數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得

1、數(shù)據(jù)治理培訓(xùn)心得我國內(nèi)數(shù)據(jù)分析行業(yè)目前的開展?fàn)顩r和未來開展是良好的.你知道數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得是怎樣的嗎今天小編為大家整理了關(guān)于數(shù)據(jù)治理培訓(xùn)心得,歡送大家閱讀！數(shù)據(jù)治理培訓(xùn)心得篇一3月24日我參加了“全國數(shù)據(jù)治理學(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(jìn)行了三次集中培訓(xùn),將所學(xué)的知識共享給大家,大家反響很好,并引發(fā)了很多的討論.現(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)治理學(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(jìn)行了介紹.之前我也一直在關(guān)注這一理論的開

2、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)治理的多年研究,經(jīng)過引進(jìn)、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)會到了他理論的精髓.第二天,?知識治理與數(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,主要講授了知識治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,對知識治理和數(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,是我們將來開展到領(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(qiáng)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)是目前信息化開

3、展的最高境界,但是它需要有強(qiáng)大的和海量的數(shù)據(jù)做根底,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(jìn)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(jìn)行決策層的智能分析,我想這應(yīng)該是我們開展的目標(biāo)和方向.回公司后,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開展關(guān)系最密切的局部專門制作了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熟悉,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

4、學(xué)到達(dá)致用的目的.數(shù)據(jù)治理培訓(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,工程數(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EXCELS水晶易表做的.在這之前我就了解過EXCEL故的系統(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/4技巧.

5、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,也與局部朋友分享過,但由于當(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)請教了老師一些根本操作,剩下的就是進(jìn)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)員大局部都沒接觸過數(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根本一些原理根底上的,如：正態(tài)分布、余弦定理、邊緣分布等

6、,這些都是根本原理,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(jìn)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(jìn)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

7、的開展?fàn)顩r和未來良好的開展趨勢,也堅決了我從事數(shù)據(jù)分析的信心和決心.數(shù)據(jù)治理培訓(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OLA吩析演示.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據(jù)庫中的SSASSSRS?.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)一數(shù)據(jù)倉庫的功能非常強(qiáng)大,具有數(shù)據(jù)抽取、清洗、加載

8、、集成、分析以及將快速得出的分析結(jié)果進(jìn)行各種圖形化展示功能,可以通過MSExcel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FLASFfe術(shù)在門戶或決策支持系統(tǒng)進(jìn)行展示.數(shù)據(jù)倉庫與主數(shù)據(jù)治理的關(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(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量.?建設(shè)方法類似,都需要數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)作指導(dǎo),都需要統(tǒng)一的平安策略.二不同之處：?處理類型不同：主數(shù)據(jù)治理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(jī)交易效勞；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)的根底上進(jìn)行多維分析.?實時性不同：主

9、數(shù)據(jù)治理在運(yùn)行中要大量依賴實時整合的方式來進(jìn)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：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)治理存儲的僅僅是組織機(jī)構(gòu)、工程工程等根本信息,存儲的數(shù)據(jù)量較小.?效勞對象不同：主數(shù)據(jù)治理的效勞對象是效勞對象是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)倉庫的效勞對象是各層領(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像作數(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(xì)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.OD

10、S存儲實時的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù).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)立數(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??；盡量不用業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的“備注字段,防止引用描述性屬性；字段類型為字符類型的,使用nvarchar,而不用varchar.(5)數(shù)據(jù)權(quán)限的限制：數(shù)據(jù)庫角色的權(quán)限只能限制到表的操作權(quán)限,而數(shù)據(jù)倉庫的角色可以限制到數(shù)據(jù)倉庫中字

11、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(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(jìn)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)?創(chuàng)立Cube,將維度和層次引入,利用MD/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(jìn)行展示,展示后,可以對其單元格中的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取獲取明細(xì)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：MOLAPROLAPHOLAPMOLA陛將聚合數(shù)據(jù)和明細(xì)數(shù)據(jù)都存放在Cube中,是非實時的,