大数据实践报告范文（15篇）
实践报告是对实际工作或实践活动所进行的总结和归纳，可以帮助我们对工作或实践过程进行回顾和总结。在下面，我们将介绍一些撰写实践报告的实用技巧和方法。
大数据教育实践报告范文
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。
大数据毕业实践报告范文
1)熟悉和掌握所管辖维修区域内的一切电气设备，应保持经常处于完整无损，清洁整齐正常安全运转。
2)按预修计划进度对电气设备进行预防性检修，经常检查电动机，加油清理及清除现有或将发生的故障，更换不良的电气部件等。
3)经常监督对各种电气设备的运行情况，发现不合理操作时应及时纠正，或制止操作，随时宣传电气设备运行的安全知识，保证安全用电。
4)保持工作地点和电工室的清洁，所有器具应有秩序的放置和保持完整无损，运行的设备发生故障时应尽快设法修理。
5)经常检查调和上的电气安全设施，积极主动提也不安全因素，属本区域的立即组织实现，属本区域以外的应报告有关部门和安全环保部门协助解决。
6)禁止违章作业，不得乱拉临时线和乱接临时设备，接拉临时线应按如下规定执行：
(1)临时线的范围是为某一临时特定需要的轻型500伏以下电气设备电线，随着任务的完成必须立即拆除。
(2)根据需要临时线由维修电工安装，但必须经申请批准。
(3)临时线必须符合安全要求，做好可接地线，保持清洁，对可能遭受机械损伤和污脏地点应加适当掩扩物。
巡视检查。
1)对本区域内的配电线路，电门箱、机床电气设备及其他电力传动和照明等设备，每班应巡视检查一次。
2)检查站配电线路和设备时，禁止接触带电部分，注意电线接头，各部导线，电门箱的开关闭合动作是否良好。
3)检查传动设备时应注意电机的接线板各种制动和起动装置，电机和电器乖设备的运行情况，各部接线点的温度，润滑轴等是否正常。
4)各种照明设备是否安全可靠，照明灯的电压是否合乎规定，安全变压器插座，接地是否合乎要求。
运行维护。
1)对本区域内的配电板，电门箱等到开关的合闸必须由什班电工进行，但属于某一机床或设备的开关可由该岗位的工人操作，但电工应对所管;辖电门经常进行安全检查。
2)禁止非电工人员打开配电箱开关等门或私自更换保险丝。电工在换熔丝时应正确选定保险丝容量，绝对不允许用铜、铁丝代替。
3)未经生产技术科同意不得在自己维护的区域内进行移置改装或新设电气设备和线路。
4)对运行中电机和转动设备进行维修时，不许在转动时进行其他工作。如必须工作应有保证安全的防护措施。
5)电气发生事故应迅速检查和处理。如系电源停电检查所有的手动起动设备是否已恢复到起动位置或零位，如本区域内部应立即切断故障点的电源，立即报告生产技术科。
6)要防止各种冷却液及润滑油等浸入电气设备，注意电源线或接地线是否移动，各种安全设施是否齐全可靠，禁止在电机开关和其它电器设备附近堆放材料或杂物，更不准在开关箱内放置其他东西。
安全培训。
1)检修前要先切断要修的线路和设备的电源，并用试电笔进行试验证实列电后才可进行检修。高空作业必须绑好安全带。
2)在特殊情况下，如实在不能切断电源，又必须检修时允许带电工作，但必须遵守下列各项规定：
(1)必须用绝缘板将邻近各项予以隔离，穿好绝缘鞋，戴好绝缘手套和帽子，经检查认为可靠后方可工作。
(2)各项带电工作需经车间主任同意并报生产技术科批准，由技术高的电工监督下进行。
(3)工作场地附近各种与地相连的金属物必须隔开或用绝缘材料加以隔离。
(4)绝对禁止非电工人员一起进行电气设备的修理，更不能乱用电气设备。工作时应合理使用各种检修工具。
(5)修完后进行详细检查，线路是否正确，质量是否良好以及绝缘等是否符合安全要求。
大数据毕业实践报告范文
毕业实训是学生在校其间的最后一次实践性教学环节，主要培养学生更快适应社会，熟悉各种工程设计规范，锻炼学生走向社会的综合技术技能和社交能力。本次实训使我对电工工具、电器元件及线路安装有一定的理论和实践基础，了解一些初步的线路原理以及通过线路图安装、调试、维修的方法;对电工技术等方面的专业知识做初步的理解;培养和锻炼我们的实际动手能力，使我们的理论知识与实践充分地结合，作到不仅具有专业知识，而且还具有较强的实践动手能力，能分析问题和解决问题的高素质人才。
很多的东西我没有接触过，一山还有一山高的道理，现在才真切的体会到。通过这两个月的电工技术实训，我个人收获颇丰，这些都是平时在课堂理论学习中无法学到的，我主要的收获有以下几点：
3.认识了许多在控制电路中的电器元件及其作用。
低压抽屉式配电柜的原理及接线。
大数据毕业实践报告范文
摘要：毕业设计是高校重要的实践教学环节，是提升学生综合能力的主要途径。文章从毕业设计管理现状出发，提出了毕业设计信息管理系统的设计策略，并分析了该系统的应用前景，旨在优化毕业设计管理过程，提高毕业设计质量。
关键词：毕业设计；高校；信息管理学院。
业设计是高校实践教学环节的重要组成部分。毕业设计可以培养学生运用专业知识解决实际问题的能力及创新意识，加强学生的实践操作能力，提高学生的专业素质[1]。在高校人才培养方案中，毕业设计学分最高、耗时最久、考核综合性最强，是可以衡量和评价学生综合水平及专业知识储备量的重要教学实践环节。因此，科学、合理、高效地管理毕业设计的是高校教学工作的重点。随着工程化培养工作的推进及教学多元化的发展，新形势下传统的管理方式已不能满足毕业设计的管理要求，本文将分析毕业设计的管理现状，结合毕业设计的发展形势，提出基于信息化管理模式的毕业设计管理方式及其信息系统的设计思想和技术路线。
一、毕业设计管理现状问题。
鉴于毕业设计在高校实践教学工作中的重要地位，国内各大高校均高度重视毕业设计的管理工作，经过多年的积极实践及探索，结合各自实际的教学管理模式，均制定了较为规范的毕业设计实施细则及管理制度[2-3]。但是，随着科技不断进步、教学工作的多元化发展，已构建的毕业设计管理模式不断出现新的问题和挑战，直接影响了毕业设计的质量。
（一）学生重视度低。
（二）选题监管不严。
毕业设计选题阶段目前普遍存在课题重复率较高、专业相关度较低、虚假课题等现象[4]。毕业设计是综合使用专业知识解决实际问题的过程，若选择陈旧、无前瞻性、无创新性可言的课题，或是不切实际的虚假课题，将限制学生的创新思维和实践能力，不能发挥毕业设计的教学作用。
（三）毕业设计场所分散。
随着教学模式的不断改革，校企合作作为高校推进工程化人才培养工作的重要举措，逐步渗透到高校的教学工作中。校企合作不仅涉及课程企业化改革，高校也与企业共同组建毕业设计企业教师指导团队，并由学生自主选择企业进行毕业设计。但由于毕业设计场所分散，学生不能及时获取校内关于毕业设计的相关通知，且学生与校内指导教师沟通不及时，致使学生毕业设计期间的过程监督、管理效果较差，直接影响毕业设计质量。
（四）毕业设计过程管理松懈。
大数据报告
今年，火车票预售期由春节前60天缩短至30天。昨天下午，去哪儿网通过对60多万条飞机航线、50余万条铁路客运线进行大数据计算，对外发布了《春运大交通数据报告》，为回家旅客提供参考。报告显示，20春运期间，预计铁路车票中高铁占比将超4成;航班出发最集中的日期是年1月24日，十大难买票航线中，北京占了一半。同时“怡起回家”福利通道已开启，将为旅客提供最高金额达100元的火车票减免优惠券等多项福利。
火车票。
超四成人将坐高铁。
铁路向来是春运客运量最高的交通工具，据去哪儿网大数据预测，2017年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。
今年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了41.5%，选择乘坐城际铁路的人群比例也达到了10.3%，整体超过了总数的一半。乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。
飞机票。
北京飞佳木斯特难买。
2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态，返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。
北京至成都、深圳至重庆、上海至哈尔滨、北京至三亚、广州至重庆、深圳至成都、成都至北京、重庆至广州、北京至哈尔滨、上海至成都，这十条是往年最热门的空中回家路。据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早很多，平均会提前36天。而从深圳回海口更早，一般提前43天，堪称最难买航线。记者注意到，在“春运期间十大最难买线路”中，北京起飞地就占了一半。
接送站。
4点到11点为乘车高峰。
春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包并携带各种礼品，专车接送机/站成为热门出行工具。北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。
在接送机/站的用户中，25至35岁年龄段人群最高，占比48%，35至45岁占比也超过两成。在预约时间上看，男性一般提前在出发前3.5天至4.1天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在4.1天至5.6天。
从出行时段上看，4点至11点为旅客乘车去机场、火车站高峰，其中5至6点出发人群最高，高达6.9%;10至11点又会出现小的高峰，出行占比为5.1%。
发福利。
买火车票最高减100元。
由华润怡宝饮料(中国)有限公司和去哪儿网发起的2017“怡起回家”春节活动于昨天正式启动。即日起至2017年2月11日，旅客打开去哪儿网app找到“怡起回家”专题可以参加红包抽奖，覆盖去哪儿网旗下机票、火车票、汽车票、接送机租车、度假、门票、酒店等全线产品。
其中，活动力度最大的是乘坐比例最高的“火车票”，活动为旅客提供了最高金额达100元的火车票减免优惠券，并可直接用于购票抵扣，还有千张“1元机票”秒杀、4000份车车代金券、4万份出游保险等多种优惠。过年期间，旅客还将享受到国内外12条免费度假线路、3万份怡宝定制红包和1万份出游保险的额外奖项。
相关。
北京至昆明高铁首发。
记者从北京铁路局获悉，自2017年1月5日起，北京将首开昆明、福田和绍兴方向高铁列车，北京西至昆明南最快旅行时间较现行直达特快压缩约21小时，实现“朝发夕至”。
铁路部门提示，为了配合此次运行图和下一步春运运行图的调整，12月30日以后的火车票预售期调整为30天。按此计算，今日最远可以买到2017年1月4日的火车票，有出行需求的旅客，可登录中国铁路客户服务中心网站或通过车站窗口、火车票代售处、拨打北京铁路局订票电话(95105105)购买车票。
列车调整。
首开北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高铁列车2对;。
首开北京西至福田高铁列车2对，g71/2次、g79/80次;。
首开北京南至绍兴北高铁列车1对，g39/40次;。
增加1对北京南至商丘g1567/8次高铁列车;。
延长3对快速列车运行区段：北京西至桂林北k21/2次延长至南宁;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延长至上海;天津至大同k608/5次延长至朔州;大同至秦皇岛2604/1次改为朔州至秦皇岛。
大数据报告
众所周知，铁路向来是春运客运量最高的交通工具。相比去年，由于春运火车票只能提前30天购买，火车票抢票形势更加严峻。
如图所示，2016年春节提前一个月，旅客进入购票高峰。去哪儿网大数据预测，春节将至，2016年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。
2016年春运，互联网售票量占总售票量的64.6%，占比超过一半，其中手机app发售车票1.5亿张，售票总量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪儿网预测，生长在互联网时代的90后将是20春运的主力军。
在火车用户画像中，选择乘坐火车回家的男女比例分别为52.5%、47.5%，其中90后人群占比高达43%，80后人群为27.8%，两者占比超过70%，成为绝对的中坚力量。
近年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。
一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了41.5%，选择乘坐城际铁路的'人群比例也达到了10.3%，整体超过了总数的一半。
去哪儿网大数据预测显示，乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。
与热门出发地相对应的，重庆、上海、杭州、成都、郑州是往年国内最热门的目的地。这些城市周边铁路、公路、航空线路密集，以此作为中转目的地的旅客也不在少数，抢票难度成几何倍数增加。
非高铁、城际等高速列车的出发地，北京最为热门。不过与高速列车热门出发地不同，紧随其后的重庆、昆明、西安、郑州出发的票量与北京之间相差并不多。
二、最难买航线已经进入抢票模式多数航班恢复全价。
从2016年春运的大数据看，预定高峰期出现在距离春节20天，这一天的预订量创出近期以来的新高，与上个月同期环比增长100%。
大数据显示，2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态。返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。
三、85后成机票预订主力军天秤座成“空中飞人。
移动互联网时代来临，网上购票已经成为消费者最便捷的预订方式。来自去哪儿网大数据显示，选择乘坐飞机回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例为9.8%，力压群雄。
家乡越北，越会提前购买回家的机票。去哪儿网机票专家分析，排名前十名的航线，以大机场往小机场飞为主，每天的航班数多在30班以内，是北京至广州这种热门航线航班数的三分之一。
根据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早得多，堪称最难买航线。在去哪儿网平台预订过年前三天回家的机票中，北京至佳木斯这条航线，用户平均会提前36天。从深圳回海口更早，一般提前43天。
四、十条热门空中回家路出炉平均飞行1416公里。
从热门航线看，北京-成都、深圳-重庆、上海-哈尔滨、北京-三亚、广州-重庆、深圳-成都、成都-北京、重庆-广州、北京-哈尔滨、上海-成都，这十条是往年最热门的空中回家路。
去哪儿网统计了往年春运返乡票量最高的50条航线，发现追逐梦想的人们，选择求业、求学城市距离家乡的平均飞行距离是1416.2公里，这几乎是从深圳到西安的里程。
通过去哪儿网平台订票的用户，大多选择在早上7点就坐上飞机，按照平均离家距离1416公里来计算，飞行时间近3个小时，98.8%的用户选择乘坐经济舱。
五、行李多礼物重专车成热门接送工具。
春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包以及各种礼品出行，为了能够快速到达机场、火车站，专车接送机/站成为热门出行工具。
去哪儿大数据显示，北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。
其中，在预约时间上看，男性一般提前在出发前3.5天-4.1天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在4.1天-5.6天。
从出行时段上看，4点-11点为旅客乘车去机场、火车站高峰。其中5-6点出发人群最高，高达6.9%;10-11点又会出现小的高峰，出行占比为5.1%。数据显示，使用接送机/站的用户平均行驶27.2公里，平均时长为36分钟。
春运大数据报告
20xx春节就回家过年是每一个中国人的盼望，一年一度的春运也随之成了牵动全社会的民生大事。那么，20xx春运客流量多少？20xx春运送量怎样？20xx年春运人数一共多少人次？下面小编整理的20xx春运大数据报告，一起来看看吧。
2月16日，高德地图发布了20xx年春运大数据。数据显示，从春运1月13日开始截至2月11日元宵节，广东省深圳、东莞、中山、佛山、广州5座城市占据人口迁出比例最高城市top5，可见流动人口数量很大。安徽省4座城市跻身人口迁入比例最高城市top10，也是春节“返乡”大省。
春运期间拥堵缓解最多的5座城市分别为贵阳市、东莞市、广州市、哈尔滨市、北京市，拥堵加剧最多的5座城市分别为清远、南充、唐山、衡阳、三亚。
同时高德地图宣布，20xx年高德地图用户春运实际驾车导航次数同比20xx年春运增长283%，超过9亿次，实际驾车导航总里程达到130亿公里，相当于往返地球与太阳之间43次。春运期间，高德地图躲避拥堵功能为全国用户节省时间约等于3520xx年。
春运迁徙：广东人口流动大安徽返乡人流多。
高德地图定位大数据分析显示，春节迁出人口比例最高的城市中，北上广深四座一线城市均入榜，除深圳、广州外，广东省还有东莞市、中山市、佛山市三个城市上榜，占据前五，足以见得广东省流动人口数量很大，春节期间“空城率”最高。与之对应，春节迁入人口比例最高的城市中前两名也在广东省，分别是梅州市和茂名市。安徽省占据迁入人口比例最高城市top10中的四席，安庆、苏州、亳州、六安入榜，可见安徽人外出务工也较多。另外春节迁入比例最高的城市中，南方城市占据主要位置，与人们对南方人更愿意外出闯荡的印象相符。
通过分析跨省返乡比例，高德地图得出了春运乡愁最浓的省份，分别是江西省、广西壮族自治州和湖南省。从春运大军的出行方式来看，广东省由于人口流动最大，乘坐飞机、汽车、火车的人数均最多。
春节出行：西湖又登最热景区三亚爱下馆子爱购物。
20xx年春节出游，杭州西湖风景名胜区又成为最热门的自驾旅游目的地，热门自驾景区top10中位列其后是大理古城、南京夫子庙、北海银滩、湘西州凤凰古城景区、横店影视城、都江堰景区、毛泽东故居、清明上河园和乌镇风景区。
除了出游以外，春节期间吃喝娱乐也是主要活动。通过高德地图大数据显示，驾车用户春节期间爱下馆子吃年饭的城市为三亚市、大同市、哈尔滨市、厦门市和北京市。春节期间光顾电影院占比最高的城市是台州市、乌鲁木齐市、温州市、汕头市和哈尔滨市。此外，春运期间最爱采买的城市为三亚市、香港特别行政区、沈阳市、北京市和天津市。
然而，春节假期还有人在加班。政府行政、医疗卫生、购物等春节期间很多人驻守岗位，培训、教育和科研行业也入围春节加班前十名，可见过年学习、研究热情不减。生活服务、酒店服务、餐饮服务和银行职员加班也较多。
春运交通：初六最堵贵阳东莞拥堵缓解最大。
春运期间，人口迁出可使大城市交通有所缓解，也同样使一些中小城市交通拥堵加剧。根据高德地图交通大数据分析显示，通过春运期间白天6-22点交通拥堵指数与平时对比，春运期间拥堵缓解城市top5分别为贵阳市、东莞市、广州市、哈尔滨市、北京市，深圳、上海位列北京之后;春运期间加剧城市top5分别为清远市、南充市、唐山市、衡阳市、三亚市。
整体来看，高德地图交通大数据监测的全国100个主要城市中，只有9座城市较平时拥堵加剧，超九成城市春运期间拥堵缓解。
同时，春运会导致一些火车站和机场周边交通压力上升。春节前夕，全国周边拥堵指数最高的火车站为哈尔滨站、西安站和石家庄北站;周边拥堵指数最高的机场为湛江机场、青岛流亭国际机场、大连周水子国际机场。节后返程时，全国周边拥堵指数最高的火车站是济南站、哈尔滨站、西安站，周边拥堵指数最高的机场为三亚凤凰国际机场、长沙黄花国际机场、绵阳南郊机场。
春运期间，正月初六为交通最拥堵的一天，全国高速拥堵指数比平时高出153%。
高德地图为助力春运出行推出了多项创新举措。节前在公安部指导下，高德地图联合近50家地方交管部门发布《20xx年春节出行预测报告》，同时高德地图春运先知路况预测系统也帮助数千万民众出行;节中，高德地图联合14省交警向跨省出行用户发出春运出行平安信息推送，并长期不间断地向数十家城市的交通诱导屏输出实时路况数据，服务民众出行。
值得关注的是，高德地图今日宣布，截至元宵节，春运期间(1月13日春运开始至2月11日正月十五)用户实际驾车导航超过9亿次，实际驾车导航总里程130亿公里，相当于往返地球与太阳之间43次。高德地图城际交通实际导航超过千万次，其躲避拥堵功能在春运期间为全国用户节省时间约3520xx年。同比20xx年春运，高德地图实际驾车导航次数增长283%。同时，春运出行期间，用户使用高德地图报平安功能向亲友发起报平安近2千万次，用户在春节回馈用户线上活动中砸金蛋近5千万个。
大数据毕业实践报告范文
1.使学生通过实践性环节的训练具备较强的实际动手开发能力。
2.培养全面的、面向从事实际工作、底层硬件和软件开发的综合素质人才。
3.能适应通信技术发展需要、能从事通信系统结构设计和优化应用型人才。
二、以教学为中心，加强教学管理。
1.积极开展教学管理及改革的研究。鼓励和支持教学管理人员撰写论文、参加学术会议，积极开展教学及管理研究。
2.积极开展教学管理及改革的实践。进一步完善和改革教学管理体制，积极开展课程评估，学生评教，教学督导等，使得教学管理工作更趋科学、规范。
三、教材与辅助材料的选用。
在已有学科发展规划的基础上，把握本专业的研究方向，确定教材，深入研究。通过教学实践摸索、总结经验，合理调整学科发展方向，优化培养方案，在教材建设方面，需要遵循适用性原则、先进性原则、多样性原则。主要选用高质量的全国优秀规划本科教材和教学参考书。
四、提高学生的综合素质，促进人才全面发展。
大数据分析实践心得体会
大数据分析作为信息时代的重要技术手段，已经渗透到了各个行业领域。在近几年的实践过程中，我深刻体会到了大数据分析的重要性和价值。在大数据分析实践的过程中，我逐渐认识到了数据的含义，学习了不同的分析方法，并且在实践中发现了一些问题，这些经验对于今后的大数据分析工作具有指导意义。
首先，大数据分析的核心在于数据的挖掘和分析。数据是大数据分析的基础，只有掌握了足够的数据源，才能进行准确和深入的分析。在实践过程中，我通过收集和整理各种不同的数据源，包括结构化和非结构化数据，从中寻找潜在的信息和关联。数据的质量和准确性是大数据分析的关键，因此在挖掘数据的过程中，我注重数据的准确性和全面性，并采用了一系列的数据清洗和整理的方法，以确保数据的可信度和可用性。
其次，大数据分析需要运用不同的分析方法和工具。在实践中，我学习了各种分析方法和工具，例如数据挖掘、机器学习和人工智能等，以丰富和完善大数据分析的过程。不同的分析方法和工具可以帮助我更好地理解和分析数据，挖掘数据背后的规律和潜在的价值。我发现，数据分析并不是简单地统计和整理数据，而是通过运用不同的分析模型和算法，从数据中发现问题并提出解决方案。
然而，大数据分析也存在一些问题和挑战。首先，数据的规模和复杂性使得分析过程变得困难和耗时。当数据量巨大的时候，传统的分析方法和工具无法满足分析的需求。因此，在实践中，我尝试了一些并行计算和分布式存储的方法，以加速数据分析的过程。其次，数据的隐私和安全问题也是大数据分析面临的挑战之一。在分析过程中，我注重保护数据的隐私和安全，采用了一些加密和授权的方法，以确保数据的安全性和保密性。
最后，大数据分析带来了巨大的商业价值和社会影响。通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求和用户行为，优化产品和服务的开发和营销策略。同时，大数据分析也在医疗、金融、交通等领域发挥着重要的作用，为社会提供更好的服务和决策支持。在实践中，我深刻认识到大数据分析的商业和社会价值，并将这种价值传递给了我的团队和合作伙伴。
总之，大数据分析是一项极具挑战性和价值的工作。通过实践，我不仅加深了对数据的认识，学习了不同的分析方法和工具，也发现了一些问题和挑战。大数据分析的过程中需要注重数据的准确性和全面性，运用不同的分析方法和工具，解决数据规模和复杂性带来的困难，保护数据的隐私和安全，同时也要认识到大数据分析的商业和社会价值。我相信，在未来的实践中，大数据分析将发挥越来越重要的作用，为企业和社会带来更多的机遇和价值。
大数据应用实践心得
首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。
而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话!
其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。
作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争!
四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。
在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫!
当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。
毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响!
大数据分析实践心得
时间真的流逝很快。我们也走过了大二的时光。在学习的我们，体会到了酸与甜，苦与辣。生活，不经历一翻风雨，我们也不懂的生活。
大二的我们。经过将近一个学期的模拟实践课程，让我个人认为会计对与我而言真的有种不能言语的情感。首先，我们根据教材资料中的经济业务，分析题型，到编制凭证。再过账目中，然后是结账，对帐，最后根据总账及其他有关资料编制资产负债表、利润表。一步一个流程过来。从一开始的模拟的出纳岗外实践，到存货业务的发生，直至到此刻综合的模拟业务。所有账目都弄好后，最后一步的装订等一系列的会计人员必做的程序工作，现由我一人来完成，其中的酸甜苦辣之味，只有亲身体验，才真真正正了解到什么是会计。其实，现实中会计的工作并没有大人们所说的只是在办公室喝喝茶水这么清闲。
虽说自我在高中时期所学的也是会计专业，当时老师讲的题，分析的题也很详细。和大学中老师讲的题，分析的题目总是有所来源点的。可不管怎样，终是让我受益匪浅。可让我自我对会计多一度的深爱。
“只有经历过，才明白其中的味道”对于我而言，喜欢体验生活，能够说透过这次实践，真切的让我了解了我自我以后从业岗位的工作流程是怎样的形式。让我对会计最初的观念也有了本质性的发生!会计不仅仅仅是一份职业，更是一份细心和一份耐心还包括一份职责心。
不经历过，我们永远都不会长大。人生不是一条平坦的道路，只有走过崎岖、遇过困境，以前跌倒、以前失去，经历过挫败、跨越难关。而仍然能够昂首阔步迈向人生，才能锻炼出一颗坚毅不屈的心。做一个坚强的人很难;需要的是一份坚持同一份信念。我们做账也是如此，发现错误，要不断的修改，不断的矫正。尤其是最后在编制资产负债表的时候，那叫一个崩溃啊，当你发现编制到最后，借贷方不平衡的时候，我们就要反反复复去翻阅前面的账目是查账，找账。这样的工作，只有一个字能够形容——累!参杂着繁琐!
透过本次模拟实验，培养了我们的实际动手潜力，缩短了课本知识与实际工作的距离。且理解到会计人员最重要的一点就是细心。对于每一天和一大堆数字打交道，绝不能出一点点错，要明白失之毫厘，差之千里，零点零几的差别，有可能造成与实际很大的距离。
虽说到本学期末，做的很累，但是真的期望学校能够给我们这样的机会，所谓的，我们只有多做账，多熟悉，才能游刃有余!
大数据技术实践心得体会
随着互联网技术和信息技术的迅猛发展，大数据技术正成为推动社会进步和经济发展的重要力量。大数据技术可以帮助企业和机构更好地理解客户需求，提高营销效果；医疗行业可以利用大数据技术分析海量病例，提高疾病诊断准确度；政府可以利用大数据技术分析民众需求，改善公共服务等等。在大数据技术的实践过程中，我深刻体会到了其巨大的潜力和广泛的应用领域。
第二段：挑战与解决方案。
在实践中，我遇到了许多挑战，最主要的是数据规模庞大和数据质量不一的问题。大数据往往包含海量的数据，如何处理这些数据成为一个巨大的挑战。同时，数据的质量往往也不容忽视，不同数据源的数据质量参差不齐，如何提高数据的准确性和一致性也是一个重要问题。为了解决这些挑战，我学习了各种大数据技术和工具，例如分布式存储系统Hadoop、数据挖掘工具R和Python等，通过合理应用这些技术和工具，可以更好地处理大数据，并提高数据质量。
第三段：数据分析与洞察力提升。
大数据技术的一大优势是可以对庞大的数据进行深入的分析，从中发现有价值的信息和洞察力。通过对数据进行统计和建模分析，可以得出对业务决策有指导意义的结论。例如，在营销推广方面，我利用大数据技术对客户的行为数据进行分析，发现了一些潜在客户群体和他们的消费偏好，从而能够更有针对性地制定营销策略。此外，大数据技术还可以帮助企业发现一些潜在的市场机会和创新点，提升企业的竞争力和创新能力。
第四段：数据隐私和安全保护。
在大数据技术的实践过程中，我们也要注意数据隐私和安全保护。大数据往往包含海量的个人、商业和机密信息，如果不加以保护，可能会导致个人隐私泄露和商业机密泄露等问题。因此，在实践中，我们必须在遵守法律法规的前提下，采取必要的技术手段和管理措施，保护好大数据的安全和隐私。例如，加密敏感数据、建立权限管理体系、定期进行安全审计等等。
大数据技术的发展潜力巨大，未来将会呈现更加活跃和多样化的发展态势。随着物联网和人工智能的发展，数据的来源和规模将进一步扩大，大数据技术将得到更广泛的应用和发展。同时，大数据技术也面临更多的挑战，例如数据隐私和安全问题、数据伦理和法律问题等。因此，我们需要不断学习和实践，不断完善大数据技术的应用和规范，推动大数据技术的进一步发展和价值实现。
总结：大数据技术的实践让我深刻认识到了其潜力和应用广泛性。通过合理应用大数据技术，我们可以更好地理解和满足客户需求，揭示数据背后的洞察力，创新市场机会和商业模式。但同时，我们也要注意数据隐私和安全保护，遵守法律法规，并不断推进大数据技术的发展和应用规范，以实现大数据技术的长远价值。大数据技术正成为推动社会进步和经济发展的强大力量，相信在不久的将来，大数据技术将广泛应用于各个行业，为社会带来更多的价值和创新。
大数据分析实践心得
实践，就是把我们在学校所学的理论知识，运用到客观实际中去，是自我所学到的理论知识有用武之地，只学不实践，那么所学的就等于零。理论就应与时间相结合。另一方面，实践卡能够为以后找工作打基础。透过这段时间的实践，学到一些在学校里学不到的东西。因为环境不一样，接触的人与事不一样，从中学到的东西自然就不一样。要学会从实践中学习，从学习中时间。而且中国的紧急飞速发展，在拥有越来越多的机会的同是，也有了更多的挑战。对于人才的要求就会越来越高，我们不只要学号学校所学到的知识，好药不断充生活中，实践中学其他知识，不断从各方面武装自我，才能在竞争中突出自我，表现自我。
短短两个月的工作过程是我受益很大。不仅仅让我开阔了眼界，最主要的是懂得了如何更好的为人处事。
第一要真诚：你能够伪装自我的面孔，但绝不能够忽略真诚的力量。记得第一天来那里时，心里不可避免的有些疑惑：不明白老板怎样样，就应去怎样做，要去感谢什么等等。踏进大门后，之间几个陌生的人用莫名而疑惑的眼神看着我，我微笑和他们打招呼，尴尬的局面理科得到了缓解，大家都很友善的微笑欢迎我的到来。从那天戚，我养成了一个习惯，每一天早上见到他们都要微笑的说声好。
第二是激情与耐心：激情与耐心，就像火与冰，看是两种完全不一样的东西，却能碰撞出最美丽的火法。
第三是主动出击：当你能够选取的时候，把主动权握在自我手中，在实践旗舰，我会主动的协同同事工作，主动的做些力所能及的事，并会几级的寻找适宜的时间跟他们交流。谈生活学习以及未来的工作，透过这些我就同事们走的很近，在实践中，他们会教我怎样做事见什么样的人说什么样的话，使我觉得花的了很多收获而且和他们相处的很愉快。
第四是感受到学校和社会的距离：在学校，只有学习的氛围，毕竟学校是学习的场所，每一个学生都在为取得更高的成绩而努力。在那里是工作的场所，每个人都会为了获得更多的报酬而努力，无论是学习还是工作，都存在着竞争，在竞争中就要不断学习别人先进的地方，也要不断学习别人怎样做人，，移提高自我的潜力。记得老师以前说过大学是一个小社会，但我总觉得校园里总少不了那份纯真，那份真诚，尽管是学学搞笑，学生还终归持续着学生的身份，而走进企业，接触各个的客户，同事，上司等等，关系复杂。得去应对从未应对过的一切。在实际工作中，可能会遇到书本上没学到的，又可能是书本上的只是一点都用不上的状况。或许工作中运用到的只是很简单的问题，只要套公式是的就能完成一线任务，有时候我会埋怨，实际操作这么简单，但为什么书本上的知识让人学的这么吃力呢?这是社会与学校脱轨了吗?也许老是是正确的。虽然大学生生活不像踏入社会，但总算是社会的一部分，这是不可佛人的事实。作为一个新世纪的大学生，就应懂得与社会上各方面的人交往，处理社会所发生的各方面的事情，这就意味着大学生要注意到社会实践，社会实践必不可少。毕竟，四年大学念完后，我已经不再是一名大学生，是社会中的一份子了。
要与社会交流。为社会做贡献。只懂得纸上谈兵是远远不及的，以后的人生旅途是漫长的，为了锻炼自我成为一名合格，对社会有用的人才，多接触社会是很有必要的。
回顾实践生活，感触是很深，收获是丰硕的。
在短暂的实践过程中，我深深的感觉到自我所学的知识的肤浅和在实践运用中知识的匮乏，刚开始的一段时间里，对一些工作无从下手，茫然不知所措，这让我感到十分的难过。在学校总以为自我学的不错，一旦接触到时间，菜发现自我明白的是多么少，这是菜真正领悟到学无止境的含义。
实践是每个大学生务必拥有的一段经历，他是我在实践中了解社会，让我学到了很多课堂上根本就学不到的知识，也开阔了视野，增长了见识，为我以后进一步走向社会打下坚实的基础。
大数据应用实践心得
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的.数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。
巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据?
查了查百度百科，是这样定义的：大数据(bigdata)，或称巨量资料，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，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业?
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
1)预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2)变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是it公司。
3)变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
春运交通大数据报告
前几年，上面还动不动将九亿农民挂嘴边，未来，我相信，上面也会经常说：九亿城市人。或者，更多。
我相信，就在不远将来。
世界正经历城市化，中国更是如火如荼。不久的将来，更大的城市，城市群，更多的人口，会成为常态。这盛况，我有生之年，应该能看到。
更大的城市，更多的人，绝大多数的人将生活在城市里。人们于是关心城市，关心它的一切。当然，也包括它的半径。
有意思的是，目前，中国的城市半径，普遍“不约而同”：约30km。
无论北京的16410km，上海的6340km，还是厦门的1699km，(岛内128km)，半径都在30km左右(厦门稍微小，主岛太小)，这背后的原因，其实简单：尖端科学的运用，以及科学的可复制型。
以前只有一线城市拥有的地铁，现在在二线基本全面开花，甚至，有些三线也大干快上。究其原因，不过是科学的发明，运用到一定时间后，其成本不断被降低，从而让其他规模较小，财力叫弱的城市，也能造得起。
90年代的地铁，以及建筑其上的销品贸，现在，二线能够“轻易”地复制，且因为经验和时间的积累，建造更先进、科学，搭配更合理，技术更先进。北京、上海的地铁一号线乘坐体验，运营速度，技术应用，未必有苏州、杭州的三号线好。
每一次技术的突破和革新，都让城市半径得到拓展。地铁发明以前，是公路、铁路时代，城市半径远没有现在大，公路、铁路发明之前，是马车时代，繁华的长安城，老百姓靠马车在城市里运行，东到西，十公里已经是极限。再大，活动极不方便(以马车的平时速度计算)。
汉长安城面积达36平方公里,是古代面积最大的都城遗址之一。
现在城市的半径得到极大提升，到达30km左右，地铁功劳不可磨灭。地铁不再是一线的标配，很多城市拥有地铁，并且大干快上。中国城市的半径，因此“不约而同”地扩展到同一长度。
地铁已是城市最高级的技术，最前沿的科技运用。在新的革命性技术还未到来之前，城市的半径，再难以突破。
那么，未来，城市的半径到底怎样呢?真的一直无法突破了?
在几十年前，公交车是人们出行的重要交通工具，当然现在也是，那时的公交车，不但破旧，而且速度、载客量、技术都不如现在。
这是必然，技术在前进。
公交最明显的变化，其实不是这些，而是运行方式。
开始公交都是首发尾至，一条条线路定好，一站一站站点定牢，司机早上出发，沿着线路，有序按序逐站停靠，到点，回到起点，下班。
后来，公交单独划出车道：公交专用，再后来，brt快速公交系统，不但线路专用，而且不再三五公里一站，而是拉长距离，提高速度，专程车道。
北京公交线路图。
这，大大提高了公交的运行速度和效率。长路途的人，可以较快时间到达目的地。当然，其他的线路，还是按原计划的行驶、停靠。
当一个城市的公交普及到线路全覆盖，站点全覆盖，还不能满足市民出行要求时，专线，长距离的公交运行系统出现了。
郑州brt。
其实，地铁也会遵循这个规律。目前，绝大多数的地铁网，还远远不够做到线路全覆盖，站点全程性。
纽约地铁图。
伦敦地铁图。
东京地铁图。
全国的城市，都在大干快上地，继续建地铁。
上海地铁未来效果图(2020)。
北京地铁未来效果图(2020)。
当大多数的城市地铁网，像公交网一样，全程覆盖，并且全站点覆盖时，地铁的进化，就会朝公交的专车道，brt快速公交系统进发：长站点，专业性，快速度的地铁，将不断诞生。
那时，天安门到通州，30分钟，南京路到临港，30分钟。
再以后，天安门到燕郊，30分钟，南京路到昆山、太仓，30分钟，------。
随着地铁的升级和改进，城市的半径进一步被扩大。城市在不断扩大，城市间的边界，越来越模糊。在960万平方公里上，除了几片土地建满高楼大厦，绝大多数的地方，将回归森林。
地球一片绿海，“原始社会”再现。
因而，环保是个伪命题，保护生态就是扯淡，退耕还林根本就没有必要。
作者：皮特。
公众号：peter。
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