大數據導論的課后心得體會報告 對大數據導論課的心得(6篇)

學習中的快樂，產生于對學習內容的興趣和深入。世上所有的人都是喜歡學習的，只是學習的方法和內容不同而已。我們想要好好寫一篇心得體會，可是卻無從下手嗎？以下我給大家整理了一些優(yōu)質的心得體會范文，希望對大家能夠有所幫助。

描寫大數據導論的課后心得體會報告一

于大部份營銷者來說，網站再定向(onsite retargeting)是其中一個最重要的營銷手段，所謂網站再定向的意思是對曾訪問您網站的用戶進行宣傳，在他們?yōu)g覽網絡時向其展示廣告。此手段之所以重要是因為在第一次接觸中真正轉化為購買的只占2%，而沒有產生購買就離開網站的人群體高達98%。網站再定向的威力在于它能夠幫助你吸引很多的潛在客戶，由于這些用戶之前已經訪問了您的網站一次，這意味著他們確實對您的產品和服務感興趣。當你不斷向這些用戶顯示相關的廣告，將能夠吸引他們回訪并完成購買。理論上，網站再定向技術聽起來完美，但執(zhí)行起來，卻可能讓很多廣告主走入死胡同，因為它只能夠覆蓋到舊有的訪客，而無法接觸新訪客。對于廣告主來說，網站再定向是一把雙刃刀，它雖然能帶來絕佳的roi，卻由于覆蓋度不足，會在無形中扼殺銷售機會。

其實無論是廣告數據或購買行為數據，網絡都能記錄下來，而網絡的實時記錄特性，讓它成為當下廣告主實現定位營銷的不二之選。隨著技術不斷革新，廣告主精細化定位的需求也不斷得到滿足。在隨后的篇幅中，我們會簡單地對比幾大定位技術，并通過電商案例分析來討論如何讓這些數據技術協(xié)同起來，促成客戶從瀏覽廣告到掏錢購買的轉化，實現廣告主的收益最大化。

網絡營銷的精細化定位潛力只有在大數據的支持下才能完全發(fā)揮出來。圖中的數據金字塔劃分出了數據的四個層級。最底層是廣告表現數據，是關于廣告位置和其表現的信息。具體而言，就是廣告位的尺寸、在網頁的位置、以往的點擊率、可見曝光(viewable impreion)等指標。

再上一層就是受眾分類數據。如今，市場上的數據提供商可以通過用戶的線上和線下的行為，來收集到廣告受眾的興趣、需求等數據。這些不會涉及個人真實身份的信息會被分析，并劃分為不同的群組，例如性價比追求者、網購達人等。有了受眾分類數據，廣告主可以在互聯網上按自己的需求和品牌的特性來投放。受眾分類數據的針對性更強，也能帶來比單純依賴廣告表現數據更好的點擊率與轉換率，因為它提供了消費者行為和偏好等寶貴信息。

第三層是搜索動機數據。搜索再定向是個用于發(fā)掘新客戶的技術。它的出現讓我們能夠發(fā)掘出那些很可能會購物的用戶，因為他們已經開始搜索與廣告主產品相關的信息了。那些具有高商業(yè)價值的數據可以進一步被篩選出來，廣告主可以將具有高購買意愿的人們再定向到自己的產品信息上來。

而位居數據金字塔頂端的是站內客戶數據，這指的是用戶在廣告主網站上的用戶行為數據，包括了用戶瀏覽的頁面，下載的信息，以及加入購物車的商品等數據。網站用戶通常是那些已經了解過品牌并且對公司也熟悉的一群人。

對于廣告主來說，金字塔四層的數據都獨具價值。舉例而言，廣告表現數據是每個廣告主都首先會關注的信息，因為這些信息在大多數廣告管理平臺和廣告交易平臺都能輕易獲得的。同時，那些與用戶需求和偏好相關的數據，能夠助力廣告主更好地實現精細化營銷。因此，要想針對性地影響消費者購買路徑的每個過程，我們就需要把這四層的數據分析整合，才能制定一個更全面的營銷方案。

以下，我們將分享一個真實的案例，讓廣告主明白應當如何打通各層數據，制定覆蓋消費者購買路徑的精準定位的營銷方案。

案例分享

背景：愛點擊的客戶，國內最知名的電子商務網站之一，希望能提高roi(投資回報率)和線上交易數量

挑戰(zhàn)：客戶已經使用了網站再定向技術來實現一個較好的roi，但是，從再站內定向所帶動的交易數量開始有下降的趨勢。

優(yōu)化策略︰利用多重數據的整合，提升轉化漏斗每一階段的人群數目，以提升總轉化量

第一步：網站再定向

廣告主會發(fā)現網站內再定向帶來的購買轉化量有限，這是因為大部份廣告主只會再定向曾經將商品加入購物車的訪客。要想提升網站再定向的效果，最優(yōu)的方法是根據用戶瀏覽過的頁面進行屬性分類，并呈現具有針對性的內容。具體參考下圖：

有了全面的追蹤和分類，再定向受眾數量的基數大幅增加。在短短兩個星期內，交易數量顯著提升，尤其是來自老訪客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及購買第三方受眾分類數據

一方面，再定向可以有效地召回老訪客，增大重復進入網站及購買的可能性。但同時，廣告主還應該考慮怎么能增加新訪客，以保證轉化漏斗有足夠的新增流量。

首先，我們利用搜索關鍵詞捕捉有興趣的用戶，然后儲存有關的用戶數據，最后，在交易平臺上將合適的廣告呈現給該用戶。此外，我們還會關注第三方受眾分類數據中那些有著同樣行為特征的用戶信息，整合在一起進行精準投放。

在進行搜索再定向及購買受眾數據后，新客戶所帶來的成交大幅度上升254%，廣告效果花費cpa下降29%，同時增加該網站整體的瀏覽量。

第三步：利用機器學習(machine learning)進一步擴大客戶的數量

用戶來進行定位廣告投放。xmo的算法可以對比客戶的crm消費者數據與第三方受眾數據，并預測出哪些網絡用戶會有特定的購買傾向。在這個案例中，xmo能通過機器學習來不斷產生新的受眾，平均每周能夠細分出一個有著230萬樣本的人群。通過將廣告投放到我們已有的目標受眾群和由機器學習鎖定的新目標受眾，我們可以看到非常喜人的廣告效果，雖然cpa輕微上升14%，但新客戶成交量大幅增長26%說明了機器學習能有效地為廣告主發(fā)掘新客戶。

什么是機器學習(machine learning)? (摘自維基百科wikipedia) 機器學習是人工智能的核心，根據數據或以往的經驗，通過設計算法來模擬背后機制和預測行為，并獲取新的數據。這是一個重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身性能的過程。研究者可以

通過機器學習來抓取現有數據的特征來預測未知的概率分布，找到新的具有相同特征的數據并加入庫中。機器學習中最關鍵的就是開發(fā)出能智能識別復雜模式并能智能化決策的算法。

觀點總結

多渠道數據的整合可以在兩方面幫助廣告主提高廣告表現。

首先，此舉可以增加廣告受眾總數，并會為廣告主贏得源源不斷的訪問量。第二，多渠道數據整合后的定向還能促進消費者購買漏斗的每一個過程，廣告主通常利用網站再定向技術來召回“購物車放棄者”或者流失的老客戶，但實際上，廣告主應該把注意力放在現有客戶和新客戶的比例。 總而言之，從搜索動機數據，到受眾分類數據，到最終的機器學習，都能促進購買漏斗的頂端訪客數量的增加。結合上創(chuàng)意的策略定制、精準的位置選擇，客戶的轉化率將會提高，廣告主也將挖掘出更多的商機。

描寫大數據導論的課后心得體會報告二

一、為了提高我省工商行政管理機關電子政務應用水平，加強數據管理，明確數據傳輸、數據檢查、數據庫管理、數據安全工作的職責，制定本制度。

二、本制度所稱數據傳輸是指我省各級工商行政管理機關對批量信息數據或規(guī)定信息數據的發(fā)送、接收過程；數據檢查是指對要發(fā)送數據和已接收數據的正確性、完整性、邏輯性檢查；數據庫管理是指對本工商行政管理機關和所屬下級工商行政管理機關數據庫的管理；數據安全是指對于數據傳輸和數據庫的信息安全管理。

三、各級工商行政管理機關信息中心（含信息化歸口管理部門，以下簡稱信息中心）負責牽頭實施數據管理，工商行政管理機關各工作部門應加強數據錄入、數據更新工作，不斷提高數據應用工作水平，配合做好相關數據管理和質量保證工作。

四、數據傳輸

（一）信息中心應落實各級工商行政管理機關網絡維護人員，明確管理職責，每日對網絡運行情景進行檢查，如實記錄網絡運行日志，發(fā)現網絡運行故障及時予以排除，確保工商行政管理網絡通暢運行。網絡運行日志應包括運行日期、各個端口運行狀況、服務器工作狀況、通信設備工作狀況、故障處理排除情景、職責人員簽名等資料。

（二）網絡維護人員對要發(fā)送信息、數據應進行最終檢查，對有缺、錯、漏項的應要求錄入部門進行補正，對違反網絡安全有關規(guī)定或存在安全隱患的應拒絕發(fā)送。信息數據發(fā)送完成后，應及時通知接收方查收。

（三）接收方網絡維護人員應及時對接收數據進行檢查，發(fā)現數據益出、數據斷點、接收失敗應及時排除問題并通知發(fā)送方重新發(fā)送，確保數據庫的完整。

（四）不經過網絡維護人員處理的直報信息、數據，由發(fā)送部門和接收部門按照上述要求進行處理，網絡維護人員應給予技術幫忙。

（五）在啟動應急預案時，網絡維護人員應按照應急預案要求，確保網絡暢通并及時發(fā)送、接收信息數據。

五、數據檢查

（一）各級信息中心應按照《貴州省工商行政管理機關數據質量檢查制度》規(guī)定的辦法，定期或不定期組織數據質量檢查，經過堅持不懈的開展這項工作，促進工商行政管理機關數據質量的不斷提高。

（二）數據檢查項目，應根據上級金信工程建設要求和本地開展電子政務建設的實際，針對存在的問題具體擬訂。

（三）對于在數據檢查中發(fā)現的數據質量問題，應在三個工作日內及時通報相關單位進行補正和重傳，相關單位接到通報后，應在七個工作日內完成補正和重傳工作，確因工作量大等原因，不能在七個工作日內完成的，應及時報告上級信息中心，并組織力量在最短時光內完成補正和上傳工作。

（四）對于在檢查中發(fā)現的擅自改變數據指標體系，擅自違反或擴大數據指標邏輯內涵進行處理的數據，應比照前款規(guī)定及時予以糾正和補傳。

（五）各有關部門對于數據質量檢查和補正上傳工作應當積極配合，不得設置人為障礙或無故拖延。

六、數據庫管理

（一）各級工商行政管理機關信息中心應指定專人負責對數據庫的管理，數據庫管理人員應明確管理職責，定時對數據庫進行檢查，檢查情景應記入運行日志。

（二）數據庫管理人員應視工作量情景，以不影響工作為原則，每1～5天進行一次數據備份。不得因數據備份不及時、不完整造成工作損失。

（三）數據庫管理人員發(fā)現數據庫不安全隱患或xx威脅時，應采取措施加以預防或制止，必要時能夠切斷用戶接入并向有關領導報告，安全隱患或xx威脅消除后，應及時將切斷用戶接入。

（四）計算機使用人員應自覺理解數據庫管理人員的監(jiān)督，不得在非涉密計算機上錄入、傳輸、查詢、保存涉密信息數據，不得在非涉密計算機上安裝、運行涉密程序、軟件，不得使用非涉密計算機聯接、訪問涉密信息網絡。未經許可，不得擅自下載、安裝、使用與工作無關的程序、軟件。

（五）數據庫批量錄入、查詢必須做好書面記錄，如實記載錄入查詢的時光、數量、錄入查詢人姓名等有關情景。

（六）數據庫中的過期、冗余數據每半年進行一次清理，清理中發(fā)現需要刪除的數據，應書面報省局信息中心，經核對批準后方能進行。未經正式批準，不得擅自刪除數據。

（七）數據庫上傳和接收數據，按照本規(guī)定第四條辦理。

七、各級信息中心應采取切實有效的措施，保證工商行政管理數據標準的貫徹執(zhí)行。在應用中發(fā)現數據指標體系有不滿足、不適應工作需要的問題，應及時書面報省局信息中心，由省局信息中心統(tǒng)一做出修改。不得擅自增加、減少或改變數據結構。

八、數據管理職責

（一）因違反上述規(guī)定導致工商行政管理機關行政許可出現過錯的，按照國家有關規(guī)定和《貴州省工商行政管理機關行政許可過錯職責追究暫行辦法》追究有關人員的職責；因違反上述規(guī)定導致工商行政管理機關行政執(zhí)法出現過錯的，按照國家有關規(guī)定和《貴州省工商行政管理機關執(zhí)法過錯職責追究辦法》追究有關人員的職責。

（二）因違反上述第四條第（二）款、第六條第（三）款、第（四）款規(guī)定，造成泄密的，依據國家安全保密和計算機安全管理有關規(guī)定追究有關人員的職責。構成犯罪的，移送司法機關追究刑事職責。

（三）除以上情形以外，如違反上述規(guī)定，視情景每次扣減該單位績效分1～5分，個人職責的追究辦法，由被扣分單位研究決定。

九、本規(guī)定適用于我省各級工商行政管理機關的各類信息數據管理。

十、本規(guī)定自公布之日起執(zhí)行。

描寫大數據導論的課后心得體會報告三

職責：

負責制定數據質量標準、數據治理體系和流程

負責大數據基礎平臺及大數據分析的相關工作，深度理解公司產品業(yè)務方向和戰(zhàn)略，負責數據采集、數據清洗、數據標簽及數據建模;

深入理解業(yè)務運作邏輯，利用數據分析手段對業(yè)務運作進行數據監(jiān)測、分析、統(tǒng)計，發(fā)現業(yè)務問題并提出行動建議;

對數據進行清洗，同時能應用先進的統(tǒng)計建模、數據挖掘、機器學習等方法建立數據模型進行場景預測;

部門領導交代的其他事項。

任職資格：

1、本科以上學歷，應用數學、統(tǒng)計學、計算機等和數據處理高度相關專業(yè)，3年及以上數據分析工作經驗;

2、熟悉數據治理、數據標準、數據建模、主數據、元數據管理方法論，并有一定的項目經驗;

3、根據特定的業(yè)務場景、分析需求，對業(yè)務數據進行提取、分析、挖掘、輸出數據分析報告;

4、熟練使用至少2種數據分析工具(r、spss、matlab、sas、python、stata)及office軟件(word/excel/ppt等)

5、熟悉hadoop生態(tài)環(huán)境，了解hbase、spark、kafka、storm、flink、flume的原理及使用

6、熟練使用tableau\python\r等工具，具有文本分析、大數據用戶畫像分析、標簽處理相關工作經驗者優(yōu)先;

7、有政務大數據等相關工作經驗者優(yōu)先

8、具有較好的溝通協(xié)調能力、團隊合作能力、文檔編寫能

描寫大數據導論的課后心得體會報告四

職責：

1. 對接風控模型團隊，參與模型技術設計、數據提取清洗、數據衍生變換、模型開發(fā)、模型驗證評估到最終模型實施的項目全生命周期，解決不同場景下的風控業(yè)務問題，包含但不限于審批、貸中管理、催收和反欺詐等。;

2.了解結構化及非結構化數據挖掘方法，熟悉統(tǒng)計建模、機器學習等量化建模方法。

3.協(xié)助部門建立風險數據庫，了解同行業(yè)最新模型及分析技術，結合業(yè)務現狀進行模型優(yōu)化;

4、完成領導交辦的其他工作

技能：

1、熟悉scala、java、python語言

2、熟悉sql，關系型數據庫(如：mysql、postgresql)和nosql(redis、mongodb)

3、熟悉各類數學算法，從數據中發(fā)現現有系統(tǒng)和算法的不足，提出改進的算法并推動實現

4、了解大數據hadoop、spark生態(tài)系統(tǒng)組件

5、良好的溝通、學習、團隊協(xié)作能力

6、有統(tǒng)計學數學知識，海量數據處理、數據分析和挖掘項目經驗優(yōu)先

描寫大數據導論的課后心得體會報告五

職責：

1、負責公司的大數據平臺的數倉架構、系統(tǒng)架構設計;

2、負責帶領團隊完成輿情分析相關的挖掘方案設計;

3、負責大數據研發(fā)組團隊管理;

4、負責帶領團隊完成輿情平臺的方案文檔撰寫、迭代開發(fā);

5、負責研發(fā)規(guī)范制定，研究行業(yè)前沿技術;

6、參與產品規(guī)劃及設計討論。

任職要求：

1、本科五年工作經驗及以上，有至少五年的大數據技術實踐經驗，有nlp或ai相關經驗;

2、有很強的架構設計能力和良好的表達能力;

3、有一定的項目管理及團隊管理能力;

4、精通hadoop、spark生態(tài)圈中的常用組件原理及應用;

6、理解媒體業(yè)務，精通數據倉庫的規(guī)劃和設計;

5、精通掌握java或python編程，有性能調優(yōu)能力;

4、熟悉nlp算法原理及應用;

6、對新生事物或者新技術有濃厚興趣，學習能力強。

描寫大數據導論的課后心得體會報告六

職責：

1.負責公司新業(yè)務方向平臺大數據基礎架構的搭建及后期數據處理體系的升級和優(yōu)化，不斷提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。為公司未來方向性產品提供大數據底層平臺的支持和保證。

2.負責制定大數據平臺調用約束和規(guī)范;

3.負責大數據方向技術難題的解決，以及代碼質量的把控;

4.作為大數據開發(fā)團隊的leader,負責大數據系統(tǒng)平臺開發(fā)團隊建設與人才梯隊培養(yǎng)，分享技術經驗，撰寫相關技術文檔指導和培訓工程師。

任職要求：

1.熱衷于大數據技術，并能平衡大數據性能、穩(wěn)定性、擴展性多重要素進行設計和優(yōu)化;

2.熟悉服務器基本知識，能夠評估系統(tǒng)硬件性能瓶頸;

3.掌握linux操作系統(tǒng)的配置，管理及優(yōu)化，能夠獨立排查及解決操作系統(tǒng)層的各類問題，并能提供解決問題的理論依據;

4.精通java服務器編程，熟悉jvm原理，對數據結構和算法設計有較為深刻的理解;

5.精通elasticsearch、redis、hadoop、kafka、zookeeper、yarn、hbase、spark底層架構，熟悉原理、源碼、集群部署，包括參數優(yōu)化、bug修復，貢獻過代碼或提交過bug者優(yōu)先

6.具備數據中心資源管理、監(jiān)控、調度等系統(tǒng)研發(fā)經驗者優(yōu)先，具備分布式系統(tǒng)研發(fā)經驗者優(yōu)先;

7.具有應用大數據技術處理的項目開發(fā)、維護超過兩年的經驗者優(yōu)先;

8.具有良好的文檔編寫能力，可進行方案設計、架構設計。