當(dāng)在某些事情上我們有很深的體會時(shí)，就很有必要寫一篇心得體會，通過寫心得體會，可以幫助我們總結(jié)積累經(jīng)驗(yàn)。記錄心得體會對于我們的成長和發(fā)展具有重要的意義。下面小編給大家?guī)黻P(guān)于學(xué)習(xí)心得體會范文，希望會對大家的工作與學(xué)習(xí)有所幫助。
數(shù)據(jù)及心得體會篇一
這本書里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作上的應(yīng)用，以及它對現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作的影響。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書的結(jié)構(gòu)框架遵從了學(xué)術(shù)性書籍的普遍方式。也既，從現(xiàn)象入手，繼而通過對現(xiàn)象的解剖提出對這一現(xiàn)象的解釋。然后在通過解釋在對未來進(jìn)行預(yù)測，并對未來可能出現(xiàn)的問題提出自己看法與對策。
下面來重點(diǎn)介紹《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書的主要內(nèi)容。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關(guān)鍵字留下的數(shù)據(jù)提前成功的預(yù)測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預(yù)測比政府提前將近一個(gè)月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個(gè)周之后才可以弄到相關(guān)的數(shù)據(jù)。同時(shí)google的預(yù)測與政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性高達(dá)97%，這也就意味著google預(yù)測數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個(gè)數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個(gè)數(shù)字就是大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)測結(jié)果的相對準(zhǔn)確性與事件的可預(yù)測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數(shù)據(jù)時(shí)代“樣本=總體”的思想。我們都知道當(dāng)樣本無限趨近于總體的時(shí)候，通過計(jì)算得到的描述性數(shù)據(jù)將無限的趨近于事件本身的性質(zhì)。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進(jìn)一步的描述事物，因?yàn)橹暗臅r(shí)代數(shù)據(jù)的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導(dǎo)致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網(wǎng)終端與計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準(zhǔn)確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的主流，同時(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)的存儲與處理的基礎(chǔ)之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計(jì)劃的失敗與google只是將所有出現(xiàn)過的相應(yīng)的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系google詞庫就會出現(xiàn)翻譯，雖然有的時(shí)候的翻譯很無厘頭，但是大多數(shù)時(shí)候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計(jì)劃的成功，表明大數(shù)據(jù)時(shí)代對準(zhǔn)確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時(shí)代是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)住上的，所以大數(shù)據(jù)時(shí)代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測度而不管其準(zhǔn)確性到底有多高，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)會湮埋少數(shù)有問題的數(shù)據(jù)所帶來的影響。同時(shí)大量的數(shù)據(jù)也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預(yù)測了一個(gè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代催生的重要職業(yè)——數(shù)據(jù)科學(xué)家，這是一群數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結(jié)果。換言之，只要數(shù)據(jù)充足我們的一切外在的與內(nèi)在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個(gè)人隱私在大數(shù)據(jù)時(shí)代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數(shù)據(jù)為商業(yè)部門服務(wù)，而另一群人則負(fù)責(zé)審查這一些人是否合法的獲得與應(yīng)用數(shù)據(jù)，是否侵犯了個(gè)人隱私。
無論如何，大數(shù)據(jù)時(shí)代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書寫的很好，很值得一讀。因?yàn)闀o我們很多啟發(fā)，比如你在相關(guān)的社交網(wǎng)站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數(shù)據(jù)科學(xué)家”們利用，從而再將相關(guān)數(shù)據(jù)賣給各大網(wǎng)店。不過，事實(shí)就是我們將會成為被預(yù)測被引誘的對象。所以說，小心你在網(wǎng)上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因?yàn)樗o我展現(xiàn)了一個(gè)新的世界。
大數(shù)據(jù)心得體會篇2
數(shù)據(jù)及心得體會篇二
第一段：引言（100字）
在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。無論是個(gè)人、企業(yè)還是政府，都在不斷地產(chǎn)生和處理大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)藏著無盡的信息和知識，通過對數(shù)據(jù)的整理和分析，我們可以更好地理解和把握事物的本質(zhì)。本文將介紹數(shù)據(jù)的重要性，并分享一些關(guān)于數(shù)據(jù)處理和分析的心得體會。
第二段：數(shù)據(jù)的重要性（200字）
數(shù)據(jù)扮演著推動社會進(jìn)步和創(chuàng)新的重要角色。通過收集和分析大量的數(shù)據(jù)，我們可以更好地了解社會現(xiàn)象和趨勢，從而制定合理的決策。例如，科學(xué)家們通過研究大量的氣象數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確預(yù)測天氣情況，給人們提供重要的預(yù)警信息。此外，數(shù)據(jù)還被廣泛應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。企業(yè)通過收集和分析顧客的消費(fèi)習(xí)慣和喜好，可以更好地為顧客提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)，提高市場競爭力?？梢姡瑪?shù)據(jù)對于推動社會發(fā)展和提升個(gè)人能力有著不可低估的重要性。
第三段：數(shù)據(jù)處理的方法和工具（300字）
處理數(shù)據(jù)不僅僅是簡單地記錄和存儲，更重要的是如何從數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)處理的方法和工具也在不斷發(fā)展和更新。數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)為我們提供了更多的思路和手段。通過這些技術(shù)，我們可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類、回歸以及預(yù)測，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢。此外，數(shù)據(jù)可視化也是處理數(shù)據(jù)的重要方法之一。通過將數(shù)據(jù)以圖表或圖像的形式展示出來，我們可以更直觀地理解數(shù)據(jù)間的關(guān)系和趨勢，提高數(shù)據(jù)分析的效果。
第四段：數(shù)據(jù)處理和分析的心得體會（300字）
在個(gè)人的數(shù)據(jù)處理和分析實(shí)踐中，我積累了一些心得體會。首先，要合理收集和整理數(shù)據(jù)。不同的問題需要不同的數(shù)據(jù)集，我們需要根據(jù)問題的需求有針對性地收集數(shù)據(jù)，避免收集冗余和無效的數(shù)據(jù)。其次，要采用科學(xué)的分析方法。數(shù)據(jù)分析需要建立合理的模型和算法，需要遵循科學(xué)的數(shù)據(jù)分析原則，以準(zhǔn)確地推導(dǎo)出結(jié)論。再次，要靈活運(yùn)用工具和技術(shù)。數(shù)據(jù)處理和分析的工具和技術(shù)不斷更新，我們需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的工具和技術(shù)，以提高數(shù)據(jù)分析的效率和精準(zhǔn)度。最后，要善于合作和分享。數(shù)據(jù)處理和分析往往需要團(tuán)隊(duì)和合作，我們要善于與他人合作，并主動分享自己的經(jīng)驗(yàn)和知識，促進(jìn)共同進(jìn)步。
第五段：總結(jié)（200字）
數(shù)據(jù)是當(dāng)代社會的重要資源，合理地處理和分析數(shù)據(jù)對于推動社會進(jìn)步和個(gè)人發(fā)展有著重要作用。通過采用科學(xué)的方法和靈活運(yùn)用工具，我們能夠從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息和知識。在個(gè)人的實(shí)踐中，我們應(yīng)該注重?cái)?shù)據(jù)的收集和整理、采用科學(xué)的分析方法、靈活運(yùn)用工具和技術(shù)，以及善于合作和分享。相信通過不斷努力和學(xué)習(xí)，我們能夠更好地處理和分析數(shù)據(jù)，為社會發(fā)展和個(gè)人能力提升作出更大的貢獻(xiàn)。
以上是關(guān)于“數(shù)據(jù)及心得體會”主題的連貫的五段式文章，希望對您有所幫助。
數(shù)據(jù)及心得體會篇三
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時(shí)候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網(wǎng)站綁定時(shí)，當(dāng)時(shí)未找到網(wǎng)站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網(wǎng)站綁定的地方，點(diǎn)擊后解決了這個(gè)問題。
問題二：當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄
解決辦法：當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導(dǎo)，順利的點(diǎn)擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數(shù)據(jù)庫這一欄中，當(dāng)時(shí)未找到“foodmartsaledw”這個(gè)文件
問題四：在此處的sql server的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)?，這個(gè)過程非常的長。
解決辦法：在此處的sql server的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)?，這個(gè)過程非常的長，當(dāng)時(shí)一直延遲到了下課的時(shí)間，小組成員經(jīng)討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經(jīng)問老師，老師說此處的加載這樣長的時(shí)間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設(shè)置表間關(guān)系的數(shù)據(jù)源。關(guān)系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設(shè)置好維度表和事實(shí)表之間的關(guān)系，關(guān)系有時(shí)候是反的——點(diǎn)擊反向，最后成功得到設(shè)置好表間關(guān)系后的數(shù)據(jù)源視圖。（如圖所示）
這個(gè)大圖當(dāng)時(shí)完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項(xiàng)目部署到“l(fā)ocalhost”服務(wù)器:無法建立連接。請確保該服務(wù)器正在運(yùn)行。若要驗(yàn)證或更新目標(biāo)服務(wù)器的名稱，請?jiān)诮鉀Q方案資源管理器中右鍵單擊相應(yīng)的項(xiàng)目、選擇“項(xiàng)目屬性”、單擊“部署”選項(xiàng)卡，然后輸入服務(wù)器的名稱。”因?yàn)槲以谂渲脭?shù)據(jù)源的時(shí)候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數(shù)據(jù)庫屬性頁面：圖1-圖2 圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法: 圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標(biāo)下的“服務(wù)器” 成自己的sql server服務(wù)器名稱行sql servermanagement studio可以）步驟2：點(diǎn)確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了
二、心得體會
（1）在幾周的學(xué)習(xí)中，通過老師課堂上耐心細(xì)致的講解，耐心的指導(dǎo)我們?nèi)绾我徊揭徊降陌惭b軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎(chǔ)知識，學(xué)會了如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，以及一些基本的數(shù)據(jù)應(yīng)用。陌生到熟悉的過程，從中經(jīng)歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數(shù)據(jù)的規(guī)模。大數(shù)據(jù)進(jìn)修學(xué)習(xí)內(nèi)容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析 hadoop學(xué)習(xí)原理
大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展時(shí)代，做一個(gè)合格的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術(shù)水平，這是一門神奇的課程。
2、在學(xué)習(xí)sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個(gè)數(shù)據(jù)庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學(xué)習(xí)的過程中讓我的動手能力增強(qiáng)了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學(xué)習(xí)鍛煉了我們的動手能力，上網(wǎng)查閱的能力。改善了我只會用電腦上網(wǎng)的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團(tuán)結(jié)，每個(gè)人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團(tuán)結(jié)協(xié)作，互幫互助的能力。
3、如果再有機(jī)會進(jìn)行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫和報(bào)表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時(shí)可以做的更好。相信報(bào)表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結(jié)
，大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，在大學(xué)的最后一學(xué)期里學(xué)習(xí)了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數(shù)據(jù)大量的存在于現(xiàn)代社會生活中，隨著新興技術(shù)的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)底層技術(shù)的革新，數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級增長，所有數(shù)據(jù)的產(chǎn)生形式，都是數(shù)字化。如何收集、管理和分析海量數(shù)據(jù)對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時(shí)代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經(jīng)驗(yàn)。
三、
結(jié)語
數(shù)據(jù)及心得體會篇四
在信息時(shí)代的今天，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們生活中不可缺少的一部分。而對于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度也成為人們越來越關(guān)注的問題。為了測試和驗(yàn)證系統(tǒng)的性能，人們經(jīng)常需要使用一些假數(shù)據(jù)來模擬真實(shí)情況。而我在進(jìn)行假數(shù)據(jù)處理的過程中，不僅學(xué)到了很多有關(guān)數(shù)據(jù)的知識，也深刻體會到了假數(shù)據(jù)的重要性。下面將以我在假數(shù)據(jù)處理過程中的體會為切入點(diǎn)，進(jìn)行闡述。
首先，假數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備是至關(guān)重要的。在處理假數(shù)據(jù)時(shí)，準(zhǔn)備工作不可忽視。首先需要明確假數(shù)據(jù)的用途和目的，然后確定所需的字段和數(shù)據(jù)類型。為了模擬真實(shí)情況，假數(shù)據(jù)應(yīng)該具有一定的邏輯關(guān)系和合理性。例如，在模擬一個(gè)用戶注冊系統(tǒng)時(shí)，需要生成一些合法的用戶名、密碼和手機(jī)號碼等信息。如果假數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備不充分，可能會導(dǎo)致測試結(jié)果與實(shí)際使用情況差異較大，進(jìn)而影響系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
其次，假數(shù)據(jù)的生成要考慮數(shù)據(jù)分布的特點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)是非常重要的。假數(shù)據(jù)的生成應(yīng)該符合實(shí)際數(shù)據(jù)的分布情況，以保持模擬效果的準(zhǔn)確性。例如，對于一組身高數(shù)據(jù)，正常情況下應(yīng)該呈現(xiàn)出一個(gè)正態(tài)分布的特點(diǎn)。在生成假數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以使用一些數(shù)學(xué)方法和算法來模擬正態(tài)分布，以確保生成的假數(shù)據(jù)能夠反映出真實(shí)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。另外，還需要考慮到異常數(shù)據(jù)的生成，以測試系統(tǒng)對異常情況的處理能力。
第三，假數(shù)據(jù)需要具備一定的隨機(jī)性。隨機(jī)是指數(shù)據(jù)生成的不可預(yù)測性和不重復(fù)性。為了模擬真實(shí)情況，假數(shù)據(jù)的生成應(yīng)該具備一定的隨機(jī)性。在現(xiàn)實(shí)世界中，很少有一成不變的數(shù)據(jù)，所以假數(shù)據(jù)也應(yīng)該能夠反映出這一特點(diǎn)。為了達(dá)到這個(gè)目的，我們可以使用隨機(jī)數(shù)生成器來生成隨機(jī)的數(shù)據(jù)。同時(shí)，還需要考慮到數(shù)據(jù)的相互依賴關(guān)系，以確保生成的假數(shù)據(jù)之間的關(guān)系具有一定的隨機(jī)性。
第四，假數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性是評估數(shù)據(jù)模型的關(guān)鍵指標(biāo)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型驗(yàn)證時(shí)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性是非常重要的。無論是真實(shí)數(shù)據(jù)還是假數(shù)據(jù)，都應(yīng)該保持?jǐn)?shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。在生成假數(shù)據(jù)的過程中，我們應(yīng)該對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理性校驗(yàn)和數(shù)據(jù)去重。同時(shí)，還需要注意數(shù)據(jù)的完整性，避免生成不完整或重復(fù)的數(shù)據(jù)。只有保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，才能更好地評估和驗(yàn)證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
最后，假數(shù)據(jù)的使用應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎和合理。假數(shù)據(jù)只是一個(gè)工具，它可以用來幫助我們測試和驗(yàn)證系統(tǒng)的性能，但并不代表現(xiàn)實(shí)情況。因此，在使用假數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎對待。首先需要明確假數(shù)據(jù)的用途和限制，避免過度依賴假數(shù)據(jù)而忽視真實(shí)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。其次，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策時(shí)，應(yīng)當(dāng)將假數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行分析和判斷。只有在合理的情況下使用假數(shù)據(jù)，才能更好地指導(dǎo)實(shí)際的決策和行動。
綜上所述，假數(shù)據(jù)在測試和驗(yàn)證系統(tǒng)性能時(shí)發(fā)揮著非常重要的作用。通過對假數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、生成、隨機(jī)性、質(zhì)量和使用等方面的探討和思考，我深刻體會到了假數(shù)據(jù)的重要性。只有在合理的情況下使用假數(shù)據(jù)，并結(jié)合真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和決策，我們才能更加準(zhǔn)確地了解和評估系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。因此，在進(jìn)行假數(shù)據(jù)處理時(shí)，我們應(yīng)當(dāng)注重假數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和生成，同時(shí)也要注意數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，以確保得到可靠的測試和驗(yàn)證結(jié)果。
數(shù)據(jù)及心得體會篇五
數(shù)據(jù)在當(dāng)今社會中扮演著越來越重要的角色，無論是企業(yè)還是個(gè)人，都離不開數(shù)據(jù)的支持和應(yīng)用。然而，數(shù)據(jù)的處理并非一件容易的事情，需要有一定的經(jīng)驗(yàn)和技巧。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程中，我積累了一些經(jīng)驗(yàn)和體會，下面我將分享一下我在做數(shù)據(jù)中得到的心得體會。
首先，數(shù)據(jù)的收集必須要精確。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理之前，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是至關(guān)重要的。任何一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的錯誤或者遺漏都可能對整個(gè)數(shù)據(jù)的分析產(chǎn)生很大的負(fù)面影響。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集時(shí)，我們要盡可能地采用多種來源的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。
其次，在數(shù)據(jù)處理過程中，我們需要保持謹(jǐn)慎的態(tài)度。數(shù)據(jù)處理是一項(xiàng)非常細(xì)致和復(fù)雜的工作，需要耐心和細(xì)心。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理時(shí)，我們要仔細(xì)地檢查每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，排除異常值和錯誤數(shù)據(jù)，并進(jìn)行合理的填充和修正。只有保持嚴(yán)謹(jǐn)和細(xì)致的態(tài)度，才能保證數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和可靠性。
另外，數(shù)據(jù)分析需要結(jié)合相關(guān)的領(lǐng)域知識和背景。單純的熟悉數(shù)據(jù)的處理工具和技巧是不夠的，還需要了解所處理的數(shù)據(jù)所涉及的領(lǐng)域知識。因?yàn)槊總€(gè)行業(yè)和領(lǐng)域都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和規(guī)律，只有結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域的知識，才能更好地理解和解釋數(shù)據(jù)的意義和價(jià)值。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們要善于與專業(yè)人士進(jìn)行溝通和交流，從他們那里獲取更多的信息和見解。
此外，數(shù)據(jù)可視化是提高數(shù)據(jù)分析效果的重要手段。數(shù)據(jù)可視化可以通過圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的分布和變化趨勢，幫助人們更好地理解和解釋數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)可視化，我們可以直觀地看出數(shù)據(jù)的規(guī)律和特點(diǎn)，從而更好地為決策提供參考和依據(jù)。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們要學(xué)會使用各種數(shù)據(jù)可視化工具和技巧，將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)得更加直觀和易懂。
最后，數(shù)據(jù)處理不應(yīng)只重視結(jié)果，還要關(guān)注數(shù)據(jù)的背后故事。數(shù)據(jù)只是一個(gè)工具，我們不能只看到表面的數(shù)字和結(jié)果，更要關(guān)注背后的數(shù)據(jù)背景和故事。每個(gè)數(shù)據(jù)背后都有其自身的意義和價(jià)值，我們要善于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題和機(jī)會，探索數(shù)據(jù)背后的深層含義。數(shù)據(jù)分析不僅僅是對數(shù)據(jù)的處理和分析，更是對問題本質(zhì)的思考和洞察。
總結(jié)來說，做數(shù)據(jù)處理需要保持精確、謹(jǐn)慎和綜合運(yùn)用相關(guān)知識的態(tài)度。數(shù)據(jù)處理是一個(gè)漫長而復(fù)雜的過程，需要耐心和細(xì)致。只有從更廣的角度去思考和分析數(shù)據(jù)，才能得到更準(zhǔn)確和有價(jià)值的結(jié)論，為決策提供更好的支持和指導(dǎo)。
數(shù)據(jù)及心得體會篇六
第一段：引言（150字）
在如今信息時(shí)代的大潮之下，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了非常寶貴的資源，被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。而作為數(shù)據(jù)處理的最初環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性對于后續(xù)的分析和決策至關(guān)重要。在我的工作中，我經(jīng)常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的錄入工作，通過這一過程，我積累了一些寶貴的心得和體會。
第二段：添加數(shù)據(jù)的耐心與細(xì)致（250字）
數(shù)據(jù)錄入這一過程并不是一個(gè)簡單的工作，它要求我們具備一定的耐心和細(xì)致的精神。我們需要仰仗旺盛的工作熱情，耐心地對每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入，以確保其準(zhǔn)確性。在我的工作中，我經(jīng)常遇到一些數(shù)據(jù)特別復(fù)雜或繁瑣的情況，此時(shí)我會調(diào)整心態(tài)，保持耐心，盡量將每一項(xiàng)數(shù)據(jù)一絲不茍地錄入。這些經(jīng)驗(yàn)讓我明白，只有將耐心和細(xì)致發(fā)揮到極致，才能夠保證數(shù)據(jù)的正確性和完整性。
第三段：注重?cái)?shù)據(jù)的驗(yàn)證與核對（250字）
數(shù)據(jù)錄入過程中，驗(yàn)證和核對數(shù)據(jù)是非常重要的環(huán)節(jié)，它能夠有效避免錯誤數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。在我進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入的同時(shí)，我還會定期進(jìn)行自查和對比，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。如果發(fā)現(xiàn)有錯誤或不一致的數(shù)據(jù)，我會及時(shí)進(jìn)行修正和處理，以免影響后續(xù)工作。通過這樣的驗(yàn)證和核對工作，我發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含著科學(xué)手段與思考的過程，它能夠?yàn)槲覀兲峁┛煽康臄?shù)據(jù)支持，幫助我們做出更加準(zhǔn)確的分析和判斷。
第四段：掌握數(shù)據(jù)錄入的技術(shù)和工具（250字）
現(xiàn)代科技的發(fā)展給我們帶來了很多便利和工具，也使得數(shù)據(jù)錄入工作變得更加高效和準(zhǔn)確。在我的工作中，我不斷學(xué)習(xí)和應(yīng)用各種錄入工具和技術(shù)，比如Excel和數(shù)據(jù)錄入軟件等。這些工具和技術(shù)大大提高了數(shù)據(jù)錄入的速度和準(zhǔn)確性。同時(shí)，在使用這些工具和技術(shù)的過程中，我也發(fā)現(xiàn)了它們的潛力和局限性，這讓我認(rèn)識到不僅要掌握數(shù)據(jù)錄入的技術(shù)，更要了解其背后的原理和適用范圍，以便更好地應(yīng)對各種工作場景。
第五段：總結(jié)與展望（200字）
通過不斷的實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)積累，我對數(shù)據(jù)錄入工作有了更加深刻的認(rèn)識。我明白數(shù)據(jù)錄入不僅僅是一個(gè)簡單的環(huán)節(jié)，它是構(gòu)建整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程的基石。只有將數(shù)據(jù)錄入工作做好，才能夠保證后續(xù)的工作能夠順利進(jìn)行。在未來的工作中，我將進(jìn)一步深化對數(shù)據(jù)錄入過程的理解和操作技巧，不斷提高自身的數(shù)據(jù)處理能力，為企業(yè)決策和業(yè)務(wù)發(fā)展提供更加可靠的數(shù)據(jù)支持。
總結(jié)：
通過數(shù)據(jù)錄入工作的實(shí)踐，我深刻體會到了其重要性和技巧。只有耐心、細(xì)致，并且注重驗(yàn)證與核對，才能夠做好數(shù)據(jù)錄入工作。同時(shí)，掌握各種數(shù)據(jù)錄入的工具和技術(shù)，提高工作效率和準(zhǔn)確度也是至關(guān)重要的。我相信，在今后的工作中，我會不斷學(xué)習(xí)和提升自己，為數(shù)據(jù)處理工作做出更大的貢獻(xiàn)。
數(shù)據(jù)及心得體會篇七
算法是為了問題服務(wù)的，我們在掌握了書本上的算法以后，要去找一些綜合性的題目來鍛煉自己，這些問題通常融合了不同的知識點(diǎn)，例如同時(shí)蘊(yùn)含了排序，二叉樹，堆棧的相關(guān)知識，只有在解決問題的過程中，靈活運(yùn)用所學(xué)知識，才能真正檢驗(yàn)我們是否牢固掌握了書本上的內(nèi)容。教學(xué)建議： 其實(shí)李老師您是我大學(xué)以來第一個(gè)普通話如此標(biāo)準(zhǔn)的老師，所以我已經(jīng)十分慶幸了，而且我覺得您的講課思路嚴(yán)謹(jǐn)，只不過有的時(shí)候，您似乎刻意追求語句的嚴(yán)謹(jǐn)性，邏輯性，科學(xué)性，導(dǎo)致課堂上一句話往往說的很長，很繞，慢慢的都是專業(yè)名詞，有時(shí)候還稍有些舌頭打結(jié)，這會讓我們的思緒無法連貫。比如有一次我在qq上問您希爾排序里面的gap這個(gè)點(diǎn)，您給我發(fā)了一段26秒的語音，然后我聽了好多遍理了好多次思緒才想明白，當(dāng)然了這可能和我自己的理解能力較弱有關(guān)。我希望老師上課的時(shí)候能夠盡量把內(nèi)容說的再通俗易懂簡單粗暴一些。
數(shù)據(jù)及心得體會篇八
大數(shù)據(jù)的初衷就是將一個(gè)公開、高效的政府呈現(xiàn)在人民眼前。你知道數(shù)據(jù)報(bào)告
心得體會
是什么嗎?接下來就是本站小編為大家整理的關(guān)于數(shù)據(jù)報(bào)告心得體會，供大家閱讀!
現(xiàn)在先談?wù)勎覀€(gè)人在數(shù)據(jù)分析的經(jīng)歷，最后我將會做個(gè)總結(jié)。
大學(xué)開設(shè)了兩門專門講授數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識的課程：“概率統(tǒng)計(jì)”和“高等多元數(shù)據(jù)分析”。這兩門選用的教材是有中國特色的國貨，不僅體系完整而且重點(diǎn)突出，美中不足的是前后內(nèi)在的邏輯性欠缺，即各知識點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性沒有被闡述明白，而且在應(yīng)用方面缺少系統(tǒng)地訓(xùn)練。當(dāng)時(shí)，我靠著題海戰(zhàn)術(shù)把這兩門課給混過去了，現(xiàn)在看來是純忽悠而已。(不過，如果當(dāng)時(shí)去應(yīng)聘數(shù)據(jù)分析職位肯定有戲，至少筆試可以過關(guān))。
抱著瞻仰中國的最高科研圣地的想法，大學(xué)畢業(yè)后我奮不顧身的考取了中科院的研究生。不幸的是，雖然頂著號稱是高級生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)，我再也沒有受到專業(yè)的訓(xùn)練，一切全憑自己摸索和研究(不過，我認(rèn)為這樣反而挺好，至少咱底子還是不錯的，一直敏而好學(xué))。首先，我盡全力搜集一切資料(從大學(xué)帶過來的習(xí)慣)，神勇地看了一段時(shí)間，某一天我突然“頓悟”，這樣的學(xué)習(xí)方式是不行的，要以應(yīng)用為依托才能真正學(xué)會。然后呢，好在咱的環(huán)境的研究氛圍(主要是學(xué)生)還是不錯滴，我又轟轟烈烈地跳入了paper的海洋，看到無數(shù)牛人用到很多牛方法，這些方法又號稱解決了很多牛問題，當(dāng)時(shí)那個(gè)自卑呀，無法理解這些papers。某一天，我又“頓悟”到想從papers中找到應(yīng)用是不行的，你得先找到科學(xué)研究的思路才行，打個(gè)比方，這些papers其實(shí)是上鎖的，你要先找到鑰匙才成。幸運(yùn)的是，我得到了笛卡爾先生的指導(dǎo)，盡管他已經(jīng)仙游多年，他的“談?wù)劮椒ā睘楹笫揽蒲薪缰械谋弧胺叛颉钡墓聝簜冎笚l不錯的道路(雖然可能不是最好地，the better or best way要到國外去尋找，現(xiàn)在特別佩服毅然出國的童鞋們，你們的智商至少領(lǐng)先俺三年)。好了，在咱不錯的底子的作用下，我掌握了科研方法(其實(shí)很簡單，日后我可能會為“談?wù)劮椒ā睂ｉT寫篇日志)?？上?，這時(shí)留給咱的時(shí)間不多了，中科院的碩博連讀是5年，這對很多童鞋們綽綽有余的，但是因本人的情商較低，被小人“陷害”，被耽擱了差不多一年。這時(shí)，我發(fā)揮了“虎”(東北話)的精神，選擇了一個(gè)應(yīng)用方向，終于開始了把數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用結(jié)合的旅程了。具體過程按下不表，我先是把自己掌握的數(shù)據(jù)分析方法順次應(yīng)用了，或者現(xiàn)成的方法不適合，或者不能很好的解決問題，當(dāng)時(shí)相當(dāng)?shù)拿悦Ｑ?，難道是咱的底子出了問題。某一天，我又“頓悟”了，毛主席早就教育我們要“具體問題具體分析”，“教條主義”要不得，我應(yīng)該從問題的本質(zhì)入手，從本質(zhì)找方法，而不是妄想從繁多的方法去套住問題的本質(zhì)。好了，我辛苦了一段時(shí)間，終于解決了問題，不過，我卻有些糾結(jié)了。對于數(shù)據(jù)發(fā)分析，現(xiàn)在我的觀點(diǎn)就是“具體問題具體分析”，你首先要深入理解被分析的問題(領(lǐng)域)，盡力去尋找問題的本質(zhì)，然后你只需要使用些基本的方法就可以很好的解決問題了，看來“20/80法則”的幽靈無處不在呀。于是乎，咱又回到了原點(diǎn)，趕緊去學(xué)那些基礎(chǔ)知識方法吧，它們是很重要滴。
這里，說了一大堆，我做過總結(jié)：首先，你要掌握扎實(shí)的基礎(chǔ)知識，并且一定要深入理解，在自己的思維里搭建起一橋，它連接著抽象的數(shù)據(jù)分析方法和現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用問題;其次，你要有意識的去訓(xùn)練分析問題的能力;最后，你要不斷的積累各方面的知識，記住沒有“無源之水”、“無根之木”，良好的數(shù)據(jù)分析能力是建立在豐富的知識儲備上的。
有人說生活像一團(tuán)亂麻，剪不斷理還亂;我說生活像一團(tuán)亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會撥云見日雨過天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團(tuán)亂碼叫做大數(shù)據(jù)，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機(jī)。
這玄機(jī)說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關(guān)系轉(zhuǎn)而投奔相關(guān)關(guān)系。說來簡單，其實(shí)卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個(gè)典型的實(shí)用主義者，在美帝國主義萬惡的壓迫和洗腦下，始終追逐性價(jià)比和利益最大化，居然放棄了追求共產(chǎn)主義真理最基本的要求!不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學(xué)習(xí)和追求純粹的共產(chǎn)主義唯心科學(xué)歷史文化知識啦!這或許就是我們永遠(yuǎn)無法獲得諾貝爾獎、永遠(yuǎn)無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實(shí)小學(xué)時(shí)候，我就想過這個(gè)問題，相信所有的人都問過類似的問題，例如現(xiàn)在仍然很多人在問，媽的從來沒人知道我每天擺攤賺多少錢，你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來的。中國是抽樣的代表，因?yàn)橹袊俗钕矚g用代表來表現(xiàn)整體，最典型的例子莫過于公布的幸福指數(shù)滿意指數(shù)各種指數(shù)永遠(yuǎn)都高于你的預(yù)期，你完全不清楚他是怎么來的，一直到最后匯總成三個(gè)代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個(gè)憤青，其實(shí)只是想表達(dá)“樣本=總體”這個(gè)概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會體現(xiàn)出不同的價(jià)值，受到不同程度的對待及關(guān)注。在大數(shù)據(jù)觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時(shí)關(guān)注的重點(diǎn)從事物內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律轉(zhuǎn)移到事物客觀的發(fā)生情況上。
大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，必然對諸多領(lǐng)域產(chǎn)生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來十年必將會得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展，而其他一些行業(yè)則可能會消失。這是廢話，典型的三十年河?xùn)|三十年河西的道理，就像三十年前的數(shù)理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機(jī)器;就像三十年前職業(yè)高中的學(xué)生才學(xué)財(cái)會學(xué)銀行，如今這幫孫子一個(gè)個(gè)都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了;當(dāng)然也不乏像生物這種專業(yè)，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個(gè)專業(yè)，這也是為什么我現(xiàn)在在這寫
讀后感
而沒有跟姑娘去玩耍的原因。其實(shí)乍一看這個(gè)題目，我首先想到的是精益生產(chǎn)的過程控制，比如六西格瑪，這其實(shí)就是通過對所有數(shù)據(jù)的分析來預(yù)測產(chǎn)品品質(zhì)的變化，就已經(jīng)是大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用了。
而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數(shù)據(jù)中，肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應(yīng)出的規(guī)律相違背的個(gè)體，但是無論如何這也是該事件中一般規(guī)律的客觀體現(xiàn)的一種形式，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結(jié)論。換句話說，也大大減少了排除異己對表達(dá)事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)中國人民的平均收入一樣，這些數(shù)怎么這么低啊，這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么，刪掉刪掉;這些數(shù)怎么這么高啊，這還不引起社會不滿國家動蕩啊，刪掉刪掉。所以說，大數(shù)據(jù)至少對反應(yīng)客觀事實(shí)和對客觀事實(shí)做預(yù)測這兩個(gè)方面是有非常積極地意義的。而這個(gè)新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機(jī)，既在如何利用數(shù)據(jù)上，又在如何取得數(shù)據(jù)上。
先說數(shù)據(jù)的利用，這里面表達(dá)的就是作者在通書中強(qiáng)調(diào)的對“相關(guān)關(guān)系”的挖掘利用。相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系便不再贅述，而能夠?qū)ο嚓P(guān)關(guān)系進(jìn)行挖掘利用的企業(yè)其實(shí)缺不多，因?yàn)榭梢韵嘈盼磥淼拇髷?shù)據(jù)庫就像現(xiàn)在的自然資源一樣，必將因?yàn)閷娴淖分鸪蔀橄∪辟Y源，而最終落在個(gè)別人或企業(yè)或部門的手中。想想無論當(dāng)你想要做什么事情的時(shí)候，都有人已經(jīng)提前知道并且為你做好了計(jì)劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而對于數(shù)據(jù)的獲取，我覺得必然是未來中小型企業(yè)甚至個(gè)人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領(lǐng)域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)是必然的發(fā)展趨勢，鑒于這三個(gè)維度事實(shí)上都無法做到極致，那么對于數(shù)據(jù)獲取方式的爭奪肯定將成就更多的英雄人物。
現(xiàn)在回頭從說說作者書中的觀點(diǎn)中想到的，p87中關(guān)于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個(gè)被瘋狗咬傷的小孩，在接種了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。這是個(gè)非常有意思的案例，因?yàn)樾『⒈还芬疾〉母怕蕛H為七分之一，也就是說，本事件有85%的概率是小孩根本就不會患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而這疫苗到底是有效沒效，通過這個(gè)事件似乎根本就沒有辦法得到驗(yàn)證。這就好比某人推出個(gè)四萬億計(jì)劃，但實(shí)際上國際經(jīng)濟(jì)形勢就是好轉(zhuǎn)，哪怕你只推出個(gè)二百五計(jì)劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導(dǎo)致的嚴(yán)重通脹、產(chǎn)能過剩、房價(jià)泡沫等問題。那你說這四萬億到底是救了國還是誤了國?回到我自己的工作領(lǐng)域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關(guān)系，典型的從工作前的風(fēng)險(xiǎn)評估，到調(diào)查事故的taproot或者五個(gè)為什么，無一不是邏輯推理得到結(jié)果的產(chǎn)物。而事實(shí)上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話，找出事物之間的相關(guān)性，對提高工作環(huán)境的安全系數(shù)是極為有利的。這個(gè)點(diǎn)留著，看看可不可以在未來繼續(xù)做進(jìn)一步研究。
關(guān)于軟件
分析前期可以使用excel進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)調(diào)整、復(fù)雜的新變量計(jì)算(包括邏輯計(jì)算);在后期呈現(xiàn)美觀的圖表時(shí)，它的制圖制表功能更是無可取代的利器;但需要說明的是，excel畢竟只是辦公軟件，它的作用大多局限在對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行的操作，而非復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析，而且，當(dāng)樣本量達(dá)到“萬”以上級別時(shí)，excel的運(yùn)行速度有時(shí)會讓人抓狂。
spss是擅長于處理截面數(shù)據(jù)的傻瓜統(tǒng)計(jì)軟件。首先，它是專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件，對“萬”甚至“十萬”樣本量級別的數(shù)據(jù)集都能應(yīng)付自如;其次，它是統(tǒng)計(jì)軟件而非專業(yè)的計(jì)量軟件，因此它的強(qiáng)項(xiàng)在于數(shù)據(jù)清洗、描述統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)(t、f、卡方、方差齊性、正態(tài)性、信效度等檢驗(yàn))、多元統(tǒng)計(jì)分析(因子、聚類、判別、偏相關(guān)等)和一些常用的計(jì)量分析(初、中級計(jì)量教科書里提到的計(jì)量分析基本都能實(shí)現(xiàn))，對于復(fù)雜的、前沿的計(jì)量分析無能為力;第三，spss主要用于分析截面數(shù)據(jù)，在時(shí)序和面板數(shù)據(jù)處理方面功能了了;最后，spss兼容菜單化和編程化操作，是名副其實(shí)的傻瓜軟件。
stata與eviews都是我偏好的計(jì)量軟件。前者完全編程化操作，后者兼容菜單化和編程化操作;雖然兩款軟件都能做簡單的描述統(tǒng)計(jì)，但是較之spss差了許多;stata與eviews都是計(jì)量軟件，高級的計(jì)量分析能夠在這兩個(gè)軟件里得到實(shí)現(xiàn);stata的擴(kuò)展性較好，我們可以上網(wǎng)找自己需要的命令文件(.ado文件)，不斷擴(kuò)展其應(yīng)用，但eviews就只能等著軟件升級了;另外，對于時(shí)序數(shù)據(jù)的處理，eviews較強(qiáng)。
綜上，各款軟件有自己的強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)，用什么軟件取決于數(shù)據(jù)本身的屬性及分析方法。excel適用于處理小樣本數(shù)據(jù)，spss、stata、eviews可以處理較大的樣本;excel、spss適合做數(shù)據(jù)清洗、新變量計(jì)算等分析前準(zhǔn)備性工作，而stata、eviews在這方面較差;制圖制表用excel;對截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析用spss，簡單的計(jì)量分析spss、stata、eviews可以實(shí)現(xiàn)，高級的計(jì)量分析用stata、eviews，時(shí)序分析用eviews。
關(guān)于因果性
早期，人們通過觀察原因和結(jié)果之間的表面聯(lián)系進(jìn)行因果推論，比如恒常會合、時(shí)間順序。但是，人們漸漸認(rèn)識到多次的共同出現(xiàn)和共同缺失可能是因果關(guān)系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。從歸納法的角度來說，如果在有a的情形下出現(xiàn)b，沒有a的情形下就沒有b，那么a很可能是b的原因，但也可能是其他未能預(yù)料到的因素在起作用，所以，在進(jìn)行因果判斷時(shí)應(yīng)對大量的事例進(jìn)行比較，以便提高判斷的可靠性。
有兩種解決因果問題的方案：統(tǒng)計(jì)的解決方案和科學(xué)的解決方案。統(tǒng)計(jì)的解決方案主要指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)和計(jì)量回歸的方法對微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，比較受干預(yù)樣本與未接受干預(yù)樣本在效果指標(biāo)(因變量)上的差異。需要強(qiáng)調(diào)的是，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，不論是進(jìn)行均值比較、頻數(shù)分析，還是方差分析、相關(guān)分析，其結(jié)果只是干預(yù)與影響效果之間因果關(guān)系成立的必要條件而非充分條件。類似的，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數(shù)量關(guān)系;計(jì)量模型中哪個(gè)變量為因變量哪個(gè)變量為自變量，完全出于分析者根據(jù)其他考慮進(jìn)行的預(yù)設(shè)，與計(jì)量分析結(jié)果沒有關(guān)系?？傊?，回歸并不意味著因果關(guān)系的成立，因果關(guān)系的判定或推斷必須依據(jù)經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)的相關(guān)理論。雖然利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行因果判斷顯得勉強(qiáng)，但如果研究者掌握了時(shí)間序列數(shù)據(jù)，因果判斷仍有可為，其中最經(jīng)典的方法就是進(jìn)行“格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)”。但格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)論也只是統(tǒng)計(jì)意義上的因果性，而不一定是真正的因果關(guān)系，況且格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)對數(shù)據(jù)的要求較高(多期時(shí)序數(shù)據(jù))，因此該方法對截面數(shù)據(jù)無能為力。綜上所述，統(tǒng)計(jì)、計(jì)量分析的結(jié)果可以作為真正的因果關(guān)系的一種支持，但不能作為肯定或否定因果關(guān)系的最終根據(jù)。
科學(xué)的解決方案主要指實(shí)驗(yàn)法，包括隨機(jī)分組實(shí)驗(yàn)和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)。以實(shí)驗(yàn)的方法對干預(yù)的效果進(jìn)行評估，可以對除干預(yù)外的其他影響因素加以控制，從而將干預(yù)實(shí)施后的效果歸因?yàn)楦深A(yù)本身，這就解決了因果性的確認(rèn)問題。
關(guān)于實(shí)驗(yàn)
在隨機(jī)實(shí)驗(yàn)中，樣本被隨機(jī)分成兩組，一組經(jīng)歷處理?xiàng)l件(進(jìn)入干預(yù)組)，另一組接受控制條件(進(jìn)入對照組)，然后比較兩組樣本的效果指標(biāo)均值是否有差異。隨機(jī)分組使得兩組樣本“同質(zhì)”，即“分組”、“干預(yù)”與樣本的所有自身屬性相互獨(dú)立，從而可以通過干預(yù)結(jié)束時(shí)兩個(gè)群體在效果指標(biāo)上的差異來考察實(shí)驗(yàn)處理的凈效應(yīng)。隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法能夠在最大程度上保證干預(yù)組與對照組的相似性，得出的研究結(jié)論更具可靠性，更具說服力。但是這種方法也是備受爭議的，一是因?yàn)樗鼘?shí)施難度較大、成本較高;二是因?yàn)樵诟深A(yù)的影響評估中，接受干預(yù)與否通常并不是隨機(jī)發(fā)生的;第三，在社會科學(xué)研究領(lǐng)域，完全隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)對象的做法會涉及到研究倫理和道德問題。鑒于上述原因，利用非隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行的準(zhǔn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)是一個(gè)可供選擇的替代方法。準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)與隨機(jī)實(shí)驗(yàn)區(qū)分的標(biāo)準(zhǔn)是前者沒有隨機(jī)分配樣本。
通過準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)對干預(yù)的影響效果進(jìn)行評估，由于樣本接受干預(yù)與否并不是隨機(jī)發(fā)生的，而是人為選擇的，因此對于非隨機(jī)數(shù)據(jù)，不能簡單的認(rèn)為效果指標(biāo)的差異來源于干預(yù)。在剔除干預(yù)因素后，干預(yù)組和對照組的本身還可能存在著一些影響效果指標(biāo)的因素，這些因素對效果指標(biāo)的作用有可能同干預(yù)對效果指標(biāo)的作用相混淆。為了解決這個(gè)問題，可以運(yùn)用統(tǒng)計(jì)或計(jì)量的方法對除干預(yù)因素外的其他可能的影響因素進(jìn)行控制，或運(yùn)用匹配的方法調(diào)整樣本屬性的不平衡性——在對照組中尋找一個(gè)除了干預(yù)因素不同之外，其他因素與干預(yù)組樣本相同的對照樣本與之配對——這可以保證這些影響因素和分組安排獨(dú)立。
轉(zhuǎn)眼間實(shí)習(xí)已去一月，之前因?yàn)楣ぷ髟蛐枰獝貉a(bǔ)大量的專業(yè)知識并加以練習(xí)，所以一直抽不開身靜下心來好好整理一下學(xué)習(xí)的成果。如今，模型的建立已經(jīng)完成，剩下的就是枯燥的參數(shù)調(diào)整工作。在這之前就先對這段時(shí)間的數(shù)據(jù)處理工作得到的經(jīng)驗(yàn)做個(gè)小總結(jié)吧。
從我個(gè)人的理解來看，數(shù)據(jù)分析工作，在絕大部分情況下的目的在于用統(tǒng)計(jì)學(xué)的手段揭示數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的一些有用的信息，比如事物的發(fā)展趨勢和規(guī)律;又或者是去定位某種或某些現(xiàn)象的原因;也可以是檢驗(yàn)?zāi)撤N假設(shè)是否正確(心智模型的驗(yàn)證)。因此，數(shù)據(jù)分析工作常常用來支持決策的制定。
現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)已經(jīng)提供了相當(dāng)豐富的數(shù)據(jù)處理手段，但統(tǒng)計(jì)學(xué)的局限性在于，它只是在統(tǒng)計(jì)的層面上解釋數(shù)據(jù)所包含的信息，并不能從數(shù)據(jù)上得到原理上的結(jié)果。也就是說統(tǒng)計(jì)學(xué)并不能解釋為什么數(shù)據(jù)是個(gè)樣子，只能告訴我們數(shù)據(jù)展示給了我們什么。因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)無法揭示系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，這也是我們在利用統(tǒng)計(jì)學(xué)作為數(shù)據(jù)處理工具的時(shí)候需要注意的一點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘也是這個(gè)道理。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘的原理大多也是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論，因此所挖掘出的信息并不一定具有普適性。所以，在決策制定上，利用統(tǒng)計(jì)結(jié)果+專業(yè)知識解釋才是最保險(xiǎn)的辦法。然而，在很多時(shí)候，統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不能用已有的知識解釋其原理，而統(tǒng)計(jì)結(jié)果又確實(shí)展示出某種或某些穩(wěn)定的趨勢。為了抓住寶貴的機(jī)會，信任統(tǒng)計(jì)結(jié)果，僅僅依據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果來進(jìn)行決策也是很普遍的事情，只不過要付出的代價(jià)便是承受系統(tǒng)環(huán)境的變化所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。
用于數(shù)據(jù)分析的工具很多，從最簡單的office組件中的excel到專業(yè)軟件r、matlab，功能從簡單到復(fù)雜，可以滿足各種需求。在這里只能是對我自己實(shí)際使用的感受做一個(gè)總結(jié)。
excel：這個(gè)軟件大多數(shù)人應(yīng)該都是比較熟悉的。excel滿足了絕大部分辦公制表的需求，同時(shí)也擁有相當(dāng)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理能力。其自帶的toolpak(分析工具庫)和solver(規(guī)劃求解加載項(xiàng))可以完成基本描述統(tǒng)計(jì)、方差分析、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、傅立葉分析、線性回歸分析和線性規(guī)劃求解工作。這些功能在excel中沒有默認(rèn)打開，需要在excel選項(xiàng)中手動開啟。除此以外，excel也提供較為常用的統(tǒng)計(jì)圖形繪制功能。這些功能涵蓋了基本的統(tǒng)計(jì)分析手段，已經(jīng)能夠滿足絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工作的需求，同時(shí)也提供相當(dāng)友好的操作界面，對于具備基本統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的用戶來說是十分容易上手的。
spss：原名statistical package for the social science，現(xiàn)在已被ibm收購，改名后仍然是叫spss，不過全稱變更為statistical product and service solution。spss是一個(gè)專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件。除了基本的統(tǒng)計(jì)分析功能之外，還提供非線性回歸、聚類分析(clustering)、主成份分析(pca)和基本的時(shí)序分析。spss在某種程度上可以進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)挖掘工作，比如k-means聚類，不過數(shù)據(jù)挖掘的主要工作一般都是使用其自家的clementine(現(xiàn)已改名為spss modeler)完成。需要提一點(diǎn)的是spss modeler的建模功能非常強(qiáng)大且智能化，同時(shí)還可以通過其自身的clef(clementine extension framework)框架和java開發(fā)新的建模插件，擴(kuò)展性相當(dāng)好，是一個(gè)不錯的商業(yè)bi方案。
r：r是一個(gè)開源的分析軟件，也是分析能力不亞于spss和matlab等商業(yè)軟件的輕量級(僅指其占用空間極小，功能卻是重量級的)分析工具。官網(wǎng)地址：支持windows、linux和mac os系統(tǒng)，對于用戶來說非常方便。r和matlab都是通過命令行來進(jìn)行操作，這一點(diǎn)和適合有編程背景或喜好的數(shù)據(jù)分析人員。r的官方包中已經(jīng)自帶有相當(dāng)豐富的分析命令和函數(shù)以及主要的作圖工具。但r最大的優(yōu)點(diǎn)在于其超強(qiáng)的擴(kuò)展性，可以通過下載擴(kuò)展包來擴(kuò)展其分析功能，并且這些擴(kuò)展包也是開源的。r社區(qū)擁有一群非常熱心的貢獻(xiàn)者，這使得r的分析功能一直都很豐富。r也是我目前在工作中分析數(shù)據(jù)使用的主力工具。雖然工作中要求用matlab編程生成結(jié)果，但是實(shí)際分析的時(shí)候我基本都是用r來做的。因?yàn)樵谡Z法方面，r比matlab要更加自然一些。但是r的循環(huán)效率似乎并不是太高。
matlab：也是一個(gè)商業(yè)軟件，從名稱上就可以看出是為數(shù)學(xué)服務(wù)的。matlab的計(jì)算主要基于矩陣。功能上是沒話說，涵蓋了生物統(tǒng)計(jì)、信號處理、金融數(shù)據(jù)分析等一系列領(lǐng)域，是一個(gè)功能很強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算工具。是的，是數(shù)學(xué)計(jì)算工具，這東西的統(tǒng)計(jì)功能只不過是它的一部分，這東西體積也不小，吃掉我近3個(gè)g的空間。對于我來說，matlab是一個(gè)過于強(qiáng)大的工具，很多功能是用不上的。當(dāng)然，我也才剛剛上手而已，才剛剛搞明白怎么用這個(gè)怪物做最簡單的garch(1,1)模型。但毫無疑問，matlab基本上能滿足各領(lǐng)域計(jì)算方面的需求。
數(shù)據(jù)及心得體會篇一
這本書里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作上的應(yīng)用，以及它對現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作的影響。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書的結(jié)構(gòu)框架遵從了學(xué)術(shù)性書籍的普遍方式。也既，從現(xiàn)象入手，繼而通過對現(xiàn)象的解剖提出對這一現(xiàn)象的解釋。然后在通過解釋在對未來進(jìn)行預(yù)測，并對未來可能出現(xiàn)的問題提出自己看法與對策。
下面來重點(diǎn)介紹《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書的主要內(nèi)容。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關(guān)鍵字留下的數(shù)據(jù)提前成功的預(yù)測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預(yù)測比政府提前將近一個(gè)月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個(gè)周之后才可以弄到相關(guān)的數(shù)據(jù)。同時(shí)google的預(yù)測與政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性高達(dá)97%，這也就意味著google預(yù)測數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個(gè)數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個(gè)數(shù)字就是大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)測結(jié)果的相對準(zhǔn)確性與事件的可預(yù)測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數(shù)據(jù)時(shí)代“樣本=總體”的思想。我們都知道當(dāng)樣本無限趨近于總體的時(shí)候，通過計(jì)算得到的描述性數(shù)據(jù)將無限的趨近于事件本身的性質(zhì)。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進(jìn)一步的描述事物，因?yàn)橹暗臅r(shí)代數(shù)據(jù)的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導(dǎo)致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網(wǎng)終端與計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準(zhǔn)確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的主流，同時(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)的存儲與處理的基礎(chǔ)之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計(jì)劃的失敗與google只是將所有出現(xiàn)過的相應(yīng)的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系google詞庫就會出現(xiàn)翻譯，雖然有的時(shí)候的翻譯很無厘頭，但是大多數(shù)時(shí)候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計(jì)劃的成功，表明大數(shù)據(jù)時(shí)代對準(zhǔn)確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時(shí)代是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)住上的，所以大數(shù)據(jù)時(shí)代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測度而不管其準(zhǔn)確性到底有多高，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)會湮埋少數(shù)有問題的數(shù)據(jù)所帶來的影響。同時(shí)大量的數(shù)據(jù)也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預(yù)測了一個(gè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代催生的重要職業(yè)——數(shù)據(jù)科學(xué)家，這是一群數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結(jié)果。換言之，只要數(shù)據(jù)充足我們的一切外在的與內(nèi)在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個(gè)人隱私在大數(shù)據(jù)時(shí)代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數(shù)據(jù)為商業(yè)部門服務(wù)，而另一群人則負(fù)責(zé)審查這一些人是否合法的獲得與應(yīng)用數(shù)據(jù)，是否侵犯了個(gè)人隱私。
無論如何，大數(shù)據(jù)時(shí)代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書寫的很好，很值得一讀。因?yàn)闀o我們很多啟發(fā)，比如你在相關(guān)的社交網(wǎng)站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數(shù)據(jù)科學(xué)家”們利用，從而再將相關(guān)數(shù)據(jù)賣給各大網(wǎng)店。不過，事實(shí)就是我們將會成為被預(yù)測被引誘的對象。所以說，小心你在網(wǎng)上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因?yàn)樗o我展現(xiàn)了一個(gè)新的世界。
大數(shù)據(jù)心得體會篇2
數(shù)據(jù)及心得體會篇二
第一段：引言（100字）
在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。無論是個(gè)人、企業(yè)還是政府，都在不斷地產(chǎn)生和處理大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)藏著無盡的信息和知識，通過對數(shù)據(jù)的整理和分析，我們可以更好地理解和把握事物的本質(zhì)。本文將介紹數(shù)據(jù)的重要性，并分享一些關(guān)于數(shù)據(jù)處理和分析的心得體會。
第二段：數(shù)據(jù)的重要性（200字）
數(shù)據(jù)扮演著推動社會進(jìn)步和創(chuàng)新的重要角色。通過收集和分析大量的數(shù)據(jù)，我們可以更好地了解社會現(xiàn)象和趨勢，從而制定合理的決策。例如，科學(xué)家們通過研究大量的氣象數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確預(yù)測天氣情況，給人們提供重要的預(yù)警信息。此外，數(shù)據(jù)還被廣泛應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。企業(yè)通過收集和分析顧客的消費(fèi)習(xí)慣和喜好，可以更好地為顧客提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)，提高市場競爭力?？梢姡瑪?shù)據(jù)對于推動社會發(fā)展和提升個(gè)人能力有著不可低估的重要性。
第三段：數(shù)據(jù)處理的方法和工具（300字）
處理數(shù)據(jù)不僅僅是簡單地記錄和存儲，更重要的是如何從數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)處理的方法和工具也在不斷發(fā)展和更新。數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)為我們提供了更多的思路和手段。通過這些技術(shù)，我們可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類、回歸以及預(yù)測，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢。此外，數(shù)據(jù)可視化也是處理數(shù)據(jù)的重要方法之一。通過將數(shù)據(jù)以圖表或圖像的形式展示出來，我們可以更直觀地理解數(shù)據(jù)間的關(guān)系和趨勢，提高數(shù)據(jù)分析的效果。
第四段：數(shù)據(jù)處理和分析的心得體會（300字）
在個(gè)人的數(shù)據(jù)處理和分析實(shí)踐中，我積累了一些心得體會。首先，要合理收集和整理數(shù)據(jù)。不同的問題需要不同的數(shù)據(jù)集，我們需要根據(jù)問題的需求有針對性地收集數(shù)據(jù)，避免收集冗余和無效的數(shù)據(jù)。其次，要采用科學(xué)的分析方法。數(shù)據(jù)分析需要建立合理的模型和算法，需要遵循科學(xué)的數(shù)據(jù)分析原則，以準(zhǔn)確地推導(dǎo)出結(jié)論。再次，要靈活運(yùn)用工具和技術(shù)。數(shù)據(jù)處理和分析的工具和技術(shù)不斷更新，我們需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的工具和技術(shù)，以提高數(shù)據(jù)分析的效率和精準(zhǔn)度。最后，要善于合作和分享。數(shù)據(jù)處理和分析往往需要團(tuán)隊(duì)和合作，我們要善于與他人合作，并主動分享自己的經(jīng)驗(yàn)和知識，促進(jìn)共同進(jìn)步。
第五段：總結(jié)（200字）
數(shù)據(jù)是當(dāng)代社會的重要資源，合理地處理和分析數(shù)據(jù)對于推動社會進(jìn)步和個(gè)人發(fā)展有著重要作用。通過采用科學(xué)的方法和靈活運(yùn)用工具，我們能夠從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息和知識。在個(gè)人的實(shí)踐中，我們應(yīng)該注重?cái)?shù)據(jù)的收集和整理、采用科學(xué)的分析方法、靈活運(yùn)用工具和技術(shù)，以及善于合作和分享。相信通過不斷努力和學(xué)習(xí)，我們能夠更好地處理和分析數(shù)據(jù)，為社會發(fā)展和個(gè)人能力提升作出更大的貢獻(xiàn)。
以上是關(guān)于“數(shù)據(jù)及心得體會”主題的連貫的五段式文章，希望對您有所幫助。
數(shù)據(jù)及心得體會篇三
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時(shí)候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網(wǎng)站綁定時(shí)，當(dāng)時(shí)未找到網(wǎng)站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網(wǎng)站綁定的地方，點(diǎn)擊后解決了這個(gè)問題。
問題二：當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄
解決辦法：當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導(dǎo)，順利的點(diǎn)擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數(shù)據(jù)庫這一欄中，當(dāng)時(shí)未找到“foodmartsaledw”這個(gè)文件
問題四：在此處的sql server的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)?，這個(gè)過程非常的長。
解決辦法：在此處的sql server的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)?，這個(gè)過程非常的長，當(dāng)時(shí)一直延遲到了下課的時(shí)間，小組成員經(jīng)討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經(jīng)問老師，老師說此處的加載這樣長的時(shí)間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設(shè)置表間關(guān)系的數(shù)據(jù)源。關(guān)系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設(shè)置好維度表和事實(shí)表之間的關(guān)系，關(guān)系有時(shí)候是反的——點(diǎn)擊反向，最后成功得到設(shè)置好表間關(guān)系后的數(shù)據(jù)源視圖。（如圖所示）
這個(gè)大圖當(dāng)時(shí)完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項(xiàng)目部署到“l(fā)ocalhost”服務(wù)器:無法建立連接。請確保該服務(wù)器正在運(yùn)行。若要驗(yàn)證或更新目標(biāo)服務(wù)器的名稱，請?jiān)诮鉀Q方案資源管理器中右鍵單擊相應(yīng)的項(xiàng)目、選擇“項(xiàng)目屬性”、單擊“部署”選項(xiàng)卡，然后輸入服務(wù)器的名稱。”因?yàn)槲以谂渲脭?shù)據(jù)源的時(shí)候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數(shù)據(jù)庫屬性頁面：圖1-圖2 圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法: 圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標(biāo)下的“服務(wù)器” 成自己的sql server服務(wù)器名稱行sql servermanagement studio可以）步驟2：點(diǎn)確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了
二、心得體會
（1）在幾周的學(xué)習(xí)中，通過老師課堂上耐心細(xì)致的講解，耐心的指導(dǎo)我們?nèi)绾我徊揭徊降陌惭b軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎(chǔ)知識，學(xué)會了如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，以及一些基本的數(shù)據(jù)應(yīng)用。陌生到熟悉的過程，從中經(jīng)歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數(shù)據(jù)的規(guī)模。大數(shù)據(jù)進(jìn)修學(xué)習(xí)內(nèi)容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析 hadoop學(xué)習(xí)原理
大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展時(shí)代，做一個(gè)合格的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術(shù)水平，這是一門神奇的課程。
2、在學(xué)習(xí)sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個(gè)數(shù)據(jù)庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學(xué)習(xí)的過程中讓我的動手能力增強(qiáng)了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學(xué)習(xí)鍛煉了我們的動手能力，上網(wǎng)查閱的能力。改善了我只會用電腦上網(wǎng)的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團(tuán)結(jié)，每個(gè)人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團(tuán)結(jié)協(xié)作，互幫互助的能力。
3、如果再有機(jī)會進(jìn)行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫和報(bào)表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時(shí)可以做的更好。相信報(bào)表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結(jié)
，大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，在大學(xué)的最后一學(xué)期里學(xué)習(xí)了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數(shù)據(jù)大量的存在于現(xiàn)代社會生活中，隨著新興技術(shù)的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)底層技術(shù)的革新，數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級增長，所有數(shù)據(jù)的產(chǎn)生形式，都是數(shù)字化。如何收集、管理和分析海量數(shù)據(jù)對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時(shí)代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經(jīng)驗(yàn)。
三、
結(jié)語
數(shù)據(jù)及心得體會篇四
在信息時(shí)代的今天，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們生活中不可缺少的一部分。而對于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度也成為人們越來越關(guān)注的問題。為了測試和驗(yàn)證系統(tǒng)的性能，人們經(jīng)常需要使用一些假數(shù)據(jù)來模擬真實(shí)情況。而我在進(jìn)行假數(shù)據(jù)處理的過程中，不僅學(xué)到了很多有關(guān)數(shù)據(jù)的知識，也深刻體會到了假數(shù)據(jù)的重要性。下面將以我在假數(shù)據(jù)處理過程中的體會為切入點(diǎn)，進(jìn)行闡述。
首先，假數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備是至關(guān)重要的。在處理假數(shù)據(jù)時(shí)，準(zhǔn)備工作不可忽視。首先需要明確假數(shù)據(jù)的用途和目的，然后確定所需的字段和數(shù)據(jù)類型。為了模擬真實(shí)情況，假數(shù)據(jù)應(yīng)該具有一定的邏輯關(guān)系和合理性。例如，在模擬一個(gè)用戶注冊系統(tǒng)時(shí)，需要生成一些合法的用戶名、密碼和手機(jī)號碼等信息。如果假數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備不充分，可能會導(dǎo)致測試結(jié)果與實(shí)際使用情況差異較大，進(jìn)而影響系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
其次，假數(shù)據(jù)的生成要考慮數(shù)據(jù)分布的特點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)是非常重要的。假數(shù)據(jù)的生成應(yīng)該符合實(shí)際數(shù)據(jù)的分布情況，以保持模擬效果的準(zhǔn)確性。例如，對于一組身高數(shù)據(jù)，正常情況下應(yīng)該呈現(xiàn)出一個(gè)正態(tài)分布的特點(diǎn)。在生成假數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以使用一些數(shù)學(xué)方法和算法來模擬正態(tài)分布，以確保生成的假數(shù)據(jù)能夠反映出真實(shí)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。另外，還需要考慮到異常數(shù)據(jù)的生成，以測試系統(tǒng)對異常情況的處理能力。
第三，假數(shù)據(jù)需要具備一定的隨機(jī)性。隨機(jī)是指數(shù)據(jù)生成的不可預(yù)測性和不重復(fù)性。為了模擬真實(shí)情況，假數(shù)據(jù)的生成應(yīng)該具備一定的隨機(jī)性。在現(xiàn)實(shí)世界中，很少有一成不變的數(shù)據(jù)，所以假數(shù)據(jù)也應(yīng)該能夠反映出這一特點(diǎn)。為了達(dá)到這個(gè)目的，我們可以使用隨機(jī)數(shù)生成器來生成隨機(jī)的數(shù)據(jù)。同時(shí)，還需要考慮到數(shù)據(jù)的相互依賴關(guān)系，以確保生成的假數(shù)據(jù)之間的關(guān)系具有一定的隨機(jī)性。
第四，假數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性是評估數(shù)據(jù)模型的關(guān)鍵指標(biāo)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型驗(yàn)證時(shí)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性是非常重要的。無論是真實(shí)數(shù)據(jù)還是假數(shù)據(jù)，都應(yīng)該保持?jǐn)?shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。在生成假數(shù)據(jù)的過程中，我們應(yīng)該對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理性校驗(yàn)和數(shù)據(jù)去重。同時(shí)，還需要注意數(shù)據(jù)的完整性，避免生成不完整或重復(fù)的數(shù)據(jù)。只有保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，才能更好地評估和驗(yàn)證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
最后，假數(shù)據(jù)的使用應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎和合理。假數(shù)據(jù)只是一個(gè)工具，它可以用來幫助我們測試和驗(yàn)證系統(tǒng)的性能，但并不代表現(xiàn)實(shí)情況。因此，在使用假數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎對待。首先需要明確假數(shù)據(jù)的用途和限制，避免過度依賴假數(shù)據(jù)而忽視真實(shí)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。其次，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策時(shí)，應(yīng)當(dāng)將假數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行分析和判斷。只有在合理的情況下使用假數(shù)據(jù)，才能更好地指導(dǎo)實(shí)際的決策和行動。
綜上所述，假數(shù)據(jù)在測試和驗(yàn)證系統(tǒng)性能時(shí)發(fā)揮著非常重要的作用。通過對假數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、生成、隨機(jī)性、質(zhì)量和使用等方面的探討和思考，我深刻體會到了假數(shù)據(jù)的重要性。只有在合理的情況下使用假數(shù)據(jù)，并結(jié)合真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和決策，我們才能更加準(zhǔn)確地了解和評估系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。因此，在進(jìn)行假數(shù)據(jù)處理時(shí)，我們應(yīng)當(dāng)注重假數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和生成，同時(shí)也要注意數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，以確保得到可靠的測試和驗(yàn)證結(jié)果。
數(shù)據(jù)及心得體會篇五
數(shù)據(jù)在當(dāng)今社會中扮演著越來越重要的角色，無論是企業(yè)還是個(gè)人，都離不開數(shù)據(jù)的支持和應(yīng)用。然而，數(shù)據(jù)的處理并非一件容易的事情，需要有一定的經(jīng)驗(yàn)和技巧。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程中，我積累了一些經(jīng)驗(yàn)和體會，下面我將分享一下我在做數(shù)據(jù)中得到的心得體會。
首先，數(shù)據(jù)的收集必須要精確。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理之前，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是至關(guān)重要的。任何一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的錯誤或者遺漏都可能對整個(gè)數(shù)據(jù)的分析產(chǎn)生很大的負(fù)面影響。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集時(shí)，我們要盡可能地采用多種來源的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。
其次，在數(shù)據(jù)處理過程中，我們需要保持謹(jǐn)慎的態(tài)度。數(shù)據(jù)處理是一項(xiàng)非常細(xì)致和復(fù)雜的工作，需要耐心和細(xì)心。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理時(shí)，我們要仔細(xì)地檢查每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，排除異常值和錯誤數(shù)據(jù)，并進(jìn)行合理的填充和修正。只有保持嚴(yán)謹(jǐn)和細(xì)致的態(tài)度，才能保證數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和可靠性。
另外，數(shù)據(jù)分析需要結(jié)合相關(guān)的領(lǐng)域知識和背景。單純的熟悉數(shù)據(jù)的處理工具和技巧是不夠的，還需要了解所處理的數(shù)據(jù)所涉及的領(lǐng)域知識。因?yàn)槊總€(gè)行業(yè)和領(lǐng)域都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和規(guī)律，只有結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域的知識，才能更好地理解和解釋數(shù)據(jù)的意義和價(jià)值。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們要善于與專業(yè)人士進(jìn)行溝通和交流，從他們那里獲取更多的信息和見解。
此外，數(shù)據(jù)可視化是提高數(shù)據(jù)分析效果的重要手段。數(shù)據(jù)可視化可以通過圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的分布和變化趨勢，幫助人們更好地理解和解釋數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)可視化，我們可以直觀地看出數(shù)據(jù)的規(guī)律和特點(diǎn)，從而更好地為決策提供參考和依據(jù)。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們要學(xué)會使用各種數(shù)據(jù)可視化工具和技巧，將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)得更加直觀和易懂。
最后，數(shù)據(jù)處理不應(yīng)只重視結(jié)果，還要關(guān)注數(shù)據(jù)的背后故事。數(shù)據(jù)只是一個(gè)工具，我們不能只看到表面的數(shù)字和結(jié)果，更要關(guān)注背后的數(shù)據(jù)背景和故事。每個(gè)數(shù)據(jù)背后都有其自身的意義和價(jià)值，我們要善于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題和機(jī)會，探索數(shù)據(jù)背后的深層含義。數(shù)據(jù)分析不僅僅是對數(shù)據(jù)的處理和分析，更是對問題本質(zhì)的思考和洞察。
總結(jié)來說，做數(shù)據(jù)處理需要保持精確、謹(jǐn)慎和綜合運(yùn)用相關(guān)知識的態(tài)度。數(shù)據(jù)處理是一個(gè)漫長而復(fù)雜的過程，需要耐心和細(xì)致。只有從更廣的角度去思考和分析數(shù)據(jù)，才能得到更準(zhǔn)確和有價(jià)值的結(jié)論，為決策提供更好的支持和指導(dǎo)。
數(shù)據(jù)及心得體會篇六
第一段：引言（150字）
在如今信息時(shí)代的大潮之下，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了非常寶貴的資源，被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。而作為數(shù)據(jù)處理的最初環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性對于后續(xù)的分析和決策至關(guān)重要。在我的工作中，我經(jīng)常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的錄入工作，通過這一過程，我積累了一些寶貴的心得和體會。
第二段：添加數(shù)據(jù)的耐心與細(xì)致（250字）
數(shù)據(jù)錄入這一過程并不是一個(gè)簡單的工作，它要求我們具備一定的耐心和細(xì)致的精神。我們需要仰仗旺盛的工作熱情，耐心地對每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入，以確保其準(zhǔn)確性。在我的工作中，我經(jīng)常遇到一些數(shù)據(jù)特別復(fù)雜或繁瑣的情況，此時(shí)我會調(diào)整心態(tài)，保持耐心，盡量將每一項(xiàng)數(shù)據(jù)一絲不茍地錄入。這些經(jīng)驗(yàn)讓我明白，只有將耐心和細(xì)致發(fā)揮到極致，才能夠保證數(shù)據(jù)的正確性和完整性。
第三段：注重?cái)?shù)據(jù)的驗(yàn)證與核對（250字）
數(shù)據(jù)錄入過程中，驗(yàn)證和核對數(shù)據(jù)是非常重要的環(huán)節(jié)，它能夠有效避免錯誤數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。在我進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入的同時(shí)，我還會定期進(jìn)行自查和對比，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。如果發(fā)現(xiàn)有錯誤或不一致的數(shù)據(jù)，我會及時(shí)進(jìn)行修正和處理，以免影響后續(xù)工作。通過這樣的驗(yàn)證和核對工作，我發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含著科學(xué)手段與思考的過程，它能夠?yàn)槲覀兲峁┛煽康臄?shù)據(jù)支持，幫助我們做出更加準(zhǔn)確的分析和判斷。
第四段：掌握數(shù)據(jù)錄入的技術(shù)和工具（250字）
現(xiàn)代科技的發(fā)展給我們帶來了很多便利和工具，也使得數(shù)據(jù)錄入工作變得更加高效和準(zhǔn)確。在我的工作中，我不斷學(xué)習(xí)和應(yīng)用各種錄入工具和技術(shù)，比如Excel和數(shù)據(jù)錄入軟件等。這些工具和技術(shù)大大提高了數(shù)據(jù)錄入的速度和準(zhǔn)確性。同時(shí)，在使用這些工具和技術(shù)的過程中，我也發(fā)現(xiàn)了它們的潛力和局限性，這讓我認(rèn)識到不僅要掌握數(shù)據(jù)錄入的技術(shù)，更要了解其背后的原理和適用范圍，以便更好地應(yīng)對各種工作場景。
第五段：總結(jié)與展望（200字）
通過不斷的實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)積累，我對數(shù)據(jù)錄入工作有了更加深刻的認(rèn)識。我明白數(shù)據(jù)錄入不僅僅是一個(gè)簡單的環(huán)節(jié)，它是構(gòu)建整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程的基石。只有將數(shù)據(jù)錄入工作做好，才能夠保證后續(xù)的工作能夠順利進(jìn)行。在未來的工作中，我將進(jìn)一步深化對數(shù)據(jù)錄入過程的理解和操作技巧，不斷提高自身的數(shù)據(jù)處理能力，為企業(yè)決策和業(yè)務(wù)發(fā)展提供更加可靠的數(shù)據(jù)支持。
總結(jié)：
通過數(shù)據(jù)錄入工作的實(shí)踐，我深刻體會到了其重要性和技巧。只有耐心、細(xì)致，并且注重驗(yàn)證與核對，才能夠做好數(shù)據(jù)錄入工作。同時(shí)，掌握各種數(shù)據(jù)錄入的工具和技術(shù)，提高工作效率和準(zhǔn)確度也是至關(guān)重要的。我相信，在今后的工作中，我會不斷學(xué)習(xí)和提升自己，為數(shù)據(jù)處理工作做出更大的貢獻(xiàn)。
數(shù)據(jù)及心得體會篇七
算法是為了問題服務(wù)的，我們在掌握了書本上的算法以后，要去找一些綜合性的題目來鍛煉自己，這些問題通常融合了不同的知識點(diǎn)，例如同時(shí)蘊(yùn)含了排序，二叉樹，堆棧的相關(guān)知識，只有在解決問題的過程中，靈活運(yùn)用所學(xué)知識，才能真正檢驗(yàn)我們是否牢固掌握了書本上的內(nèi)容。教學(xué)建議： 其實(shí)李老師您是我大學(xué)以來第一個(gè)普通話如此標(biāo)準(zhǔn)的老師，所以我已經(jīng)十分慶幸了，而且我覺得您的講課思路嚴(yán)謹(jǐn)，只不過有的時(shí)候，您似乎刻意追求語句的嚴(yán)謹(jǐn)性，邏輯性，科學(xué)性，導(dǎo)致課堂上一句話往往說的很長，很繞，慢慢的都是專業(yè)名詞，有時(shí)候還稍有些舌頭打結(jié)，這會讓我們的思緒無法連貫。比如有一次我在qq上問您希爾排序里面的gap這個(gè)點(diǎn)，您給我發(fā)了一段26秒的語音，然后我聽了好多遍理了好多次思緒才想明白，當(dāng)然了這可能和我自己的理解能力較弱有關(guān)。我希望老師上課的時(shí)候能夠盡量把內(nèi)容說的再通俗易懂簡單粗暴一些。
數(shù)據(jù)及心得體會篇八
大數(shù)據(jù)的初衷就是將一個(gè)公開、高效的政府呈現(xiàn)在人民眼前。你知道數(shù)據(jù)報(bào)告
心得體會
是什么嗎?接下來就是本站小編為大家整理的關(guān)于數(shù)據(jù)報(bào)告心得體會，供大家閱讀!
現(xiàn)在先談?wù)勎覀€(gè)人在數(shù)據(jù)分析的經(jīng)歷，最后我將會做個(gè)總結(jié)。
大學(xué)開設(shè)了兩門專門講授數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識的課程：“概率統(tǒng)計(jì)”和“高等多元數(shù)據(jù)分析”。這兩門選用的教材是有中國特色的國貨，不僅體系完整而且重點(diǎn)突出，美中不足的是前后內(nèi)在的邏輯性欠缺，即各知識點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性沒有被闡述明白，而且在應(yīng)用方面缺少系統(tǒng)地訓(xùn)練。當(dāng)時(shí)，我靠著題海戰(zhàn)術(shù)把這兩門課給混過去了，現(xiàn)在看來是純忽悠而已。(不過，如果當(dāng)時(shí)去應(yīng)聘數(shù)據(jù)分析職位肯定有戲，至少筆試可以過關(guān))。
抱著瞻仰中國的最高科研圣地的想法，大學(xué)畢業(yè)后我奮不顧身的考取了中科院的研究生。不幸的是，雖然頂著號稱是高級生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)，我再也沒有受到專業(yè)的訓(xùn)練，一切全憑自己摸索和研究(不過，我認(rèn)為這樣反而挺好，至少咱底子還是不錯的，一直敏而好學(xué))。首先，我盡全力搜集一切資料(從大學(xué)帶過來的習(xí)慣)，神勇地看了一段時(shí)間，某一天我突然“頓悟”，這樣的學(xué)習(xí)方式是不行的，要以應(yīng)用為依托才能真正學(xué)會。然后呢，好在咱的環(huán)境的研究氛圍(主要是學(xué)生)還是不錯滴，我又轟轟烈烈地跳入了paper的海洋，看到無數(shù)牛人用到很多牛方法，這些方法又號稱解決了很多牛問題，當(dāng)時(shí)那個(gè)自卑呀，無法理解這些papers。某一天，我又“頓悟”到想從papers中找到應(yīng)用是不行的，你得先找到科學(xué)研究的思路才行，打個(gè)比方，這些papers其實(shí)是上鎖的，你要先找到鑰匙才成。幸運(yùn)的是，我得到了笛卡爾先生的指導(dǎo)，盡管他已經(jīng)仙游多年，他的“談?wù)劮椒ā睘楹笫揽蒲薪缰械谋弧胺叛颉钡墓聝簜冎笚l不錯的道路(雖然可能不是最好地，the better or best way要到國外去尋找，現(xiàn)在特別佩服毅然出國的童鞋們，你們的智商至少領(lǐng)先俺三年)。好了，在咱不錯的底子的作用下，我掌握了科研方法(其實(shí)很簡單，日后我可能會為“談?wù)劮椒ā睂ｉT寫篇日志)?？上?，這時(shí)留給咱的時(shí)間不多了，中科院的碩博連讀是5年，這對很多童鞋們綽綽有余的，但是因本人的情商較低，被小人“陷害”，被耽擱了差不多一年。這時(shí)，我發(fā)揮了“虎”(東北話)的精神，選擇了一個(gè)應(yīng)用方向，終于開始了把數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用結(jié)合的旅程了。具體過程按下不表，我先是把自己掌握的數(shù)據(jù)分析方法順次應(yīng)用了，或者現(xiàn)成的方法不適合，或者不能很好的解決問題，當(dāng)時(shí)相當(dāng)?shù)拿悦Ｑ?，難道是咱的底子出了問題。某一天，我又“頓悟”了，毛主席早就教育我們要“具體問題具體分析”，“教條主義”要不得，我應(yīng)該從問題的本質(zhì)入手，從本質(zhì)找方法，而不是妄想從繁多的方法去套住問題的本質(zhì)。好了，我辛苦了一段時(shí)間，終于解決了問題，不過，我卻有些糾結(jié)了。對于數(shù)據(jù)發(fā)分析，現(xiàn)在我的觀點(diǎn)就是“具體問題具體分析”，你首先要深入理解被分析的問題(領(lǐng)域)，盡力去尋找問題的本質(zhì)，然后你只需要使用些基本的方法就可以很好的解決問題了，看來“20/80法則”的幽靈無處不在呀。于是乎，咱又回到了原點(diǎn)，趕緊去學(xué)那些基礎(chǔ)知識方法吧，它們是很重要滴。
這里，說了一大堆，我做過總結(jié)：首先，你要掌握扎實(shí)的基礎(chǔ)知識，并且一定要深入理解，在自己的思維里搭建起一橋，它連接著抽象的數(shù)據(jù)分析方法和現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用問題;其次，你要有意識的去訓(xùn)練分析問題的能力;最后，你要不斷的積累各方面的知識，記住沒有“無源之水”、“無根之木”，良好的數(shù)據(jù)分析能力是建立在豐富的知識儲備上的。
有人說生活像一團(tuán)亂麻，剪不斷理還亂;我說生活像一團(tuán)亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會撥云見日雨過天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團(tuán)亂碼叫做大數(shù)據(jù)，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機(jī)。
這玄機(jī)說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關(guān)系轉(zhuǎn)而投奔相關(guān)關(guān)系。說來簡單，其實(shí)卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個(gè)典型的實(shí)用主義者，在美帝國主義萬惡的壓迫和洗腦下，始終追逐性價(jià)比和利益最大化，居然放棄了追求共產(chǎn)主義真理最基本的要求!不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學(xué)習(xí)和追求純粹的共產(chǎn)主義唯心科學(xué)歷史文化知識啦!這或許就是我們永遠(yuǎn)無法獲得諾貝爾獎、永遠(yuǎn)無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實(shí)小學(xué)時(shí)候，我就想過這個(gè)問題，相信所有的人都問過類似的問題，例如現(xiàn)在仍然很多人在問，媽的從來沒人知道我每天擺攤賺多少錢，你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來的。中國是抽樣的代表，因?yàn)橹袊俗钕矚g用代表來表現(xiàn)整體，最典型的例子莫過于公布的幸福指數(shù)滿意指數(shù)各種指數(shù)永遠(yuǎn)都高于你的預(yù)期，你完全不清楚他是怎么來的，一直到最后匯總成三個(gè)代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個(gè)憤青，其實(shí)只是想表達(dá)“樣本=總體”這個(gè)概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會體現(xiàn)出不同的價(jià)值，受到不同程度的對待及關(guān)注。在大數(shù)據(jù)觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時(shí)關(guān)注的重點(diǎn)從事物內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律轉(zhuǎn)移到事物客觀的發(fā)生情況上。
大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，必然對諸多領(lǐng)域產(chǎn)生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來十年必將會得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展，而其他一些行業(yè)則可能會消失。這是廢話，典型的三十年河?xùn)|三十年河西的道理，就像三十年前的數(shù)理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機(jī)器;就像三十年前職業(yè)高中的學(xué)生才學(xué)財(cái)會學(xué)銀行，如今這幫孫子一個(gè)個(gè)都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了;當(dāng)然也不乏像生物這種專業(yè)，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個(gè)專業(yè)，這也是為什么我現(xiàn)在在這寫
讀后感
而沒有跟姑娘去玩耍的原因。其實(shí)乍一看這個(gè)題目，我首先想到的是精益生產(chǎn)的過程控制，比如六西格瑪，這其實(shí)就是通過對所有數(shù)據(jù)的分析來預(yù)測產(chǎn)品品質(zhì)的變化，就已經(jīng)是大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用了。
而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數(shù)據(jù)中，肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應(yīng)出的規(guī)律相違背的個(gè)體，但是無論如何這也是該事件中一般規(guī)律的客觀體現(xiàn)的一種形式，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結(jié)論。換句話說，也大大減少了排除異己對表達(dá)事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)中國人民的平均收入一樣，這些數(shù)怎么這么低啊，這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么，刪掉刪掉;這些數(shù)怎么這么高啊，這還不引起社會不滿國家動蕩啊，刪掉刪掉。所以說，大數(shù)據(jù)至少對反應(yīng)客觀事實(shí)和對客觀事實(shí)做預(yù)測這兩個(gè)方面是有非常積極地意義的。而這個(gè)新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機(jī)，既在如何利用數(shù)據(jù)上，又在如何取得數(shù)據(jù)上。
先說數(shù)據(jù)的利用，這里面表達(dá)的就是作者在通書中強(qiáng)調(diào)的對“相關(guān)關(guān)系”的挖掘利用。相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系便不再贅述，而能夠?qū)ο嚓P(guān)關(guān)系進(jìn)行挖掘利用的企業(yè)其實(shí)缺不多，因?yàn)榭梢韵嘈盼磥淼拇髷?shù)據(jù)庫就像現(xiàn)在的自然資源一樣，必將因?yàn)閷娴淖分鸪蔀橄∪辟Y源，而最終落在個(gè)別人或企業(yè)或部門的手中。想想無論當(dāng)你想要做什么事情的時(shí)候，都有人已經(jīng)提前知道并且為你做好了計(jì)劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而對于數(shù)據(jù)的獲取，我覺得必然是未來中小型企業(yè)甚至個(gè)人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領(lǐng)域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)是必然的發(fā)展趨勢，鑒于這三個(gè)維度事實(shí)上都無法做到極致，那么對于數(shù)據(jù)獲取方式的爭奪肯定將成就更多的英雄人物。
現(xiàn)在回頭從說說作者書中的觀點(diǎn)中想到的，p87中關(guān)于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個(gè)被瘋狗咬傷的小孩，在接種了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。這是個(gè)非常有意思的案例，因?yàn)樾『⒈还芬疾〉母怕蕛H為七分之一，也就是說，本事件有85%的概率是小孩根本就不會患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而這疫苗到底是有效沒效，通過這個(gè)事件似乎根本就沒有辦法得到驗(yàn)證。這就好比某人推出個(gè)四萬億計(jì)劃，但實(shí)際上國際經(jīng)濟(jì)形勢就是好轉(zhuǎn)，哪怕你只推出個(gè)二百五計(jì)劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導(dǎo)致的嚴(yán)重通脹、產(chǎn)能過剩、房價(jià)泡沫等問題。那你說這四萬億到底是救了國還是誤了國?回到我自己的工作領(lǐng)域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關(guān)系，典型的從工作前的風(fēng)險(xiǎn)評估，到調(diào)查事故的taproot或者五個(gè)為什么，無一不是邏輯推理得到結(jié)果的產(chǎn)物。而事實(shí)上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話，找出事物之間的相關(guān)性，對提高工作環(huán)境的安全系數(shù)是極為有利的。這個(gè)點(diǎn)留著，看看可不可以在未來繼續(xù)做進(jìn)一步研究。
關(guān)于軟件
分析前期可以使用excel進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)調(diào)整、復(fù)雜的新變量計(jì)算(包括邏輯計(jì)算);在后期呈現(xiàn)美觀的圖表時(shí)，它的制圖制表功能更是無可取代的利器;但需要說明的是，excel畢竟只是辦公軟件，它的作用大多局限在對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行的操作，而非復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析，而且，當(dāng)樣本量達(dá)到“萬”以上級別時(shí)，excel的運(yùn)行速度有時(shí)會讓人抓狂。
spss是擅長于處理截面數(shù)據(jù)的傻瓜統(tǒng)計(jì)軟件。首先，它是專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件，對“萬”甚至“十萬”樣本量級別的數(shù)據(jù)集都能應(yīng)付自如;其次，它是統(tǒng)計(jì)軟件而非專業(yè)的計(jì)量軟件，因此它的強(qiáng)項(xiàng)在于數(shù)據(jù)清洗、描述統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)(t、f、卡方、方差齊性、正態(tài)性、信效度等檢驗(yàn))、多元統(tǒng)計(jì)分析(因子、聚類、判別、偏相關(guān)等)和一些常用的計(jì)量分析(初、中級計(jì)量教科書里提到的計(jì)量分析基本都能實(shí)現(xiàn))，對于復(fù)雜的、前沿的計(jì)量分析無能為力;第三，spss主要用于分析截面數(shù)據(jù)，在時(shí)序和面板數(shù)據(jù)處理方面功能了了;最后，spss兼容菜單化和編程化操作，是名副其實(shí)的傻瓜軟件。
stata與eviews都是我偏好的計(jì)量軟件。前者完全編程化操作，后者兼容菜單化和編程化操作;雖然兩款軟件都能做簡單的描述統(tǒng)計(jì)，但是較之spss差了許多;stata與eviews都是計(jì)量軟件，高級的計(jì)量分析能夠在這兩個(gè)軟件里得到實(shí)現(xiàn);stata的擴(kuò)展性較好，我們可以上網(wǎng)找自己需要的命令文件(.ado文件)，不斷擴(kuò)展其應(yīng)用，但eviews就只能等著軟件升級了;另外，對于時(shí)序數(shù)據(jù)的處理，eviews較強(qiáng)。
綜上，各款軟件有自己的強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)，用什么軟件取決于數(shù)據(jù)本身的屬性及分析方法。excel適用于處理小樣本數(shù)據(jù)，spss、stata、eviews可以處理較大的樣本;excel、spss適合做數(shù)據(jù)清洗、新變量計(jì)算等分析前準(zhǔn)備性工作，而stata、eviews在這方面較差;制圖制表用excel;對截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析用spss，簡單的計(jì)量分析spss、stata、eviews可以實(shí)現(xiàn)，高級的計(jì)量分析用stata、eviews，時(shí)序分析用eviews。
關(guān)于因果性
早期，人們通過觀察原因和結(jié)果之間的表面聯(lián)系進(jìn)行因果推論，比如恒常會合、時(shí)間順序。但是，人們漸漸認(rèn)識到多次的共同出現(xiàn)和共同缺失可能是因果關(guān)系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。從歸納法的角度來說，如果在有a的情形下出現(xiàn)b，沒有a的情形下就沒有b，那么a很可能是b的原因，但也可能是其他未能預(yù)料到的因素在起作用，所以，在進(jìn)行因果判斷時(shí)應(yīng)對大量的事例進(jìn)行比較，以便提高判斷的可靠性。
有兩種解決因果問題的方案：統(tǒng)計(jì)的解決方案和科學(xué)的解決方案。統(tǒng)計(jì)的解決方案主要指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)和計(jì)量回歸的方法對微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，比較受干預(yù)樣本與未接受干預(yù)樣本在效果指標(biāo)(因變量)上的差異。需要強(qiáng)調(diào)的是，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，不論是進(jìn)行均值比較、頻數(shù)分析，還是方差分析、相關(guān)分析，其結(jié)果只是干預(yù)與影響效果之間因果關(guān)系成立的必要條件而非充分條件。類似的，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數(shù)量關(guān)系;計(jì)量模型中哪個(gè)變量為因變量哪個(gè)變量為自變量，完全出于分析者根據(jù)其他考慮進(jìn)行的預(yù)設(shè)，與計(jì)量分析結(jié)果沒有關(guān)系?？傊?，回歸并不意味著因果關(guān)系的成立，因果關(guān)系的判定或推斷必須依據(jù)經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)的相關(guān)理論。雖然利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行因果判斷顯得勉強(qiáng)，但如果研究者掌握了時(shí)間序列數(shù)據(jù)，因果判斷仍有可為，其中最經(jīng)典的方法就是進(jìn)行“格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)”。但格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)論也只是統(tǒng)計(jì)意義上的因果性，而不一定是真正的因果關(guān)系，況且格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)對數(shù)據(jù)的要求較高(多期時(shí)序數(shù)據(jù))，因此該方法對截面數(shù)據(jù)無能為力。綜上所述，統(tǒng)計(jì)、計(jì)量分析的結(jié)果可以作為真正的因果關(guān)系的一種支持，但不能作為肯定或否定因果關(guān)系的最終根據(jù)。
科學(xué)的解決方案主要指實(shí)驗(yàn)法，包括隨機(jī)分組實(shí)驗(yàn)和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)。以實(shí)驗(yàn)的方法對干預(yù)的效果進(jìn)行評估，可以對除干預(yù)外的其他影響因素加以控制，從而將干預(yù)實(shí)施后的效果歸因?yàn)楦深A(yù)本身，這就解決了因果性的確認(rèn)問題。
關(guān)于實(shí)驗(yàn)
在隨機(jī)實(shí)驗(yàn)中，樣本被隨機(jī)分成兩組，一組經(jīng)歷處理?xiàng)l件(進(jìn)入干預(yù)組)，另一組接受控制條件(進(jìn)入對照組)，然后比較兩組樣本的效果指標(biāo)均值是否有差異。隨機(jī)分組使得兩組樣本“同質(zhì)”，即“分組”、“干預(yù)”與樣本的所有自身屬性相互獨(dú)立，從而可以通過干預(yù)結(jié)束時(shí)兩個(gè)群體在效果指標(biāo)上的差異來考察實(shí)驗(yàn)處理的凈效應(yīng)。隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法能夠在最大程度上保證干預(yù)組與對照組的相似性，得出的研究結(jié)論更具可靠性，更具說服力。但是這種方法也是備受爭議的，一是因?yàn)樗鼘?shí)施難度較大、成本較高;二是因?yàn)樵诟深A(yù)的影響評估中，接受干預(yù)與否通常并不是隨機(jī)發(fā)生的;第三，在社會科學(xué)研究領(lǐng)域，完全隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)對象的做法會涉及到研究倫理和道德問題。鑒于上述原因，利用非隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行的準(zhǔn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)是一個(gè)可供選擇的替代方法。準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)與隨機(jī)實(shí)驗(yàn)區(qū)分的標(biāo)準(zhǔn)是前者沒有隨機(jī)分配樣本。
通過準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)對干預(yù)的影響效果進(jìn)行評估，由于樣本接受干預(yù)與否并不是隨機(jī)發(fā)生的，而是人為選擇的，因此對于非隨機(jī)數(shù)據(jù)，不能簡單的認(rèn)為效果指標(biāo)的差異來源于干預(yù)。在剔除干預(yù)因素后，干預(yù)組和對照組的本身還可能存在著一些影響效果指標(biāo)的因素，這些因素對效果指標(biāo)的作用有可能同干預(yù)對效果指標(biāo)的作用相混淆。為了解決這個(gè)問題，可以運(yùn)用統(tǒng)計(jì)或計(jì)量的方法對除干預(yù)因素外的其他可能的影響因素進(jìn)行控制，或運(yùn)用匹配的方法調(diào)整樣本屬性的不平衡性——在對照組中尋找一個(gè)除了干預(yù)因素不同之外，其他因素與干預(yù)組樣本相同的對照樣本與之配對——這可以保證這些影響因素和分組安排獨(dú)立。
轉(zhuǎn)眼間實(shí)習(xí)已去一月，之前因?yàn)楣ぷ髟蛐枰獝貉a(bǔ)大量的專業(yè)知識并加以練習(xí)，所以一直抽不開身靜下心來好好整理一下學(xué)習(xí)的成果。如今，模型的建立已經(jīng)完成，剩下的就是枯燥的參數(shù)調(diào)整工作。在這之前就先對這段時(shí)間的數(shù)據(jù)處理工作得到的經(jīng)驗(yàn)做個(gè)小總結(jié)吧。
從我個(gè)人的理解來看，數(shù)據(jù)分析工作，在絕大部分情況下的目的在于用統(tǒng)計(jì)學(xué)的手段揭示數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的一些有用的信息，比如事物的發(fā)展趨勢和規(guī)律;又或者是去定位某種或某些現(xiàn)象的原因;也可以是檢驗(yàn)?zāi)撤N假設(shè)是否正確(心智模型的驗(yàn)證)。因此，數(shù)據(jù)分析工作常常用來支持決策的制定。
現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)已經(jīng)提供了相當(dāng)豐富的數(shù)據(jù)處理手段，但統(tǒng)計(jì)學(xué)的局限性在于，它只是在統(tǒng)計(jì)的層面上解釋數(shù)據(jù)所包含的信息，并不能從數(shù)據(jù)上得到原理上的結(jié)果。也就是說統(tǒng)計(jì)學(xué)并不能解釋為什么數(shù)據(jù)是個(gè)樣子，只能告訴我們數(shù)據(jù)展示給了我們什么。因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)無法揭示系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，這也是我們在利用統(tǒng)計(jì)學(xué)作為數(shù)據(jù)處理工具的時(shí)候需要注意的一點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘也是這個(gè)道理。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘的原理大多也是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論，因此所挖掘出的信息并不一定具有普適性。所以，在決策制定上，利用統(tǒng)計(jì)結(jié)果+專業(yè)知識解釋才是最保險(xiǎn)的辦法。然而，在很多時(shí)候，統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不能用已有的知識解釋其原理，而統(tǒng)計(jì)結(jié)果又確實(shí)展示出某種或某些穩(wěn)定的趨勢。為了抓住寶貴的機(jī)會，信任統(tǒng)計(jì)結(jié)果，僅僅依據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果來進(jìn)行決策也是很普遍的事情，只不過要付出的代價(jià)便是承受系統(tǒng)環(huán)境的變化所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。
用于數(shù)據(jù)分析的工具很多，從最簡單的office組件中的excel到專業(yè)軟件r、matlab，功能從簡單到復(fù)雜，可以滿足各種需求。在這里只能是對我自己實(shí)際使用的感受做一個(gè)總結(jié)。
excel：這個(gè)軟件大多數(shù)人應(yīng)該都是比較熟悉的。excel滿足了絕大部分辦公制表的需求，同時(shí)也擁有相當(dāng)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理能力。其自帶的toolpak(分析工具庫)和solver(規(guī)劃求解加載項(xiàng))可以完成基本描述統(tǒng)計(jì)、方差分析、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、傅立葉分析、線性回歸分析和線性規(guī)劃求解工作。這些功能在excel中沒有默認(rèn)打開，需要在excel選項(xiàng)中手動開啟。除此以外，excel也提供較為常用的統(tǒng)計(jì)圖形繪制功能。這些功能涵蓋了基本的統(tǒng)計(jì)分析手段，已經(jīng)能夠滿足絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工作的需求，同時(shí)也提供相當(dāng)友好的操作界面，對于具備基本統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的用戶來說是十分容易上手的。
spss：原名statistical package for the social science，現(xiàn)在已被ibm收購，改名后仍然是叫spss，不過全稱變更為statistical product and service solution。spss是一個(gè)專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件。除了基本的統(tǒng)計(jì)分析功能之外，還提供非線性回歸、聚類分析(clustering)、主成份分析(pca)和基本的時(shí)序分析。spss在某種程度上可以進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)挖掘工作，比如k-means聚類，不過數(shù)據(jù)挖掘的主要工作一般都是使用其自家的clementine(現(xiàn)已改名為spss modeler)完成。需要提一點(diǎn)的是spss modeler的建模功能非常強(qiáng)大且智能化，同時(shí)還可以通過其自身的clef(clementine extension framework)框架和java開發(fā)新的建模插件，擴(kuò)展性相當(dāng)好，是一個(gè)不錯的商業(yè)bi方案。
r：r是一個(gè)開源的分析軟件，也是分析能力不亞于spss和matlab等商業(yè)軟件的輕量級(僅指其占用空間極小，功能卻是重量級的)分析工具。官網(wǎng)地址：支持windows、linux和mac os系統(tǒng)，對于用戶來說非常方便。r和matlab都是通過命令行來進(jìn)行操作，這一點(diǎn)和適合有編程背景或喜好的數(shù)據(jù)分析人員。r的官方包中已經(jīng)自帶有相當(dāng)豐富的分析命令和函數(shù)以及主要的作圖工具。但r最大的優(yōu)點(diǎn)在于其超強(qiáng)的擴(kuò)展性，可以通過下載擴(kuò)展包來擴(kuò)展其分析功能，并且這些擴(kuò)展包也是開源的。r社區(qū)擁有一群非常熱心的貢獻(xiàn)者，這使得r的分析功能一直都很豐富。r也是我目前在工作中分析數(shù)據(jù)使用的主力工具。雖然工作中要求用matlab編程生成結(jié)果，但是實(shí)際分析的時(shí)候我基本都是用r來做的。因?yàn)樵谡Z法方面，r比matlab要更加自然一些。但是r的循環(huán)效率似乎并不是太高。
matlab：也是一個(gè)商業(yè)軟件，從名稱上就可以看出是為數(shù)學(xué)服務(wù)的。matlab的計(jì)算主要基于矩陣。功能上是沒話說，涵蓋了生物統(tǒng)計(jì)、信號處理、金融數(shù)據(jù)分析等一系列領(lǐng)域，是一個(gè)功能很強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算工具。是的，是數(shù)學(xué)計(jì)算工具，這東西的統(tǒng)計(jì)功能只不過是它的一部分，這東西體積也不小，吃掉我近3個(gè)g的空間。對于我來說，matlab是一個(gè)過于強(qiáng)大的工具，很多功能是用不上的。當(dāng)然，我也才剛剛上手而已，才剛剛搞明白怎么用這個(gè)怪物做最簡單的garch(1,1)模型。但毫無疑問，matlab基本上能滿足各領(lǐng)域計(jì)算方面的需求。