寫心得體會可以幫助我們記錄和回憶過去的成果和收獲，以便在今后的學習和工作中不斷提升自己。在寫心得體會時，我們應該注意結構的合理性，邏輯的嚴謹性，確保文章內容清晰明了?，F在，就讓我們一起來看看一些精美的心得體會范文，領略其中的智慧和感悟吧。
數據調查心得體會篇一
云數據是當今信息科技中的重要一環(huán)，隨著云計算技術的不斷發(fā)展，對于個人用戶和企業(yè)來說，云數據已經變得無處不在。云數據給我們的生活帶來了很多便利和機遇，通過云數據的存儲和處理，我們可以隨時隨地獲取我們所需的信息，提高了我們的工作效率，也為企業(yè)的發(fā)展提供了無限可能。在使用云數據的過程中，我深深感受到了它所帶來的種種好處，并得出了以下幾點心得體會。
首先，云數據的存儲和備份功能非常強大。傳統(tǒng)的數據存儲往往需要我們花費大量的人力和物力來進行維護和管理，同時還需要考慮到數據安全的問題。而云存儲則解決了這些問題，只需要一個互聯(lián)網連接就可以實現數據的存儲和備份。無論是個人用戶還是企業(yè)，只要有云數據的支持，數據的安全性就可以得到更好的保障。通過云數據的存儲和備份，我們可以在任何時間、任何地點訪問我們的數據，并且不會受到設備損壞、數據丟失等問題的困擾。
其次，云數據為我們提供了更多的合作和分享機會。云數據的特點之一就是可以實現多人同時編輯、共享文件和信息。這為個人用戶和企業(yè)帶來了更高效的合作和溝通方式。無論是開展團隊項目還是遠程辦公，云數據都提供了便利的條件。通過云數據的支持，我們可以隨時與團隊成員進行信息交流和文件傳送，避免了傳統(tǒng)的郵件發(fā)送和文件傳輸的繁瑣過程。同時，云數據還可以讓我們輕松地與朋友、家人分享照片、視頻等文件，增加了生活的樂趣。
此外，云數據的智能化分析功能為個人用戶和企業(yè)的決策提供了有力的支持。云數據不僅可以存儲和備份我們的數據，更重要的是它可以對這些數據進行智能化分析，提取出有價值的信息和規(guī)律。對于個人用戶來說，云數據的智能化分析可以幫助我們更好地了解自己的行為習慣、健康狀態(tài)等，從而更好地調整自己的生活方式。對于企業(yè)來說，云數據的智能化分析可以幫助我們預測市場需求、優(yōu)化生產流程等，提升企業(yè)的競爭力。云數據的智能化分析功能極大地拓展了我們的信息處理和決策能力。
最后，云數據的發(fā)展也帶來了一些挑戰(zhàn)和問題。隨著云數據的規(guī)模越來越大，數據隱私和安全性成為云數據發(fā)展的一個瓶頸。個人用戶和企業(yè)需要對自己的數據進行更有效的管理和保護，以防止數據泄漏和濫用的風險。同時，云數據也需要提供更加友好和便捷的操作界面，讓用戶更加方便地使用和管理自己的數據。對于企業(yè)來說，云數據的數據分析和挖掘能力也需要不斷提升，以滿足企業(yè)更高級別的信息處理需求。
綜上所述，云數據的興起和發(fā)展給我們的生活帶來了極大的變化，同時也為個人用戶和企業(yè)提供了更多的機會和挑戰(zhàn)。通過云數據的存儲、備份、合作和智能化分析功能，我們可以更好地管理和利用自己的數據，提高生產力和決策能力。然而，我們也需要面對與云數據相關的一系列問題和挑戰(zhàn)，不斷探索和創(chuàng)新，使云數據更好地服務于個人用戶和企業(yè)的需求。
數據調查心得體會篇二
過去的二十年中，數據已經成為了人類社會中最珍貴的財富之一。數據已經深刻地影響了我們的生活、工作、和社交，無論是在個人還是在企業(yè)層面。在這樣的背景下，有時可能需要我們反思數據的意義和應用。通過這篇文章，我將跟大家分享我的一些心得和體會，探討數據如何影響我們的日常生活和未來發(fā)展。
第二段：數據的重要性
數據的價值在于它可以提供真實的事實和數字，使我們能夠更準確地了解問題和基于事實做出更好的決策。在生活中，數據可以幫助我們更好地理解我們的環(huán)境、人際關系和行為模式。在企業(yè)領域，數據可以協(xié)助企業(yè)提供更高效的服務和產品，并確保企業(yè)在競爭中獲得優(yōu)勢。但是，需要注意的是，數據并不等于真相，如何收集、處理和解讀數據也至關重要。
第三段：數據分析的意義
數據分析是一項能夠讓我們更好地了解數據的方法。無論在企業(yè)還是在學術領域中，數據分析都可以揭示出數據中隱藏的規(guī)律。通過數據分析，我們可以發(fā)現和理解大量數據中的結構和模式，揭示出非顯而易見的關聯(lián)，甚至將數據轉化為有用的信息和知識。通過數據分析，我們可以更好地理解自己和周圍的世界，并為未來做出更好的決策。
第四段：數據隱私的關注
雖然數據可以為我們提供諸多好處，但在使用數據時需要關注數據隱私問題。隨著數據技術的不斷發(fā)展，數據隱私日益受到威脅。大量的數據收集和處理，容易導致個人隱私被泄露，從而影響個人的安全和利益。因此，我們需要采取措施保護數據隱私，同時精心管理和處理數據。
第五段：結語
數據不僅影響我們的日常生活和企業(yè)運營，還將推動未來的科技發(fā)展和社會進步。我們需要更加重視數據的價值和保護數據的隱私，確保數據用于更好地為人類服務。同時，我們也需要透徹理解數據分析的方法和技術，盡可能地提高我們的數據分析能力，以便更好地利用數據賦能我們的生活和未來。
數據調查心得體會篇三
數據，是當今互聯(lián)網時代所離不開的一個重要組成部分，數據對于企業(yè)的經營管理、政府的政策制定以及科學研究等方面起到了重要的作用。在企業(yè)、政府、個人等不同領域中，數據的運用已經成為了一個不可或缺的重要角色。通過對數據的收集、處理、分析和運用，我們可以更好地了解不同領域中的實際情況，發(fā)現問題并加以改進，促進事業(yè)和社會的發(fā)展。作為一名程序員，我也深深地體會到了數據在我的行業(yè)中扮演著怎樣的重要角色。
第二段：數據的重要性
在計算機領域，數據是計算機知識和技術體系的重要組成部分。數據可以為程序員提供更加高效和優(yōu)質的數據資源，也可以幫助程序員更快地解決問題。同時，通過對數據的分析和整理，程序員可以更好地了解用戶需求，提高產品質量和服務水平。因此，數據在計算機領域中的重要性是不可忽視的。
第三段：收集數據的方法
收集數據是數據分析的第一步，而豐富和具有代表性的數據是保證分析結果準確性的前提?，F如今，數據的收集手段已經非常多元化，包括手動記錄、硬件設備自動記錄和互聯(lián)網應用訪問記錄等。無論采取何種方式，數據的收集應該得到用戶的授權，并保障數據的安全性和隱私性。
第四段：利用數據的方式
利用數據是數據分析的核心部分。數據的利用對于提高企業(yè)、政府和科研單位的效率和質量有著重要的推動作用。在實際應用中，數據主要有描述性分析、統(tǒng)計分析和預測分析等方式。這些方式可以幫助分析者更好地理解業(yè)務、把握市場趨勢、設計新產品、優(yōu)化流程、提高生產效率等。
第五段：數據安全問題
無論是在數據的收集、存儲還是處理階段，數據安全問題都是程序員必須關注的一大問題。在數據處理環(huán)節(jié)中，任何一環(huán)節(jié)的數據泄露都可能引起嚴重的后果。因此，程序員們需要對數據的安全問題高度重視，采取各種措施確保數據在安全性上的可靠性，比如，加密技術、訪問控制、反病毒軟件等。
總結：
正如上文所述，數據在計算機領域、企業(yè)、政府和科研等諸多領域中都有著重要的作用。數據的收集、處理、分析和運用是程序員們不可回避的技能。同時，數據的安全問題也是我們在使用數據時必須重視的問題。隨著數據的不斷增長和應用領域的擴展，數據所帶來的變化和機遇也會越來越多，如果掌握好了數據所帶來的一切，我們將會在各個領域中擁有更加廣闊的前景。
數據調查心得體會篇四
GDP（國內生產總值）是評估一個國家經濟活動的重要指標。它衡量了一個國家一定時期內所有最終產品和服務的市場價值，是一個國家的經濟活力的重要體現。在進行經濟政策制定和國際貿易談判等方面，GDP也常常被用作重要參考依據。本文將分享一些我在接觸和研究GDP數據時的心得體會。
第二段：GDP數據的意義和來源
GDP數據是評估一個國家經濟活動的重要指標。在國際上，各國間比較GDP數據可以了解一個國家經濟活力的大小和優(yōu)劣，更好地了解和分析國際貿易、外匯和債務等問題。GDP數據通常由政府、金融機構和經濟學家發(fā)布和計算。它通常是按年度或季度來發(fā)布的，并且包括四個方面的支出：消費、投資、政府支出和凈出口。政府常常使用GDP數據來制定和實施經濟政策，投資者和企業(yè)也可以根據GDP數據評估一個國家的商業(yè)前景。
第三段：GDP數據的局限性
雖然GDP數據是評估一個國家經濟活動的重要指標，但它并不完美，還存在一些局限性。例如，GDP數據不考慮黑色和灰色經濟，這意味著這種非官方的和不上報的經濟活動并不會反映在GDP數據中。此外，GDP數據也不能反映出環(huán)境和社會福利等非經濟因素的變化，也不能確定經濟增長是否真正有利于改善貧困狀況和失業(yè)率，因為這些因素不被包括在GDP數據中。
第四段：如何更好地利用GDP數據
盡管GDP數據存在局限性，但我們仍然可以用一些方法來更好地利用這個指標。首先，我們需要與其他經濟指標或者微觀數據結合，例如收入分配、人均GDP、生產率等等，來全面評估和比較一個國家的經濟活動。其次，我們可以從長期角度看待GDP數據，以便于評估經濟活動的長期狀態(tài)和走勢，并根據其變化來調整經濟政策。最后，我們還可以通過GDP數據了解不同國家經濟的相似性和差異性，并更加了解和掌握全球經濟變化和趨勢。
第五段：總結與展望
GDP數據是一個國家經濟活動的重要指標，在評估經濟狀況、制定經濟政策和國際貿易談判等方面有著重要作用。雖然GDP數據存在局限性，但我們仍然可以善用于它，結合其他經濟指標和長期視角，評估并比較一個國家的經濟狀態(tài)和走勢。未來，伴隨著全球經濟的發(fā)展和GDP計算方法的改善，我們相信GDP數據將更加可靠和全面，為我們認知和把握經濟發(fā)展變化提供更多參考和支持。
數據調查心得體會篇五
隨著社會的發(fā)展，全球化時代，工作效率成為主要優(yōu)先考慮的因素之一。而電子化、信息化是企業(yè)實現高效運行的關鍵技術之一。但是，電子化、信息化帶來的問題也隨之產生。企業(yè)對于員工電子設備的監(jiān)管、數據的安全以及內部其他的問題考慮不到位，很容易引發(fā)企業(yè)信息安全問題。因此，企業(yè)為了能夠對電子數據進行更加專業(yè)的調查，保護企業(yè)數據的安全與機密性，應該采取科學的調查技術和方法。為了服務企業(yè)，我參加了電子數據調查培訓，下面就我的體會與大家分享。
第一段：培訓前的疑慮。
參加電子數據調查培訓前，我對電子數據調查這個領域并沒有太多的了解。一開始，我認為電子數據調查肯定是非常困難的，這涉及到技術、法律、道德等方面，而我自己不是計算機專業(yè)出身，所以心里有點發(fā)虛。但是，我始終保持了一個開放的心態(tài)，我相信每個人都會經歷不同的人生，不同經歷帶來的不一樣的機遇和挑戰(zhàn)。所以說，我的態(tài)度是：不斷學習，勇往直前。
培訓課程設置非?？茖W和合理，其中涉及到的許多內容，真正幫助我們了解電子數據調查的實際操作和法律流程，讓我們對電子數據調查過程中會遇到的各種問題有了更成熟的認識。針對每一個實例，講師詳細地講解了數據調查的具體流程以及如何根據情況去開展調查。整個授課過程不僅生動形象，還有大量的實際案例操作和講解，讓我們能夠更加深刻的了解電子數據調查的流程和方法。
第三段：學習收獲。
學習收獲非常大，我們在學習過程中不僅認識到了電子調查的重要性，更掌握了電子數據調查的具體方法和技能。學習內容相當實用，針對不同場景，我們也學到了不同的應對方法，從而實現了對數據的更加精準的處理和防范。學習過程中我們還相互的交流，分享自己的經驗和想法，在學習中取得了方方面面的成長和提高。
第四段：實踐應用。
在學習結束之后，我們很快就開始投入到實踐中。我們不斷將學習成果運用到實踐中，不斷的總結和整合經驗，在實踐過程中，我們發(fā)現我們學到的技能完全沒有白學。不同類型的存儲介質、不同形式的數據都被我們成功的調查出來，并且準確的分析和處理。我們?yōu)槠髽I(yè)的數據安全做出了貢獻，為企業(yè)資源的保護和利用提供了技術保障。
第五段：結語。
在這次電子數據調查培訓中，不僅是我們的專業(yè)技能得到了提升，同時，我們的人際交往、溝通協(xié)調和團隊合作這些軟實力的發(fā)展也得到了加強。只有人才選拔和培養(yǎng)一體化，企業(yè)才能穩(wěn)健的發(fā)展。我相信，在這個全球化時代，我們一定要有創(chuàng)新思維，勇于擁抱變化，秉持著專業(yè)化的態(tài)度，的心態(tài)去面對每一天的工作和挑戰(zhàn)，把握自己的機會和成長。同時，我們也要在團隊中共同學習、共同成長、共同進步，努力打造更加強大的企業(yè)團隊力量。
數據調查心得體會篇六
電子數據調查（EDC）是當今企業(yè)、法院和執(zhí)法機構中越來越常見的領域。在我最近的工作中，我有幸參加了一次EDC培訓活動。這次活動不僅讓我對EDC有了更深入的理解，而且提供了許多實用的技能和知識，我想分享一下我的體會和經驗。
第二段：培訓內容和經驗。
EDC培訓打開了我對電子數據的世界。從硬盤到云端，從移動設備到社交媒體，EDC培訓授課老師精通的領域基本涵蓋了所有可能涉及到的電子數據資源。通過這項培訓，我學會了如何使用各種工具來安全、快速地獲取、處理和維護電子證據。此外，我們還進行了模擬案例實驗，深入了解了如何通過數據恢復、報表設計、數據挖掘和網絡分析等手段解決一些常見問題。
我們每個人都在不斷擴大著自己的領域，培養(yǎng)新的技能和變得更加全面。通過參加EDC培訓，我認識到電子數據的生態(tài)系統(tǒng)如此之大，以至于我?guī)缀鯚o法想象自己將來可能使用到所有的工具和技術。在這個廣闊的領域里，我發(fā)現除了提高我的技能之外，最重要的一點是培養(yǎng)我的精神風貌。為了充當一名成功的EDC調查員，每天需要付出大量的時間和精力在學習和練習上。在我看來，EDC培訓提供的核心思想就是通過專業(yè)、耐心和毅力來不斷追求更高的水平，這些都是每個從業(yè)人員必備的素質。
第四段：EDC應用現狀。
EDC的應用在法院和執(zhí)法機構中越來越廣泛。隨著社會越來越依賴科技，電子數據的價值也越來越重要。在許多刑事案件中，電子數據可以成為證據的重要來源，從而協(xié)助法院判決案件。此外，企業(yè)和政府部門也可以使用EDC來保護敏感信息、威懾不正當行為和提高管理效率。
第五段：結論。
參加EDC培訓讓我意識到了電子數據調查的重要性和挑戰(zhàn)性。同時，這也是一個值得追求的完美職業(yè)和領域。我領悟到在這個領域中，培養(yǎng)精神和技能同樣重要。最后，我相信，如果你有一個強烈的求知欲望和決心，EDC培訓提供的知識和技術可以讓你成為一名成功的EDC專業(yè)人員，從而成為不可或缺的珍貴資產。
數據調查心得體會篇七
GDP作為國民經濟核心指標，在經濟發(fā)展中起著重要的作用。數據注重客觀反映和分析經濟增長情況，通過一系列指標反映出一個國家或地區(qū)經濟狀況和發(fā)展趨勢。對于國家發(fā)展的決策者、經濟學家以及普通公民，了解并掌握GDP數據及其分析方法，對于個人與國家都有很大的意義。
第二段：GDP數據的概念和統(tǒng)計方法。
GDP是指在一個特定時期（通常為一年），一個國家或地區(qū)生產和服務的總貨值，即國民生產總值。統(tǒng)計方法是以區(qū)域和產業(yè)為核心，通過統(tǒng)一的計量單位，將經濟活動的量化表現出來。GDP數據估算主要有三個方法：生產法、支出法和收入法。生產法即估算產出，包括生產各類商品和服務的生產者購買的商品和勞務、企業(yè)的耗費、政府頒發(fā)的補貼等等；支出法即按需求數量估算，包括民間個人和企業(yè)的消費、政府支出和輸入和出口貿易；收入法則是估算各生產要素的所得收入總和，并從其中扣除臨時收益。通過這些估算方法，我們可以得到一個國家或地區(qū)的GDP總值。
第三段：GDP數據的意義和作用。
GDP是一個國家或地區(qū)經濟成長的重要指標，展現了一個國家或地區(qū)的經濟實力和發(fā)展水平。GDP數據可以讓政策制定者了解到國家或地區(qū)經濟的狀況，調整經濟政策。企業(yè)家可以通過分析GDP數據，掌握市場趨勢，及時調整銷售策略。同時，GDP數據也能夠直接或間接地反映出一個國家或地區(qū)的財政支出、社會福利、生活水平和環(huán)境狀況等。這些數據對公眾了解自己所處的經濟環(huán)境和找到符合自身利益的選擇與賺錢機會有很大的幫助。
第四段：GDP數據的局限性。
盡管GDP可以完整地反映一國經濟的總體發(fā)展水平，但在實際的應用中，我們還需要注意到GDP數據的局限性。首先，GDP只是衡量經濟的宏觀指標，并不能準確反映一個社會的生產水平、生活質量和環(huán)境保護等多重指標。其次，GDP不能區(qū)分經濟各部分所產生的貢獻，使得原來側重第二產業(yè)、第三產業(yè)的一些地區(qū)，發(fā)展第一產業(yè)的情況，可能會對GDP數據的上升產生影響。而且，受到水資源、能源等自然資源因素的制約，一些地區(qū)的GDP數據并不高，但其生態(tài)環(huán)境和文化遺產等對人們的生活質量具有更長期的意義。
第五段：結論。
總之，GDP是反映一個國家或地區(qū)經濟總體發(fā)展水平的重要指標，具有不可替代的作用。但在應用GDP數據時，我們仍需綜合考慮更多經濟社會多方面指標，以實現更科學的經濟發(fā)展。因此，我們需要對GDP數據加以深入分析和研究，更全面地理解GDP數據的意義和局限性，從而使我們的經濟政策和社會生產更加科學化、規(guī)范化，實現區(qū)域和全球經濟合作的可持續(xù)發(fā)展。
數據調查心得體會篇八
第一段：引言（150字）
現代社會中，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。
數據調查心得體會篇九
所謂垃圾數據，是指進入地稅征管系統(tǒng)的扭曲、虛假、無價值的數據。自20xx年地稅征管軟件系統(tǒng)上線以來，系統(tǒng)采集的數據及其覆蓋范圍逐漸擴大，但垃圾和冗余數據也相應增加。征管系統(tǒng)運行近五年，全省地稅20xx一次系統(tǒng)清理，很大程度上解決了網上運營初期由于信息采集不完整、操作不規(guī)范而導致的垃圾數據進入系統(tǒng)和系統(tǒng)產生的垃圾信息。但是，隨著新業(yè)務功能模塊的不斷推出和稅收政策的變化，系統(tǒng)中相應的垃圾數據逐漸增多，不僅影響了各種數據統(tǒng)計的準確性，也嚴重影響了軟件運行的速度，極大地制約了地稅征管軟件的功能。
(一)清理垃圾數據是適應稅收信息化發(fā)展的需要。從目前稅務管理信息化的發(fā)展趨勢來看，綜合征管軟件的運行管理以數據管理為主，各種稅收征管工作對數據的存儲、處理和依賴程度逐漸增加。此外，采集和管理數據在省級集中處理，需要保證進入系統(tǒng)的數據的真實性、準確性和科學性，逐步實現現有信息系統(tǒng)的綜合集成和綜合業(yè)務應用。
(二)清理垃圾數據是精細化管理的需要。垃圾數據的出現，說明稅務數據資源管理與精細化管理要求還有很大差距。清理垃圾數據本質上是為了優(yōu)化數據資源，滿足數據采集和管理的質量要求，改變信息管理模式，進一步推進信息化精細化稅務管理和規(guī)范化數據管理。
(3)清理垃圾數據是保證科學決策的需要。綜合收集和管理軟件數據在科學決策中起著至關重要的。作用。垃圾數據造成系統(tǒng)數據失真，使稅務人員在掌握和分析數據時產生不同程度的偏差，從而影響數據在科學決策中的利用價值。如果將扭曲的數據用于形成相關決策，將直接導致決策失誤。因此，需要移除系統(tǒng)中的各種數據來保存真相，以保證決策的科學性。
目前，垃圾收集管理信息系統(tǒng)中的垃圾數據主要包括登記、識別、系統(tǒng)、企業(yè)提交、票證、檢驗和報告等。垃圾數據的原因是管理和技術。
(一)管理因素。
1.基本數據收集錯誤。一些工作人員缺乏對數據質量重要性的認識，在數據輸入系統(tǒng)之前，他們收集了錯誤的信息或根本沒有收集數據。比如20xx年9月，省局在數據清理中發(fā)布了項目登記的垃圾信息，有些項目登記信息讓人一看就覺得不是真實數據，可能是稅務管理員根據企業(yè)申報的信息計算收集的，比如員工人數、生產地址、經營地址、開業(yè)日期、受理日期、注冊資本等信息為空，說明稅務管理員根本沒有收集這些信息。
2.基本數據輸入錯誤。有的工作人員錄入數據粗心、不及時，直接錄入要錄入的數據，沒有經過預審，或者錄入后沒有經過審核，就錯過了修改時間。比如有的納稅人填錯了信息，前臺人員卻沒有審核。比如稅務管理員在稅務登記流程的最后一步沒有選擇管理行業(yè)和地理位置信息，直接提交，導致部分住戶的管理行業(yè)默認為餐飲業(yè)，地理位置默認為城市中第一個地理位置名稱。
3.前臺人員操作失誤。少數工作人員業(yè)務不熟練，計算機操作不規(guī)范，導致誤記。在數據清理過程中，發(fā)現一些前臺人員在開具稅務收據時，隨意選擇了稅目。比如他們明明是查賬征收企業(yè)所得稅的納稅人，卻在開具發(fā)票的時候又增加了一個核定征收的稅目。
4.納稅人網報操作錯誤。少數納稅人申報時數據有誤，沒有及時發(fā)現。如果有些企業(yè)在網上申報，因為扣款不成功后，不辦理申報不扣款手續(xù)，而是重新申報扣款，導致系統(tǒng)中存在要征收的稅款。
5.人為輸入虛假數據。為了應對考核指標，比如在績效考核中，財務信息的錄入率和兩稅的征收存在不一致的情況。很多稅務管理員為了完成考核要求，要求納稅人隨便填寫財務信息，或者干脆自己去做，導致系統(tǒng)中很多企業(yè)的財務信息不完整、不合理。比如制度評估規(guī)定有房產稅就必須有土地使用稅，但實際上按照稅法只能征收其中一種。比如房地產開發(fā)企業(yè)買地只交土地使用稅，不開發(fā)。面對這種情況，一些基層分局干脆在季末自己貼錢。這樣一來，體制內一些企業(yè)的房產稅或者土地使用稅就只有1-2元美金，登記的項目就是幾平米的土地或者幾十元的房產。
6.監(jiān)督評估機制不到位。為解決數據質量問題，省局出臺了《地方稅收管理信息系統(tǒng)數據質量暫行規(guī)定》(甘地國稅發(fā)[20xx]15號)和《地方稅收征管業(yè)務系統(tǒng)運行若干規(guī)定》(甘地國稅發(fā)[20xx]42號)，但對數據質量沒有專門的考核辦法，只有部分指標零星出現在績效考核中，無法對具體工作人員進行考核。
(2)技術因素。
1.不對稱的業(yè)務需求和系統(tǒng)功能會導致錯誤消息。由于開發(fā)過程中業(yè)務需求的變化，系統(tǒng)采集提取的數據與實際情況不一致，如納稅評估時無法提取納稅人添加的財務信息等。
2.系統(tǒng)之間的數據交換接口產生錯誤信息。目前，與地稅征管平臺進行數據交換的系統(tǒng)包括個人所得稅基礎信息管理系統(tǒng)、貨運發(fā)票系統(tǒng)、網上報稅系統(tǒng)、銀行批量扣稅系統(tǒng)和inspur稅控發(fā)票管理系統(tǒng)。這些系統(tǒng)在一定程度上解決了征管系統(tǒng)的不足，為加強稅收管理提供了便利。然而，系統(tǒng)之間的大量數據傳輸可能會導致垃圾信息。比如銀行批量抵扣稅款時，由于交換接口生成的信息有誤，導致重復抵扣。
3.軟件故障導致的錯誤消息。地稅征管平臺后臺數據庫存儲的數據量已經遠遠超過1000g，前臺訪問量大的時候數據庫必然會無響應。當正常流程提交時系統(tǒng)沒有響應時，可能會出現既不能進也不能退的流程，而這些無法處理的流程就會形成垃圾數據。同樣，在處理報告時，由于需要執(zhí)行最大的數據操作，可能會產生錯誤的信息。
(a)管理。
1.數據收集是現實的、務實的。求真是指為了保證征管軟件數據的真實性、準確性和完整性，需要在一線征管和稅源企業(yè)主動采集數據，主動整理各種采集和經濟數據進行科學分析。
2.數據管理應該一起管理。從數據管理和采集管理軟件應用的特點和規(guī)律出發(fā)，注重跨部門工作的協(xié)調統(tǒng)一，形成聯(lián)合管理的良好局面。根據收集管理軟件數據系統(tǒng)建設的需要，充分發(fā)揮收集管理部門在數據管理中的主導作用，組織收集管理部門人員對輸入的數據進行比對，對垃圾數據進行補充和修改。在此基礎上，嚴格規(guī)范數據源、條目和處理環(huán)節(jié)，及時找出新生成的問題數據，找出錯誤原因。同時，各業(yè)務部門每月應對采集管理軟件中的數據進行測試和評估。
3.數據評估有明確的權利和責任。第一，完善責任機制。提出采集管理軟件數據質量零誤差的目標，明確各級數據管理的責任部門和責任人，明確劃分決策、實施和監(jiān)督的責任，正確區(qū)分監(jiān)督責任和行為主體責任，有效解決責任不清、多頭管理、重疊和職責真空的問題，形成數據管理的責任鏈；第二，嚴格的考核機制。對垃圾數據可能經過的主要環(huán)節(jié)或崗位進行全面評估，對因違規(guī)操作造成數據質量問題的人員追究過錯責任。形成部門和環(huán)節(jié)領導和員工自覺參與數據管理，共同關注數據質量的氛圍。
(2)技術方面。
1、完善征管業(yè)務系統(tǒng)。增加業(yè)務系統(tǒng)功能，比如在一些關鍵字段增加頁面的檢查功能，減少垃圾數據的錄入；整合業(yè)務系統(tǒng)功能，減少系統(tǒng)間數據傳輸產生的垃圾郵件；優(yōu)化業(yè)務流程，比如網上納稅人可以提前輸入財務信息，要求納稅人在網上報稅之前輸入財務信息，減少了后期補充記錄中的人為因素。
2.在線數據質量管理系統(tǒng)，及時提示和檢查產生的垃圾數據；建立專門的垃圾數據“推送中心”，負責日常數據質量發(fā)布、清理和評估。
3.加強納稅人自潔功能，如建立項目登記信息、兩個行業(yè)項目登記、財務信息錄入等相關提示頁面。，以便納稅人在進行相關操作時第一時間進行補充或修改。
4.開放數據清理權限。征管業(yè)務系統(tǒng)正式上線后，實現了稅務數據的省級集中，對失真、錯誤數據的處理權也集中在省級?；鶎佣悇諜C關產生的失真、錯誤數據，只有上報一級省局后才能刪除，不僅耗時長，而且增加了基層網絡管理員的工作量，造成大量垃圾數據積累。建議在保證系統(tǒng)正常運行的前提下，給予基層網絡管理員足夠的清理權限，有效分流數據清理壓力，解決垃圾數據的瓶頸問題。
數據調查心得體會篇十
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了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的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應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詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內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得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據心得體會篇2
數據調查心得體會篇十一
1月12日消息，財新傳媒、滴滴出行主辦的“知道·大數據智慧城市論壇”今日在京舉行，論壇上，滴滴出行聯(lián)合第一財經商業(yè)數據中心發(fā)布了《智能出行大數據報告》(以下簡稱“《報告》”)。
《報告》覆蓋全國重點城市，基于滴滴(含優(yōu)步)平臺全量數據解讀中國城市出行，并通過智能出行情況反映城市交通、居民生活、熱點事件及分享出行所帶來的意義，具有極高的參考借鑒及深度分析價值。
三四線城市擁堵加劇北京人均每年“堵”掉近9000元。
擁堵是大家對交通最直接的感受之一，無論是“影響中國互聯(lián)網發(fā)展30年”的后廠村路，還是“堵點網紅”北京大山子路口，堵車總能引起人們的共鳴和吐槽。，一線城市平均車速略有上升，三四線城市平均車速下降明顯，從的26.2km/h降至20的25.3km/h。這一年中，平均車速增幅較大的前三個城市為大連、常州和青島，而下降幅度最大的城市為麗江、嘉興、三亞等。
根據高峰期擁堵延時指數，西安成為2016年堵城冠軍，延時指數為1.79。20的擁堵冠軍重慶今年位列第2位，而去年的亞軍青島2016年治堵效果顯著，今年排名第9。受極寒天氣、冰雪路面、市政建設等影響，哈爾濱也上榜十大堵城，位列第8位。
在此值得一提的是，盡管北京位列堵城第4名，但因“社會平均工資”較高，所以成了擁堵造成損失最高的城市，北京人每年損失8717元;在全國最堵的西安，人均擁堵成本為6960元，排名全國第3。
互聯(lián)網行業(yè)工作時間長京東下班最晚。
在加班“重災區(qū)”的互聯(lián)網公司中，京東超越去年冠軍奇虎360成為今年的“加班之王”，平均下班時間最晚，隨后為360和阿里巴巴，看來這一年互聯(lián)網行業(yè)中最拼命的還是電商公司。從年貨節(jié)、美妝節(jié)、母嬰節(jié)、雙11到雙12，節(jié)假日不夠，電商造節(jié)來補，購物狂歡的背后也是無數員工加班加點的辛勤努力。在榜單前10名中，新浪、網易老牌門戶網站也上榜，而今年的“網紅公司”樂視位居第10，加班起來也很拼。
不僅加班多，互聯(lián)網人群平均工作時間也偏長。相較于金融、傳媒以及房地產等行業(yè)，互聯(lián)網人群平均工作時間更長，每天超10小時，尤其是深圳碼農，工作幾乎占據了其一半的時間。而且碼農們生活節(jié)奏更為固定，公司與家兩點一線偏多。
媒體人異地奔波苦金融從業(yè)者“朝七晚五”
《報告》中，有一部分內容對當下關注度較高的傳媒業(yè)、金融業(yè)、教師等幾個職業(yè)群體做了分析，通過出行連接著生活的方方面面，通勤、餐飲、購物等各種出行場景，出行大數據進一步可以關照現實，看生活的潮起潮落。
《報告》發(fā)現“隔行如隔山”，每個行業(yè)出行差異較大。傳媒人工作隨機性較大，處于隨時待命狀態(tài)，出行峰值曲線較為平緩;同時他們的出差相比最為頻繁，往返機場火車站及酒店的出行量接近1/5，密集的出差節(jié)奏使得他們一般直接從家出發(fā)奔赴外地。
金融從業(yè)者上班早下班也早，“朝七晚五”是他們的工作特點，同時他們應酬多夜生活也豐富，20%的人下班后直接奔向餐飲娛樂場所，夜晚餐飲訂單也超出平均水平40%。同時，他們偏愛高檔購物中心，北京的三里屯太古里、上海的`國金中心、正大廣場都是“金領一族”經常光顧的地方。
出行數據看城市性格：綿陽最溫情大連最小資。
《報告》還基于滴滴出行大數據平臺的指數測算體系，發(fā)布d-index榜單，從不同維度窺見不同城市的性格特點。
根據滴滴順風車免單占比，十大最溫情城市為綿陽、南寧、金華、昆明、湖州等地，上榜的多為三四線城市。小城故事多，充滿喜和樂，順風車把陌生人連接在一起，共走一程路，驚喜和溫情的故事總在路上發(fā)生著。
從目的地為健身場館的數據來看，山西太原城市最愛健身的城市，其次為福州、佛山，一線城市中只有廣州上榜;十大最愛讀書之城長沙位列榜首，其次為青島，溫州;最休閑也就是去往休閑娛樂場所占比最高的城市為，南寧、太原、大連等;最小資的城市為大連、紹興和上海，那里的人去往咖啡廳、酒吧、電影院占比最高;《報告》同時顯示，天津位列十大海鮮之城冠軍，重慶居于十大火鍋之城榜首。
杭州智能滲透率居榜首貴陽發(fā)展前景可期。
作為世界領先的移動出行平臺，滴滴出行基于大數據的機器學習技術,在中國超過400個城市為近4億用戶提供包括出租車、專快車、順風車、公交、小巴、代駕、試駕、租車、企業(yè)級等多種出行服務。
從智能滲透率來看，一二線城市依然整體優(yōu)勢明顯，杭州繼續(xù)位居榜首。珠三角地區(qū)總體滲透率較高，在用戶滲透率排名前10的城市中占據4席，分別是深圳、廣州和東莞、珠海。
在各級城市月人均出行次數上，三四線城市與一二線城市相比仍有較大差距。月人均出行次數排名前五的城市依次是天津、青島、北京、杭州、寧波。
根據智能滲透率，出行活躍度和便捷程度等綜合指標測算的智能出行發(fā)展指數，杭州北京廣州深圳成都排名前五，一線城市和省會城市明顯更高。排名前20的城市中有8個為珠三角和長三角城市。而潛力城市(二、三、四線城市)多為長三角、珠三角和京津冀地區(qū)的二線和三線城市，西部城市貴陽排名第7，前景可期。
數據調查心得體會篇十二
未來，城市的邊界又會怎樣，是擴大，還是縮小?
前幾年，上面還動不動將九億農民掛嘴邊，未來，我相信，上面也會經常說：九億城市人?；蛘撸?。
我相信，就在不遠將來。
世界正經歷城市化，中國更是如火如荼。不久的將來，更大的城市，城市群，更多的人口，會成為常態(tài)。這盛況，我有生之年，應該能看到。
更大的城市，更多的人，絕大多數的人將生活在城市里。人們于是關心城市，關心它的一切。當然，也包括它的半徑。
有意思的是，目前，中國的城市半徑，普遍“不約而同”：約30km。
無論北京的16410km，上海的6340km，還是廈門的1699km，(島內128km)，半徑都在30km左右(廈門稍微小，主島太小)，這背后的原因，其實簡單：尖端科學的運用，以及科學的可復制型。
以前只有一線城市擁有的地鐵，現在在二線基本全面開花，甚至，有些三線也大干快上。究其原因，不過是科學的發(fā)明，運用到一定時間后，其成本不斷被降低，從而讓其他規(guī)模較小，財力叫弱的城市，也能造得起。
90年代的地鐵，以及建筑其上的銷品貿，現在，二線能夠“輕易”地復制，且因為經驗和時間的積累，建造更先進、科學，搭配更合理，技術更先進。北京、上海的地鐵一號線乘坐體驗，運營速度，技術應用，未必有蘇州、杭州的三號線好。
每一次技術的突破和革新，都讓城市半徑得到拓展。地鐵發(fā)明以前，是公路、鐵路時代，城市半徑遠沒有現在大，公路、鐵路發(fā)明之前，是馬車時代，繁華的長安城，老百姓靠馬車在城市里運行，東到西，十公里已經是極限。再大，活動極不方便(以馬車的平時速度計算)。
漢長安城面積達36平方公里,是古代面積最大的都城遺址之一。
現在城市的半徑得到極大提升，到達30km左右，地鐵功勞不可磨滅。地鐵不再是一線的標配，很多城市擁有地鐵，并且大干快上。中國城市的半徑，因此“不約而同”地擴展到同一長度。
地鐵已是城市最高級的技術，最前沿的科技運用。在新的革命性技術還未到來之前，城市的半徑，再難以突破。
那么，未來，城市的半徑到底怎樣呢?真的一直無法突破了?
在幾十年前，公交車是人們出行的重要交通工具，當然現在也是，那時的公交車，不但破舊，而且速度、載客量、技術都不如現在。
這是必然，技術在前進。
公交最明顯的變化，其實不是這些，而是運行方式。
開始公交都是首發(fā)尾至，一條條線路定好，一站一站站點定牢，司機早上出發(fā)，沿著線路，有序按序逐站停靠，到點，回到起點，下班。
后來，公交單獨劃出車道：公交專用，再后來，brt快速公交系統(tǒng)，不但線路專用，而且不再三五公里一站，而是拉長距離，提高速度，專程車道。
北京公交線路圖。
這，大大提高了公交的運行速度和效率。長路途的人，可以較快時間到達目的地。當然，其他的線路，還是按原計劃的行駛、停靠。
當一個城市的公交普及到線路全覆蓋，站點全覆蓋，還不能滿足市民出行要求時，專線，長距離的公交運行系統(tǒng)出現了。
鄭州brt。
其實，地鐵也會遵循這個規(guī)律。目前，絕大多數的地鐵網，還遠遠不夠做到線路全覆蓋，站點全程性。
紐約地鐵圖。
倫敦地鐵圖。
東京地鐵圖。
全國的城市，都在大干快上地，繼續(xù)建地鐵。
上海地鐵未來效果圖(2020)。
北京地鐵未來效果圖(2020)。
當大多數的城市地鐵網，像公交網一樣，全程覆蓋，并且全站點覆蓋時，地鐵的進化，就會朝公交的專車道，brt快速公交系統(tǒng)進發(fā)：長站點，專業(yè)性，快速度的地鐵，將不斷誕生。
那時，天安門到通州，30分鐘，南京路到臨港，30分鐘。
再以后，天安門到燕郊，30分鐘，南京路到昆山、太倉，30分鐘，------。
隨著地鐵的升級和改進，城市的半徑進一步被擴大。城市在不斷擴大，城市間的邊界，越來越模糊。在960萬平方公里上，除了幾片土地建滿高樓大廈，絕大多數的地方，將回歸森林。
地球一片綠海，“原始社會”再現。
因而，環(huán)保是個偽命題，保護生態(tài)就是扯淡，退耕還林根本就沒有必要。
作者：皮特。
公眾號：peter。
數據調查心得體會篇十三
香港商業(yè)巨子李嘉誠先生認為地產投資項目制勝的關鍵只有兩個字：地段，地段，還是地段，這說明，任何一個項目中關鍵性的節(jié)點往往只有一兩個，套用這個理念，在綜合調查類競爭情報情報項目中，筆者認為重點是：數據，數據，還是數據。因為最終許多結論都需要數據的佐證和落實，所以，銷售數據如何采集則十分重要。
在信息高度發(fā)達的今天，從來沒有那種工具像電話這樣被高頻率使用，作為信息傳遞和溝通的重要介質，電話及其衍生的調研手段已被廣泛應用，尤其是情報業(yè)務崗位。
本文將通過電話調查的手段——面、線、點三步法，來談談銷售數據的獲得。
一、面——縱觀全局，準確把握基本面。
以一個七葉皂苷納的藥品項目案例來剖析。通過掌握與項目有關的產品知識、行業(yè)狀況，切入產品所涉及的相關行業(yè)。
獲得行業(yè)情報。
經過2-3天的搜集整理，行業(yè)狀況基本得到了掌握：
1、項目中的產品是中藥提取物，國家政策扶持類品種，醫(yī)保范圍用藥;。
3、國內同類產品的生產企業(yè)不下20家，有3個品規(guī)：凍干粉劑，口服劑，搽劑;。
5、此類產品市場規(guī)模大約15個億，國內重點市場區(qū)域;。
6、部分重點企業(yè)的銷售規(guī)模和市場位置關系，
情報來源和途徑。
通過互聯(lián)網可以發(fā)現國內的一些藥研所、協(xié)會、知名醫(yī)院的研究部門在網上發(fā)布了一些七葉皂苷納行業(yè)的研究報告，由此分析，這個產品應該是一個比較熱門的產品，同時得到一個假設：目標公司舉足輕重，可能影響行業(yè)標準的制訂。
由于對一些關鍵性的行業(yè)信息做了準備和分析，為進一步的工作作了鋪墊。情報人員先后借不同名稱的高等院校管理學院的學生的名義，以撰寫畢業(yè)論文為由，向多個藥研所打電話咨詢該產品的市場發(fā)展趨勢、醫(yī)生用藥習慣、國內市場規(guī)模、不同區(qū)域市場容量等等。許多相關重點問題都得到了專家給出的極具參考價值的答案。
數據調查心得體會篇十四
一、調查計劃
塑料袋，這個我們每天都會接觸到的物品，似乎已經成為我們生活中的親密伙伴。紅的，黑的，藍的，紫的，五顏六色的塑料袋給我們的生活增添了許多色彩，也給我們的生活帶來了許多便利，但是您是否知道這些塑料袋或許正是在和您的親密接觸中一步步侵蝕著我們的健康?同時這些白色垃圾也逐步破壞著我們的家園，但生活中如果真少了它們，又會給我們帶來很多不便。于是許多市民們都發(fā)出了這樣的感慨：塑料袋，少你不便，有你添亂。
為了了解塑料袋這個和我們每天都親密接觸的“伙伴”，我們組做了一次社會調查，通過查資料和實地觀察的方法來真正了解我們這位伙伴。
二、調查過程
xx月xx日，我們分別來到蔬菜批發(fā)市場、大街等地方，調查發(fā)現，各種顏色的塑料袋使用量都非常大，而市場上的小販和店老板則卻對塑料袋是否會影響健康很不清楚。
xx日在這里我們看到，菜攤上擺放著或紅或紫的塑料袋，肉店墻上掛著紅色的塑料袋，就連菜場小販們包裝成捆的蔬菜也是使用如麻袋大小的塑料袋。在一個蒜薹批發(fā)點，我們看到成捆的蒜薹用略帶紫色的塑料袋包裝好，且大部分都用繩子捆扎好，于是我們上前詢問小販：“捆得這么嚴實，這些塑料袋的有害物質不就侵入到蒜薹里面了嗎?”誰知小販告訴我們：“咋可能呢?我們一直都是這樣包裝的，也沒見誰因為這塑料袋而吃出問題來?！倍谑袌龅哪蟼?，就有不少商販在賣調料品的同時也出售各種塑料袋。
我們在這里發(fā)現，這里的小販們使用的塑料袋比一般的塑料袋厚了許多，有黑色和紅色兩種。我們問一位賣魚的師傅：“這些塑料袋會不會影響健康?”他聽到我們的問題似乎有點納悶：“影響健康?這魚你又不生吃，怎么會影響健康?再說了，不用這塑料袋，你讓我們用啥?這塑料袋既結實又防水，賣魚用正好。”
xx日我們在一些餐館發(fā)現，塑料袋的使用相當普遍，為了省去洗碗的麻煩，飯館一般都會在碗上套個塑料袋。這些塑料袋一般都是白色的，分為透明的和不透明的兩種。稀飯、餃子皮等無一例外都會在和塑料袋的親密接觸后進入顧客的腸胃。我在一家早點店詢問一位老板用塑料袋裝稀飯會不會危害身體健康，老板笑笑說：“肯定沒問題，我們都是從正規(guī)渠道進的貨?！碑斘覀冊儐栠@些正規(guī)渠道是什么時，他告訴我，店外經常有人推銷，我們就買一些，幾乎家家都在用。另外，老板還告訴我，這些塑料袋大多數是從批發(fā)市場進來的，而對于這些袋子在高溫下的化學成分對人體有無危害，這位老板也說不清楚。
經過兩天的實際調查，我們發(fā)現，人們對塑料袋對人體的危害知之甚少，表現出一種冷漠，那么塑料袋究竟對人體的危害有多大呢? 目前我們經常使用的塑料袋主要由聚乙烯、聚丙烯、聚氯乙烯三種。其中聚乙烯和聚丙烯對人體無任何毒害作用。而用聚氯乙烯制成的塑料袋由于含有氯元素，因而會產生毒素，不能用來裝食品。另外，我們還查到鑒別聚氯乙烯和聚乙烯的方法，其中聚氯乙烯見火就著，離火就熄，而聚乙烯和聚丙烯則燃燒呈黃色火焰，離火還能繼續(xù)燃燒。于是我們按照方法對大家經常使用的塑料袋做了一次試驗，結果發(fā)現，我們經常使用的紅白相間，黃色，藍色，紅色，紫色塑料袋都是由聚乙烯或聚丙烯制成，而較厚的黑色和紅色塑料袋都由聚氯乙烯制成。另外，即使這些塑料袋是由無毒的聚乙烯或聚丙烯制成的，也不能因此保證這些塑料袋可以用來裝食品。因為由這些物質加工成塑料袋的過程中，還要加入些添加劑、染料等有害人體健康的輔助材料。所以市面上常見的有色塑料袋，不要用來裝直接入口的食物，不過用來裝蔬菜應該沒問題，但最好不要用這些塑料袋保存蔬菜，因為時間一長，毒素很有可能滲入蔬菜。
其次，對于我們常見的用來直接裝入口食物的白色塑料袋，專家也提醒大家謹慎使用。特別是不要裝含油、含酒精類食品及溫度超過60攝氏度的食品，否則塑料袋中的鉛就會融入食品中。有色塑料袋就更不能裝這些食品了。
最后，還得提醒大家，對于塑料袋的質量國家都有統(tǒng)一標準，許多都存在質量隱患。所以建議大家盡量少使用塑料袋，這樣既有利于自身的健康也有利于環(huán)保經過四天的實地調查與查閱資料，我們了解到了塑料袋這個我們每天都親密接觸的“伙伴”的危害，因為這危害不僅僅是在保護我們的家園，也是在保護我們自己。讓我們從今天開始，拒絕塑料袋，拒絕白色污染，與綠色牽手。
三、倡響它的未來 曾幾何時，塑料袋，這個我們每天都會接觸到的物品，似乎已經成為我們生活中的一部分，不可否認，它的確給我們的生活帶來了許多便利，但當你在使用的過程中有沒有想過它也會對我們的身體帶來危害?假期中，經過四天的實際調查和采訪，我感受頗多，受益非淺。
原來我們這個每天都在接觸的“伙伴”真的在一點點吞噬著我們的健康，我們經常使用的較厚的黑色、紅色塑料袋都是由含氯元素的聚氯乙烯制成的，而其他各種塑料袋也含有各種添加劑、染料等有害人體健康的輔助材料，所以塑料袋還是少用的為好。在調查中我還發(fā)現，其實有一些黑心的商家多少了解一些塑料袋的危害知識，但他們?yōu)榱颂岣呃麧欀孟M者的健康于不顧，還在繼續(xù)大量地使用著塑料袋，因此我們對塑料袋的認識真的是沒有提高到一定高度。
當然如果把塑料袋加工成別的一些塑料制品，既對我們沒有危害，反而可以為我們的生活帶來便利。
所以作為新世紀的主人，我們更應該從自我做起，從今天開始，拒絕塑料袋，拒絕白色污染，與綠色生活永牽手相伴。
數據調查心得體會篇十五
香港商業(yè)巨子李嘉誠先生認為地產投資項目制勝的關鍵只有兩個字：地段，地段，還是地段，這說明，任何一個項目中關鍵性的節(jié)點往往只有一兩個，套用這個理念，在綜合調查類競爭情報情報項目中，筆者認為重點是：數據，數據，還是數據。因為最終許多結論都需要數據的佐證和落實，所以，銷售數據如何采集則十分重要。
在信息高度發(fā)達的今天，從來沒有那種工具像電話這樣被高頻率使用，作為信息傳遞和溝通的重要介質，電話及其衍生的調研手段已被廣泛應用，尤其是情報業(yè)務崗位。
本文將通過電話調查的手段――面、線、點三步法，來談談銷售數據的獲得。
一、面――縱觀全局，準確把握基本面。
以一個七葉皂苷納的藥品項目案例來剖析。通過掌握與項目有關的產品知識、行業(yè)狀況，切入產品所涉及的相關行業(yè)。
獲得行業(yè)情報。
經過2-3天的搜集整理，行業(yè)狀況基本得到了掌握：
1、項目中的產品是中藥提取物，國家政策扶持類品種，醫(yī)保范圍用藥；
3、國內同類產品的生產企業(yè)不下20家，有3個品規(guī)：凍干粉劑，口服劑，搽劑；
5、此類產品市場規(guī)模大約15個億，國內重點市場區(qū)域；
6、部分重點企業(yè)的銷售規(guī)模和市場位置關系。
情報來源和途徑。
通過互聯(lián)網可以發(fā)現國內的一些藥研所、協(xié)會、知名醫(yī)院的研究部門在網上發(fā)布了一些七葉皂苷納行業(yè)的研究報告，由此分析，這個產品應該是一個比較熱門的產品，同時得到一個假設：目標公司舉足輕重，可能影響行業(yè)標準的制訂。
由于對一些關鍵性的行業(yè)信息做了準備和分析，為進一步的工作作了鋪墊。情報人員先后借不同名稱的高等院校管理學院的學生的名義，以撰寫畢業(yè)論文為由，向多個藥研所打電話咨詢該產品的市場發(fā)展趨勢、醫(yī)生用藥習慣、國內市場規(guī)模、不同區(qū)域市場容量等等。許多相關重點問題都得到了專家給出的極具參考價值的答案。
行業(yè)協(xié)會也是一個很重要的情報途徑，這里往往掌握著業(yè)內主要標桿企業(yè)的官方數據。在電話咨詢過程中，小組成員始終以謙卑的態(tài)度，學習的愿望，尊敬長者的語調與對方交流，由于氣氛控制的比較融洽，行業(yè)中關鍵企業(yè)的銷售規(guī)模也從這個管道得到部分透露，雖然是一鱗半爪的信息，但往往成為確定銷售口徑大小的重要依據。
數據調查心得體會篇十六
9月27日，百度與人民網輿情監(jiān)測室共同舉辦《十一出行預測大數據報告》發(fā)布會。人民網副總編輯董盟君、百度地圖開放平臺總經理李志堂等嘉賓出席發(fā)布會。此次雙方合作聚焦于黃金周期間用戶出行避堵問題，利用百度地圖自身大數據預測了今年十一期間全國擁堵路段、旅游相關周邊情況以及出行用戶畫像等問題。
此次雙方合作的《2016十一出行預測大數據報告》在方向和深度上均超過以往，從國民假期出行最關心的“避堵”、“旅游”等問題入手，在三個核心領域進行多維度預測：出行路況全覽、出行目的及趨勢分析、人群畫像描摹。雙方利用各自優(yōu)勢，以資源整合、開放共享、大數據處理分析為重點，采取標準化及熱點性服務，在往年基礎問題預測的基礎上，根據今年受眾關注點進行其他條目預測，為受眾假期出行提供全面指導。
人民網副總編輯董盟君表示，人民網長期關注國家大數據戰(zhàn)略，推動數據資源開放共享，促進互聯(lián)網大數據研究成果惠及人民群眾。此次聯(lián)合百度地圖共同發(fā)布的《2016十一出行預測大數據報告》是開發(fā)利用大數據實用成果的又一次嘗試。這份報告在研究輿論風向、民眾心理變化的基礎上，為廣大群眾提供了科學權威精準的出行參考，能夠捕捉城市擁堵的規(guī)律，為未來公眾交通出行政府決策提供有價值的參考。
百度地圖開放平臺總經理李志堂致辭道，百度與人民網此次聯(lián)合發(fā)布的大數據報告，基于百度地圖海量底層大數據，運用人工智能技術，為用戶提供智慧出行的解決方案。百度地圖作為用戶最好的“智能出行管家”，力爭通過更豐富多元的技術手段，為用戶提供更完備的出行服務，徹底改變人們的旅行方式，提高人們的出行品質。
國慶出行高峰返程高速擁堵最長7小時。
十一出行時間呈現出規(guī)律性的集中現象。百度地圖大數據顯示，假期頭尾兩天均十分擁堵，假期中間時段路況相對較好。細化到具體時間節(jié)點，10月1日8點和10月7日16點的道路擁堵程度最高，建議大家錯峰出行。
而作為省際、城際主要出行方式的高速公路方面，報告預測廣州、四川、京津冀的高速公路或將最為擁堵，出城擁堵時段涵蓋全天白天，返程擁堵時段集中在15點到22點。另外，收費站方面，京津冀收費站出城方向和江浙滬地區(qū)收費站返程方向預計擁堵程度或將最高，其中，上海徐涇收費站為擁堵之最。
公共交通方面依然保持節(jié)慶期間客流增大的常態(tài)。不過，鄭州、南京、西安火車站本次黃金周期間客運量將會大幅增高。十一期間，鄭州火車站、杭州東站、廣州南站的客流較大，其中鄭州火車站和西安站假期客流增長率將明顯高于其他樞紐。
十一旅游熱古鎮(zhèn)或遇冷自然景觀受追捧。
大數據報告通過豐富海量的定位數據、行為數據、搜索數據的精確分析，對全國不同區(qū)域的人群做了出游目的地偏好統(tǒng)計，精準呈現了出行人群畫像。北上廣深依然是最熱門的旅行目的地，而在全國熱門景區(qū)top20城市中，北京占比最高，可見國民對“帝都”的向往最甚。
數據顯示，近年來火熱的古鎮(zhèn)游今年熱度或將有所減退，與此同時，自然景觀景點更受追捧，自駕游目的地也多以自然風光密集的西南地區(qū)為主，其中，九寨溝、稻城亞丁、西藏林芝、敦煌等位列自駕游最受歡迎的目的`地，青海湖、長白山、黃果樹等大自然景觀熱度同樣不低。
此外，大數據報告還針對各地飲食偏好進行了分析，通過對北京、上海、成都、西安等重點城市排位最靠前的特色餐飲類別比較得出，日本料理和川菜在多個城市中成為最受歡迎的餐飲類別，而在重點城市餐飲品牌的定位熱度中，連鎖品牌海底撈、外婆家表現突出，大量本土連鎖餐飲品牌興起。
縱觀大數據報告對用戶出行趨勢的分析，相對于傳統(tǒng)的把5a景區(qū)作出游首選，國民如今更傾向于特色深度游，深入旅行目的地的人文風俗當中。而在休閑娛樂活動方面，密室逃脫、油畫體驗等類型的休閑娛樂項目，熱度上升。
百度大數據價值釋放，助力國民智慧出行。
《十一出行預測大數據報告》除了現象的全面描述和規(guī)律的準確提取之外，百度地圖還專門針對大數據預測到的問題提供智慧化解決方案。比如，在國慶期間爆滿的景區(qū)，用戶常常會遇到景區(qū)廁所成“網紅”、停車場停車難、當地美食難覓蹤影等問題。為此，百度地圖針對景區(qū)廁所排隊問題，專門為用戶標記附近的城市公廁、快餐店、商場等以解燃眉之急;針對景區(qū)停車問題，及時更新路況和車位信息，提供“附近停車定位+步行至景區(qū)”路線規(guī)劃。
百度地圖開放平臺不僅可以提供海量數據來源，實現更精確的到店識別、基礎位置描述、高室內精準定位、周邊poi檢索等服務，同時，數據結合云計算、圖像識別等人工智能技術，二者合力驅動新一代的路況服務，也會產生更為精準和更加廣泛的路況信息，客觀產出有關于交通擁堵和人群出行特征的交通分析，為受眾出行及政府部門社會研究提供了素材和指導意見。
去年七月，國務院出臺關于積極推進“互聯(lián)網+”行動的指導意見，意見明確了人工智能作為重點布局的11個領域之一，這是國家層面首次推出加快人工智能發(fā)展的指導文件，人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略，成為繼移動互聯(lián)網之后的又一個風口。百度在大數據和人工智能領域深耕多年，現在從創(chuàng)新探索階段進入價值釋放階段。擁有5億用戶的百度地圖作為“基于大數據的人工智能出行平臺”，服務滲透到國民生活的方方面面，其將在大數據價值釋放階段發(fā)揮引擎作用，助力公眾智慧出行。
數據調查心得體會篇十七
數據來源：中國教育在線整理。
根據圖中信息，中國mba院校數量的增長大致可分為三個階段：平穩(wěn)發(fā)展、快速增長和停滯期。1991年至，mba院校數量雖不斷增加，不過相較于20到的增長速度，則稍顯平穩(wěn)。從至今，全國新增mba院校數量僅1所，新華都商學院于20獲批，成為我國首個開設創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目的mba院校。mba招生難、教育部加大對專業(yè)學位管理力度是mba院校數量增長進入停滯期的重要原因。
1.2中國商學院參與全球認證，獲認證院校逐年增多。
商學院國際認證一直被認為是成為“國際一流商學院”的準入證。至年間，和aacsb三項國際頂級權威管理教育體系認證，成為中國大陸首家同時獲得三項國際認證的商學院。時至今日，中國同時獲得三大國際認證的院校已不止一家，除上海交大安泰經管學院以外，還有中國人民大學商學院、同濟大學經濟與管理學院、中山大學管理學院、中山大學嶺南學院、浙江大學管理學院.
二、mba招生生源競爭激烈。
2.1北京地區(qū)報考人數連年下降，但降幅趨緩。
數據來源：北京教育考試院。
如上圖，根據北京教育考試院統(tǒng)計，在近三年的全國碩士研究生統(tǒng)一入學考試報名中，全國有24.99萬人報考北京地區(qū)碩士招生單位，工商管理專業(yè)有14636人報考；全國報考北京碩士招生單位的考生共約22.8萬人，報考工商管理的考生有13410人；全國報考北京碩士招生單位的考生人數為24.3萬人，北京地區(qū)碩士研究生考生在20下滑之后，再次回升，mba報考人數整體呈下降趨勢。
2.2mba院校招生現“馬太效應”
數據來源：北京教育考試院。
上圖分別是上海交通大學安泰經管學院和北方工業(yè)大學mba近三年的招生數據對比圖。從到年，交大安泰mba報考人數呈逐年增長的態(tài)勢，而錄取人數卻逐年下降；相較于交大安泰，北方工業(yè)大學mba招生形勢不容樂觀，從20到2015年，報考人數逐年下降，實考人數和錄取人數也逐年下滑。自年有關部門對“非京籍落戶”年齡設限之后，mba報考純度有所提升，mba申請人更青睞名校，面對招生難和招生困境，mba院校招生也呈現出“馬太效應”。
2.3提前面試成搶奪生源新手段。
mba提前批面試是交大安泰mba項目20在全國第一家推出的，之后復旦、清華、北大等名校跟進，截至目前，上海、北京地區(qū)絕大多數mba院校以及其他一些地區(qū)的名校都已經實行了提前面試。各大商學院紛紛在提前批面試環(huán)節(jié)宣傳自身mba品牌價值和優(yōu)勢，以提前鎖定或爭取更多優(yōu)質生源。
每年5到7月份通常被認為是學校招生季。院校新一輪招生工作通常也在4月底調劑系統(tǒng)關閉后開始籌劃。20北京師范大學首開先河，將第一批mba提前面試申請時間提早于3月12日開始，幾乎與調劑時間同步進行，提前面試或將成為院校搶占優(yōu)質生源的又一新手段。
2.4招生難倒逼商學院變革，特色與定位成新的招生亮點。
mba招生難，倒逼商學院緊跟市場與時代變化做出相應的應對措施。
資料來源：據各院校年mba招生簡章整理。
上圖是根據各大高校2016年mba招生簡章不完全統(tǒng)計的項目設置情況?？梢钥闯?，部分院校在mba項目發(fā)展上開始注重與國內市場需求的結合。如2015年受“雙創(chuàng)”影響，天津大學新增創(chuàng)業(yè)mba方向，新華都商學院則推出創(chuàng)新mba全日制項目。上海財經大學結合自身優(yōu)勢與特色，開設金融投資班。
2.5emba。
2.5.1三年遭遇三次重大影響。
干部退學，207月底，中央下發(fā)了關于嚴格規(guī)范領導干部參加社會化培訓的有關事項的通知，中組部發(fā)文嚴禁領導干部參加高收費的培訓項目，emba.后emba.總裁班等被明確列為高收費社會化培訓項目，“領導干部一律不得參加”。這引發(fā)領導干部退學emba風潮。
招生寒潮，伴隨中央對干部的規(guī)定，2015年emba招生遭遇寒潮，生源降幅最多達8成，尤其是部分以官員和國企高管為招生對象的院校影響更為明顯。
納入全國統(tǒng)考，2016年4月，教育部新規(guī)明確要求從20起，高級管理人員工商管理碩士（emba）將納入全國統(tǒng)一碩士研究生入學考試，由教育部統(tǒng)一劃線、各學校按需調整錄取，從2016年12月1日開始，各院校不得再自行組織emba招生考試。此次政策出臺被業(yè)內稱為“史上力度最大的專業(yè)學位整頓行動”。
2.5.2emba招生改革政策獲過半數人支持。
數據來源：中國教育在線調查。
三年經歷兩次重大變革，教育部門對加強專業(yè)學位質量煞費苦心，但與此同時，外界也不斷傳出質疑聲音，統(tǒng)一入學的筆試考試，能考出一個人的管理能力和經驗嗎？中國教育在線發(fā)起了對emba招生改革政策態(tài)度的調查，結果顯示，52%的參與調查者選擇支持emba招生改革的政策，21%對emba招生改革政策表示反對，另有27%選擇了其他。選擇其他的投票率略高于反對票數，某種程度上反映了大家對emba未來發(fā)展之路的反思。
2.5.3emba納入全國統(tǒng)考后，四成人表示仍會報考。
數據來源：中國教育在線調查。
emba納入全國統(tǒng)考后，考試難度隨之增加，伴隨著高昂的學費，還會有多少人報考emba？根據中國教育在線發(fā)起的調查顯示，盡管納入全國統(tǒng)考后考試難度會加大，但仍有42%的被調查者表示會繼續(xù)報考，30%的被調查者認為不會再考emba，另有28%的被調查者把票投給了“其他”。
三、mba調查。
1.過半數mba學員對mba教育持認可態(tài)度。
數據來源：中國教育在線調查。
調查數據顯示，54%的被調查者對mba教育比較滿意，28%的被調查者非常滿意，僅有7%的被調查者認為攻讀mba低于其預期。
2.近八成學員認為攻讀mba對職業(yè)發(fā)展有所幫助。
數據來源：中國教育在線調查。
調查顯示，31%的`mba學員認為攻讀mba對其職業(yè)發(fā)展幫助很大，48%的學員認為攻讀mba對其職業(yè)發(fā)展比較有幫助，僅有17%的學員認為對其幫助有限。
3.報考mba首要目的是什么？
數據來源：中國教育在線調查。
調查中，有48%的mba報考者為了獲得更好的職業(yè)發(fā)展而選擇攻讀mba，另有39%的報考者為了提升學歷而選擇攻讀mba，也有少數報考者為了改善薪資待遇、拓展人際關系或學習知識而選擇報考mba.不過，抱著學習知識的初衷選擇攻讀mba的人群僅占總調查人數的2%.獲得更好的職業(yè)發(fā)展和提升學歷是大多數報考者選擇攻讀mba的首要目的。
4.與入讀前相比，薪酬待遇有何變化？
數據來源：中國教育在線調查。
如圖，所有被調查人群中，有37%的人在攻讀mba后薪酬漲幅在5%～30%之間，22%的人薪酬漲幅在30%～50%之間，同時也有一定比例的人認為攻讀mba后薪酬幾乎沒有增長，這部分人數占比達24%.也有一小部分人在攻讀mba后薪酬漲幅在100%以上，占比達11%；漲幅在50%～100%之間的人數較少，占比4%；另有2%的人認為攻讀mba后薪酬不但沒有增長反而下降了，不過這部分人數相對較少。
5.就讀mba后，你認為有哪些收獲？
數據來源：中國教育在線調查。
攻讀mba都獲得了哪些收獲？排在前三位的分別是拓展交際人脈、擁有碩士學位和觀念的更新。一半的受訪者認為攻讀mba獲得了新的事業(yè)機會，另外有43%的被調查者認為學習到了專業(yè)知識，僅有20%的被調查者獲得了升職加薪。
學員對師資隊伍、課程設置、就業(yè)支持、校友互動等方面滿意度情況調查。
mba院校師資隊伍、課程設置等滿意度情況調查。
數據來源：中國教育在線調查。
如圖，在對mba院校的師資、課程設置、就業(yè)支持、校友互動、企業(yè)實踐、案例教學、講座及活動、國際化和學費等9項調查當中，學生滿意度較高且排在前3位的分別是師資隊伍、案例教學和課程設置。此外，在校友互動、講座及活動和國際化等方面，過半數調查者感到滿意；近四成學員對企業(yè)實踐感到不滿意，關于mba的學費一直以來備受爭議，調查顯示，只有四成mba學員對學費感到滿意，認為一般和不滿意的學員則占到六成。
結束。
數據調查心得體會篇一
云數據是當今信息科技中的重要一環(huán)，隨著云計算技術的不斷發(fā)展，對于個人用戶和企業(yè)來說，云數據已經變得無處不在。云數據給我們的生活帶來了很多便利和機遇，通過云數據的存儲和處理，我們可以隨時隨地獲取我們所需的信息，提高了我們的工作效率，也為企業(yè)的發(fā)展提供了無限可能。在使用云數據的過程中，我深深感受到了它所帶來的種種好處，并得出了以下幾點心得體會。
首先，云數據的存儲和備份功能非常強大。傳統(tǒng)的數據存儲往往需要我們花費大量的人力和物力來進行維護和管理，同時還需要考慮到數據安全的問題。而云存儲則解決了這些問題，只需要一個互聯(lián)網連接就可以實現數據的存儲和備份。無論是個人用戶還是企業(yè)，只要有云數據的支持，數據的安全性就可以得到更好的保障。通過云數據的存儲和備份，我們可以在任何時間、任何地點訪問我們的數據，并且不會受到設備損壞、數據丟失等問題的困擾。
其次，云數據為我們提供了更多的合作和分享機會。云數據的特點之一就是可以實現多人同時編輯、共享文件和信息。這為個人用戶和企業(yè)帶來了更高效的合作和溝通方式。無論是開展團隊項目還是遠程辦公，云數據都提供了便利的條件。通過云數據的支持，我們可以隨時與團隊成員進行信息交流和文件傳送，避免了傳統(tǒng)的郵件發(fā)送和文件傳輸的繁瑣過程。同時，云數據還可以讓我們輕松地與朋友、家人分享照片、視頻等文件，增加了生活的樂趣。
此外，云數據的智能化分析功能為個人用戶和企業(yè)的決策提供了有力的支持。云數據不僅可以存儲和備份我們的數據，更重要的是它可以對這些數據進行智能化分析，提取出有價值的信息和規(guī)律。對于個人用戶來說，云數據的智能化分析可以幫助我們更好地了解自己的行為習慣、健康狀態(tài)等，從而更好地調整自己的生活方式。對于企業(yè)來說，云數據的智能化分析可以幫助我們預測市場需求、優(yōu)化生產流程等，提升企業(yè)的競爭力。云數據的智能化分析功能極大地拓展了我們的信息處理和決策能力。
最后，云數據的發(fā)展也帶來了一些挑戰(zhàn)和問題。隨著云數據的規(guī)模越來越大，數據隱私和安全性成為云數據發(fā)展的一個瓶頸。個人用戶和企業(yè)需要對自己的數據進行更有效的管理和保護，以防止數據泄漏和濫用的風險。同時，云數據也需要提供更加友好和便捷的操作界面，讓用戶更加方便地使用和管理自己的數據。對于企業(yè)來說，云數據的數據分析和挖掘能力也需要不斷提升，以滿足企業(yè)更高級別的信息處理需求。
綜上所述，云數據的興起和發(fā)展給我們的生活帶來了極大的變化，同時也為個人用戶和企業(yè)提供了更多的機會和挑戰(zhàn)。通過云數據的存儲、備份、合作和智能化分析功能，我們可以更好地管理和利用自己的數據，提高生產力和決策能力。然而，我們也需要面對與云數據相關的一系列問題和挑戰(zhàn)，不斷探索和創(chuàng)新，使云數據更好地服務于個人用戶和企業(yè)的需求。
數據調查心得體會篇二
過去的二十年中，數據已經成為了人類社會中最珍貴的財富之一。數據已經深刻地影響了我們的生活、工作、和社交，無論是在個人還是在企業(yè)層面。在這樣的背景下，有時可能需要我們反思數據的意義和應用。通過這篇文章，我將跟大家分享我的一些心得和體會，探討數據如何影響我們的日常生活和未來發(fā)展。
第二段：數據的重要性
數據的價值在于它可以提供真實的事實和數字，使我們能夠更準確地了解問題和基于事實做出更好的決策。在生活中，數據可以幫助我們更好地理解我們的環(huán)境、人際關系和行為模式。在企業(yè)領域，數據可以協(xié)助企業(yè)提供更高效的服務和產品，并確保企業(yè)在競爭中獲得優(yōu)勢。但是，需要注意的是，數據并不等于真相，如何收集、處理和解讀數據也至關重要。
第三段：數據分析的意義
數據分析是一項能夠讓我們更好地了解數據的方法。無論在企業(yè)還是在學術領域中，數據分析都可以揭示出數據中隱藏的規(guī)律。通過數據分析，我們可以發(fā)現和理解大量數據中的結構和模式，揭示出非顯而易見的關聯(lián)，甚至將數據轉化為有用的信息和知識。通過數據分析，我們可以更好地理解自己和周圍的世界，并為未來做出更好的決策。
第四段：數據隱私的關注
雖然數據可以為我們提供諸多好處，但在使用數據時需要關注數據隱私問題。隨著數據技術的不斷發(fā)展，數據隱私日益受到威脅。大量的數據收集和處理，容易導致個人隱私被泄露，從而影響個人的安全和利益。因此，我們需要采取措施保護數據隱私，同時精心管理和處理數據。
第五段：結語
數據不僅影響我們的日常生活和企業(yè)運營，還將推動未來的科技發(fā)展和社會進步。我們需要更加重視數據的價值和保護數據的隱私，確保數據用于更好地為人類服務。同時，我們也需要透徹理解數據分析的方法和技術，盡可能地提高我們的數據分析能力，以便更好地利用數據賦能我們的生活和未來。
數據調查心得體會篇三
數據，是當今互聯(lián)網時代所離不開的一個重要組成部分，數據對于企業(yè)的經營管理、政府的政策制定以及科學研究等方面起到了重要的作用。在企業(yè)、政府、個人等不同領域中，數據的運用已經成為了一個不可或缺的重要角色。通過對數據的收集、處理、分析和運用，我們可以更好地了解不同領域中的實際情況，發(fā)現問題并加以改進，促進事業(yè)和社會的發(fā)展。作為一名程序員，我也深深地體會到了數據在我的行業(yè)中扮演著怎樣的重要角色。
第二段：數據的重要性
在計算機領域，數據是計算機知識和技術體系的重要組成部分。數據可以為程序員提供更加高效和優(yōu)質的數據資源，也可以幫助程序員更快地解決問題。同時，通過對數據的分析和整理，程序員可以更好地了解用戶需求，提高產品質量和服務水平。因此，數據在計算機領域中的重要性是不可忽視的。
第三段：收集數據的方法
收集數據是數據分析的第一步，而豐富和具有代表性的數據是保證分析結果準確性的前提?，F如今，數據的收集手段已經非常多元化，包括手動記錄、硬件設備自動記錄和互聯(lián)網應用訪問記錄等。無論采取何種方式，數據的收集應該得到用戶的授權，并保障數據的安全性和隱私性。
第四段：利用數據的方式
利用數據是數據分析的核心部分。數據的利用對于提高企業(yè)、政府和科研單位的效率和質量有著重要的推動作用。在實際應用中，數據主要有描述性分析、統(tǒng)計分析和預測分析等方式。這些方式可以幫助分析者更好地理解業(yè)務、把握市場趨勢、設計新產品、優(yōu)化流程、提高生產效率等。
第五段：數據安全問題
無論是在數據的收集、存儲還是處理階段，數據安全問題都是程序員必須關注的一大問題。在數據處理環(huán)節(jié)中，任何一環(huán)節(jié)的數據泄露都可能引起嚴重的后果。因此，程序員們需要對數據的安全問題高度重視，采取各種措施確保數據在安全性上的可靠性，比如，加密技術、訪問控制、反病毒軟件等。
總結：
正如上文所述，數據在計算機領域、企業(yè)、政府和科研等諸多領域中都有著重要的作用。數據的收集、處理、分析和運用是程序員們不可回避的技能。同時，數據的安全問題也是我們在使用數據時必須重視的問題。隨著數據的不斷增長和應用領域的擴展，數據所帶來的變化和機遇也會越來越多，如果掌握好了數據所帶來的一切，我們將會在各個領域中擁有更加廣闊的前景。
數據調查心得體會篇四
GDP（國內生產總值）是評估一個國家經濟活動的重要指標。它衡量了一個國家一定時期內所有最終產品和服務的市場價值，是一個國家的經濟活力的重要體現。在進行經濟政策制定和國際貿易談判等方面，GDP也常常被用作重要參考依據。本文將分享一些我在接觸和研究GDP數據時的心得體會。
第二段：GDP數據的意義和來源
GDP數據是評估一個國家經濟活動的重要指標。在國際上，各國間比較GDP數據可以了解一個國家經濟活力的大小和優(yōu)劣，更好地了解和分析國際貿易、外匯和債務等問題。GDP數據通常由政府、金融機構和經濟學家發(fā)布和計算。它通常是按年度或季度來發(fā)布的，并且包括四個方面的支出：消費、投資、政府支出和凈出口。政府常常使用GDP數據來制定和實施經濟政策，投資者和企業(yè)也可以根據GDP數據評估一個國家的商業(yè)前景。
第三段：GDP數據的局限性
雖然GDP數據是評估一個國家經濟活動的重要指標，但它并不完美，還存在一些局限性。例如，GDP數據不考慮黑色和灰色經濟，這意味著這種非官方的和不上報的經濟活動并不會反映在GDP數據中。此外，GDP數據也不能反映出環(huán)境和社會福利等非經濟因素的變化，也不能確定經濟增長是否真正有利于改善貧困狀況和失業(yè)率，因為這些因素不被包括在GDP數據中。
第四段：如何更好地利用GDP數據
盡管GDP數據存在局限性，但我們仍然可以用一些方法來更好地利用這個指標。首先，我們需要與其他經濟指標或者微觀數據結合，例如收入分配、人均GDP、生產率等等，來全面評估和比較一個國家的經濟活動。其次，我們可以從長期角度看待GDP數據，以便于評估經濟活動的長期狀態(tài)和走勢，并根據其變化來調整經濟政策。最后，我們還可以通過GDP數據了解不同國家經濟的相似性和差異性，并更加了解和掌握全球經濟變化和趨勢。
第五段：總結與展望
GDP數據是一個國家經濟活動的重要指標，在評估經濟狀況、制定經濟政策和國際貿易談判等方面有著重要作用。雖然GDP數據存在局限性，但我們仍然可以善用于它，結合其他經濟指標和長期視角，評估并比較一個國家的經濟狀態(tài)和走勢。未來，伴隨著全球經濟的發(fā)展和GDP計算方法的改善，我們相信GDP數據將更加可靠和全面，為我們認知和把握經濟發(fā)展變化提供更多參考和支持。
數據調查心得體會篇五
隨著社會的發(fā)展，全球化時代，工作效率成為主要優(yōu)先考慮的因素之一。而電子化、信息化是企業(yè)實現高效運行的關鍵技術之一。但是，電子化、信息化帶來的問題也隨之產生。企業(yè)對于員工電子設備的監(jiān)管、數據的安全以及內部其他的問題考慮不到位，很容易引發(fā)企業(yè)信息安全問題。因此，企業(yè)為了能夠對電子數據進行更加專業(yè)的調查，保護企業(yè)數據的安全與機密性，應該采取科學的調查技術和方法。為了服務企業(yè)，我參加了電子數據調查培訓，下面就我的體會與大家分享。
第一段：培訓前的疑慮。
參加電子數據調查培訓前，我對電子數據調查這個領域并沒有太多的了解。一開始，我認為電子數據調查肯定是非常困難的，這涉及到技術、法律、道德等方面，而我自己不是計算機專業(yè)出身，所以心里有點發(fā)虛。但是，我始終保持了一個開放的心態(tài)，我相信每個人都會經歷不同的人生，不同經歷帶來的不一樣的機遇和挑戰(zhàn)。所以說，我的態(tài)度是：不斷學習，勇往直前。
培訓課程設置非?？茖W和合理，其中涉及到的許多內容，真正幫助我們了解電子數據調查的實際操作和法律流程，讓我們對電子數據調查過程中會遇到的各種問題有了更成熟的認識。針對每一個實例，講師詳細地講解了數據調查的具體流程以及如何根據情況去開展調查。整個授課過程不僅生動形象，還有大量的實際案例操作和講解，讓我們能夠更加深刻的了解電子數據調查的流程和方法。
第三段：學習收獲。
學習收獲非常大，我們在學習過程中不僅認識到了電子調查的重要性，更掌握了電子數據調查的具體方法和技能。學習內容相當實用，針對不同場景，我們也學到了不同的應對方法，從而實現了對數據的更加精準的處理和防范。學習過程中我們還相互的交流，分享自己的經驗和想法，在學習中取得了方方面面的成長和提高。
第四段：實踐應用。
在學習結束之后，我們很快就開始投入到實踐中。我們不斷將學習成果運用到實踐中，不斷的總結和整合經驗，在實踐過程中，我們發(fā)現我們學到的技能完全沒有白學。不同類型的存儲介質、不同形式的數據都被我們成功的調查出來，并且準確的分析和處理。我們?yōu)槠髽I(yè)的數據安全做出了貢獻，為企業(yè)資源的保護和利用提供了技術保障。
第五段：結語。
在這次電子數據調查培訓中，不僅是我們的專業(yè)技能得到了提升，同時，我們的人際交往、溝通協(xié)調和團隊合作這些軟實力的發(fā)展也得到了加強。只有人才選拔和培養(yǎng)一體化，企業(yè)才能穩(wěn)健的發(fā)展。我相信，在這個全球化時代，我們一定要有創(chuàng)新思維，勇于擁抱變化，秉持著專業(yè)化的態(tài)度，的心態(tài)去面對每一天的工作和挑戰(zhàn)，把握自己的機會和成長。同時，我們也要在團隊中共同學習、共同成長、共同進步，努力打造更加強大的企業(yè)團隊力量。
數據調查心得體會篇六
電子數據調查（EDC）是當今企業(yè)、法院和執(zhí)法機構中越來越常見的領域。在我最近的工作中，我有幸參加了一次EDC培訓活動。這次活動不僅讓我對EDC有了更深入的理解，而且提供了許多實用的技能和知識，我想分享一下我的體會和經驗。
第二段：培訓內容和經驗。
EDC培訓打開了我對電子數據的世界。從硬盤到云端，從移動設備到社交媒體，EDC培訓授課老師精通的領域基本涵蓋了所有可能涉及到的電子數據資源。通過這項培訓，我學會了如何使用各種工具來安全、快速地獲取、處理和維護電子證據。此外，我們還進行了模擬案例實驗，深入了解了如何通過數據恢復、報表設計、數據挖掘和網絡分析等手段解決一些常見問題。
我們每個人都在不斷擴大著自己的領域，培養(yǎng)新的技能和變得更加全面。通過參加EDC培訓，我認識到電子數據的生態(tài)系統(tǒng)如此之大，以至于我?guī)缀鯚o法想象自己將來可能使用到所有的工具和技術。在這個廣闊的領域里，我發(fā)現除了提高我的技能之外，最重要的一點是培養(yǎng)我的精神風貌。為了充當一名成功的EDC調查員，每天需要付出大量的時間和精力在學習和練習上。在我看來，EDC培訓提供的核心思想就是通過專業(yè)、耐心和毅力來不斷追求更高的水平，這些都是每個從業(yè)人員必備的素質。
第四段：EDC應用現狀。
EDC的應用在法院和執(zhí)法機構中越來越廣泛。隨著社會越來越依賴科技，電子數據的價值也越來越重要。在許多刑事案件中，電子數據可以成為證據的重要來源，從而協(xié)助法院判決案件。此外，企業(yè)和政府部門也可以使用EDC來保護敏感信息、威懾不正當行為和提高管理效率。
第五段：結論。
參加EDC培訓讓我意識到了電子數據調查的重要性和挑戰(zhàn)性。同時，這也是一個值得追求的完美職業(yè)和領域。我領悟到在這個領域中，培養(yǎng)精神和技能同樣重要。最后，我相信，如果你有一個強烈的求知欲望和決心，EDC培訓提供的知識和技術可以讓你成為一名成功的EDC專業(yè)人員，從而成為不可或缺的珍貴資產。
數據調查心得體會篇七
GDP作為國民經濟核心指標，在經濟發(fā)展中起著重要的作用。數據注重客觀反映和分析經濟增長情況，通過一系列指標反映出一個國家或地區(qū)經濟狀況和發(fā)展趨勢。對于國家發(fā)展的決策者、經濟學家以及普通公民，了解并掌握GDP數據及其分析方法，對于個人與國家都有很大的意義。
第二段：GDP數據的概念和統(tǒng)計方法。
GDP是指在一個特定時期（通常為一年），一個國家或地區(qū)生產和服務的總貨值，即國民生產總值。統(tǒng)計方法是以區(qū)域和產業(yè)為核心，通過統(tǒng)一的計量單位，將經濟活動的量化表現出來。GDP數據估算主要有三個方法：生產法、支出法和收入法。生產法即估算產出，包括生產各類商品和服務的生產者購買的商品和勞務、企業(yè)的耗費、政府頒發(fā)的補貼等等；支出法即按需求數量估算，包括民間個人和企業(yè)的消費、政府支出和輸入和出口貿易；收入法則是估算各生產要素的所得收入總和，并從其中扣除臨時收益。通過這些估算方法，我們可以得到一個國家或地區(qū)的GDP總值。
第三段：GDP數據的意義和作用。
GDP是一個國家或地區(qū)經濟成長的重要指標，展現了一個國家或地區(qū)的經濟實力和發(fā)展水平。GDP數據可以讓政策制定者了解到國家或地區(qū)經濟的狀況，調整經濟政策。企業(yè)家可以通過分析GDP數據，掌握市場趨勢，及時調整銷售策略。同時，GDP數據也能夠直接或間接地反映出一個國家或地區(qū)的財政支出、社會福利、生活水平和環(huán)境狀況等。這些數據對公眾了解自己所處的經濟環(huán)境和找到符合自身利益的選擇與賺錢機會有很大的幫助。
第四段：GDP數據的局限性。
盡管GDP可以完整地反映一國經濟的總體發(fā)展水平，但在實際的應用中，我們還需要注意到GDP數據的局限性。首先，GDP只是衡量經濟的宏觀指標，并不能準確反映一個社會的生產水平、生活質量和環(huán)境保護等多重指標。其次，GDP不能區(qū)分經濟各部分所產生的貢獻，使得原來側重第二產業(yè)、第三產業(yè)的一些地區(qū)，發(fā)展第一產業(yè)的情況，可能會對GDP數據的上升產生影響。而且，受到水資源、能源等自然資源因素的制約，一些地區(qū)的GDP數據并不高，但其生態(tài)環(huán)境和文化遺產等對人們的生活質量具有更長期的意義。
第五段：結論。
總之，GDP是反映一個國家或地區(qū)經濟總體發(fā)展水平的重要指標，具有不可替代的作用。但在應用GDP數據時，我們仍需綜合考慮更多經濟社會多方面指標，以實現更科學的經濟發(fā)展。因此，我們需要對GDP數據加以深入分析和研究，更全面地理解GDP數據的意義和局限性，從而使我們的經濟政策和社會生產更加科學化、規(guī)范化，實現區(qū)域和全球經濟合作的可持續(xù)發(fā)展。
數據調查心得體會篇八
第一段：引言（150字）
現代社會中，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。
數據調查心得體會篇九
所謂垃圾數據，是指進入地稅征管系統(tǒng)的扭曲、虛假、無價值的數據。自20xx年地稅征管軟件系統(tǒng)上線以來，系統(tǒng)采集的數據及其覆蓋范圍逐漸擴大，但垃圾和冗余數據也相應增加。征管系統(tǒng)運行近五年，全省地稅20xx一次系統(tǒng)清理，很大程度上解決了網上運營初期由于信息采集不完整、操作不規(guī)范而導致的垃圾數據進入系統(tǒng)和系統(tǒng)產生的垃圾信息。但是，隨著新業(yè)務功能模塊的不斷推出和稅收政策的變化，系統(tǒng)中相應的垃圾數據逐漸增多，不僅影響了各種數據統(tǒng)計的準確性，也嚴重影響了軟件運行的速度，極大地制約了地稅征管軟件的功能。
(一)清理垃圾數據是適應稅收信息化發(fā)展的需要。從目前稅務管理信息化的發(fā)展趨勢來看，綜合征管軟件的運行管理以數據管理為主，各種稅收征管工作對數據的存儲、處理和依賴程度逐漸增加。此外，采集和管理數據在省級集中處理，需要保證進入系統(tǒng)的數據的真實性、準確性和科學性，逐步實現現有信息系統(tǒng)的綜合集成和綜合業(yè)務應用。
(二)清理垃圾數據是精細化管理的需要。垃圾數據的出現，說明稅務數據資源管理與精細化管理要求還有很大差距。清理垃圾數據本質上是為了優(yōu)化數據資源，滿足數據采集和管理的質量要求，改變信息管理模式，進一步推進信息化精細化稅務管理和規(guī)范化數據管理。
(3)清理垃圾數據是保證科學決策的需要。綜合收集和管理軟件數據在科學決策中起著至關重要的。作用。垃圾數據造成系統(tǒng)數據失真，使稅務人員在掌握和分析數據時產生不同程度的偏差，從而影響數據在科學決策中的利用價值。如果將扭曲的數據用于形成相關決策，將直接導致決策失誤。因此，需要移除系統(tǒng)中的各種數據來保存真相，以保證決策的科學性。
目前，垃圾收集管理信息系統(tǒng)中的垃圾數據主要包括登記、識別、系統(tǒng)、企業(yè)提交、票證、檢驗和報告等。垃圾數據的原因是管理和技術。
(一)管理因素。
1.基本數據收集錯誤。一些工作人員缺乏對數據質量重要性的認識，在數據輸入系統(tǒng)之前，他們收集了錯誤的信息或根本沒有收集數據。比如20xx年9月，省局在數據清理中發(fā)布了項目登記的垃圾信息，有些項目登記信息讓人一看就覺得不是真實數據，可能是稅務管理員根據企業(yè)申報的信息計算收集的，比如員工人數、生產地址、經營地址、開業(yè)日期、受理日期、注冊資本等信息為空，說明稅務管理員根本沒有收集這些信息。
2.基本數據輸入錯誤。有的工作人員錄入數據粗心、不及時，直接錄入要錄入的數據，沒有經過預審，或者錄入后沒有經過審核，就錯過了修改時間。比如有的納稅人填錯了信息，前臺人員卻沒有審核。比如稅務管理員在稅務登記流程的最后一步沒有選擇管理行業(yè)和地理位置信息，直接提交，導致部分住戶的管理行業(yè)默認為餐飲業(yè)，地理位置默認為城市中第一個地理位置名稱。
3.前臺人員操作失誤。少數工作人員業(yè)務不熟練，計算機操作不規(guī)范，導致誤記。在數據清理過程中，發(fā)現一些前臺人員在開具稅務收據時，隨意選擇了稅目。比如他們明明是查賬征收企業(yè)所得稅的納稅人，卻在開具發(fā)票的時候又增加了一個核定征收的稅目。
4.納稅人網報操作錯誤。少數納稅人申報時數據有誤，沒有及時發(fā)現。如果有些企業(yè)在網上申報，因為扣款不成功后，不辦理申報不扣款手續(xù)，而是重新申報扣款，導致系統(tǒng)中存在要征收的稅款。
5.人為輸入虛假數據。為了應對考核指標，比如在績效考核中，財務信息的錄入率和兩稅的征收存在不一致的情況。很多稅務管理員為了完成考核要求，要求納稅人隨便填寫財務信息，或者干脆自己去做，導致系統(tǒng)中很多企業(yè)的財務信息不完整、不合理。比如制度評估規(guī)定有房產稅就必須有土地使用稅，但實際上按照稅法只能征收其中一種。比如房地產開發(fā)企業(yè)買地只交土地使用稅，不開發(fā)。面對這種情況，一些基層分局干脆在季末自己貼錢。這樣一來，體制內一些企業(yè)的房產稅或者土地使用稅就只有1-2元美金，登記的項目就是幾平米的土地或者幾十元的房產。
6.監(jiān)督評估機制不到位。為解決數據質量問題，省局出臺了《地方稅收管理信息系統(tǒng)數據質量暫行規(guī)定》(甘地國稅發(fā)[20xx]15號)和《地方稅收征管業(yè)務系統(tǒng)運行若干規(guī)定》(甘地國稅發(fā)[20xx]42號)，但對數據質量沒有專門的考核辦法，只有部分指標零星出現在績效考核中，無法對具體工作人員進行考核。
(2)技術因素。
1.不對稱的業(yè)務需求和系統(tǒng)功能會導致錯誤消息。由于開發(fā)過程中業(yè)務需求的變化，系統(tǒng)采集提取的數據與實際情況不一致，如納稅評估時無法提取納稅人添加的財務信息等。
2.系統(tǒng)之間的數據交換接口產生錯誤信息。目前，與地稅征管平臺進行數據交換的系統(tǒng)包括個人所得稅基礎信息管理系統(tǒng)、貨運發(fā)票系統(tǒng)、網上報稅系統(tǒng)、銀行批量扣稅系統(tǒng)和inspur稅控發(fā)票管理系統(tǒng)。這些系統(tǒng)在一定程度上解決了征管系統(tǒng)的不足，為加強稅收管理提供了便利。然而，系統(tǒng)之間的大量數據傳輸可能會導致垃圾信息。比如銀行批量抵扣稅款時，由于交換接口生成的信息有誤，導致重復抵扣。
3.軟件故障導致的錯誤消息。地稅征管平臺后臺數據庫存儲的數據量已經遠遠超過1000g，前臺訪問量大的時候數據庫必然會無響應。當正常流程提交時系統(tǒng)沒有響應時，可能會出現既不能進也不能退的流程，而這些無法處理的流程就會形成垃圾數據。同樣，在處理報告時，由于需要執(zhí)行最大的數據操作，可能會產生錯誤的信息。
(a)管理。
1.數據收集是現實的、務實的。求真是指為了保證征管軟件數據的真實性、準確性和完整性，需要在一線征管和稅源企業(yè)主動采集數據，主動整理各種采集和經濟數據進行科學分析。
2.數據管理應該一起管理。從數據管理和采集管理軟件應用的特點和規(guī)律出發(fā)，注重跨部門工作的協(xié)調統(tǒng)一，形成聯(lián)合管理的良好局面。根據收集管理軟件數據系統(tǒng)建設的需要，充分發(fā)揮收集管理部門在數據管理中的主導作用，組織收集管理部門人員對輸入的數據進行比對，對垃圾數據進行補充和修改。在此基礎上，嚴格規(guī)范數據源、條目和處理環(huán)節(jié)，及時找出新生成的問題數據，找出錯誤原因。同時，各業(yè)務部門每月應對采集管理軟件中的數據進行測試和評估。
3.數據評估有明確的權利和責任。第一，完善責任機制。提出采集管理軟件數據質量零誤差的目標，明確各級數據管理的責任部門和責任人，明確劃分決策、實施和監(jiān)督的責任，正確區(qū)分監(jiān)督責任和行為主體責任，有效解決責任不清、多頭管理、重疊和職責真空的問題，形成數據管理的責任鏈；第二，嚴格的考核機制。對垃圾數據可能經過的主要環(huán)節(jié)或崗位進行全面評估，對因違規(guī)操作造成數據質量問題的人員追究過錯責任。形成部門和環(huán)節(jié)領導和員工自覺參與數據管理，共同關注數據質量的氛圍。
(2)技術方面。
1、完善征管業(yè)務系統(tǒng)。增加業(yè)務系統(tǒng)功能，比如在一些關鍵字段增加頁面的檢查功能，減少垃圾數據的錄入；整合業(yè)務系統(tǒng)功能，減少系統(tǒng)間數據傳輸產生的垃圾郵件；優(yōu)化業(yè)務流程，比如網上納稅人可以提前輸入財務信息，要求納稅人在網上報稅之前輸入財務信息，減少了后期補充記錄中的人為因素。
2.在線數據質量管理系統(tǒng)，及時提示和檢查產生的垃圾數據；建立專門的垃圾數據“推送中心”，負責日常數據質量發(fā)布、清理和評估。
3.加強納稅人自潔功能，如建立項目登記信息、兩個行業(yè)項目登記、財務信息錄入等相關提示頁面。，以便納稅人在進行相關操作時第一時間進行補充或修改。
4.開放數據清理權限。征管業(yè)務系統(tǒng)正式上線后，實現了稅務數據的省級集中，對失真、錯誤數據的處理權也集中在省級?；鶎佣悇諜C關產生的失真、錯誤數據，只有上報一級省局后才能刪除，不僅耗時長，而且增加了基層網絡管理員的工作量，造成大量垃圾數據積累。建議在保證系統(tǒng)正常運行的前提下，給予基層網絡管理員足夠的清理權限，有效分流數據清理壓力，解決垃圾數據的瓶頸問題。
數據調查心得體會篇十
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了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的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應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詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內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得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據心得體會篇2
數據調查心得體會篇十一
1月12日消息，財新傳媒、滴滴出行主辦的“知道·大數據智慧城市論壇”今日在京舉行，論壇上，滴滴出行聯(lián)合第一財經商業(yè)數據中心發(fā)布了《智能出行大數據報告》(以下簡稱“《報告》”)。
《報告》覆蓋全國重點城市，基于滴滴(含優(yōu)步)平臺全量數據解讀中國城市出行，并通過智能出行情況反映城市交通、居民生活、熱點事件及分享出行所帶來的意義，具有極高的參考借鑒及深度分析價值。
三四線城市擁堵加劇北京人均每年“堵”掉近9000元。
擁堵是大家對交通最直接的感受之一，無論是“影響中國互聯(lián)網發(fā)展30年”的后廠村路，還是“堵點網紅”北京大山子路口，堵車總能引起人們的共鳴和吐槽。，一線城市平均車速略有上升，三四線城市平均車速下降明顯，從的26.2km/h降至20的25.3km/h。這一年中，平均車速增幅較大的前三個城市為大連、常州和青島，而下降幅度最大的城市為麗江、嘉興、三亞等。
根據高峰期擁堵延時指數，西安成為2016年堵城冠軍，延時指數為1.79。20的擁堵冠軍重慶今年位列第2位，而去年的亞軍青島2016年治堵效果顯著，今年排名第9。受極寒天氣、冰雪路面、市政建設等影響，哈爾濱也上榜十大堵城，位列第8位。
在此值得一提的是，盡管北京位列堵城第4名，但因“社會平均工資”較高，所以成了擁堵造成損失最高的城市，北京人每年損失8717元;在全國最堵的西安，人均擁堵成本為6960元，排名全國第3。
互聯(lián)網行業(yè)工作時間長京東下班最晚。
在加班“重災區(qū)”的互聯(lián)網公司中，京東超越去年冠軍奇虎360成為今年的“加班之王”，平均下班時間最晚，隨后為360和阿里巴巴，看來這一年互聯(lián)網行業(yè)中最拼命的還是電商公司。從年貨節(jié)、美妝節(jié)、母嬰節(jié)、雙11到雙12，節(jié)假日不夠，電商造節(jié)來補，購物狂歡的背后也是無數員工加班加點的辛勤努力。在榜單前10名中，新浪、網易老牌門戶網站也上榜，而今年的“網紅公司”樂視位居第10，加班起來也很拼。
不僅加班多，互聯(lián)網人群平均工作時間也偏長。相較于金融、傳媒以及房地產等行業(yè)，互聯(lián)網人群平均工作時間更長，每天超10小時，尤其是深圳碼農，工作幾乎占據了其一半的時間。而且碼農們生活節(jié)奏更為固定，公司與家兩點一線偏多。
媒體人異地奔波苦金融從業(yè)者“朝七晚五”
《報告》中，有一部分內容對當下關注度較高的傳媒業(yè)、金融業(yè)、教師等幾個職業(yè)群體做了分析，通過出行連接著生活的方方面面，通勤、餐飲、購物等各種出行場景，出行大數據進一步可以關照現實，看生活的潮起潮落。
《報告》發(fā)現“隔行如隔山”，每個行業(yè)出行差異較大。傳媒人工作隨機性較大，處于隨時待命狀態(tài)，出行峰值曲線較為平緩;同時他們的出差相比最為頻繁，往返機場火車站及酒店的出行量接近1/5，密集的出差節(jié)奏使得他們一般直接從家出發(fā)奔赴外地。
金融從業(yè)者上班早下班也早，“朝七晚五”是他們的工作特點，同時他們應酬多夜生活也豐富，20%的人下班后直接奔向餐飲娛樂場所，夜晚餐飲訂單也超出平均水平40%。同時，他們偏愛高檔購物中心，北京的三里屯太古里、上海的`國金中心、正大廣場都是“金領一族”經常光顧的地方。
出行數據看城市性格：綿陽最溫情大連最小資。
《報告》還基于滴滴出行大數據平臺的指數測算體系，發(fā)布d-index榜單，從不同維度窺見不同城市的性格特點。
根據滴滴順風車免單占比，十大最溫情城市為綿陽、南寧、金華、昆明、湖州等地，上榜的多為三四線城市。小城故事多，充滿喜和樂，順風車把陌生人連接在一起，共走一程路，驚喜和溫情的故事總在路上發(fā)生著。
從目的地為健身場館的數據來看，山西太原城市最愛健身的城市，其次為福州、佛山，一線城市中只有廣州上榜;十大最愛讀書之城長沙位列榜首，其次為青島，溫州;最休閑也就是去往休閑娛樂場所占比最高的城市為，南寧、太原、大連等;最小資的城市為大連、紹興和上海，那里的人去往咖啡廳、酒吧、電影院占比最高;《報告》同時顯示，天津位列十大海鮮之城冠軍，重慶居于十大火鍋之城榜首。
杭州智能滲透率居榜首貴陽發(fā)展前景可期。
作為世界領先的移動出行平臺，滴滴出行基于大數據的機器學習技術,在中國超過400個城市為近4億用戶提供包括出租車、專快車、順風車、公交、小巴、代駕、試駕、租車、企業(yè)級等多種出行服務。
從智能滲透率來看，一二線城市依然整體優(yōu)勢明顯，杭州繼續(xù)位居榜首。珠三角地區(qū)總體滲透率較高，在用戶滲透率排名前10的城市中占據4席，分別是深圳、廣州和東莞、珠海。
在各級城市月人均出行次數上，三四線城市與一二線城市相比仍有較大差距。月人均出行次數排名前五的城市依次是天津、青島、北京、杭州、寧波。
根據智能滲透率，出行活躍度和便捷程度等綜合指標測算的智能出行發(fā)展指數，杭州北京廣州深圳成都排名前五，一線城市和省會城市明顯更高。排名前20的城市中有8個為珠三角和長三角城市。而潛力城市(二、三、四線城市)多為長三角、珠三角和京津冀地區(qū)的二線和三線城市，西部城市貴陽排名第7，前景可期。
數據調查心得體會篇十二
未來，城市的邊界又會怎樣，是擴大，還是縮小?
前幾年，上面還動不動將九億農民掛嘴邊，未來，我相信，上面也會經常說：九億城市人?；蛘撸?。
我相信，就在不遠將來。
世界正經歷城市化，中國更是如火如荼。不久的將來，更大的城市，城市群，更多的人口，會成為常態(tài)。這盛況，我有生之年，應該能看到。
更大的城市，更多的人，絕大多數的人將生活在城市里。人們于是關心城市，關心它的一切。當然，也包括它的半徑。
有意思的是，目前，中國的城市半徑，普遍“不約而同”：約30km。
無論北京的16410km，上海的6340km，還是廈門的1699km，(島內128km)，半徑都在30km左右(廈門稍微小，主島太小)，這背后的原因，其實簡單：尖端科學的運用，以及科學的可復制型。
以前只有一線城市擁有的地鐵，現在在二線基本全面開花，甚至，有些三線也大干快上。究其原因，不過是科學的發(fā)明，運用到一定時間后，其成本不斷被降低，從而讓其他規(guī)模較小，財力叫弱的城市，也能造得起。
90年代的地鐵，以及建筑其上的銷品貿，現在，二線能夠“輕易”地復制，且因為經驗和時間的積累，建造更先進、科學，搭配更合理，技術更先進。北京、上海的地鐵一號線乘坐體驗，運營速度，技術應用，未必有蘇州、杭州的三號線好。
每一次技術的突破和革新，都讓城市半徑得到拓展。地鐵發(fā)明以前，是公路、鐵路時代，城市半徑遠沒有現在大，公路、鐵路發(fā)明之前，是馬車時代，繁華的長安城，老百姓靠馬車在城市里運行，東到西，十公里已經是極限。再大，活動極不方便(以馬車的平時速度計算)。
漢長安城面積達36平方公里,是古代面積最大的都城遺址之一。
現在城市的半徑得到極大提升，到達30km左右，地鐵功勞不可磨滅。地鐵不再是一線的標配，很多城市擁有地鐵，并且大干快上。中國城市的半徑，因此“不約而同”地擴展到同一長度。
地鐵已是城市最高級的技術，最前沿的科技運用。在新的革命性技術還未到來之前，城市的半徑，再難以突破。
那么，未來，城市的半徑到底怎樣呢?真的一直無法突破了?
在幾十年前，公交車是人們出行的重要交通工具，當然現在也是，那時的公交車，不但破舊，而且速度、載客量、技術都不如現在。
這是必然，技術在前進。
公交最明顯的變化，其實不是這些，而是運行方式。
開始公交都是首發(fā)尾至，一條條線路定好，一站一站站點定牢，司機早上出發(fā)，沿著線路，有序按序逐站停靠，到點，回到起點，下班。
后來，公交單獨劃出車道：公交專用，再后來，brt快速公交系統(tǒng)，不但線路專用，而且不再三五公里一站，而是拉長距離，提高速度，專程車道。
北京公交線路圖。
這，大大提高了公交的運行速度和效率。長路途的人，可以較快時間到達目的地。當然，其他的線路，還是按原計劃的行駛、停靠。
當一個城市的公交普及到線路全覆蓋，站點全覆蓋，還不能滿足市民出行要求時，專線，長距離的公交運行系統(tǒng)出現了。
鄭州brt。
其實，地鐵也會遵循這個規(guī)律。目前，絕大多數的地鐵網，還遠遠不夠做到線路全覆蓋，站點全程性。
紐約地鐵圖。
倫敦地鐵圖。
東京地鐵圖。
全國的城市，都在大干快上地，繼續(xù)建地鐵。
上海地鐵未來效果圖(2020)。
北京地鐵未來效果圖(2020)。
當大多數的城市地鐵網，像公交網一樣，全程覆蓋，并且全站點覆蓋時，地鐵的進化，就會朝公交的專車道，brt快速公交系統(tǒng)進發(fā)：長站點，專業(yè)性，快速度的地鐵，將不斷誕生。
那時，天安門到通州，30分鐘，南京路到臨港，30分鐘。
再以后，天安門到燕郊，30分鐘，南京路到昆山、太倉，30分鐘，------。
隨著地鐵的升級和改進，城市的半徑進一步被擴大。城市在不斷擴大，城市間的邊界，越來越模糊。在960萬平方公里上，除了幾片土地建滿高樓大廈，絕大多數的地方，將回歸森林。
地球一片綠海，“原始社會”再現。
因而，環(huán)保是個偽命題，保護生態(tài)就是扯淡，退耕還林根本就沒有必要。
作者：皮特。
公眾號：peter。
數據調查心得體會篇十三
香港商業(yè)巨子李嘉誠先生認為地產投資項目制勝的關鍵只有兩個字：地段，地段，還是地段，這說明，任何一個項目中關鍵性的節(jié)點往往只有一兩個，套用這個理念，在綜合調查類競爭情報情報項目中，筆者認為重點是：數據，數據，還是數據。因為最終許多結論都需要數據的佐證和落實，所以，銷售數據如何采集則十分重要。
在信息高度發(fā)達的今天，從來沒有那種工具像電話這樣被高頻率使用，作為信息傳遞和溝通的重要介質，電話及其衍生的調研手段已被廣泛應用，尤其是情報業(yè)務崗位。
本文將通過電話調查的手段——面、線、點三步法，來談談銷售數據的獲得。
一、面——縱觀全局，準確把握基本面。
以一個七葉皂苷納的藥品項目案例來剖析。通過掌握與項目有關的產品知識、行業(yè)狀況，切入產品所涉及的相關行業(yè)。
獲得行業(yè)情報。
經過2-3天的搜集整理，行業(yè)狀況基本得到了掌握：
1、項目中的產品是中藥提取物，國家政策扶持類品種，醫(yī)保范圍用藥;。
3、國內同類產品的生產企業(yè)不下20家，有3個品規(guī)：凍干粉劑，口服劑，搽劑;。
5、此類產品市場規(guī)模大約15個億，國內重點市場區(qū)域;。
6、部分重點企業(yè)的銷售規(guī)模和市場位置關系，
情報來源和途徑。
通過互聯(lián)網可以發(fā)現國內的一些藥研所、協(xié)會、知名醫(yī)院的研究部門在網上發(fā)布了一些七葉皂苷納行業(yè)的研究報告，由此分析，這個產品應該是一個比較熱門的產品，同時得到一個假設：目標公司舉足輕重，可能影響行業(yè)標準的制訂。
由于對一些關鍵性的行業(yè)信息做了準備和分析，為進一步的工作作了鋪墊。情報人員先后借不同名稱的高等院校管理學院的學生的名義，以撰寫畢業(yè)論文為由，向多個藥研所打電話咨詢該產品的市場發(fā)展趨勢、醫(yī)生用藥習慣、國內市場規(guī)模、不同區(qū)域市場容量等等。許多相關重點問題都得到了專家給出的極具參考價值的答案。
數據調查心得體會篇十四
一、調查計劃
塑料袋，這個我們每天都會接觸到的物品，似乎已經成為我們生活中的親密伙伴。紅的，黑的，藍的，紫的，五顏六色的塑料袋給我們的生活增添了許多色彩，也給我們的生活帶來了許多便利，但是您是否知道這些塑料袋或許正是在和您的親密接觸中一步步侵蝕著我們的健康?同時這些白色垃圾也逐步破壞著我們的家園，但生活中如果真少了它們，又會給我們帶來很多不便。于是許多市民們都發(fā)出了這樣的感慨：塑料袋，少你不便，有你添亂。
為了了解塑料袋這個和我們每天都親密接觸的“伙伴”，我們組做了一次社會調查，通過查資料和實地觀察的方法來真正了解我們這位伙伴。
二、調查過程
xx月xx日，我們分別來到蔬菜批發(fā)市場、大街等地方，調查發(fā)現，各種顏色的塑料袋使用量都非常大，而市場上的小販和店老板則卻對塑料袋是否會影響健康很不清楚。
xx日在這里我們看到，菜攤上擺放著或紅或紫的塑料袋，肉店墻上掛著紅色的塑料袋，就連菜場小販們包裝成捆的蔬菜也是使用如麻袋大小的塑料袋。在一個蒜薹批發(fā)點，我們看到成捆的蒜薹用略帶紫色的塑料袋包裝好，且大部分都用繩子捆扎好，于是我們上前詢問小販：“捆得這么嚴實，這些塑料袋的有害物質不就侵入到蒜薹里面了嗎?”誰知小販告訴我們：“咋可能呢?我們一直都是這樣包裝的，也沒見誰因為這塑料袋而吃出問題來?！倍谑袌龅哪蟼?，就有不少商販在賣調料品的同時也出售各種塑料袋。
我們在這里發(fā)現，這里的小販們使用的塑料袋比一般的塑料袋厚了許多，有黑色和紅色兩種。我們問一位賣魚的師傅：“這些塑料袋會不會影響健康?”他聽到我們的問題似乎有點納悶：“影響健康?這魚你又不生吃，怎么會影響健康?再說了，不用這塑料袋，你讓我們用啥?這塑料袋既結實又防水，賣魚用正好。”
xx日我們在一些餐館發(fā)現，塑料袋的使用相當普遍，為了省去洗碗的麻煩，飯館一般都會在碗上套個塑料袋。這些塑料袋一般都是白色的，分為透明的和不透明的兩種。稀飯、餃子皮等無一例外都會在和塑料袋的親密接觸后進入顧客的腸胃。我在一家早點店詢問一位老板用塑料袋裝稀飯會不會危害身體健康，老板笑笑說：“肯定沒問題，我們都是從正規(guī)渠道進的貨?！碑斘覀冊儐栠@些正規(guī)渠道是什么時，他告訴我，店外經常有人推銷，我們就買一些，幾乎家家都在用。另外，老板還告訴我，這些塑料袋大多數是從批發(fā)市場進來的，而對于這些袋子在高溫下的化學成分對人體有無危害，這位老板也說不清楚。
經過兩天的實際調查，我們發(fā)現，人們對塑料袋對人體的危害知之甚少，表現出一種冷漠，那么塑料袋究竟對人體的危害有多大呢? 目前我們經常使用的塑料袋主要由聚乙烯、聚丙烯、聚氯乙烯三種。其中聚乙烯和聚丙烯對人體無任何毒害作用。而用聚氯乙烯制成的塑料袋由于含有氯元素，因而會產生毒素，不能用來裝食品。另外，我們還查到鑒別聚氯乙烯和聚乙烯的方法，其中聚氯乙烯見火就著，離火就熄，而聚乙烯和聚丙烯則燃燒呈黃色火焰，離火還能繼續(xù)燃燒。于是我們按照方法對大家經常使用的塑料袋做了一次試驗，結果發(fā)現，我們經常使用的紅白相間，黃色，藍色，紅色，紫色塑料袋都是由聚乙烯或聚丙烯制成，而較厚的黑色和紅色塑料袋都由聚氯乙烯制成。另外，即使這些塑料袋是由無毒的聚乙烯或聚丙烯制成的，也不能因此保證這些塑料袋可以用來裝食品。因為由這些物質加工成塑料袋的過程中，還要加入些添加劑、染料等有害人體健康的輔助材料。所以市面上常見的有色塑料袋，不要用來裝直接入口的食物，不過用來裝蔬菜應該沒問題，但最好不要用這些塑料袋保存蔬菜，因為時間一長，毒素很有可能滲入蔬菜。
其次，對于我們常見的用來直接裝入口食物的白色塑料袋，專家也提醒大家謹慎使用。特別是不要裝含油、含酒精類食品及溫度超過60攝氏度的食品，否則塑料袋中的鉛就會融入食品中。有色塑料袋就更不能裝這些食品了。
最后，還得提醒大家，對于塑料袋的質量國家都有統(tǒng)一標準，許多都存在質量隱患。所以建議大家盡量少使用塑料袋，這樣既有利于自身的健康也有利于環(huán)保經過四天的實地調查與查閱資料，我們了解到了塑料袋這個我們每天都親密接觸的“伙伴”的危害，因為這危害不僅僅是在保護我們的家園，也是在保護我們自己。讓我們從今天開始，拒絕塑料袋，拒絕白色污染，與綠色牽手。
三、倡響它的未來 曾幾何時，塑料袋，這個我們每天都會接觸到的物品，似乎已經成為我們生活中的一部分，不可否認，它的確給我們的生活帶來了許多便利，但當你在使用的過程中有沒有想過它也會對我們的身體帶來危害?假期中，經過四天的實際調查和采訪，我感受頗多，受益非淺。
原來我們這個每天都在接觸的“伙伴”真的在一點點吞噬著我們的健康，我們經常使用的較厚的黑色、紅色塑料袋都是由含氯元素的聚氯乙烯制成的，而其他各種塑料袋也含有各種添加劑、染料等有害人體健康的輔助材料，所以塑料袋還是少用的為好。在調查中我還發(fā)現，其實有一些黑心的商家多少了解一些塑料袋的危害知識，但他們?yōu)榱颂岣呃麧欀孟M者的健康于不顧，還在繼續(xù)大量地使用著塑料袋，因此我們對塑料袋的認識真的是沒有提高到一定高度。
當然如果把塑料袋加工成別的一些塑料制品，既對我們沒有危害，反而可以為我們的生活帶來便利。
所以作為新世紀的主人，我們更應該從自我做起，從今天開始，拒絕塑料袋，拒絕白色污染，與綠色生活永牽手相伴。
數據調查心得體會篇十五
香港商業(yè)巨子李嘉誠先生認為地產投資項目制勝的關鍵只有兩個字：地段，地段，還是地段，這說明，任何一個項目中關鍵性的節(jié)點往往只有一兩個，套用這個理念，在綜合調查類競爭情報情報項目中，筆者認為重點是：數據，數據，還是數據。因為最終許多結論都需要數據的佐證和落實，所以，銷售數據如何采集則十分重要。
在信息高度發(fā)達的今天，從來沒有那種工具像電話這樣被高頻率使用，作為信息傳遞和溝通的重要介質，電話及其衍生的調研手段已被廣泛應用，尤其是情報業(yè)務崗位。
本文將通過電話調查的手段――面、線、點三步法，來談談銷售數據的獲得。
一、面――縱觀全局，準確把握基本面。
以一個七葉皂苷納的藥品項目案例來剖析。通過掌握與項目有關的產品知識、行業(yè)狀況，切入產品所涉及的相關行業(yè)。
獲得行業(yè)情報。
經過2-3天的搜集整理，行業(yè)狀況基本得到了掌握：
1、項目中的產品是中藥提取物，國家政策扶持類品種，醫(yī)保范圍用藥；
3、國內同類產品的生產企業(yè)不下20家，有3個品規(guī)：凍干粉劑，口服劑，搽劑；
5、此類產品市場規(guī)模大約15個億，國內重點市場區(qū)域；
6、部分重點企業(yè)的銷售規(guī)模和市場位置關系。
情報來源和途徑。
通過互聯(lián)網可以發(fā)現國內的一些藥研所、協(xié)會、知名醫(yī)院的研究部門在網上發(fā)布了一些七葉皂苷納行業(yè)的研究報告，由此分析，這個產品應該是一個比較熱門的產品，同時得到一個假設：目標公司舉足輕重，可能影響行業(yè)標準的制訂。
由于對一些關鍵性的行業(yè)信息做了準備和分析，為進一步的工作作了鋪墊。情報人員先后借不同名稱的高等院校管理學院的學生的名義，以撰寫畢業(yè)論文為由，向多個藥研所打電話咨詢該產品的市場發(fā)展趨勢、醫(yī)生用藥習慣、國內市場規(guī)模、不同區(qū)域市場容量等等。許多相關重點問題都得到了專家給出的極具參考價值的答案。
行業(yè)協(xié)會也是一個很重要的情報途徑，這里往往掌握著業(yè)內主要標桿企業(yè)的官方數據。在電話咨詢過程中，小組成員始終以謙卑的態(tài)度，學習的愿望，尊敬長者的語調與對方交流，由于氣氛控制的比較融洽，行業(yè)中關鍵企業(yè)的銷售規(guī)模也從這個管道得到部分透露，雖然是一鱗半爪的信息，但往往成為確定銷售口徑大小的重要依據。
數據調查心得體會篇十六
9月27日，百度與人民網輿情監(jiān)測室共同舉辦《十一出行預測大數據報告》發(fā)布會。人民網副總編輯董盟君、百度地圖開放平臺總經理李志堂等嘉賓出席發(fā)布會。此次雙方合作聚焦于黃金周期間用戶出行避堵問題，利用百度地圖自身大數據預測了今年十一期間全國擁堵路段、旅游相關周邊情況以及出行用戶畫像等問題。
此次雙方合作的《2016十一出行預測大數據報告》在方向和深度上均超過以往，從國民假期出行最關心的“避堵”、“旅游”等問題入手，在三個核心領域進行多維度預測：出行路況全覽、出行目的及趨勢分析、人群畫像描摹。雙方利用各自優(yōu)勢，以資源整合、開放共享、大數據處理分析為重點，采取標準化及熱點性服務，在往年基礎問題預測的基礎上，根據今年受眾關注點進行其他條目預測，為受眾假期出行提供全面指導。
人民網副總編輯董盟君表示，人民網長期關注國家大數據戰(zhàn)略，推動數據資源開放共享，促進互聯(lián)網大數據研究成果惠及人民群眾。此次聯(lián)合百度地圖共同發(fā)布的《2016十一出行預測大數據報告》是開發(fā)利用大數據實用成果的又一次嘗試。這份報告在研究輿論風向、民眾心理變化的基礎上，為廣大群眾提供了科學權威精準的出行參考，能夠捕捉城市擁堵的規(guī)律，為未來公眾交通出行政府決策提供有價值的參考。
百度地圖開放平臺總經理李志堂致辭道，百度與人民網此次聯(lián)合發(fā)布的大數據報告，基于百度地圖海量底層大數據，運用人工智能技術，為用戶提供智慧出行的解決方案。百度地圖作為用戶最好的“智能出行管家”，力爭通過更豐富多元的技術手段，為用戶提供更完備的出行服務，徹底改變人們的旅行方式，提高人們的出行品質。
國慶出行高峰返程高速擁堵最長7小時。
十一出行時間呈現出規(guī)律性的集中現象。百度地圖大數據顯示，假期頭尾兩天均十分擁堵，假期中間時段路況相對較好。細化到具體時間節(jié)點，10月1日8點和10月7日16點的道路擁堵程度最高，建議大家錯峰出行。
而作為省際、城際主要出行方式的高速公路方面，報告預測廣州、四川、京津冀的高速公路或將最為擁堵，出城擁堵時段涵蓋全天白天，返程擁堵時段集中在15點到22點。另外，收費站方面，京津冀收費站出城方向和江浙滬地區(qū)收費站返程方向預計擁堵程度或將最高，其中，上海徐涇收費站為擁堵之最。
公共交通方面依然保持節(jié)慶期間客流增大的常態(tài)。不過，鄭州、南京、西安火車站本次黃金周期間客運量將會大幅增高。十一期間，鄭州火車站、杭州東站、廣州南站的客流較大，其中鄭州火車站和西安站假期客流增長率將明顯高于其他樞紐。
十一旅游熱古鎮(zhèn)或遇冷自然景觀受追捧。
大數據報告通過豐富海量的定位數據、行為數據、搜索數據的精確分析，對全國不同區(qū)域的人群做了出游目的地偏好統(tǒng)計，精準呈現了出行人群畫像。北上廣深依然是最熱門的旅行目的地，而在全國熱門景區(qū)top20城市中，北京占比最高，可見國民對“帝都”的向往最甚。
數據顯示，近年來火熱的古鎮(zhèn)游今年熱度或將有所減退，與此同時，自然景觀景點更受追捧，自駕游目的地也多以自然風光密集的西南地區(qū)為主，其中，九寨溝、稻城亞丁、西藏林芝、敦煌等位列自駕游最受歡迎的目的`地，青海湖、長白山、黃果樹等大自然景觀熱度同樣不低。
此外，大數據報告還針對各地飲食偏好進行了分析，通過對北京、上海、成都、西安等重點城市排位最靠前的特色餐飲類別比較得出，日本料理和川菜在多個城市中成為最受歡迎的餐飲類別，而在重點城市餐飲品牌的定位熱度中，連鎖品牌海底撈、外婆家表現突出，大量本土連鎖餐飲品牌興起。
縱觀大數據報告對用戶出行趨勢的分析，相對于傳統(tǒng)的把5a景區(qū)作出游首選，國民如今更傾向于特色深度游，深入旅行目的地的人文風俗當中。而在休閑娛樂活動方面，密室逃脫、油畫體驗等類型的休閑娛樂項目，熱度上升。
百度大數據價值釋放，助力國民智慧出行。
《十一出行預測大數據報告》除了現象的全面描述和規(guī)律的準確提取之外，百度地圖還專門針對大數據預測到的問題提供智慧化解決方案。比如，在國慶期間爆滿的景區(qū)，用戶常常會遇到景區(qū)廁所成“網紅”、停車場停車難、當地美食難覓蹤影等問題。為此，百度地圖針對景區(qū)廁所排隊問題，專門為用戶標記附近的城市公廁、快餐店、商場等以解燃眉之急;針對景區(qū)停車問題，及時更新路況和車位信息，提供“附近停車定位+步行至景區(qū)”路線規(guī)劃。
百度地圖開放平臺不僅可以提供海量數據來源，實現更精確的到店識別、基礎位置描述、高室內精準定位、周邊poi檢索等服務，同時，數據結合云計算、圖像識別等人工智能技術，二者合力驅動新一代的路況服務，也會產生更為精準和更加廣泛的路況信息，客觀產出有關于交通擁堵和人群出行特征的交通分析，為受眾出行及政府部門社會研究提供了素材和指導意見。
去年七月，國務院出臺關于積極推進“互聯(lián)網+”行動的指導意見，意見明確了人工智能作為重點布局的11個領域之一，這是國家層面首次推出加快人工智能發(fā)展的指導文件，人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略，成為繼移動互聯(lián)網之后的又一個風口。百度在大數據和人工智能領域深耕多年，現在從創(chuàng)新探索階段進入價值釋放階段。擁有5億用戶的百度地圖作為“基于大數據的人工智能出行平臺”，服務滲透到國民生活的方方面面，其將在大數據價值釋放階段發(fā)揮引擎作用，助力公眾智慧出行。
數據調查心得體會篇十七
數據來源：中國教育在線整理。
根據圖中信息，中國mba院校數量的增長大致可分為三個階段：平穩(wěn)發(fā)展、快速增長和停滯期。1991年至，mba院校數量雖不斷增加，不過相較于20到的增長速度，則稍顯平穩(wěn)。從至今，全國新增mba院校數量僅1所，新華都商學院于20獲批，成為我國首個開設創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目的mba院校。mba招生難、教育部加大對專業(yè)學位管理力度是mba院校數量增長進入停滯期的重要原因。
1.2中國商學院參與全球認證，獲認證院校逐年增多。
商學院國際認證一直被認為是成為“國際一流商學院”的準入證。至年間，和aacsb三項國際頂級權威管理教育體系認證，成為中國大陸首家同時獲得三項國際認證的商學院。時至今日，中國同時獲得三大國際認證的院校已不止一家，除上海交大安泰經管學院以外，還有中國人民大學商學院、同濟大學經濟與管理學院、中山大學管理學院、中山大學嶺南學院、浙江大學管理學院.
二、mba招生生源競爭激烈。
2.1北京地區(qū)報考人數連年下降，但降幅趨緩。
數據來源：北京教育考試院。
如上圖，根據北京教育考試院統(tǒng)計，在近三年的全國碩士研究生統(tǒng)一入學考試報名中，全國有24.99萬人報考北京地區(qū)碩士招生單位，工商管理專業(yè)有14636人報考；全國報考北京碩士招生單位的考生共約22.8萬人，報考工商管理的考生有13410人；全國報考北京碩士招生單位的考生人數為24.3萬人，北京地區(qū)碩士研究生考生在20下滑之后，再次回升，mba報考人數整體呈下降趨勢。
2.2mba院校招生現“馬太效應”
數據來源：北京教育考試院。
上圖分別是上海交通大學安泰經管學院和北方工業(yè)大學mba近三年的招生數據對比圖。從到年，交大安泰mba報考人數呈逐年增長的態(tài)勢，而錄取人數卻逐年下降；相較于交大安泰，北方工業(yè)大學mba招生形勢不容樂觀，從20到2015年，報考人數逐年下降，實考人數和錄取人數也逐年下滑。自年有關部門對“非京籍落戶”年齡設限之后，mba報考純度有所提升，mba申請人更青睞名校，面對招生難和招生困境，mba院校招生也呈現出“馬太效應”。
2.3提前面試成搶奪生源新手段。
mba提前批面試是交大安泰mba項目20在全國第一家推出的，之后復旦、清華、北大等名校跟進，截至目前，上海、北京地區(qū)絕大多數mba院校以及其他一些地區(qū)的名校都已經實行了提前面試。各大商學院紛紛在提前批面試環(huán)節(jié)宣傳自身mba品牌價值和優(yōu)勢，以提前鎖定或爭取更多優(yōu)質生源。
每年5到7月份通常被認為是學校招生季。院校新一輪招生工作通常也在4月底調劑系統(tǒng)關閉后開始籌劃。20北京師范大學首開先河，將第一批mba提前面試申請時間提早于3月12日開始，幾乎與調劑時間同步進行，提前面試或將成為院校搶占優(yōu)質生源的又一新手段。
2.4招生難倒逼商學院變革，特色與定位成新的招生亮點。
mba招生難，倒逼商學院緊跟市場與時代變化做出相應的應對措施。
資料來源：據各院校年mba招生簡章整理。
上圖是根據各大高校2016年mba招生簡章不完全統(tǒng)計的項目設置情況?？梢钥闯?，部分院校在mba項目發(fā)展上開始注重與國內市場需求的結合。如2015年受“雙創(chuàng)”影響，天津大學新增創(chuàng)業(yè)mba方向，新華都商學院則推出創(chuàng)新mba全日制項目。上海財經大學結合自身優(yōu)勢與特色，開設金融投資班。
2.5emba。
2.5.1三年遭遇三次重大影響。
干部退學，207月底，中央下發(fā)了關于嚴格規(guī)范領導干部參加社會化培訓的有關事項的通知，中組部發(fā)文嚴禁領導干部參加高收費的培訓項目，emba.后emba.總裁班等被明確列為高收費社會化培訓項目，“領導干部一律不得參加”。這引發(fā)領導干部退學emba風潮。
招生寒潮，伴隨中央對干部的規(guī)定，2015年emba招生遭遇寒潮，生源降幅最多達8成，尤其是部分以官員和國企高管為招生對象的院校影響更為明顯。
納入全國統(tǒng)考，2016年4月，教育部新規(guī)明確要求從20起，高級管理人員工商管理碩士（emba）將納入全國統(tǒng)一碩士研究生入學考試，由教育部統(tǒng)一劃線、各學校按需調整錄取，從2016年12月1日開始，各院校不得再自行組織emba招生考試。此次政策出臺被業(yè)內稱為“史上力度最大的專業(yè)學位整頓行動”。
2.5.2emba招生改革政策獲過半數人支持。
數據來源：中國教育在線調查。
三年經歷兩次重大變革，教育部門對加強專業(yè)學位質量煞費苦心，但與此同時，外界也不斷傳出質疑聲音，統(tǒng)一入學的筆試考試，能考出一個人的管理能力和經驗嗎？中國教育在線發(fā)起了對emba招生改革政策態(tài)度的調查，結果顯示，52%的參與調查者選擇支持emba招生改革的政策，21%對emba招生改革政策表示反對，另有27%選擇了其他。選擇其他的投票率略高于反對票數，某種程度上反映了大家對emba未來發(fā)展之路的反思。
2.5.3emba納入全國統(tǒng)考后，四成人表示仍會報考。
數據來源：中國教育在線調查。
emba納入全國統(tǒng)考后，考試難度隨之增加，伴隨著高昂的學費，還會有多少人報考emba？根據中國教育在線發(fā)起的調查顯示，盡管納入全國統(tǒng)考后考試難度會加大，但仍有42%的被調查者表示會繼續(xù)報考，30%的被調查者認為不會再考emba，另有28%的被調查者把票投給了“其他”。
三、mba調查。
1.過半數mba學員對mba教育持認可態(tài)度。
數據來源：中國教育在線調查。
調查數據顯示，54%的被調查者對mba教育比較滿意，28%的被調查者非常滿意，僅有7%的被調查者認為攻讀mba低于其預期。
2.近八成學員認為攻讀mba對職業(yè)發(fā)展有所幫助。
數據來源：中國教育在線調查。
調查顯示，31%的`mba學員認為攻讀mba對其職業(yè)發(fā)展幫助很大，48%的學員認為攻讀mba對其職業(yè)發(fā)展比較有幫助，僅有17%的學員認為對其幫助有限。
3.報考mba首要目的是什么？
數據來源：中國教育在線調查。
調查中，有48%的mba報考者為了獲得更好的職業(yè)發(fā)展而選擇攻讀mba，另有39%的報考者為了提升學歷而選擇攻讀mba，也有少數報考者為了改善薪資待遇、拓展人際關系或學習知識而選擇報考mba.不過，抱著學習知識的初衷選擇攻讀mba的人群僅占總調查人數的2%.獲得更好的職業(yè)發(fā)展和提升學歷是大多數報考者選擇攻讀mba的首要目的。
4.與入讀前相比，薪酬待遇有何變化？
數據來源：中國教育在線調查。
如圖，所有被調查人群中，有37%的人在攻讀mba后薪酬漲幅在5%～30%之間，22%的人薪酬漲幅在30%～50%之間，同時也有一定比例的人認為攻讀mba后薪酬幾乎沒有增長，這部分人數占比達24%.也有一小部分人在攻讀mba后薪酬漲幅在100%以上，占比達11%；漲幅在50%～100%之間的人數較少，占比4%；另有2%的人認為攻讀mba后薪酬不但沒有增長反而下降了，不過這部分人數相對較少。
5.就讀mba后，你認為有哪些收獲？
數據來源：中國教育在線調查。
攻讀mba都獲得了哪些收獲？排在前三位的分別是拓展交際人脈、擁有碩士學位和觀念的更新。一半的受訪者認為攻讀mba獲得了新的事業(yè)機會，另外有43%的被調查者認為學習到了專業(yè)知識，僅有20%的被調查者獲得了升職加薪。
學員對師資隊伍、課程設置、就業(yè)支持、校友互動等方面滿意度情況調查。
mba院校師資隊伍、課程設置等滿意度情況調查。
數據來源：中國教育在線調查。
如圖，在對mba院校的師資、課程設置、就業(yè)支持、校友互動、企業(yè)實踐、案例教學、講座及活動、國際化和學費等9項調查當中，學生滿意度較高且排在前3位的分別是師資隊伍、案例教學和課程設置。此外，在校友互動、講座及活動和國際化等方面，過半數調查者感到滿意；近四成學員對企業(yè)實踐感到不滿意，關于mba的學費一直以來備受爭議，調查顯示，只有四成mba學員對學費感到滿意，認為一般和不滿意的學員則占到六成。
結束。