大数据原理的心得体会高中总结 数据科学与大数据技术心得体会(9篇)

心中有不少心得体会时，不如来好好地做个总结，写一篇心得体会，如此可以一直更新迭代自己的想法。好的心得体会对于我们的帮助很大，所以我们要好好写一篇心得体会下面我帮大家找寻并整理了一些优秀的心得体会范文，我们一起来了解一下吧。

关于大数据原理的心得体会高中总结一

于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的roi，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。

其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。

网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impreion)等指标。

再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。

第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。

而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。

对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。

案例分享

背景：爱点击的客户，国内最知名的电子商务网站之一，希望能提高roi(投资回报率)和线上交易数量

挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。

优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量

第一步：网站再定向

广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：

有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及购买第三方受众分类数据

一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。

首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。

在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费cpa下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。

第三步：利用机器学习(machine learning)进一步扩大客户的数量

用户来进行定位广告投放。xmo的算法可以对比客户的crm消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，xmo能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然cpa轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。

什么是机器学习(machine learning)? (摘自维基百科wikipedia) 机器学习是人工智能的核心，根据数据或以往的经验，通过设计算法来模拟背后机制和预测行为，并获取新的数据。这是一个重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的过程。研究者可以

通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。

观点总结

多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。

首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。 总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。

关于大数据原理的心得体会高中总结二

职责：

1、负责规划科技大数据平台及科技数据入库自动化的方案设计;

2、负责大数据平台的开发和维护，以及对外服务接口的开发;

3、负责大数据平台的优化和改进工作。

任职要求

1、计算机相关专业本科及以上学历，5年以上开发经验，其中3年以上为互联网、大数据相关的开发经验;

2、熟知hadoop生态圈体系，精通hadoop/spark/storm/kafka中的一项或几项，深刻理解mapreduce的运行原理和机制，有mpi经验者尚佳;

3、熟悉elasticsearch、redis、hbased等相关数据库的构建和操作，尤其是数据库集群的构建和操作，熟悉neo4j者尚佳;

4、具有机器学习相关项目经验者优先。

关于大数据原理的心得体会高中总结三

一、移动互联网产品的方法论

移动互联网产品经理的主要任务是服务人群，主要工作是研究人类群落的行为模式。用产品为人群提供服务，并且要预判人群卷入之后行为模式的变化。

从方法论的角度思考，人类群落也处于演进过程中。早期人类是村落人群模式，村落中的每个人认识每个人，人际关系以非常实际的亲戚关系和职业关系为纽带。现代人类是社会化人群模式，人群数目极大增长，人际关系依托于抽象的社会生产关系：契约、合同、雇佣关系。。。。。。产品经理曾经是村落里的铁匠，他认识每个村民，每个村民也认识他。而在今天，产品经理完全退居幕后，他不可能认识每一个用户，用户甚至不知道这个人的存在。

因此，产品经理在方法论上存在着各种选择：他可以提供某种基于熟人群落的旧式服务，以增进熟人群落的情感为产品目的;他也可以提供某种基于大数人群的新式基础服务，以便于人们彼此认识，协调工作，从自利为基础的无序活动中自组织处有序活动;或者，他也可以提供某种中间类型的产品，帮助人们平滑度过两种人群模式，减少由于变化而产生的阵痛。

但是，产品经理的主流应该是服务于未来。先于人众接触新技术新知识，并把这种认知转化为产品，利用产品提供现代人类社会中的各种人群。尽一切可能，降低学习成本，利用人类的本能设计产品，使得人群得以顺利“滑入”新的产品使用场景。

在所有这一切之上，产品经理的目标应该是实现社会美和善和总量。

二、移动互联网产品经理的素养

1、敏锐感知潮流变化。移动互联网产品会从相对匮乏时代进入相对富足时代，用户可以选择的产品会随时日流逝而日渐增加，产品终将成为一种时尚业。产品经理若是沉溺于各种新鲜玩意儿之中，追逐新奇，很可能错过真实的时代潮流，无法把握人群的真实需求。

2、放弃理性思维。移动互联网的特点是变化极快，传统的分析用户，调研市场，制定产品三年规划，在新的时代里已经落伍。人类群落本身也在迁移演变，产品经理更应该依靠直觉和感性，而非图表和分析，把握用户需求。产品经理永远都应该是文艺青年，而非理性青年。

3、海量的实践。尽管移动互联网方兴未艾，没有任何人可以自称是领域内的专家。但是，这不意味着存在天降天才的可能。《异类》中提出的一万小时定律，同样适用于产品经理。他们需要超过千次的产品实践，才能称得上是了解产品设计，拥有解决问题的能力。

4、博而不专的积累。美术、音乐、阅读、摄影、旅游等等文艺行为貌似不能直接转化为生产力，但是合格的产品经理需要广博的知识储备，以此才能了解和认识大数量的人群，理解时代的审美，让自己的所思所感符合普通用户的思维范式。以此为基础，设计的产品才不会脱离人群。

5、负责的态度。拥有合适的方法论和合适的素养，成功的产品经理还应该有对自己和产品负责的态度，唯其如此，产品经理才能足够偏执，清楚地知道自己究竟要做什么，抵挡住来自上级和绩效考核的压力，按照自己的意志不变形、不妥协地执行产品策划。

三、移动互联网产品设计的原则

1、绝不考虑web形态，一切考虑都基于app。

2、产品优先级

(1)有趣高于功能，产品必须有趣，必须cool，才可能形成传播和口碑。

(2)功能高于交互，明确的功能满足明确的需求，用户不会在意炫酷交互效果。

(3)交互高于ui。便捷、快速的交互设计为先，围绕具体功能实现ui，而非有优质ui方案为此专门设立一个功能。

3、聚焦：一个app只做一件事情，一个大而全的app意味着全面的平庸。

4、永远一维化：让用户在一个维度里解决具体的问题，twitter的timeline就是一个好的范例。而类似facebook、path那样的滑出式菜单则是一个灾难，因为这使得产品拥有两个维度，加大了用户理解的困难。

5、保持主干清晰，枝干适度。产品的主要功能架构是产品的骨骼，它应该尽量保持简单、明了，不可以轻易变更，让用户无所适从。次要功能丰富主干，不可以喧宾夺主，尽量隐藏起来，而不要放在一级页面。

6、不要让用户选择。同一个页面之内，有多个入口;同一个功能，有多个实现方式;同一个界面，有多个展示方式。这对于用户来说是一种痛苦而非享受，因为他们只会因此而感觉到困惑和恐惧。用户宁可采取重复操作漫长而固定的操作路径，也不愿意使用多变的快捷方式。

7、隐藏技术，永远展现简单的、人性化的、符合人类直觉的界面。开发不可以为了炫技而展示功能，产品不可以为了炫耀而功能堆砌。

8、拒绝个性化。除了依靠设计特色而立身的app，换肤一类的个性化设计，除了让产品经理幻觉自己做了许多工作而自我满足之外，没有任何价值。它只能证明产品经理对自己的产