大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)總結(jié)

1、大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感、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(shì) 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(wú)法透過(guò)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(yíng)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

2、領(lǐng)域。2）大數(shù)據(jù)的來(lái)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(guò)分析和優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)一種對(duì)未來(lái)的企業(yè)運(yùn)營(yíng)的精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)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(jī)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(cè)性工作。4）大數(shù)據(jù)未來(lái)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(shuō)分析是大數(shù)據(jù)未來(lái)的發(fā)展方向。DataTargetDataPrcproccssed TransformedData Data PatternsKnowle

3、dge3、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(lái)源有效性、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性、數(shù)據(jù)使用合法性。自由：反對(duì)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

4、。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(cè)工作大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)，及對(duì)相對(duì)關(guān)系的發(fā)掘，改變了傳統(tǒng)的基于少量樣本的預(yù)測(cè)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(cè)技術(shù)和工具，進(jìn)而支撐預(yù)測(cè)工作的大力發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)越完善，我們?cè)侥芨旄娴墨@得更多的有效數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)則越準(zhǔn)確。3、知識(shí)管理迫在眉睫大數(shù)據(jù)的未來(lái)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(shí)。知識(shí)是個(gè)人/組織成長(zhǎng)的直接推動(dòng)因素。知識(shí)管理要遵循積累原則

5、（知識(shí)積累是實(shí)施知識(shí)的管理基礎(chǔ)）、共享原則（一個(gè)組織內(nèi) 部的信息和知識(shí)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(shí)和信息）、交流原則（知識(shí)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(wú)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(cāng)儲(chǔ)工作中，為物品對(duì)象（倉(cāng)庫(kù)、貨物、設(shè)備、員工等）、流程對(duì)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(cāng)儲(chǔ)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(duì)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(guò)數(shù)據(jù)挖掘和分析， 尋找有效的數(shù)據(jù)指標(biāo)。 通過(guò)對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)的 趨勢(shì)預(yù)測(cè)，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(shí)管理系統(tǒng)在實(shí)際工作中，重視對(duì)裸數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)、執(zhí)行文件的管理，引導(dǎo)各項(xiàng)