数据库心得体会三千字及感悟 数据库的数据查询感悟(六篇)

当在某些事情上我们有很深的体会时，就很有必要写一篇心得体会，通过写心得体会，可以帮助我们总结积累经验。那么心得体会怎么写才恰当呢？下面是小编帮大家整理的优秀心得体会范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

有关数据库心得体会三千字及感悟一

于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的roi，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。

其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。

网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impreion)等指标。

再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。

第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。

而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。

对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。

案例分享

背景：爱点击的客户，国内最知名的电子商务网站之一，希望能提高roi(投资回报率)和线上交易数量

挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。

优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量

第一步：网站再定向

广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：

有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及购买第三方受众分类数据

一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。

首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。

在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费cpa下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。

第三步：利用机器学习(machine learning)进一步扩大客户的数量

用户来进行定位广告投放。xmo的算法可以对比客户的crm消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，xmo能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然cpa轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。

什么是机器学习(machine learning)? (摘自维基百科wikipedia) 机器学习是人工智能的核心，根据数据或以往的经验，通过设计算法来模拟背后机制和预测行为，并获取新的数据。这是一个重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的过程。研究者可以

通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。

观点总结

多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。

首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。 总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。

有关数据库心得体会三千字及感悟二

职责：

1、负责项目的数据需求调研、数据质量治理、数据分析及数据挖掘建模等工作; 建立有效的分析模型，为政府类客户的应用及业务发展提供决策支持;

2、根据政府的实际业务要求，与团队内其他成员共同设计完成数据分析平台，建立数据分析的流程，规范和方法;共同探索用户洞察，综合运用定性、定量的多种研究方法，深刻理解用户，研究用户不断变化的诉求，研究行业同类产品的数据，分析研究用户的喜爱相关性，输出用户需求分析和满足用户需求的方向和方法;

3、对交付部门进行数据需求支持，挖掘分析主题，开展数据分析工作，基于数据分析成果，为管理层和交付部门提供维护策略分析和业务优化建议，持续改进;

4、基于海量数据运行数据分析，制定多维度获取相关数据的策略;通过对数据和业务的挖掘，持续给出优化、升级方案;完成上级交办的其他工作。

任职要求：

1、大学本科及以上学历;统计学、应用数学、计算机等相关专业;5年以上数据统计分析、数据挖掘、数据算法等相关工作经验;

2、能熟练使用sql、spss、sas等统计相关软件或工具，会数据建模者优先考虑;擅长数据分析，对数据具有足够的敏感性、对数据分析极为细心，熟悉数据建模知识、数据挖掘理论，掌握数据分析体系方法，统计方法;

3、熟悉数据产品的设计、开发流程，有类似业务分析场景经验，对数据分析思路开阔;

4、熟悉聚类、决策树、回归、朴素贝叶斯算法、svm、神经网络等算法，有实际的算法开发经验和建模经验优先;精通excel，掌握python、r、sas、spss等任一数据分析工具;熟悉sql脚本编写快速准确进行数据提取和处理，为决策提供数据支撑;有hadoop进行分布式数据处理经验，对hbase、hive操作熟练;熟悉storm或spark流计算开发技术，实际开发过实时数据应用者优先 逻辑思维能力较强，能独立思考和分析问题，善于将业务问题转化为数据挖掘模型;

5、自我驱动，快速学习能力，抗压能力;

6、有政府类用户数据治理分析经验优先，知名互联网公司经验优先，有海量数据分析、处理经验及大数据分析计算平台的开发经优先。

有关数据库心得体会三千字及感悟三

一年以来，在移动公司领导及同事的关心、支持下，本人尽责做好本职工作，现将一年以来的具体工作职责总结如下：

一、产品支撑工作

在进行产品支撑工作的过程中，认真学习移动公司的各种产品，特别是我们的集团产品，熟悉产品的具体操作，并在此基础上，在客户经理挖掘到客户需求后，根据客户的具体需求合理组合产品，设计出真正满足客户需求的产品。同时经过几次移动公司组织的产品经理素质提升培训，慢慢培养起自身的产品推介能力、客户沟通能力;在平时本人也十分注重关注通讯产品方面的最新资讯，学习其中的一些成功案例，并且经常思考这些案例能否真正运用到客户处，对有此需求的潜在客户及时挖掘出此需求，制定具体方案，并陪同客户经理前往客户处进行产品推介，及时做好产品支撑工作，提高客户的满意度。

在与客户达成一致意见、签定协议后，对方案的实施过程进行全面跟踪：如某客户处需要安装互联网专线，从派全业务建设需求单开始，先转交我司技术支撑人员，待其做完资源勘探后发回于我，本人再提交给支撑中心，若终端配置以及布线超出的情况下，还需填写配置申请单于集团大客户部主观及经理签字后传给支撑中心，最后支撑中心派施工单到我司网络部，安排施工，施工开始后，经常与施工队以及客户联系，以便解决施工过程中的问题，确保按时完工，让客户及时使用，在客户开始使用后，适时进行上门或者电话拜访，了解客户使用情况以及存在的问题，将问题及时反馈给市公司，真正做好产品支撑工作，提高客户满意度。

过去的一年是中国移动进行全业务激烈竞争的一年，在这一年的时间里，手上经手完成约50条互联网专线、语音专线，并且完成地税一卡通项目，不段学习新知识，充实自己，真正地做好了产品支撑工作。

二、指标跟踪工作

在进行指标跟踪工作的过程中，本着认真、细心、严谨这六个字做好此项工作，经常与各县市的经营分析人员进行交流，遇到不明白的向他们请教，学习经验，并在借鉴他人经验的基础上，摸索出一套适合自己以及团队的指标跟踪及完成方式。

我司的指标主要分为年考核指标、季度考核指标以及月考核指标，针对不同指标时间上的差异性，合理安排时间，根据年考核指标来统揽全局，指导其他两个指标，并与季度考核指标以及月考核指标共同进行，将年考核指标融合到季度考核指标和月考核指标之中;使季度考核指标和月考核指标服务于年考核指标，在完成季度考核指标及月考核指标的时候，同时完成年考核指标。但是，指标有轻重缓急之分，不可能说做到完美，在这时候，舍去一些可以在后期完成的指标，重点完成目前紧急的指标。

具体来说，将需要完成的指标整在一个表格内，认真学习指标的具体口径，并将指标如何完成进行分解，落实到每个具体责任人，对其进行跟踪，定期提取数据，将数据缺口告知相关责任人，让其知道自身指标完成进度，积极与其和主管商谈，寻找完成方式方法，以确保各项指标准时完成。

三、培训工作

在对客户经理进行培训工作时，自身熟练掌握产品，学习产品的操作方式，提前准备好培训的各种材料，并且根据客户经理的薄弱产品进行重点推介，在培训的过程中与同事们一起学习成长，所谓“书山有路勤为径，学海无涯苦做舟”只有通过不断的学习，才能在科学技术日新月异的今天，在通讯行业全业务激烈竞争的严峻形势下，取得更好的成绩。

四、其它工作

在做好以上具体工作的基础上，认真地完成好公司主管、领导交代的其他临时性工作，不计酬劳，任劳任怨、加班加点，按时保质完成工作。

五、问题以及缺点总结

回顾一年来的工作，反省自身存在的问题及缺点，我认为主要由于进移动的时间尚短，技术方面的专业知识不够全面，对公司的一些操作流程也不熟悉，在工作中也走了一些弯路。但是，“实践出真知”，本人在工作中不断发现自己的错误，也及时改进了自己的错误。在今后的工作中，我会努力提高自身的修养，充分发挥自己的特长，克服不足之处，努力做出新的成绩。

有关数据库心得体会三千字及感悟四

职责：

1.负责全行数据库的日常维护，包括故障排查、性能优化、数据库升级或迁移;

2.负责全行数据库备份规划管理，包括数据库备份配置、故障处理、备份有效性校验。

3.负责全行数据库相关故障的排查、处理、优化，并且提出针对性的预防措施。

4.负责规划全行数据库架构设计方案和实施优化。

任职条件：

1.初始学历为全日制本科(不含定向委培、专升本)及以上，计算机、网络、电子、通讯等相关专业;

2.年龄32周岁及以下(1987年1月1日后出生)，特别优秀者可适当放宽年龄条件;

3.具有3年及以上数据库管理员岗位经验;精通oracle或informix数据库运行机制、体系架构与性能优化;

4.精通关系数据库的管理、扩容、备份恢复原理、性能监控及数据结构优化;

5.熟悉oracle或informix等主流数据库相关监控、分析、开发和管理工具;

6.精通复制、cluster、分布式架构，熟练掌握数据库维护工具;

7.熟悉linux，精通shell/python/c/java 其中之一，能完成数据库相关自动化设计;

8.熟悉sql优化原理，具备较好的sql优化能力;

有关数据库心得体会三千字及感悟五

职责：

1. 对接风控模型团队，参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期，解决不同场景下的风控业务问题，包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。;

2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法，熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。

3.协助部门建立风险数据库，了解同行业最新模型及分析技术，结合业务现状进行模型优化;

4、完成领导交办的其他工作

技能：

1、熟悉scala、java、python语言

2、熟悉sql，关系型数据库(如：mysql、postgresql)和nosql(redis、mongodb)

3、熟悉各类数学算法，从数据中发现现有系统和算法的不足，提出改进的算法并推动实现

4、了解大数据hadoop、spark生态系统组件

5、良好的沟通、学习、团队协作能力

6、有统计学数学知识，海量数据处理、数据分析和挖掘项目经验优先

有关数据库心得体会三千字及感悟六

职责：

1、熟悉oracle，达梦数据库技术sql，存储过程等编码工作;

2、掌握ogg复制技术，参与一些复制类项目研究工作;

3、熟悉并具备数据库备份恢复等工作;

4、负责数据库编码规范创建和维护、数据库sql性能相关的优化分析工作。

任职资格：

1、计算机、信息管理等相关专业，具有2年及以上相关工作经验;

2、有面向过程的业务数据处理思维，处事细致严谨;

3、精通oracle pl/sql，熟悉使用pl/sql developer，oracle sql developer、 ogg等研发工具;

4、掌握oracle日常运维;

5、掌握达梦数据库安装，dmhs复制工具使用;

6、熟悉oracle数据库基础体系及具备一定的sql、存储过程调优技能;

7、熟悉一门高级研发语言(delphi、java、c++等)优先。