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第一篇：大数据培训心得体会汇集
10月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“20xx年大数据分析培训班”，不但重新回顾了大学时学习的统计学知识，还初学了Python、SQL和SAS等大数据分析工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的魅力。两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会，也非常感谢xx培训学院提供的完善的软硬件教学服务。近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密集型行业，自然不甘人后。我行在大数据分析领域，也进行了有益的探索，并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不能给审计实践提供有效的支持。这次培训，我正是带着这样一种期待走进了课堂，期望通过培训，打开审计的大数据之门。
应该说，长期以来，农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点，我们更多的关注对行为数据的分析，对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术，如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型，由于业务背景不易移植，结果数据不易解释，在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。
通过这次培训，使我对大数据分析技术有了全新的认识，对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。
一是审计平台技术架构可以借鉴数据挖掘平台。目前，审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展，系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势，已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构，很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据，在需要时导入、用后即可删除，这样灵活的数据使用机制，即节省了数据挖掘平台的资源，又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路，也与大数据平台建立对接，缓解审计平台资源紧张矛盾。
二是可尝试在部分场景应用大数据分析技术。目前，审计选样主要通过专家打分法。这次培训中介绍的逻辑回归和决策树算法，也是解决这一方面的问题。通过历史样本和历史底稿的数据，通过训练建立选样模型，将与底稿相关的主要风险特征选入模型，再将模型应用于验证样本。这样就可以应用大数据技术，为审计提供支持。
三是加强与管理信息部和软件开发中心的合作。本次培训中我们也看到，经过一段时间的积累，我行已经具备了一定的大数据分析经验，储备了一批具有相应经验的人才。作为业务部门，我们应加强与管理信息部和软件开发中心的对接，通过相互沟通和配合，确定业务需求，发挥各自优势推动大数据技术的落地。就像行领导所指出的那样，大数据技术哪个部门先投入，哪个部门先获益。目前，我行大数据技术应用正处于井喷前夕，我们应抓住这一有利时机，推动审计工作上一个新台阶。
这次培训对于我来说，只是打开了一扇窗，未来大数据分析的道路还很长、也一定很曲折，但我也坚定信念，要在这条路上继续努力，所谓“独行快、众行远”，有这样一批共同走在大数据分析路上的农行人陪伴，相信农业银行大数据之路必将有无限风光。
第二篇：大数据心得体会
大数据时代的信息分析平台搭建安装报告
一、平台搭建
描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。
问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。
问题二：当时未找到TCP/IP属性这一栏
解决办法：当时未找到TCP/IP属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。
问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件
解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步
问题四：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长。
解决办法：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。
问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对
解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）
这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。
问题六：由于发生以下连接问题，无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称，请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡，然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”，所以我就打开数据库属性页面：图1-图2 图一：
图二：
解决办法：解决办法: 图2步骤1：从图1到图2后，将目标下的“服务器” 成自己的SQL SERVER服务器名称行SQL ServerManagement Studio可以）步骤2：点确定后，选择“处理”，就可以成功部署了。
问题七：无法登陆界面如图：
解决方法：尝试了其他用户登陆，就好了
二、心得体会
（1）在几周的学习中，通过老师课堂上耐心细致的讲解，耐心的指导我们如何一步一步的安装软件，以及老师那些简单清晰明了的课件，是我了解了SQL的基础知识，学会了如何创建数据库，以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程，从中经历了也体会到了很多感受，面临不同的知识组织，我们也遇到不同困难。
数据隐藏着有价值的模式和信息，在以往的时间才能提取这些信息。如今的各种资源，如硬件、云结构和开源软件使得大数据的处理方法更为方便和廉价。大数据的规模是传统IT架构所面临的直接挑战。要求可扩展的储存和分布方式来完成查询。传统的关系数据库无法处
理大数据的规模。 大数据进修学习内容模板：
LINUX安装，文件系统，系统性能分析 HAdoop学习原理
大数据飞速发展时代，做一个合格的大数据开发工程师，只有不断完善自己，不断提高自己技术水平，这是一门神奇的课程。
2、在学习SQL的过程中，让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库，也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了，也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力，上网查阅的能力，。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境，是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结，每个人对自己的分工更加的明确，也锻炼了我们的团结协作，互帮互助的能力。
3、如果再有机会进行平台搭建，会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误，在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。
总结，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。
三、结语
叙述小组内每个组员在这次的项目里各自分工和完成情况，组长需给组员打分，10分为满分
第三篇：千锋大数据培训大数据学习心得
千锋大数据培训
大数据学习心得
移动互联网迅猛发展的今天，移动开发者的队伍也不断壮大，开发技术原本就更新换代很快，要想快速成为一个真正的技术大牛，首先是不能掉队，那就必须不断学习新知识，不仅仅是学习基础的编程知识，还要学会思考如何做出一款好产品，来提升自己的专业技能，如此才能摆脱苦逼程序员的困境，向项目经理、产品经理，架构师等方向发展。知识就是开发者最宝贵的武器，有了与时俱进的知识才能有“过五关斩六将”的本事。
俗话说，没有bug的程序不是好程序。其实，在开发过程中遇到bug和各式各样的问题是常事，所以一定要锻炼自己独立解决问题的能力。想尽一切办法，总能找到办法解决，正所谓方法总比困难多。如果实在解决不了，就要学会去请教别人，借鉴别人的方法。只有独立思考问题，才能不断提高自己。
良好的沟通，是融入职场上至关重要的第一步。在开发过程中，需要详细的沟通，才能避免很多问题。也会针对各种问题提出疑问，如此才能解决很多需求中的各种问题。由于很多开发人员都是理科生出身，不擅长表达，容易出现只会埋头苦干的现象，期间缺乏沟通的话，开发出来的产品往往不尽如人意，特别是客户不满意，就得返工。由此可见，沟通表达能力也是衡量一个优秀的程序员很重要的标准。
千锋大数据培训就业体系依据企业需求，完全从学员角度出发，本着“以良心做教育”的理
念，对内注重学员就业素质提升，对外注重企业合作，即时关注企业技术动态，调整课程体系。千锋的就业有自己独特的就业体系，尤其经过2015年一年1万人的就业指导经验，在挑战中总结
出
千
锋
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障
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数据库实训心得体会数据库实验心得体会
大数据讲座心得体会
数控培训心得体会
数据结构心得体会
北大培训心得体会
第四篇：大数据培训心得体会汇集
在目前互联网经济的时代，数据已成为企业的核心资产，对数据的应用、管理能力也已成为企业核心竞争力。在我们生活中大数据的应用也越来越广泛，比如网上购物、新闻推送等领域，银行业的大数据应用也具有巨大潜力，大数据分析的热度不断提升。基于市场形势及同业的快速发展，行领导对我行大数据体系的建设给予了高度的重视，董事长指示“大数据是商业银行极其重要的资产和资源，在银行经营管理中发挥越来越重要的作用。谁跟不上大数据发展的形势，谁就会被市场竞争所淘汰。”，赵行长也多次提到“大数据是一个金矿，哪个部门先用，哪个部门先受益”。为了将大数据分析有效应用到实际业务工作中，支持我部业务发展，本人参加了管理信息部牵头组织的本次培训。前期在管理信息部的牵头组织下，我部申请将“贵金属交易潜在客户挖掘”项目为大数据分析示范项目，希望以贵金属业务为切入点，探索大数据分析在金融市场领域的应用。随着项目的推进，我对数据分析在贵金属业务领域的应用有了简单认识，但仍局限于对数据库表的统计、加工。通过本次的学习，加深了对我行大数据服务体系建设方案的了解，初步掌握了大数据分析的理论基础、方法流程，并尝试应用工具开展简单的分析工作，主要学习成果总结如下：
一、深入理解我行大数据体系建设方案
今年年初，行党委审议通过了大数据分析的总体思路和实施方式，即建设“一个平台、一套机制、一支队伍”，以数据分析示范项目为驱动，带动“一个平台、一套机制、一支队”滚动发展，逐步建立完善大数据分析服务体系。经管理信息部及软件开发中心2年的不懈努力下，我行大数据分析的基础平台已搭建完成，为数据分析人员提供了一站式数据服务基础，同时也初步形成了一套健全的运营管理机制保障高效优质的数据服务，包括分析用户管理、数据安全管理、项目管理等。而一支队伍则是本次培训的主要目的，也是大数据分析工作的的关键，即形成一支我行自有的专业的数据分析师团队。
二、初步掌握大数据分析的理论基础及方法
理论是支持实践的基础，可有效指导实践，大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计，在大学时作为一门必修课，有一个学期的时间来学习，本次培训在讲师的带领下，则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型，并结合实际简单案例了解应用场景，重点的学习模型包括Logistic回归、决策树、时间序列，这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。
理论是支持实践的基础，可有效指导实践，大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计，在大学时作为一门必修课，有一个学期的时间来学习，本次培训在讲师的带领下，则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型，并结合实际简单案例了解应用场景，重点的学习模型包括Logistic回归、决策树、时间序列，这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。
大数据分析工作也有一套方法、流程，一般数据分析的主要步骤包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估/报告、应用、监测，在不断的循环迭代中加强数据对业务发展的支持。
三、尝试应用工具开展简单分析
工欲善其事，必先利其器。在了解大数据分析的理论基础后，本次培训还介绍了我行现有数据分析工具：woody、mole及sas，以及对应的sql、python及sas编程基础，也通过一些简单的案例开展数据处理、建模、模型训练、评估等操作，将理论知识有效的结合实践中，也为往后开展实际业务分析打下了基础。
四、确定后续学习方向及定位
两周的学习使我对大数据分析有了更加深入的认识，但仍局限于框架、概况，大数据分析的学习是持续的，而不同角色的分析人员需要关注的方向也不尽相同。正如孙总所提到的，数据分析师必须是复合型人才，作为业务部门的一名业务分析师，在加强对业务痛点理解的同时，后续仍需进一步学习分析工作所需的专业知识，不断自我提升，包括掌握常用的统计模型，结合实际业务场景选取尽可能合适的模型，掌握python语言，灵活运用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成长为一名懂业务、懂技术、懂模型、懂市场的分析师。
第五篇：大数据学习心得体会：与大数据同行
信息化时代的今天，我们的互联网上拥有海量的数据，大数据时代来临，我们应该如何把握时机呢?一起来看看这篇文章吧!
原标题：初次接触大数据：《与大数据同行 学习和教育的未来》
产生想要接触“大数据”的念头，大约是源于准备驾照考科目一使用了“驾考宝典”app;后来得知2018年6年遵义市中考语文题型改变，重新出现30分的选择题，让我更想尝试用信息技术提高自己的教学效率。
意外地，元旦读书会，去西西弗，临走的一刹那看到了这本《与大数据同行·学习和教育的未来》，书很厚，但书页更厚，行距又大，总共只有不到7万字，很快就看完了。
最大的收获，是认知被刷新。终于算是入门了解了一点“大数据”的概念和操作方法，和自己之前臆想的差别还是很大——我以为大数据就是学生做很多题，各种形式，最后知道他的弱项在哪里，然后根据弱项反复练习;而实际上，大数据是指数以万计的小数据之和，在教育和学习上的应用主要是适应性学习和学习分析，最终提供给每一个学生定制的学习内容、方式和学习进度，帮助老师寻找最有效率的教学方式。运用大数据，可以将关注学生学习结果的单回路学习，变成关注学生学习过程和结果的双回路学习。
作者指出，大数据除了有重塑学习行为，提供及时有效的反馈、提供个性化学习和概况预测等等好处之外，不合理使用，还存在危害，这也是我之前没有想过的：泄露学习者的隐私、过去的数据永远存在对学习者未来的束缚，以及通过概率预测进行分流可能带来的被拉大阶层之间的鸿沟。
没文化，真可怕——我之谓也!还好，有了这一次阅读，否则把自己原本的想法讲出去，怕是要见笑于大方之家!
大数据，通过追踪、观察学生的学习进程，大量收集个别学生及更多学生的学习情况数据，然后提取其中的信息，优化设计学习内容、进度和时间，以提高教师的教学和学生的学习效率及成绩，最终实现个性化的定制教学。
在线课程、电子课本、视频学习、论坛回复等，都是大数据运用的平台。有比较多的大数据学习的平台已经逐步投入使用。
而实际上，在线教育或者说大数据的学习的平台，并不是正式教育的替代者，它是作为正式教育的一种补充：不在现场的世界级名优教师提供在线课程，只要你想学习，在任何地方都可以学到;在现场的老师，则为学生提供直接的指导——二者各具优势，相得益彰。
关于大数据，我还只是接触了皮毛。对于它是如何实现追踪、观察、提取、重设，以及如何及时有效提供反馈，为每一个学习者提供定制教育，这些问题，我都还没有详细了解。在充分了解以后，如何将其运用于初中语文学习中，这还是一个更大的问题。
接触陌生的领域，总是可以带来更多的惊喜和震撼。我喜欢这样的过程!
作者：茱萸
公众号：写呀(xieya365)
本文为原创文章，版权归作者所有，未经授权不得转载!
第六篇：大数据心得体会
大数据心得体会
【篇1：大数据时代心得体会】
《大数据时代》心得体会
信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。
信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。
在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？金融业业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代， 从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
【篇2：大数据时代读书心得】
一部似乎还没有写完的书
——读《大数据时代》有感及所思
读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。 “在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固
有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！ 《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了！
更何况还有两个更可怕的事情。
其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量 和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢？
其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。
都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。
合纤部 车民
2013年11月10日
【篇3：大数据培训心得】
一、学习总结
1． 大数据的定义 也叫巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理的时间内达到采集、管理、处理、并整理成为帮助企业营或政府更积极目的资讯。 2.4v特点
规模性（volume）、高速性（velocity）、多样性（variety）、价值性（value） 3.应用
采用某些技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析，通过分析和优化实现
对企业未来运营的预测。
二、心得体会
在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。