最新会计大数据心得体会(案例16篇)

时间:2025-08-21 作者:雅蕊

心得体会是通过文字表达对过去的反思和对未来的期许,是一种个人成长的见证和记录。以下是小编为大家准备的一些经典心得体会,希望对大家的写作能够有所帮助。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇一

近年来,大数据技术的迅猛发展给各行各业带来了巨大的改变,会计行业也不例外。为了适应这一变革,越来越多的会计机构开始将大数据技术运用到实际操作中。作为一名大数据会计实训的学员,我深刻感受到了这种变革给会计行业带来的巨大机遇和挑战。

第二段:机遇与挑战并存。

大数据技术的运用给会计行业带来了前所未有的机遇。传统的会计工作过程中,往往需要将大量数据手动输入和整理,耗费了大量的时间和资源。而通过大数据技术,我们可以利用自动化的方式快速处理和分析海量的数据,极大地提高了工作效率。同时,大数据技术还能够挖掘出更加准确和深层次的数据信息,为企业的决策提供更加科学的依据。

然而,也不能忽视大数据技术运用所带来的挑战。首先,大数据的处理和分析需要具备较高的技术水平,这对于传统的会计从业人员来说,需要进行一定的技能转型和学习。此外,由于大数据技术的迅速发展和更新换代,会计从业人员需要不断跟上技术的步伐,继续提升自己的专业知识和技能。这对于会计从业人员而言,既是一种机遇,也是一种挑战。

第三段:拓展视野和思维方式。

参与大数据会计实训,让我从一个新的角度审视会计工作。在实训中,我们通过学习和实践,了解到大数据会计所涉及的各种技术和工具,如数据挖掘、数据可视化等。这些知识的学习让我打开了眼界,看到了会计工作的更大空间。传统的会计工作注重的是数据的记录和整理,而大数据会计则更加注重数据的分析和挖掘,通过数据来实现对企业经营状况和未来发展趋势的准确把握,从而为企业的决策提供有力支持。这种转变在一定程度上改变了我对会计工作的认识和思维方式。

第四段:提高专业能力和解决问题的能力。

参与大数据会计实训,让我在技术层面上得到了提高,也培养了解决问题的能力。实训中,我们需要通过大数据技术来解决会计工作中遇到的问题,这要求我们既要熟悉会计知识和工作流程,又要掌握相应的技术和工具。实践中,我们遇到了各种各样的问题,如数据的不准确性、数据的缺失等。通过与团队成员的合作,以及和导师的交流讨论,我们最终找到了解决问题的方案,并取得了良好的效果。这一过程不仅让我更加熟悉了大数据会计的实践操作,也提升了我解决问题的能力。

第五段:展望和总结。

大数据技术将继续影响和改变会计行业,而作为会计人员,我们需要不断学习和适应这种变革。通过大数据会计实训,我深入了解到了大数据技术对会计工作的影响和应用,拓展了自己的专业视野和思维方式。同时,通过实践操作,我提高了自己的专业能力,并培养了解决问题的能力。相信在这个快速变化的时代,只有不断学习和发展,才能在会计行业中不断前行。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇二

职责:

1.负责根据业务需求完成数据提取、分析、报表制作;

3.完成上级交办的其他事宜;

任职要求:

1大学本科以上学历,志向往大数据方向发展的20xx年应届毕业生优秀考虑。

2细心,对数据分析有浓厚兴趣。

3具备基础英文读写能力,有excel、sql基础。

4有处理过大数据量经验者优先。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇三

在最近参加的大数据会计讲座中,我有了很多收获和体会。大数据技术在会计领域的应用,能够快速解决会计人员在数据分析和处理方面的难题,并且大大提高了工作的效率。

会计数据的处理实际上就是数据的三个阶段:采集、处理和分析。大数据技术的出现,可以使得这三个阶段的速度都得到提高。在采集数据这一环节中,传统的数据采集方式往往偏向于人肉搜集,需要进行一遍遍手动的整理,非常繁琐。而大数据技术则通过网站爬虫、数据库查询等方式,实现了对数据的快速自动化采集。同时,分析阶段也可以通过大数据技术进行更加精细的分析,这样的分析结果更加详尽,更加符合实际的业务场景的需求。

当财务人员快速分析数据后,可以使用可视化系统进行数据展现,并结合图表和报表进行数据让业务部门,更好的理解和把握数据结果。这个过程,就像是财务人员和业务部门之间的同步作战一样。数据真正发挥其价值,需要经过深层次剖析和掌握细节,大数据分析技术恰好可以做到这一点。

同时,讲座还介绍了大数据技术在会计风险管理中的应用。针对在会计核算过程中,可能存在的会计舞弊风险、数据造假等问题,大数据技术可以通过数据清洗、标准化、转化等方式实现数据的统一性,从而提高数据的可靠性和准确性;并根据数据的变异程度,确定相应的风险等级。通过这样的方式,可以快速识别并防范风险,避免潜在的损失。

通过这次大数据会计讲座,我深刻理解了大数据技术在会计领域的优势,这不仅是技术创新和工具发展,也是会计大数据应用步入新的阶段,这种应用也正在和会计真正有机结合起来。同时,随着大数据技术的不断发展和完善,相信它们会在会计领域起到越来越重要的作用,促进财务行业的发展和进步。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇四

会计是一门记录、归档和分析财务数据的学科,而大数据则是指体量巨大、种类繁多、速度快的数据集合。近年来,随着技术的发展和应用范围的扩大,大数据和会计的结合成为了一个热门话题。作为一个学习会计的学生,我意识到了解会计和大数据的重要性,并从中获得了一些心得体会。

首先,了解会计和大数据可以帮助提高财务分析的精确度和速度。在过去的会计工作中,人们依靠手工提取、整理和分析财务数据。这种方法效率低下,容易出现错误。而有了大数据技术,会计师可以通过数字化工具快速获取和处理大量的财务数据,从而更准确地分析、判断和预测企业的财务状况。例如,通过对大数据的分析,会计师可以发现潜在的经营风险、市场机会和改进的空间,为企业的发展提供重要的参考依据。

其次,了解会计和大数据可以帮助提升财务决策的智能化水平。财务决策是企业管理中最重要的环节之一,它的准确性和及时性直接影响到企业的利益和竞争力。然而,传统的财务决策方法往往需要大量的人工操作和时间。而有了大数据技术,企业可以及时、准确地获取财务信息,从而更好地辅助决策者做出明智的决策。例如,通过对大数据的分析,企业可以了解市场需求、产品销售情况和竞争对手的表现,为产品定价、市场推广和生产计划等方面提供数据支持,提高决策的科学性和效果性。

另外,了解会计和大数据有助于提升会计信息披露的透明度和可信度。会计信息披露是企业向外界传递财务信息的重要手段,它对投资者、债权人和其他利益相关方的意义重大。然而,传统的会计信息披露方式存在信息不对称、可操纵性高等问题。而有了大数据技术,企业可以通过对财务数据的挖掘和分析,提高信息披露的透明度和准确度,并且可以通过区块链等技术确保信息的不可篡改性和可信度。这样一来,投资者和其他利益相关方可以更好地了解企业的财务状况和经营情况,增强对企业的信任,从而促进经济的健康发展。

最后,了解会计和大数据还可以拓宽会计从业者的工作领域和技能需求。随着大数据技术的发展和应用,越来越多的企业和组织都需要拥有会计和大数据技术双重能力的从业者。会计师要熟悉基本的会计知识和技能,同时还要具备数据分析、数据挖掘和信息安全等方面的知识和技能。了解会计和大数据,可以帮助会计从业者更好地适应职场的变化和需求,提高自身就业竞争力。

总之,了解会计和大数据对于今天的会计从业者来说是非常重要的。它不仅可以提高财务分析的精确度和速度,提升财务决策的智能化水平,还可以提升会计信息披露的透明度和可信度,拓宽会计从业者的工作领域和技能需求。因此,作为会计学生,我们应该注重学习会计知识的同时,也要关注和了解大数据技术的应用,不断更新自己的知识和技能,以适应时代的发展和变化。只有不断学习,才能更好地把握机遇,迎接挑战。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇五

职责:

1、制定全渠道商品(新老品)的供需计划(年度-季度)。

2、制定库存商品的销售计划,并对库存的消化进度进行管控。

3、主导完成商品数据库的建立与持续完善。

4、通过协助各部门的业务数据梳理,及时反映数据进展,为业务提升提供支持;

6、配合上级完成其他各类数据挖掘分析,并促进转化。

任职要求:

2、具备较强的数据分析和处理能力;

3、熟练使用办公软件,熟悉常用的数据库和大数据技术工具;

4、较强的逻辑思维能力,强烈的数据敏感度。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇六

大数据时代的来临,给各行各业都带来了巨大的变革和挑战,会计领域也不例外。为了适应这一新的形势,我参加了大数据会计实训课程,从中受益匪浅。在这篇文章中,我将分享我在实训过程中的心得体会。

第二段:认识到大数据时代对会计的重要性。

在实训过程中,我深刻认识到大数据时代对会计的重要性。传统的会计方法不能再满足分析和决策的需求,而大数据技术能够处理庞大的数据量,并从中提取有价值的信息。这对于会计人员来说是一个巨大的机遇,也是一项挑战。我们需要学会掌握各种数据分析工具和技术,以更好地应对日益复杂的会计问题。

在实训课程中,我们学习了如何使用大数据技术进行会计实践。通过使用数据挖掘、机器学习和人工智能等工具,我们能够对公司的财务状况进行更深入的分析和预测。这不仅有助于提高财务报告的准确性和可靠性,也能够为企业的战略决策提供重要的参考依据。我们还学习了如何使用大数据技术来发现潜在的欺诈行为和风险,并进行有效的应对措施。这些技术的应用对于保护企业和投资者的利益有着重要的意义。

第四段:充分利用大数据技术的挑战与机遇。

虽然大数据技术给会计带来了许多挑战,但也带来了许多机遇。利用大数据技术,我们能够更好地识别和利用业务机会,发现潜藏的价值。例如,通过对大数据进行分析,我们可以识别出哪些产品或服务在市场上最受欢迎,有助于企业更好地制定营销和销售策略。同时,大数据技术也有助于会计人员提升自己的能力和竞争力。掌握这些技术,我们可以更好地满足企业和市场对会计人员的需求,提高自己的职业发展和薪资待遇。

第五段:总结与展望。

通过参加大数据会计实训课程,我深入理解了大数据时代对会计的重要性。大数据技术的应用给会计实践带来了巨大的影响,也为会计人员提供了更多的机遇和挑战。在未来,我将继续学习和掌握大数据技术,提升自己的能力,并在会计领域中发挥更大的作用。同时,我也希望能够看到越来越多的会计人员意识到大数据技术的重要性,并积极探索其在工作中的应用,为企业的发展和社会的进步做出更大的贡献。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇七

最近,我参加了一次大数据会计讲座。通过这次讲座,我深刻认识到了大数据对会计领域的巨大影响。

首先,从数据处理的角度来看,大数据技术可以帮助会计人员高效地处理原始数据、提取有价值的信息,并通过不同的算法和模型进行分析和预测,这对于会计工作者来说是一个巨大的福音。

其次,大数据技术可以帮助会计人员更好地了解企业的经营情况。通过大数据分析,会计人员可以了解到企业的销售情况、库存水平和生产效率等信息,这些信息可以帮助企业做出更明智的决策,提高竞争力。

另外,大数据技术还可以帮助会计人员发现企业的经营风险。通过大数据分析,会计人员可以发现企业可能存在的风险,比如供应商风险、客户信用风险和市场风险等。这些信息可以帮助企业提前预警,并采取相应的措施。

总的来说,大数据技术给会计工作者带来了巨大的机遇和挑战。会计工作者需要学习适应大数据时代的技能和知识,与时俱进,保持前瞻性。

在讲座的互动环节中,我和其他听众进行了深入的讨论,分享了个人的心得和体会。通过和其他听众的交流,我再次深刻认识到了大数据对我们的行业产生的重要影响,也感受到了大数据技术的强大和神奇。

总之,这次大数据会计讲座让我受益匪浅。我将会对自己的学习和工作提出更高的要求,不断提高自身的素质,以应对日益复杂的市场环境和行业发展趋势。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇八

第一段:引言(100字)。

大数据在当今社会发挥着至关重要的作用,而会计领域也不例外。大数据会计实训作为一种新兴的教育方式,将会计理论与实践相结合,为学生提供了宝贵的学习机会。在这次实践中,我通过参与大数据会计实训课程,深入了解了大数据对会计工作的影响,并获得了丰富的实践经验。在此我将分享我在实训中的体会和心得,希望对其他学习者有所帮助。

第二段:认识大数据(200字)。

在实训过程中,我们首先对大数据进行了深入的学习和了解。我了解到,大数据是指在传统的数据处理工具无法胜任的情况下产生的大量数据,具有高速、高密度、多样和多维度等特点。大数据在会计领域的应用主要体现在数据分析和风险管理方面。通过对大数据的研究和分析,我们能够更准确地了解企业的财务状况和经营情况,为企业决策提供有力的支持。

第三段:实践经验(400字)。

在实训过程中,我们利用大数据分析工具对真实企业的财务数据进行分析和诊断,从而得出相应的经营建议。通过分析大数据,我们能够及时洞察企业的盈利点和痛点,帮助企业更好地进行财务决策。在实践中,我学会了如何从大量数据中筛选出有价值的信息,如何利用数据模型进行预测和模拟,在真实的商业环境下进行数据处理和分析。同时,我还了解到了大数据在识别风险和预警方面的重要作用,通过对大数据的分析,我们能够及时发现企业经营中的风险点,并采取相应的措施进行预防和应对。

第四段:收获与感悟(300字)。

通过大数据会计实训,我不仅学到了实际操作的技能,还深刻地认识到了大数据对会计工作的重要性。在传统的会计工作中,我们往往依靠人力和经验进行决策,容易受到主观因素的影响。而大数据分析则能够提供客观、准确的数据支持,帮助我们做出更明智的决策。此外,大数据还可以帮助我们发现企业内部的隐性问题,提供新的经营思路,促进企业的持续创新和发展。在未来的工作中,我将积极运用大数据技术,为企业的财务决策提供全面的支持。

第五段:结语(100字)。

通过参与大数据会计实训,我不仅增加了自己的实践经验,还提高了对大数据在会计领域的认识。大数据会计实训为我们提供了一个更加真实的学习平台,使我们能够更好地将理论与实践相结合。我相信,通过不断的学习和实践,我们会在大数据时代中取得更大的成功!

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇九

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。

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。(如图所示)。

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。

问题六:由于发生以下连接问题,无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称,请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡,然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”,所以我就打开数据库属性页面:图1-图2图一:

图二:

解决办法:解决办法:图2步骤1:从图1到图2后,将目标下的“服务器”成自己的sqlserver服务器名称行sqlservermanagementstudio可以)步骤2:点确定后,选择“处理”,就可以成功部署了。

问题七:无法登陆界面如图:

解决方法:尝试了其他用户登陆,就好了。

(1)在几周的学习中,通过老师课堂上耐心细致的讲解,耐心的指导我们如何一步一步的安装软件,以及老师那些简单清晰明了的课件,是我了解了sql的基础知识,学会了如何创建数据库,以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程,从中经历了也体会到了很多感受,面临不同的知识组织,我们也遇到不同困难。

理大数据的规模。大数据进修学习内容模板:

linux安装,文件系统,系统性能分析hadoop学习原理。

大数据飞速发展时代,做一个合格的大数据开发工程师,只有不断完善自己,不断提高自己技术水平,这是一门神奇的课程。

2、在学习sql的过程中,让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库,也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了,也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深,如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力,上网查阅的能力。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境,是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结,每个人对自己的分工更加的明确,也锻炼了我们的团结协作,互帮互助的能力。

3、如果再有机会进行平台搭建,会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误,在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。

总结。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新数据正在呈指数级增长所有数据的产生形式都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势,我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。

三、

结语。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇十

随着大数据时代的到来,数据成为企业和个人获取信息和分析趋势的主要手段。然而,数据的数量和质量对数据分析的影响不能忽视。因此,在数据分析之前,数据预处理是必须的。数据预处理的目的是为了清理,转换,集成和规范数据,以便数据分析师可以准确地分析和解释数据并做出有效的决策。

二、数据清理。

数据清理是数据预处理的第一个步骤,它主要是为了去除数据中的异常,重复,缺失或错误的数据。一方面,这可以帮助分析师得到更干净和准确的数据,另一方面,也可以提高数据分析的效率和可靠性。在我的工作中,我通常使用数据可视化工具和数据分析软件帮助我清理数据。这些工具非常强大,可以自动检测错误和异常数据,同时还提供了人工干预的选项。

三、数据转换。

数据转换是数据预处理的第二个步骤,其主要目的是将不规则或不兼容的数据转换为标准的格式。例如,数据集中的日期格式可能不同,需要将它们转换为统一的日期格式。这里,我使用了Python的pandas库来处理更复杂的数据集。此外,我还经常使用Excel公式和宏来转换数据,这些工具非常灵活,可以快速有效地完成工作。

四、数据集成和规范化。

数据集成是将多个不同来源的数据集合并成一个整体,以便进行更全面的数据分析。但要注意,数据的集成需要保证数据的一致性和完整性。因此,数据集成时需要规范化数据,消除数据之间的差异。在工作中,我通常使用SQL来集成和规范化数据,这使得数据处理更加高效和精确。

五、总结。

数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步。只有经过数据预处理的数据才能够为我们提供准确和可靠的分析结果。数据预处理需要细心和耐心,同时,数据分析师也需要具备丰富的经验和技能。在我的实践中,我发现,学习数据预处理的过程是很有趣和有价值的,我相信随着数据分析的不断发展和应用,数据预处理的作用将越来越受到重视。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇十一

近年来,随着科技的迅速发展和互联网的普及,大数据已经逐渐成为企业决策和市场营销的利器。在这个信息爆炸的时代,大数据的应用给企业带来了巨大的商机和竞争优势。然而,如何正确运用和分析大数据成为了当前企业面临的难题。在我从事市场营销工作的过程中,我慢慢积累了一些关于大数据营销的心得体会。

第二段:数据收集与分析。

在大数据时代,数据的收集和分析是非常重要的环节。对于企业来说,了解消费者的购买行为和偏好是制定营销策略的基础。通过互联网和移动设备等信息渠道的广泛应用,企业可以获得大量的数据资源。在数据收集方面,企业需要通过合法的途径获得用户的授权,并且保护用户的隐私安全。对于数据分析,企业需要依靠先进的数据分析工具和技术,将庞大的数据量转化为有意义的商业价值,并深度挖掘数据背后的关联关系和消费者行为特点。

第三段:个性化营销。

大数据时代的一个重要特点是个性化营销的实施。通过大数据分析,企业可以准确了解消费者的需求和兴趣,从而为其提供更加个性化的产品和服务。个性化营销不仅可以提高消费者的购买满意度,还可以增加企业的用户粘性和忠诚度。例如,在电商平台,通过分析用户的浏览和购买记录,企业可以为用户推荐感兴趣的商品,提高用户的购买转化率。个性化营销的实施需要企业具备良好的数据分析能力和精准的营销策略。

第四段:精准投放与实时监控。

大数据营销的另一个重要优势是精准投放和实时监控。通过大数据分析,企业可以更加精确地确定目标受众和投放渠道,避免资源的浪费和效果的缺失。同时,企业可以依靠实时数据监控市场反馈,及时调整营销策略和方案,提高市场反应的速度和精度。例如,在线广告投放中,企业可以根据用户的兴趣和行为特点进行定向广告投放,提高广告的点击和转化率。精准投放和实时监控可以帮助企业更好地运用有限的资源,取得更好的市场效果。

第五段:隐私保护与道德问题。

大数据营销的广泛应用也伴随着隐私保护和道德问题的关注。企业在收集和利用大数据的同时,需要遵守相关法律法规和行业准则,保护用户的隐私权益。同时,企业也需要审慎操作和使用大数据,避免滥用和泄露用户的个人信息。在大数据营销实施的过程中,企业需要时刻关注道德和社会责任,坚持合法、透明和公平的原则,维护消费者利益和行业形象。

结尾段。

总之,大数据营销是当下企业必须面对的挑战和机遇。对于市场营销人员来说,正确运用和分析大数据是提升竞争力和效率的重要手段。我深刻体会到,在大数据时代,通过科学合理地利用大数据,企业可以更加深入地了解消费者需求,提供更好的产品和服务,从而取得竞争优势。然而,在推动大数据营销的同时,也需要关注隐私保护和道德责任,切实维护消费者的权益。只有在科技与道德的双轮驱动下,大数据营销才能为企业带来长久的商业价值和社会效益。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇十二

Hadoop作为大数据领域中的重要工具,其开源的特性和高效的数据处理能力越来越得到广泛的应用。在实际应用中,我们对Hadoop的使用也逐步深入,从中汲取了许多经验和教训。在此,我会从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面分享一下我的心得体会。

一、搭建Hadoop集群。

搭建Hadoop集群是整个数据处理的第一步,也是最为关键的一步。在这一过程中,我们需要考虑到硬件选择、网络环境、安全管理等方面。过程中的任何一个小错误都可能会导致整个集群的崩溃。基于这些考虑,我们需要进行详细的规划和准备,进行逐步的测试和验证,确保能够成功地搭建起集群。

二、数据清洗。

Hadoop的数据处理能力是其最大的亮点,但在实际应用中,数据的质量也是决定分析结果的关键因素。在进行数据处理之前,我们需要对数据进行初步的清洗和预处理。这包括在数据中发现问题和错误,并将其纠正,以及对数据中的异常值进行排除。通过对数据的清洗和预处理,我们可以提高数据的质量,确保更加准确的分析结果。

三、分析处理。

Hadoop的大数据处理能力在这一阶段得到了最大的展示。在进行分析处理时,我们首先需要确定分析目标,并对数据进行针对性的处理。数据处理的方式包括数据切分、聚合、过滤等。我们还可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具进行分析计算。在处理过程中,我们还需要注意对数据的去重、筛选、转换等方面,从而得到更为准确的结果。

四、性能优化。

在使用Hadoop进行数据处理的过程中,内存的使用是其中重要的方面。我们需要在数据处理时对内存使用进行优化,提高算法的效率。在数据读写和网络传输等方面,我们也需要尽可能地提高其效率,来增强Hadoop的处理能力。这一方面需要的是合理的调度策略、良好的算法实现、有效的系统测试等方面的支持。

五、可视化展示。

通过对数据的处理和分析,我们需要对获得的结果进行展示。在这一方面,我们可以使用Hadoop提供的一系列Web界面进行展示,同时还可以利用一些可视化工具将数据进行图像化处理。通过这些方式,我们可以更加直观地观察到数据分析的结果,从而更好地应用到实际业务场景中。

总之,Hadoop的应用已逐渐地从科技领域异军突起,成为处于大数据领域变革前沿的重要工具。在实际应用中,我从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面体会到了很多经验和教训,不断地挑战和改进我们的技术与思路,才能更好地推动Hadoop的应用发展。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇十三

“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出,可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候,瞬间引起了轰动。随即,各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面,在搜索框中搜索“大数据”三个字,就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是,有一个很有趣的现象就是:几乎所有的平台上,出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去,这本书推荐栏里的第一句话就是:迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时,为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高,评价最好。

我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书,整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的,整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲,阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华,只是很想知道对于这么一个很直白的名词,作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚,可就是这种“愚蠢”的好奇心,让我更透彻的看到书中的精华。

在看《大数据时代》这本书之前,我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感,除了观点碰撞之外,我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书,已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!

看完这本书,我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念,同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处,影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分,后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书,是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大,并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变:1、大数据利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据,不再依赖于随机采样。2、大数据数据多,不再热衷于追求精确性,也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系,而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。

既然一直都在强调大数据对我们的意义,总要有具体体现。整本书中,我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现:新品发布的时候,旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出,旧产品就会便宜,从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的,而且如果不用数据来证明,直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变,往往就会引起整个社会的大变动。

大数据这个概念的出现,让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上,数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展,越来越多的公司都能收集到大量的数据,这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中,不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司,一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司,另一种就是拥有超前思维,懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内,我们可能会感觉拥有创新思维,懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后,所有人都知晓了大数据的意义,所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时,随着科技的进步,掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来,整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候,大数据的公开性也就越来越小。

在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后,作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处,同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪,这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会,大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下,我想到那时候,别说我们每个人的隐私已经没有的了,严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中,自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时,由于数据是永久保存,大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断,所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有,从现在各种大数据预测的结果来看,很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征,这也是书中自相矛盾的地方。

对于一个新事物,如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣,这已经算是一本不错的入门书了。

从小到大,鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了,喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了,看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年,人们生活水平提高了,营养富余,鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样,心灵鸡汤也是如此。

心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来,心灵鸡汤很大的一个特征就是:立人的志,但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤,希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶,感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想,你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义,当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是,整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物,即使向读者讲技术,也没有几个人看得懂,可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题,大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时,在本书中文译作者写的序里,强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论,结果,看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。

之所以我称之为“心灵鸡汤”,还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用,事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。

看到这个标题,大家可能会觉得我夸大其词,受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达,我只想说两点:1、此说法仅代表我个人观点,是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。

我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的,也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物,最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式,前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念,作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者,可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的,所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。

大数据时代是未来的趋势,这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活,改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界,它都没有错,因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候,人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇十四

随着信息技术的飞速发展,大数据越来越成为一个热门话题,以其海量、高速、多样化和价值挖掘四个特点,吸引着越来越多的人关注。作为一个信息管理专业的学生,在学习了大数据相关课程并进行实际实践之后,我对于大数据的感受愈加深刻,本文就是对大数据的一些心得总结。

大数据的价值,不仅体现在了数据的存储和处理能力上,更体现在了对于数据的价值提升和利用上。以商业为例,通过对于海量数据的分析,企业可以更好地了解市场的需求和趋势,做到精确营销,提高营收。在医疗、安防等领域,大数据的运用更是可以让治疗更加精准、安全,社会治安更有保障。总之,大数据为各种行业的发展注入了新的生机和动力。

第三段:挑战与机遇。

但是,随着大数据应用的深入,也带来了诸多挑战。首先是数据质量问题,由于日积月累的数据泛滥,其中也不乏数据噪音、数据缺失等不良信息,如何去除杂质提升数据质量成为重要问题。其次,数据安全也成为了一个让人头疼的问题,因为数据传输和存储中的漏洞,容易被黑客攻击,这也是大数据的一大风险。但是,与此同时,机遇与挑战并存。对这些问题的解决,需要通过技术的革新和人才的培养,正是大数据行业发展的良机,也为我们提供了更多的机会。

第四段:大数据技术。

大数据技术是支撑大数据应用的重要基础。在处理海量数据上,传统的关系型数据库已经无法满足需求,而Hadoop、NoSQL、Spark等大数据技术的进入,大幅降低了海量数据的处理成本和时间,极大地提高了业务智能分析的能力,为大数据的广泛应用提供了技术支持。但是,由于技术本身具有复杂性和高技术含量,因此需要不断地探索、应用、完善,如此才能推动新技术的创新和发展。

第五段:未来展望。

目前,大数据的应用逐渐趋于成熟,从数据收集、整理、处理到数据分析都得到了较好的落实,但是,这只是大数据发展的小小起步,未来大数据还将更广泛地应用于各个领域。在大数据的推动下,人工智能、物联网等新兴技术也会迎来新的发展机遇。因此,我们需要不断地学习和积累经验,在专业性技能的基础上增加创造性思维和创新意识,以适应大数据时代的发展。

总结:

大数据是一个浩瀚无比的世界,它带来了巨大的价值和机遇,但也同时伴随着种种挑战和风险。在大数据时代,只有通过不断学习、完善技能,才能适应和引领时代的变革,让大数据为人类的生产和生活带来更大的便利和奇迹。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇十五

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。

最新会计大数据心得体会(案例16篇)篇十六

随着数字化时代的到来,大数据已逐渐成为政务管理的重要手段。政府可以通过收集、分析和利用大数据,为政策制定、资源配置和服务优化等方面提供有力支撑。大数据技术的应用,已成为政府有力的助手,改变了政府运行方式,提升了政府服务效能,促进了政府与公民之间的联系和交流。

政府需要面对许多复杂的问题,大数据技术的应用能够为政府决策提供实时、准确的信息和数据支持。政府可以以大数据技术为依托,通过数据挖掘、分析和模拟等手段,对社会、经济、环境等方面进行深入探索,进而提炼出有效的决策方案。同时,大数据技术的应用可以帮助政府调整政策,优化民生服务,提升政府的形象和信誉。

政府管理需要处理大量的数据信息,信息数量庞大且多样化。大数据技术的应用,可以帮助政府建立数据中心,通过数据采集、分类、存储、共享和加工等方式,实现对数据的精细管理。通过数据的精细管理,政府能够更高效地运营和管理政府服务,优化公共资源配置,提升效能。

在政府服务中大数据有着广泛而深远的应用。比如,在社会保障领域,政府可以利用大数据技术实现对各类社会保障信息的分析,以便更好地管控和优化社会保障服务。在城市管理中,大数据可为政府提供精准的交通流量、环境质量、城市治理问题等信息,以便制定更加有效的城市管理政策。大数据技术的应用,将会推动政府服务的质量与效率,更好地满足公民日益增长的各种需求。

第五段:大数据技术应用面临的挑战。

大数据技术的应用,还面临着安全、隐私等方面的挑战。政府在使用大数据技术时必须保证数据的安全和保密,防止数据泄露、滥用、篡改等问题的发生。同时,政府还需考虑合规性和道德等方面的问题,确保数据的合法性与道德性。只有在解决好这些问题,政府才能充分发挥大数据技术的应用潜力,更好地服务公民。

总结:

大数据技术的应用,对政府服务、政策制定、资源配置等方面都有非常重要的意义。同时,使用大数据技术,也存在多重挑战,政府应该注重解决这些挑战,才能更好地利用大数据服务于公民。在数字时代,随着大数据技术的不断发展和应用,政府将会以更加高效的方式运行和管理,为公民带来更加精准、便捷的服务。

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