幫助我們處理海量的數據；機器學習和人工智能則能夠幫助我們從復雜的數據中提取有價值的信息。了解到這些技術后，我決定在大數據領域繼續深入學習，提高自己的技術水平。
最后，通過讀完《大數據》，我深刻體會到大數據的革命性和不可逆轉性。大數據已經成為了當今社會的一個重要標志，影響著我們生活的各個方面。不僅是企業和科研機構，普通人也需要掌握一定的大數據分析和處理能力，才能適應這個快速變化的時代。因此，在日常生活中，我們要提高自己對于大數據的認識和運用，并不斷學習相關的知識和技能。
總之，通過閱讀《大數據》，我對大數據有了全新的認識，了解到了其廣泛的應用領域和對社會的重要影響。同時，我也學到了一些大數據的應對方法和技術。大數據已經成為一個時代的產物，對于每個人來說，掌握大數據的知識和技能變得愈發重要。我希望通過自己的努力，能夠在大數據時代中不斷學習和成長，為社會的發展貢獻自己的力量。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇十五
隨著信息技術的飛速發展，大數據越來越成為一個熱門話題，以其海量、高速、多樣化和價值挖掘四個特點，吸引著越來越多的人關注。作為一個信息管理專業的學生，在學習了大數據相關課程并進行實際實踐之后，我對于大數據的感受愈加深刻，本文就是對大數據的一些心得總結。
大數據的價值，不僅體現在了數據的存儲和處理能力上，更體現在了對于數據的價值提升和利用上。以商業為例，通過對于海量數據的分析，企業可以更好地了解市場的需求和趨勢，做到精確營銷，提高營收。在醫療、安防等領域，大數據的運用更是可以讓治療更加精準、安全，社會治安更有保障。總之，大數據為各種行業的發展注入了新的生機和動力。
第三段：挑戰與機遇。
但是，隨著大數據應用的深入，也帶來了諸多挑戰。首先是數據質量問題，由于日積月累的數據泛濫，其中也不乏數據噪音、數據缺失等不良信息，如何去除雜質提升數據質量成為重要問題。其次，數據安全也成為了一個讓人頭疼的問題，因為數據傳輸和存儲中的漏洞，容易被黑客攻擊，這也是大數據的一大風險。但是，與此同時，機遇與挑戰并存。對這些問題的解決，需要通過技術的革新和人才的培養，正是大數據行業發展的良機，也為我們提供了更多的機會。
第四段：大數據技術。
大數據技術是支撐大數據應用的重要基礎。在處理海量數據上，傳統的關系型數據庫已經無法滿足需求，而Hadoop、NoSQL、Spark等大數據技術的進入，大幅降低了海量數據的處理成本和時間，極大地提高了業務智能分析的能力，為大數據的廣泛應用提供了技術支持。但是，由于技術本身具有復雜性和高技術含量，因此需要不斷地探索、應用、完善，如此才能推動新技術的創新和發展。
第五段：未來展望。
目前，大數據的應用逐漸趨于成熟，從數據收集、整理、處理到數據分析都得到了較好的落實，但是，這只是大數據發展的小小起步，未來大數據還將更廣泛地應用于各個領域。在大數據的推動下，人工智能、物聯網等新興技術也會迎來新的發展機遇。因此，我們需要不斷地學習和積累經驗，在專業性技能的基礎上增加創造性思維和創新意識，以適應大數據時代的發展。
總結：
大數據是一個浩瀚無比的世界，它帶來了巨大的價值和機遇，但也同時伴隨著種種挑戰和風險。在大數據時代，只有通過不斷學習、完善技能，才能適應和引領時代的變革，讓大數據為人類的生產和生活帶來更大的便利和奇跡。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇十六
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍。可是，有一個很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發現：新品發布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環節。隨著互聯網技術的發展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開。可是在這些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業技能但不一定擁有數據或者提出數據創新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的。可是等到產業成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態。所以到后來，整個價值鏈的核心環節還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年，人們生活水平提高了，營養富余，雞湯已經不是人們補營養的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉。看完后也覺得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題。或許對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發展水平和社會文明發展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發展健全的基礎上才能實現。
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
最熱會計大數據心得體會（通用17篇）篇十七
Hadoop作為大數據領域中的重要工具，其開源的特性和高效的數據處理能力越來越得到廣泛的應用。在實際應用中，我們對Hadoop的使用也逐步深入，從中汲取了許多經驗和教訓。在此，我會從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優化和可視化展示五個方面分享一下我的心得體會。
一、搭建Hadoop集群。
搭建Hadoop集群是整個數據處理的第一步，也是最為關鍵的一步。在這一過程中，我們需要考慮到硬件選擇、網絡環境、安全管理等方面。過程中的任何一個小錯誤都可能會導致整個集群的崩潰。基于這些考慮，我們需要進行詳細的規劃和準備，進行逐步的測試和驗證，確保能夠成功地搭建起集群。
二、數據清洗。
Hadoop的數據處理能力是其最大的亮點，但在實際應用中，數據的質量也是決定分析結果的關鍵因素。在進行數據處理之前，我們需要對數據進行初步的清洗和預處理。這包括在數據中發現問題和錯誤，并將其糾正，以及對數據中的異常值進行排除。通過對數據的清洗和預處理，我們可以提高數據的質量，確保更加準確的分析結果。
三、分析處理。
Hadoop的大數據處理能力在這一階段得到了最大的展示。在進行分析處理時，我們首先需要確定分析目標，并對數據進行針對性的處理。數據處理的方式包括數據切分、聚合、過濾等。我們還可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具進行分析計算。在處理過程中，我們還需要注意對數據的去重、篩選、轉換等方面，從而得到更為準確的結果。
四、性能優化。
在使用Hadoop進行數據處理的過程中，內存的使用是其中重要的方面。我們需要在數據處理時對內存使用進行優化，提高算法的效率。在數據讀寫和網絡傳輸等方面，我們也需要盡可能地提高其效率，來增強Hadoop的處理能力。這一方面需要的是合理的調度策略、良好的算法實現、有效的系統測試等方面的支持。
五、可視化展示。
通過對數據的處理和分析，我們需要對獲得的結果進行展示。在這一方面，我們可以使用Hadoop提供的一系列Web界面進行展示，同時還可以利用一些可視化工具將數據進行圖像化處理。通過這些方式，我們可以更加直觀地觀察到數據分析的結果，從而更好地應用到實際業務場景中。
總之，Hadoop的應用已逐漸地從科技領域異軍突起，成為處于大數據領域變革前沿的重要工具。在實際應用中，我從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優化和可視化展示五個方面體會到了很多經驗和教訓，不斷地挑戰和改進我們的技術與思路，才能更好地推動Hadoop的應用發展。