2024年公安大数据心得体会【实用8篇】

公安大数据在提升社会治安、预防犯罪方面发挥了重要作用，数据分析为决策提供了科学依据，推动了警务工作的智能化与精准化发展。下面是阿拉网友收集整理的2024年公安大数据心得体会【实用8篇】优秀范例，欢迎阅读参考，喜欢就支持吧！

公安大数据心得体会【第一篇】

大数据共享是指将海量数据进行整合、分析和利用，帮助人们更好地理解世界、做出决策。在信息时代，大数据共享变得越来越重要，为各行各业提供了无限的机遇。在过去的几年里，我也积极参与了大数据共享的项目，在这个过程中，我收获了许多经验和体会。

首先，大数据共享需要有一个良好的数据管理平台。数据是所有的大数据共享项目的核心，数据管理的好坏直接影响到项目的运行效果。一个良好的数据管理平台应该包括数据的采集、存储、处理和分析等功能，并具备高效、安全、可靠的特点。在自己的工作中，我发现，一个优秀的数据管理平台能够帮助我们更好地管理和利用数据，提高工作效率，为决策提供可靠的依据。

其次，大数据共享需要各方积极参与和合作。大数据共享是一个复杂的过程，需要各方的积极参与和合作才能取得成功。数据的获取、整合和分析需要不同的部门和团队的配合，只有形成合力，才能从数据中挖掘出更深入的价值。在我参与的大数据共享项目中，我经常需要与其他团队进行协作，在协作过程中，我学到了倾听和沟通的重要性，也认识到只有相互信任和合作，才能达成共同的目标。

第三，大数据共享需要深入理解数据背后的故事。大数据不仅仅是一堆数字，它背后蕴含着无穷无尽的故事。我们需要从数据中挖掘这些故事，理解其中的关联和逻辑，才能真正把大数据转化为有价值的信息。在我的工作中，我经常会通过数据分析来解读数据背后的故事，帮助客户更好地理解市场趋势和用户需求。深入理解数据背后的故事，可以帮助我们更好地把握数据的内涵和价值。

第四，大数据共享需要不断更新的技能和知识。大数据领域的技术和知识不断发展和更新，我们要保持对新技术和新知识的学习和掌握，才能跟上时代的步伐。在我参与的大数据共享项目中，我不断学习新的技术和知识，提高自己的技能水平，使自己能够更好地适应和应对各种数据挑战。保持学习的态度，不断更新自己的技能和知识，是大数据共享工作的必备条件。

最后，大数据共享需要注重数据的隐私与安全保护。在大数据共享的过程中，我们不能忽视数据的隐私与安全保护。大数据包含大量的个人和敏感信息，如果泄露或滥用，将对个人和社会造成巨大的伤害。在我的工作中，我始终注重数据的隐私与安全保护，采取各种措施来保护数据的隐私和安全，确保数据的合法使用。数据的隐私与安全保护是大数据共享工作的一项重要责任，也是我们应该始终坚守的底线。

综上所述，大数据共享是一个复杂而有挑战的工作，需要具备良好的数据管理平台、各方积极参与和合作、深入理解数据背后的故事、不断更新的技能和知识以及数据的隐私与安全保护。在未来的工作中，我将继续努力学习和探索，不断提升自己的专业能力，在大数据共享的道路上不断取得进步。相信通过共享大数据，我们可以更好地认识世界、解决问题、推动社会发展。

公安大数据心得体会【第二篇】

随着科技的不断发展，大数据已经成为了一个被广泛应用于各个领域的重要工具。在大数据时代，越来越多的企业开始意识到了大数据所蕴含的巨大商业价值，并且积极地进行创新实践。在我参与的一次大数据创新项目中，我深切地体会到了大数据的创新力量，并从中得出了一些有价值的经验和教训。

首先，对于大数据的应用来说，数据的质量至关重要。在我们的项目中，我们需要收集大量的用户数据来进行分析和模型建立。然而，我们发现很多数据都存在着质量问题，包括数据重复、数据格式不规范等。因此，我们花了大量的时间和精力来清洗和处理这些数据。这次经历让我深刻认识到，数据质量对于大数据的应用至关重要。只有保证数据的准确性和完整性，才能得出准确和可靠的结论。

其次，大数据分析需要合适的工具和技术支持。在我们的项目中，我们使用了一款强大的大数据分析平台来处理和分析海量数据。这款平台提供了丰富的工具和算法，使我们能够更加高效地进行数据挖掘和模型构建。我们还采用了一些先进的技术，如机器学习和人工智能，来进一步优化数据分析的效果。通过这次实践，我深深地认识到，合适的工具和技术支持对于大数据分析的成功至关重要。

然后，为了更好地发挥大数据的创新力量，我们需要加强团队合作和跨界融合。在我们的团队中，有来自不同领域的专家，如数据科学家、市场营销专家等。通过他们的不同专业背景和经验，我们能够更加全面地思考和解决问题。例如，在我们的项目中，我们结合了市场营销的需求和数据科学的方法，成功地开发出了一套有针对性的营销策略。这次经验告诉我，跨界融合和团队合作是发挥大数据创新力量的重要因素。

最后，大数据创新需要不断迭代和优化。在我们的项目中，我们不断进行数据分析和模型调整，以适应市场和用户的需求变化。我们发现，随着时间的推移，用户的偏好和行为会发生变化，因此我们需要不断优化我们的数据分析和模型。通过这次实践，我体会到，大数据创新是一个不断迭代和优化的过程，只有不断调整和改进，才能得到更好的结果。

综上所述，大数据创新对于企业来说是一个重要且具有挑战性的任务。在实践中，我们需要注重数据的质量，使用合适的工具和技术，加强团队合作和跨界融合，并不断迭代和优化。只有以科学的方法和持续的努力，我们才能真正发挥大数据的创新力量，为企业的发展带来新的机遇和挑战。

公安大数据心得体会【第三篇】

随着科技的不断进步和社会的快速发展，大数据对于办案工作的重要性日益凸显。在大数据时代，警察和检察机关等执法部门利用大数据的分析和挖掘手段，能够更加高效地推进犯罪案件的侦破和审判工作。在这个过程中，我作为一名法律工作者也有着一些心得体会。

首先，大数据可以为我们提供准确的信息。在以往的办案工作中，信息的获取往往是一个耗时且繁琐的过程。但是借助大数据技术，我们可以通过互联网和其他数据平台快速获取海量的数据，包括嫌疑人的个人信息、通讯记录、社交媒体等各类信息。这些数据的整合和分析，可以为案件侦破提供更为准确的线索和证据。

其次，大数据分析可以发现隐藏在海量数据中的关联性。每一个人、每一种行为都留下了数字化的痕迹。通过对这些数据进行连续挖掘和分析，我们能够找到嫌疑人与案件之间可能存在的关联，发现隐藏的模式或规律。比如，在一起盗窃案中，通过对大量的监控录像进行智能分析，我们可以发现犯罪嫌疑人的个人特征、作案方式以及潜在的犯罪地点等。这些信息有助于我们更加针对性地展开调查和侦破工作。

第三，大数据的应用还可以帮助我们更好地预测犯罪行为。大数据分析可以通过对历史数据的分析和模型构建，预判犯罪可疑区域和时间，从而改善警务资源的配置，提高犯罪预防和打击的效果。例如，根据以往的犯罪数据，通过人工智能系统预测出某个地区的犯罪高发时间段，可以调配更多的警力和加强巡逻，从而遏制犯罪的发生。

第四，大数据还可以帮助我们更好地保护证人隐私。在办案过程中，保护证人的隐私是非常重要的，特别是对于涉及敏感案件或重大刑事案件。大数据分析可以通过对相关数据的屏蔽和筛选，把握证人的隐私边界，避免证人个人信息的外泄和滥用。这对于提高证人的合作度和确保证词的真实性非常关键。

最后，大数据分析也需要严格的监管和法律制约。尽管大数据在办案工作中有很多优势，但是同时也存在一些潜在的风险和问题。数据的收集和分析可能侵犯个人隐私，甚至产生滥用的情况。因此，我们需要建立完善的法律法规和监管机制，确保大数据的应用能够合法、公正和安全。

在大数据时代，大数据办案已经成为警方和检察机关等执法部门的一种重要手段。通过对大数据的收集、整合和分析，我们可以更好地推进犯罪案件的侦破和审判工作。然而，我们也要意识到大数据分析的规范性和科学性非常重要，必须遵循法律和伦理的原则，保护好个人隐私，确保正义的实现。相信在不断的实践和探索中，大数据办案将会进一步发展和完善，发挥更大的作用。

公安大数据心得体会【第四篇】

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。

一读

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分“大数据时代的思维变革”中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：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。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。”更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。“不是因果关系，而是相关关系。”不需要知道“为什么”，只需要知道“是什么”。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出“不是因果关系，而是相关关系。”这一论断时，他在书中还说道：“在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。”[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可“量化”，大数据的定量分析有力地回答“是什么”这一问题，但仍然无法完全回答“为什么”。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节“掌控”中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：“大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。”谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。

再读

概念是研究的逻辑起点，“大数据”到底是什么?在百度上搜索到的解释是，“大数据(big data)，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：数量(volume)、速度(velocity)、品种(variety)和真实性(veracity)。但舍恩伯格认为大数据并非一个确切的概念。他在书中的一段诠释更具人文色彩和社会意义：“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，以及政府与公民关系的方法。”[ii]其实，概念的界定要看研究者从哪个角度来研究它而定。

科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。“大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。”[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量(如位置和动量，或方位角与动量矩，还有时间和能量等)，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文·凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。“大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。”[iv]用中国话来说就是“人无完人”，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。

问题是研究的价值基点，“大数据”不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。“大数据”之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。

《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。

《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入了互联网;当方位变成数据，我们进入了物联网;当沟通变成数据，我们进入了下一代互联网。一切可量化，万物皆数据，正是当今互联网世界的真实写照。面对于这样的世界及世界的未来，在《大数据时代》出现最多的词是“思维”和“方法”，因此也可以把这本书视为思维科学应用研究的书。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。

三读

今年国庆节前一天，中共中央政治局们来到中关村搞集体学习，调研、讲解、讨论创新驱动发展战略。包括、在内的七位全部出动来到中关村，这是历史上没有过的，百度、联想和小米的负责人，有了一次直面最高层汇报工作的机会。雷军和柳传志，讲解的都是本公司的各种情况，李彦宏则没有讲百度的广告业务发展得如何好，而是讲起了大数据。在讲解中，李彦宏认为大数据有两个重要价值，一是促进信息消费，加快经济转型升级;二是关注社会民生，带动社会管理创新。这些价值也是目前党和国家领导人最为重视的，可见《大数据时代》既有理论价值也有现实意义。

当今大数据正在影响着新闻传媒业，大数据新闻、大数据营销、舆情分析、受众(用户)研究……数据分析师变身新闻编辑，大数据正改变新闻生产流程、大数据在创造传媒新业态。“不妨想象一下，随着数据的进一步增加，坐拥用户资源的新媒体们完全有能力通过数据挖掘，分析用户癖好，向电视台定制一部电视剧甚至向好莱坞定制一部电影。到那个时候，电视台一如那些家电厂商们，曾经产业链的上游‘王者’，将彻底成为一个产业链最低端的内容代工厂。”[v]然而，情形也远没有人们想象的那么乐观，李彦宏指出目前多数所谓的大数据公司其实还是空壳子，因为数据还没有完全开放。他认为必须在政府层面上推动才能真正实现大数据的开发与利用。我在讨论大数据时代的舆情监测与预警时说道：“经典自由主义传播学说对媒体的定位：秉持公正、客观立场的媒体被称为代表公众监督政府行为的‘看门狗’。其实，媒体既是公众利益也是国家利益的‘看门狗’。要看好门就要瞭望、洞察社情民意，传统媒体信息反馈渠道单一，视野、人力十分有限。而开放互动的新媒体平台却大有可为。作为公共信息发布平台的微博可以成为政府及时了解社情民意，从而选择正确治理路径的‘导盲犬’。”[vi]遗憾的是目前我国的数据平台还没有完全开放，真正的大数据时代还没有到来。

与国内不少教科书写法的专著相比，国外的书写得更有趣，尤其是大学者写的，不仅视野开阔，而且能够深入浅出。《大数据时代》不到22万字，却有上百个学术和商业的实例，丰富翔实的例子让读者感到通俗易懂，深奥的理论看起来也不费劲。这恐怕与舍恩伯格既是学者也是专家，既有理论又有实践有关。反观我们些学者故弄玄虚而示高明，实际上是把读者拒之门外。我觉得优秀的科学家也应该是一个科普作家，优秀的学者也应该是一个不错的传播者。当然国外学术著作也有一个翻译问题，这本书译得还不错。此外，《大数据时代》还附有不少it界名流的推荐意见，虽是出版商的发行所为，对解读此书也不无益处。

除了《大数据时代》，舍恩伯格还有一本《删除》也值得一读。要研究大数据不能只读一本书，该书译者周涛教授还推荐了三部国内出版的大数据方面的专著：《证析》、《大数据》、《个性化：商业的未来》。相比《大数据时代》的宏大视野，这些书就大数据某一局部问题给出深刻的介绍和洞见。我也推荐读一读中国工程院李国杰院士和中科院计算所副总工程学旗合写的文章《大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考》。

虽说开卷有益，但是由于每个人的时间精力有限，对于一个研究者来说，不读什么书甚至比读什么书更重要。我认为书有三种：有用的书，主要是应用类的专业书;无用的书，主要是形而上的思想类;无字的书，人间百态，社会现实。可偏重但不应偏废。对于学生来讲这三类“书”都该读一些，对于研究者则要读哪些解决关键问题的书，《大数据时代》就是这样一部书。当然，并非第一个读者都是研究大数据的，但进入大数据时代，还有什么东西与数据完全没有关系呢?麦肯锡全球研究机构认为，未来十年里有12项对经济发展产生重大影响的技术，其中包括三项新媒体技术：移动互联网、物联网和云计算。这三项新媒体技术都与大数据密切相关，而这些新媒体新技术的发展都影响着当今的新闻传播业。阅读此书至少给我们研究新闻传播学带来一些启迪。我觉得一本书的价值不在于让你顶礼膜拜，而是引发广泛而深入的讨论。

“凡是过去，皆为序曲。”读完此书，我们对大数据的认识才刚刚开始。

公安大数据心得体会【第五篇】

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。

“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

公安大数据心得体会【第六篇】

大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?下面是本站网友为大家收集分享的“2024年公安大数据心得体会【实用8篇】”，欢迎大家阅读。

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。

无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。

“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。

公安大数据心得体会【第七篇】

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。

“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

大数据的心得体会篇4

公安大数据心得体会【第八篇】

近年来，随着科技的快速发展，大数据在各个领域的应用也愈加广泛。特别是在刑事办案领域，大数据技术的引入使得犯罪分析和证据搜集变得更加高效和精准。在长期的办案过程中，我深刻体会到了大数据办案的重要性和优势。以下是我对大数据办案的心得体会，希望能与大家分享。

首先，大数据办案为我们提供了更广阔的信息来源。在传统的办案模式中，我们往往只能通过人工搜集信息，并且很容易受到有限的资源和时间的限制。而大数据办案则可以通过数字化的手段搜集各种各样的数据，包括电话通讯记录、社交媒体信息、银行交易记录等。这些数据的来源广泛、容量庞大，可以为我们提供更多的线索和证据。例如，在一起诈骗案中，我们利用大数据分析软件，通过对被害人的通讯记录、银行账单以及社交媒体信息的分析，找到了犯罪团伙的关键成员和交流方式，为后续打击和抓捕提供了重要线索。

其次，大数据办案使得犯罪分析更加精准。在过去，通过人工分析犯罪信息和线索往往是一个繁琐而耗时的过程。而大数据分析可以利用先进的算法和模型，对大量的数据进行快速筛选和分析，帮助我们发现隐藏的模式和规律。例如，在一起恶性诈骗案中，我们将大量的电话通讯记录和银行交易数据导入到大数据分析软件中，通过对数据的深度挖掘，找到了犯罪团伙的藏身地和犯罪网络的组织结构。这使得我们在后续抓捕行动中能够更加精确地锁定目标，避免了许多不必要的损失。

第三，大数据办案可以提高办案效率。在传统的办案模式中，往往需要耗费大量的时间和人力进行证据搜集和信息整理。而大数据办案可以通过自动化和快速分析的方式，将这些工作大大减少。例如，利用大数据分析软件，我们可以在犯罪分析中自动筛选出相关的数据并进行关联，快速组织形成案件大纲和证据链，大大缩短了办案周期。在一起复杂的跨国犯罪案件中，我们利用大数据分析软件，成功地在短时间内找到了犯罪嫌疑人的藏身地，避免了更多的损失和危害。

第四，大数据办案需要保证数据的安全和隐私。在大数据办案中，我们接触到了大量的个人和敏感信息。因此，保护数据的安全和隐私是至关重要的。我们应该建立完善的数据保护机制和隐私保护法规，加强与数据提供方的合作，确保数据的合法取得和合规使用。同时，我们也需要加强自身的数据安全能力，采取各种技术手段防止数据泄露和滥用。

最后，大数据办案需要人与技术的结合。虽然大数据技术可以提高办案的效率和精确度，但技术本身并不能代替人的判断和决策。在大数据办案过程中，我们仍然需要专业的办案人员进行数据分析和判断。只有人与技术的结合，才能更好地应对犯罪挑战。

总而言之，大数据办案对于提高办案的效率和精确度具有重要意义。通过合理利用大数据技术，我们能够获取更广阔的信息来源，提高犯罪分析的精准度，加快办案的速度，并确保数据的安全和隐私。然而，我们也应该在办案过程中充分发挥人的主观能动性，不断探索和总结办案的经验和规律。只有深入理解和合理运用大数据办案技术，才能更好地维护社会秩序和人民生命财产安全。