最新大数据心得体会8篇

大数据技术推动了信息处理的变革，提升了决策效率，促进了各行业的发展。数据分析能力成为关键，未来将更加依赖数据驱动的创新与应用。下面是阿拉网友收集整理的最新大数据心得体会8篇优秀范例，欢迎阅读参考，喜欢就支持吧！

大数据心得体会【第一篇】

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。

大数据心得体会【第二篇】

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。

大数据心得体会【第三篇】

利用周末，一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看，行文如流水，引人入胜。书中，你读到的不是大数据技术，更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者，读完全书，我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色，也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会，但窥一斑基本能见全貌。

一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来，随着我国信息公开工作的推进，各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开，但我们的信息公开，现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然，实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网，可以查询一些公益数据库，如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据，气象总局提供的全国气象数据，民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站，也能查到很多业务数据，如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步，也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是，政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开，很多数据因为部门利益和“保密”等因素，还仅限于部门内部人员使用，没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息，更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看，美国在数据公开的广度和深度都比较大。

美国人认为“用纳税人的钱分享的“最新大数据心得体会8篇”，尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触，但民愿不可违，美国政府的业务数据越来越公开，尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后，开放力度更加大。是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站，网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据，累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外，由于制度的不同，美国业务信息公开的深度也很大，例如，网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的网站，能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国，目前应该还没有实现。

二是对政府对业务数据的分析。目前，中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表，部分网站能提供一些统计图，但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些，美国的网站，不仅提供原始数据和地理数据，还提供很多数据工具，这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的，这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如上提供的白宫访客搜索工具，可以搜寻到访客信息，并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联，提高访客的透明度。

三是关于个人数据的隐私。在美国，公民的隐私和自有不可侵犯，美国没有个人身份证，也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联，建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点，在中国不是问题，每个公民有唯一的身份信息，通过身份证信息，可以获取公民的基本信息。今后，随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设，公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取，当然信息还是限于政府部门使用，但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。

数据是信息化建设的基础，两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴，取长补短，将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到，美国政府20xx年启动了“大数据研发计划”，投资2亿美元，推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年，中国政府20xx年也批复了“国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!

大数据心得体会【第四篇】

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。

大数据心得体会【第五篇】

描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。

问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。

问题二：当时未找到tcp/ip属性这一栏。

解决办法：当时未找到tcp/ip属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。

问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件。

解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步。

问题四：在此处的sqlserver的导入和导出向导，这个过程非常的长。

解决办法：在此处的sqlserver的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。

问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对。

解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。

这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。

大数据心得体会【第六篇】

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。

大数据心得体会【第七篇】

如今，大数据时代成为炙手可热的话题。你知道读大数据时代。

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。

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。

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。