大数据实习内容总结
发表时间：2025-12-23大数据实习内容总结(汇编十三篇)。
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第一天
今天我正式开始了我的大数据实习日记。作为一名大数据专业的学生，我希望通过这次实习能够更深入地了解大数据行业，并应用所学知识于实践中。早上八点，我准时来到了实习公司的办公室，迎接我的是一个充满活力的团队。
经过一番简单的介绍后，我被安排在了数据分析小组。我的导师是一位经验丰富的数据分析师，她告诉我，的团队负责从海量数据中提取有用的信息，并为公司的决策提供支持。我感到既激动又紧张，因为这对于一个刚刚踏入职场的我来说是一个巨大的挑战。
我的第一个任务是分析公司最近几个月的销售数据，并找出销售额降低的原因。我开始从公司的数据库中提取数据，并使用数据分析工具进行处理和统计。虽然我之前在学校里已经学过数据分析的理论知识，但是这是我第一次亲自进行实际操作。在整个过程中，我严格按照导师的指导进行，将数据进行清洗、整理和分析。经过一番努力，我终于得到了一些初步的分析结果。
下午，我将我的分析结果和发现与导师进行了讨论。她给了我一些很有建设性的反馈，并提醒我在分析中要考虑到更多的因素。虽然我的分析结果并不完美，但我对我的付出感到满意。我决定继续努力，完善我的分析并找出销售额降低的根本原因。
第二天
今天是我实习的第二天，我继续进行销售数据的分析。在导师的建议下，我又添加了一些额外的变量来更全面地考虑销售额降低的原因。我发现，除了客户购买量的减少之外，还有一些其他的因素可能影响到销售额，比如产品价格的变化、市场竞争的加剧等等。
在整理和分析数据的过程中，我发现了一些有趣的现象。例如，销售额的下降与某个特定地区的增长率有关。通过对这个地区的销售策略进行分析，我发现他们采用了一些不同于其他地区的销售手段，比如强调产品的高质量和独特性。
下午，我将我的进展与导师分享，并向她请教一些新的分析方法。她非常认可我的工作，并鼓励我继续深入挖掘数据中的潜在信息。她还给了我一些关于数据可视化的建议，希望我能够将分析结果以更直观的方式展示出来。
第三天
今天是我实习的第三天，我将我的分析结果制作成了一个简洁明了的报告。通过数据可视化的方式，我清晰地展示了销售额降低的原因以及每个因素对销售额的影响程度。我感到非常自豪，因为这是我第一次将数据分析结果以报告的形式呈现出来。
在白板上，我向整个小组介绍了我的报告和分析结果。团队里的成员们都对我的工作表示了肯定，并提出了一些建议和改进意见。通过和他们的讨论，我对我的分析结果有了更深入的理解，并且发现了一些之前没有考虑到的因素。
在导师的鼓励下，我决定将我的分析结果提交给公司的决策层。尽管我有些紧张，但我相信这将是一个很好的机会来展示我在实习期间所取得的成绩，并为公司的发展提供一些建议。
结语
通过这几天的实习，我深刻地体会到了大数据分析的重要性和挑战。数据不仅是公司决策的基础，也是了解客户需求和市场趋势的重要工具。在未来的实习日记中，我将继续分享我的学习和成长，以及大数据对于企业和社会的影响。希望我的实习经历能够给其他对大数据感兴趣的人提供一些参考和启发。
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读《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》有感
《大数据时代》主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。这本书的作者舍恩伯格是大数据领域最受尊敬的权威演讲者之一。20多年来，他一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络监管和战略管理等领域的研究。从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究机构都留下了他的足迹。
他宽广的学术视野和系统的学术造诣，使他不断为企业和企业应用提供强有力的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、ibm、亚马逊、facebook、twitter、visa等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。本文阐述了大数据的基本概念和特点，并提出了明确的观点。
不管对于产业实践者，还是对于**和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代数据处理概念的三大变化：
抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。
提起“数据”，大家都知道是一种用0、1等计算机语言表示的信息，而所谓的“大数据”就是一种流量、存储量超级大（以tb计算）数据。谷歌地图街景（图片）是大数据，每一个微博用户在微博上产生的全部内容合起来作为一个整体是一种大数据，淘宝店主和每一位淘宝用户在淘宝这个平台上产生的所有信息作为一个整体是一种大数据，国内最大的搜索引擎百度里面所有的无数条的类目信息合起来也是一种大数据，这些都是互联网企业普遍存在的大数据，事实上，大数据在我们的日常生活中还有更为普遍的应用：超级市场里每一位会员刷卡购物（非会员购物买单时留下的购物清单也是大数据的一部分）时留下来的信息是大数据，百货大楼、大商场里面各个角落里安装的摄像头拍下每一位顾客进出商场及在商场中活动的画面是大数据，甚至汽车里面安装的电子狗、导航系统作业时也能带来大数据。
细数身边常接触的这些大数据，仿佛还不得不信维克托这位号称“大数据商业应用第一人”大胆提出的“大数据”这个新概念的存在。大数据最大的特征就是数据量大、庞大、巨大。因为数据量大，所以才能商业特别是互联网企业带来不可估量的现时或潜在的价值，如果百度里面的数据量不够大，可供网民搜索的类目和条目不够多，那它毫无可能成为网民的“移动的百科全书”。
如果超市里的顾客和会员没有留下很多数据，那么超市就无法准确判断下个月要买多少商品，要买哪些商品。这，就是数据量够大带来的变革之一。其次，大数据还具有巨大的商业价值。
除了刚才举到的两个案例，再譬如汽车里面安装的导航系统如果除了导航还增加实时测速、安全气囊爆破记录甚至刹车、加速、减速记录功能，那么它形成的大数据对保险公司定制车险套餐，汽车维修店开发新业务具有强大的参考借鉴价值。再比如，每一个微博用户，即使从未发布过微博（内容）只是观看，对新浪微博来说都有商业价值，因为新浪微博大数据的构成离不开每一个微博用户。当然，大数据的商业价值远非于此，下文还会讲到。
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工作职责：
1、参与大数据平台的建设维护，持续稳定支撑业务发展
2、实时/离线数据etl过程设计和开发
3、多维度海量数据的分析应用
实时分析、并行计算等系统设计和实现；
任职资格：
1、对数据敏感，有意愿投身大数据事业
ai知识，至少在以下某一领域有深入的研究：统计机器学习、视觉识别、深度学习；
mapreduce、yarn、storm、spark等；
4、熟悉linux操作系统和shell编程，熟悉sql编程以及性能调优；
5、精通java或者其他主流开发语言；
6、熟悉分布式服务开发，对基于docker的微服务有一定的了解；
诚信，能自我驱动，有较强的语言表达能力
金融、智能交通行业经验优先考虑
9、团队合作无障碍，强烈的自我驱动力和抗压力
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民航局数据显示，2017春节假期国内航空公司共执行航班8万余班，同比增长11.9%;运送旅客984万人次，同比增长15.1%;提供座位数1283万个，平均客座率83%。除夕(1月27日)和大年初一(1月28日)是旅客运输最低谷，正月初二至初五(1月29日—2月1日)旅客运输量逐步攀升，初六(2月2日)开始进入旅客返程高峰。
根据飞常准数据统计，节日期间，南方航空、东方航空和中国国际航空实际到港航班量分列前三。春节期间全国平均航班正常率85.6%，同比提高3.1%。春秋航空以94.10%准点率、吉祥航空以93.85%准点率、中国国际航空以92.14%准点率拿下准点率前三。
京沪线跌出国内前五名
随着航班量的增加及性价比提高，越来越多人热衷春节出门过年。春节大数据显示，2017年境内出行热门航线主要集中在南方城市，排名前五的分别是西双版纳嘎洒飞昆明长水，深圳宝安往返上海虹桥，北京往返四川成都。
境外出行也以短途为主，主要集中在中国香港、日本大阪等亚洲城市，其中选择出境的国内机场主要是上海浦东机场和北京首都机场。假期国际(港、澳、台)航线中，上海浦东飞往中国香港、日本大阪关西机场的航班最多，实际执飞香港航班量为210架次，飞大阪关西机场的航班量为144架次。
旅游城市机场为延误重灾区
从全国千万级机场出港情况来看，相比去年同期，2017年出港准点率有所提升，延误时长也有所改善。其中，西安咸阳国际机场出港准点率最高，达到91.97%，厦门高崎机场的准点率最低，仅为60.47%。
延误方面，大连国际机场起飞平均延误时长12分钟，延误时间最短，同时也是延误情况改善进步最大的机场(去年同期延误时长高达63分钟)，其次是天津滨海国际机场、青岛流亭国际机场和上海浦东国际机场。延误时间最长的海口美兰机场，起飞平均延误时长达到39.77分钟。南方热门旅游目的城市机场成为延误的重灾区。
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“数”说春节：揭阳移动发布春节大数据报告
过了正月十五元宵节，欢闹喜庆的鸡年春节就落下帷幕了。近日，揭阳移动发布了2017年春节大数据报告，用系列数据解读了揭阳人的春节。
揭阳移动发布的春节大数据报告显示，从腊月十五开始，外出的揭阳游子纷纷开始踏上归程，与家人团圆。揭阳人回程的高峰值出现在腊月二十八，选择这一天回家的揭阳人最多;不过，还是有7%的`揭阳人在除夕当天才回到家。公路依然是大多数人选择的交通途径，其次是铁路和航空。
春节假期如何过?有人选择在家过年，也有的人选择外出过年。据大数据报告显示，80.9%的揭阳人选择了省内游，其中选择汕头、梅州、汕尾的揭阳人最多;18.8%的揭阳人选择省外游，其中福建、江西、广西最受揭阳人青睐;出境游的揭阳人只占到0.3%，其中泰国、香港、美国、加拿大是出境旅游的热门目的地。
除了到外地旅游，揭阳本地的旅游景点也人气颇高。春节期间，共有45万揭阳人选择到揭阳市内的各处景点游玩,其中最热门的3个景点分别为揭东万竹园、望天湖旅游度假区和揭西黄满寨瀑布。
揭阳移动的大数据报告还显示，70后是出境游和省外游的主力军，80后则紧随其后，而刚刚参加工作不久的90后则更多地选择省内游。
为了避开出行的高峰期，大多数揭阳人选择在假期快要结束时才开始出游。揭阳移动大数据报告显示，从正月初一开始，出行的人数逐步递升，到了正月初七出游的人数达到最高值。
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最近，我有幸参加了一场关于大数据的讲座，这是一次非常有收获的经历。讲座的主题涵盖了大数据的定义、应用和未来发展趋势，让我深入了解了大数据的意义和价值。以下是我对这场讲座的详细回顾。
讲座从定义大数据开始。演讲者详细解释了大数据的三个特点：大容量、高速度和多样性。他们告诉我们大数据不仅仅是数据量的增加，而更是通过收集、处理和分析这些数据，从中获得有价值的信息和洞察力。由此可见，大数据在我们现代社会中扮演着重要的角色。
讲座探讨了大数据的应用。演讲者介绍了在各个领域中如何利用大数据来提高效率和创造商业价值。其中，我最感兴趣的是大数据在医疗领域的应用。演讲者以实际案例展示了大数据如何帮助提前预测疾病的风险，以及通过个性化的治疗方案来改善患者的生存率。这些研究成果让我感受到了大数据的巨大潜力，相信在未来它将为人类健康带来革命性的改变。
在讲座的演讲者预测了大数据的未来发展趋势。他们强调了隐私和安全问题的重要性，提醒我们在利用大数据时要遵守法律法规，并保护用户的个人信息。他们还指出随着物联网的发展，数据产生的速度和规模将会进一步增加。相应地，大数据分析技术也将得到进一步发展和改进，以更好地满足社会对数据处理和解读的需求。
通过这次讲座，我深刻认识到了大数据对我们生活的影响和改变。在过去，我们可能无法处理如此庞大和多样化的数据，而现在我们可以通过大数据分析的方式从中获得更多的价值。对于企业来说，大数据分析可以帮助他们了解消费者的需求和喜好，从而制定更加精准和有效的营销策略。对于政府来说，大数据可以帮助他们更好地规划城市发展和提供公共服务。对于个人来说，大数据分析可以提供个性化的推荐和建议，使我们的生活更加便利和舒适。
小编认为，这场大数据讲座给我留下了深刻的印象。它不仅启发了我对大数据的思考，也展示了大数据的巨大潜力和各个领域的应用。通过深入了解大数据的定义、应用和未来发展趋势，我相信它将会在我们未来的生活中起到更加重要和关键的作用。我期待着我们能够更好地利用大数据，为社会创造更多的价值。
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第一天
今天是我在大数据公司的第一天实习，我对于大数据分析充满了好奇和期待。早上9点，我按照安排来到了公司总部，迎接我的是一个热情而友善的导师。他带领我参观了整个公司，让我对公司的大数据分析流程和工作环境有了初步的了解。
随后，导师带我进入了大数据分析部门。这个部门的工作环境非常舒适，有宽敞的工作区域和先进的工作设备。我的工作台上放着一台高配置的电脑和一本厚厚的笔记本，我迫不及待地想开始我的实习工作了。
导师给我讲解了公司的大数据分析项目，以及我在其中的具体任务。我将负责从公司收集来的大量数据中提取有价值的信息，并进行统计和分析。这些数据涉及到消费者行为、市场趋势、产品表现等方面的信息，通过大数据分析，我们希望能够为公司提供有效的决策支持和业务发展建议。
在导师的指导下，我学会了如何使用常用的大数据分析工具和软件，例如Hadoop、Spark和Python编程语言等。我们使用这些工具来对庞大的数据集进行处理和分析，从中发现有关消费者行为的规律和趋势。这些工具的功能非常强大，但也需要一定的学习和实践才能熟练运用。
第二天
今天是我在大数据分析部门的第二天，我开始正式进行数据分析的工作。我的任务是对公司最近一段时间的销售数据进行分析，分析销售额和销售渠道之间的关系，以及不同产品类别的销售情况等。
首先，我先对数据进行了清洗和整理，去除了重复数据和错误数据，并将原始数据转化成可用于分析的形式。随后，我使用Python编程语言和Pandas库对数据进行了统计分析，计算了每个销售渠道和产品类别的销售额，并绘制了相应的柱状图和折线图。
通过数据分析，我发现公司的销售额主要来自线上渠道，而线下渠道的贡献相对较小。同时，我也发现某个特定产品类别的销售额在最近一段时间有了明显的增长，而其他产品类别的销售情况较为平稳。我将这些分析结果整理成报告，并向导师进行了汇报。
第三天
今天是我在大数据分析部门的第三天，我继续进行销售数据的分析工作。导师给了我一个新的任务，希望我能够分析不同地区的销售情况，并找出潜在的市场机会。
为了完成这个任务，我需要首先从原始数据中提取出地区信息，然后对不同地区的销售额进行统计和分析。我使用了Python编程语言和Matplotlib库，通过绘制热力图和地图来展示不同地区的销售情况。通过分析，我发现某些地区的销售额较高，而某些地区的销售额较低。这些分析结果为公司的市场扩展和销售策略提供了重要的参考。
在完成任务的过程中，我遇到了一些困难和挑战。为了解决这些问题，我向导师和其他同事寻求了帮助和建议。他们非常耐心地给予了我指导和支持，帮助我解决了问题，并提出了一些建议和改进意见。
第四天至第十天
在接下来的几天里，我继续进行数据分析的工作。我分析了消费者购买行为、产品推广效果、市场份额等方面的数据，为公司提供了有价值的数据洞察和业务建议。
通过这段实习经历，我学到了很多关于大数据分析的知识和技能。我不仅学会了使用各种大数据分析工具和软件，还了解了数据分析的基本原理和方法。通过实际操作和项目实践，我对大数据分析的流程和应用有了更深入的理解。
此外，我还有机会与导师和其他同事进行了深入的讨论和交流。他们在工作中给予了我很多指导和建议，让我受益匪浅。他们的经验和知识让我对大数据分析的前景和发展充满了信心和激情。
总结
通过这次大数据分析实习，我不仅学到了很多专业知识和技能，还培养了实践和团队合作的能力。我深刻体验到了大数据分析的重要性和价值，以及它对企业的决策和业务发展的重要性。我相信，未来的大数据行业将会有更广阔的发展空间和更多的就业机会，我希望能够在这个领域取得更大的成就。
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1.算法。“算法”如何与大数据相关?即使算法是一个通用术语，但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。
衣服、娱乐等方面具体花费占比呢?那你便是在做“分析”了。你正从一堆原始数据中来吸取经验，以帮助自己为来年的消费做出决策。如果你正在针对整个城市人群对Twitter或Facebook的帖子做同样的练习呢?那我们便是在讨论大数据分析了。大数据分析的实质是利用大量数据来进行推断和讲故事。大数据分析有3种不同到的类型，接下来便继续本话题进行依次讨论。
在服装上花费了娱乐活动上花费了剩下的就是杂七杂八的事项，这种便是描述性分析。当然你还可以参考更多的细节。
高级的统计过程(后文将对这些术语进行介绍)等先进的技术去预测天气、经济变化等。
服装、娱乐等)对自己的整体支出产生巨大的影响。规范分析建立在预测分析的基础之上，包含了“行动”记录(例如减少食品、服装、娱乐支出)，并分析所得结果来“规定”最佳类别以减少总体支出。你可以尝试将其发散到大数据，并设想高管们如何通过查看各种行动的影响来做出数据驱动的决策。
6.批处理。虽然批量数据处理在大型机时代就早已出现，但大数据交给它更多大数据集处理，因此赋予了批处理更多的意义。对于一段时间内收集到的一组事务，批量数据处理为处理大量数据提供了一种有效的'方法。后文将介绍的Hadoop便是专注于批量数据处理。
7. Cassandra是由Apache Software Foundation管理的一款流行的开源数据库管理系统。很多大数据技术都归功于Apache，其中Cassandra的设计初衷便是处理跨分布式服务器的大量数据。
8. 云计算。显而易见云计算已经变得无所不在，所以本文可能无须赘述，但为了文章的完整性还是佐以介绍。云计算的本质是在远程服务器上运行的软件和(/或)数据托管，并允许从互联网上的任何地方进行访问。
集群管理层、负载平衡和并行处理等。
呼叫中心日志、会议笔记，诸如此类。人们做出了诸多估计，在60-90%的所有企业数据都可能是“黑暗数据”，但无人真正知晓。
如何处理并让其智能化使用。
提取见解。这与我们前文讨论的使用个人数据做分析的术语“分析”密切相关。为了提取出有意义的模式，数据挖掘者使用统计学(是呀，好老的数学)、机器学习算法和人工智能。
统计、计算机科学、创造力、故事讲述和理解业务环境。难怪他们能获得如此高的薪水报酬。
14.分布式文件系统。由于大数据太大而无法在单个系统上进行存储，分布式文件系统提供一种数据存储系统，方便跨多个存储设备进行大量数据的存放，并有助于降低大量数据存储的成本和复杂度。
转化和加载的过程。 它具体是指“提取”原始数据，通过数据清洗/修饰的方式进行“转化”以获得 “适合使用”的数据，进而“加载”到合适的存储库中供系统使用的整个过程。尽管ETL这一概念源于数据仓库，但现在也适用于其它情景下的过程，例如在大数据系统中从外部数据源获取/吸收数据。
检索和分析。如果你真的想给别人留下深刻的印象，还可以谈谈YARN(Yet Another Resource Schedule，另一个资源调度器)，正如其名，它也是一个资源调度器。我由衷佩服这些为程序命名的人。为Hadoop命名的Apache基金会还想出了Pig，Hive和Spark(没错，它们都是各种软件的名称)。这些名字难道不让你感到印象深刻吗?
并避免了将中间计算写入磁盘的技术。Apache Spark便是一种内存内计算系统，它与I / O相比，在像Hadoop MapReduce这样的系统上绑定具有巨大的优势。
可穿戴设备、汽车、冰箱等)中的计算设备互连在一起，并且能够发送/接收数据。IOT产生了大量的数据，这为呈现大数据分析提供了更多的机会。
调整、改进的系统的设计方法。机器使用预测和统计的算法进行学习并专注于实现“正确的”行为模式和简见解，随着越来越多的数据注入系统它还在不断进行优化改进。典型的应用有欺诈检测、在线个性化推荐等。
20.MapReduce。MapReduce的概念可能会有点混乱，但让我试一试。MapReduce是一个编程模型，最好的理解方法是将Map和Reduce是看作两个独立的单元。在这种情况下，编程模型首先将大数据的数据集分成几个部分(技术术语上是称作“元组”，但本文并不想太过技术性)，因此可以部署到不同位置的不同计算机上(即前文所述的集群计算)，这些本质上是Map的组成部分。接下来该模型收集到所有结果并将“减少”到同一份报告中。 MapReduce的数据处理模型与hadoop的分布式文件系统相辅相成。
或技术上被称作“图表”(例如关系型数据库的表)等数据的数据库管理系统。NoSQL数据库一般非常适用于大型数据系统，这得益于它们的灵活性以及大型非结构化数据库所必备的分布式结构。
22.R语言。有人能想到比这个编程语言更糟糕的名字吗?是的，’R’是一门在统计计算中表现非常优异的编程语言。如果你连’R’都不知道，那你就不是数据科学家。(如果你不知道’R’，就请不要把那些糟糕的代码发给我了)。这就是在数据科学中最受欢迎的语言之一的R语言。
机器学习或SQL工作负载。Spark通常比我们前文讨论的MapReduce快很多。
24.流处理。流处理旨在通过“连续”查询对实时和流数据进行操作。结合流分析(即在流内同时进行连续计算数学或统计分析的能力)，流处理解决方案可以被用来实时处理非常大的数据。
社交媒体上的帖子、人类录音等。
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经过短短两周的专业认识实训，我深深体会到了自己在专业知识方面的欠缺和不足，也意识到了自己做为市场营销专业的学生，要想在以后的职业中崭露头角，除了要有过硬的理论知识，健康的体魄外，还必须具备良好的心理素质，使自己在以后的途中无论经历什么样的困难，都立于不败之地。
对这次实训，颇有体会。本次实训的任务是对自己专业的认识，通过老师的讲解与校外的参观相结合，近一步加深了我们对自己专业的认识。从而确定自己以后的努力方向。要想在短暂的实训时间内，尽可能多的学到东西，就需要我们跟老师或同学进行很好的沟通，加深彼此的了解。因为实训指导老师并不了解我们的学习能力和自己对专业所报的态度。这就需要我们跟老师沟通，让老师对我们有大体的了解，才可以对我们进行一些相关的指导工作。 “纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！”在这短短的时间里，让我深深的感觉到自己在实际应用中所学专业知识的匮乏。让我真真领悟到“学无止境”这句话的涵义。而老师在专业认识周中所讲的，都是课本上没有而对我们又非常实用的东西，这又给我们的实训增加了浓墨淡采的光辉。我懂得了实际生活中，专业知识是怎样应用与实践的。在这些过程中，我不仅知道了职业生涯所需具备的专业知识，而且让我深深体会到一个团队中各成员合作的重要性，要善于团队合作，善于利用别人的智慧，这才是大智慧。靠单一的力量是很难完成一个大项目的，在进行团队合作的时候，还要耐心听取每个成员的意见，使我们的组合达到更加完美。
这次实训带给我太多的感触，它让我知道工作上的辛苦，事业途中的艰辛。让我知道了实际的工作并不像在学校学习那样轻松。
人非生而知之，虽然我现在的知识结构还很差，但是我知道要学的知识，一靠努力学习，二靠潜心实践。没有实践，学习就是无源之水，无本之木。这次实训让我在一瞬间长大：我们不可能永远呆在象牙塔中，过着一种无忧无虑的生活，我们总是要走上社会的，而社会，就是要靠我们这些年轻的一代来推动。这就是我这周以来实训的心得和感受，而不久后的我，面临是就业压力，还是继续深造，我想我都应该好好经营自己的时间，充实、完善自我，不要让自己的人生留下任何空白！ 这次调研过程中，由于人员有限，我们都是一人身兼多职的，可以说，我说够了有生以来能够说的会说的话，脸皮不是一般的脸皮了，包括在与顾客洽谈时的微笑。出去做了几天问卷，我嘴皮都起泡泡皮了，推销果然不是一般人都能做的。
实训中确实学到不少东西，也了解一些社会的现实性，包括人际交往，沟通方式及相关礼节方面的内容，对于团队营销来说，团结一致是首要这点我深有体会。团队营销注重沟通和信任，不能不屑于做小事，永远都要保持亲和诚信，把推销理论运用到具体实践中，不仅加深我对理论的掌握和运用，还让我拥有了一次难忘的推销实训旅程，这是这次实训最大的收获。
现在我对“一个人最大的财富是他的人生经历和关系网络”这句话非常的有感情，因为它确实帮了我们不少。
在填写调查问卷的过程中都是真实的，这在学校是不曾见过的。数据的真实性也大大增加了我们对数据分析的兴趣以及细心程度，让我们深刻感受到，作为一名营销人员在工作中式不能有半点马虎的，否则会给企业带来不可估量的损失！
通过这次实训，我们深刻的认识到团队合作的重要性，绝对不能把自己简单的看成某个个体。很多事情的圆满完成都是需要大家精诚合作的。在实训期间我们组10个人互相学习，相互帮助，共同努力共同进步。
除此课本上的知识毕竟有限。通过实训，我班同学都有这样一个感觉，课本上的理论知识与实际工作有很大差距，只有知识是远远不够的，专业技能急需提高。
从最初的笨手笨脚，到现在可以熟练填写问卷、熟练操作分析软件，这与我班每个人的努力是分不开的。十多天的实训，教会了我们很多东西，同时也锻炼了大家踏实、稳重的能力，每个人都很珍惜这来之不易的实训机会。
通过这次实训，我们深刻的体会到作为一名调研人员还要具备忍耐、坚持不懈和不耻下问的精神。在实际工作中经常会和不同的人打交道，然而他们的态度是不可恭维的，你会感觉到他的不耐烦以及他的高傲，所以这就需要学会沟通的方式及说话技巧，学会灵活面对。 通过这次实训，我班同学都收获颇丰，总体来说对这次实训还是很满意的。尽管实训很累，每天早出晚归。但真的很感谢学校能够提供我们这样好的实训机会，以及华拓给予我们的实训平台。尤其是市场营销专业，毕竟我们吃的是经验饭，只有多做，多说，才能熟能生巧，才能游刃有余！ 我们深刻的了解到，只有经历过，才知道其中的滋味”对于我而言，喜欢体验生活，可以说通过这次实训，真真切切的让我了解了什么是市场营销，让我对于市场调研最初的观点也有了本质性的改变！市场营销不仅仅是一份职业，更是一份细心+一份耐心+一份责任心=人生价值的诠释。即将走向工作岗位的我们更要不断加强自己的专业技能，社会不会要一个一无是处的人，所以我们要更多更快的从一个学生向工作者转变。为此我们将会在以后的日子里继续努力，不断激励经验，不断磨砺自己，早日走向工作岗位。
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贵州大数据体验中心很神奇！
一进入里面，讲解姐姐在一台电脑前对我们说：“这是电脑识别器，进入屏视中心，你的行为就被人脸识别器识别身份。如果你在哪块展示厅前停留久了，说明你对哪个内容感兴趣。还有你的表情，有的表情是专心致志的，说明你对这块展板感兴趣，有的表情是游离的，不知在想什么，这些数据我们一直保存，如果你下次来，我们会针对记忆来调整对你的讲解。”我把头扭过去，对小谢说：“用来捉犯罪嫌疑人最有效，用来记录我们，好像有点浪费内存”。我在一块展板前，做了一个鬼脸，或心不在焉，或嘻嘻哈哈，看我过一年半载来，他们怎么带我参观。
一个叫“数据铁笼”的东东引起了我们兴趣。
“数据铁笼关什么呢？关数据和权利，让每个人行为都留痕迹。”讲解员姐姐解释说。
比如说交警，交警每天都要打考勤和做工作日记，如果交警当天忘了打考勤怎么办？这时预警机就会帮你解决。如果有交警在房间里的时间过久，预警机会自动发一条信息到他手上，告诉他今天有什么事没完成，要在三天之内完成。如果三天之内不完成，预警机自动把信息发到他的上级部门，第四天还不完成，信息自动发到他的监督部门。我想：原来警察叔叔工作也有这些大数据管住的啊。
这个数据铁笼管住了人也管住了事，现在交警最容易加班，如果加班多了，数据铁笼的时间轴会自动记录他的上班时间，超出时间，就分流进他的时间银行，让他自己分配。这就是数字铁笼的用处。
如果你在路边发现一个井盖坏了，拍个照片上传，我们的指挥部门也要到当地看查现场的实际情况。我们有了这个大数据就不用去实地看查了，直接双击地图到那条路，对应图片找到那个地方，能清楚地看到那井盖是不是真的坏了。我跟小谢嘀咕了一下：等一下出门，我们专门找坏井盖，看看他们的大数据管不管用。
比如有一栋楼着火了，只要双击地图，就知道是不是真的，而且还能知道他们住着几个人，房主电话是多少。“我想：这么先进的设备为什么我们玉林没有？哎！
看见没？大数据体验中心真神奇！
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【导读】
……一、数据量。收藏家实时收集新闻、论坛、博客和微博。当然，如果一年的数据量不大，或者宁波的数据量不大。公司假设业务量在几年几十年内增长，实现了浙江省乃至全国的目标。
那个时候的数据量我想应该是非常的庞大了。
2、 当然，数据挖掘的程度涉及到更多的公司。但有时公司只是过滤收集到的数据并将相关信息发送给相关客户。在我看来，这个价值应该被放大。通过对相关数据的挖掘，总结了过去的规律，并对未来的趋势做出了展望。
比如固特异轮胎，根据往年的数据，总结出某个轮胎在某个地点、某个时间段的销量最大，然后在下一年，根据这一数据，生产厂家可以提前准备大量这类轮胎以备不时之需。通过在一定时期内的挖掘，哪些产品**的销售会得到更好的销售等等。当然，数据仓库是一种面向主题的数据收集，用于支持管理中的决策。
我认为这对公司领导层做出正确的决策有很大的指导作用。2、公司应该加大数据挖掘能力。公司招聘的所谓数据分析师只是为了数据监控。
真正意义上面的数据分析师很是匮乏。现在客户大多希望的是能够给本企业决策有指导性意义的报告、或者建议。这就要求我们通过数据挖掘来发现未来的趋势，即**性别分析。
这样，无论是在产品推广上，还是在品牌忠诚度上都会有一定的保证。
……【全文】
首先，本书大体上都是在讲美国**在各社会团体不断“争取”权利、三权分立制度的制衡下，一步步将信息公开的历程。以及数据对美国政治的影响，美国**如何保护公民隐私等。其实真正涉及到企业如何变得更加“智能”，唯有第四章讲得非常详细。
先来看一下完整的商务智能流程：1、通过各种**的关系型数据库，使用elt（提取、转换、加载）工具，对来自不同系统的数据以统一格式进行清洗、转换、集成进入到数据仓库。2、锁定目标数据后进行联机分析。
通过不同的分析角度进行多维分析，这样用户可以随时创建自己需要的报表，开发人员只要在后台为用户创建构建多维的数据立方体模型，用户就可以直接在前端的各个维度之间进行切换，从不同的维度对数据进行分析。从而获得更加全面的、动态的的分析结果。3、进行数据挖掘。
它是从海量数据中挖掘有价值的数据。通过对数据的挖掘其
1、 我们可以找到数据的历史规律，总结过去。其
二、可以根据数据对未来进行**。企业可以对**的未来趋势做出**和相关决策。四。数据可视化，我认为任何看到数据推送的人都会感到头疼。
当然也很不直观，到底企业的各项指标相比往年是好是坏去做对比也会很麻烦。利用各种图表、三维地图、动态**等相关动画技术，原本就是枯燥的数据，变得生动起来。数据可视化以更直观的形式显示数据，让人们对相关数据一目了然。
5、通过上面几步我们就把原先毫无价值的数据，变成了信息，最后演变为知识。
其次，我们应该考虑：1。有必要建立一个数据仓库吗？当然我这个问题我也**上向ibm数据仓库的人员询问过。要考虑的有两个因素:其
一、数据量的级别，其
二、对数据挖掘的程度。
一、数据量。收藏家实时收集新闻、论坛、博客和微博。当然，如果一年的数据量不大，或者宁波的数据量不大。公司假设业务量在几年几十年内增长，实现了浙江省乃至全国的目标。
那个时候的数据量我想应该是非常的庞大了。
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摘要：近年来桥梁施工期和运行期事故的频繁发生，给社会的和谐发展带来严重的影响，文章对桥梁风险评估理论在桥梁工程领域研究现状、风险分析在桥梁工程中的应用、桥梁风险分析存在的问题和桥梁结构风险概率综合分析方法进行了研究。
桥梁工程面临的各种事故和潜在风险日益严重，一方面表现为桥梁工程事故发生的可能性比过去大大增加，除受到自然因素、人为因素所带来的风险外，还会受到由于结构形式创新、社会发展引起的特殊效应、全球变暖引起的极端气候等带来的一些新的风险事态。另一方面表现为风险事故的后果严重程度大大增加，从目前国内己建和在建的桥梁来看，投资规模动辄上亿、几十亿，甚至数百亿元人民币。这样的投资无论对于投资者还是国家，都是巨大的数目，风险事故所造成的生命、财产损失程度将会大大增加，对社会也会产生非常大的不利影响。工程事故的发生使得从事桥梁工程的管理、设计、施工和研究的人员在内心深处留下了无法磨灭的烙痕，也使我们深刻认识到在桥梁工程建设中所面临的巨大挑战，一系列的问题需要我们去深思、去研究，这些问题归根到底都是工程风险评估涉及到的研究内容，需要通过对工程项目的风险评估的研究才能科学地回答这些问题。
随着经济的快速健康发展，我国桥梁建设突飞猛进。但在大批桥梁工程相继建成的同时，工程风险事故也屡屡发生。从风险事故发生的态势来看，一方面桥梁工程事故发生的可能性比过去大大增加，另一方面风险事故的'后果严重程度大大增加，所以桥梁工程的风险也就越来越引起人们的重视。工程风险评估旨在以科学系统分析方法，辨识并分析工程风险因素，量化风险发生的概率，评估风险损失，并寻求各种可行的风险应对策略。通过风险评估的实施，除了可以整体检查并消除设计中的盲点、重复或遗漏，还可以在工程实施的过程中，应用各种风险应对措施，将意外事故的发生概率降到最低，以提高项目实施的安全水平，减少意外事故所造成的损失和冲击的目的。桥梁建设过程中，为顺利实现建设目标，往往过分强调规范化和标准化，但在实际操作过程中却存在着大量不确定性、不可预见的潜在因素，如来自于环境、材料、人为及结构自身的原因等，使得桥梁的规划、设计、施工、运营过程都不可避免面临着各种风险。风险评估在桥梁工程领域的研究相对较少。目前桥梁工程领域风险评估研究主要涉及的方面有抗灾减灾、碰撞、项目管理、施工、政策与环境、投资等。
在碰撞方面主要有船碰撞和车碰撞，我国建立了船撞桥的事故数据库，并开发了该数据库管理软件，建立了船撞桥风险评估的一般性框架，在后果评价方面，提出了后果当量的概念。车撞引起的损失可以从对桥梁造成的损失，对车辆及其运送货物造成的损失，造成的人员伤害、在桥梁维修期间造成的交通堵塞等的间接损失，交通系统不畅造成的社会和经济损失，对环境造成的损失等方面考虑。在项目管理上，通过对风险管理与保险在钱江四桥工程中的应用的研究，探讨了风险管理与保险在桥梁工程中的应用，并对桥梁工程施工阶段的风险因素、风险管理机制、风险控制体系等项目风险管理。在施工方面主要有结构施工风险、施工进度风险、施工管理风险。在投资方面的研究主要是针对建设项目投资失控问题，分析投资风险因素及其对投资的影响。施工阶段工程投资风险因素，研究项目投资的动态控制原理及方法，建立了项目灰色控制体系，对影响投资的风险因素进行灰色关联辨识。
首先，从风险识别方法来讲，桥梁工程施工建设期间，可能引起工程风险的因素很多，其后果的严重程度也各不相同，所以不可能将所有的因素完全考虑到风险分析体系中。通过建立风险源普查表，从施工项目的实际工程情况着手，或从己有的桥梁工程事故中筛选确定，进行风险源普查，并根据工程进展和对风险源的认识深化，对风险源动态数据库进行新的扩充或删减。但就从目前收集的文献看，这方面的工作尚未展开。其次，风险概率估计是风险分析整个过程中最为复杂也是最为关键的核心步骤。目前工程风险评估领域里，在缺少相关统计资料的情况下，风险概率估计常常应用专家调查法进行，当然，该方法的前提是专家的判断应尽可能的真实可靠。再次，从风险后果估计方面来讲，定性的后果评价是用定性的指标如严重、一般、轻微等分级来描述损失的严重程度，这种方法对于风险损失难以定量估计情况下，虽然具有一定的适用性，但损失估计结果却不可难免的具有片面性缺陷。如何对桥梁施工风险后果进行系统、全面地分析与估算，是一个亟待解决的问题。桥梁工程风险事态所建立的后果模型既要考虑模型内部固有的风险，又要考虑模型本身失效的风险。最后，安全与否的判定，需要确定一个风险接受标准。风险可接受的标准实际上是公众愿意承受的经济负担和能够经受得起的风险之间的一种平衡，是经济、技术和安全之间的一种平衡。相对于我国的国情，桥梁工程领域里风险分析研究才刚刚起步，尚没有确定相应的风险可接受标准。4桥梁结构风险概率综合分析方法
概率估计是指通过对典型风险事态有影响的风险因素的调查分析，确定它们可能发生的状态及相应的概率，计算风险事态评价指标的概率分布，进而确定风险评估对象偏离预期目标的程度和可能发生偏离的概率。BP神经网络分析方法在桥梁风险分析中得到广泛应用，人工神经网络是在现代神经学、生物学、心理学等科学研究成果的基础上产生的，反映了生物神经系统的基本特征，是对生物神经系统的某种抽象、简化与模拟。人工神经网络的特点是具有优越的非线性映射能力和联想记忆能力，能够对不易用规则公式描述或需处理大量原始数据的情况，表现出极大的灵活性和自适应性。桥梁在施工阶段结构失效分析问题的复杂性、不确定性、非线性及其规律的非显性性状等正契合人工神经网络方法的特点，故引入人工神经网络方法是非常恰当的，这样就可发挥其强非线性逼近能力的优势以重构桥梁结构功能函数。
桥梁工程的基本特点是投资巨大、技术复杂、工程涉及面广、工程寿命周期长、一旦发生事故又影响重大，因此桥梁工程的决策问题也异常复杂，政府决策压力日益增大。建立桥梁工程风险评估体制，研究桥梁工程风险评估理论和方法将有助于完善桥梁建设管理体制，制定应对桥梁风险的有效措施，达到提高桥梁安全性的目的。近年来，工程风险分析在土木工程界的理论和应用研究已经受到了广大学者的关注，各种分析方法也正逐步得以应用。相比之下，国内桥梁工程风险分析受限于资料不足，研究还很不充分，其研究深度和研究水平也参差不齐，没有充分体现工程风险评估工具的有效性，难以满足方兴未艾的工程建设需要，当务之急就是要全面开展桥梁风险分析研究，分析风险事故发生的内在规律，对将要发生的风险情况做出预测，并根据预测情况对风险进行处置，将风险降低到可以接受的水平，促进行业技术的全面发展。
参考文献：
［1］陈建限.大跨度桥梁施工控制中的神经网络方法.桥梁建设,,(6).
［2］陈伟坷,黄艳敏.工程风险与工程保险.天津:天津大学出版社,.
［3］陈远祥,周高平,宾雪锋.工程项目施工阶段投资风险层次分析辨识模型.广西交通科技,,(3).
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随着互联网技术的快速发展，数据成为了当今社会最宝贵的资源之一。在各行各业的发展中，数据也扮演着越来越重要的角色。而大数据时代的到来，则让数据的价值更加凸显。如何有效地利用好大数据，成为各个企业和机构面临的重要课题。
正因为如此，大数据核查工作愈发重要。所谓大数据核查，就是在已有的大数据基础之上，对数据进行分析、研究，保证数据的真实性、准确性和安全性的工作。大数据核查的目的在于保证大数据的科学性，从而在工作中给我们带来更多的启示。
在各个领域中，大数据核查起到了越来越重要的作用。例如，在金融领域中，我们需要对大量的数据进行分析和研究，以确保金融业务的顺利进行。而在医疗领域中，大数据核查则可以为疾病的防控提供有效的支持，促进医疗事业的进步。总之，在任何领域中，大数据核查都是不可或缺的，它不仅可以减少风险，提高效率，而且可以为今后的工作提供有效的方向。
大数据核查工作的实施也不是一朝一夕的事情。在大数据核查之前，我们需要对数据进行归类、整理、清洗和筛选等一系列前置工作，以便更好的投入到大数据核查工作中。同时，大数据核查也需要借助各种工具和技术，例如数据挖掘、机器学习、人工智能等，以提高数据的分析能力和准确性。
总之，大数据核查在任何领域的实施都是至关重要的，它是推动我们走向更高层次的必要条件。通过大数据核查工作的实施，我们可以更好地把握各个领域的发展趋势，把握事物的本质和规律，从而更加精准地制定工作方案，提高工作效率，创造更大的价值。希望来自各界的朋友一起加入到大数据核查的队伍中来，让我们一起为推动事业发展做出贡献！
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第一天
今天是我即将开始的大数据实习的第一天。我早早地来到了实习公司，迎接我的是一个友善的导师叫李导。他告诉我，在这个实习项目中，我将会参与到一个大规模的数据分析项目中，该项目旨在提取有用的信息和模式，来支持公司的决策和发展。
首先，李导给我介绍了大数据的概念和意义。他解释说，随着互联网的迅速发展，我们每天都会产生海量的数据，而这些数据中蕴含着无数宝贵的信息。然而，要从这些庞大的数据中提取有用的信息是一项十分困难的任务，这就是大数据分析的任务。通过应用机器学习、数据挖掘和统计学等技术，我们可以揭示出隐藏在数据背后的规律，为企业的发展提供决策支持。
接着，李导给我展示了一些实际案例。我惊讶地发现，在大数据的分析下，原本看似无关的数据之间竟然存在着紧密的联系。通过对用户行为数据的分析，他们可以精确地预测用户的兴趣和需求，从而推荐合适的产品和服务；通过对市场数据的分析，他们可以发现潜在的商机和竞争对手的策略。这些例子让我深深地认识到了大数据分析的巨大潜力和重要性。
第二天
今天，我开始了第一项实际任务，即数据清洗和预处理。在大数据分析过程中，数据的质量对结果的准确性至关重要。因此，我需要仔细检查数据，发现和修复其中的错误和缺失。这个过程既繁琐又重要，因为只有在数据准确无误的基础上，我们才能得到可靠的分析结果。
我首先了解了数据清洗的基本步骤。首先，我需要去除重复的数据和异常值，保证数据的完整性和准确性。其次，我需要填充缺失值，以保证数据的完整性，并避免对后续分析造成不良影响。最后，我需要对数据进行格式转换和标准化，以便后续的分析和建模。
然后，我开始了具体的工作。我使用了Python编程语言和相关的数据处理库，对给定的数据集进行了处理。我发现，数据清洗的过程中需要仔细地检查每一列的数据，并根据实际情况进行相应的处理。有时候，我需要和导师进行讨论和沟通，以确保处理的准确性和合理性。
第三天
今天我进入了数据分析的核心阶段。首先，我学习了如何选择适当的数据分析方法和模型。不同的问题和数据需要不同的分析方法，例如，分类问题可以使用决策树和逻辑回归，聚类问题可以使用K-means算法和层次聚类等。因此，根据实际情况，我需要选择最合适的方法来分析数据。
然后，我开始使用Python编程语言和相关的数据分析库来实现选择的方法。通过编写代码，我可以对数据进行各种操作和计算，如计算统计指标、建立模型和进行预测。在实际操作中，我发现编写高效的代码对保存时间和提高工作效率非常重要。
接着，我开始了具体的数据分析。通过分析数据集中的特征和关系，我揭示了一些有趣的发现。例如，通过对用户行为数据的分析，我发现了用户购买行为的模式和规律；通过对市场数据的分析，我预测了未来几个月的销售趋势。这些发现为公司的决策和发展提供了重要的参考。
第四天
今天，我进行了数据可视化的工作。将数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，揭示数据中的模式和规律。此外，通过数据可视化，我们还可以将复杂的分析结果以简洁、直观的形式展示出来，方便其他人理解和使用。
在进行数据可视化之前，我首先学习了常用的数据可视化工具和技术。例如，我使用Matplotlib和Seaborn等Python库来绘制各种图表，如折线图、柱状图和散点图等。我还学习了如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据。
接下来，我开始使用学到的知识进行数据可视化。通过编写可视化代码，我将分析结果可视化为各种图表。我发现，通过图表的对比和展示，我可以更清楚地发现和解释数据中的模式和规律。此外，我还与导师和团队成员进行了交流和讨论，以不断改进和优化可视化的效果。
第五天
今天是我实习的最后一天。回顾这一周的实习经历，我感到非常充实和满足。在这一周的时间里，我学到了很多关于大数据分析的知识和技能，也锻炼了自己的分析能力和解决问题的能力。
这一周的实习让我深入了解了大数据分析的重要性和应用场景。通过实际操作和项目的参与，我亲身体验了大数据分析的整个过程，从数据清洗、预处理到数据分析、建模和可视化。这一周的经历让我明白了大数据分析不仅仅是技术的应用，更是一个思考和决策的过程。
在离开之前，我向李导表示了感谢。他对我说，实习只是开始，未来的路还很长。他鼓励我要继续学习和积累经验，在大数据分析领域不断追求进步。我感受到了他的鼓励和信任，也对自己在未来的道路上充满了信心。
最后，我离开了实习公司，带着这一周的实习经历和收获，满怀期待和激情地迎接未来的挑战。大数据分析的道路上，虽然会遇到许多困难和挑战，但我相信，只要不断学习、努力进取，我一定能够不断进步，追求卓越，成为一名优秀的数据分析师。
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