在平日里，心中難免會有一些新的想法，往往會寫一篇心得體會，從而不斷地豐富我們的思想。那么我們寫心得體會要注意的內(nèi)容有什么呢？下面我?guī)痛蠹艺覍げ⒄砹艘恍﹥?yōu)秀的心得體會范文，我們一起來了解一下吧。
提升職場影響力心得體會篇一
對于我們的企業(yè)來說，這一年是有意義的;對于我個人來說，這一年是有價值的、有收獲的。
人要不斷的總結過去，才會有新的未來、新的發(fā)展，如果不懂得總結，那么我們做的永遠都只是重復過去，平庸無為，感謝公司給我們這次總結的機會，可以讓大家一起分享各自的收獲，使我們互相滲透各自成功的經(jīng)驗。
作為公司的一名銷售主管，主要以人員的管理為核心。經(jīng)過半年的摸索與總結，我將人員的管理分為兩大類：制度管理和目標管理。
制度管理顧名思義就是按照嚴格的制度執(zhí)行管理來約束員工工作行為的一種管理方式，沒有規(guī)矩不成方圓。短短的幾個月內(nèi)就發(fā)現(xiàn)了很多問題，所以新的一年里我將不斷完善各種管理制度和方法，并真正貫徹到行動中去，且嚴格督促員工按制度行事。
目標管理，說白了就是所謂的任務，任務就是制定完就必須要完成的，業(yè)務每個月都要給員工制定銷量，其實這個數(shù)據(jù)是目標，結合這幾個月終端的銷量數(shù)據(jù)來看，能有幾個月是達到這個目標的，這也是幾個月來我一直在反省，一直在深思的一個問題，銷量上不去的原因是什么，真的都是員工的原因嗎?不完全是，難道我們存在的意義就是每天去找上級告訴他我應該做的都做了，但是員工有某種某種問題嗎?那我存在的意義是什么?考慮了這么久，我認為在員工看來業(yè)務每個月定的銷量數(shù)據(jù)是目標，她們并沒有將這個目標轉化為任務，這也是銷量上不去的原因之一，其實將目標轉化為任務很簡單，就是將目標計劃分解到每個季度、每個月、每個數(shù)據(jù)、每個細節(jié)，并調(diào)動員工的積極性去認真思考要通過哪些通路、方法來達到目標，目標分解了也就成了任務，也就是我們必需要完成的。
制度與目標共存是我明年的管理方向，由于內(nèi)容比較瑣碎所以就不一一闡述了，工作重點大致分為五個部分：
◆ 終端促銷管理體系;
◆ 員工的招聘與培訓;
◆ 員工的出勤與考勤;
◆ 員工的日常管理;
◆ 激勵員工，達成目標。
在這里工作的這段時間里讓我學到了很多，接下來我將從三個方面向大家介紹一下我感悟到的一些觀點，與大家共同交流和探討。
一、端正態(tài)度
在工作期間我看到了很多問題、矛盾與困難，當然這些都是不可避免的，但是我覺得導致這些問題和困難不能解決的主要原因還是態(tài)度問題，態(tài)度決定一切。經(jīng)常有人會這樣說——“如果當初我怎樣怎樣，那么現(xiàn)在我肯定會……”，人們常常只停留在這樣的說上，而不真正付諸行動，怎么會有好結果?白酒的競爭日趨激烈，不斷會有新的挑戰(zhàn)擺在你面前，你以一種什么樣的態(tài)度去對待它，你就會得到一種什么樣的結果。所以怨天尤人是沒有意義的，積極地工作才是我們最應該做的。
二、明確目標
首先，任何公司都有公司發(fā)展的目標，每一個員工也都有自己的個人發(fā)展目標，在這個問題上，我認為作為公司的一名員工就應將個人目標與公司目標統(tǒng)一起來。每個人都會有壓力，但是在實現(xiàn)公司發(fā)展目標的同時，也是在實現(xiàn)自己的個人目標。
其次就是我剛才提到的實現(xiàn)目標要有正確的態(tài)度與方法，并將目標切實分解落實。只有可分解的、能實現(xiàn)的目標，才是可行的目標。
三、學習
關于學習，有一位經(jīng)濟學家講過這樣一句話“不學習是一種罪惡，學習是有經(jīng)濟性的，用經(jīng)濟的方法去學習，用學習來創(chuàng)造經(jīng)濟?！?在工作中也是一樣，我們需要不斷地學習、充實，爭取做到學以致用，相得益彰。
以上只是本人比較膚淺的一些認識，希望在工作中同事們可以多多指點，只有群策群力才能取得成功，也希望公司在每一位員工的努力下，在新的一年中會有新的氣象與新的突破。
提升職場影響力心得體會篇二
關于軟件
分析前期可以使用excel進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結構調(diào)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，在時序和面板數(shù)據(jù)處理方面功能了了;最后，spss兼容菜單化和編程化操作，是名副其實的傻瓜軟件。
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(wǎng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)本身的屬性及分析方法。excel適用于處理小樣本數(shù)據(jù)，spss、stata、eviews可以處理較大的樣本;excel、spss適合做數(shù)據(jù)清洗、新變量計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(shù)據(jù)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
做統(tǒng)計或計量，我認為最難也最頭疼的就是進行因果性判斷。假如你有a、b兩個變量的數(shù)據(jù)，你怎么知道哪個變量是因(自變量)，哪個變量是果(因變量)?
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(shù)據(jù)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(diào)的是，利用截面數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，不論是進行均值比較、頻數(shù)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(shù)據(jù)進行計量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數(shù)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(jù)其他考慮進行的預設，與計量分析結果沒有關系?？傊?，回歸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(jù)經(jīng)過實踐檢驗的相關理論。雖然利用截面數(shù)據(jù)進行因果判斷顯得勉強，但如果研究者掌握了時間序列數(shù)據(jù)，因果判斷仍有可為，其中最經(jīng)典的方法就是進行“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(shù)據(jù)的要求較高(多期時序數(shù)據(jù))，因此該方法對截面數(shù)據(jù)無能為力。綜上所述，統(tǒng)計、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(jù)。
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(jīng)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(zhì)”，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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，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(diào)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。
隨機實驗需要至少兩期的面板數(shù)據(jù)，并且要求樣本在干預組和對照組隨機分布，分析方法就是did(倍差法，或曰雙重差分法);準實驗分析用截面數(shù)據(jù)就能做，不要求樣本在干預組和對照組隨機分布，分析方法包括did(需兩期的面板數(shù)據(jù))、psm(傾向性得分匹配法，需一期的截面數(shù)據(jù))和psm-did(需兩期的面板數(shù)據(jù))。從準確度角度來說，隨機實驗的準確度高于準實驗和非實驗分析。關于分析工具的選擇
數(shù)據(jù)報告心得體會篇4
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(jīng)完成，剩下的就是枯燥的參數(shù)調(diào)整工作。在這之前就先對這段時間的數(shù)據(jù)處理工作得到的經(jīng)驗做個小總結吧。
從我個人的理解來看，數(shù)據(jù)分析工作，在絕大部分情況下的目的在于用統(tǒng)計學的手段揭示數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的一些有用的信息，比如事物的發(fā)展趨勢和規(guī)律;又或者是去定位某種或某些現(xiàn)象的原因;也可以是檢驗某種假設是否正確(心智模型的驗證)。因此，數(shù)據(jù)分析工作常常用來支持決策的制定。
現(xiàn)代統(tǒng)計學已經(jīng)提供了相當豐富的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)所包含的信息，并不能從數(shù)據(jù)上得到原理上的結果。也就是說統(tǒng)計學并不能解釋為什么數(shù)據(jù)是個樣子，只能告訴我們數(shù)據(jù)展示給了我們什么。因此，統(tǒng)計學無法揭示系統(tǒng)性風險，這也是我們在利用統(tǒng)計學作為數(shù)據(jù)處理工具的時候需要注意的一點。數(shù)據(jù)挖掘也是這個道理。因為數(shù)據(jù)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(jù)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(shù)據(jù)分析的工具很多，從最簡單的office組件中的excel到專業(yè)軟件r、matlab，功能從簡單到復雜，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(shù)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(shù)據(jù)處理能力。其自帶的toolpak(分析工具庫)和solver(規(guī)劃求解加載項)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(jīng)能夠滿足絕大部分數(shù)據(jù)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 sciences(社會科學統(tǒng)計軟件包)，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 solutions(統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案)。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(shù)據(jù)挖掘工作，比如k-means聚類，不過數(shù)據(jù)挖掘的主要工作一般都是使用其自家的clementine(現(xiàn)已改名為spss modeler)完成。需要提一點的是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(wǎng)地址：支持windows、linux和mac os系統(tǒng)，對于用戶來說非常方便。r和matlab都是通過命令行來進行操作，這一點和適合有編程背景或喜好的數(shù)據(jù)分析人員。r的官方包中已經(jīng)自帶有相當豐富的分析命令和函數(shù)以及主要的作圖工具。但r最大的優(yōu)點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(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)分析等一系列領域，是一個功能很強大的數(shù)學計算工具。是的，是數(shù)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。
以上這些軟件算是主流了，數(shù)據(jù)分析軟件遠不止這些，還有eviews、s-plus等工具，因為沒用過，所以也就不說了
提升職場影響力心得體會篇三
對于我這樣一個剛剛畢業(yè)入職、沒有絕對優(yōu)勢的人而言，初入社會難免會有些手足無措，學校里光環(huán)漸漸褪色，面對一個個陌生人懷疑的眼神，不禁想起了《肖申克的救贖》中，獄友們對男主人公不懷好意的歡迎詞：“嘿，又來了一個菜鳥!”不過，不論是否做好了準備，工作都畢竟開始了，三個月的試用期、初入職場90天，有歡笑也有淚水，更有不少心得體會。
工作“激情”要均分
畢業(yè)后，我就職于某大型家電企業(yè)市場部做文案專員，作為職業(yè)起點似乎并不算低，由于與我的漢語言專業(yè)對口，所以進入角色較快，在剛剛入職的頭30天里，我就能獨立承擔各種文字工作。盡管工作順利，但還是犯了一些不大不小的錯誤。
剛到企業(yè)，抱著“高校文青”的自尊心，全公司大部分文字工作我都會主動接下，甚至包括一些從未涉及的領域，一天到晚很忙碌，但成績平平。職場“菜鳥”最容易犯的錯就是急于表現(xiàn)自己，職場更像是一場馬拉松賽，爆發(fā)力強的往往成績很糟。對于我這個性格毛躁的人而言，重復性的乏味工作挑戰(zhàn)。在我進入職場的第47天，我被借調(diào)到別的部門疊出貨單，600多張單子用時不到一個小時，正當我得意要交貨時，卻被通知要返工重來，不僅1小時的時間白白浪費，又花了2個小時把單子拆開重新疊好。初入職場，總會有幾天面對機械、乏味的工作，你的選擇就是扎扎實實地做好，敷衍的結果只能是返工重來。
擺正心態(tài)經(jīng)營人脈
人際關系也是初入職場的“菜鳥”們需要攻克的難關，“菜鳥”與“老手”的差距往往不是工作能力而是待人接物的能力。我所在的工作部門必須和各銷售科室進行配合，所以我把熟悉人脈分成了三個階段，第一階段用5天來熟悉部門;第二階段用15天熟悉各科室的對口人員，中午吃飯時常和他們一起坐坐，聊聊家常;第三階段則是搞好和公司各總監(jiān)的關系，否則辛辛苦苦寫的稿子通不過審核就很悲催了。通過30天的人脈積累，后60天的工作就顯得非常得心應手了。
對于人際關系，筆者的心得體會如下：一是如果和你對口的人不好打交道，那不妨從他們的上司入手，因為上司一般都是脫產(chǎn)的，比較有時間來和你聊天，常看見你和他的上司在一起，態(tài)度一定會有一個180度的大轉變。其二是不論分內(nèi)分外，多做一點也不妨，對于職場“菜鳥”，“老手”們難免想要欺負一下，這時你的選擇就是接過這些工作，快樂地干完。任何時候都要保持好心態(tài)，因為愉快的心情可以為工作帶來更高的效率。其三是不要意氣用事，不論何時都要放低姿態(tài)，對于剛剛畢業(yè)的大學生，難免會有自恃過高的心態(tài)，這也是職場新人的“常見病”。一次我就因為改稿的事和業(yè)務總監(jiān)拍了桌子憤然回家，不過轉天冷靜下來上班時發(fā)現(xiàn)并沒有人提及此事。就像那位總監(jiān)后來找我談話時說的：“你們就像‘刺兒頭’，碰一下就扎手，但是記住了，要想滾得遠，還是要把自己磨平?！?BR> 要在掌聲中離開
在步入職場最初的這90天里，我每一刻都清楚地知道這不會是我事業(yè)的終點，短至仨月長至一年，我肯定會再去找一份收入與前景更好的工作，但是我仍會每天充滿激情，因為我覺得在這個公司一天，就要體現(xiàn)我一天的價值，學到一天的東西。如果因為知道早晚跳槽就渾渾噩噩混日子，其實最后是騙了自己。所以步入職場首先應做一個規(guī)劃，避免像沒頭蒼蠅一樣亂撞，可以像我這樣以90天為一個循環(huán)，多問自己：“我應該給自己交一份什么樣的答卷?”多想一想自己從筆試面試到試崗的不易，每天都進步一點，即使離開，也要在同事與領導們的掌聲之中，只有在這個崗位上做到了游刃有余，跳槽時自己的腰桿才足夠硬。
“老菜鳥”的心得體會
90天過去了，我從一個職場“菜鳥”變成了“老菜鳥”。的感觸就是應該多去適應社會，作為80后，從小在蜜罐里長大，很少有人能立刻從飯來張口衣來伸手的慣性中擺脫出來。步入職場沒有人會在乎你的任性，能夠證明自己的只有工作成績，因此80后和即將步入職場的90后要想做好職場新人首先應該學會適應崗位，剛剛步入職場還遠沒到有幾份工作供你挑選的時候，即使能力再強，“老手”們一眼就能看出你是個“新兵蛋子”，所以與其幻象晚霞的美景，不如迎著朝陽上路拼搏。
還有就是多看、多聽、多做、少說，一項工作無法完成可能并不會引起別人的反感，但如果拍著胸脯說能做，卻又完成不了，這樣的心理落差極易讓人加深不好的印象，所以職場新人們最應該把嚴“嘴門關”，騰出時間和前輩們聊聊，看看他們是怎么做的。千萬不要自滿，不要覺得完成了一項工作就能得到大家的賞識，要時刻抱有一個學習的態(tài)度，踏實、勤快、好學是一個職場新人的形象。永遠不要說我懂得了什么，只能說我豐富了什么，因為人活著就像時間一樣，永遠都在路上。
提升職場影響力心得體會篇一
對于我們的企業(yè)來說，這一年是有意義的;對于我個人來說，這一年是有價值的、有收獲的。
人要不斷的總結過去，才會有新的未來、新的發(fā)展，如果不懂得總結，那么我們做的永遠都只是重復過去，平庸無為，感謝公司給我們這次總結的機會，可以讓大家一起分享各自的收獲，使我們互相滲透各自成功的經(jīng)驗。
作為公司的一名銷售主管，主要以人員的管理為核心。經(jīng)過半年的摸索與總結，我將人員的管理分為兩大類：制度管理和目標管理。
制度管理顧名思義就是按照嚴格的制度執(zhí)行管理來約束員工工作行為的一種管理方式，沒有規(guī)矩不成方圓。短短的幾個月內(nèi)就發(fā)現(xiàn)了很多問題，所以新的一年里我將不斷完善各種管理制度和方法，并真正貫徹到行動中去，且嚴格督促員工按制度行事。
目標管理，說白了就是所謂的任務，任務就是制定完就必須要完成的，業(yè)務每個月都要給員工制定銷量，其實這個數(shù)據(jù)是目標，結合這幾個月終端的銷量數(shù)據(jù)來看，能有幾個月是達到這個目標的，這也是幾個月來我一直在反省，一直在深思的一個問題，銷量上不去的原因是什么，真的都是員工的原因嗎?不完全是，難道我們存在的意義就是每天去找上級告訴他我應該做的都做了，但是員工有某種某種問題嗎?那我存在的意義是什么?考慮了這么久，我認為在員工看來業(yè)務每個月定的銷量數(shù)據(jù)是目標，她們并沒有將這個目標轉化為任務，這也是銷量上不去的原因之一，其實將目標轉化為任務很簡單，就是將目標計劃分解到每個季度、每個月、每個數(shù)據(jù)、每個細節(jié)，并調(diào)動員工的積極性去認真思考要通過哪些通路、方法來達到目標，目標分解了也就成了任務，也就是我們必需要完成的。
制度與目標共存是我明年的管理方向，由于內(nèi)容比較瑣碎所以就不一一闡述了，工作重點大致分為五個部分：
◆ 終端促銷管理體系;
◆ 員工的招聘與培訓;
◆ 員工的出勤與考勤;
◆ 員工的日常管理;
◆ 激勵員工，達成目標。
在這里工作的這段時間里讓我學到了很多，接下來我將從三個方面向大家介紹一下我感悟到的一些觀點，與大家共同交流和探討。
一、端正態(tài)度
在工作期間我看到了很多問題、矛盾與困難，當然這些都是不可避免的，但是我覺得導致這些問題和困難不能解決的主要原因還是態(tài)度問題，態(tài)度決定一切。經(jīng)常有人會這樣說——“如果當初我怎樣怎樣，那么現(xiàn)在我肯定會……”，人們常常只停留在這樣的說上，而不真正付諸行動，怎么會有好結果?白酒的競爭日趨激烈，不斷會有新的挑戰(zhàn)擺在你面前，你以一種什么樣的態(tài)度去對待它，你就會得到一種什么樣的結果。所以怨天尤人是沒有意義的，積極地工作才是我們最應該做的。
二、明確目標
首先，任何公司都有公司發(fā)展的目標，每一個員工也都有自己的個人發(fā)展目標，在這個問題上，我認為作為公司的一名員工就應將個人目標與公司目標統(tǒng)一起來。每個人都會有壓力，但是在實現(xiàn)公司發(fā)展目標的同時，也是在實現(xiàn)自己的個人目標。
其次就是我剛才提到的實現(xiàn)目標要有正確的態(tài)度與方法，并將目標切實分解落實。只有可分解的、能實現(xiàn)的目標，才是可行的目標。
三、學習
關于學習，有一位經(jīng)濟學家講過這樣一句話“不學習是一種罪惡，學習是有經(jīng)濟性的，用經(jīng)濟的方法去學習，用學習來創(chuàng)造經(jīng)濟?！?在工作中也是一樣，我們需要不斷地學習、充實，爭取做到學以致用，相得益彰。
以上只是本人比較膚淺的一些認識，希望在工作中同事們可以多多指點，只有群策群力才能取得成功，也希望公司在每一位員工的努力下，在新的一年中會有新的氣象與新的突破。
提升職場影響力心得體會篇二
關于軟件
分析前期可以使用excel進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結構調(diào)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，在時序和面板數(shù)據(jù)處理方面功能了了;最后，spss兼容菜單化和編程化操作，是名副其實的傻瓜軟件。
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(wǎng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)本身的屬性及分析方法。excel適用于處理小樣本數(shù)據(jù)，spss、stata、eviews可以處理較大的樣本;excel、spss適合做數(shù)據(jù)清洗、新變量計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(shù)據(jù)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
做統(tǒng)計或計量，我認為最難也最頭疼的就是進行因果性判斷。假如你有a、b兩個變量的數(shù)據(jù)，你怎么知道哪個變量是因(自變量)，哪個變量是果(因變量)?
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(shù)據(jù)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(diào)的是，利用截面數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，不論是進行均值比較、頻數(shù)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(shù)據(jù)進行計量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數(shù)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(jù)其他考慮進行的預設，與計量分析結果沒有關系?？傊?，回歸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(jù)經(jīng)過實踐檢驗的相關理論。雖然利用截面數(shù)據(jù)進行因果判斷顯得勉強，但如果研究者掌握了時間序列數(shù)據(jù)，因果判斷仍有可為，其中最經(jīng)典的方法就是進行“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(shù)據(jù)的要求較高(多期時序數(shù)據(jù))，因此該方法對截面數(shù)據(jù)無能為力。綜上所述，統(tǒng)計、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(jù)。
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(jīng)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(zhì)”，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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，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(diào)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。
隨機實驗需要至少兩期的面板數(shù)據(jù)，并且要求樣本在干預組和對照組隨機分布，分析方法就是did(倍差法，或曰雙重差分法);準實驗分析用截面數(shù)據(jù)就能做，不要求樣本在干預組和對照組隨機分布，分析方法包括did(需兩期的面板數(shù)據(jù))、psm(傾向性得分匹配法，需一期的截面數(shù)據(jù))和psm-did(需兩期的面板數(shù)據(jù))。從準確度角度來說，隨機實驗的準確度高于準實驗和非實驗分析。關于分析工具的選擇
數(shù)據(jù)報告心得體會篇4
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(jīng)完成，剩下的就是枯燥的參數(shù)調(diào)整工作。在這之前就先對這段時間的數(shù)據(jù)處理工作得到的經(jīng)驗做個小總結吧。
從我個人的理解來看，數(shù)據(jù)分析工作，在絕大部分情況下的目的在于用統(tǒng)計學的手段揭示數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的一些有用的信息，比如事物的發(fā)展趨勢和規(guī)律;又或者是去定位某種或某些現(xiàn)象的原因;也可以是檢驗某種假設是否正確(心智模型的驗證)。因此，數(shù)據(jù)分析工作常常用來支持決策的制定。
現(xiàn)代統(tǒng)計學已經(jīng)提供了相當豐富的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)所包含的信息，并不能從數(shù)據(jù)上得到原理上的結果。也就是說統(tǒng)計學并不能解釋為什么數(shù)據(jù)是個樣子，只能告訴我們數(shù)據(jù)展示給了我們什么。因此，統(tǒng)計學無法揭示系統(tǒng)性風險，這也是我們在利用統(tǒng)計學作為數(shù)據(jù)處理工具的時候需要注意的一點。數(shù)據(jù)挖掘也是這個道理。因為數(shù)據(jù)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(jù)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(shù)據(jù)分析的工具很多，從最簡單的office組件中的excel到專業(yè)軟件r、matlab，功能從簡單到復雜，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(shù)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(shù)據(jù)處理能力。其自帶的toolpak(分析工具庫)和solver(規(guī)劃求解加載項)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(jīng)能夠滿足絕大部分數(shù)據(jù)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 sciences(社會科學統(tǒng)計軟件包)，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 solutions(統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案)。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(shù)據(jù)挖掘工作，比如k-means聚類，不過數(shù)據(jù)挖掘的主要工作一般都是使用其自家的clementine(現(xiàn)已改名為spss modeler)完成。需要提一點的是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(wǎng)地址：支持windows、linux和mac os系統(tǒng)，對于用戶來說非常方便。r和matlab都是通過命令行來進行操作，這一點和適合有編程背景或喜好的數(shù)據(jù)分析人員。r的官方包中已經(jīng)自帶有相當豐富的分析命令和函數(shù)以及主要的作圖工具。但r最大的優(yōu)點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(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)分析等一系列領域，是一個功能很強大的數(shù)學計算工具。是的，是數(shù)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。
以上這些軟件算是主流了，數(shù)據(jù)分析軟件遠不止這些，還有eviews、s-plus等工具，因為沒用過，所以也就不說了
提升職場影響力心得體會篇三
對于我這樣一個剛剛畢業(yè)入職、沒有絕對優(yōu)勢的人而言，初入社會難免會有些手足無措，學校里光環(huán)漸漸褪色，面對一個個陌生人懷疑的眼神，不禁想起了《肖申克的救贖》中，獄友們對男主人公不懷好意的歡迎詞：“嘿，又來了一個菜鳥!”不過，不論是否做好了準備，工作都畢竟開始了，三個月的試用期、初入職場90天，有歡笑也有淚水，更有不少心得體會。
工作“激情”要均分
畢業(yè)后，我就職于某大型家電企業(yè)市場部做文案專員，作為職業(yè)起點似乎并不算低，由于與我的漢語言專業(yè)對口，所以進入角色較快，在剛剛入職的頭30天里，我就能獨立承擔各種文字工作。盡管工作順利，但還是犯了一些不大不小的錯誤。
剛到企業(yè)，抱著“高校文青”的自尊心，全公司大部分文字工作我都會主動接下，甚至包括一些從未涉及的領域，一天到晚很忙碌，但成績平平。職場“菜鳥”最容易犯的錯就是急于表現(xiàn)自己，職場更像是一場馬拉松賽，爆發(fā)力強的往往成績很糟。對于我這個性格毛躁的人而言，重復性的乏味工作挑戰(zhàn)。在我進入職場的第47天，我被借調(diào)到別的部門疊出貨單，600多張單子用時不到一個小時，正當我得意要交貨時，卻被通知要返工重來，不僅1小時的時間白白浪費，又花了2個小時把單子拆開重新疊好。初入職場，總會有幾天面對機械、乏味的工作，你的選擇就是扎扎實實地做好，敷衍的結果只能是返工重來。
擺正心態(tài)經(jīng)營人脈
人際關系也是初入職場的“菜鳥”們需要攻克的難關，“菜鳥”與“老手”的差距往往不是工作能力而是待人接物的能力。我所在的工作部門必須和各銷售科室進行配合，所以我把熟悉人脈分成了三個階段，第一階段用5天來熟悉部門;第二階段用15天熟悉各科室的對口人員，中午吃飯時常和他們一起坐坐，聊聊家常;第三階段則是搞好和公司各總監(jiān)的關系，否則辛辛苦苦寫的稿子通不過審核就很悲催了。通過30天的人脈積累，后60天的工作就顯得非常得心應手了。
對于人際關系，筆者的心得體會如下：一是如果和你對口的人不好打交道，那不妨從他們的上司入手，因為上司一般都是脫產(chǎn)的，比較有時間來和你聊天，常看見你和他的上司在一起，態(tài)度一定會有一個180度的大轉變。其二是不論分內(nèi)分外，多做一點也不妨，對于職場“菜鳥”，“老手”們難免想要欺負一下，這時你的選擇就是接過這些工作，快樂地干完。任何時候都要保持好心態(tài)，因為愉快的心情可以為工作帶來更高的效率。其三是不要意氣用事，不論何時都要放低姿態(tài)，對于剛剛畢業(yè)的大學生，難免會有自恃過高的心態(tài)，這也是職場新人的“常見病”。一次我就因為改稿的事和業(yè)務總監(jiān)拍了桌子憤然回家，不過轉天冷靜下來上班時發(fā)現(xiàn)并沒有人提及此事。就像那位總監(jiān)后來找我談話時說的：“你們就像‘刺兒頭’，碰一下就扎手，但是記住了，要想滾得遠，還是要把自己磨平?！?BR> 要在掌聲中離開
在步入職場最初的這90天里，我每一刻都清楚地知道這不會是我事業(yè)的終點，短至仨月長至一年，我肯定會再去找一份收入與前景更好的工作，但是我仍會每天充滿激情，因為我覺得在這個公司一天，就要體現(xiàn)我一天的價值，學到一天的東西。如果因為知道早晚跳槽就渾渾噩噩混日子，其實最后是騙了自己。所以步入職場首先應做一個規(guī)劃，避免像沒頭蒼蠅一樣亂撞，可以像我這樣以90天為一個循環(huán)，多問自己：“我應該給自己交一份什么樣的答卷?”多想一想自己從筆試面試到試崗的不易，每天都進步一點，即使離開，也要在同事與領導們的掌聲之中，只有在這個崗位上做到了游刃有余，跳槽時自己的腰桿才足夠硬。
“老菜鳥”的心得體會
90天過去了，我從一個職場“菜鳥”變成了“老菜鳥”。的感觸就是應該多去適應社會，作為80后，從小在蜜罐里長大，很少有人能立刻從飯來張口衣來伸手的慣性中擺脫出來。步入職場沒有人會在乎你的任性，能夠證明自己的只有工作成績，因此80后和即將步入職場的90后要想做好職場新人首先應該學會適應崗位，剛剛步入職場還遠沒到有幾份工作供你挑選的時候，即使能力再強，“老手”們一眼就能看出你是個“新兵蛋子”，所以與其幻象晚霞的美景，不如迎著朝陽上路拼搏。
還有就是多看、多聽、多做、少說，一項工作無法完成可能并不會引起別人的反感，但如果拍著胸脯說能做，卻又完成不了，這樣的心理落差極易讓人加深不好的印象，所以職場新人們最應該把嚴“嘴門關”，騰出時間和前輩們聊聊，看看他們是怎么做的。千萬不要自滿，不要覺得完成了一項工作就能得到大家的賞識，要時刻抱有一個學習的態(tài)度，踏實、勤快、好學是一個職場新人的形象。永遠不要說我懂得了什么，只能說我豐富了什么，因為人活著就像時間一樣，永遠都在路上。