數(shù)據(jù)管理培訓心得

　　當我們有一些感想時，不妨將其寫成一篇心得體會，讓自己銘記于心，這樣能夠培養(yǎng)人思考的習慣。相信許多人會覺得心得體會很難寫吧，下面是小編整理的數(shù)據(jù)管理培訓心得，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

數(shù)據(jù)管理培訓心得1

　　這段時間，公司出錢讓我們幾人去參加培訓了，項目數(shù)據(jù)分析師培訓，講師全部都是從北京請過來的，都是該領域的專家級人物，既有扎實的理論經驗，也有豐富的實戰(zhàn)經驗。雖然老師的實戰(zhàn)經驗學不到多少，但是老師給予的精彩講解，也讓我學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驗。

　　培訓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�，F(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)我去學習水晶易表的欲望，在課間已經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的學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。當然也從培訓學到了一些分析方法，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)的嚴重性。在老師面前我都不敢說我是學數(shù)據(jù)分析專業(yè)的，自己的專業(yè)都沒有應用在實際工作中，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習，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容，想想是非常有道理的。

　　通過這次的數(shù)據(jù)分析師培訓，讓我了解到了國內數(shù)據(jù)分析行業(yè)目前的發(fā)展狀況和未來良好的發(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)管理培訓心得2

　　3月24日我參加了“全國數(shù)據(jù)管理學習班”的培訓，通過三天的學習，感覺收獲良多，回到公司，我在部門進行了三次集中培訓，將所學的知識共享給大家，大家反應很好，并引發(fā)了很多的討論�，F(xiàn)就學習與部門培訓情況簡單總結如下：

　　“全國數(shù)據(jù)管理學習班”共分三天的課程：

　　第一天， 由高復先教授講解《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。之前我也一直在關注這一理論的發(fā)展，高復先是這一理論的發(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果，付出了很多的心血。通過他的親身講授，我更加深刻地領會到了他理論的精髓。

　　第二天， 《知識管理與數(shù)據(jù)挖掘》，由信息產業(yè)部系統(tǒng)集成室主任，清華大學研究生蔣波主講，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)挖掘領域現(xiàn)今廣為流行的應用工具也多有涉獵，應該說這些內容，是我們將來發(fā)展到領導決策支持應用階段時應該考慮的內容，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，它是領導決策的智能化工具，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智能分析，我想這應該是我們發(fā)展的`目標和方向。

　　回公司后，我針對自己所學的知識，找出自己領會最深刻、與目前我們公司信息發(fā)展關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，由于大家對這些內容的濃厚興趣，使得本來打算利用晚上兩個小時講完的內容，分了三個晚上共十多個小時才完成。

　　通過學習匯報，我感覺大家對我所學到的東西有了一個整體認識，通過內部交流，也更加加速了消化和吸收，當然更重要的是在今后的工作中自覺地結合所學達到致用的目的。

數(shù)據(jù)管理培訓心得3

　　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)分析的高級培訓班。報完名后，工作人員給我發(fā)放了本次培訓教材。拿到培訓教材后，我趕緊瀏覽了一遍，對本次培訓的全部知識點有了大致了解，這次培訓內容主要包括如下內容：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。本次培訓方式采取老師在每介紹完相關知識后，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，主要的心得體會是商業(yè)智能核心技術—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技術在門戶或決策支持系統(tǒng)進行展示。

　　一、數(shù)據(jù)倉庫與主數(shù)據(jù)管理的關系

　　(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)務系統(tǒng)的。

　　依賴很多相同的技術手段，都涉及到ETL技術、都強調數(shù)據(jù)質量。

　　建設方法類似，都需要數(shù)據(jù)規(guī)范作指導，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)是偏實時交互的應用，為各個業(yè)務系統(tǒng)提供聯(lián)機交易服務;而數(shù)據(jù)倉庫是面向是分析型的應用，是在大量歷史數(shù)據(jù)的基礎上進行多維分析。

　　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：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、項目工程等基本信息，存儲的數(shù)據(jù)量較小。

　　服務對象不同：主數(shù)據(jù)管理的服務對象是服務對象是OA、人力資源、供應鏈、財務等業(yè)務系統(tǒng)，而數(shù)據(jù)倉庫的服務對象是各層領導和業(yè)務分析、業(yè)務決策人員等。

　　二、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市、ODS(操作數(shù)據(jù)倉庫)的關系

　　數(shù)據(jù)倉庫：存儲歷史的業(yè)務處理明細數(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)務數(shù)據(jù)。

　　三、數(shù)據(jù)倉庫的設計

　　(1)數(shù)據(jù)倉庫的'設計不可能一步到位，應按用戶需求和業(yè)務需要逐步完善。

　　(2)數(shù)據(jù)倉庫的設計范式應滿足第三范式，即雪花型數(shù)據(jù)模型設計。

　　(3)數(shù)據(jù)倉庫的設計盡量不使用視圖，而使用事實表，并且表之間一定要有嚴格的約束。

　　(4)數(shù)據(jù)倉庫事實表中要設置自身的主鍵(建議創(chuàng)建數(shù)字主鍵)，不建議使用業(yè)務系統(tǒng)中的主鍵，盡管可能是一樣的，可以將其設置為事實表的代理健;盡量不用業(yè)務系統(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)權限的控制：數(shù)據(jù)庫角色的權限只能控制到表的操作權限，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限。

　　(6)根據(jù)業(yè)務分析需要，當數(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、關聯(lián)、神經網絡、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新建向導，創(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”、“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;ROLAP是實時的，只存放Cube框架，包括層次、維度等，用戶在進行分析時，數(shù)據(jù)需要進行實時統(tǒng)計分析;HOLAP介于MOLAP與ROLAP之間，聚合數(shù)據(jù)存放在Cube中，明細數(shù)據(jù)仍存放在數(shù)據(jù)倉庫中。推薦使用MOLAP。

　　(3)報表分析SSRS

　　可以通過報表分析對事實表或數(shù)據(jù)表以及矩陣進行任意的集成，展示后，不能對其單元格中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)鉆取獲取明細數(shù)據(jù)。

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