數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得-最新版

1、2021數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得心得體會 匯報人：XXXXYour content to play here, or through your copy, paste in this box, and select only the text. Your content to play here, or through your copy, paste inthis box, and select only the text.我國內(nèi)數(shù)據(jù)分析行業(yè)目前的發(fā)展?fàn)顩r和未來發(fā)展是良好的。你知道數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得是怎樣的嗎?今天OK范文網(wǎng)我為大家整理了關(guān)于數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得，歡迎大家閱讀!數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得篇一3月24

2、日我參加了“全國數(shù)據(jù)管理學(xué)習(xí)班”的培訓(xùn)，通過三天的學(xué)習(xí)，感覺收獲良多，回到公司，我在部門進行了三次集中培訓(xùn)，將所學(xué)的知識共享給大家，大家反應(yīng)很好，并引發(fā)了很多的討論?，F(xiàn)就學(xué)習(xí)與部門培訓(xùn)情況簡單總結(jié)如下：“全國數(shù)據(jù)管理學(xué)習(xí)班”共分三天的課程：第一天， 由高復(fù)先教授講解信息資源規(guī)劃，主要講解了IRP的概念、重要性、原理及實施步驟，結(jié)合眾多案例，生動地對IRP的整個理念及實施過程進行了介紹。之前我也一直在關(guān)注這一理論的發(fā)展，高復(fù)先是這一理論的發(fā)起者，他通過對國外數(shù)據(jù)管理的多年研究，經(jīng)過引進、消化、吸收和創(chuàng)新過程，使得這一理論在中國的大地上開花并結(jié)果，付出了很多的心血。通過他的親身講授，我更加深刻地領(lǐng)

3、會到了他理論的精髓。第二天， 知識管理與數(shù)據(jù)挖掘，由信息產(chǎn)業(yè)部系統(tǒng)集成室主任，清華大學(xué)研究生蔣波主講，主要講授了知識管理的原理及實施過程，并通過幾個典型案例引申出數(shù)據(jù)挖掘的重要性，對知識管理和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域現(xiàn)今廣為流行的應(yīng)用工具也多有涉獵，應(yīng)該說這些內(nèi)容，是我們將來發(fā)展到領(lǐng)導(dǎo)決策支持應(yīng)用階段時應(yīng)該考慮的內(nèi)容，因此具有很強的前瞻性和可參考性。第三天， 由業(yè)界知名人士楊大川講授商業(yè)智能，商業(yè)智能(BI)是目前信息化發(fā)展的最高境界，但是它需要有強大的和海量的數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)，它是領(lǐng)導(dǎo)決策的智能化工具，目前有很多企業(yè)在用一些BI的工具來進行客戶和市場的分析，他們從浩瀚的數(shù)據(jù)庫中鉆取自己有用的信息來進行決策層的

4、智能分析，我想這應(yīng)該是我們發(fā)展的目標(biāo)和方向?；毓竞?，我針對自己所學(xué)的知識，找出自己領(lǐng)會最深刻、與目前我們公司信息發(fā)展關(guān)系最密切的部分專門制作了PPT，向各位同事做了匯報和交流，由于大家對這些內(nèi)容的濃厚興趣，使得本來打算利用晚上兩個小時講完的內(nèi)容，分了三個晚上共十多個小時才完成。通過學(xué)習(xí)匯報，我感覺大家對我所學(xué)到的東西有了一個整體認識，通過內(nèi)部交流，也更加加速了消化和吸收，當(dāng)然更重要的是在今后的工作中自覺地結(jié)合所學(xué)達到致用的目的。數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得篇二這段時間，公司出錢讓我們幾人去參加培訓(xùn)了，項目數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)，講師全部都是從北京請過來的，都是該領(lǐng)域的專家級人物，既有扎實的理論經(jīng)驗，也有豐富的實

5、戰(zhàn)經(jīng)驗。雖然老師的實戰(zhàn)經(jīng)驗學(xué)不到多少，但是老師給予的精彩講解，也讓我學(xué)到了許多有用的東西，自己可以在以后的工作中積累實踐經(jīng)驗。培訓(xùn)期間老師給我們看了他操作的一些實用軟件，還包括配色軟件，雖然自我感覺配色還行，但是沒軟件應(yīng)用起來方便。還有他自己做的一些“系統(tǒng)”，這些系統(tǒng)都是EXCEL與水晶易表做的。在這之前我就了解過EXCEL做的系統(tǒng)是怎樣做的，但自己還未曾去動手做過，不過也學(xué)了一些之前都沒用過的EXCEL小技巧。另外一個水晶易表這個軟件在老師上課的時候就我一個人知道，其實是在去年就知道了，也拿到了中文版教程和軟件，也與部分朋友分享過，但因為當(dāng)時這個軟件看起來不是非常實用，加上工作忙、軟件是英文

6、的，所以就沒去研究它。現(xiàn)在再來看這個軟件，在老師的手中居然可以那樣出神入化，這樣再一次激發(fā)我去學(xué)習(xí)水晶易表的欲望，在課間已經(jīng)請教了老師一些基本操作，剩下的就是進行動手實踐及深入研究動態(tài)鏈接。這次主要由于參加培訓(xùn)的學(xué)員大部分都沒接觸過數(shù)據(jù)分析，所以老師也沒深入講授數(shù)據(jù)挖掘，后來再我們的要求下就繼續(xù)介紹了一些。當(dāng)然也從培訓(xùn)學(xué)到了一些分析方法，不過那些方法都是在最基本一些原理基礎(chǔ)上的，如：正態(tài)分布、余弦定理、邊緣分布等，這些都是基本原理，但我們都忘光了，也不知道可以應(yīng)用在這些方面，現(xiàn)在更加體會到中國的教育與社會實際脫節(jié)的嚴(yán)重性。在老師面前我都不敢說我是學(xué)數(shù)據(jù)分析專業(yè)的，自己的專業(yè)都沒有應(yīng)用在實際工作

7、中，真是慚愧。數(shù)據(jù)分析在我來現(xiàn)在的公司前就已經(jīng)意識到將在我現(xiàn)在的工作具有重要的作用，之前也想過要進行學(xué)習(xí)，但是看了一點資料不知道為什么就沒繼續(xù)下去了，可能是看了大堆的文字資料，覺得有些枯燥。老師也提到如果之前就去看書一般是看不進去的，沒有什么效果，或者說沒有感覺，只有自己去動手操作后，遇到一些困難問題，再去看書，這樣才能理解書中的內(nèi)容，想想是非常有道理的。通過這次的數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)，讓我了解到了國內(nèi)數(shù)據(jù)分析行業(yè)目前的發(fā)展?fàn)顩r和未來良好的發(fā)展趨勢，也堅定了我從事數(shù)據(jù)分析的信心和決心。數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得篇三8月16日至19日，我有幸參加了在哈爾濱舉辦的數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)分析的高級培訓(xùn)班。報完名后，工作人員

8、給我發(fā)放了本次培訓(xùn)教材。拿到培訓(xùn)教材后，我趕緊瀏覽了一遍，對本次培訓(xùn)的全部知識點有了大致了解，這次培訓(xùn)內(nèi)容主要包括如下內(nèi)容：商業(yè)智能、數(shù)據(jù)集成實戰(zhàn)、數(shù)據(jù)倉庫與多維數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析方法以及OLAP分析演示。本次培訓(xùn)方式采取老師在每介紹完相關(guān)知識后，再介紹微軟在該方面的解決方案，如：SQL數(shù)據(jù)庫中的SSAS、SSRS等。通過三天緊張的培訓(xùn)，主要的心得體會是商業(yè)智能核心技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫的功能非常強大，具有數(shù)據(jù)抽取、清洗、加載、集成、分析以及將快速得出的分析結(jié)果進行各種圖形化展示功能，可以通過MS Excel將數(shù)據(jù)庫中的圖形效果直接展示給用戶，也可以通過Servlet和FLASH技術(shù)在門戶或決策支持系統(tǒng)

9、進行展示。一、 數(shù)據(jù)倉庫與主數(shù)據(jù)管理的關(guān)系(一)共同之處：? 減少數(shù)據(jù)冗余和不一致性，提升對數(shù)據(jù)的洞察力，都是跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的。? 依賴很多相同的技術(shù)手段，都涉及到 ETL 技術(shù)、都強調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量。? 建設(shè)方法類似，都需要數(shù)據(jù)規(guī)范作指導(dǎo)，都需要統(tǒng)一的安全策略。(二)不同之處：? 處理類型不同：主數(shù)據(jù)管理 (MDM) 系統(tǒng)是偏實時交互的應(yīng)用，為各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供聯(lián)機交易服務(wù);而數(shù)據(jù)倉庫是面向是分析型的應(yīng)用，是在大量歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行多維分析。? 實時性不同：主數(shù)據(jù)管理在運行中要大量依賴實時整合的方式來進行主數(shù)據(jù)的集成和同步，對實時性要求高，而數(shù)據(jù)倉庫存儲的是歷史數(shù)據(jù)，對實時性要求較低。? 數(shù)據(jù)量不同：

10、數(shù)據(jù)倉庫存儲的是海量的歷史數(shù)據(jù)和各個維度的匯總數(shù)據(jù)，而主數(shù)據(jù)管理存儲的僅僅是組織機構(gòu)、項目工程等基本信息，存儲的數(shù)據(jù)量較小。? 服務(wù)對象不同：主數(shù)據(jù)管理的服務(wù)對象是服務(wù)對象是OA、人力資源、供應(yīng)鏈、財務(wù)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而數(shù)據(jù)倉庫的服務(wù)對象是各層領(lǐng)導(dǎo)和業(yè)務(wù)分析、業(yè)務(wù)決策人員等。二、 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市、ODS(操作數(shù)據(jù)倉庫)的關(guān)系數(shù)據(jù)倉庫：存儲歷史的業(yè)務(wù)處理明細數(shù)據(jù)和維度的匯總數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集市：為滿足各種特定分析需要，存儲個性化分析匯總后的數(shù)據(jù)，為用戶提供快捷的訪問。ODS：存儲實時的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。三、 數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(1)數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計不可能一步到位，應(yīng)按用戶需求和業(yè)務(wù)需要逐步完善。(2)數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計

11、范式應(yīng)滿足第三范式，即雪花型數(shù)據(jù)模型設(shè)計。(3)數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計盡量不使用視圖，而使用事實表，并且表之間一定要有嚴(yán)格的約束。(4)數(shù)據(jù)倉庫事實表中要設(shè)置自身的主鍵(建議創(chuàng)建數(shù)字主鍵)，不建議使用業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的主鍵，盡管可能是一樣的，可以將其設(shè)置為事實表的代理健;盡量不用業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的“備注”字段，避免引用描述性屬性;字段類型為字符類型的，使用nvarchar，而不用varchar。(5)數(shù)據(jù)權(quán)限的控制：數(shù)據(jù)庫角色的權(quán)限只能控制到表的操作權(quán)限，而數(shù)據(jù)倉庫的角色可以控制到數(shù)據(jù)倉庫中字段的操作權(quán)限。(6)根據(jù)業(yè)務(wù)分析需要，當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)超過了分析周期時，可以將其遷移到磁帶庫中。四、 數(shù)據(jù)抽取和數(shù)據(jù)挖掘

12、(1)數(shù)據(jù)抽取有兩種方式：增量抽取和完全抽取。增量抽取中推薦采用時間戳法抽取，當(dāng)數(shù)據(jù)更新量不大時，可以采用觸發(fā)器法抽取。增量抽取方法并不一定優(yōu)于完全抽取方法，需要根據(jù)實際情況進行選擇。(2)數(shù)據(jù)抽取ETL的過程需要被監(jiān)控，對抽取失敗的數(shù)據(jù)應(yīng)重新同步。(3)數(shù)據(jù)挖掘的方法有：決策樹、聚類、時間序列、貝葉斯、關(guān)聯(lián)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸、線性回歸、文本挖掘。五、 數(shù)據(jù)分析SSAS(1)OLAP分析的維度、層次、Cube的了解根據(jù)Cube新建向?qū)?，?chuàng)建Cube，將維度和層次引入，利用MDX查詢多維數(shù)據(jù)，并根據(jù)需要，可以選擇KPI中的“值”、“目標(biāo)”、“狀態(tài)指示燈”、“趨勢”、“趨勢信號燈”方式進行展示，展示后，可以對其單元格中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)鉆取獲取明細數(shù)據(jù)，每次鉆取都會向數(shù)據(jù)倉庫發(fā)出一條查詢語句。(2)聚類分析聚類分析有三種：MOLAP、ROLAP、HOLAP。MOLAP是將聚合數(shù)據(jù)和明細數(shù)據(jù)都存放在Cube中，是非實時的，存放于一個文本文件;R