《运营管理培训的心得体会（汇总三篇）》

运营管理培训的心得体会（通用3篇）

运营管理培训的心得体会 篇1

这次实习让我深刻体会到读书固然是增长知识开阔眼界的途径，但是多一些实践，畅徉于实事当中，触摸一下社会的脉搏，给自己定个位，也是一种绝好的提高自身综合素质的选择。此次实习，在社会这个大学校中学习实践知识。这也是我第一次真正接触社会，感受社会。

大学生活是紧张而又充满期望的日子，学习的闲暇时总是憧憬着背起行囊，远离亲人朋友以及师长护佑，去走真正属于自己的路。然而当我们终于可以像刚刚长满羽毛的雏鹰般离开长者们搭建好的巢穴，独自一人走上社会工作这个大舞台时，却发现人生的道路原来是如此的坎坷不平，任何人的成功都是经历一番狂风暴雨的。

很荣幸能接触到师傅来带我，给了我工作上的知道和帮助，在实践中使自己能够充分的将所学的理论与实践结合起来，明确了自己今后的发展方向，虽然在实习的开始过程中碰到了诸如语言等方面的一些障碍，但是更使得自己明确了自身的不足努力学习，积极面对每一次新的机遇。

近一个月的实习结束了，回想这短短一个月的实习生活，我有了不少的收获和体会，积累了许多对日后工作有用的经验。实习其实是一个理论与实践相结合的好机会，也是锻炼个人能力的一个机会。

总的来说，通过实习，使我学到了很多实践知识。不仅将理论运用到实际中去，而且从实际施工中丰富自己的理论知识。学习当中很多想不到的东西、死记硬背的东西，通过亲自看、动手都有了很深刻的了解。其次，还学到书本上难以学到的东西，怎么和自己的领导，同事相处。同时我也深刻地体会到吃苦耐劳这四个字的意义。

运营管理培训的心得体会 篇2

X年X月X日，在公司的组织下，我与同事们参加了为期三天的`微信运营培训。

培训主要介绍了与微信类似的信息传递软件的成功运营经验，通过参加这次培训，我获益匪浅。

一、开拓眼界与思路

培训通过类似成功案例，展示了微信运营开发的广阔前景，使我了解在微信运营过程中，可以充分利用信息传递便捷的优势，使微信用户感受到随时随地、一对一的服务，从而为广告客户进行策略性广告营销，进而提高微信运营效益。

二、提升了开发技能

在培训中，还介绍了进行运营开发中的一些技术和应避免出现的问题，从而提升我的开发技巧。

三、增加团队凝聚力

三天的时间虽然短暂，但是在这短暂的时间内，通过共同学习和生活，参加培训的人员形成了一个努力奋进、配合紧密的团队，为我们在今后的工作中配合更加顺畅奠定了良好的基础。

综上所述，参与这次培训，无论在工作还是在生活方面，都给予了我莫大的帮助，希望今后还能多参加类似的培训。

运营管理培训的心得体会 篇3

8月16日至19日，我有幸参加了在哈尔滨举办的数据集成与数据分析的高级培训班。报完名后，工作人员给我发放了本次培训教材。拿到培训教材后，我赶紧浏览了一遍，对本次培训的全部知识点有了大致了解，这次培训内容主要包括如下内容：商业智能、数据集成实战、数据仓库与多维数据建模、数据分析方法以及OLAP分析演示。本次培训方式采取老师在每介绍完相关知识后，再介绍微软在该方面的解决方案，如：SQL数据库中的SSAS、SSRS等。通过三天紧张的培训，主要的心得体会是商业智能核心技术—数据仓库的功能非常强大，具有数据抽取、清洗、加载、集成、分析以及将快速得出的分析结果进行各种图形化展示功能，可以通过MS Excel将数据库中的图形效果直接展示给用户，也可以通过Servlet和FLASH技术在门户或决策支持系统进行展示。

一、 数据仓库与主数据管理的关系

(一)共同之处：

Ø 减少数据冗余和不一致性，提升对数据的洞察力，都是跨业务系统的。

Ø 依赖很多相同的技术手段，都涉及到 ETL 技术、都强调数据质量。

Ø 建设方法类似，都需要数据规范作指导，都需要统一的安全策略。

(二)不同之处：

Ø 处理类型不同：主数据管理 (MDM) 系统是偏实时交互的应用，为各个业务系统提供联机交易服务;而数据仓库是面向是分析型的应用，是在大量历史数据的基础上进行多维分析。

Ø 实时性不同：主数据管理在运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步，对实时性要求高，而数据仓库存储的是历史数据，对实时性要求较低。

Ø 数据量不同：数据仓库存储的是海量的历史数据和各个维度的汇总数据，而主数据管理存储的仅仅是组织机构、项目工程等基本信息，存储的数据量较小。

Ø 服务对象不同：主数据管理的服务对象是服务对象是OA、人力资源、供应链、财务等业务系统，而数据仓库的服务对象是各层领导和业务分析、业务决策人员等。

二、 数据仓库与数据集市、ODS(操作数据仓库)的关系

数据仓库：存储历史的业务处理明细数据和维度的汇总数据。

数据集市：为满足各种特定分析需要，存储个性化分析汇总后的数据，为用户提供快捷的访问。

ODS：存储实时的业务数据。

三、 数据仓库的设计

(1)数据仓库的设计不可能一步到位，应按用户需求和业务需要逐步完善。

(2)数据仓库的设计范式应满足第三范式，即雪花型数据模型设计。

(3)数据仓库的设计尽量不使用视图，而使用事实表，并且表之间一定要有严格的约束。

(4)数据仓库事实表中要设置自身的主键(建议创建数字主键)，不建议使用业务系统中的主键，尽管可能是一样的，可以将其设置为事实表的代理健;尽量不用业务系统中的“备注”字段，避免引用描述性属性;字段类型为字符类型的，使用nvarchar，而不用varchar。

(5)数据权限的控制：数据库角色的权限只能控制到表的操作权限，而数据仓库的角色可以控制到数据仓库中字段的操作权限。

(6)根据业务分析需要，当数据仓库中的数据超过了分析周期时，可以将其迁移到磁带库中。

四、 数据抽取和数据挖掘

(1)数据抽取有两种方式：增量抽取和完全抽取。增量抽取中推荐采用时间戳法抽取，当数据更新量不大时，可以采用触发器法抽取。增量抽取方法并不一定优于完全抽取方法，需要根据实际情况进行选择。

(2)数据抽取ETL的过程需要被监控，对抽取失败的数据应重新同步。

(3)数据挖掘的方法有：决策树、聚类、时间序列、贝叶斯、关联、神经网络、逻辑回归、线性回归、文本挖掘。

五、 数据分析SSAS

(1)OLAP分析的维度、层次、Cube的了解

根据Cube新建向导，创建Cube，将维度和层次引入，利用MDX查询多维数据，并根据需要，可以选择KPI中的“值”、“目标”、“状态指示灯”、“趋势”、“趋势信号灯”方式进行展示，展示后，可以对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据，每次钻取都会向数据仓库发出一条查询语句。

(2)聚类分析

聚类分析有三种：MOLAP、ROLAP、HOLAP。MOLAP是将聚合数据和明细数据都存放在Cube中，是非实时的，存放于一个文本文件;ROLAP是实时的，只存放Cube框架，包括层次、维度等，用户在进行分析时，数据需要进行实时统计分析;HOLAP介于 MOLAP与ROLAP之间，聚合数据存放在Cube中，明细数据仍存放在数据仓库中。推荐使用MOLAP。

(3)报表分析SSRS

可以通过报表分析对事实表或数据表以及矩阵进行任意的集成，展示后，不能对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据。