大数据心得体会

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

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

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构;数据必须在计算机中存储，数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示;此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据结构上执行的运算才有意义。一个逻辑数据结构可以有多种存储结构，且各种存储结构影响数据处理的效率。

在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定的算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。

从上面我们了解到了数据结构的重要性，它是一个程序的关键因素。拿到“阴风习习的大楼”这个题目时，一开始不知道从哪入手，以为可以把每个位置看成一个图的一个节点，从而可以用邻接表这种结构，通过遍历邻接表，每次选择权值小的路径走就可以得到最短的路径了。我错了，完全的错了。通过认真的分析后，我认识到，这能简单的看成一个图，因为每个位置都只能到达它邻接的位置而不是和其他各位置都有联系。而且如果每个位置转化为图的一个节点，这样要表示每个节点的关系就需要n*n节点和n^4大小的数组来存储各个点的关系。还有这个大楼结构想转化为一个图也是不容易的。根据书上有些类似的“老鼠迷宫问题”，让我想打，不如就用n*n大小的数组直接存储大楼结构。通过类似走迷宫的方法来遍历，当遍历完所有路径后就能得到一个最小的路径。那接下来怎样遍历呢?我采用了深度优先遍历的方法，这样可以用递归的方法，简化代码。虽然理解上有一定困难，而且递归条件的控制要注意。

通过这次数据结构程序设计，不仅让我对c语言的一些知识得到了回顾，加深了对c语言的掌握。同时也让我对数据结构知识得到了一定的掌握。知道了怎么去分析一个题目，怎样选择比较好的数据结构。让我从怎么样实现一个程序功能，转变到怎么用更少的空间，更短的时间完成程序设计。空间和时间上对程序的优化是评价一个程序好坏的关键标准。

篇一：学习《大数据时代》读书心得

读《大数据时代》心得体会

根据公司《关于下发中国共产党员全年学习计划的通知》组织分公司全体党员个人学习《大数据时代》，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

跟老板做了两个算是比较大的项目，数据库主体都是我设计的。第一个感觉很失败；第二个现在正在用，虽然总结了第一个的教训，但感觉还是有些遗憾。把这过程中的一些心得记在这里，以便日后用到时来查阅。若以后还有机会再设计数据库现在倒还有些期待，呵呵，再有新的体会，也全部补充到这里。

1.尽量使用数据冗余。

随着磁盘容量的大幅飙升，这一点已经不会产生什么问题。当然冗余归冗余，不能把数据的关联弄的乱七八糟的。

本科数据库课程中学的知识直接拿来，在实际中会出大问题。满足三级范式的数据库结构会让你面对大量的连表查询，应用程序中会用到大量的数据库访问，既繁琐（烦死你）又使程序运行速度减慢。

2.尽量不要使用varchar(max)类型

这一点主要是用动软代码生成器自动生成代码时，如果varchar的最大长度指定为max，在自动生成代码时，它无法生成这一最大长度，需要手动补进去。

现在感觉用个varchar(1000)就够了。

3.使用预留字段。

数据库表（尤其是动态表格），在你把所有字段都设计好了之后，再添加几个备注字段和预留字段。

之前我觉得这样做没多大意义，因为预留字段的列名是没有实际意义的。这样程序中使用的时候就会让人费解。但现在觉得还是有必要的，很有必要的，即便在用到时需要自己十分清楚之前预留的无意义字段现在表示什么意义。不过我的第二个数据库中还是没采用，这也是遗憾之处啊。

个人感觉用note1、note2、r1（r表示reserve）、r2、r3，2个备注字段和3个预留字段就足够了,再多的话就不容易记住哪个字段具体表示什么意义了，容易晕。类型就都用varchar(200)吧。

数据库设计心得体会（2）：

在我看来，数据库课程设计主要的目标是利用课程中学到的数据库知识和技术较好的开发设计出数据库应用系统，去解决各行各业信息化处理的要求。通过这次的课程设计，可以巩固我们对数据库基本原理和基础理论的理解，掌握数据库应用系统设计开发的基本方法，进一步提高我们综合运用所学知识的能力。 当我们这组决定做大学生就业咨询系统时，我们并没有着手写程序。而是大家一起商量这个系统概述、系统目标、系统需求、业务流程分析、数据流程分析和数据词典。当这些都准备好了之后，我们进行模块的分工。每个人都有自己的模块设计，而且写出来的代码要求可以实现相应模块的功能，得到理想的效果。当每个人都把自己的分工

石油勘探局数据建设工作心得体会

当前，随着世界大踏步地进入信息时代，信息化已成为衡量一个国家、一个地区和一个企业现代化水平和综合实力的重要标志之一。充分利用现代信息技术，加快信息化建设的步伐，有效开发和利用信息资源是各企业为提高企业经济效益，增强企业技术创新能力，提高管理、决策水平和综合市场竞争能力，实现企业战略目标的一项重大举措。

长庆石油勘探局信息化建设经过多年的发展已经取得了很大成绩，特别是“九五”以来，勘探局信息化建设工作紧紧围绕全局生产经营目标，狠抓了信息基础设施建设，构建了长庆互联网，开发、推广、应用了一大批专业数据库和生产、管理软件，使我局的信息化建设工作稳步推进。但是，在信息化建设的过程中也逐步暴露出了一些亟待解决的问题，比如数据采集体系不完善、数据标准不统一、数据共享程度低、应用系统集成度低且缺乏对知识的管理、信息安全体系缺乏等。为解决越来越突出的矛盾和问题，迫切需要我们尽快实施勘探局数据中心建设，运用现代信息技术手段，将各单位不同时期、不同厂商开发的独立系统有机的联系起来，实现信息的高度共享，彻底解决“信息孤岛”的问题。同时将勘探局不同单位部门的数据资源进行整合、挖掘，转换成可靠、实用的信息，以便领导决策。

本文基于长庆石油勘探局信息化建设现状，深入分析了目前长庆石油勘探局在信息化建设方面存在的问题，同时针对存在的问题提出了建立以数据管理为核心的数据中心这一框架构想，并对开展实施数据中心建设的相关问题进行了思考，与大家一起讨论，旨在理清数据中心建设工作思路，有效地规避数据中心建设可能造成的风险并少走弯路，按照整体规划，分步实施的原则，确保长庆石油勘探局信息化建设工作的顺利开展进行。

一、长庆石油勘探局信息化建设现状分析

（一）石油上游企业信息化的特点

石油企业是一个多学科、多专业相互配合、相互渗透、协同攻关的知识、技术密集型企业，其上游企业的主要业务涉及到油气勘探、油气田开发、钻井工程、井下作业工程、地面建设、物资管理、经营管理、水电、通讯、医疗卫生等多方面的内容。石油行业的信息化一直伴随着石油企业的发展，并发挥了巨大的作用。石油数据信息按照油田的生产经营过程以及油田生产信息的采集、处理及使用，可分为地质、地震、钻井、录井、测井、固井、采油（气）、井下作业、试油（气）、油田监测、生产管理、地面建设、原油（气）集输、注水、给排水、污水处理、电力、通

审计系统大数据应用培训班心得体会

距离省厅计算机中级培训班毕业，已过去四年。在这四年里，笔者参加了审计署政府债务审计项目、市公积金归集管理使用情况审计、医保资金使用情况审计等计算机技术应用型审计项目，中级班学习的知识和技能为上述审计项目的实施提供了有力的支撑和保障。然而随着大数据技术的发展、被审单位海量数据的增长以及后台数据库的更新升级，以sql server数据库应用为基础的计算机中级审计技术逐渐 “捉襟见肘”，省厅近几年亦开始开展大数据应用的培训。笔者有幸，参加了本次**省审计厅举办的大数据应用培训班，有如醍醐灌顶般的，揭开了审计大数据应用的神秘面纱。

本次培训时长两周，授课老师层次高,培训课程新，计算机分析技术新。内容囊括了时下应用较广泛的大数据分析存储工具的基础和应用知识。第一天的课程是大数据基础知识讲解，介绍了我国大数据的发展现状--有关贵州大数据平台建设的快速发展以及大数据在政务领域的相关应用等。随后进入主体课程学习，第一部分是oracle 11g数据库的基本知识学习，主要涉及oracle 11g的安装部署、数据查询和数据备份恢复的基本知识。第二部分是r语言和图数据库在审计工作中的应用，包括相关软件的特色和部署使用等。第三部分是实用性较高的模糊关联技术，极大程度解决了多表连接时字段信息不完全匹配的问题。第四部分是oracle 11g的高级应用，主要内容讲述了作为一个合格的dba应掌握的素质和技能。课程第五部分是作为审计署金审三期合作方的神州通用数据库（k-store）及其应用组件（k-miner，k-front等）：国产数据库神州通用，不仅为审计系统数据的安全性提供了保障，还通过提供可视化的操作软件，将数据库的管理、部署和分析进一步简化，提供了用户友好性高的解决方案。最后一门课是基于分布性存储方案的hadoop数据库系统，该门课程高屋建瓴地为大家再次回顾了大数据基础知识，进而介绍了hadoop体系下的多个服务组件、分布式存储系统的原理和相关应用等。

本次培训，全长14天，一气呵成，再一次体现了审计系统“魔鬼式培训”传统。每一门课程平均只有短短两天的时间，对我们而言，更多的是传授一种理念，也就是告诉我们，审计时使用这个工具，我们能做什么。技术的发展日新月异，但是再前沿的技术，对审计人员而言，亦是辅助审计的工具，而审计思路，才是审计人员需要修炼和提升的素养。

审计读《大数据时代》有感

大数据”概念真正变得火爆，应从美国奥巴马政府在2012年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”开始，特别近两年来，大数据成为了当下一个热门词，何为大数据，我们既看不着也不摸不着它，但它正在悄无声的、且又深刻的影响着各行各业，甚至是每一个人。想清楚的了解何为“大数据”，《大数据时代》这本书,作者维克托迈尔-舍恩伯格通过多个案例，深入浅出的向大家介绍了大数据的概念。简而言之，“大数据”并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升，进而向我们揭开了在“大数据时代”，该如何适应大数据时代的战略和行动，又该对未来大数据如何利用？引发了众多读者的思考。

大数据最显著的影响是对于电子商务，通过大数据，最先洞察出潜在市场的，也必然最先占领市场。而电子商务对实业的冲击又是势不可挡，可见，掌握了大数据就主导了市场，拥有了先进的科技才能拥有坚实的竞争力。在医疗方面，曾经的非典时期，就是一个很好的例证，正是有大数据的预测功能，才使疫情得到了控制。在更小的方面，他也同样改变着我们的生活，书中提到美国著名计算机专家奥伦·埃齐奥尼发明了飞机机票价格预测软件，就是利用大数据造福我们生活的很好例子……看似毫不相关的一个个事件，其实背后都有大数据的影子存在。面对大数据带来的众多改变，我们应当开始思考，如何更好的迎接大数据时代，拥抱大数据。

审计部门作为经济运行综合性监督部门，一直和数据有着密切的、天然的联系。大数据时代，作为审计部门，当然不能做旁观者，只有充分利用这些数据创造新的价值，才能在下一波的社会竞争中脱颖而出。

2015年12月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于实行审计全覆盖的实施意见》“第七条“创新审计技术方法”，提出审计机关要构建大数据审计工作模式；要建立健全数据定期报送制度；要构建国家审计数据系统和数字化审计平台；要探索建立审计实时监督系统，实施联网审计等。”这已经表明在大数据时代背景下，审计部门作为经济运行综合性监督部门，充分挖掘并运用大数据开展工作已是时代发展的必然选择。

作为审计人员，拥抱大数据时代，就是要保持对这些数据敏感触感、深度挖掘分析运用所拥有的数据，这也是在大数据时代背景下，基层审计机关服务国家治理的内在要求和必然选择。

拥抱大数据时代，审计人要及时转变审计思维模式。因为大数据时代既是机遇也是挑战。我们要把握机

培训数据的心得体会应该怎么写呢？下面随小编一起看看培训数据的心得体会范文，仅供参考~

一、颠覆思想模式，开启时代未来

（一）改变思维,开启未来。2012年3月，美国总统宣布投资 2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，不断增强政府收集、分析和汲取海量数据信息的能力，这标志着“大数据”时代的到来，《大数据时代》一书以数据为核心，引导人们用数据的思维去理解世界，用数据的思维去解决世界问题。近年来，随着云计算、物联网和大数据的不断深入发展，大数据为我们学习、生活和工作提供了更多的可能性，这彻底改变了我们的生活方式和思维方式，是一场事关我们生活、工作与思维的新革命，注定会开启时代的新未来。

（二）运用广泛，影响深远。从互联网出现至今，人们对数据信息的积累量达到了惊人的地步以后，对事物的认识就发生悄然变化，人们不再追求事物发展的精确度，不再追求因果关系，而是主动承认事物的混杂性，更加注重探索相关关系，并通过对海量数据进行针对性分析，强力推动互联网从简单的数据交流和信息传递上升到海量数据分析，以大数据为基础预测人们未来行为，不断解决由大数据引发的一系列问题，它像人一样有了“思维”，能够对事物未来的发展方向进行独立性“思考”，这促使经济学、政治学、社会学等许多学科门类都发生了本质变化，这是it 产业又一次颠覆性的技术变革，对个人的生产和生活方式都将产生巨大而深远的影响。

二、促进文化发展，科学预测未来

（一）传播文化，推动发展。在大数据时代，大数据由巨型数据集组成，建立起属于我们的数据体系，这些数据集超出了常规软件在可用时间下的收集、运用和管理能力，为传统文化提供了技术支持和新的传播途径，使得文化通过互联网不断融合，在更深层次、更宽领域获得全新发展，反映了时代特色。

（二）预测未来，为决策提供参考。在大数据时代，最显著的特征就是人们不断进行信息储存，从“取之不尽，用之不竭”的数据信息中进行研究判断，促使人们用“科学”的办法对未来进行准确“预测”，帮助人们发现未知，预测未来，为决策提供参考依据，发挥更大的社会价值。总之，数据的价值，不会随着它的使用而减少，相反，它可以不断地被处理，被运用，被释放出来，在更多的领域，更广阔的空间将自身的“隐藏价值”变为社会的“显在价值”。

三、创新管理 推动发展

（一）拓展研究对象，创新研究方法。从研究对象上讲，需要研究人们互动、交流、交往过程中不同

大数据变革读后感（一）

之所以读【大数据变革】这本书，是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话，看这本书根本看不进去，不晓得是因为翻译的原因还是什么，只能说标题吸引人，内容很空泛，没有什么的可读一性一。现把书中的一些内容做些摘录。

大数据是市场营销和销一售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界，对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后，现在它们也可以改进企业和产品，使其比以往任何时候都更加紧密地迎一合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界，了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。

随着中国公司和消费者的成熟，我们相信这种数据驱动的营销和销一售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡，即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略，使用数据带来业务增长。

大数据变革读后感（二）

大数据正影响并挑战着所有行业的商业模一式。数据毋庸置疑地将成为企业的关键战略资产，处理、分析与整合数据，是企业进行市场选择、产品设计与定价、市场营销，乃至内部管理流程的指导因素，对运营模一式将带来革命一性一改变。

20xx中国绿公司年会改变的年代：现实与远见于20日至22日在广西南宁举行。ibm全球副总裁王一陽一在大数据变革企业经营与管理圆桌论坛上表示，大数据变革着制造业、医疗业和教育行业。

以下为文字实录：

大数据是ibm整个公司的战略。ibm在it领域当中走了一百多年了，看整个变化，今天到大数据，其实是意料之中的。ibm刚开始建公司的时候，就是因为美国的人口普查，要积累大量的数据，那时的人口普查跟现在还不一样，需要有机器各方面的东西，还是要很长时间进行统计的，今天完全不一样，就是因为要抓取数据，但是我们今天在讲到大数据的时候，不光从技术层面来讲这个问题，更重要的是从商业模一式讲。

技术层面，讲了概念之后就知道大数据需要有一个平台，需要有一个数据的抓取，它有传输，分析、建模、优化等等，最后产生你的认知，这些东西都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特一性一。这些特一性一使得大数据平台，跨行

从数据挖掘走向大数据

徐元亮

大家好！欢迎大家来参加我们今天这个联络中心大数据系列应用的讲座，这一次我们这个讲座是我们这一系列的第一次课程。现场有我们的观众，也有视频前面的观众。

首先简单介绍一下所谓联络中心的大数据应用，这个系列课程还是围绕着现在比较流行大数据的概念，然后跟联络中心之间彼此相关的关系，跟相应的应用，那我们会有六个课程的主题。

第一部分我们是在讲从数据挖掘到大数据。第二个主题是跟大家介绍有关大数据的基本概念，第三个部分会跟大家介绍联络中的一个全局的战略，第四个部分是在讲联络中的精准营销上面的运用，第五个部份是怎么运用联络中心提升客户的体验，最后第六个这个单元我们会跟大家介绍一下如何在联络中心内部搭建测试学习这个平台。

那开始我们后面课程之前，会花点时间简单介绍一下我自己个人背景。

我叫徐元亮在联络中心这个行业工作有超过15年以上的时间，那最早我求学跟第一份工作是在台湾但是从2003年以后就在内地开始工作，那在大陆这边也有超过10年以上工作时间。在学校部分我在台湾的国立台湾大学心理系取得本科的学历，之后在美国德克萨斯贝勒大学baylor university取得教育的学位。

第一份工作是在台湾电信公司叫台湾大哥大它的一个2000以上规模的callcenter里面担任主管一个工作，在2003年到大陆之后陆陆续续公司在几家保险公司曾经公做过包括太平洋保险 天平保险 中国大地保险最后一份工作在大地保险工作七年时间，协助它建立电话销售中心整个筹建以及后面规模的运作，那个人最大的管理幅度当时大概下面管理大概超过有2000的座席。年营业额超过10亿。那在2004年以后离开了企业界，在外面开始从事咨询与专门培训的工作那我今年开始2015年也成立专门这个培训工作室，那主要培训内容主要围绕着联络中心开始跟各位能够有机会介绍这个有关联络中心大数据运用或者电话营销管理或者电话客服管理这个课程。以上是有关是自己资历的简介，那之后是我们这系列正式课程。

首先第一个我们要跟大家做报告分享主题是从数据挖掘走向大数据。开始今天主题之前要跟大家谈一下到底大数据是什么样概念，还有就是说我们跟联络中心彼此之间有什么样的关系。

这几年在我们国内大数据是热门的话题！各行各业几乎脱口都要谈到大数据，做一些数据分析整理的时候，基本上你不讲大数据感觉好像这个现在这个数据库管理就脱节了。实际上真真正有