我國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)分析行業(yè)目前的發(fā)展?fàn)顩r和未來(lái)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?今天學(xué)習(xí)啦小編為大家整理了關(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日我參加了“全國(guó)數(shù)據(jù)管理學(xué)習(xí)班”的培訓(xùn)，通過(guò)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(shí)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(jiǎn)單總結(jié)如下：

　　“全國(guó)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(shí)施步驟，結(jié)合眾多案例，生動(dòng)地對(duì)IRP的整個(gè)理念及實(shí)施過(guò)程進(jìn)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(guò)對(duì)國(guó)外數(shù)據(jù)管理的多年研究，經(jīng)過(guò)引進(jìn)、消化、吸收和創(chuàng)新過(guò)程，使得這一理論在中國(guó)的大地上開花并結(jié)果，付出了很多的心血。通過(guò)他的親身講授，我更加深刻地領(lǐng)會(huì)到了他理論的精髓。

　　第二天， 《知識(shí)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(shí)管理的原理及實(shí)施過(guò)程，并通過(guò)幾個(gè)典型案例引申出數(shù)據(jù)挖掘的重要性，對(duì)知識(shí)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(shuō)這些內(nèi)容，是我們將來(lái)發(fā)展到領(lǐng)導(dǎo)決策支持應(yīng)用階段時(shí)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)是目前信息化發(fā)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(lái)進(jìn)行客戶和市場(chǎng)的分析，他們從浩瀚的數(shù)據(jù)庫(kù)中鉆取自己有用的信息來(lái)進(jìn)行決策層的智能分析，我想這應(yīng)該是我們發(fā)展的目標(biāo)和方向。

　　回公司后，我針對(duì)自己所學(xué)的知識(shí)，找出自己領(lǐng)會(huì)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(bào)和交流，由于大家對(duì)這些內(nèi)容的濃厚興趣，使得本來(lái)打算利用晚上兩個(gè)小時(shí)講完的內(nèi)容，分了三個(gè)晚上共十多個(gè)小時(shí)才完成。

　　通過(guò)學(xué)習(xí)匯報(bào)，我感覺大家對(duì)我所學(xué)到的東西有了一個(gè)整體認(rèn)識(shí)，通過(guò)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(dá)到致用的目的。

　　數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)心得篇二

　　這段時(shí)間，公司出錢讓我們幾人去參加培訓(xùn)了，項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)，講師全部都是從北京請(qǐng)過(guò)來(lái)的，都是該領(lǐng)域的專家級(jí)人物，既有扎實(shí)的理論經(jīng)驗(yàn)，也有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。雖然老師的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)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(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

　　培訓(xùn)期間老師給我們看了他操作的一些實(shí)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(lái)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(guò)EXCEL做的系統(tǒng)是怎樣做的，但自己還未曾去動(dòng)手做過(guò)，不過(guò)也學(xué)了一些之前都沒用過(guò)的EXCEL小技巧。

　　另外一個(gè)水晶易表這個(gè)軟件在老師上課的時(shí)候就我一個(gè)人知道，其實(shí)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(guò)，但因?yàn)楫?dāng)時(shí)這個(gè)軟件看起來(lái)不是非常實(shí)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(lái)看這個(gè)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(qǐng)教了老師一些基本操作，剩下的就是進(jìn)行動(dòng)手實(shí)踐及深入研究動(dòng)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(guò)數(shù)據(jù)分析，所以老師也沒深入講授數(shù)據(jù)挖掘，后來(lái)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(guò)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(huì)到中國(guó)的教育與社會(huì)實(shí)際脫節(jié)的嚴(yán)重性。在老師面前我都不敢說(shuō)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(shí)際工作中，真是慚愧。

　　數(shù)據(jù)分析在我來(lái)現(xiàn)在的公司前就已經(jīng)意識(shí)到將在我現(xiàn)在的工作具有重要的作用，之前也想過(guò)要進(jìn)行學(xué)習(xí)，但是看了一點(diǎn)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(shuō)沒有感覺，只有自己去動(dòng)手操作后，遇到一些困難問(wèn)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(guò)這次的數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)，讓我了解到了國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)分析行業(yè)目前的發(fā)展?fàn)顩r和未來(lái)良好的發(fā)展趨勢(shì)，也堅(jiān)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(jí)培訓(xùn)班。報(bào)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(duì)本次培訓(xùn)的全部知識(shí)點(diǎn)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(shí)戰(zhàn)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(shí)后，再介紹微軟在該方面的解決方案，如：SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的SSAS、SSRS等。通過(guò)三天緊張的培訓(xùn)，主要的心得體會(huì)是商業(yè)智能核心技術(shù)—數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能非常強(qiáng)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(jìn)行各種圖形化展示功能，可以通過(guò)MS Excel將數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖形效果直接展示給用戶，也可以通過(guò)Servlet和FLASH技術(shù)在門戶或決策支持系統(tǒng)進(jìn)行展示。

　　一、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與主數(shù)據(jù)管理的關(guān)系

　　(一)共同之處：

　　Ø 減少數(shù)據(jù)冗余和不一致性，提升對(duì)數(shù)據(jù)的洞察力，都是跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的。

　　Ø 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。

　　Ø 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：

　　Ø 處理類型不同：主數(shù)據(jù)管理 (MDM) 系統(tǒng)是偏實(shí)時(shí)交互的應(yīng)用，為各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供聯(lián)機(jī)交易服務(wù);而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jìn)行多維分析。

　　Ø 實(shí)時(shí)性不同：主數(shù)據(jù)管理在運(yùn)行中要大量依賴實(shí)時(shí)整合的方式來(lái)進(jìn)行主數(shù)據(jù)的集成和同步，對(duì)實(shí)時(shí)性要求高，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的是歷史數(shù)據(jù)，對(duì)實(shí)時(shí)性要求較低。

　　Ø 數(shù)據(jù)量不同：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的是海量的歷史數(shù)據(jù)和各個(gè)維度的匯總數(shù)據(jù)，而主數(shù)據(jù)管理存儲(chǔ)的僅僅是組織機(jī)構(gòu)、項(xiàng)目工程等基本信息，存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量較小。

　　Ø 服務(wù)對(duì)象不同：主數(shù)據(jù)管理的服務(wù)對(duì)象是服務(wù)對(duì)象是OA、人力資源、供應(yīng)鏈、財(cái)務(wù)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的服務(wù)對(duì)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(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市、ODS(操作數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))的關(guān)系

　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：存儲(chǔ)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(chǔ)個(gè)性化分析匯總后的數(shù)據(jù)，為用戶提供快捷的訪問(wèn)。

　　ODS：存儲(chǔ)實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

　　三、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)

　　(1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)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(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)范式應(yīng)滿足第三范式，即雪花型數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)。

　　(3)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)盡量不使用視圖，而使用事實(shí)表，并且表之間一定要有嚴(yán)格的約束。

　　(4)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)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(shí)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(kù)角色的權(quán)限只能控制到表的操作權(quán)限，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的角色可以控制到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)超過(guò)了分析周期時(shí)，可以將其遷移到磁帶庫(kù)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(shí)間戳法抽取，當(dāng)數(shù)據(jù)更新量不大時(shí)，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(shí)際情況進(jìn)行選擇。

　　(2)數(shù)據(jù)抽取ETL的過(guò)程需要被監(jiān)控，對(duì)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(shí)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(shì)”、“趨勢(shì)信號(hào)燈”方式進(jìn)行展示，展示后，可以對(duì)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(huì)向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)出一條查詢語(yǔ)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(xì)數(shù)據(jù)都存放在Cube中，是非實(shí)時(shí)的，存放于一個(gè)文本文件;ROLAP是實(shí)時(shí)的，只存放Cube框架，包括層次、維度等，用戶在進(jìn)行分析時(shí)，數(shù)據(jù)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析;HOLAP介于 MOLAP與ROLAP之間，聚合數(shù)據(jù)存放在Cube中，明細(xì)數(shù)據(jù)仍存放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。推薦使用MOLAP。

　　(3)報(bào)表分析SSRS

　　可以通過(guò)報(bào)表分析對(duì)事實(shí)表或數(shù)據(jù)表以及矩陣進(jìn)行任意的集成，展示后，不能對(duì)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)。