大数据心得体会(合集17篇)

大数据心得体会(合集17篇)。

⏤ 大数据心得体会 ⏤

职责描述：

1.协助构建云数字营销系统，针对外部市场及竞品数据加以整理建模，得出市场分析报告及洞察

2.针对内部数据，定期的端到端分析建模，形成业务洞察，平台洞察，产品洞察和用户洞察，内容洞察。指导各部门优化数字营销推广计划。

3.管理整体云数字体系包含数字营销体系平台建立，管理第三方供应商及对接内部各个数据生产出口。

任职要求：

数据挖掘、bi等相关经验。

python等。

聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验

4. 精通使用sql访问和处理数据系统中的数据。

5. 了解常用分布式计算和存储框架hadoop/hdfs/hive/spark等，具备相关项目经验优先

6. 具备良好的数据敏感度，能从大量数据提炼核心结果，并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑。

部门沟通及资源整合能力，能够独立开展研究项目。

8. 有it及b2b行业经验者优先，有dmp平台建立经验者优先

⏤ 大数据心得体会 ⏤

一、渠道经销商亏损严重

根据中国汽车流通协会公布的数据显示，在经销商销量和收入均同比增加的情况下，连续两年入围百强的84家汽车经销商xx年毛利与xx年相比大幅下滑至25．79%。xx年，汽车经销商盈利面继续缩小，据统计，48．5%的经销商盈利状况持平，只有21．8%的经销商盈利，剩余的经销商处于亏损状态。当前，汽车产品已远远超出市场能够消化的程度，库存在不断地增加，目前全国共有20000多家经销商，按照当前的产销规模和经销商数量，经销商的压力可想而知。大面积的亏损，严重打击了经销商的信心，很多经销商纷纷退出汽车行业，转而寻找新的盈利机会，这种局面对于厂家来说也是无能为力，以“4S”店为主的营销渠道遇到了前所未有的危机。

二、“互联网+”时代下的渠道“短板”

一直以来，以“4S”店为主体的汽车品牌专营模式一直是汽车营销渠道的主流模式。不过随着互联网技术的发展，网络购物成为时下流行的生活方式，网络购物的商品也从小件商品延伸到了汽车产品领域。据J．D．Power调查，有80%的经销商认为在线购车将成为未来趋势，并且认为这将影响到传统汽车销售业务。这样一来，传统“4S”店作为目前较大的营销渠道而言就遇到了前所未有的挑战。相比新兴互联网汽车业务来说，传统“4S”店营销模式的“短板”很突出。

(一)消费者满意度差

“4S”店的背后是相对独立的经销商，作为经销商而言，追逐利润是第一位的。在市场火爆的情况下，会出现某款车型“加价提车”的现象，消费者甚至加价都提不到车的现象也时有发生，消费者对这种违背市场规律的行为已见怪不怪。虽心有怨言却也是无奈接受。在市场遇冷的情况下，经销商常常会以低于厂家指导价很多的促销价来博得销量，以得到厂家的年终返点，但是在这个促销价格中，包含着强制购买店内装饰和强制购买保险的捆绑销售行为，很让消费者反感。

(二)售后维修价格虚高

“4S”店总是着眼于销售业绩，对售后服务的管理和如何提高客户满意度、怎样加强售后服务、提高技术水平的动力不足，“前店后厂”式的售后服务体系并未健全。在具体的售后服务中，由于技术水平高低不一、人员素质参差不齐、经济利益诱导等现实因素，“4S”店习惯在工时费、零配件价格上做手脚，售后维修价格虚高。这也是“4S”店遭到消费者普遍诟病的重要原因之一。

(三)运营成本过高一家

“4S”店要达到标准化

经营需要经历选址、征地(租地)、建店、招聘店员、培训、试运营等诸多环节，期间发生的征地或租地费用、建店工程款、各种税费、人员工资等所有费用都要摊薄到利润里面，这样一来，“4S”店的初始经营就要面临巨大的压力。小规模的“4S”店一般占地几千平方米，大规模的则达到上万平方米，每年的租地成本就要几百万元。如果土地不是租用的，“4S”店第一年购买土地的成本投入还会高出更多。一家“4S”店平均有大约100名员工，每年的人工支出通常要400万至500万元。仅就人员工资来说，对“4S”店而言就是一笔不小的负担。如果再加上其他开销，一家“4S”店的年运营成本往往接近千万元人民币。

三、“互联网+”时代下如何实现营销渠道变革

据统计，目前全国近40家汽车经销商已签署了汽车经销商电商平台战略合作协议，依托现有的经销商线下渠道与线上资源相结合运营，40家经销商几乎涉及中国过半数经销商集团，规模可覆盖全国成千上万家汽车“4S”店及上亿汽车用户。同时，二手车业务以及汽车租赁业务的扩大，都将成为经销商利润提升的主要途径。在这种趋势下，传统“4S”店必须要做出变革。

(一)提升自身竞争力

商务部于xx年1月发布了《汽车销售管理办法(征求意见稿)》，并将在今年内正式实施。新《办法》鼓励汽车销售模式多样化。新《办法》明确提到推动汽车流通模式创新，积极发展电子商务。这意味着“4S”店模式作为唯一授权销售渠道的时代彻底结束，新兴销售渠道和传统销售体系的共生融合成为趋势。在这种情况下，“4S”店一方面要做好接受市场的冲击，不能再固步自封，必须提升服务水平，注重差异化服务，降低运营成本，从自身挖掘盈利点，另一方面，要及时跟上市场步伐，要提高对市场的信息灵敏度，在实体店的基础上大力发展互联网业务。只有逐步提高自身竞争力，才能在互联网时代下生存。

(二)注重“线上线下”业务融合

对于未来的互联网汽车营销，将不再是“4S”店来全部承担满足客户需求的重任，配套的有大量的城市展厅、体验中心甚至提供定制化服务的互联网平台。我们要建立一个在线上有智能终端，在线下以“4S”店为载体，能够实现线上和线下服务一体化的互联网销售体系，让用户能够在线上和线下之间自由选择。最终呈现给客户的是以汽车消费为主的“一站式”服务体验场景。汽车销售渠道的互联网化，一开始就是一个整体性的变化，不仅仅是新车、二手车，还包括后汽车市场，都在互联网化。未来有可能汽车电商和线下营销渠道是平行的，来让用户选择。目前来说，消费者最担心的是线上产品的质量和线下服务的承接能力，这就涉及到线上线下业务的融合。可以说，只有实现线上营销与实体经济的深度业务融合，汽车营销渠道“互联网+”的时代才算真正来临。

(三)重点打造智能终端APP软件

目前来看，在国内只有两种APP营销方式，一是利用现有社交媒体APP，比如微信、QQ等，另一种是自己开发APP。利用现有的社交媒体APP的好处是能够迅速将营销内容推广给客户，传播效率高;缺点是目标客户群不明确，客户体验感差，缺乏互动。而企业自己开发的APP的优势是能够独立掌控APP资源，拥有自主运营权，内容灵活，客户体验感强;缺点是开发成本高，推广率低，下载安装注册认证程序繁琐，一般需要从企业官方的网站下载，而且无附加功能，客户粘性差。如果我们将社交媒体APP和企业自己开发的APP的优点相结合，打造基于社交媒体APP的，这样一来用户的体验感更强，互动效果更好，客户粘度会更高。

四、结语

互联网正悄悄改变着人们的消费习惯。在汽车消费领域，用户对整车电商的接受程度也变得越来越高。据尼尔森近期数据显示，有92%的客户在购买汽车时，都希望通过互联网来了解产品及相关信息。该机构数据显示，在中国，有86%的客户愿意通过互联网来购买汽车。互联网已经成为用户获取信息的重要渠道和购买终端。与以往不同，如今的消费者对决定购买的车型已越来越熟悉，汽车销售顾问已不用费劲介绍车型信息。此外，消费者在购车之前都会在汽车网站上对各款车的配置、优缺点、和各地区的成交价格进行反复对比。现阶段，越来越多的企业已开展了对互联网汽车业务的探索，无论是汽车企业、综合类传统电商还是汽车媒体，都纷纷开始布局汽车电商平台。总之，对于传统的汽车经销商而言，互联网时代危险与机遇并存。现阶段传统“4S”店只有加快用互联网的思维武装自己、改造自己，才能在互联网时代的渠道竞争中立于不败之地，真正成为“渠道之王”。

⏤ 大数据心得体会 ⏤

未来的十年，将是大数据引领下的智慧科技时代。不管你是否意识到它的存在，大数据都将越来越快地改变我们这个时代，包括我们的生活方式。

维克托·迈尔-舍恩伯格是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。他通过一个大家熟知的事例，来帮助我们理解“大数据”的潜在影响力，那就是四个世纪之前望远镜和显微镜的发明。望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜能够让我们观测微生物，它们都是收集海量数据的新工具，因为这种工具的发明，人们同步更新了分析数据的技术和方法，促进了人们对世界更好的理解。如果说望远镜和显微镜是测量领域中的一场革命，那么今天的数据测量就相当于是现代版的望远镜、显微镜。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富，以及更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及数据的增长速度比历史上的任何时期都要多、都要快。一个大数据的时代，不经意间顺理成章地翩然而至。

一、什么是大数据?

大数据是当前最热门的话题之一。但什么是大数据，人们尚未给出确切的定义。首先，“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的;其次，利用大数据进行分析和工作时，所依据的关于此事尽可能完整的数据，从而“一览众山小”，而不是采用局部的小数据，从局部推断整体。

维克托也并未直接给出大数据的定义。不过，他用三大转变描述了大数据的特性：

转变之一：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析，这算不上一个很大的数字，但由于这是过去十年所有的比赛，所以它是大数据。

转变之二：由于有了更多的数据，我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。如果我们对于一个事物只有50个数据点，那么每一个数据点都必须非常精确，因为每个数据点都是有用的;但是如果我们有5000万个，去掉10个，甚至去掉1000个都没有太大的问题。

转变之三：不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。分析大数据主要为了预测未来“是什么”，而不是“为什么”。因为很多时候我们以为我们找到了事情背后的原因，实际上却没有找到。更多时候知道了“是什么”就足够了。例如知道流感将会扩散到哪里就足够了，我不需要知道为什么;知道什么时候在网上购买机票能够获得最优惠的价格就足够了，我不需要知道为什么此时价格最低。

二、大数据带来的变化

大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式。很多传统的习惯将被颠覆，很多旧的制度将面临挑战。举例来说：

第一，科学探究的思路和方式受到挑战

探究是新课程改革中的一个热词，是促进学校教学与科学研究相融合的实践举措。科学探究的基本路径是：发现问题，提出假设，制定方案，实践探究，分析数据，得出结论。之所以会梳理出这样一个探究的路径，与我们对问题知晓的信息过少有关。换句话说，对所要研究的事物，我们知道的数据很少，需要从这些很小的数据出发，通过猜想和假设，进行试探性的研究，如果研究得出的'结果和自己的假想是一致的，则说明我们的假说是正确的，这些假说会上升为对该事物描述的知识，我们掌握该事物的数据也随之增加。

利用测量所获得的点滴数据，从一个局部来推测世界是怎样的，这是科学探究的基本思路和方式。长期以来，我们总是通过这样的方式来认识世界，对其有宗教般的信仰。尽管我们知道，决策者总是先有了想法，才会提出假设。如果决策者自身对所研究的事情存在着偏见，所提出的假设就很难得到实证的支持，这往往会导致探究花费了很长的时间、很大的物力和财力，也常常劳而无功。但科学研究者还是坚定不移地沿着这条道路前行，学校在教学中也将其作为科学研究的基本规范来传授。

在大数据时代，这样的研究方式收到了极大的挑战。先举个事例来说吧。手机辐射是否能够致癌?关于这个问题，无论我们的假设如何，实验的设计都很难进行。首先，样本选择过少，没有统计学上的意义;其次，不能拿人做研究对象;第三，短时间的研究很难观察到变化。有了大数据之后，这样的难题就可以迎刃而解了。前段时间，丹麦就进行了这样的研究。丹麦拥有1985年手机推出以来所有手机用户的数据库。他们从这个数据库中分析了1990年至2007年拥有手机的所用用户的数据，同时，他们还收集了这一期间医院收集的所有癌症患者的数据，然后分析手机用户是否比非手机用户有更高的癌症发病率。这两个数据库本身是完全独立的，在作分析之前从来没有想过可以做这样的研究。结果表明，使用移动用户和癌症风险增加之间不存在任何关系。2011年10月，这一研究的结果发表在《英国医学杂志》上。

上述的案例告诉我们，在获得了大量的数据，能够对事物的整体进行全面的认识之后，假想就没有意义了，我们可以直接根据全面的数据做出结论。

⏤ 大数据心得体会 ⏤

数据是现代社会的核心资源，税收则是国家财政的重要支柱。数据管税作为数据与税收两个领域的结合，旨在运用现代信息技术手段来实现税务管理的科学化、高效化和智能化。在我参与数据管税工作的过程中，我深刻体会到了它的重要性和价值，并积累了一些心得体会。

数据管税可以提高税务管理效率。传统的税务管理工作往往依赖于海量的纸质文件、人力资源等条件，效率往往较低。而数据管税通过数字化处理税务信息，大大减少了繁琐的手工操作，提高了税收数据的采集、整理、分析和呈现的效率。例如，通过建立电子申报系统，纳税人可以在线上完成税金申报和缴纳，不仅减少了繁重的纸质表格填写环节，也节约了大量的时间和人力成本。

数据管税可以增强税务管理的准确性和精度。税务管理涉及到大量的数据采集、记录、计算和分析工作，如果依靠人工操作，容易出现疏漏和错误。而数据管税通过自动化的数据处理和分析，可以避免人为的失误，并提高数据的准确性和精度。例如，在税务稽查中，数据管税可以通过智能算法来检测纳税人的异常行为或潜在风险，提高稽查工作的效果和准确度。

数据管税可以促进税务管理的智能化和创新化。现代信息技术的发展为税务管理带来了许多新的机遇和挑战。数据管税可以运用人工智能、大数据分析、区块链等前沿技术来进行税务管理工作，使税收管理更加智能化、科学化和精细化。例如，通过采用自然语言处理技术，可以实现语音识别和智能问答系统，提供更加便捷和个性化的服务。通过应用大数据分析，可以深入挖掘纳税人的消费行为和经济状况，为税务部门提供更加准确和精细的数据支持。

我认为数据管税的发展还需要加强数据安全和隐私保护。税务管理涉及到大量的个人和企业敏感信息，要保证数据的安全和隐私是非常重要的。数据管税系统需要具备强大的安全措施和风险管理机制，确保数据的机密性、完整性和可用性。同时，税务部门也需要加强对纳税人数据使用的监管和法律法规的制定，保障纳税人的权益和隐私保护。

小编认为，数据管税作为税务管理的创新方式，具有提高效率、提升准确性、促进智能化和创新化等优势。在推广和应用数据管税的过程中，仍然需要我们进一步探索和解决许多具体问题和挑战。相信随着科技的不断进步和创新，数据管税将会在未来的税收管理中发挥越来越重要的作用。

⏤ 大数据心得体会 ⏤

随着科技的迅猛发展，大数据已经成为了当今社会不可或缺的一部分。它无处不在，影响着我们的生活、工作和决策过程。因此，学习大数据技术已经成为了现代人必备的能力之一。在这篇文章中，我将详细介绍一个大数据学习计划，帮助大家学习和掌握这一重要技能。

首先，我们需要了解什么是大数据。简单来说，大数据是指由于数据规模过于庞大、复杂或多样化，无法使用传统的数据处理方法来进行管理和分析的一种数据集合。学习大数据技术，我们需要从基础知识开始，了解大数据的概念、特点和应用场景。

接下来，我们可以选择一门合适的大数据学习课程或培训。在互联网上有很多针对大数据的在线学习平台，如Coursera、edX等，它们提供了丰富的大数据学习资源，包括视频课程、教材和练习题等。选择一门适合自己的课程，并根据课程安排合理规划学习时间。

在学习的过程中，我们不仅需要理论知识，还需要进行实际操作。因此，建议大家安装一个大数据开发环境，如Hadoop或Spark等。这些开发环境可以模拟大数据处理和分析的场景，帮助我们更好地理解和掌握大数据技术。

除了在线学习平台，还可以参加一些大数据相关的研讨会或会议。这些活动可以帮助我们了解最新的大数据技术和应用实践，与行业专家和从业者进行交流和互动。此外，参加项目实践也是学习大数据的重要部分。通过实际参与大数据项目，我们可以运用所学的知识和技能，解决实际问题，提高自己的实践能力。

此外，还需要不断扩展自己的知识边界。大数据领域发展迅速，每年都会有新的技术和方法出现。因此，我们需要保持学习的热情和动力，持续关注大数据领域的最新动态。可以通过阅读技术博客、论文和书籍，参与技术社区的讨论等方式，了解最新的研究成果和应用案例。

最后，对于大数据学习计划的总结和评估也是非常重要的。在学习过程中，我们需要及时反思和总结所学的知识和经验。可以编写学习总结或笔记，回顾自己的学习进展和成果，发现和解决学习中的问题。此外，还可以参加一些认证考试，如Cloudera Certified Data Engineer或IBM Certified Data Architect等，检验并证明自己的学习成果。

总之，大数据学习是一个长期而复杂的过程，需要耐心和毅力。通过制定一个合理的学习计划，并不断努力学习和实践，我们可以逐渐掌握大数据技术，为自己的未来发展打下坚实的基础。希望通过这篇文章，大家对大数据学习计划有了更详细、具体和生动的了解。祝大家在大数据学习的道路上取得不断的进步和成功！

⏤ 大数据心得体会 ⏤

近日，我有幸参加了一场关于大数据的讲座，此次讲座的主题是："大数据：洞察信息时代的力量"。通过这一场讲座，我深刻认识到了大数据在信息时代的重要性，并对其潜力有了更深层次的理解。

讲座开始时，讲者首先向我们介绍了大数据的基本概念和由来。大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，这些数据集合难以被传统数据库和数据处理工具处理和分析。这些数据的收集通常来自互联网、社交媒体、传感器等各种渠道。而大数据的概念则由计算机科学家Douglas Laney在2001年首次提出。正是由于互联网技术的快速发展，数据的产生量猛增，数据被广泛应用于商业、科学和政府等领域，从而催生了大数据的概念。

接下来，讲者向我们阐述了大数据的重要作用和应用场景。在商业领域，大数据被广泛应用于市场营销、用户行为分析等方面。例如，通过大数据分析，企业可以了解消费者的需求和偏好，为产品开发和营销策略提供指导。在科学领域，大数据有助于发现规律和关联，从而推动科学研究的进展。在政府领域，大数据可以用于城市规划、社会治理等方面。通过对交通流量、气象数据等的分析，政府可以更好地制定政策和规划城市发展。此外，大数据还可以在医疗行业、金融领域等众多领域发挥重要作用。

讲座中，讲者还介绍了大数据的处理和分析技术。由于大数据的规模和复杂性，传统的数据处理工具已经无法胜任，因此出现了一系列新的技术和工具。其中，最核心的技术之一就是分布式计算。通过将数据分布在多个计算节点上同时进行处理，可以大幅提高数据处理的效率。此外，机器学习、数据挖掘等技术也被广泛应用于大数据分析中。这些技术的发展不仅推动了大数据的应用，更为其赋予了智能化的能力。

讲座的后半部分，讲者带领我们深入了解了大数据对个人和社会的影响。在个人方面，大数据不仅能够完善个人化推荐系统，提供更符合个人需求的服务，还能够为个人提供更多发展机会。社会方面，大数据可以帮助政府更好地了解民众需求，提供优质公共服务。然而，大数据的应用也存在一些挑战和问题，比如数据隐私保护和信息安全等方面。面对这些问题，讲者呼吁政府、企业和个人共同努力，制定相关政策和规范，确保大数据的安全和合理应用。

通过这次讲座，我深刻认识到了大数据在信息时代的重要性。大数据不仅改变了我们的生活，也在影响着社会的发展。作为个体，我们要增强对大数据的理解和应用能力，以更好地适应信息时代的需求。作为企业和政府，我们要充分认识到大数据的潜力，积极探索其应用和创新。同时，我们也要重视大数据的安全和隐私保护，制定相关政策和规范，确保大数据的良性发展。

总的来说，通过参加这次大数据讲座，我不仅对大数据有了更深入的了解，更增强了自己在信息技术领域的学习动力。随着大数据时代的到来，我相信大数据将成为推动社会进步的重要力量，我要不断学习和进步，与时俱进。

⏤ 大数据心得体会 ⏤

近年来，随着科技的快速发展，数据不再仅仅是一堆数字的堆积，而成为了企业运营和管理中的重要资源。数据对于税务部门而言也不例外。税务数据的收集、存储、分析和管理已经成为了税务工作的一项重要职责。在数据管税的实践过程中，我深刻体会到了许多重要的观点和经验。

在数据管税的过程中，数据的准确性和全面性至关重要。税务数据的准确性直接影响到税务的判定和征管结果，因此，在数据采集和录入环节，务必要加强准确性的核查和修正。在核查数据准确性时，应尽量避免人为因素的干扰，采用技术手段如数据对比、逻辑检查等，确保数据的准确性和完整性。同时，也要关注数据的时效性和更新频率，及时处理和更新数据，保持数据的实时有效性。

在数据管税的过程中，数据的分析能力和应用能力至关重要。税务数据的收集不仅仅是为了堆积一堆数字，而是为了能够通过数据分析来获得有价值的信息和。创造性地运用数据分析工具和方法，可以有效地发现问题，完善税收政策和管理措施。数据分析工具的选择和应用要充分考虑数据的特点和需求，灵活运用，以实现更好的数据利用效果。

在数据管税的过程中，数据的安全性和保密性至关重要。税务数据涉及到个人隐私、商业秘密等敏感信息，在数据管理中必须高度重视数据的安全保护工作。确保数据的防病毒、防篡改、防泄密等安全措施，保证数据的完整性和保密性，防止未经授权的访问和使用。

在数据管税的过程中，数据的共享与合作也十分重要。税务数据的共享和合作可以提高数据的利用价值和效益，同时也可以减少重复工作和资源浪费。通过建立和完善数据共享的机制和平台，确保数据的安全性和一致性，加强与相关部门和单位的配合与交流，实现数据的共享和合作，提高工作的效率和质量。

在数据管税的过程中，数据的规范化和标准化也十分重要。税务数据的规范化和标准化可以提高数据的一致性和比较性，方便数据的统计和分析。建立统一的数据标准和规范，制定统一的数据采集和处理流程，加强对数据的管理和监控，提高数据质量和价值。

小编认为，数据管税是一个相对新的领域，也是税务工作向数字化、智能化转型的重要方向。在数据管税的实践过程中，准确性、分析能力、安全性、共享与合作以及规范化和标准化是我们要时刻关注和遵循的重要原则。只有充分利用数据，掌握数据，才能更好地服务于税务管理工作，推动税务工作的高质量发展。数据是我们工作中的宝贵资源，我们需要以科学、严谨、高效的态度来管理和运用数据，为税务工作注入新的活力和动力。

⏤ 大数据心得体会 ⏤

说起春运，人们的第一印象就是拥挤，“抢票难”“环境糟”“服务差”等烦恼的回忆或多或少地留存在每个人心底。放眼今年春运，在铁路和民航发送旅客人次创下历史纪录的情况下，人们的实际感受却发生了巨大变化，车票好买了、空座变多了、服务智能了。这些变化是不是让你感到今年春运“大不同”——

春运没有那么“挤”

一年一度的春运，渐渐接近了尾声。由于春运涉及面广，关注度高，有很多话题引发了社会讨论。今天，记者为您列出数据，还原一个真实的2017年春运。

“史上最难抢票年”是假的

2017年伊始，为配合铁路调图，12306网站购票预售期缩短为30天，因此有人说2017年春运有可能成为“史上最难抢票年”。

截至今日，经过了春运售票高峰期，从网站售票情况和群众的反应来看，并没有出现这样的情况。

预售期时间的长短不是“买票难”的关键问题。虽然春运有40天，但节前出行的时间主要集中在那三四天，出行目的地都集中在北京、上海、广州等大城市的单向客流。运力是一定的，需求每年都在增加，供需矛盾一直存在，因此，调整预售期对购买车票的难易度影响并不大。

实际情况是，今年的车票较往年更好买了。今年春运，铁路继续加大运力，在节前高峰时段日均已增加24.6万个旅客席位的情况下，节后高峰时段预计日均再增加46.9万个旅客席位。

“高铁有很多空位”是真的

春运期间，同事小郭发来信息询问：“都说春运票不好买，我回家坐的车就很空啊?”

类似这样的情况还有很多旅客反映，“都说票不好买，可车上空位很多”。

这种情况是真实存在的。原因主要有两个，一是回家的线路并不是春运的热门线路。以小郭为例，小郭回家坐的是京沪高铁线路。京沪高铁在春运期间并不是热门，两个大城市之间，劳务输出不多，返乡人少，因此上座率并不高。反而是在“五一”“十一”小长假期间才是供不应求的高峰时段。

据交通部门发布的数据显示，春节前热门铁路线路为上海—杭州、上海—苏州、上海—南京、北京—天津、上海—无锡、北京—石家庄、杭州—宁波等。因此，乘坐非热门线路的高铁就算在高峰时期也是有可能有空座的。

还有一种情况是，铁路是分段卖票的，你坐车的时候，看到附近的座位是空的，但其实票已经卖出去了，只不过有乘客买的是这个座位的另一段旅程。

“高铁成出行首选”是真的

从被高铁，到要高铁，如今高铁已成为百姓出行首选的交通工具。近期，交通运输部与发展改革委委托国家智能交通系统工程技术研究中心(ITSC)作为第三方机构，结合历年春运情况和百度、携程等互联网平台春运大数据，对2017年春运旅客出行需求作出了分析。

从出行距离看，根据百度实时大数据监测，按起点城市间直线距离统计，全国旅客平均出行距离约为330公里，较往年有所缩短;500公里以内出行量占比达到80.4%，较2016年增加了3个百分点，中短途出行比例进一步提高。

众所周知，铁路的优势在于中长线路。但随着国家铁路网的形成，开行的城际铁路越来越多，春运期间，雨雪天气、公路拥堵等情况时有发生，500公里以内出行的'距离，更多旅客也同样优选高铁出行。这也是为什么春节放假期间高铁客流量仍创历史新高的原因。

“服务者不只是人”是真的

“您好，我是小V，济南西站小助手，有什么不懂的快来问我吧。”在济南西站，三台智能机器人在车站候车大厅迎接四方乘客。当你走过去，憨态可掬的机器人竟然主动打起了招呼。原来，机器人的机身还配置了雷达探测系统，当身旁有人路过时，探测系统就会自动触发。

就像科幻电影描绘的一样。如今，走进火车站，服务你的可能不再是真人，而是“机器人”。

人们常说，科技改变生活，如今科技也在改变着春运。今年，越来越多的科学信息技术运用到春运中，“智慧春运”已成为今年春运的新代言。“刷脸”进站、可视门铃、智能APP等高科技产品的应用，不仅解放了很多劳动力，还提高了服务效率和水平。相信未来的春运，将会更加智能便利。

旅客“飞”得更顺畅

截至2月6日，春运期间我国民航运行安全平稳。值得一提的是,航班正常率有所上升，今年春节黄金周期间全国平均航班正常率85.6%，同比提高3.1%。

民航客流增长10%

来自中国民航局的数据显示，今年春节黄金周期间，国内航空公司共执行航班8万余班，同比增长11.9%;运送旅客984万人次，同比增长15.1%;提供座位数1283万个，平均客座率83%。

随着经济社会发展和民航大众化战略的推进，选择乘坐飞机的消费者日益增多，这种情况在今年春运中得到集中反映。民航局监测的全国主要城市始发航班数据显示，春节黄金周期间，民航出港旅客主要集中在北京、上海、广州、深圳、昆明、成都、重庆等城市，每日出港旅客超过5万人次。乌鲁木齐、杭州、上海、西安、广州、深圳、丽江、宁波、汕头等机场出港航班客座率平均超过85%。

此外，各航空公司根据市场需求，保证了春运期间运力投入。如截至2月2日，春运以来东航累计执行航班近50100班次，运送旅客超过676万人次，同比增长近13%。有预测数据显示，今年春运期间民航客流将达到5830万人次，增长10%。为此，民航加大运力投入，日均安排航班1万多班次。

航班正常率上升

今年春运期间，旅游经济对民航客流的拉动作用也非常明显。如今的民航春运，已不仅仅是回乡探亲，出门旅游的人也在不断增加。据成都机场有关负责人介绍，成都机场春节黄金周进出港客流外出旅游人员所占比重非常高。其中，国内出港旅客主要前往北上广深及昆明、拉萨等地;进港旅客主要来自北上广深及三亚、海口、拉萨等地。

此外，到目前为止，今年民航春运的突出特点在于航班正常率有所上升。从历史上看，春运期间旅客选择飞机的重要原因是为节省时间，航班正常率备受关注。航班正常率也是民航部门近年来重要的工作内容之一。民航部门提出，要力争在航班总量快速增长的同时，航班正常率保持在75%以上。数据显示，2016年全国客运航空公司平均航班正点率为76.76%，达到近五年来的最高点。同时，2017年《航班正常管理规定》正式实施，从法规上健全了航班正常考核工作机制、航班延误信息通告机制、航班延误取消原因确认机制，构建航班正常监管体系，把航班正常管理纳入法制化轨道。今年春节黄金周期间全国平均航班正常率85.6%，确实让旅客飞机坐得更舒心了。

⏤ 大数据心得体会 ⏤

数据可视化是一种将数据表示为可视化图形的方法。通过将数据转化为图表、地图、图形或其他可视化形式，可以使数据更易于理解和解释。在过去的几年里，我一直在研究和应用数据可视化相关的技术和工具。在这个过程中，我积累了一些心得体会。

首先，数据可视化能够帮助我们更好地理解数据之间的关系。通过将数据转化为图表，我们可以直观地看到数据的趋势和变化。比如，通过绘制折线图，我们可以一目了然地看出数据随着时间的推移而发生的变化。这种直观的图表可以帮助我们快速识别出数据中的模式和异常。

其次，数据可视化还可以帮助我们更好地传达数据的意义。人们通常更容易理解和记忆图像而不是数字和文字。通过将数据转化为图表或图形，我们可以使用视觉元素来强调数据的重要部分或关键信息。比如，在一份销售报告中，我们可以使用不同的颜色或形状来表示不同的产品销售额，以便读者更好地理解和记忆。

此外，数据可视化还可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和关联。有时候，数据中的模式和关联并不明显，需要通过合适的可视化工具来揭示。比如，我们可以使用散点图来查看两个变量之间的相关性。通过观察散点图中的点的分布，我们可以判断出两个变量之间是正相关、负相关还是没有关联。这种发现隐藏的模式和关联的能力对于帮助我们做出准确的预测和决策至关重要。

另外，数据可视化还可以帮助我们识别和解决数据质量的问题。在现实的数据中，常常存在着错误、异常和缺失值。通过将数据可视化，我们可以更容易地发现这些问题并采取相应的措施。比如，在绘制柱状图时，我们可以发现某些类别的数据明显偏离了其他类别，这可能是由于错误或者异常数据引起的。通过进一步的数据调查，我们可以找出问题的根源并进行纠正。

最后，数据可视化还可以帮助我们找到数据中的故事。每个数据集背后都隐藏着一个故事，通过适当的数据可视化，我们可以更好地讲述这个故事。比如，在一份关于城市人口增长的报告中，我们可以使用地图来展示各个城市的人口变化，从而让读者看到城市之间的差异和趋势。这种讲故事的方式不仅让数据更有趣，也更容易让读者产生共鸣和理解。

总的来说，数据可视化是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解和解释数据。通过将数据转化为图表、地图、图形等可视化形式，我们可以更直观地看到数据之间的关系、传达数据的意义、发现隐藏的模式和关联、解决数据质量的问题，并找到数据中的故事。在未来的工作中，我将继续深入研究和应用数据可视化技术，为数据分析和决策提供更好的支持。

⏤ 大数据心得体会 ⏤

一：

教学资源的数字化、信息化、网络化，使得教育资源在大数据时代实现资源共享成为可能，包括网上教研系统、网络备课系统、教师学习中心系统、教师评价系统、资源管理与应用系统、视频点播系统、远程网络教学系统等，大数据教育资源可建立一站式教学信息平台。而学生在学习公共服务平台上，通过网络课堂、自主学习系统、互动交流系统等实现远程学习、移动学习。

目前互联网、云计算、物联网、移动互联网、智能技术等技术的快速发展，教育数据的形式和来源越来越趋于多元化、多样化，谁能快速发现和整合数据，并能解决如何利用数据挖掘其背后的价值这一问题，将会有效增加其在未来的竞争力。

二：

材料三：

目前，“报送式收集”仍主导教育数据收集方式，“伴随式收集”没有真正实现。教育数据除了来源于教育系统内，还广泛来源于智能设备、社交媒体等诸多方面。随着“物联网”成为现实，采用传统方式进行收集数据量的比例会越来越小。科技研究公司高德纳( Gartner)估计，2016年每天有550万台互联设备上线，到2020年，互联设备的总数将超过目前水平三倍以上。IBM表示，目前每天产生的数据已达大约2.5艾字节，这意味着世界上90%的数据是在过去两年产生的。所以，“伴随式”的数据收集方式的实现，才意味教育大数据时代的到来。另外，“报送式收集”方式无法有效规避“数据利益”，“伴随式收集”具有动态性和即时性，虚假数据无所遁形，数据的真实性得到了有效保证。

材料四：

近年来，浙江省紧紧围绕教育现代化这条主线，着力以信息技术解决教育教学难点，在信息化发展理念、发展路径、发展机制等方面取得了突破性进展。目前，全省99%以上的中小学校实现千兆到校、百兆到班，49%的中小学校无线网络覆盖主要教学场所，班级多媒体普及率100%；38%的中小学校建有创新实验室或学科教室，移动学习终端逐步走向全面普及，智慧校园建设取得较好成效；之江智慧学习广场融通“国家—省—市—县”教育资源，汇聚了1384门普通高中选修课网络课程、30门义务教育拓展性课程精品网络课程、3.6万余个微课资源，为促进教育公平提供了新路径。根据教育部科技司发布的《中国教育信息化发展报告(2016)（基础教育）》，浙江省基础教育信息化综合指数居全国之首。 

7．下列对材料相关内容的理解，不正确的一项是（3分）

A．材料一介绍了互联网、云计算、物联网等技术在教育领域的应用，教学资源呈现了数字化、信息化、网络化的特征，教育资源实现了共享。

B．从材料二可以看出，2012-2017年在线教育的市场规模逐年增加，并预计2018-2019年市场规模依旧保持增长，但增长率会降低。

C．教育数据来源于教育系统、智能设备、社交媒体等多方面，“报送式收集”依旧是主导教育数据收集的方式，但所占比例会越来越小。

D．浙江省在智慧校园建设方面成效显著，网络课程相当丰富，在信息化发展理念、发展路径、发展机制等方面取得的成绩值得其他省份学习。

8．下列对材料相关内容的概括和分析，正确的一项是（3分）

A．在教育领域发展大数据，对教师而言，能共享更多教育资源，获取更多教学信息；对学生而言，能实现远程学习、移动学习，解决了教育不公平问题。

B．在教育数据的形式和来源多元化、多样化的背景下，只要快速发现和整合教育数据，挖掘教育数据背后的价值，就能在未来竞争中立于不败之地。

C．“伴随式收集”具有动态性和即时性，使虚假数据无所遁形，有效保证了数据的真实性，比“报送式收集”方式收集的教育数据更加真实有效。

D．浙江省基础教育信息化综合指数居全国之首，在网络普及、多媒体普及、移动学习端普及等教育现代化方面的成绩都远远超出了其他省市。

★76范文网内容组内部传阅清单:
• 大数据课件 | 数据管税心得体会 | 心得体会 | 大数据开发转正工作总结 | 大数据心得体会 | 大数据心得体会

9．根据以上四则材料，概括大数据在教育领域中的发展趋势。（6分）

答

7.A【解析】“实现了共享”错，原文是“教学资源的数字化、信息化、网络化，使得教育资源在大数据时代实现资源共享成为可能”，混淆已然和未然。

8．C【解析】A项，“解决了教育不公平问题”错。原文材料四只是说“为促进教育公平提供了新路径”。B项，“只要快速发现和整合教育数据，挖掘教育数据背后的价值，就能在未来竞争中立于不败之地”错，过于绝对，原文中“教育数据的形式和来源越来越趋于多元化、多样化，谁能快速发现和整合数据，并能解决如何利用数据挖掘其背后的价值这一问题，将会有效增加其在未来的竞争力”，只是说“增强其在未来的竞争力”。D项，“都远远超出了其他省市”错，曲解文意，原文“浙江省基础教育信息化综合指数居全国之首”并不代表每个方面的成绩都超出其他省市。

9．①教育资源将实现共享，可以挖掘数据背后的价值。②在线教育的用户规模将越来越大。③数据的“伴随式收集”将得以实现，真实性将得到有效保障。④助力解决教育教学难点。（每点2分，答出三点即可。）

⏤ 大数据心得体会 ⏤

舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。

在百度上搜索到的解释是："大数据"，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。特点：数量、速度、品种、真实性。

而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：

一、更多：不是随机样本，而是全体数据。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。

对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。

而对第二种观点，我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中，一种新的简单可行的算法的出现，远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快，而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。

观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的，它能较快找到事物规律和对应的解决措施，当然，也不能完全忽视因果关系，毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果，而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候，我们就可以转而研究"为什么"了，毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。

但是在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。

在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。

工业化、信息化，我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案；大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡，如果大数据时代是一种必然趋势，那这就是我们这一代人的责任，是我们新的战场！

⏤ 大数据心得体会 ⏤