大数据数字经济心得体会 大数据分析体会(6篇)

学习中的快乐，产生于对学习内容的兴趣和深入。世上所有的人都是喜欢学习的，只是学习的方法和内容不同而已。那么心得体会该怎么写？想必这让大家都很苦恼吧。以下是小编帮大家整理的心得体会范文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

对于大数据数字经济心得体会一

1. 负责集团mysql数据库部署、上线、管理、优化、维护和备份

2. 负责集团mysql数据库的稳定性、高可用性、扩展性的相关保障工作

3. 协助业务方同学完成线上操作需求、故障排查、sql调优和数据归档

4. 工作认真细致，责任心强，具有良好的抗压能力和团队合作精神

任职要求：

1. 5年以上专职mysql dba工作经验，维护过大请求量和大数据量数据库

2. 深入理解mysql体系架构和原理，对数据库优化，架构设计有较深入的研究和实践经验

3. 熟悉掌握mysql 5.7和8的新特性和新功能，并有线上使用经验

4. 熟悉掌握mgr和hma的原理、配置和管理，并有线上部署经验

5. 熟悉掌握xtrabackup和ghost优缺点，并有线上操作经验

6. 对orchestrator、pxc、inception、sqladvisor、soar或archer等有所了解或使用经验

7. 对percona、oracle、postgresq、tidb、nosql类、bigdata类和k8s相关技术有所掌握或了解者更佳

8. 熟悉linux日常操作与配置，至少熟悉bash、python、golang或java编程中的两种

对于大数据数字经济心得体会二

职责：

1、根据业务需求完成数据库架构设计，配合系统开发团队提供dba服务。

2、负责数据库的系统安装、配置管理以及性能监控和调优;

3、对数据库运行状况进行监控，及时对故障进行分析处理，记录解决文档;

4、提供数据库的高可用性部署设计方案、以及负责数据库的日常维护/管理(数据备份/恢复计划，系统数据安全以及权限管理)

任职要求：

1、3年以上mysql dba全面运维工作经验，有存储过程，触发器，大数据量的经验。

2、熟悉linux系统，能独立完成数据库系统的部署、调优、测试和监控;

3、有mysql数据库高负载高并发系统运维经验;

4、具有很强的故障排查能力，有很好的技术敏感度和技术文档整合能力;

5、熟悉mysql数据库设计、管理与优化,熟悉myisam和innodb引擎，熟练mysql性能优化、sql调优技术;

6、具备基本的java知识，可以协助team完成一些基本的开发工作。

7、工作踏实、责任心强，敢于独立分析和解决问题。

8、有良好的团队协作精神，乐于分享，共同进步。

对于大数据数字经济心得体会三

职责：

负责制定数据质量标准、数据治理体系和流程

负责大数据基础平台及大数据分析的相关工作，深度理解公司产品业务方向和战略，负责数据采集、数据清洗、数据标签及数据建模;

深入理解业务运作逻辑，利用数据分析手段对业务运作进行数据监测、分析、统计，发现业务问题并提出行动建议;

对数据进行清洗，同时能应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型进行场景预测;

部门领导交代的其他事项。

任职资格：

1、本科以上学历，应用数学、统计学、计算机等和数据处理高度相关专业，3年及以上数据分析工作经验;

2、熟悉数据治理、数据标准、数据建模、主数据、元数据管理方法论，并有一定的项目经验;

3、根据特定的业务场景、分析需求，对业务数据进行提取、分析、挖掘、输出数据分析报告;

4、熟练使用至少2种数据分析工具(r、spss、matlab、sas、python、stata)及office软件(word/excel/ppt等)

5、熟悉hadoop生态环境，了解hbase、spark、kafka、storm、flink、flume的原理及使用

6、熟练使用tableau\python\r等工具，具有文本分析、大数据用户画像分析、标签处理相关工作经验者优先;

7、有政务大数据等相关工作经验者优先

8、具有较好的沟通协调能力、团队合作能力、文档编写能

对于大数据数字经济心得体会四

职责：

1.负责与客户沟通，准确把握客户需求，对业务数据进行梳理分析，输出优质分析报告，为管理层提供决策支持;

2.根据客户需求，结合公司数据挖掘工具对数据进行分析、挖掘，并输出相关分析报告;

3.深入业务，理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，发现业务问题并提出行动建议;

4.对业务运作进行数据监测、分析、统计，持续改进产品与运营策略;

5. 对数据进行清洗，同时能应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型进行场景预测;

6.对文本数据进行分析，建立标签，对标签处理及持续优化;

7.部门领导交代的其他事项。

任职要求：

1.本科以上学历，应用数学、统计学、计算机等和数据处理高度相关专业，3年及以上数据分析工作经验;

2.对数据敏感，具有较强结构化思维、逻辑思维能力，对数据敏感，具备优秀的信息整合和分析能力，能够形成清晰的业务观点和前瞻判断;

3.熟练应用python、r等工具进行数据清洗，具有文本分析，大数据用户画像分析、标签处理、优化相关工作经验者优先;

4.熟练使用至少3种数据分析工具(excel、r、spss、python等);

5.熟悉机器学习算法，如回归、聚类、分类、神经网络、自然语言处理等，有应用算法数据建模经验(3年以上)相关工作经验者优先;

6.工作细致、专业、严谨，追求工作结果的准确及过程的高效;有支撑运营商或政府机构相关经验者优先;

7.为人诚信正直、有责任心、良好的沟通协调能力，能承受工作压力，具备独立开展分析工作能力;

8.自我驱动，能够独立推动问题解决。

对于大数据数字经济心得体会五

一、为了提高我省工商行政管理机关电子政务应用水平，加强数据管理，明确数据传输、数据检查、数据库管理、数据安全工作的职责，制定本制度。

二、本制度所称数据传输是指我省各级工商行政管理机关对批量信息数据或规定信息数据的发送、接收过程；数据检查是指对要发送数据和已接收数据的正确性、完整性、逻辑性检查；数据库管理是指对本工商行政管理机关和所属下级工商行政管理机关数据库的管理；数据安全是指对于数据传输和数据库的信息安全管理。

三、各级工商行政管理机关信息中心（含信息化归口管理部门，以下简称信息中心）负责牵头实施数据管理，工商行政管理机关各工作部门应加强数据录入、数据更新工作，不断提高数据应用工作水平，配合做好相关数据管理和质量保证工作。

四、数据传输

（一）信息中心应落实各级工商行政管理机关网络维护人员，明确管理职责，每日对网络运行情景进行检查，如实记录网络运行日志，发现网络运行故障及时予以排除，确保工商行政管理网络通畅运行。网络运行日志应包括运行日期、各个端口运行状况、服务器工作状况、通信设备工作状况、故障处理排除情景、职责人员签名等资料。

（二）网络维护人员对要发送信息、数据应进行最终检查，对有缺、错、漏项的应要求录入部门进行补正，对违反网络安全有关规定或存在安全隐患的应拒绝发送。信息数据发送完成后，应及时通知接收方查收。

（三）接收方网络维护人员应及时对接收数据进行检查，发现数据益出、数据断点、接收失败应及时排除问题并通知发送方重新发送，确保数据库的完整。

（四）不经过网络维护人员处理的直报信息、数据，由发送部门和接收部门按照上述要求进行处理，网络维护人员应给予技术帮忙。

（五）在启动应急预案时，网络维护人员应按照应急预案要求，确保网络畅通并及时发送、接收信息数据。

五、数据检查

（一）各级信息中心应按照《贵州省工商行政管理机关数据质量检查制度》规定的办法，定期或不定期组织数据质量检查，经过坚持不懈的开展这项工作，促进工商行政管理机关数据质量的不断提高。

（二）数据检查项目，应根据上级金信工程建设要求和本地开展电子政务建设的实际，针对存在的问题具体拟订。

（三）对于在数据检查中发现的数据质量问题，应在三个工作日内及时通报相关单位进行补正和重传，相关单位接到通报后，应在七个工作日内完成补正和重传工作，确因工作量大等原因，不能在七个工作日内完成的，应及时报告上级信息中心，并组织力量在最短时光内完成补正和上传工作。

（四）对于在检查中发现的擅自改变数据指标体系，擅自违反或扩大数据指标逻辑内涵进行处理的数据，应比照前款规定及时予以纠正和补传。

（五）各有关部门对于数据质量检查和补正上传工作应当积极配合，不得设置人为障碍或无故拖延。

六、数据库管理

（一）各级工商行政管理机关信息中心应指定专人负责对数据库的管理，数据库管理人员应明确管理职责，定时对数据库进行检查，检查情景应记入运行日志。

（二）数据库管理人员应视工作量情景，以不影响工作为原则，每1～5天进行一次数据备份。不得因数据备份不及时、不完整造成工作损失。

（三）数据库管理人员发现数据库不安全隐患或xx威胁时，应采取措施加以预防或制止，必要时能够切断用户接入并向有关领导报告，安全隐患或xx威胁消除后，应及时将切断用户接入。

（四）计算机使用人员应自觉理解数据库管理人员的监督，不得在非涉密计算机上录入、传输、查询、保存涉密信息数据，不得在非涉密计算机上安装、运行涉密程序、软件，不得使用非涉密计算机联接、访问涉密信息网络。未经许可，不得擅自下载、安装、使用与工作无关的程序、软件。

（五）数据库批量录入、查询必须做好书面记录，如实记载录入查询的时光、数量、录入查询人姓名等有关情景。

（六）数据库中的过期、冗余数据每半年进行一次清理，清理中发现需要删除的数据，应书面报省局信息中心，经核对批准后方能进行。未经正式批准，不得擅自删除数据。

（七）数据库上传和接收数据，按照本规定第四条办理。

七、各级信息中心应采取切实有效的措施，保证工商行政管理数据标准的贯彻执行。在应用中发现数据指标体系有不满足、不适应工作需要的问题，应及时书面报省局信息中心，由省局信息中心统一做出修改。不得擅自增加、减少或改变数据结构。

八、数据管理职责

（一）因违反上述规定导致工商行政管理机关行政许可出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关行政许可过错职责追究暂行办法》追究有关人员的职责；因违反上述规定导致工商行政管理机关行政执法出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关执法过错职责追究办法》追究有关人员的职责。

（二）因违反上述第四条第（二）款、第六条第（三）款、第（四）款规定，造成泄密的，依据国家安全保密和计算机安全管理有关规定追究有关人员的职责。构成犯罪的，移送司法机关追究刑事职责。

（三）除以上情形以外，如违反上述规定，视情景每次扣减该单位绩效分1～5分，个人职责的追究办法，由被扣分单位研究决定。

九、本规定适用于我省各级工商行政管理机关的各类信息数据管理。

十、本规定自公布之日起执行。

对于大数据数字经济心得体会六

职责：

1、负责餐饮数据分析模型算法开发与改进(顾客偏好-菜品结构调整，最优价格调整，利润模型-成本管控)

2、负责针对业务及产品部门的数据分析相关需求，进行需求解析和试验设计等

3、承接餐饮行业视角的数据分析专项

4、搭建并完善业务的报表及监控体系，通过对数据的敏锐洞察，迅速定位内部问题或发现机会，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析

5、建设与完善数据分析体系方法论，关注业务动态，解决业务的核心诉求，通过数据驱动业务增长的同时，挖掘流量、产品、策略的商业变现机会，驱动商业化业务发展

岗位要求：

1、统计、运筹、数学、应用数学、物理、信息技术、计算机等相关专业本科及以上学历

2、至少掌握一种数据分析建模工具(r/python),可实现算法优化

3、熟练运用sql/hive,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验

4、有数仓搭建经验

5、3年以上大数据相关工作经历,至少有1-2个成功的中型项目经验

6、有较好的报告呈现能力