2023年數(shù)據(jù)心得體會 大數(shù)據(jù)心得體會(大全12篇)

學(xué)習(xí)中的快樂，產(chǎn)生于對學(xué)習(xí)內(nèi)容的興趣和深入。世上所有的人都是喜歡學(xué)習(xí)的，只是學(xué)習(xí)的方法和內(nèi)容不同而已。那么心得體會怎么寫才恰當(dāng)呢？那么下面我就給大家講一講心得體會怎么寫才比較好，我們一起來看一看吧。

數(shù)據(jù)心得體會篇一

“大數(shù)據(jù)”概念早在1980年就有國外的學(xué)者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關(guān)注。當(dāng)“大數(shù)據(jù)”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關(guān)“大數(shù)據(jù)”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務(wù)平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數(shù)據(jù)”三個字，就會出現(xiàn)好多本有關(guān)“大數(shù)據(jù)”的書籍?？墒?，有一個很有趣的現(xiàn)象就是：幾乎所有的平臺上，出現(xiàn)的第一本關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的書籍一定是《大數(shù)據(jù)時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數(shù)據(jù)專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領(lǐng)袖。所有“大數(shù)據(jù)”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。

我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風(fēng)的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內(nèi)心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經(jīng)過風(fēng)雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數(shù)據(jù)方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。

在看《大數(shù)據(jù)時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經(jīng)完全讓我模糊了大多數(shù)人口中的“全世界最好的書”是一種什么標(biāo)準(zhǔn)。也許《大數(shù)據(jù)時代》真的無法承載那么高的贊美!

大數(shù)據(jù)時代的入門書

看完這本書，我隨意調(diào)查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數(shù)的回答是說《大數(shù)據(jù)時代》這本書讓對大數(shù)據(jù)一無所知的他們了解了大數(shù)據(jù)這個概念，同時通過很多案例說明原來大數(shù)據(jù)能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數(shù)據(jù)時代》是一本關(guān)于大數(shù)據(jù)的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復(fù)的強調(diào)大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉(zhuǎn)變小數(shù)據(jù)時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調(diào)大數(shù)據(jù)時代的三個轉(zhuǎn)變：1、大數(shù)據(jù)利用所有的數(shù)據(jù)，而不再僅僅依靠一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，不再依賴于隨機采樣。2、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數(shù)據(jù)時代不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而是追求相關(guān)關(guān)系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。

既然一直都在強調(diào)大數(shù)據(jù)對我們的意義，總要有具體體現(xiàn)。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：新品發(fā)布的時候，舊一代的產(chǎn)品可能會出現(xiàn)短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認(rèn)為新產(chǎn)品的推出，舊產(chǎn)品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現(xiàn)和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數(shù)據(jù)來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數(shù)據(jù)對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。

大數(shù)據(jù)這個概念的出現(xiàn)，讓大數(shù)據(jù)逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數(shù)據(jù)本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也會越來越公開。可是在這些公司中，不是所有的公司都有從數(shù)據(jù)中提取價值或者用數(shù)據(jù)催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現(xiàn)以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數(shù)據(jù)或者提出數(shù)據(jù)創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數(shù)據(jù)的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內(nèi)，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數(shù)據(jù)新價值的大數(shù)據(jù)思維是最重要的?？墒堑鹊疆a(chǎn)業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數(shù)據(jù)的意義，所有人便開始挖掘自己的大數(shù)據(jù)思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數(shù)據(jù)本身。而到那時候，大數(shù)據(jù)的公開性也就越來越小。

在大談完大數(shù)據(jù)對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數(shù)據(jù)時代的風(fēng)險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數(shù)據(jù)時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數(shù)據(jù)儼然已經(jīng)延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數(shù)據(jù)的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經(jīng)沒有的了，嚴(yán)重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們?nèi)说纳鐣傩灾?，自由?quán)利是一項很重要的指標(biāo)。通過大數(shù)據(jù)懲罰人的未來犯罪已經(jīng)否定了人的自由選擇能力和人的行為責(zé)任自負。同時，由于數(shù)據(jù)是永久保存，大數(shù)據(jù)預(yù)測也是通過每個人之前的數(shù)據(jù)來判斷，所以大數(shù)據(jù)同樣也否定了人的求善心理。還有，從現(xiàn)在各種大數(shù)據(jù)預(yù)測的結(jié)果來看，很多發(fā)言人都說大數(shù)據(jù)不是百分百的準(zhǔn)確。所以利用大數(shù)據(jù)來判斷人的行為發(fā)展已經(jīng)違背了大數(shù)據(jù)不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。

對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產(chǎn)生興趣，這已經(jīng)算是一本不錯的入門書了。

大數(shù)據(jù)時代的心靈雞湯

從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心?？墒墙鼛啄?，人們生活水平提高了，營養(yǎng)富余，雞湯已經(jīng)不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。

心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現(xiàn)志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉。看完后也覺得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數(shù)據(jù)時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數(shù)據(jù)的意義，當(dāng)然期間也會用相應(yīng)的案例來證明大數(shù)據(jù)確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術(shù)層面的問題。或許對于大數(shù)據(jù)這種依靠互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的新事物，即使向讀者講技術(shù)，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關(guān)于大數(shù)據(jù)思維的技能引導(dǎo)。給出的案例中只有少數(shù)案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數(shù)據(jù)來解決這種問題，大多數(shù)都只是告訴讀者國外某家公司運用大數(shù)據(jù)得出了某種結(jié)論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調(diào)自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結(jié)合國內(nèi)的案例來分析書中的理論，結(jié)果，看到最后一頁都沒有看到一個國內(nèi)企業(yè)關(guān)于大數(shù)據(jù)運用的案例。

之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數(shù)據(jù)的作用，事實上按照現(xiàn)在的經(jīng)濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現(xiàn)的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎(chǔ)上才能實現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)的“傳銷手冊”

看到這個標(biāo)題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認(rèn)同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。

我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓(xùn)的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復(fù)?！洞髷?shù)據(jù)時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數(shù)據(jù)”這個概念，作者反反復(fù)復(fù)提醒讀者大數(shù)據(jù)不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關(guān)系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數(shù)據(jù)的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數(shù)據(jù)的威脅分析還是對讀者有一些實質(zhì)意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。

大數(shù)據(jù)時代是未來的趨勢，這誰都不會否認(rèn)。大數(shù)據(jù)改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界，它都沒有錯，因為大數(shù)據(jù)只是一種工具。但當(dāng)人類開始質(zhì)疑甚至恐懼大數(shù)據(jù)的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。

大數(shù)據(jù)心得體會篇4

數(shù)據(jù)心得體會篇二

數(shù)據(jù)，是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時代所離不開的一個重要組成部分，數(shù)據(jù)對于企業(yè)的經(jīng)營管理、政府的政策制定以及科學(xué)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(lǐng)域中，數(shù)據(jù)的運用已經(jīng)成為了一個不可或缺的重要角色。通過對數(shù)據(jù)的收集、處理、分析和運用，我們可以更好地了解不同領(lǐng)域中的實際情況，發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)在我的行業(yè)中扮演著怎樣的重要角色。

第二段：數(shù)據(jù)的重要性

在計算機領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是計算機知識和技術(shù)體系的重要組成部分。數(shù)據(jù)可以為程序員提供更加高效和優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，也可以幫助程序員更快地解決問題。同時，通過對數(shù)據(jù)的分析和整理，程序員可以更好地了解用戶需求，提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平。因此，數(shù)據(jù)在計算機領(lǐng)域中的重要性是不可忽視的。

第三段：收集數(shù)據(jù)的方法

收集數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的第一步，而豐富和具有代表性的數(shù)據(jù)是保證分析結(jié)果準(zhǔn)確性的前提?，F(xiàn)如今，數(shù)據(jù)的收集手段已經(jīng)非常多元化，包括手動記錄、硬件設(shè)備自動記錄和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用訪問記錄等。無論采取何種方式，數(shù)據(jù)的收集應(yīng)該得到用戶的授權(quán)，并保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

第四段：利用數(shù)據(jù)的方式

利用數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的核心部分。數(shù)據(jù)的利用對于提高企業(yè)、政府和科研單位的效率和質(zhì)量有著重要的推動作用。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)主要有描述性分析、統(tǒng)計分析和預(yù)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(wù)、把握市場趨勢、設(shè)計新產(chǎn)品、優(yōu)化流程、提高生產(chǎn)效率等。

第五段：數(shù)據(jù)安全問題

無論是在數(shù)據(jù)的收集、存儲還是處理階段，數(shù)據(jù)安全問題都是程序員必須關(guān)注的一大問題。在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)中，任何一環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)泄露都可能引起嚴(yán)重的后果。因此，程序員們需要對數(shù)據(jù)的安全問題高度重視，采取各種措施確保數(shù)據(jù)在安全性上的可靠性，比如，加密技術(shù)、訪問控制、反病毒軟件等。

總結(jié)：

正如上文所述，數(shù)據(jù)在計算機領(lǐng)域、企業(yè)、政府和科研等諸多領(lǐng)域中都有著重要的作用。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的安全問題也是我們在使用數(shù)據(jù)時必須重視的問題。隨著數(shù)據(jù)的不斷增長和應(yīng)用領(lǐng)域的擴展，數(shù)據(jù)所帶來的變化和機遇也會越來越多，如果掌握好了數(shù)據(jù)所帶來的一切，我們將會在各個領(lǐng)域中擁有更加廣闊的前景。

數(shù)據(jù)心得體會篇三

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(yīng)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(xué)術(shù)性書籍的普遍方式。也既，從現(xiàn)象入手，繼而通過對現(xiàn)象的解剖提出對這一現(xiàn)象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預(yù)測，并對未來可能出現(xiàn)的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《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(guān)鍵字留下的數(shù)據(jù)提前成功的預(yù)測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預(yù)測比政府提前將近一個月，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(guān)的數(shù)據(jù)。同時google的預(yù)測與政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性高達97%，這也就意味著google預(yù)測數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個數(shù)字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)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(yù)測結(jié)果的相對準(zhǔn)確性與事件的可預(yù)測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數(shù)據(jù)時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當(dāng)樣本無限趨近于總體的時候，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(dǎo)致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網(wǎng)終端與計算機的出現(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(zhǔn)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(chǔ)之上的。

接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現(xiàn)過的相應(yīng)的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系google詞庫就會出現(xiàn)翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，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(zhǔn)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(chǔ)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(zhǔn)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(yù)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(xué)家，這是一群數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結(jié)果。換言之，只要數(shù)據(jù)充足我們的一切外在的與內(nèi)在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數(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(wù)，而另一群人則負責(zé)審查這一些人是否合法的獲得與應(yīng)用數(shù)據(jù)，是否侵犯了個人隱私。

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(guān)的社交網(wǎng)站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數(shù)據(jù)科學(xué)家”們利用，從而再將相關(guān)數(shù)據(jù)賣給各大網(wǎng)店。不過，事實就是我們將會成為被預(yù)測被引誘的對象。所以說，小心你在網(wǎng)上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因為它給我展現(xiàn)了一個新的世界。

大數(shù)據(jù)心得體會篇2

數(shù)據(jù)心得體會篇四

大數(shù)據(jù)講座學(xué)習(xí)心得

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)悄然到來，如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代帶來的挑戰(zhàn)與機遇，是我們當(dāng)代大學(xué)生特別是我們計算機類專業(yè)的大學(xué)生的一個必須面對的嚴(yán)峻課題。大數(shù)據(jù)時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數(shù)據(jù)”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預(yù)測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數(shù)據(jù)”的對現(xiàn)今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。

在前幾年本世紀(jì)初的時候，世界都稱本世紀(jì)為“信息世紀(jì)”。確實在計算機技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯(lián)網(wǎng)從世界各地上傳的各類信息：數(shù)據(jù)、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數(shù)據(jù)累積之后達到了引起量變的臨界值，數(shù)據(jù)本身有潛在的價值，但價值比較分散;數(shù)據(jù)高速產(chǎn)生，需高速處理。大數(shù)據(jù)意味著包括交易和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集，其規(guī)?；驈?fù)雜程度超出了常用技術(shù)按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數(shù)據(jù)集的能力。遂有了“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的應(yīng)運而生。

現(xiàn)在，當(dāng)數(shù)據(jù)的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質(zhì)變?！按髷?shù)據(jù)”通過對海量數(shù)據(jù)有針對性的分析，賦予了互聯(lián)網(wǎng)“智商”，這使得互聯(lián)網(wǎng)的作用，從簡單的數(shù)據(jù)交流和信息傳遞，上升到基于海量數(shù)據(jù)的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數(shù)據(jù)就是將碎片化的海量數(shù)據(jù)在一定的時間內(nèi)完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數(shù)據(jù)企業(yè)的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業(yè)更有利的決策，使得這些企業(yè)擁有更強的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后it產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革，對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務(wù)流程、對個人生活方式都將產(chǎn)生巨大的影響。后工業(yè)社會時代，隨著新興技術(shù)的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)底層技術(shù)的革新，數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級增長，所有數(shù)據(jù)的產(chǎn)生形式，都是數(shù)字化。如何收集、管理和分析海量數(shù)據(jù)對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。大數(shù)據(jù)時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術(shù)上、制度上、價值觀念上做出迅速調(diào)整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向。

首先，“大數(shù)據(jù)”究竟是什么？它有什么用？這是當(dāng)下每個人初接觸“大數(shù)據(jù)”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了?！按髷?shù)據(jù)”的“大”不僅是單單純純指數(shù)量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現(xiàn)在數(shù)據(jù)信息是海量信息，且在動態(tài)變化和不斷增長之上。同時“大數(shù)據(jù)”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現(xiàn)。其實“大數(shù)據(jù)”歸根結(jié)底還是數(shù)據(jù)，其是一種泛化的數(shù)據(jù)描述形式，有別于以往對于數(shù)據(jù)信息的表達，大數(shù)據(jù)更多地傾向于表達網(wǎng)絡(luò)用戶信息、新聞信息、銀行數(shù)據(jù)信息、社交媒體上的數(shù)據(jù)信息、購物網(wǎng)站上的用戶數(shù)據(jù)信息、規(guī)模超過tb級的數(shù)據(jù)信息等。

一、學(xué)習(xí)總結(jié)

1． 大數(shù)據(jù)的定義

采用某些技術(shù)，從技術(shù)中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現(xiàn)

對企業(yè)未來運營的預(yù)測。

二、心得體會

在如此快速的到來的大數(shù)據(jù)革命時代，我們還有很多知識需要學(xué)習(xí)，許多思維需要轉(zhuǎn)變，許多技術(shù)需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數(shù)據(jù)對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當(dāng)我們掌握大量數(shù)據(jù)，需要考慮有多少數(shù)字化的數(shù)據(jù)，又有哪些可以通過大數(shù)據(jù)的分析處理而帶來有價值的用途？在大數(shù)據(jù)時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數(shù)據(jù)，通過多維化、多層面的分析給我們?nèi)蘸髣?chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。

一、什么是大數(shù)據(jù)？

百度百科中是這么解釋的：大數(shù)據(jù)（big data），指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。我最開始了解大數(shù)據(jù)是從《大數(shù)據(jù)時代》了解到的。

大數(shù)據(jù)在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關(guān)注的原因，從各種渠道了解了大數(shù)據(jù)以后，就決定開始學(xué)習(xí)了。

二、開始學(xué)習(xí)之旅

在科多大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定專家組成員，也是一家企業(yè)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經(jīng)常給我們講一些項目中的感受和經(jīng)驗，果然面對面上課效果好！

如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統(tǒng)不斷的練習(xí)，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學(xué)，到后來慢慢就入門了，學(xué)習(xí)起來就容易多了，堅持練習(xí)，最重要的就是堅持。

數(shù)據(jù)心得體會篇五

VB（Visual Basic）是一種基于事件驅(qū)動和對象化編程的高級程序設(shè)計語言，一般用于 Windows 操作系統(tǒng)。作為經(jīng)典的編程語言之一，VB 非常靈活，同時也承載著處理大量數(shù)據(jù)的重要任務(wù)。在我學(xué)習(xí) VB 的過程中，不斷探索實踐，深刻體會到了許多數(shù)據(jù)處理技巧。

段落一：了解數(shù)據(jù)類型

在 VB 中，變量是存儲數(shù)據(jù)的基本單元，不同的變量類型對應(yīng)不同的數(shù)據(jù)類型。熟悉這些數(shù)據(jù)類型對于正確的數(shù)據(jù)處理至關(guān)重要。例如，不同類型的變量在進行數(shù)值計算時，可能會造成精度誤差。除了常見的整數(shù)、浮點數(shù)、布爾類型之外，VB 還支持日期、字符串、數(shù)組、對象等多種數(shù)據(jù)類型。掌握不同類型之間的轉(zhuǎn)換方式，可以很好地利用各類數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理效率。

段落二：注意安全性

在進行數(shù)據(jù)處理時，安全性非常重要。其中的原因很多，比如防止惡意程序插入不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)泄露等。VB 中提供了多種安全性保護措施，例如加密、解密、防止 SQL 注入等技術(shù)。我們需要認(rèn)真考慮每一項數(shù)據(jù)處理流程中的安全性可能存在的問題，并及時采取適當(dāng)?shù)拇胧┻M行防范。

段落三：優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在大量數(shù)據(jù)處理的過程中，數(shù)據(jù)的存儲方式直接影響了程序的運行速度。改進數(shù)據(jù)存儲的結(jié)構(gòu)可以提高程序的運行效率。例如，采用 SQL Server 數(shù)據(jù)庫可以讓數(shù)據(jù)的存儲更加穩(wěn)定，同時使用索引可以加快數(shù)據(jù)的查詢速度。對于一些需要多次查詢的數(shù)據(jù)，建立緩存以加快查詢速度也是優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有效方法。

段落四：合理運用算法

算法是計算機程序的核心，VB 中也有多種高效算法可以使用。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，往往需要采取一些高效算法來節(jié)約計算機運行時間。例如，快速排序、歸并排序、堆排序等算法都可以在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時帶來不同程度的優(yōu)化。當(dāng)然，在應(yīng)用算法時也需要注意算法的復(fù)雜度問題。

段落五：不斷創(chuàng)新

最后需要提醒的是，數(shù)據(jù)處理并不是一成不變的事情，不同的應(yīng)用場景也可能涉及到不同的數(shù)據(jù)處理方式。我們需要不斷地學(xué)習(xí)和創(chuàng)新，以提高數(shù)據(jù)處理的效率和質(zhì)量。例如，隨著機器學(xué)習(xí)和人工智能的興起，聚類、分類、回歸等技術(shù)已經(jīng)成為熱門的數(shù)據(jù)處理方法，未來的數(shù)據(jù)處理或許將更加復(fù)雜而且令人興奮。

結(jié)語

VB 數(shù)據(jù)處理是程序開發(fā)中的重要部分，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)處理，可以極大地提高程序的效率和質(zhì)量。掌握好以上幾點技巧，不僅能夠適應(yīng)當(dāng)前數(shù)據(jù)處理需求，同時也能夠更好地迎接未來的數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)心得體會篇六

《大數(shù)據(jù)時代》心得體會

信息時代的到來，我們感受到的是技術(shù)變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉(zhuǎn)變，我們這樣評論著的信息時代已經(jīng)變?yōu)樵?jīng)。如今，大數(shù)據(jù)時代成為炙手可熱的話題。

信息和數(shù)據(jù)的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內(nèi)容和名稱，信息的界定沒有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經(jīng)濟等特性卻是大家的共識。數(shù)據(jù)：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構(gòu)成信息和知識的原始材料。數(shù)據(jù)可分為模擬數(shù)據(jù)和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)兩大類。數(shù)據(jù)指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數(shù)、字符和符號等。從定義看來，數(shù)據(jù)是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經(jīng)處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數(shù)據(jù)的爆發(fā)，只是當(dāng)數(shù)據(jù)爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數(shù)據(jù)時代應(yīng)運而生。

在大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)時代區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數(shù)據(jù)的更多、更雜，導(dǎo)致應(yīng)用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數(shù)據(jù)停留在說明過去，大數(shù)據(jù)用驅(qū)動過去來預(yù)測未來。數(shù)據(jù)的用途意在何為，與數(shù)據(jù)本身無關(guān)，而與數(shù)據(jù)的解讀者有關(guān)，而相關(guān)關(guān)系更有利于預(yù)測未來。大數(shù)據(jù)更多的體現(xiàn)在海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)本身與處理方法的整合。大數(shù)據(jù)更像是理論與現(xiàn)實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法，處理結(jié)果與未來進行驗證。大數(shù)據(jù)是在互聯(lián)網(wǎng)背景下數(shù)據(jù)從量變到質(zhì)變的過程。小數(shù)據(jù)時代也即是信息時代，是大數(shù)據(jù)時代的前提，大數(shù)據(jù)時代是升華和進化，本質(zhì)是相輔相成，而并非相離互斥。

數(shù)據(jù)未來的故事。數(shù)據(jù)的發(fā)展，給我們帶來什么預(yù)期和啟示？金融業(yè)業(yè)天然有大數(shù)據(jù)的潛質(zhì)?？蛻魯?shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應(yīng)變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學(xué)習(xí)空間、可以有更精準(zhǔn)的決策判斷能力這些都基于數(shù)據(jù)的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設(shè)“數(shù)據(jù)倉庫”，培養(yǎng)“數(shù)據(jù)思維”，養(yǎng)成“數(shù)據(jù)治理”，創(chuàng)造“數(shù)據(jù)融合”，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)應(yīng)用”才能擁抱“大數(shù)據(jù)”時代，從數(shù)據(jù)中攫取價值，笑看風(fēng)云變換，穩(wěn)健贏取未來。

一部似乎還沒有寫完的書

——讀《大數(shù)據(jù)時代》有感及所思

讀了《大數(shù)據(jù)時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結(jié)”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來?！霸谛?shù)據(jù)時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數(shù)據(jù)來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數(shù)據(jù)時代的過渡，我們也很可能認(rèn)為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學(xué)的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學(xué)的理論已經(jīng)脫離實際”來“終結(jié)”量子力學(xué)。對此我很高興，因為統(tǒng)計學(xué)和量子力學(xué)都是我在大學(xué)學(xué)習(xí)時學(xué)到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權(quán)威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認(rèn)為”這樣的保護傘。

有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學(xué)和量子力學(xué)否定掉再說。反正我也不喜歡、也學(xué)不會它們。

當(dāng)我們?nèi)祟惖臄?shù)據(jù)收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調(diào)查為基礎(chǔ)的統(tǒng)計學(xué)了。但是由統(tǒng)計學(xué)和量子力學(xué)以及其他很多“我們也很可能認(rèn)為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎(chǔ)——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔(dān)心了！《大數(shù)據(jù)時代》第16頁“大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關(guān)系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷?shù)據(jù)要的“不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學(xué)四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關(guān)系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應(yīng)該只有一個結(jié)果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔(dān)心的原因。

可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！

更何況還有兩個更可怕的事情。

其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數(shù)據(jù)時代》也擔(dān)心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現(xiàn)科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結(jié)果，那我還不如現(xiàn)在就趁早跳樓。

都是在胡說八道，所謂的擔(dān)心根本不存在。但問題出現(xiàn)了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。

所以想向《大數(shù)據(jù)時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數(shù)據(jù)時代的邏輯思維。

合纖部 車民

2013年11月10日

一、學(xué)習(xí)總結(jié)

采用某些技術(shù)，從技術(shù)中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現(xiàn)

對企業(yè)未來運營的預(yù)測。

二、心得體會

在如此快速的到來的大數(shù)據(jù)革命時代，我們還有很多知識需要學(xué)習(xí)，許多思維需要轉(zhuǎn)變，許多技術(shù)需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數(shù)據(jù)對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當(dāng)我們掌握大量數(shù)據(jù)，需要考慮有多少數(shù)字化的數(shù)據(jù)，又有哪些可以通過大數(shù)據(jù)的分析處理而帶來有價值的用途？在大數(shù)據(jù)時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數(shù)據(jù)，通過多維化、多層面的分析給我們?nèi)蘸髣?chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。

數(shù)據(jù)心得體會篇七

VB（Visual Basic）是一種基于對象的編程語言，旨在提供一個簡單的、易于使用的編程環(huán)境。作為一個開發(fā)人員，熟悉VB的數(shù)據(jù)處理技術(shù)是至關(guān)重要的。在此，我想分享一下我在使用VB時的一些數(shù)據(jù)處理心得和體會。

第一段：數(shù)據(jù)連接

數(shù)據(jù)連接是VB中最基本的概念之一。它定義了如何連接到數(shù)據(jù)源并操作數(shù)據(jù)。VB中有多種數(shù)據(jù)連接方式，包括OLE DB（對象連接數(shù)據(jù)庫），ODBC（開放式數(shù)據(jù)庫連接）、SQL Server和Access等。當(dāng)我們需要連接一個數(shù)據(jù)庫時，我們可以使用VB的數(shù)據(jù)連接向?qū)?。該向?qū)г试S我們指定要連接的數(shù)據(jù)源以及一些其他選項，例如需要打開的表、視圖或文件等。

第二段：數(shù)據(jù)集

VB中的數(shù)據(jù)集是一個非常重要的概念，用于在應(yīng)用程序中存儲和管理數(shù)據(jù)。它是一個對象，可以包含來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集可以被認(rèn)為是一個虛擬表，它可以在內(nèi)存中用于執(zhí)行操作。數(shù)據(jù)集可以通過數(shù)據(jù)適配器來填充和操作。

第三段：數(shù)據(jù)適配器

數(shù)據(jù)適配器是一個重要的概念，它是一個中介程序，充當(dāng)連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)集之間的橋梁。它的主要功能是從數(shù)據(jù)源中檢索數(shù)據(jù)并將其填充到數(shù)據(jù)集中。

第四段：數(shù)據(jù)綁定

數(shù)據(jù)綁定是VB中的另一個重要概念。它定義了如何將數(shù)據(jù)與用戶界面（如窗體和控件）相關(guān)聯(lián)。通過數(shù)據(jù)綁定，我們可以在用戶界面中顯示來自數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)，并將工作的負擔(dān)交給VB處理。

第五段：結(jié)語

VB是一個非常強大和靈活的編程語言，能夠在各種應(yīng)用程序中使用。它的數(shù)據(jù)處理功能可以幫助開發(fā)人員構(gòu)建高效、功能強大且易于維護的應(yīng)用程序。了解VB中的數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)適配器和數(shù)據(jù)綁定等概念是非常重要的。我們必須掌握這些概念，以便我們可以更有效地處理數(shù)據(jù)，構(gòu)建更好的應(yīng)用程序。

總之，VB的數(shù)據(jù)處理技術(shù)是非常重要的。掌握這些技術(shù)可以幫助我們構(gòu)建高效、功能強大且易于維護的應(yīng)用程序。希望本篇文章能夠幫助那些正在學(xué)習(xí)VB編程的人們，了解VB的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，并在將來的工作中取得更好的進展。

數(shù)據(jù)心得體會篇八

GDP作為國民經(jīng)濟核心指標(biāo)，在經(jīng)濟發(fā)展中起著重要的作用。數(shù)據(jù)注重客觀反映和分析經(jīng)濟增長情況，通過一系列指標(biāo)反映出一個國家或地區(qū)經(jīng)濟狀況和發(fā)展趨勢。對于國家發(fā)展的決策者、經(jīng)濟學(xué)家以及普通公民，了解并掌握GDP數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(chǎn)和服務(wù)的總貨值，即國民生產(chǎn)總值。統(tǒng)計方法是以區(qū)域和產(chǎn)業(yè)為核心，通過統(tǒng)一的計量單位，將經(jīng)濟活動的量化表現(xiàn)出來。GDP數(shù)據(jù)估算主要有三個方法：生產(chǎn)法、支出法和收入法。生產(chǎn)法即估算產(chǎn)出，包括生產(chǎn)各類商品和服務(wù)的生產(chǎn)者購買的商品和勞務(wù)、企業(yè)的耗費、政府頒發(fā)的補貼等等；支出法即按需求數(shù)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(mào)易；收入法則是估算各生產(chǎn)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(shù)據(jù)的意義和作用

GDP是一個國家或地區(qū)經(jīng)濟成長的重要指標(biāo)，展現(xiàn)了一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟實力和發(fā)展水平。GDP數(shù)據(jù)可以讓政策制定者了解到國家或地區(qū)經(jīng)濟的狀況，調(diào)整經(jīng)濟政策。企業(yè)家可以通過分析GDP數(shù)據(jù)，掌握市場趨勢，及時調(diào)整銷售策略。同時，GDP數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)對公眾了解自己所處的經(jīng)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(shù)據(jù)的局限性

盡管GDP可以完整地反映一國經(jīng)濟的總體發(fā)展水平，但在實際的應(yīng)用中，我們還需要注意到GDP數(shù)據(jù)的局限性。首先，GDP只是衡量經(jīng)濟的宏觀指標(biāo)，并不能準(zhǔn)確反映一個社會的生產(chǎn)水平、生活質(zhì)量和環(huán)境保護等多重指標(biāo)。其次，GDP不能區(qū)分經(jīng)濟各部分所產(chǎn)生的貢獻，使得原來側(cè)重第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的一些地區(qū)，發(fā)展第一產(chǎn)業(yè)的情況，可能會對GDP數(shù)據(jù)的上升產(chǎn)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(shù)據(jù)并不高，但其生態(tài)環(huán)境和文化遺產(chǎn)等對人們的生活質(zhì)量具有更長期的意義。

第五段：結(jié)論

總之，GDP是反映一個國家或地區(qū)經(jīng)濟總體發(fā)展水平的重要指標(biāo)，具有不可替代的作用。但在應(yīng)用GDP數(shù)據(jù)時，我們?nèi)孕杈C合考慮更多經(jīng)濟社會多方面指標(biāo)，以實現(xiàn)更科學(xué)的經(jīng)濟發(fā)展。因此，我們需要對GDP數(shù)據(jù)加以深入分析和研究，更全面地理解GDP數(shù)據(jù)的意義和局限性，從而使我們的經(jīng)濟政策和社會生產(chǎn)更加科學(xué)化、規(guī)范化，實現(xiàn)區(qū)域和全球經(jīng)濟合作的可持續(xù)發(fā)展。

數(shù)據(jù)心得體會篇九

算法是為了問題服務(wù)的，我們在掌握了書本上的算法以后，要去找一些綜合性的題目來鍛煉自己，這些問題通常融合了不同的知識點，例如同時蘊含了排序，二叉樹，堆棧的相關(guān)知識，只有在解決問題的過程中，靈活運用所學(xué)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(xué)建議： 其實李老師您是我大學(xué)以來第一個普通話如此標(biāo)準(zhǔn)的老師，所以我已經(jīng)十分慶幸了，而且我覺得您的講課思路嚴(yán)謹(jǐn)，只不過有的時候，您似乎刻意追求語句的嚴(yán)謹(jǐn)性，邏輯性，科學(xué)性，導(dǎo)致課堂上一句話往往說的很長，很繞，慢慢的都是專業(yè)名詞，有時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(dāng)然了這可能和我自己的理解能力較弱有關(guān)。我希望老師上課的時候能夠盡量把內(nèi)容說的再通俗易懂簡單粗暴一些。

數(shù)據(jù)心得體會篇十

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，人們開始關(guān)注云數(shù)據(jù)的使用和管理。云數(shù)據(jù)是以無形的形式儲存在網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)，其便捷性和安全性使之成為現(xiàn)代生活中不可或缺的一部分。在我使用云數(shù)據(jù)的過程中，我汲取了一些寶貴的心得體會。下面將從便捷性、安全性、隱私保護、共享與合作以及未來發(fā)展五個方面來探討我的云數(shù)據(jù)心得體會。

首先，云數(shù)據(jù)給我們帶來了極大的便捷性。通過云數(shù)據(jù)，我們可以隨時隨地訪問我們的文件和數(shù)據(jù)，不再需要繁瑣的傳輸和存儲過程。無論是在家中、辦公室還是旅途中，只需連接互聯(lián)網(wǎng)，我們就能輕松獲取和管理我們的數(shù)據(jù)。這個便利性不僅提高了我們的工作效率，還給我們的生活帶來了極大的方便。無論是查看電影、聽音樂、閱讀書籍，云數(shù)據(jù)的運用讓我們的娛樂生活更加多樣化和自由化。

其次，云數(shù)據(jù)的安全性備受關(guān)注。毋庸置疑，個人文件和數(shù)據(jù)的安全性是我們最為關(guān)注的問題之一。好在云數(shù)據(jù)提供了高度的安全保障，采取了多層級的密碼加密和訪問控制措施，確保個人數(shù)據(jù)不受到未授權(quán)訪問和使用。此外，云數(shù)據(jù)還備份于多個服務(wù)器，即便單個服務(wù)器出現(xiàn)問題，我們?nèi)匀荒軌蜉p松恢復(fù)數(shù)據(jù)。云數(shù)據(jù)供應(yīng)商也時刻關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全的最新動態(tài)，不斷提升技術(shù)，以確保我們的數(shù)據(jù)始終得到最佳的保護。

第三，隱私保護也是云數(shù)據(jù)的一大關(guān)注點。在我們使用云數(shù)據(jù)的過程中，我們可能面臨著數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯的風(fēng)險。為了保護我們的隱私，云數(shù)據(jù)供應(yīng)商注重用戶身份驗證與訪問控制，并提供了多種隱私保護設(shè)置來確保個人數(shù)據(jù)不被濫用。同時，云數(shù)據(jù)供應(yīng)商也會明確說明他們對于個人信息的收集和使用范圍，以增加用戶對于隱私保護的信任。作為用戶，我們應(yīng)該選擇知名、信賴的云數(shù)據(jù)供應(yīng)商，同時也要對自己的隱私做好監(jiān)控和保護。

第四，云數(shù)據(jù)的共享與合作也是其令人稱道之處。通過云數(shù)據(jù)，我們可以方便地與他人共享和協(xié)作。比如在工作中，我們可以和同事們共享文件和數(shù)據(jù)，在信息交流和團隊合作中起到了重要的作用。通過實時同步和版本管理的功能，我們可以在不同的時間和地點、使用不同的設(shè)備訪問和編輯同一個文件，各方的修改不會互相沖突，大大提高了工作效率。這種共享與合作的模式使我們更好地協(xié)同工作，促進了團隊的合作和創(chuàng)新。

最后，云數(shù)據(jù)的未來發(fā)展充滿了無限可能。隨著技術(shù)的不斷進步，云數(shù)據(jù)的存儲容量和速度將會不斷提升，使得我們能夠存儲和處理更大量級的數(shù)據(jù)。同時，云數(shù)據(jù)也將滲透到更多的領(lǐng)域，如醫(yī)療、教育、智能家居等。此外，人工智能和大數(shù)據(jù)分析也將與云數(shù)據(jù)相結(jié)合，為我們提供更智能化、個性化的服務(wù)。云數(shù)據(jù)的未來發(fā)展無疑將對我們的生活和工作產(chǎn)生巨大影響。

總結(jié)起來，云數(shù)據(jù)給我們帶來了極大的便捷性和安全性，并在隱私保護、共享與合作以及未來發(fā)展等方面都有著積極的作用。然而，我們也要注意隱私保護和安全風(fēng)險，選擇合適的云數(shù)據(jù)供應(yīng)商，并合理利用云數(shù)據(jù)服務(wù)。只有這樣，我們才能更好地享受云數(shù)據(jù)的便利，并使其對我們的生活和工作帶來更大的幫助。

數(shù)據(jù)心得體會篇十一

GDP（國內(nèi)生產(chǎn)總值）是評估一個國家經(jīng)濟活動的重要指標(biāo)。它衡量了一個國家一定時期內(nèi)所有最終產(chǎn)品和服務(wù)的市場價值，是一個國家的經(jīng)濟活力的重要體現(xiàn)。在進行經(jīng)濟政策制定和國際貿(mào)易談判等方面，GDP也常常被用作重要參考依據(jù)。本文將分享一些我在接觸和研究GDP數(shù)據(jù)時的心得體會。

第二段：GDP數(shù)據(jù)的意義和來源

GDP數(shù)據(jù)是評估一個國家經(jīng)濟活動的重要指標(biāo)。在國際上，各國間比較GDP數(shù)據(jù)可以了解一個國家經(jīng)濟活力的大小和優(yōu)劣，更好地了解和分析國際貿(mào)易、外匯和債務(wù)等問題。GDP數(shù)據(jù)通常由政府、金融機構(gòu)和經(jīng)濟學(xué)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(shù)據(jù)來制定和實施經(jīng)濟政策，投資者和企業(yè)也可以根據(jù)GDP數(shù)據(jù)評估一個國家的商業(yè)前景。

第三段：GDP數(shù)據(jù)的局限性

雖然GDP數(shù)據(jù)是評估一個國家經(jīng)濟活動的重要指標(biāo)，但它并不完美，還存在一些局限性。例如，GDP數(shù)據(jù)不考慮黑色和灰色經(jīng)濟，這意味著這種非官方的和不上報的經(jīng)濟活動并不會反映在GDP數(shù)據(jù)中。此外，GDP數(shù)據(jù)也不能反映出環(huán)境和社會福利等非經(jīng)濟因素的變化，也不能確定經(jīng)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(shù)據(jù)中。

第四段：如何更好地利用GDP數(shù)據(jù)

盡管GDP數(shù)據(jù)存在局限性，但我們?nèi)匀豢梢杂靡恍┓椒▉砀玫乩眠@個指標(biāo)。首先，我們需要與其他經(jīng)濟指標(biāo)或者微觀數(shù)據(jù)結(jié)合，例如收入分配、人均GDP、生產(chǎn)率等等，來全面評估和比較一個國家的經(jīng)濟活動。其次，我們可以從長期角度看待GDP數(shù)據(jù)，以便于評估經(jīng)濟活動的長期狀態(tài)和走勢，并根據(jù)其變化來調(diào)整經(jīng)濟政策。最后，我們還可以通過GDP數(shù)據(jù)了解不同國家經(jīng)濟的相似性和差異性，并更加了解和掌握全球經(jīng)濟變化和趨勢。

第五段：總結(jié)與展望

GDP數(shù)據(jù)是一個國家經(jīng)濟活動的重要指標(biāo)，在評估經(jīng)濟狀況、制定經(jīng)濟政策和國際貿(mào)易談判等方面有著重要作用。雖然GDP數(shù)據(jù)存在局限性，但我們?nèi)匀豢梢陨朴糜谒?，結(jié)合其他經(jīng)濟指標(biāo)和長期視角，評估并比較一個國家的經(jīng)濟狀態(tài)和走勢。未來，伴隨著全球經(jīng)濟的發(fā)展和GDP計算方法的改善，我們相信GDP數(shù)據(jù)將更加可靠和全面，為我們認(rèn)知和把握經(jīng)濟發(fā)展變化提供更多參考和支持。

數(shù)據(jù)心得體會篇十二

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?wù)勎覀€人在數(shù)據(jù)分析的經(jīng)歷，最后我將會做個總結(jié)。

大學(xué)開設(shè)了兩門專門講授數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識的課程：“概率統(tǒng)計”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(guān)聯(lián)性沒有被闡述明白，而且在應(yīng)用方面缺少系統(tǒng)地訓(xùn)練。當(dāng)時，我靠著題海戰(zhàn)術(shù)把這兩門課給混過去了，現(xiàn)在看來是純忽悠而已。(不過，如果當(dāng)時去應(yīng)聘數(shù)據(jù)分析職位肯定有戲，至少筆試可以過關(guān))。

抱著瞻仰中國的最高科研圣地的想法，大學(xué)畢業(yè)后我奮不顧身的考取了中科院的研究生。不幸的是，雖然頂著號稱是高級生物統(tǒng)計學(xué)的專業(yè)，我再也沒有受到專業(yè)的訓(xùn)練，一切全憑自己摸索和研究(不過，我認(rèn)為這樣反而挺好，至少咱底子還是不錯的，一直敏而好學(xué))。首先，我盡全力搜集一切資料(從大學(xué)帶過來的習(xí)慣)，神勇地看了一段時間，某一天我突然“頓悟”，這樣的學(xué)習(xí)方式是不行的，要以應(yīng)用為依托才能真正學(xué)會。然后呢，好在咱的環(huán)境的研究氛圍(主要是學(xué)生)還是不錯滴，我又轟轟烈烈地跳入了paper的海洋，看到無數(shù)牛人用到很多牛方法，這些方法又號稱解決了很多牛問題，當(dāng)時那個自卑呀，無法理解這些papers。某一天，我又“頓悟”到想從papers中找到應(yīng)用是不行的，你得先找到科學(xué)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(dǎo)，盡管他已經(jīng)仙游多年，他的“談?wù)劮椒ā睘楹笫揽蒲薪缰械谋弧胺叛颉钡墓聝簜冎笚l不錯的道路(雖然可能不是最好地，the better or best way要到國外去尋找，現(xiàn)在特別佩服毅然出國的童鞋們，你們的智商至少領(lǐng)先俺三年)。好了，在咱不錯的底子的作用下，我掌握了科研方法(其實很簡單，日后我可能會為“談?wù)劮椒ā睂ｉT寫篇日志)?？上В@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(yīng)用方向，終于開始了把數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用結(jié)合的旅程了。具體過程按下不表，我先是把自己掌握的數(shù)據(jù)分析方法順次應(yīng)用了，或者現(xiàn)成的方法不適合，或者不能很好的解決問題，當(dāng)時相當(dāng)?shù)拿悦Ｑ?，難道是咱的底子出了問題。某一天，我又“頓悟”了，毛主席早就教育我們要“具體問題具體分析”，“教條主義”要不得，我應(yīng)該從問題的本質(zhì)入手，從本質(zhì)找方法，而不是妄想從繁多的方法去套住問題的本質(zhì)。好了，我辛苦了一段時間，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(lǐng)域)，盡力去尋找問題的本質(zhì)，然后你只需要使用些基本的方法就可以很好的解決問題了，看來“20/80法則”的幽靈無處不在呀。于是乎，咱又回到了原點，趕緊去學(xué)那些基礎(chǔ)知識方法吧，它們是很重要滴。

這里，說了一大堆，我做過總結(jié)：首先，你要掌握扎實的基礎(chǔ)知識，并且一定要深入理解，在自己的思維里搭建起一橋，它連接著抽象的數(shù)據(jù)分析方法和現(xiàn)實的應(yīng)用問題;其次，你要有意識的去訓(xùn)練分析問題的能力;最后，你要不斷的積累各方面的知識，記住沒有“無源之水”、“無根之木”，良好的數(shù)據(jù)分析能力是建立在豐富的知識儲備上的。

有人說生活像一團亂麻，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(guān)系轉(zhuǎn)而投奔相關(guān)關(guān)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(xué)習(xí)和追求純粹的共產(chǎn)主義唯心科學(xué)歷史文化知識啦!這或許就是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、永遠無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實小學(xué)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(yù)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(guān)注。在大數(shù)據(jù)觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時關(guān)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(lǐng)域產(chǎn)生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來十年必將會得到突飛猛進的發(fā)展，而其他一些行業(yè)則可能會消失。這是廢話，典型的三十年河?xùn)|三十年河西的道理，就像三十年前的數(shù)理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器;就像三十年前職業(yè)高中的學(xué)生才學(xué)財會學(xué)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(dāng)然也不乏像生物這種專業(yè)，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個專業(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(yīng)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(yīng)客觀事實和對客觀事實做預(yù)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(guān)關(guān)系”的挖掘利用。相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系便不再贅述，而能夠?qū)ο嚓P(guān)關(guān)系進行挖掘利用的企業(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(dāng)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(lǐng)域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)是必然的發(fā)展趨勢，鑒于這三個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(guān)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(dǎo)致的嚴(yán)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(lǐng)域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關(guān)系，典型的從工作前的風(fēng)險評估，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(guān)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(guān)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(fù)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(fù)雜的統(tǒng)計和計量分析，而且，當(dāng)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(yīng)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(shè)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(guān)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(fù)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(yīng)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(zhǔn)備性工作，而stata、eviews在這方面較差;制圖制表用excel;對截面數(shù)據(jù)進行統(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(guān)于因果性

早期，人們通過觀察原因和結(jié)果之間的表面聯(lián)系進行因果推論，比如恒常會合、時間順序。但是，人們漸漸認(rèn)識到多次的共同出現(xiàn)和共同缺失可能是因果關(guān)系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。從歸納法的角度來說，如果在有a的情形下出現(xiàn)b，沒有a的情形下就沒有b，那么a很可能是b的原因，但也可能是其他未能預(yù)料到的因素在起作用，所以，在進行因果判斷時應(yīng)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(xué)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(yù)樣本與未接受干預(yù)樣本在效果指標(biāo)(因變量)上的差異。需要強調(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(guān)分析，其結(jié)果只是干預(yù)與影響效果之間因果關(guān)系成立的必要條件而非充分條件。類似的，利用截面數(shù)據(jù)進行計量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數(shù)量關(guān)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(yù)設(shè)，與計量分析結(jié)果沒有關(guān)系。總之，回歸并不意味著因果關(guān)系的成立，因果關(guān)系的判定或推斷必須依據(jù)經(jīng)過實踐檢驗的相關(guān)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(guān)系檢驗”。但格蘭杰因果關(guān)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(guān)系，況且格蘭杰因果關(guān)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(guān)系的一種支持，但不能作為肯定或否定因果關(guān)系的最終根據(jù)。

科學(xué)的解決方案主要指實驗法，包括隨機分組實驗和準(zhǔn)實驗。以實驗的方法對干預(yù)的效果進行評估，可以對除干預(yù)外的其他影響因素加以控制，從而將干預(yù)實施后的效果歸因為干預(yù)本身，這就解決了因果性的確認(rèn)問題。

關(guān)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(yù)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(biāo)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(yù)”與樣本的所有自身屬性相互獨立，從而可以通過干預(yù)結(jié)束時兩個群體在效果指標(biāo)上的差異來考察實驗處理的凈效應(yīng)。隨機實驗設(shè)計方法能夠在最大程度上保證干預(yù)組與對照組的相似性，得出的研究結(jié)論更具可靠性，更具說服力。但是這種方法也是備受爭議的，一是因為它實施難度較大、成本較高;二是因為在干預(yù)的影響評估中，接受干預(yù)與否通常并不是隨機發(fā)生的;第三，在社會科學(xué)研究領(lǐng)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(zhǔn)試驗設(shè)計是一個可供選擇的替代方法。準(zhǔn)實驗與隨機實驗區(qū)分的標(biāo)準(zhǔn)是前者沒有隨機分配樣本。

通過準(zhǔn)實驗對干預(yù)的影響效果進行評估，由于樣本接受干預(yù)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(rèn)為效果指標(biāo)的差異來源于干預(yù)。在剔除干預(yù)因素后，干預(yù)組和對照組的本身還可能存在著一些影響效果指標(biāo)的因素，這些因素對效果指標(biāo)的作用有可能同干預(yù)對效果指標(biāo)的作用相混淆。為了解決這個問題，可以運用統(tǒng)計或計量的方法對除干預(yù)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(yù)因素不同之外，其他因素與干預(yù)組樣本相同的對照樣本與之配對——這可以保證這些影響因素和分組安排獨立。

轉(zhuǎn)眼間實習(xí)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(xí)，所以一直抽不開身靜下心來好好整理一下學(xué)習(xí)的成果。如今，模型的建立已經(jīng)完成，剩下的就是枯燥的參數(shù)調(diào)整工作。在這之前就先對這段時間的數(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(xué)的手段揭示數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的一些有用的信息，比如事物的發(fā)展趨勢和規(guī)律;又或者是去定位某種或某些現(xiàn)象的原因;也可以是檢驗?zāi)撤N假設(shè)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(xué)已經(jīng)提供了相當(dāng)豐富的數(shù)據(jù)處理手段，但統(tǒng)計學(xué)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(xué)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(xué)無法揭示系統(tǒng)性風(fēng)險，這也是我們在利用統(tǒng)計學(xué)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(xué)的理論，因此所挖掘出的信息并不一定具有普適性。所以，在決策制定上，利用統(tǒng)計結(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(fēng)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(fù)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(yīng)該都是比較熟悉的。excel滿足了絕大部分辦公制表的需求，同時也擁有相當(dāng)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理能力。其自帶的toolpak(分析工具庫)和solver(規(guī)劃求解加載項)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(rèn)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?jǐn)?shù)據(jù)分析工作的需求，同時也提供相當(dāng)友好的操作界面，對于具備基本統(tǒng)計學(xué)理論的用戶來說是十分容易上手的。

spss：原名statistical package for the social science，現(xiàn)在已被ibm收購，改名后仍然是叫spss，不過全稱變更為statistical product and service solution。spss是一個專業(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(dāng)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(dāng)豐富的分析命令和函數(shù)以及主要的作圖工具。但r最大的優(yōu)點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(xué)服務(wù)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(lǐng)域，是一個功能很強大的數(shù)學(xué)計算工具。是的，是數(shù)學(xué)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(dāng)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(lǐng)域計算方面的需求。

【本文地址：http://mlvmservice.com/zuowen/3745616.html】