1、數據發掘心得領會【篇一：數據發掘課程領會】數據發掘課程領會學習數據發掘這門課程已經有一個學期了，在這十余周的學習過程中，我對數據發掘這門課程的一些技術有了必定的認識，并明確了一些簡單混淆的觀點，以下主要談一下我的心得領會。最近幾年來，數據發掘惹起了信息家產界的極大關注，其主要原由是存在大批數據，能夠寬泛使用，而且急迫需要將這些數據變換成實用的信息和知識。數據發掘就是從大批的數據中，抽拿出潛伏的、有價值的知識、模型或規則的過程。作為一類深層次的數據剖析方法，它利用了數據庫、人工智能和數理統計等多方面的技術。要將宏大的數據變換成為實用的信息，一定先有效率地采集信息。跟著科技的進步，功能完美的數據庫

2、系統就成了最好的采集數據的工具。數據庫房，簡單地說，就是采集來自其余系統的實用數據，寄存在一整合的儲藏區內。因此其實就是一個經過辦理整合，且容量特別大的關系型數據庫，用以儲藏決議支持系統所需的數據，供決議支持或數據剖析使用。數據發掘的研究領域特別寬泛，主要包含數據庫系統、鑒于知識的系統、人工智能、機器學習、知識獲取、統計學、空間數據庫和數據可視化等領域。主假如能夠做以下幾件事：分類、預計、展望、關系剖析、聚類剖析、描繪和可視化、復雜數據種類發掘。在這里就不一一介紹了。在學習關系規則的時候，提出了一個對于啤酒與紙尿布的故事：在一家商場里，紙尿布與啤酒被擺在一同銷售，可是這個奇異的措施卻使得啤酒和

3、紙尿布的銷量雙雙增添了。其實，這是因為這家商場對其顧客的購物行為進行購物籃剖析，在這些原始交易數據的基礎上，利用數據發掘方法對這些數據進行剖析和發掘。進而不測的發現跟紙尿布一同購置最多的商品竟是啤酒。按我們的慣例思想，啤酒與紙尿布是兩個毫沒關系的商品，可是借助數據發掘技術對大批交易數據進行發掘剖析后，卻能夠追求到這一有價值的規律。這個故事在必定程度上說了然數據發掘技術的巨大價值?？傊?，特別感謝周教員在這十余周的出色授課，讓我得益匪淺，我會持續學習這門課程，努力為此后的課題研究或論文打好基礎。【篇二：數據發掘授課心得領會】數據發掘授課心得領會今年的數據庫房與數據發掘課程，任課老師部署每人講一章，

4、并課中商討的授課方式，我特別贊成這類自己備課，自己上去授課并課中和同學商討、最后老師評論的做法，因為他能讓自己更好理解文章，同時又能夠鍛煉自己的表達能力。我主講數據庫房與數據發掘技術中的第二章“知識發現過程與應用構造”，在整個備課和授課中間，存在好多不足，備課時參照的書目太少，使得在授課時對于觀點和文章出現的例子不可以進行有關擴展和增補，也不可以用生活中通熟易懂的例子來論述書籍中的抽象觀點；授課時更多的按著ppt所寫進行大要性的敘述，沒有形成自己的邏輯思想系統，我也知道，授課是門藝術，不是幾次就能掌握的，要經過不停的實踐累積經驗，不停的研讀有關書目，形成自己的“知識樹”的基礎上，才能對所講的知

5、識舉一反三。臺灣有位教育家曾說：假如你要講一門，起碼要對該門課的五至六本經典教材研讀幾遍，形成相應的知識樹以后才好授課，這是題外話。對于數據發掘每一章算法的授課，我以為在有限的時間里先把一個核默算法解說清楚，對其余算法能夠簡單帶過(最后一次課xxx對pagerank的解說就很到位)，因為，后邊算法一般是前面所講算法的一種改良。算法解說時，除了要對該算法的原理和觀點敘述清楚以外，要對該算法的實例最好用板書的形式解說清楚，并演算每一步，而不是拘泥于ppt進行解說。板書字體小大由之，速度可快可慢，能夠寫寫停停，也能夠一呵而就，能夠邊寫邊講，也能夠只寫不講。而ppt是則是死的東西，參照的內容也是書上的

6、步驟，而不是授課人自己的理解，在解說過程中，不利于學生的理解和認識。解說的過程中，語速要適合放慢，語速太快是全部人剛開始授課的通病，我也不例外，授課講得很快，自己的思想被打亂不說，主要下邊的同學不可以理解，畢竟授課不是演講。對于上學期的一頁紙開卷，我特別贊成這類考試方式，畢竟對于理工類課程，公式很長，又特別難記，我們在理解其思想的基礎上，完整沒必需再記很長的公式，在考試的過程中，能夠相應的記錄些公式帶入考場。以上是我個人在授課和聽課過程、及其考試過程中的一些總結和領會?！酒捍髷祿W習總結】大數據時代讀后有感一、學習總結1、對于作者年專注研究數據科學的技術威望，他是最早洞見大數據時代發展趨勢

7、的數據科學家之一。、對于大數據1）大數據是什么大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所波及的資料量規模巨大到沒法透過當前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助公司經營決議更踴躍目的的資訊。大數據的4v特色：volume（大批）、velocity（高）速率）、variety（多樣性）、veracity（真切）。大數據可分紅大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。2）大數據的根源所謂的“bigdata是”由ibm和gartner剖析師提出的觀點，我們比較時興的稱其為大數據。3）大數據現狀、應用經過剖析和優化公司數據實現一種對將來的公司營運的精確的展望能

8、力。采納一系列的技術，從技術中獲取洞察力，也就是bi或許剖析；此外一個是剖析路徑，找尋重點績效指標，從儀表盤這樣的工具進行數據剖析，實現展望性工作。4）大數據將來fayyad曾被視為數據發掘領域的no.1，他用下列圖向我們解說了為什么說剖析是大數據將來的發展方向。3、對于大數據時代思想改革?更多：不是隨機樣本，而是全體數據；“樣本=整體”。更雜：不是精確性，而是混淆性；同意不精確，最大化利用全體數據。?更好：不是因果關系，而是有關關系；“是什么”，而不是“為何”。商業改革數據化：全部皆可“量化”；關注信息自己。價值：發現、利用數據的價值。角色定位：大數據掌控、大數據技術、大數據思想的三足鼎峙。

9、3)管理改革責任：數據根源有效性、數據儲存安全性、數據使用合法性。自由：反對數據壟斷富翁。二、讀后有感1、大數據時代，是名符其實的“信息社會”經歷了口口相傳、紙媒流傳，到此刻的網絡技術，我們能夠獲取比從前更多的信息并進行剖析，能夠從更多的維度解說世界。通信技術的發展，促進了個人/組織在信息獲取上的同等發展，數據不再是限制我們努力的要素了。數據的的爆炸式產生，促進我們必須從海量的信息中做出選擇、掌握數據發掘技術和挑選工具。2、大數據技術支持展望工作大數據技術越完美，我們越能更快更全面的獲取更多的有效數據，展望則越正確。3、知識管理火燒眉毛大數據的將來是數據剖析，而剖析的目的是轉變為經驗、規律、總

10、結?，它們的會合就是知識。知識是個人/組織成長的直接推進要素。知識管理要按照累積原則（知識累積是實行知識的管理基礎）、共享原則（一個組織內部的信息和知識要盡可能公然，使每一個職工都能接觸和使用公司的知識和信息）、溝通原則（知識管理的核心就是要在公司內部成立一個有益于溝通的組織構造和文化氛圍，使職工之間的溝通毫無阻礙）。這三原則不正是大數據技術的組織基礎嗎？三、在工作中的而應用1、關注運作工作向數據管理方向的轉變在倉儲工作中，為物件對象（庫房、貨物、設施、職工等）、流程對象（如作業、異樣辦理、管理等）成立屬性列表，關注數據累積。同時，關注倉儲數據與運輸、客服、園區等各方面環境數據的對應。2、重視數據發掘，提升數據剖析能力依據運作問題和目標，經過數據發掘和剖析，找尋有效的數據指