体会是我们真实观点、感受和思想的表达，通过深入思考的心得体会才是有意义的，心得范文网小编今天就为您带来了数据心得体会500推荐5篇，相信一定会对你有所帮助。

数据心得体会500篇1

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），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：volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

当一波又一波的it技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？

1）预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是it公司

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

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，才能能与之进行一场思想上的对话。

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。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，只是参考的答案，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，只是参考的答案。

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。

数据心得体会500篇2

两个星期时间非常快就过去了，这两个星期不敢说自己有多大进步，获得了多少知识，但起码是了解了项目开发部分过程。虽说上过数据库上过管理信息系统等相关课程，但是没有亲身经历过相关设计工作细节。这次实习证实提供了一个很好机会。

通过这次课程设计发现这其中需要很多知识我们没有接触过，去图书馆查资料时候发现我们前边所学到仅仅是皮毛，还有很多需要我们掌握东西我们根本不知道。同时也发现有很多已经学过东西我们没有理解到位，不能灵活运用于实际，不能很好用来解决问题，这就需要我们不断大量实践，通过不断自学，不断地发现问题，思考问题，进而解决问题。在这个过程中我们将深刻理解所学知识，同时也可以学到不少很实用东西。 从各种文档阅读到开始需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计。亲身体验了一回系统设计开发过程。很多东西书上写很清楚，貌似看着也很简单，思路非常清晰。但真正需要自己想办法去设计一个系统时候才发现其中难度。经常做到后面突然就发现自己一开始设计有问题，然后又回去翻工，在各种反复中不断完善自己想法。

我想有这样问题不止我一个，事后想想是一开始着手做时候下手过于轻快，或者说是根本不了解自己要做这个系统是给谁用。因为没有事先做过仔细用户调查，不知道整个业务流程，也不知道用户需要什么功能就忙着开发，这是作为设计开发人员需要特别警惕避免，不然会给后来工作带来很大的麻烦，甚至可能会需要全盘推倒重来。所以以后课程设计要特别注意这一块设计。

按照要求，我们做是机票预订系统。说实话，我对这个是一无所知，没有订过机票，也不知道航空公司是怎么一个流程。盲目开始设计下场我已经尝过了，结果就是出来一个四不像设计方案，没有什么实际用处。没有前期调查，仅从指导书上那几条要求着手是不够。

在需求分析过程中，我们通过上网查资料，去图书馆查阅相关资料，结合我们生活经验，根据可行性研究结果和客户要求，分析现有情况及问题，采用client/server结构，将机票预定系统划分为两个子系统：客户端子系统，服务器端子系统。在两周时间里，不断地对程序及各模块进行修改、编译、调试、运行，其间遇到很多问题：由于忘记了一些java语言规范使得在调试过程中一些错误没有发现，通过这次课程设计，我对调试掌握得更加熟练了，意识到了程序语言规范性以及我们在编程时要有严谨态度，同时在写程序时如有一定量注释，既增加了程序可读性，也可以使自己在读程序时更容易。

我们学习并应用了sql语言，对数据库创建、修改、删除方法有了一定了解，通过导入表和删除表、更改表学会了对于表一些操作，为了建立一个关系数据库信息管理系统，必须得经过系统调研、需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、系统调试、维护以及系统评价一般过程，为毕业设计打下基础。

很多事情不是想象中那么简单，它涉及到各种实体、属性、数据流程、数据处理等等。很多时候感觉后面设计根本无法继续，感觉像是被前面做各种图限制了。在做关系模型转换时候碰到有些实体即可以认为是实体又可以作为属性，为了避免冗余，尽量按照属性处理了。

物理结构设计基本没有碰到问题，这一块和安全性、完整性不觉就会在物理结构设计中添加一些安全设置：主键约束、check约束、default定义等。最后才做索引部分，对一些比较经常使用搜索列，外键上建立索引，这样可以明显加快检索速度，最后别忘记重要安全性设置，限制用户访问权限，新建用户并和数据库用户做相应映射。

不管做什么，我们都要相信自己，不能畏惧，不能怕遇到困难，什么都需要去尝试，有些你开始认为很难事在你尝试之后你可能会发现原来她并没有你以前觉得那样，自己也是可以。如果没有自信，没有目标，没有信心就不可能把事情做好，当其他人都在迷茫时候，自己一定要坚信目标，大学毕业出去即面临找工作，从学习这个专业，到以后从事这方面工作都需要不断地去学习去实践，这次实践可以给我们敲一个警钟，我们面临毕业，面临择业，需要这些实践经验，在困难面前要勇于尝试，这是这次课程设计给我最大感想！

以上基本是这次实习体会了，设计进行非常艰难，编码非常不容易，才发现做一个项目最重要不在于如何实现，而是实现之前需求分析和模块设计。创新很难，有些流行系统其实现并不难，难在于对市场分析和准确定位。设计，是一个任重道远过程。

数据心得体会500篇3

通过本次课程设计，对图的概念有了一个新的认识，在学习离散数学的时候，总觉得图是很抽象的东西，但是在学习了《数据结构与算法》这门课程之后，我慢慢地体会到了其中的奥妙，图能够在计算机中存在，首先要捕捉他有哪些具体化、数字化的信息，比如说权值、顶点个数等，这也就说明了想要把生活中的信息转化到计算机中必须用数字来完整的构成一个信息库，而图的存在，又涉及到了顶点之间的联系。图分为有向图和无向图，而无向图又是有向图在权值双向相等下的一种特例，如何能在计算机中表示一个双向权值不同的图，这就是一件很巧妙的事情，经过了思考和老师同学的帮助，我用edges[i][j]=up和edges[j][i]=up就能实现了一个双向图信息的存储。

对整个程序而言，dijkstra算法始终都是核心内容，其实这个算法在实际思考中并不难，也许我们谁都知道找一个路径最短的方法，及从顶点一步一步找最近的路线并与其直接距离相比较，但是，在计算机中实现这么一个很简单的想法就需要涉及到很多专业知识，为了完成设计，在前期工作中，基本都是以学习c语言为主，所以浪费了很多时间，比如说在程序中，删除顶点和增加顶点的模块中都有和建图模块相互重复的函数，但是由于技术的原因，只能做一些很累赘的函数，可见在调用知识点，我没有掌握好。

不过，有了这次课程设计的经验和教训，我能够很清楚的对自己定一个合适的水平，而且在这次课程设计中我学会了运用两个新的函数sprintf和包涵在#include头文件中的输入函数。因为课程设计的题目是求最短路径，本来是想通过算法的实现把这个程序与交通情况相连，但是因为来不及查找各地的信息，所以，这个计划就没有实现，我相信在以后有更长时间的情况下，我会做出来的。

1、巩固和加深了对数据结构的理解，提高综合运用本课程所学知识的能力。

2、培养了我选用参考书，查阅手册及文献资料的能力。培养独立思考，深入研究，分析问题、解决问题的能力。

3、通过实际编译系统的分析设计、编程调试，掌握应用软件的分析方法和工程设计方法。

4、通过课程设计，培养了我严肃认真的工作作风，逐步建立正确的生产观念、经济观念和全局观念。

根据我在实习中遇到得问题，我将在以后的学习过程中注意以下几点：

1、认真上好专业实验课，多在实践中锻炼自己。

2、写程序的过程中要考虑周到，严密。

3、在做设计的时候要有信心，有耐心，切勿浮躁。

4、认真的学习课本知识，掌握课本中的知识点，并在此基础上学会灵活运用。

5、在课余时间里多写程序，熟练掌握在调试程序的过程中所遇到的常见错误，以便能节省调试程序的时间。

这是一门纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。在学习科目的第一节课起，李老师就为我们阐述了它的重要性。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。

刚开始学的时候确实有很多地方我很不理解，每次上课时老师都会给我们出不同的设计题目，对于我们一个初学者来说，无疑是一个具大的挑战，撞了几次壁之后，我决定静下心来，仔细去写程序。老师会给我们需要编程的`内容一些讲解，顺着老师的思路，来完成自己的设计，我们可以开始运行自己的程序，可是好多处的错误让人看的可怕，还看不出到底是哪里出现了错误，但是程序还是得继续下去，我多次请教了老师和同学，逐渐能自己找出错误，并加以改正。

tc里检查错误都是用英文来显示出来的，经过了这次课程设计，现在已经可以了解很多错误在英文里的提示，这对我来说是一个突破性的进步，眼看着一个个错误通过自己的努力在我眼前消失，觉得很是开心。此次的程序设计能够成功，是我和我的同学三个人共同努力作用的结果。在这一段努力学习的过程中，我们的编程设计有了明显的提高。

其实现在想起来，收获还真是不少，虽然说以前非常不懂这门语言，在它上面花费了好多心血，觉得它很难，是需用花费了大量的时间编写出来的。现在真正的明白了一些代码的应用，每个程序都有一些共同点，通用的结构，相似的格式。只要努力去学习，就会灵活的去应用它。

数据心得体会500篇4

今天进行了一次完整的数据库设计的过程，其实一直来说我都是非常害怕数据库的设计的，因为在刚刚接触的时候，我就知道，数据库设计其实是一个项目的开端，因为数据库设计实际上就是业务的设计，在需求清晰的时候，完成清晰流畅的业务设计又是一大难点。

一下为我自己的心得经验希望大家批评指正！

数据库设计应该遵循以下几个原则：

对需求的认知完全没有歧义；

熟练而且正确的e-r图绘制，明确改图是表明实体和关系的图，实体表示要在数据库里保存的类，关系表示类与类之间的相互关系，关系主要有一对一，一对多，多对多。经验之谈，继承关系通常可以用一对一表示，而一对多或者多对多通常表示类之间的使用关系；

在设计时要做到高度的抽象，对内容或者关系相类似的内容抽象为一类实体，在分类时可以抽象出一个“类”的实体，与要分类实体之间进行多对多关系映射，明确哪些是必须要进行存储的实体；

如果系统涉及用户角色的不同不妨把，账户和身份的考虑分离开，账户的存在让他是一直存在的并且在身份变化时个人的历史和基础内容是不变的，就是身份的`加持让他可以有特权或者使命，而账户是他在系统中的根；

对于有值内容，并且需要对值进行统计结果的需要对他进行内容的拆分，比如：问卷表和问卷内容表，问卷内容值表要拆开，才有利于统计计算，而且他们之间是一对多关系；

有时更加困难的是一个实体会发生多个维度的分类，那么就把他的拆分维度一一分开；

“频道”概念在消息分发时是一个非常灵活的概念；

数据库可以建表来模拟消息服务器分发消息，在无法保证实时性必须存储内容时，同一消息对不同用户创建不同的副本；

总结，其实我在今天的数据库设计中就学习到这些，学习是一个逐渐进步的过程，也是一个自我折磨的过程，希望我可以在这条路上走的再远一点。

数据心得体会500篇5

本次课程设计所用到的知识完全是上学期的知识，通过这次课程设计，我认识到了我对数据结构这门课的掌握程度。

首先我这个课程设计是关于二叉树的，由于是刚接触二叉树，所以我掌握的长度并不深。在编程之前我把有关于二叉树的知识有温习了一遍，还好并没有忘掉。二叉树这章节难度中上等，而且内容广泛，所以我只掌握了百分之六七十。

然后，在编程中我认识到了自己动手能力的不足，虽然相比较大二而言进步很大，但是我还是不满意，有的在编程中必须看书才能写出来，有的靠百度，很少是自己写的。还好，我自己组装程序的能力还行，要不这东拼西凑的程序根本组装不了。在编程中我还认识到了，编程不能停下，如果编程的时间少了，知识忘的会很快，而且动手也会很慢。同时，同学之间的合作也很重要，每个人掌握的.知识都不一样，而且掌握程度也不一样，你不会的别的同学会，所以在大家的共同努力下，编程会变得很容易。在这次编程中，我了解到了自己某些方面的不足，比如说链表的知识，虽然我能做一些有关于链表的编程，但是很慢，没有别人编程的快，另外，二叉树和图的知识最不好掌握，这方面的知识广泛而复杂。以前，没动手编程的时候觉得这些知识很容易，现在编程了才发现自己错了，大错特错了，我们这个专业最重视的就是动手编程能力，如果我们纸上写作能力很强而动手编程能力很差，那我们就白上这个专业了。计算机这个专业就是锻炼动手编程能力的，一个人的理论知识再好，没有动手编程能力，那他只是一个计算机专业的“入门者”。在编程中我们能找到满足，如果我们自己编程了一个程序，我们会感到自豪，而且充实，因为如果我们专研一个难得程序，我们会达到忘我的境界，自己完全沉浸在编程的那种乐趣之中，完全会废寝忘食。编程虽然会乏味很无聊，但是只要我们沉浸其中，你就会发现里面的乐趣，遇到难得，你会勇往直前，不写出来永不罢休；遇到容易的，你会找到乐趣。编程是很乏味，但是那是因为你没找到编程重的乐趣，你只看到了他的不好，而没有看到他的好。其实，只要你找到编程中得乐趣，你就会完全喜欢上他，不编程还好，一编程你就会变成一个两耳不闻窗外事的“植物人”。可以说只要你涉及到了计算机，你就的会编程，而且还要喜欢上他，永远和他打交道，我相信在某一天，我们一定会把他当作我们不可或缺的好朋友。