體會是指將學習的東西運用到實踐中去，通過實踐反思學習內容并記錄下來的文字，近似于經驗總結。心得體會是我們對于所經歷的事件、經驗和教訓的總結和反思。下面是小編幫大家整理的心得體會范文大全，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
數據化心得體會篇一
在當今的信息時代，數據化已經成為一種趨勢和必備能力。無論是在工作上還是在生活中，我們都需要依賴數據來分析和決策。數據化不僅是高科技行業(yè)的重要工具，也在漸漸應用到其他領域中來。通過對數據的揭示和分析，我們可以更加深刻地了解現(xiàn)實，以此優(yōu)化生產過程或生活方式，做出更加明智的決策。
第二段：數據化的意義和方法
數據化與統(tǒng)計分析、機器學習、人工智能等概念有所交匯，但還是有其特定的意義。數據化帶來的最大好處是，它讓我們擁有了更強的預判能力。通過對數據的分類、整理、存儲和加工，可以提煉出有用的信息，為企業(yè)、政府或個人的決策提供支持。數據化不單純只是收集數據，還需要下功夫去挖掘數據中蘊含的深層次的價值。而要實現(xiàn)這一點，就需要依靠大數據分析領域的專業(yè)技能，包括數據挖掘、數據可視化和機器學習等技術手段。
第三段：數據化的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)
數據化帶來了很多優(yōu)勢，也需要我們面對挑戰(zhàn)。數據化可以幫助我們快速了解和掌握生產、營銷、交通等方面的信息，讓我們對未來趨勢有更準確的預測，從而為未來做出更好的決策。但數據化過程中也存在著很多挑戰(zhàn)，例如，數據的缺失、失真或無法獲取等問題，還有數據安全和隱私的問題等，這些問題都會影響到數據的質量和可信度。如何在保證數據質量的同時，有效地進行分析和利用，是我們需要面對的難題。
第四段：個人心得
推進數據化的過程中，作為從業(yè)者或者個人來說都需要注重一些事項。尤其是對于普通人，我們可以通過學習、掌握一些基礎的數據分析技能，例如利用 Excel 對數據進行可視化呈現(xiàn)，或者通過一些在線數據分析工具來處理和分析數據。同時，還需要注重數據的質量和可信度，對于不確定的數據需要多加驗證和確證。這些都需要個人有自我培養(yǎng)和研究的思想，否則我們會發(fā)現(xiàn)，數據化的價值得不到充分的發(fā)揮。
第五段：未來趨勢和展望
數據化的趨勢將會快速發(fā)展，更多重要的行業(yè)都將涉及數據化，并吸引了越來越多的投資和創(chuàng)業(yè)企業(yè)，數據分析領域也將催生更多的精英和專家。大家可以多嘗試一些新的數據分析工具和技術，探尋新的應用場景和商業(yè)模式。同時，對于個人而言，也需要不斷創(chuàng)新和孜孜不倦地鉆研學習。只有用心去了解和探求數據化的本質，才能更好地跟著時代的步伐前行。
總結：
數據化雖然是一種新型的能力和趨勢，但它正日益融入生活和工作中來，我們需要不斷學習和探索所需的技能和知識。我們需要注重數據質量和可信度，并時刻關注數據化的未來發(fā)展趨勢。這樣，我們才能真正掌握數據化所帶來的巨大價值，并為我們自己和社會創(chuàng)造更多的價值。
數據化心得體會篇二
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時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：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點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：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件
問題四：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，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，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）
這個大圖當時完全不知道怎么做，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，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱。”因為我在配置數據源的時候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：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，將目標下的“服務器” 成自己的sql server服務器名稱行sql servermanagement studio可以）步驟2：點確定后，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）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經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。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析 hadoop學習原理
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，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。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協(xié)作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結
，大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現(xiàn)代社會生活中，隨著新興技術的發(fā)展與互聯(lián)網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語
數據化心得體會篇三
在信息時代的今天，數據已經成為我們生活中不可缺少的一部分。而對于數據的準確性和可信度也成為人們越來越關注的問題。為了測試和驗證系統(tǒng)的性能，人們經常需要使用一些假數據來模擬真實情況。而我在進行假數據處理的過程中，不僅學到了很多有關數據的知識，也深刻體會到了假數據的重要性。下面將以我在假數據處理過程中的體會為切入點，進行闡述。
首先，假數據的準備是至關重要的。在處理假數據時，準備工作不可忽視。首先需要明確假數據的用途和目的，然后確定所需的字段和數據類型。為了模擬真實情況，假數據應該具有一定的邏輯關系和合理性。例如，在模擬一個用戶注冊系統(tǒng)時，需要生成一些合法的用戶名、密碼和手機號碼等信息。如果假數據的準備不充分，可能會導致測試結果與實際使用情況差異較大，進而影響系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
其次，假數據的生成要考慮數據分布的特點。在大數據時代，數據的分布特點是非常重要的。假數據的生成應該符合實際數據的分布情況，以保持模擬效果的準確性。例如，對于一組身高數據，正常情況下應該呈現(xiàn)出一個正態(tài)分布的特點。在生成假數據時，我們可以使用一些數學方法和算法來模擬正態(tài)分布，以確保生成的假數據能夠反映出真實數據的特點。另外，還需要考慮到異常數據的生成，以測試系統(tǒng)對異常情況的處理能力。
第三，假數據需要具備一定的隨機性。隨機是指數據生成的不可預測性和不重復性。為了模擬真實情況，假數據的生成應該具備一定的隨機性。在現(xiàn)實世界中，很少有一成不變的數據，所以假數據也應該能夠反映出這一特點。為了達到這個目的，我們可以使用隨機數生成器來生成隨機的數據。同時，還需要考慮到數據的相互依賴關系，以確保生成的假數據之間的關系具有一定的隨機性。
第四，假數據的質量和準確性是評估數據模型的關鍵指標。在進行數據處理和模型驗證時，數據的質量和準確性是非常重要的。無論是真實數據還是假數據，都應該保持數據的質量和準確性。在生成假數據的過程中，我們應該對數據進行合理性校驗和數據去重。同時，還需要注意數據的完整性，避免生成不完整或重復的數據。只有保證了數據的質量和準確性，才能更好地評估和驗證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
最后，假數據的使用應當謹慎和合理。假數據只是一個工具，它可以用來幫助我們測試和驗證系統(tǒng)的性能，但并不代表現(xiàn)實情況。因此，在使用假數據時，應當謹慎對待。首先需要明確假數據的用途和限制，避免過度依賴假數據而忽視真實數據的特點。其次，在進行數據分析和決策時，應當將假數據與真實數據結合起來進行分析和判斷。只有在合理的情況下使用假數據，才能更好地指導實際的決策和行動。
綜上所述，假數據在測試和驗證系統(tǒng)性能時發(fā)揮著非常重要的作用。通過對假數據的準備、生成、隨機性、質量和使用等方面的探討和思考，我深刻體會到了假數據的重要性。只有在合理的情況下使用假數據，并結合真實數據進行分析和決策，我們才能更加準確地了解和評估系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。因此，在進行假數據處理時，我們應當注重假數據的準備和生成，同時也要注意數據的質量和準確性，以確保得到可靠的測試和驗證結果。
數據化心得體會篇四
第一段：引言（150字）
現(xiàn)代社會中，數據已經成為一種寶貴的資源，無論是企業(yè)、政府還是個人，都需要依賴數據來進行決策和分析。因此，掌握數據分析的能力變得越來越重要。通過分析數據，我們可以揭示隱藏的規(guī)律和趨勢，為我們提供更多的信息和見解。在過去的一年中，我從事了一項數據分析的項目，并且在這個過程中積累了一些寶貴的經驗和體會。
第二段：數據收集與清洗（250字）
在進行數據分析之前，最重要的第一步是數據的收集與清洗。在項目中，我主要通過調查問卷和網絡爬蟲這兩種方法來收集數據，然后使用數據分析工具對數據進行清洗和篩選。在這個過程中，我體會到數據質量的重要性。有時候，收集到的數據可能存在錯誤或者缺失，這就需要我們對數據進行逐一核實和修正。另外，數據的格式也要進行統(tǒng)一，以方便后續(xù)的分析。在數據清洗過程中，我學會了使用一些常見的數據處理工具，如Excel和Python等，這大大提高了我的工作效率。
第三段：數據分析與挖掘（300字）
在數據清洗完成后，接下來就是進行數據分析與挖掘了。數據分析主要包括描述性統(tǒng)計、相關性分析和預測建模等。其中，描述性統(tǒng)計可以幫助我們了解數據的基本特征和分布情況，相關性分析可以揭示數據之間的關聯(lián)程度，預測建模則可以通過歷史數據來預測未來的情況。在數據分析過程中，我意識到要保持開放的思維，不要過早地做出主觀的判斷。同時，數據可視化也非常重要，通過繪制圖表和圖像，我們可以更加直觀地了解數據之間的關系，并發(fā)現(xiàn)隱藏在數據背后的故事。
第四段：解讀與應用（250字）
數據的分析與挖掘只是第一步，關鍵在于如何解讀和應用這些分析結果。在這個過程中，我們要將數據分析的結果與實際情況進行對比，并深入思考其中的意義。有時候，分析結果可能對我們的決策產生重要影響，因此我們需要將這些結果有效地傳達給相關人員，并幫助他們理解和接受這些結果。在實際工作中，我發(fā)現(xiàn)一個好的數據分析師應該具備良好的溝通能力和解釋能力，這樣才能將分析結果轉化為實際行動。
第五段：持續(xù)學習與提升（250字）
數據分析是一個不斷學習和提升的過程。在數據分析的過程中，我們要持續(xù)關注新的數據分析方法和技術，并不斷學習和積累相關知識。通過參加培訓課程、閱讀書籍和參與實際項目，我們可以不斷提升自己的分析能力和技巧。此外，我們還可以通過與其他數據分析師進行交流和分享，互相學習和借鑒。只有不斷學習和提升，才能在數據分析的領域中保持競爭力。
總結（100字）
通過這個數據分析項目，我深刻體會到了數據的重要性和分析的價值。通過數據分析，我們可以發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，并為決策提供科學依據。在未來的工作中，我將繼續(xù)學習和提升自己的數據分析能力，努力做出更有力量的決策。
數據化心得體會篇五
本次課程設計所用到的知識完全是上學期的知識，通過這次課程設計，我認識到了我對數據結構這門課的掌握程度。
首先我這個課程設計是關于二叉樹的，由于是剛接觸二叉樹，所以我掌握的長度并不深。在編程之前我把有關于二叉樹的知識有溫習了一遍，還好并沒有忘掉。二叉樹這章節(jié)難度中上等，而且內容廣泛，所以我只掌握了百分之六七十。
然后，在編程中我認識到了自己動手能力的不足，雖然相比較大二而言進步很大，但是我還是不滿意，有的在編程中必須看書才能寫出來，有的靠百度，很少是自己寫的。還好，我自己組裝程序的能力還行，要不這東拼西湊的程序根本組裝不了。在編程中我還認識到了，編程不能停下，如果編程的時間少了，知識忘的會很快，而且動手也會很慢。同時，同學之間的合作也很重要，每個人掌握的知識都不一樣，而且掌握程度也不一樣，你不會的別的同學會，所以在大家的共同努力下，編程會變得很容易。在這次編程中，我了解到了自己某些方面的不足，比如說鏈表的知識，雖然我能做一些有關于鏈表的編程，但是很慢，沒有別人編程的快，另外，二叉樹和圖的知識最不好掌握，這方面的知識廣泛而復雜。以前，沒動手編程的時候覺得這些知識很容易，現(xiàn)在編程了才發(fā)現(xiàn)自己錯了，大錯特錯了，我們這個專業(yè)最重視的就是動手編程能力，如果我們紙上寫作能力很強而動手編程能力很差，那我們就白上這個專業(yè)了。計算機這個專業(yè)就是鍛煉動手編程能力的，一個人的理論知識再好，沒有動手編程能力，那他只是一個計算機專業(yè)的“入門者”。在編程中我們能找到滿足，如果我們自己編程了一個程序，我們會感到自豪，而且充實，因為如果我們專研一個難得程序，我們會達到忘我的境界，自己完全沉浸在編程的那種樂趣之中，完全會廢寢忘食。編程雖然會乏味很無聊，但是只要我們沉浸其中，你就會發(fā)現(xiàn)里面的`樂趣，遇到難得，你會勇往直前，不寫出來永不罷休；遇到容易的，你會找到樂趣。編程是很乏味，但是那是因為你沒找到編程重的樂趣，你只看到了他的不好，而沒有看到他的好。其實，只要你找到編程中得樂趣，你就會完全喜歡上他，不編程還好，一編程你就會變成一個兩耳不聞窗外事的“植物人”?？梢哉f只要你涉及到了計算機，你就的會編程，而且還要喜歡上他，永遠和他打交道，我相信在某一天，我們一定會把他當作我們不可或缺的好朋友。
“數據結構與算法課程設計”是計算機科學與技術專業(yè)學生的集中實踐性環(huán)節(jié)之一，是學習“數據結構與算法”理論和實驗課程后進行的一次全面的綜合練習。其目的是要達到理論與實際應用相結合，提高學生組織數據及編寫程序的能力，使學生能夠根據問題要求和數據對象的特性，學會數據組織的方法，把現(xiàn)實世界中的實際問題在計算機內部表示出來并用軟件解決問題，培養(yǎng)良好的程序設計技能。
當初拿到這次課程設計題目時，似乎無從下手，但是經過分析可知，對于簡單文本編輯器來說功能有限，不外乎創(chuàng)作文本、顯示文本、統(tǒng)計文本中字母—數字—空格—特殊字符—文本總字數、查找、刪除及插入這幾項功能。于是，我進行分模塊進行編寫程序。雖然每個模塊程序并不大，但是每個模塊都要經過一番思考才能搞清其算法思想，只要有了算法思想，再加上c程序語言基礎，基本完成功能，但是，每個模塊不可能一次完成而沒有一點錯誤，所以，我給自己定了一個初級目標：用c語言大體描述每個算法，然后經調試后改掉其中明顯的錯誤，并且根據調試結果改正一些算法錯誤，當然，這一目標實現(xiàn)較難。最后，經過反復思考，看一下程序是否很完善，如果能夠達到更完善當然最好。并非我們最初想到的算法就是最好的算法，所以，有事我們會而不得不在編寫途中終止換用其他算法，但是，我認為這不是浪費時間，而是一種認識過程，在編寫程序中遇到的問題會為我們以后編寫程序積累經驗，避免再犯同樣的錯誤。但是，有的方法不適用于這個程序，或許會適用于另外一個程序。所以，探索的過程是成長的過程，是為成功做的鋪墊。經過努力后獲得成功，會更有成就感。
在課程設計過程中通過獨立解決問題，首先分析設計題目中涉及到的數據類型，在我們學習的數據存儲結構中不外乎線性存儲結構及非線性存儲結構，非線性存儲結構中有樹型，集合型，圖型等存儲結構，根據數據類型設計數據結點類型。然后根據設計題目的主要任務，設計出程序大體輪廓（包括子函數和主函數），然后對每個子函數進行大體設計，過程中錯誤在所難免，所以要經過仔細探索，對每個函數進行改進。
程序基本完成后，功能雖然齊全，但是程序是否完善（例如，輸入數據時是否在其范圍之內，所以加入判斷語句是很有必要的）還需運行測試多次，如有發(fā)現(xiàn)應該對其進行改善，當然要在力所能及的前提下。
課程設計過程雖然短暫，但是使我深刻理解數據結構和算法課程對編程的重要作用，還有“數據結構與算法”還提供了一些常用的基本算法思想及算法的編寫程序。通過獨立完成設計題目，使我系統(tǒng)了解編程的基本步驟，提高分析和解決實際問題的能力。通過實踐積累經驗，才能有所創(chuàng)新。正所謂，良好的基礎決定上層建筑。只有基本功做好了，才有可能做出更好的成果。
數據化心得體會篇六
第一段：引言（150字）
在如今信息時代的大潮之下，數據已經成為了非常寶貴的資源，被廣泛應用于各行各業(yè)。而作為數據處理的最初環(huán)節(jié)，數據的準確性和可靠性對于后續(xù)的分析和決策至關重要。在我的工作中，我經常需要進行數據的錄入工作，通過這一過程，我積累了一些寶貴的心得和體會。
第二段：添加數據的耐心與細致（250字）
數據錄入這一過程并不是一個簡單的工作，它要求我們具備一定的耐心和細致的精神。我們需要仰仗旺盛的工作熱情，耐心地對每一個數據進行錄入，以確保其準確性。在我的工作中，我經常遇到一些數據特別復雜或繁瑣的情況，此時我會調整心態(tài)，保持耐心，盡量將每一項數據一絲不茍地錄入。這些經驗讓我明白，只有將耐心和細致發(fā)揮到極致，才能夠保證數據的正確性和完整性。
第三段：注重數據的驗證與核對（250字）
數據錄入過程中，驗證和核對數據是非常重要的環(huán)節(jié)，它能夠有效避免錯誤數據的出現(xiàn)。在我進行數據錄入的同時，我還會定期進行自查和對比，確保數據的準確性。如果發(fā)現(xiàn)有錯誤或不一致的數據，我會及時進行修正和處理，以免影響后續(xù)工作。通過這樣的驗證和核對工作，我發(fā)現(xiàn)其中蘊含著科學手段與思考的過程，它能夠為我們提供可靠的數據支持，幫助我們做出更加準確的分析和判斷。
第四段：掌握數據錄入的技術和工具（250字）
現(xiàn)代科技的發(fā)展給我們帶來了很多便利和工具，也使得數據錄入工作變得更加高效和準確。在我的工作中，我不斷學習和應用各種錄入工具和技術，比如Excel和數據錄入軟件等。這些工具和技術大大提高了數據錄入的速度和準確性。同時，在使用這些工具和技術的過程中，我也發(fā)現(xiàn)了它們的潛力和局限性，這讓我認識到不僅要掌握數據錄入的技術，更要了解其背后的原理和適用范圍，以便更好地應對各種工作場景。
第五段：總結與展望（200字）
通過不斷的實踐和經驗積累，我對數據錄入工作有了更加深刻的認識。我明白數據錄入不僅僅是一個簡單的環(huán)節(jié)，它是構建整個數據處理過程的基石。只有將數據錄入工作做好，才能夠保證后續(xù)的工作能夠順利進行。在未來的工作中，我將進一步深化對數據錄入過程的理解和操作技巧，不斷提高自身的數據處理能力，為企業(yè)決策和業(yè)務發(fā)展提供更加可靠的數據支持。
總結：
通過數據錄入工作的實踐，我深刻體會到了其重要性和技巧。只有耐心、細致，并且注重驗證與核對，才能夠做好數據錄入工作。同時，掌握各種數據錄入的工具和技術，提高工作效率和準確度也是至關重要的。我相信，在今后的工作中，我會不斷學習和提升自己，為數據處理工作做出更大的貢獻。
數據化心得體會篇七
這學期開始兩周時間是我們自己選題上機的時間，這學期開始兩周時間是我們自己選題上機的時間，雖然上機時間只有短短兩個星期但從中確實學到了不少知識。上機時間只有短短兩個星期但從中確實學到了不少知識。數據結構可以說是計算機里一門基礎課程，據結構可以說是計算機里一門基礎課程，但我覺得我們一低計算機里一門基礎課程定要把基礎學扎實，定要把基礎學扎實，然而這次短短的上機幫我又重新鞏固了c語言知識，讓我的水平又一部的提高。數據結構這是一門語言知識讓我的水平又一部的提高。數據結構這是一門知識，純屬于設計的科目，它需用把理論變?yōu)樯蠙C調試。
純屬于設計的科目，它需用把理論變?yōu)樯蠙C調試。它對我們來說具有一定的難度。它是其它編程語言的一門基本學科。來說具有一定的難度。它是其它編程語言的一門基本學科。我選的.上機題目是交叉合并兩個鏈表，對這個題目，我選的上機題目是交叉合并兩個鏈表，對這個題目，我覺得很基礎。剛開始調試代碼的時候有時就是一個很小的錯覺得很基礎。剛開始調試代碼的時候有時就是一個很小的錯調試代碼的時候誤，導致整個程序不能運行，然而開始的我還沒從暑假的狀導致整個程序不能運行，態(tài)轉到學習上，每當程序錯誤時我都非常焦躁，態(tài)轉到學習上，每當程序錯誤時我都非常焦躁，甚至想到了放棄，但我最終找到了狀態(tài)，一步一步慢慢來，放棄，但我最終找到了狀態(tài)，一步一步慢慢來，經過無數次的檢查程序錯誤的原因后慢慢懂得了耐心是一個人成功的必然具備的條件!
同時，通過此次課程設計使我了解到，必然具備的條件!同時，通過此次課程設計使我了解到，硬件語言必不可缺少，要想成為一個有能力的人，必須懂得件語言必不可缺少，要想成為一個有能力的人，硬件基礎語言。在這次課程設計中，硬件基礎語言。在這次課程設計中，雖然不會成功的編寫一個完整的程序，但是在看程序的過程中，個完整的程序，但是在看程序的過程中，不斷的上網查資料以及翻閱相關書籍，通過不斷的模索，測試，發(fā)現(xiàn)問題，以及翻閱相關書籍，通過不斷的模索，測試，發(fā)現(xiàn)問題，解決問題和在老師的幫助下一步一步慢慢的正確運行程序，決問題和在老師的幫助下一步一步慢慢的正確運行程序，終于完成了這次課程設計，于完成了這次課程設計，雖然這次課程設計結束了但是總覺得自已懂得的知識很是不足，學無止境，得自已懂得的知識很是不足，學無止境，以后還會更加的努力深入的學習。力深入的學習。
數據化心得體會篇八
第一段：引言（字數：150字）
在當今信息化時代，數據成為了重要的資源和驅動力。無論是個人、企業(yè)還是社會組織，都會涉及大量的數據收集、整理和分析工作。作為一個數據錄入員，我深感自己肩上的責任和壓力。在這個主題下，我想分享我在錄數據工作中的體驗和感悟。錄數據不僅是一項機械性的工作，更是需要專注、細致和耐心的工作。在這個過程中，我學會了如何高效地錄入數據，也意識到了數據的重要性和價值。
第二段：控制錄入速度（字數：250字）
錄入數據時，控制錄入速度是很重要的。一開始我總是急于完成任務，常常犯錯和錯漏。后來我意識到，只有保持穩(wěn)定的速度，才能確保高質量和準確性的數據。在錄數據之前，一定要仔細閱讀相關的操作指南，熟悉數據字段和錄入規(guī)則。在實際操作中，我逐漸形成了自己的錄入節(jié)奏。慢而穩(wěn)的速度，既保證了數據的準確性，又提高了效率。此外，我還會定期檢查我錄入的數據，以及時發(fā)現(xiàn)和糾正錯誤。
第三段：注意數據的完整性（字數：250字）
錄入數據的另一個重要方面是保持數據的完整性。數據的完整性是指數據不缺失、不重復和不冗余。在錄數據過程中，我常常會遇到一些數據字段是必填項的情況。這時我會仔細核對數據，確保沒有漏填任何必填字段。同時，我還會注意數據中是否有重復或冗余的信息，及時進行清理和整理。保持數據的完整性不僅能提高數據的可信度和準確性，還有利于后續(xù)數據分析和應用。
第四段：數據的重要性和價值（字數：250字）
數據在現(xiàn)代社會已經變得無處不在，且不可或缺。在記錄數據的過程中，我深深意識到了數據的重要性和價值。數據是信息的載體，它可以幫助我們了解事實、分析問題、做出決策。因此，準確、完整和可靠的數據對于個人、企業(yè)和社會組織都有重要意義。在錄數據的同時，我也體會到了責任的沉重。不僅要保證數據的準確性，還要作為數據的守護者，保護數據的隱私和安全。
第五段：對未來的展望（字數：300字）
通過錄數據的工作，我不僅學到了很多專業(yè)知識和技能，也認識到了數據領域的廣闊前景。未來，在數據時代的浪潮下，數據錄入員這一職業(yè)將越來越重要和受重視。在追求高效和準確的同時，我還希望能進一步學習數據分析和挖掘的知識，提升自己在數據管理和應用方面的能力。我相信，數據會持續(xù)地成為推動社會進步和創(chuàng)新的重要力量，而我作為一名數據錄入員，將繼續(xù)發(fā)揮自己的作用，為數據的發(fā)掘和應用貢獻自己的力量。
總結（字數：100字）
錄數據心得體會，不僅是對錄數據工作的回顧和總結，更是對數據的認識和理解。通過這次經歷，我深刻體會到了數據的重要性和價值，也明白了自己在其中的責任和使命。隨著社會的發(fā)展，數據工作將面臨更多的挑戰(zhàn)和機遇。我將繼續(xù)不斷學習和提升自己，在這個充滿活力和創(chuàng)新的領域中發(fā)揮自己的才能。
數據化心得體會篇九
數據已成為當今社會中不可或缺的一部分。隨著數碼技術的顛覆性發(fā)展，我們越來越依賴于數據來支持我們所做的決策。數據合理的統(tǒng)計、分析、處理，不僅有助于我們更清晰地認知現(xiàn)實，也有助于我們更準確地做出決策。
第二段：數據厙對于數據的定義
數據厙是指將原始的數據進行加工處理，形成更有用、更易表示和理解的信息的一個流程。數據厙依據它所要解決的業(yè)務和數據特性，對數據進行清洗、整合、轉換、計算、篩選等操作，以獲取更有價值的數據信息，從而更好地體現(xiàn)數據的應用價值。
第三段：數據厙對于企業(yè)管理的影響
數據在企業(yè)管理中的重要性不言而喻。數據能夠反映產品、客戶、市場等方面的有用信息，對企業(yè)的決策和發(fā)展具有重要意義。數據厙的使用，有助于獲取更加準確、完整和及時的數據信息，為企業(yè)管理提供更好的數據支持和決策依據。在數據厙的幫助下，企業(yè)能夠更好的發(fā)現(xiàn)自身存在的問題和機遇，并能更加精準地針對問題進行解決。
第四段：數據厙在技術上的表現(xiàn)
技術是數據厙的重要行動工具。數據厙需要具備高效的技術支持，以強化數據的整合、轉換和分析等能力。一方面，數據厙需要支持數據挖掘，以發(fā)掘數據背后的潛在價值。另一方面，數據厙還需要支持業(yè)務指標的監(jiān)控和工作流程的自動化，以確保數據處理過程的準確、穩(wěn)定、高效。
第五段：結論
數據是成功決策的基石，而數據厙則是構筑數據基石的不可缺少的環(huán)節(jié)。在企業(yè)的管理過程中，數據厙可以擔負起更加細致、全面、準確、高效的數據處理任務，為企業(yè)管理提供更佳的數據解決方案。隨著技術的不斷發(fā)展，數據厙在企業(yè)管理中的應用前途也將變得更加廣闊。
數據化心得體會篇十
大數據的初衷就是將一個公開、高效的政府呈現(xiàn)在人民眼前。你知道數據報告
心得體會
是什么嗎?接下來就是本站小編為大家整理的關于數據報告心得體會，供大家閱讀!
現(xiàn)在先談談我個人在數據分析的經歷，最后我將會做個總結。
大學開設了兩門專門講授數據分析基礎知識的課程：“概率統(tǒng)計”和“高等多元數據分析”。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突出，美中不足的是前后內在的邏輯性欠缺，即各知識點之間的關聯(lián)性沒有被闡述明白，而且在應用方面缺少系統(tǒng)地訓練。當時，我靠著題海戰(zhàn)術把這兩門課給混過去了，現(xiàn)在看來是純忽悠而已。(不過，如果當時去應聘數據分析職位肯定有戲，至少筆試可以過關)。
抱著瞻仰中國的最高科研圣地的想法，大學畢業(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)計學的專業(yè)，我再也沒有受到專業(yè)的訓練，一切全憑自己摸索和研究(不過，我認為這樣反而挺好，至少咱底子還是不錯的，一直敏而好學)。首先，我盡全力搜集一切資料(從大學帶過來的習慣)，神勇地看了一段時間，某一天我突然“頓悟”，這樣的學習方式是不行的，要以應用為依托才能真正學會。然后呢，好在咱的環(huán)境的研究氛圍(主要是學生)還是不錯滴，我又轟轟烈烈地跳入了paper的海洋，看到無數牛人用到很多牛方法，這些方法又號稱解決了很多牛問題，當時那個自卑呀，無法理解這些papers。某一天，我又“頓悟”到想從papers中找到應用是不行的，你得先找到科學研究的思路才行，打個比方，這些papers其實是上鎖的，你要先找到鑰匙才成。幸運的是，我得到了笛卡爾先生的指導，盡管他已經仙游多年，他的“談談方法”為后世科研界中的被“放羊”的孤兒們指條不錯的道路(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(其實很簡單，日后我可能會為“談談方法”專門寫篇日志)?？上?，這時留給咱的時間不多了，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，我發(fā)揮了“虎”(東北話)的精神，選擇了一個應用方向，終于開始了把數據分析和應用結合的旅程了。具體過程按下不表，我先是把自己掌握的數據分析方法順次應用了，或者現(xiàn)成的方法不適合，或者不能很好的解決問題，當時相當的迷茫呀，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，我應該從問題的本質入手，從本質找方法，而不是妄想從繁多的方法去套住問題的本質。好了，我辛苦了一段時間，終于解決了問題，不過，我卻有些糾結了。對于數據發(fā)分析，現(xiàn)在我的觀點就是“具體問題具體分析”，你首先要深入理解被分析的問題(領域)，盡力去尋找問題的本質，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，趕緊去學那些基礎知識方法吧，它們是很重要滴。
這里，說了一大堆，我做過總結：首先，你要掌握扎實的基礎知識，并且一定要深入理解，在自己的思維里搭建起一橋，它連接著抽象的數據分析方法和現(xiàn)實的應用問題;其次，你要有意識的去訓練分析問題的能力;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”，良好的數據分析能力是建立在豐富的知識儲備上的。
有人說生活像一團亂麻，剪不斷理還亂;我說生活像一團亂碼，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亂碼叫做大數據，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。
這玄機說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關系轉而投奔相關關系。說來簡單，其實卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個典型的實用主義者，在美帝國主義萬惡的壓迫和洗腦下，始終追逐性價比和利益最大化，居然放棄了追求共產主義真理最基本的要求!不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學習和追求純粹的共產主義唯心科學歷史文化知識啦!這或許就是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、永遠無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實小學時候，我就想過這個問題，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，因為中國人最喜歡用代表來表現(xiàn)整體，最典型的例子莫過于公布的幸福指數滿意指數各種指數永遠都高于你的預期，你完全不清楚他是怎么來的，一直到最后匯總成三個代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個憤青，其實只是想表達“樣本=總體”這個概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會體現(xiàn)出不同的價值，受到不同程度的對待及關注。在大數據觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時關注的重點從事物內在的發(fā)展規(guī)律轉移到事物客觀的發(fā)生情況上。
大數據的出現(xiàn)，必然對諸多領域產生極大的沖擊，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，典型的三十年河東三十年河西的道理，就像三十年前的數理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器;就像三十年前職業(yè)高中的學生才學財會學銀行，如今這幫孫子一個個都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了;當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。其實乍一看這個題目，我首先想到的是精益生產的過程控制，比如六西格瑪，這其實就是通過對所有數據的分析來預測產品品質的變化，就已經是大數據的具體應用了。
而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數據中，肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應出的規(guī)律相違背的個體，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，要遠遠好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結論。換句話說，也大大減少了排除異己對表達事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計局統(tǒng)計中國人民的平均收入一樣，這些數怎么這么低啊，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，大數據至少對反應客觀事實和對客觀事實做預測這兩個方面是有非常積極地意義的。而這個新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機，既在如何利用數據上，又在如何取得數據上。
先說數據的利用，這里面表達的就是作者在通書中強調的對“相關關系”的挖掘利用。相關關系與因果關系便不再贅述，而能夠對相關關系進行挖掘利用的企業(yè)其實缺不多，因為可以相信未來的大數據庫就像現(xiàn)在的自然資源一樣，必將因為對利益的追逐成為稀缺資源，而最終落在個別人或企業(yè)或部門的手中。想想無論當你想要做什么事情的時候，都有人已經提前知道并且為你做好了計劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而對于數據的獲取，我覺得必然是未來中小型企業(yè)甚至個人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準確的數據是必然的發(fā)展趨勢，鑒于這三個維度事實上都無法做到極致，那么對于數據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中想到的，p87中關于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個被瘋狗咬傷的小孩，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。這是個非常有意思的案例，因為小孩被狗咬傷而患病的概率僅為七分之一，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，通過這個事件似乎根本就沒有辦法得到驗證。這就好比某人推出個四萬億計劃，但實際上國際經濟形勢就是好轉，哪怕你只推出個二百五計劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導致的嚴重通脹、產能過剩、房價泡沫等問題。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域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關系，典型的從工作前的風險評估，到調查事故的taproot或者五個為什么，無一不是邏輯推理得到結果的產物。而事實上，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性，對提高工作環(huán)境的安全系數是極為有利的。這個點留著，看看可不可以在未來繼續(xù)做進一步研究。
關于軟件
分析前期可以使用excel進行數據清洗、數據結構調整、復雜的新變量計算(包括邏輯計算);在后期呈現(xiàn)美觀的圖表時，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據本身進行的操作，而非復雜的統(tǒng)計和計量分析，而且，當樣本量達到“萬”以上級別時，excel的運行速度有時會讓人抓狂。
spss是擅長于處理截面數據的傻瓜統(tǒng)計軟件。首先，它是專業(yè)的統(tǒng)計軟件，對“萬”甚至“十萬”樣本量級別的數據集都能應付自如;其次，它是統(tǒng)計軟件而非專業(yè)的計量軟件，因此它的強項在于數據清洗、描述統(tǒng)計、假設檢驗(t、f、卡方、方差齊性、正態(tài)性、信效度等檢驗)、多元統(tǒng)計分析(因子、聚類、判別、偏相關等)和一些常用的計量分析(初、中級計量教科書里提到的計量分析基本都能實現(xiàn))，對于復雜的、前沿的計量分析無能為力;第三，spss主要用于分析截面數據，在時序和面板數據處理方面功能了了;最后，spss兼容菜單化和編程化操作，是名副其實的傻瓜軟件。
stata與eviews都是我偏好的計量軟件。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，但是較之spss差了許多;stata與eviews都是計量軟件，高級的計量分析能夠在這兩個軟件里得到實現(xiàn);stata的擴展性較好，我們可以上網找自己需要的命令文件(.ado文件)，不斷擴展其應用，但eviews就只能等著軟件升級了;另外，對于時序數據的處理，eviews較強。
綜上，各款軟件有自己的強項和弱項，用什么軟件取決于數據本身的屬性及分析方法。excel適用于處理小樣本數據，spss、stata、eviews可以處理較大的樣本;excel、spss適合做數據清洗、新變量計算等分析前準備性工作，而stata、eviews在這方面較差;制圖制表用excel;對截面數據進行統(tǒng)計分析用spss，簡單的計量分析spss、stata、eviews可以實現(xiàn)，高級的計量分析用stata、eviews，時序分析用eviews。
關于因果性
早期，人們通過觀察原因和結果之間的表面聯(lián)系進行因果推論，比如恒常會合、時間順序。但是，人們漸漸認識到多次的共同出現(xiàn)和共同缺失可能是因果關系，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料到的因素在起作用，所以，在進行因果判斷時應對大量的事例進行比較，以便提高判斷的可靠性。
有兩種解決因果問題的方案：統(tǒng)計的解決方案和科學的解決方案。統(tǒng)計的解決方案主要指運用統(tǒng)計和計量回歸的方法對微觀數據進行分析，比較受干預樣本與未接受干預樣本在效果指標(因變量)上的差異。需要強調的是，利用截面數據進行統(tǒng)計分析，不論是進行均值比較、頻數分析，還是方差分析、相關分析，其結果只是干預與影響效果之間因果關系成立的必要條件而非充分條件。類似的，利用截面數據進行計量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數量關系;計量模型中哪個變量為因變量哪個變量為自變量，完全出于分析者根據其他考慮進行的預設，與計量分析結果沒有關系?？傊貧w并不意味著因果關系的成立，因果關系的判定或推斷必須依據經過實踐檢驗的相關理論。雖然利用截面數據進行因果判斷顯得勉強，但如果研究者掌握了時間序列數據，因果判斷仍有可為，其中最經典的方法就是進行“格蘭杰因果關系檢驗”。但格蘭杰因果關系檢驗的結論也只是統(tǒng)計意義上的因果性，而不一定是真正的因果關系，況且格蘭杰因果關系檢驗對數據的要求較高(多期時序數據)，因此該方法對截面數據無能為力。綜上所述，統(tǒng)計、計量分析的結果可以作為真正的因果關系的一種支持，但不能作為肯定或否定因果關系的最終根據。
科學的解決方案主要指實驗法，包括隨機分組實驗和準實驗。以實驗的方法對干預的效果進行評估，可以對除干預外的其他影響因素加以控制，從而將干預實施后的效果歸因為干預本身，這就解決了因果性的確認問題。
關于實驗
在隨機實驗中，樣本被隨機分成兩組，一組經歷處理條件(進入干預組)，另一組接受控制條件(進入對照組)，然后比較兩組樣本的效果指標均值是否有差異。隨機分組使得兩組樣本“同質”，即“分組”、“干預”與樣本的所有自身屬性相互獨立，從而可以通過干預結束時兩個群體在效果指標上的差異來考察實驗處理的凈效應。隨機實驗設計方法能夠在最大程度上保證干預組與對照組的相似性，得出的研究結論更具可靠性，更具說服力。但是這種方法也是備受爭議的，一是因為它實施難度較大、成本較高;二是因為在干預的影響評估中，接受干預與否通常并不是隨機發(fā)生的;第三，在社會科學研究領域，完全隨機分配實驗對象的做法會涉及到研究倫理和道德問題。鑒于上述原因，利用非隨機數據進行的準試驗設計是一個可供選擇的替代方法。準實驗與隨機實驗區(qū)分的標準是前者沒有隨機分配樣本。
通過準實驗對干預的影響效果進行評估，由于樣本接受干預與否并不是隨機發(fā)生的，而是人為選擇的，因此對于非隨機數據，不能簡單的認為效果指標的差異來源于干預。在剔除干預因素后，干預組和對照組的本身還可能存在著一些影響效果指標的因素，這些因素對效果指標的作用有可能同干預對效果指標的作用相混淆。為了解決這個問題，可以運用統(tǒng)計或計量的方法對除干預因素外的其他可能的影響因素進行控制，或運用匹配的方法調整樣本屬性的不平衡性——在對照組中尋找一個除了干預因素不同之外，其他因素與干預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立。
轉眼間實習已去一月，之前因為工作原因需要惡補大量的專業(yè)知識并加以練習，所以一直抽不開身靜下心來好好整理一下學習的成果。如今，模型的建立已經完成，剩下的就是枯燥的參數調整工作。在這之前就先對這段時間的數據處理工作得到的經驗做個小總結吧。
從我個人的理解來看，數據分析工作，在絕大部分情況下的目的在于用統(tǒng)計學的手段揭示數據所呈現(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;也可以是檢驗某種假設是否正確(心智模型的驗證)。因此，數據分析工作常常用來支持決策的制定。
現(xiàn)代統(tǒng)計學已經提供了相當豐富的數據處理手段，但統(tǒng)計學的局限性在于，它只是在統(tǒng)計的層面上解釋數據所包含的信息，并不能從數據上得到原理上的結果。也就是說統(tǒng)計學并不能解釋為什么數據是個樣子，只能告訴我們數據展示給了我們什么。因此，統(tǒng)計學無法揭示系統(tǒng)性風險，這也是我們在利用統(tǒng)計學作為數據處理工具的時候需要注意的一點。數據挖掘也是這個道理。因為數據挖掘的原理大多也是基于統(tǒng)計學的理論，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)計結果+專業(yè)知識解釋才是最保險的辦法。然而，在很多時候，統(tǒng)計結果并不能用已有的知識解釋其原理，而統(tǒng)計結果又確實展示出某種或某些穩(wěn)定的趨勢。為了抓住寶貴的機會，信任統(tǒng)計結果，僅僅依據統(tǒng)計分析結果來進行決策也是很普遍的事情，只不過要付出的代價便是承受系統(tǒng)環(huán)境的變化所帶來的風險。
用于數據分析的工具很多，從最簡單的office組件中的excel到專業(yè)軟件r、matlab，功能從簡單到復雜，可以滿足各種需求。在這里只能是對我自己實際使用的感受做一個總結。
excel：這個軟件大多數人應該都是比較熟悉的。excel滿足了絕大部分辦公制表的需求，同時也擁有相當優(yōu)秀的數據處理能力。其自帶的toolpak(分析工具庫)和solver(規(guī)劃求解加載項)可以完成基本描述統(tǒng)計、方差分析、統(tǒng)計檢驗、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中沒有默認打開，需要在excel選項中手動開啟。除此以外，excel也提供較為常用的統(tǒng)計圖形繪制功能。這些功能涵蓋了基本的統(tǒng)計分析手段，已經能夠滿足絕大部分數據分析工作的需求，同時也提供相當友好的操作界面，對于具備基本統(tǒng)計學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是一個專業(yè)的統(tǒng)計分析軟件。除了基本的統(tǒng)計分析功能之外，還提供非線性回歸、聚類分析(clustering)、主成份分析(pca)和基本的時序分析。spss在某種程度上可以進行簡單的數據挖掘工作，比如k-means聚類，不過數據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。需要提一點的是spss modeler的建模功能非常強大且智能化，同時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，擴展性相當好，是一個不錯的商業(yè)bi方案。
r：r是一個開源的分析軟件，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行操作，這一點和適合有編程背景或喜好的數據分析人員。r的官方包中已經自帶有相當豐富的分析命令和函數以及主要的作圖工具。但r最大的優(yōu)點在于其超強的擴展性，可以通過下載擴展包來擴展其分析功能，并且這些擴展包也是開源的。r社區(qū)擁有一群非常熱心的貢獻者，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據使用的主力工具。雖然工作中要求用matlab編程生成結果，但是實際分析的時候我基本都是用r來做的。因為在語法方面，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：也是一個商業(yè)軟件，從名稱上就可以看出是為數學服務的。matlab的計算主要基于矩陣。功能上是沒話說，涵蓋了生物統(tǒng)計、信號處理、金融數據分析等一系列領域，是一個功能很強大的數學計算工具。是的，是數學計算工具，這東西的統(tǒng)計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g的空間。對于我來說，matlab是一個過于強大的工具，很多功能是用不上的。當然，我也才剛剛上手而已，才剛剛搞明白怎么用這個怪物做最簡單的garch(1,1)模型。但毫無疑問，matlab基本上能滿足各領域計算方面的需求。
數據化心得體會篇十一
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現(xiàn)科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現(xiàn)在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現(xiàn)了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據的心得體會篇4
數據化心得體會篇一
在當今的信息時代，數據化已經成為一種趨勢和必備能力。無論是在工作上還是在生活中，我們都需要依賴數據來分析和決策。數據化不僅是高科技行業(yè)的重要工具，也在漸漸應用到其他領域中來。通過對數據的揭示和分析，我們可以更加深刻地了解現(xiàn)實，以此優(yōu)化生產過程或生活方式，做出更加明智的決策。
第二段：數據化的意義和方法
數據化與統(tǒng)計分析、機器學習、人工智能等概念有所交匯，但還是有其特定的意義。數據化帶來的最大好處是，它讓我們擁有了更強的預判能力。通過對數據的分類、整理、存儲和加工，可以提煉出有用的信息，為企業(yè)、政府或個人的決策提供支持。數據化不單純只是收集數據，還需要下功夫去挖掘數據中蘊含的深層次的價值。而要實現(xiàn)這一點，就需要依靠大數據分析領域的專業(yè)技能，包括數據挖掘、數據可視化和機器學習等技術手段。
第三段：數據化的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)
數據化帶來了很多優(yōu)勢，也需要我們面對挑戰(zhàn)。數據化可以幫助我們快速了解和掌握生產、營銷、交通等方面的信息，讓我們對未來趨勢有更準確的預測，從而為未來做出更好的決策。但數據化過程中也存在著很多挑戰(zhàn)，例如，數據的缺失、失真或無法獲取等問題，還有數據安全和隱私的問題等，這些問題都會影響到數據的質量和可信度。如何在保證數據質量的同時，有效地進行分析和利用，是我們需要面對的難題。
第四段：個人心得
推進數據化的過程中，作為從業(yè)者或者個人來說都需要注重一些事項。尤其是對于普通人，我們可以通過學習、掌握一些基礎的數據分析技能，例如利用 Excel 對數據進行可視化呈現(xiàn)，或者通過一些在線數據分析工具來處理和分析數據。同時，還需要注重數據的質量和可信度，對于不確定的數據需要多加驗證和確證。這些都需要個人有自我培養(yǎng)和研究的思想，否則我們會發(fā)現(xiàn)，數據化的價值得不到充分的發(fā)揮。
第五段：未來趨勢和展望
數據化的趨勢將會快速發(fā)展，更多重要的行業(yè)都將涉及數據化，并吸引了越來越多的投資和創(chuàng)業(yè)企業(yè)，數據分析領域也將催生更多的精英和專家。大家可以多嘗試一些新的數據分析工具和技術，探尋新的應用場景和商業(yè)模式。同時，對于個人而言，也需要不斷創(chuàng)新和孜孜不倦地鉆研學習。只有用心去了解和探求數據化的本質，才能更好地跟著時代的步伐前行。
總結：
數據化雖然是一種新型的能力和趨勢，但它正日益融入生活和工作中來，我們需要不斷學習和探索所需的技能和知識。我們需要注重數據質量和可信度，并時刻關注數據化的未來發(fā)展趨勢。這樣，我們才能真正掌握數據化所帶來的巨大價值，并為我們自己和社會創(chuàng)造更多的價值。
數據化心得體會篇二
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時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：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點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：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件
問題四：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，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，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）
這個大圖當時完全不知道怎么做，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，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱。”因為我在配置數據源的時候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：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，將目標下的“服務器” 成自己的sql server服務器名稱行sql servermanagement studio可以）步驟2：點確定后，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）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經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。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析 hadoop學習原理
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，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。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協(xié)作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結
，大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現(xiàn)代社會生活中，隨著新興技術的發(fā)展與互聯(lián)網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語
數據化心得體會篇三
在信息時代的今天，數據已經成為我們生活中不可缺少的一部分。而對于數據的準確性和可信度也成為人們越來越關注的問題。為了測試和驗證系統(tǒng)的性能，人們經常需要使用一些假數據來模擬真實情況。而我在進行假數據處理的過程中，不僅學到了很多有關數據的知識，也深刻體會到了假數據的重要性。下面將以我在假數據處理過程中的體會為切入點，進行闡述。
首先，假數據的準備是至關重要的。在處理假數據時，準備工作不可忽視。首先需要明確假數據的用途和目的，然后確定所需的字段和數據類型。為了模擬真實情況，假數據應該具有一定的邏輯關系和合理性。例如，在模擬一個用戶注冊系統(tǒng)時，需要生成一些合法的用戶名、密碼和手機號碼等信息。如果假數據的準備不充分，可能會導致測試結果與實際使用情況差異較大，進而影響系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
其次，假數據的生成要考慮數據分布的特點。在大數據時代，數據的分布特點是非常重要的。假數據的生成應該符合實際數據的分布情況，以保持模擬效果的準確性。例如，對于一組身高數據，正常情況下應該呈現(xiàn)出一個正態(tài)分布的特點。在生成假數據時，我們可以使用一些數學方法和算法來模擬正態(tài)分布，以確保生成的假數據能夠反映出真實數據的特點。另外，還需要考慮到異常數據的生成，以測試系統(tǒng)對異常情況的處理能力。
第三，假數據需要具備一定的隨機性。隨機是指數據生成的不可預測性和不重復性。為了模擬真實情況，假數據的生成應該具備一定的隨機性。在現(xiàn)實世界中，很少有一成不變的數據，所以假數據也應該能夠反映出這一特點。為了達到這個目的，我們可以使用隨機數生成器來生成隨機的數據。同時，還需要考慮到數據的相互依賴關系，以確保生成的假數據之間的關系具有一定的隨機性。
第四，假數據的質量和準確性是評估數據模型的關鍵指標。在進行數據處理和模型驗證時，數據的質量和準確性是非常重要的。無論是真實數據還是假數據，都應該保持數據的質量和準確性。在生成假數據的過程中，我們應該對數據進行合理性校驗和數據去重。同時，還需要注意數據的完整性，避免生成不完整或重復的數據。只有保證了數據的質量和準確性，才能更好地評估和驗證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
最后，假數據的使用應當謹慎和合理。假數據只是一個工具，它可以用來幫助我們測試和驗證系統(tǒng)的性能，但并不代表現(xiàn)實情況。因此，在使用假數據時，應當謹慎對待。首先需要明確假數據的用途和限制，避免過度依賴假數據而忽視真實數據的特點。其次，在進行數據分析和決策時，應當將假數據與真實數據結合起來進行分析和判斷。只有在合理的情況下使用假數據，才能更好地指導實際的決策和行動。
綜上所述，假數據在測試和驗證系統(tǒng)性能時發(fā)揮著非常重要的作用。通過對假數據的準備、生成、隨機性、質量和使用等方面的探討和思考，我深刻體會到了假數據的重要性。只有在合理的情況下使用假數據，并結合真實數據進行分析和決策，我們才能更加準確地了解和評估系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。因此，在進行假數據處理時，我們應當注重假數據的準備和生成，同時也要注意數據的質量和準確性，以確保得到可靠的測試和驗證結果。
數據化心得體會篇四
第一段：引言（150字）
現(xiàn)代社會中，數據已經成為一種寶貴的資源，無論是企業(yè)、政府還是個人，都需要依賴數據來進行決策和分析。因此，掌握數據分析的能力變得越來越重要。通過分析數據，我們可以揭示隱藏的規(guī)律和趨勢，為我們提供更多的信息和見解。在過去的一年中，我從事了一項數據分析的項目，并且在這個過程中積累了一些寶貴的經驗和體會。
第二段：數據收集與清洗（250字）
在進行數據分析之前，最重要的第一步是數據的收集與清洗。在項目中，我主要通過調查問卷和網絡爬蟲這兩種方法來收集數據，然后使用數據分析工具對數據進行清洗和篩選。在這個過程中，我體會到數據質量的重要性。有時候，收集到的數據可能存在錯誤或者缺失，這就需要我們對數據進行逐一核實和修正。另外，數據的格式也要進行統(tǒng)一，以方便后續(xù)的分析。在數據清洗過程中，我學會了使用一些常見的數據處理工具，如Excel和Python等，這大大提高了我的工作效率。
第三段：數據分析與挖掘（300字）
在數據清洗完成后，接下來就是進行數據分析與挖掘了。數據分析主要包括描述性統(tǒng)計、相關性分析和預測建模等。其中，描述性統(tǒng)計可以幫助我們了解數據的基本特征和分布情況，相關性分析可以揭示數據之間的關聯(lián)程度，預測建模則可以通過歷史數據來預測未來的情況。在數據分析過程中，我意識到要保持開放的思維，不要過早地做出主觀的判斷。同時，數據可視化也非常重要，通過繪制圖表和圖像，我們可以更加直觀地了解數據之間的關系，并發(fā)現(xiàn)隱藏在數據背后的故事。
第四段：解讀與應用（250字）
數據的分析與挖掘只是第一步，關鍵在于如何解讀和應用這些分析結果。在這個過程中，我們要將數據分析的結果與實際情況進行對比，并深入思考其中的意義。有時候，分析結果可能對我們的決策產生重要影響，因此我們需要將這些結果有效地傳達給相關人員，并幫助他們理解和接受這些結果。在實際工作中，我發(fā)現(xiàn)一個好的數據分析師應該具備良好的溝通能力和解釋能力，這樣才能將分析結果轉化為實際行動。
第五段：持續(xù)學習與提升（250字）
數據分析是一個不斷學習和提升的過程。在數據分析的過程中，我們要持續(xù)關注新的數據分析方法和技術，并不斷學習和積累相關知識。通過參加培訓課程、閱讀書籍和參與實際項目，我們可以不斷提升自己的分析能力和技巧。此外，我們還可以通過與其他數據分析師進行交流和分享，互相學習和借鑒。只有不斷學習和提升，才能在數據分析的領域中保持競爭力。
總結（100字）
通過這個數據分析項目，我深刻體會到了數據的重要性和分析的價值。通過數據分析，我們可以發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，并為決策提供科學依據。在未來的工作中，我將繼續(xù)學習和提升自己的數據分析能力，努力做出更有力量的決策。
數據化心得體會篇五
本次課程設計所用到的知識完全是上學期的知識，通過這次課程設計，我認識到了我對數據結構這門課的掌握程度。
首先我這個課程設計是關于二叉樹的，由于是剛接觸二叉樹，所以我掌握的長度并不深。在編程之前我把有關于二叉樹的知識有溫習了一遍，還好并沒有忘掉。二叉樹這章節(jié)難度中上等，而且內容廣泛，所以我只掌握了百分之六七十。
然后，在編程中我認識到了自己動手能力的不足，雖然相比較大二而言進步很大，但是我還是不滿意，有的在編程中必須看書才能寫出來，有的靠百度，很少是自己寫的。還好，我自己組裝程序的能力還行，要不這東拼西湊的程序根本組裝不了。在編程中我還認識到了，編程不能停下，如果編程的時間少了，知識忘的會很快，而且動手也會很慢。同時，同學之間的合作也很重要，每個人掌握的知識都不一樣，而且掌握程度也不一樣，你不會的別的同學會，所以在大家的共同努力下，編程會變得很容易。在這次編程中，我了解到了自己某些方面的不足，比如說鏈表的知識，雖然我能做一些有關于鏈表的編程，但是很慢，沒有別人編程的快，另外，二叉樹和圖的知識最不好掌握，這方面的知識廣泛而復雜。以前，沒動手編程的時候覺得這些知識很容易，現(xiàn)在編程了才發(fā)現(xiàn)自己錯了，大錯特錯了，我們這個專業(yè)最重視的就是動手編程能力，如果我們紙上寫作能力很強而動手編程能力很差，那我們就白上這個專業(yè)了。計算機這個專業(yè)就是鍛煉動手編程能力的，一個人的理論知識再好，沒有動手編程能力，那他只是一個計算機專業(yè)的“入門者”。在編程中我們能找到滿足，如果我們自己編程了一個程序，我們會感到自豪，而且充實，因為如果我們專研一個難得程序，我們會達到忘我的境界，自己完全沉浸在編程的那種樂趣之中，完全會廢寢忘食。編程雖然會乏味很無聊，但是只要我們沉浸其中，你就會發(fā)現(xiàn)里面的`樂趣，遇到難得，你會勇往直前，不寫出來永不罷休；遇到容易的，你會找到樂趣。編程是很乏味，但是那是因為你沒找到編程重的樂趣，你只看到了他的不好，而沒有看到他的好。其實，只要你找到編程中得樂趣，你就會完全喜歡上他，不編程還好，一編程你就會變成一個兩耳不聞窗外事的“植物人”?？梢哉f只要你涉及到了計算機，你就的會編程，而且還要喜歡上他，永遠和他打交道，我相信在某一天，我們一定會把他當作我們不可或缺的好朋友。
“數據結構與算法課程設計”是計算機科學與技術專業(yè)學生的集中實踐性環(huán)節(jié)之一，是學習“數據結構與算法”理論和實驗課程后進行的一次全面的綜合練習。其目的是要達到理論與實際應用相結合，提高學生組織數據及編寫程序的能力，使學生能夠根據問題要求和數據對象的特性，學會數據組織的方法，把現(xiàn)實世界中的實際問題在計算機內部表示出來并用軟件解決問題，培養(yǎng)良好的程序設計技能。
當初拿到這次課程設計題目時，似乎無從下手，但是經過分析可知，對于簡單文本編輯器來說功能有限，不外乎創(chuàng)作文本、顯示文本、統(tǒng)計文本中字母—數字—空格—特殊字符—文本總字數、查找、刪除及插入這幾項功能。于是，我進行分模塊進行編寫程序。雖然每個模塊程序并不大，但是每個模塊都要經過一番思考才能搞清其算法思想，只要有了算法思想，再加上c程序語言基礎，基本完成功能，但是，每個模塊不可能一次完成而沒有一點錯誤，所以，我給自己定了一個初級目標：用c語言大體描述每個算法，然后經調試后改掉其中明顯的錯誤，并且根據調試結果改正一些算法錯誤，當然，這一目標實現(xiàn)較難。最后，經過反復思考，看一下程序是否很完善，如果能夠達到更完善當然最好。并非我們最初想到的算法就是最好的算法，所以，有事我們會而不得不在編寫途中終止換用其他算法，但是，我認為這不是浪費時間，而是一種認識過程，在編寫程序中遇到的問題會為我們以后編寫程序積累經驗，避免再犯同樣的錯誤。但是，有的方法不適用于這個程序，或許會適用于另外一個程序。所以，探索的過程是成長的過程，是為成功做的鋪墊。經過努力后獲得成功，會更有成就感。
在課程設計過程中通過獨立解決問題，首先分析設計題目中涉及到的數據類型，在我們學習的數據存儲結構中不外乎線性存儲結構及非線性存儲結構，非線性存儲結構中有樹型，集合型，圖型等存儲結構，根據數據類型設計數據結點類型。然后根據設計題目的主要任務，設計出程序大體輪廓（包括子函數和主函數），然后對每個子函數進行大體設計，過程中錯誤在所難免，所以要經過仔細探索，對每個函數進行改進。
程序基本完成后，功能雖然齊全，但是程序是否完善（例如，輸入數據時是否在其范圍之內，所以加入判斷語句是很有必要的）還需運行測試多次，如有發(fā)現(xiàn)應該對其進行改善，當然要在力所能及的前提下。
課程設計過程雖然短暫，但是使我深刻理解數據結構和算法課程對編程的重要作用，還有“數據結構與算法”還提供了一些常用的基本算法思想及算法的編寫程序。通過獨立完成設計題目，使我系統(tǒng)了解編程的基本步驟，提高分析和解決實際問題的能力。通過實踐積累經驗，才能有所創(chuàng)新。正所謂，良好的基礎決定上層建筑。只有基本功做好了，才有可能做出更好的成果。
數據化心得體會篇六
第一段：引言（150字）
在如今信息時代的大潮之下，數據已經成為了非常寶貴的資源，被廣泛應用于各行各業(yè)。而作為數據處理的最初環(huán)節(jié)，數據的準確性和可靠性對于后續(xù)的分析和決策至關重要。在我的工作中，我經常需要進行數據的錄入工作，通過這一過程，我積累了一些寶貴的心得和體會。
第二段：添加數據的耐心與細致（250字）
數據錄入這一過程并不是一個簡單的工作，它要求我們具備一定的耐心和細致的精神。我們需要仰仗旺盛的工作熱情，耐心地對每一個數據進行錄入，以確保其準確性。在我的工作中，我經常遇到一些數據特別復雜或繁瑣的情況，此時我會調整心態(tài)，保持耐心，盡量將每一項數據一絲不茍地錄入。這些經驗讓我明白，只有將耐心和細致發(fā)揮到極致，才能夠保證數據的正確性和完整性。
第三段：注重數據的驗證與核對（250字）
數據錄入過程中，驗證和核對數據是非常重要的環(huán)節(jié)，它能夠有效避免錯誤數據的出現(xiàn)。在我進行數據錄入的同時，我還會定期進行自查和對比，確保數據的準確性。如果發(fā)現(xiàn)有錯誤或不一致的數據，我會及時進行修正和處理，以免影響后續(xù)工作。通過這樣的驗證和核對工作，我發(fā)現(xiàn)其中蘊含著科學手段與思考的過程，它能夠為我們提供可靠的數據支持，幫助我們做出更加準確的分析和判斷。
第四段：掌握數據錄入的技術和工具（250字）
現(xiàn)代科技的發(fā)展給我們帶來了很多便利和工具，也使得數據錄入工作變得更加高效和準確。在我的工作中，我不斷學習和應用各種錄入工具和技術，比如Excel和數據錄入軟件等。這些工具和技術大大提高了數據錄入的速度和準確性。同時，在使用這些工具和技術的過程中，我也發(fā)現(xiàn)了它們的潛力和局限性，這讓我認識到不僅要掌握數據錄入的技術，更要了解其背后的原理和適用范圍，以便更好地應對各種工作場景。
第五段：總結與展望（200字）
通過不斷的實踐和經驗積累，我對數據錄入工作有了更加深刻的認識。我明白數據錄入不僅僅是一個簡單的環(huán)節(jié)，它是構建整個數據處理過程的基石。只有將數據錄入工作做好，才能夠保證后續(xù)的工作能夠順利進行。在未來的工作中，我將進一步深化對數據錄入過程的理解和操作技巧，不斷提高自身的數據處理能力，為企業(yè)決策和業(yè)務發(fā)展提供更加可靠的數據支持。
總結：
通過數據錄入工作的實踐，我深刻體會到了其重要性和技巧。只有耐心、細致，并且注重驗證與核對，才能夠做好數據錄入工作。同時，掌握各種數據錄入的工具和技術，提高工作效率和準確度也是至關重要的。我相信，在今后的工作中，我會不斷學習和提升自己，為數據處理工作做出更大的貢獻。
數據化心得體會篇七
這學期開始兩周時間是我們自己選題上機的時間，這學期開始兩周時間是我們自己選題上機的時間，雖然上機時間只有短短兩個星期但從中確實學到了不少知識。上機時間只有短短兩個星期但從中確實學到了不少知識。數據結構可以說是計算機里一門基礎課程，據結構可以說是計算機里一門基礎課程，但我覺得我們一低計算機里一門基礎課程定要把基礎學扎實，定要把基礎學扎實，然而這次短短的上機幫我又重新鞏固了c語言知識，讓我的水平又一部的提高。數據結構這是一門語言知識讓我的水平又一部的提高。數據結構這是一門知識，純屬于設計的科目，它需用把理論變?yōu)樯蠙C調試。
純屬于設計的科目，它需用把理論變?yōu)樯蠙C調試。它對我們來說具有一定的難度。它是其它編程語言的一門基本學科。來說具有一定的難度。它是其它編程語言的一門基本學科。我選的.上機題目是交叉合并兩個鏈表，對這個題目，我選的上機題目是交叉合并兩個鏈表，對這個題目，我覺得很基礎。剛開始調試代碼的時候有時就是一個很小的錯覺得很基礎。剛開始調試代碼的時候有時就是一個很小的錯調試代碼的時候誤，導致整個程序不能運行，然而開始的我還沒從暑假的狀導致整個程序不能運行，態(tài)轉到學習上，每當程序錯誤時我都非常焦躁，態(tài)轉到學習上，每當程序錯誤時我都非常焦躁，甚至想到了放棄，但我最終找到了狀態(tài)，一步一步慢慢來，放棄，但我最終找到了狀態(tài)，一步一步慢慢來，經過無數次的檢查程序錯誤的原因后慢慢懂得了耐心是一個人成功的必然具備的條件!
同時，通過此次課程設計使我了解到，必然具備的條件!同時，通過此次課程設計使我了解到，硬件語言必不可缺少，要想成為一個有能力的人，必須懂得件語言必不可缺少，要想成為一個有能力的人，硬件基礎語言。在這次課程設計中，硬件基礎語言。在這次課程設計中，雖然不會成功的編寫一個完整的程序，但是在看程序的過程中，個完整的程序，但是在看程序的過程中，不斷的上網查資料以及翻閱相關書籍，通過不斷的模索，測試，發(fā)現(xiàn)問題，以及翻閱相關書籍，通過不斷的模索，測試，發(fā)現(xiàn)問題，解決問題和在老師的幫助下一步一步慢慢的正確運行程序，決問題和在老師的幫助下一步一步慢慢的正確運行程序，終于完成了這次課程設計，于完成了這次課程設計，雖然這次課程設計結束了但是總覺得自已懂得的知識很是不足，學無止境，得自已懂得的知識很是不足，學無止境，以后還會更加的努力深入的學習。力深入的學習。
數據化心得體會篇八
第一段：引言（字數：150字）
在當今信息化時代，數據成為了重要的資源和驅動力。無論是個人、企業(yè)還是社會組織，都會涉及大量的數據收集、整理和分析工作。作為一個數據錄入員，我深感自己肩上的責任和壓力。在這個主題下，我想分享我在錄數據工作中的體驗和感悟。錄數據不僅是一項機械性的工作，更是需要專注、細致和耐心的工作。在這個過程中，我學會了如何高效地錄入數據，也意識到了數據的重要性和價值。
第二段：控制錄入速度（字數：250字）
錄入數據時，控制錄入速度是很重要的。一開始我總是急于完成任務，常常犯錯和錯漏。后來我意識到，只有保持穩(wěn)定的速度，才能確保高質量和準確性的數據。在錄數據之前，一定要仔細閱讀相關的操作指南，熟悉數據字段和錄入規(guī)則。在實際操作中，我逐漸形成了自己的錄入節(jié)奏。慢而穩(wěn)的速度，既保證了數據的準確性，又提高了效率。此外，我還會定期檢查我錄入的數據，以及時發(fā)現(xiàn)和糾正錯誤。
第三段：注意數據的完整性（字數：250字）
錄入數據的另一個重要方面是保持數據的完整性。數據的完整性是指數據不缺失、不重復和不冗余。在錄數據過程中，我常常會遇到一些數據字段是必填項的情況。這時我會仔細核對數據，確保沒有漏填任何必填字段。同時，我還會注意數據中是否有重復或冗余的信息，及時進行清理和整理。保持數據的完整性不僅能提高數據的可信度和準確性，還有利于后續(xù)數據分析和應用。
第四段：數據的重要性和價值（字數：250字）
數據在現(xiàn)代社會已經變得無處不在，且不可或缺。在記錄數據的過程中，我深深意識到了數據的重要性和價值。數據是信息的載體，它可以幫助我們了解事實、分析問題、做出決策。因此，準確、完整和可靠的數據對于個人、企業(yè)和社會組織都有重要意義。在錄數據的同時，我也體會到了責任的沉重。不僅要保證數據的準確性，還要作為數據的守護者，保護數據的隱私和安全。
第五段：對未來的展望（字數：300字）
通過錄數據的工作，我不僅學到了很多專業(yè)知識和技能，也認識到了數據領域的廣闊前景。未來，在數據時代的浪潮下，數據錄入員這一職業(yè)將越來越重要和受重視。在追求高效和準確的同時，我還希望能進一步學習數據分析和挖掘的知識，提升自己在數據管理和應用方面的能力。我相信，數據會持續(xù)地成為推動社會進步和創(chuàng)新的重要力量，而我作為一名數據錄入員，將繼續(xù)發(fā)揮自己的作用，為數據的發(fā)掘和應用貢獻自己的力量。
總結（字數：100字）
錄數據心得體會，不僅是對錄數據工作的回顧和總結，更是對數據的認識和理解。通過這次經歷，我深刻體會到了數據的重要性和價值，也明白了自己在其中的責任和使命。隨著社會的發(fā)展，數據工作將面臨更多的挑戰(zhàn)和機遇。我將繼續(xù)不斷學習和提升自己，在這個充滿活力和創(chuàng)新的領域中發(fā)揮自己的才能。
數據化心得體會篇九
數據已成為當今社會中不可或缺的一部分。隨著數碼技術的顛覆性發(fā)展，我們越來越依賴于數據來支持我們所做的決策。數據合理的統(tǒng)計、分析、處理，不僅有助于我們更清晰地認知現(xiàn)實，也有助于我們更準確地做出決策。
第二段：數據厙對于數據的定義
數據厙是指將原始的數據進行加工處理，形成更有用、更易表示和理解的信息的一個流程。數據厙依據它所要解決的業(yè)務和數據特性，對數據進行清洗、整合、轉換、計算、篩選等操作，以獲取更有價值的數據信息，從而更好地體現(xiàn)數據的應用價值。
第三段：數據厙對于企業(yè)管理的影響
數據在企業(yè)管理中的重要性不言而喻。數據能夠反映產品、客戶、市場等方面的有用信息，對企業(yè)的決策和發(fā)展具有重要意義。數據厙的使用，有助于獲取更加準確、完整和及時的數據信息，為企業(yè)管理提供更好的數據支持和決策依據。在數據厙的幫助下，企業(yè)能夠更好的發(fā)現(xiàn)自身存在的問題和機遇，并能更加精準地針對問題進行解決。
第四段：數據厙在技術上的表現(xiàn)
技術是數據厙的重要行動工具。數據厙需要具備高效的技術支持，以強化數據的整合、轉換和分析等能力。一方面，數據厙需要支持數據挖掘，以發(fā)掘數據背后的潛在價值。另一方面，數據厙還需要支持業(yè)務指標的監(jiān)控和工作流程的自動化，以確保數據處理過程的準確、穩(wěn)定、高效。
第五段：結論
數據是成功決策的基石，而數據厙則是構筑數據基石的不可缺少的環(huán)節(jié)。在企業(yè)的管理過程中，數據厙可以擔負起更加細致、全面、準確、高效的數據處理任務，為企業(yè)管理提供更佳的數據解決方案。隨著技術的不斷發(fā)展，數據厙在企業(yè)管理中的應用前途也將變得更加廣闊。
數據化心得體會篇十
大數據的初衷就是將一個公開、高效的政府呈現(xiàn)在人民眼前。你知道數據報告
心得體會
是什么嗎?接下來就是本站小編為大家整理的關于數據報告心得體會，供大家閱讀!
現(xiàn)在先談談我個人在數據分析的經歷，最后我將會做個總結。
大學開設了兩門專門講授數據分析基礎知識的課程：“概率統(tǒng)計”和“高等多元數據分析”。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突出，美中不足的是前后內在的邏輯性欠缺，即各知識點之間的關聯(lián)性沒有被闡述明白，而且在應用方面缺少系統(tǒng)地訓練。當時，我靠著題海戰(zhàn)術把這兩門課給混過去了，現(xiàn)在看來是純忽悠而已。(不過，如果當時去應聘數據分析職位肯定有戲，至少筆試可以過關)。
抱著瞻仰中國的最高科研圣地的想法，大學畢業(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)計學的專業(yè)，我再也沒有受到專業(yè)的訓練，一切全憑自己摸索和研究(不過，我認為這樣反而挺好，至少咱底子還是不錯的，一直敏而好學)。首先，我盡全力搜集一切資料(從大學帶過來的習慣)，神勇地看了一段時間，某一天我突然“頓悟”，這樣的學習方式是不行的，要以應用為依托才能真正學會。然后呢，好在咱的環(huán)境的研究氛圍(主要是學生)還是不錯滴，我又轟轟烈烈地跳入了paper的海洋，看到無數牛人用到很多牛方法，這些方法又號稱解決了很多牛問題，當時那個自卑呀，無法理解這些papers。某一天，我又“頓悟”到想從papers中找到應用是不行的，你得先找到科學研究的思路才行，打個比方，這些papers其實是上鎖的，你要先找到鑰匙才成。幸運的是，我得到了笛卡爾先生的指導，盡管他已經仙游多年，他的“談談方法”為后世科研界中的被“放羊”的孤兒們指條不錯的道路(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(其實很簡單，日后我可能會為“談談方法”專門寫篇日志)?？上?，這時留給咱的時間不多了，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，我發(fā)揮了“虎”(東北話)的精神，選擇了一個應用方向，終于開始了把數據分析和應用結合的旅程了。具體過程按下不表，我先是把自己掌握的數據分析方法順次應用了，或者現(xiàn)成的方法不適合，或者不能很好的解決問題，當時相當的迷茫呀，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，我應該從問題的本質入手，從本質找方法，而不是妄想從繁多的方法去套住問題的本質。好了，我辛苦了一段時間，終于解決了問題，不過，我卻有些糾結了。對于數據發(fā)分析，現(xiàn)在我的觀點就是“具體問題具體分析”，你首先要深入理解被分析的問題(領域)，盡力去尋找問題的本質，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，趕緊去學那些基礎知識方法吧，它們是很重要滴。
這里，說了一大堆，我做過總結：首先，你要掌握扎實的基礎知識，并且一定要深入理解，在自己的思維里搭建起一橋，它連接著抽象的數據分析方法和現(xiàn)實的應用問題;其次，你要有意識的去訓練分析問題的能力;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”，良好的數據分析能力是建立在豐富的知識儲備上的。
有人說生活像一團亂麻，剪不斷理還亂;我說生活像一團亂碼，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亂碼叫做大數據，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。
這玄機說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關系轉而投奔相關關系。說來簡單，其實卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個典型的實用主義者，在美帝國主義萬惡的壓迫和洗腦下，始終追逐性價比和利益最大化，居然放棄了追求共產主義真理最基本的要求!不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學習和追求純粹的共產主義唯心科學歷史文化知識啦!這或許就是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、永遠無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實小學時候，我就想過這個問題，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，因為中國人最喜歡用代表來表現(xiàn)整體，最典型的例子莫過于公布的幸福指數滿意指數各種指數永遠都高于你的預期，你完全不清楚他是怎么來的，一直到最后匯總成三個代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個憤青，其實只是想表達“樣本=總體”這個概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會體現(xiàn)出不同的價值，受到不同程度的對待及關注。在大數據觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時關注的重點從事物內在的發(fā)展規(guī)律轉移到事物客觀的發(fā)生情況上。
大數據的出現(xiàn)，必然對諸多領域產生極大的沖擊，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，典型的三十年河東三十年河西的道理，就像三十年前的數理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器;就像三十年前職業(yè)高中的學生才學財會學銀行，如今這幫孫子一個個都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了;當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。其實乍一看這個題目，我首先想到的是精益生產的過程控制，比如六西格瑪，這其實就是通過對所有數據的分析來預測產品品質的變化，就已經是大數據的具體應用了。
而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數據中，肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應出的規(guī)律相違背的個體，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，要遠遠好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結論。換句話說，也大大減少了排除異己對表達事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計局統(tǒng)計中國人民的平均收入一樣，這些數怎么這么低啊，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，大數據至少對反應客觀事實和對客觀事實做預測這兩個方面是有非常積極地意義的。而這個新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機，既在如何利用數據上，又在如何取得數據上。
先說數據的利用，這里面表達的就是作者在通書中強調的對“相關關系”的挖掘利用。相關關系與因果關系便不再贅述，而能夠對相關關系進行挖掘利用的企業(yè)其實缺不多，因為可以相信未來的大數據庫就像現(xiàn)在的自然資源一樣，必將因為對利益的追逐成為稀缺資源，而最終落在個別人或企業(yè)或部門的手中。想想無論當你想要做什么事情的時候，都有人已經提前知道并且為你做好了計劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而對于數據的獲取，我覺得必然是未來中小型企業(yè)甚至個人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準確的數據是必然的發(fā)展趨勢，鑒于這三個維度事實上都無法做到極致，那么對于數據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中想到的，p87中關于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個被瘋狗咬傷的小孩，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。這是個非常有意思的案例，因為小孩被狗咬傷而患病的概率僅為七分之一，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，通過這個事件似乎根本就沒有辦法得到驗證。這就好比某人推出個四萬億計劃，但實際上國際經濟形勢就是好轉，哪怕你只推出個二百五計劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導致的嚴重通脹、產能過剩、房價泡沫等問題。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域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關系，典型的從工作前的風險評估，到調查事故的taproot或者五個為什么，無一不是邏輯推理得到結果的產物。而事實上，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性，對提高工作環(huán)境的安全系數是極為有利的。這個點留著，看看可不可以在未來繼續(xù)做進一步研究。
關于軟件
分析前期可以使用excel進行數據清洗、數據結構調整、復雜的新變量計算(包括邏輯計算);在后期呈現(xiàn)美觀的圖表時，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據本身進行的操作，而非復雜的統(tǒng)計和計量分析，而且，當樣本量達到“萬”以上級別時，excel的運行速度有時會讓人抓狂。
spss是擅長于處理截面數據的傻瓜統(tǒng)計軟件。首先，它是專業(yè)的統(tǒng)計軟件，對“萬”甚至“十萬”樣本量級別的數據集都能應付自如;其次，它是統(tǒng)計軟件而非專業(yè)的計量軟件，因此它的強項在于數據清洗、描述統(tǒng)計、假設檢驗(t、f、卡方、方差齊性、正態(tài)性、信效度等檢驗)、多元統(tǒng)計分析(因子、聚類、判別、偏相關等)和一些常用的計量分析(初、中級計量教科書里提到的計量分析基本都能實現(xiàn))，對于復雜的、前沿的計量分析無能為力;第三，spss主要用于分析截面數據，在時序和面板數據處理方面功能了了;最后，spss兼容菜單化和編程化操作，是名副其實的傻瓜軟件。
stata與eviews都是我偏好的計量軟件。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，但是較之spss差了許多;stata與eviews都是計量軟件，高級的計量分析能夠在這兩個軟件里得到實現(xiàn);stata的擴展性較好，我們可以上網找自己需要的命令文件(.ado文件)，不斷擴展其應用，但eviews就只能等著軟件升級了;另外，對于時序數據的處理，eviews較強。
綜上，各款軟件有自己的強項和弱項，用什么軟件取決于數據本身的屬性及分析方法。excel適用于處理小樣本數據，spss、stata、eviews可以處理較大的樣本;excel、spss適合做數據清洗、新變量計算等分析前準備性工作，而stata、eviews在這方面較差;制圖制表用excel;對截面數據進行統(tǒng)計分析用spss，簡單的計量分析spss、stata、eviews可以實現(xiàn)，高級的計量分析用stata、eviews，時序分析用eviews。
關于因果性
早期，人們通過觀察原因和結果之間的表面聯(lián)系進行因果推論，比如恒常會合、時間順序。但是，人們漸漸認識到多次的共同出現(xiàn)和共同缺失可能是因果關系，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料到的因素在起作用，所以，在進行因果判斷時應對大量的事例進行比較，以便提高判斷的可靠性。
有兩種解決因果問題的方案：統(tǒng)計的解決方案和科學的解決方案。統(tǒng)計的解決方案主要指運用統(tǒng)計和計量回歸的方法對微觀數據進行分析，比較受干預樣本與未接受干預樣本在效果指標(因變量)上的差異。需要強調的是，利用截面數據進行統(tǒng)計分析，不論是進行均值比較、頻數分析，還是方差分析、相關分析，其結果只是干預與影響效果之間因果關系成立的必要條件而非充分條件。類似的，利用截面數據進行計量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數量關系;計量模型中哪個變量為因變量哪個變量為自變量，完全出于分析者根據其他考慮進行的預設，與計量分析結果沒有關系?？傊貧w并不意味著因果關系的成立，因果關系的判定或推斷必須依據經過實踐檢驗的相關理論。雖然利用截面數據進行因果判斷顯得勉強，但如果研究者掌握了時間序列數據，因果判斷仍有可為，其中最經典的方法就是進行“格蘭杰因果關系檢驗”。但格蘭杰因果關系檢驗的結論也只是統(tǒng)計意義上的因果性，而不一定是真正的因果關系，況且格蘭杰因果關系檢驗對數據的要求較高(多期時序數據)，因此該方法對截面數據無能為力。綜上所述，統(tǒng)計、計量分析的結果可以作為真正的因果關系的一種支持，但不能作為肯定或否定因果關系的最終根據。
科學的解決方案主要指實驗法，包括隨機分組實驗和準實驗。以實驗的方法對干預的效果進行評估，可以對除干預外的其他影響因素加以控制，從而將干預實施后的效果歸因為干預本身，這就解決了因果性的確認問題。
關于實驗
在隨機實驗中，樣本被隨機分成兩組，一組經歷處理條件(進入干預組)，另一組接受控制條件(進入對照組)，然后比較兩組樣本的效果指標均值是否有差異。隨機分組使得兩組樣本“同質”，即“分組”、“干預”與樣本的所有自身屬性相互獨立，從而可以通過干預結束時兩個群體在效果指標上的差異來考察實驗處理的凈效應。隨機實驗設計方法能夠在最大程度上保證干預組與對照組的相似性，得出的研究結論更具可靠性，更具說服力。但是這種方法也是備受爭議的，一是因為它實施難度較大、成本較高;二是因為在干預的影響評估中，接受干預與否通常并不是隨機發(fā)生的;第三，在社會科學研究領域，完全隨機分配實驗對象的做法會涉及到研究倫理和道德問題。鑒于上述原因，利用非隨機數據進行的準試驗設計是一個可供選擇的替代方法。準實驗與隨機實驗區(qū)分的標準是前者沒有隨機分配樣本。
通過準實驗對干預的影響效果進行評估，由于樣本接受干預與否并不是隨機發(fā)生的，而是人為選擇的，因此對于非隨機數據，不能簡單的認為效果指標的差異來源于干預。在剔除干預因素后，干預組和對照組的本身還可能存在著一些影響效果指標的因素，這些因素對效果指標的作用有可能同干預對效果指標的作用相混淆。為了解決這個問題，可以運用統(tǒng)計或計量的方法對除干預因素外的其他可能的影響因素進行控制，或運用匹配的方法調整樣本屬性的不平衡性——在對照組中尋找一個除了干預因素不同之外，其他因素與干預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立。
轉眼間實習已去一月，之前因為工作原因需要惡補大量的專業(yè)知識并加以練習，所以一直抽不開身靜下心來好好整理一下學習的成果。如今，模型的建立已經完成，剩下的就是枯燥的參數調整工作。在這之前就先對這段時間的數據處理工作得到的經驗做個小總結吧。
從我個人的理解來看，數據分析工作，在絕大部分情況下的目的在于用統(tǒng)計學的手段揭示數據所呈現(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;也可以是檢驗某種假設是否正確(心智模型的驗證)。因此，數據分析工作常常用來支持決策的制定。
現(xiàn)代統(tǒng)計學已經提供了相當豐富的數據處理手段，但統(tǒng)計學的局限性在于，它只是在統(tǒng)計的層面上解釋數據所包含的信息，并不能從數據上得到原理上的結果。也就是說統(tǒng)計學并不能解釋為什么數據是個樣子，只能告訴我們數據展示給了我們什么。因此，統(tǒng)計學無法揭示系統(tǒng)性風險，這也是我們在利用統(tǒng)計學作為數據處理工具的時候需要注意的一點。數據挖掘也是這個道理。因為數據挖掘的原理大多也是基于統(tǒng)計學的理論，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)計結果+專業(yè)知識解釋才是最保險的辦法。然而，在很多時候，統(tǒng)計結果并不能用已有的知識解釋其原理，而統(tǒng)計結果又確實展示出某種或某些穩(wěn)定的趨勢。為了抓住寶貴的機會，信任統(tǒng)計結果，僅僅依據統(tǒng)計分析結果來進行決策也是很普遍的事情，只不過要付出的代價便是承受系統(tǒng)環(huán)境的變化所帶來的風險。
用于數據分析的工具很多，從最簡單的office組件中的excel到專業(yè)軟件r、matlab，功能從簡單到復雜，可以滿足各種需求。在這里只能是對我自己實際使用的感受做一個總結。
excel：這個軟件大多數人應該都是比較熟悉的。excel滿足了絕大部分辦公制表的需求，同時也擁有相當優(yōu)秀的數據處理能力。其自帶的toolpak(分析工具庫)和solver(規(guī)劃求解加載項)可以完成基本描述統(tǒng)計、方差分析、統(tǒng)計檢驗、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中沒有默認打開，需要在excel選項中手動開啟。除此以外，excel也提供較為常用的統(tǒng)計圖形繪制功能。這些功能涵蓋了基本的統(tǒng)計分析手段，已經能夠滿足絕大部分數據分析工作的需求，同時也提供相當友好的操作界面，對于具備基本統(tǒng)計學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是一個專業(yè)的統(tǒng)計分析軟件。除了基本的統(tǒng)計分析功能之外，還提供非線性回歸、聚類分析(clustering)、主成份分析(pca)和基本的時序分析。spss在某種程度上可以進行簡單的數據挖掘工作，比如k-means聚類，不過數據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。需要提一點的是spss modeler的建模功能非常強大且智能化，同時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，擴展性相當好，是一個不錯的商業(yè)bi方案。
r：r是一個開源的分析軟件，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行操作，這一點和適合有編程背景或喜好的數據分析人員。r的官方包中已經自帶有相當豐富的分析命令和函數以及主要的作圖工具。但r最大的優(yōu)點在于其超強的擴展性，可以通過下載擴展包來擴展其分析功能，并且這些擴展包也是開源的。r社區(qū)擁有一群非常熱心的貢獻者，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據使用的主力工具。雖然工作中要求用matlab編程生成結果，但是實際分析的時候我基本都是用r來做的。因為在語法方面，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：也是一個商業(yè)軟件，從名稱上就可以看出是為數學服務的。matlab的計算主要基于矩陣。功能上是沒話說，涵蓋了生物統(tǒng)計、信號處理、金融數據分析等一系列領域，是一個功能很強大的數學計算工具。是的，是數學計算工具，這東西的統(tǒng)計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g的空間。對于我來說，matlab是一個過于強大的工具，很多功能是用不上的。當然，我也才剛剛上手而已，才剛剛搞明白怎么用這個怪物做最簡單的garch(1,1)模型。但毫無疑問，matlab基本上能滿足各領域計算方面的需求。
數據化心得體會篇十一
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現(xiàn)科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現(xiàn)在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現(xiàn)了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據的心得體會篇4