最新數(shù)據(jù)及心得體會(實用8篇)

當在某些事情上我們有很深的體會時，就很有必要寫一篇心得體會，通過寫心得體會，可以幫助我們總結(jié)積累經(jīng)驗。記錄心得體會對于我們的成長和發(fā)展具有重要的意義。下面小編給大家?guī)黻P于學習心得體會范文，希望會對大家的工作與學習有所幫助。

數(shù)據(jù)及心得體會篇一

這本書里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運作上的應用，以及它對現(xiàn)代商業(yè)運作的影響。

《大數(shù)據(jù)時代》這本書的結(jié)構(gòu)框架遵從了學術(shù)性書籍的普遍方式。也既，從現(xiàn)象入手，繼而通過對現(xiàn)象的解剖提出對這一現(xiàn)象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現(xiàn)的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《大數(shù)據(jù)時代》這本書的主要內(nèi)容。

《大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。同時google的預測與政府數(shù)據(jù)的相關性高達97%，這也就意味著google預測數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個數(shù)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(shù)字就是大數(shù)據(jù)時代預測結(jié)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)將無限的趨近于事件本身的性質(zhì)。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數(shù)據(jù)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(wǎng)終端與計算機的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數(shù)據(jù)時代的主流，同時大數(shù)據(jù)時代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)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(xiàn)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(xiàn)翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數(shù)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(shù)據(jù)時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時代是建立在大數(shù)據(jù)的基礎住上的，所以大數(shù)據(jù)時代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數(shù)據(jù)會湮埋少數(shù)有問題的數(shù)據(jù)所帶來的影響。同時大量的數(shù)據(jù)也會無限的逼近事物的原貌。

之后，維克托又預測了一個在大數(shù)據(jù)時代催生的重要職業(yè)——數(shù)據(jù)科學家，這是一群數(shù)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(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結(jié)果。換言之，只要數(shù)據(jù)充足我們的一切外在的與內(nèi)在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，是否侵犯了個人隱私。

無論如何，大數(shù)據(jù)時代將會到來，不管我們接受還是不接受!

我覺得《大數(shù)據(jù)時代》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(wǎng)站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數(shù)據(jù)科學家”們利用，從而再將相關數(shù)據(jù)賣給各大網(wǎng)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(wǎng)上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因為它給我展現(xiàn)了一個新的世界。

大數(shù)據(jù)心得體會篇2

數(shù)據(jù)及心得體會篇二

第一段：引言（100字）

在當今信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。無論是個人、企業(yè)還是政府，都在不斷地產(chǎn)生和處理大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)背后蘊藏著無盡的信息和知識，通過對數(shù)據(jù)的整理和分析，我們可以更好地理解和把握事物的本質(zhì)。本文將介紹數(shù)據(jù)的重要性，并分享一些關于數(shù)據(jù)處理和分析的心得體會。

第二段：數(shù)據(jù)的重要性（200字）

數(shù)據(jù)扮演著推動社會進步和創(chuàng)新的重要角色。通過收集和分析大量的數(shù)據(jù)，我們可以更好地了解社會現(xiàn)象和趨勢，從而制定合理的決策。例如，科學家們通過研究大量的氣象數(shù)據(jù)，可以準確預測天氣情況，給人們提供重要的預警信息。此外，數(shù)據(jù)還被廣泛應用于商業(yè)領域。企業(yè)通過收集和分析顧客的消費習慣和喜好，可以更好地為顧客提供個性化的產(chǎn)品和服務，提高市場競爭力。可見，數(shù)據(jù)對于推動社會發(fā)展和提升個人能力有著不可低估的重要性。

第三段：數(shù)據(jù)處理的方法和工具（300字）

處理數(shù)據(jù)不僅僅是簡單地記錄和存儲，更重要的是如何從數(shù)據(jù)中提煉出有價值的信息。數(shù)據(jù)處理的方法和工具也在不斷發(fā)展和更新。數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和人工智能技術(shù)為我們提供了更多的思路和手段。通過這些技術(shù)，我們可以對數(shù)據(jù)進行分類、聚類、回歸以及預測，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢。此外，數(shù)據(jù)可視化也是處理數(shù)據(jù)的重要方法之一。通過將數(shù)據(jù)以圖表或圖像的形式展示出來，我們可以更直觀地理解數(shù)據(jù)間的關系和趨勢，提高數(shù)據(jù)分析的效果。

第四段：數(shù)據(jù)處理和分析的心得體會（300字）

在個人的數(shù)據(jù)處理和分析實踐中，我積累了一些心得體會。首先，要合理收集和整理數(shù)據(jù)。不同的問題需要不同的數(shù)據(jù)集，我們需要根據(jù)問題的需求有針對性地收集數(shù)據(jù)，避免收集冗余和無效的數(shù)據(jù)。其次，要采用科學的分析方法。數(shù)據(jù)分析需要建立合理的模型和算法，需要遵循科學的數(shù)據(jù)分析原則，以準確地推導出結(jié)論。再次，要靈活運用工具和技術(shù)。數(shù)據(jù)處理和分析的工具和技術(shù)不斷更新，我們需要不斷學習和掌握新的工具和技術(shù)，以提高數(shù)據(jù)分析的效率和精準度。最后，要善于合作和分享。數(shù)據(jù)處理和分析往往需要團隊和合作，我們要善于與他人合作，并主動分享自己的經(jīng)驗和知識，促進共同進步。

第五段：總結(jié)（200字）

數(shù)據(jù)是當代社會的重要資源，合理地處理和分析數(shù)據(jù)對于推動社會進步和個人發(fā)展有著重要作用。通過采用科學的方法和靈活運用工具，我們能夠從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息和知識。在個人的實踐中，我們應該注重數(shù)據(jù)的收集和整理、采用科學的分析方法、靈活運用工具和技術(shù)，以及善于合作和分享。相信通過不斷努力和學習，我們能夠更好地處理和分析數(shù)據(jù)，為社會發(fā)展和個人能力提升作出更大的貢獻。

以上是關于“數(shù)據(jù)及心得體會”主題的連貫的五段式文章，希望對您有所幫助。

數(shù)據(jù)及心得體會篇三

一、平臺搭建

描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。

問題一：在決定選擇網(wǎng)站綁定時，當時未找到網(wǎng)站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網(wǎng)站綁定的地方，點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(shù)據(jù)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?qū)В@個過程非常的長。

解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向?qū)В@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(jīng)討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經(jīng)問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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?！币驗槲以谂渲脭?shù)據(jù)源的時候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數(shù)據(jù)庫屬性頁面：圖1-圖2 圖一：

圖二：

解決辦法：解決辦法: 圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“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?nèi)绾我徊揭徊降陌惭b軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，以及一些基本的數(shù)據(jù)應用。陌生到熟悉的過程，從中經(jīng)歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。

理大數(shù)據(jù)的規(guī)模。大數(shù)據(jù)進修學習內(nèi)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(shù)據(jù)飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術(shù)水平，這是一門神奇的課程。

2、在學習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(shù)據(jù)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(wǎng)查閱的能力。改善了我只會用電腦上網(wǎng)的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結(jié)，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結(jié)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(shù)據(jù)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(jié)

大數(shù)據(jù)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(jīng)驗。

三、

數(shù)據(jù)及心得體會篇四

在信息時代的今天，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們生活中不可缺少的一部分。而對于數(shù)據(jù)的準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(jīng)常需要使用一些假數(shù)據(jù)來模擬真實情況。而我在進行假數(shù)據(jù)處理的過程中，不僅學到了很多有關數(shù)據(jù)的知識，也深刻體會到了假數(shù)據(jù)的重要性。下面將以我在假數(shù)據(jù)處理過程中的體會為切入點，進行闡述。

首先，假數(shù)據(jù)的準備是至關重要的。在處理假數(shù)據(jù)時，準備工作不可忽視。首先需要明確假數(shù)據(jù)的用途和目的，然后確定所需的字段和數(shù)據(jù)類型。為了模擬真實情況，假數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的準備不充分，可能會導致測試結(jié)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(shù)據(jù)的生成要考慮數(shù)據(jù)分布的特點。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的分布特點是非常重要的。假數(shù)據(jù)的生成應該符合實際數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)時，我們可以使用一些數(shù)學方法和算法來模擬正態(tài)分布，以確保生成的假數(shù)據(jù)能夠反映出真實數(shù)據(jù)的特點。另外，還需要考慮到異常數(shù)據(jù)的生成，以測試系統(tǒng)對異常情況的處理能力。

第三，假數(shù)據(jù)需要具備一定的隨機性。隨機是指數(shù)據(jù)生成的不可預測性和不重復性。為了模擬真實情況，假數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，所以假數(shù)據(jù)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(shù)生成器來生成隨機的數(shù)據(jù)。同時，還需要考慮到數(shù)據(jù)的相互依賴關系，以確保生成的假數(shù)據(jù)之間的關系具有一定的隨機性。

第四，假數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性是評估數(shù)據(jù)模型的關鍵指標。在進行數(shù)據(jù)處理和模型驗證時，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性是非常重要的。無論是真實數(shù)據(jù)還是假數(shù)據(jù)，都應該保持數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性。在生成假數(shù)據(jù)的過程中，我們應該對數(shù)據(jù)進行合理性校驗和數(shù)據(jù)去重。同時，還需要注意數(shù)據(jù)的完整性，避免生成不完整或重復的數(shù)據(jù)。只有保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)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(shù)據(jù)的使用應當謹慎和合理。假數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時，應當謹慎對待。首先需要明確假數(shù)據(jù)的用途和限制，避免過度依賴假數(shù)據(jù)而忽視真實數(shù)據(jù)的特點。其次，在進行數(shù)據(jù)分析和決策時，應當將假數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)結(jié)合起來進行分析和判斷。只有在合理的情況下使用假數(shù)據(jù)，才能更好地指導實際的決策和行動。

綜上所述，假數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的準備、生成、隨機性、質(zhì)量和使用等方面的探討和思考，我深刻體會到了假數(shù)據(jù)的重要性。只有在合理的情況下使用假數(shù)據(jù)，并結(jié)合真實數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理時，我們應當注重假數(shù)據(jù)的準備和生成，同時也要注意數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，以確保得到可靠的測試和驗證結(jié)果。

數(shù)據(jù)及心得體會篇五

數(shù)據(jù)在當今社會中扮演著越來越重要的角色，無論是企業(yè)還是個人，都離不開數(shù)據(jù)的支持和應用。然而，數(shù)據(jù)的處理并非一件容易的事情，需要有一定的經(jīng)驗和技巧。在進行數(shù)據(jù)處理的過程中，我積累了一些經(jīng)驗和體會，下面我將分享一下我在做數(shù)據(jù)中得到的心得體會。

首先，數(shù)據(jù)的收集必須要精確。在進行數(shù)據(jù)處理之前，確保數(shù)據(jù)的準確性是至關重要的。任何一個數(shù)據(jù)點的錯誤或者遺漏都可能對整個數(shù)據(jù)的分析產(chǎn)生很大的負面影響。因此，在進行數(shù)據(jù)收集時，我們要盡可能地采用多種來源的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。

其次，在數(shù)據(jù)處理過程中，我們需要保持謹慎的態(tài)度。數(shù)據(jù)處理是一項非常細致和復雜的工作，需要耐心和細心。在對數(shù)據(jù)進行清洗和預處理時，我們要仔細地檢查每一個數(shù)據(jù)點，排除異常值和錯誤數(shù)據(jù)，并進行合理的填充和修正。只有保持嚴謹和細致的態(tài)度，才能保證數(shù)據(jù)處理的準確性和可靠性。

另外，數(shù)據(jù)分析需要結(jié)合相關的領域知識和背景。單純的熟悉數(shù)據(jù)的處理工具和技巧是不夠的，還需要了解所處理的數(shù)據(jù)所涉及的領域知識。因為每個行業(yè)和領域都有其獨特的特點和規(guī)律，只有結(jié)合相關領域的知識，才能更好地理解和解釋數(shù)據(jù)的意義和價值。在進行數(shù)據(jù)分析時，我們要善于與專業(yè)人士進行溝通和交流，從他們那里獲取更多的信息和見解。

此外，數(shù)據(jù)可視化是提高數(shù)據(jù)分析效果的重要手段。數(shù)據(jù)可視化可以通過圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的分布和變化趨勢，幫助人們更好地理解和解釋數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)可視化，我們可以直觀地看出數(shù)據(jù)的規(guī)律和特點，從而更好地為決策提供參考和依據(jù)。因此，在進行數(shù)據(jù)分析時，我們要學會使用各種數(shù)據(jù)可視化工具和技巧，將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)得更加直觀和易懂。

最后，數(shù)據(jù)處理不應只重視結(jié)果，還要關注數(shù)據(jù)的背后故事。數(shù)據(jù)只是一個工具，我們不能只看到表面的數(shù)字和結(jié)果，更要關注背后的數(shù)據(jù)背景和故事。每個數(shù)據(jù)背后都有其自身的意義和價值，我們要善于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題和機會，探索數(shù)據(jù)背后的深層含義。數(shù)據(jù)分析不僅僅是對數(shù)據(jù)的處理和分析，更是對問題本質(zhì)的思考和洞察。

總結(jié)來說，做數(shù)據(jù)處理需要保持精確、謹慎和綜合運用相關知識的態(tài)度。數(shù)據(jù)處理是一個漫長而復雜的過程，需要耐心和細致。只有從更廣的角度去思考和分析數(shù)據(jù)，才能得到更準確和有價值的結(jié)論，為決策提供更好的支持和指導。

數(shù)據(jù)及心得體會篇六

第一段：引言（150字）

在如今信息時代的大潮之下，數(shù)據(jù)已經(jīng)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(shù)據(jù)處理的最初環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)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(jīng)常需要進行數(shù)據(jù)的錄入工作，通過這一過程，我積累了一些寶貴的心得和體會。

第二段：添加數(shù)據(jù)的耐心與細致（250字）

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行錄入，以確保其準確性。在我的工作中，我經(jīng)常遇到一些數(shù)據(jù)特別復雜或繁瑣的情況，此時我會調(diào)整心態(tài)，保持耐心，盡量將每一項數(shù)據(jù)一絲不茍地錄入。這些經(jīng)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(shù)據(jù)的正確性和完整性。

第三段：注重數(shù)據(jù)的驗證與核對（250字）

數(shù)據(jù)錄入過程中，驗證和核對數(shù)據(jù)是非常重要的環(huán)節(jié)，它能夠有效避免錯誤數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。在我進行數(shù)據(jù)錄入的同時，我還會定期進行自查和對比，確保數(shù)據(jù)的準確性。如果發(fā)現(xiàn)有錯誤或不一致的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)支持，幫助我們做出更加準確的分析和判斷。

第四段：掌握數(shù)據(jù)錄入的技術(shù)和工具（250字）

現(xiàn)代科技的發(fā)展給我們帶來了很多便利和工具，也使得數(shù)據(jù)錄入工作變得更加高效和準確。在我的工作中，我不斷學習和應用各種錄入工具和技術(shù)，比如Excel和數(shù)據(jù)錄入軟件等。這些工具和技術(shù)大大提高了數(shù)據(jù)錄入的速度和準確性。同時，在使用這些工具和技術(shù)的過程中，我也發(fā)現(xiàn)了它們的潛力和局限性，這讓我認識到不僅要掌握數(shù)據(jù)錄入的技術(shù)，更要了解其背后的原理和適用范圍，以便更好地應對各種工作場景。

第五段：總結(jié)與展望（200字）

通過不斷的實踐和經(jīng)驗積累，我對數(shù)據(jù)錄入工作有了更加深刻的認識。我明白數(shù)據(jù)錄入不僅僅是一個簡單的環(huán)節(jié)，它是構(gòu)建整個數(shù)據(jù)處理過程的基石。只有將數(shù)據(jù)錄入工作做好，才能夠保證后續(xù)的工作能夠順利進行。在未來的工作中，我將進一步深化對數(shù)據(jù)錄入過程的理解和操作技巧，不斷提高自身的數(shù)據(jù)處理能力，為企業(yè)決策和業(yè)務發(fā)展提供更加可靠的數(shù)據(jù)支持。

總結(jié)：

通過數(shù)據(jù)錄入工作的實踐，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(shù)據(jù)錄入工作。同時，掌握各種數(shù)據(jù)錄入的工具和技術(shù)，提高工作效率和準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(shù)據(jù)處理工作做出更大的貢獻。

數(shù)據(jù)及心得體會篇七

算法是為了問題服務的，我們在掌握了書本上的算法以后，要去找一些綜合性的題目來鍛煉自己，這些問題通常融合了不同的知識點，例如同時蘊含了排序，二叉樹，堆棧的相關知識，只有在解決問題的過程中，靈活運用所學知識，才能真正檢驗我們是否牢固掌握了書本上的內(nèi)容。教學建議： 其實李老師您是我大學以來第一個普通話如此標準的老師，所以我已經(jīng)十分慶幸了，而且我覺得您的講課思路嚴謹，只不過有的時候，您似乎刻意追求語句的嚴謹性，邏輯性，科學性，導致課堂上一句話往往說的很長，很繞，慢慢的都是專業(yè)名詞，有時候還稍有些舌頭打結(jié)，這會讓我們的思緒無法連貫。比如有一次我在qq上問您希爾排序里面的gap這個點，您給我發(fā)了一段26秒的語音，然后我聽了好多遍理了好多次思緒才想明白，當然了這可能和我自己的理解能力較弱有關。我希望老師上課的時候能夠盡量把內(nèi)容說的再通俗易懂簡單粗暴一些。

數(shù)據(jù)及心得體會篇八

大數(shù)據(jù)的初衷就是將一個公開、高效的政府呈現(xiàn)在人民眼前。你知道數(shù)據(jù)報告

心得體會

現(xiàn)在先談談我個人在數(shù)據(jù)分析的經(jīng)歷，最后我將會做個總結(jié)。

大學開設了兩門專門講授數(shù)據(jù)分析基礎知識的課程：“概率統(tǒng)計”和“高等多元數(shù)據(jù)分析”。這兩門選用的教材是有中國特色的國貨，不僅體系完整而且重點突出，美中不足的是前后內(nèi)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(shù)把這兩門課給混過去了，現(xiàn)在看來是純忽悠而已。(不過，如果當時去應聘數(shù)據(jù)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(shù)牛人用到很多牛方法，這些方法又號稱解決了很多牛問題，當時那個自卑呀，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(jīng)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(shù)據(jù)分析和應用結(jié)合的旅程了。具體過程按下不表，我先是把自己掌握的數(shù)據(jù)分析方法順次應用了，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?shù)拿悦Ｑ?，難道是咱的底子出了問題。某一天，我又“頓悟”了，毛主席早就教育我們要“具體問題具體分析”，“教條主義”要不得，我應該從問題的本質(zhì)入手，從本質(zhì)找方法，而不是妄想從繁多的方法去套住問題的本質(zhì)。好了，我辛苦了一段時間，終于解決了問題，不過，我卻有些糾結(jié)了。對于數(shù)據(jù)發(fā)分析，現(xiàn)在我的觀點就是“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(zhì)，然后你只需要使用些基本的方法就可以很好的解決問題了，看來“20/80法則”的幽靈無處不在呀。于是乎，咱又回到了原點，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(jié)：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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析能力是建立在豐富的知識儲備上的。

有人說生活像一團亂麻，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(shù)據(jù)，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。

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(zhuǎn)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(chǎn)主義真理最基本的要求!不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學習和追求純粹的共產(chǎn)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(shù)滿意指數(shù)各種指數(shù)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(shù)據(jù)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(nèi)在的發(fā)展規(guī)律轉(zhuǎn)移到事物客觀的發(fā)生情況上。

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，必然對諸多領域產(chǎn)生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來十年必將會得到突飛猛進的發(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(shù)理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器;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

而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數(shù)據(jù)中，肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應出的規(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(jié)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(shù)怎么這么低啊，這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么，刪掉刪掉;這些數(shù)怎么這么高啊，這還不引起社會不滿國家動蕩啊，刪掉刪掉。所以說，大數(shù)據(jù)至少對反應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(shù)據(jù)上，又在如何取得數(shù)據(jù)上。

先說數(shù)據(jù)的利用，這里面表達的就是作者在通書中強調(diào)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?qū)ο嚓P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(shù)據(jù)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(jīng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)獲取方式的爭奪肯定將成就更多的英雄人物。

現(xiàn)在回頭從說說作者書中的觀點中想到的，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(jīng)濟形勢就是好轉(zhuǎn)，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(chǎn)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(diào)查事故的taproot或者五個為什么，無一不是邏輯推理得到結(jié)果的產(chǎn)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(shù)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(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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

早期，人們通過觀察原因和結(jié)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(jié)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(jié)果沒有關系。總之，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(jié)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(jié)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(jié)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(jié)論更具可靠性，更具說服力。但是這種方法也是備受爭議的，一是因為它實施難度較大、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。

轉(zhuǎn)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(jié)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(jié)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(jié)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(jié)果并不能用已有的知識解釋其原理，而統(tǒng)計結(jié)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(jié)果，僅僅依據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)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(jié)。

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 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(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(jié)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。

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