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

學(xué)習(xí)中的快樂(lè)，產(chǎn)生于對(duì)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(huì)怎么寫(xiě)才恰當(dāng)呢？那么下面我就給大家講一講心得體會(huì)怎么寫(xiě)才比較好，我們一起來(lái)看一看吧。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇一

“大數(shù)據(jù)”概念早在1980年就有國(guó)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(gè)概念傳到中國(guó)的時(shí)候，瞬間引起了轟動(dòng)。隨即，各種有關(guān)“大數(shù)據(jù)”的資料和書(shū)籍充斥的我們的視野。隨意打開(kāi)某個(gè)電子商務(wù)平臺(tái)圖書(shū)類(lèi)頁(yè)面，在搜索框中搜索“大數(shù)據(jù)”三個(gè)字，就會(huì)出現(xiàn)好多本有關(guān)“大數(shù)據(jù)”的書(shū)籍?？墒牵幸粋€(gè)很有趣的現(xiàn)象就是：幾乎所有的平臺(tái)上，出現(xiàn)的第一本關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的書(shū)籍一定是《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。一點(diǎn)進(jìn)去，這本書(shū)推薦欄里的第一句話(huà)就是：迄今為止全世界最好的一本大數(shù)據(jù)專(zhuān)著。同時(shí)，為這本書(shū)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(shū)籍也是這本書(shū)銷(xiāo)量最高，評(píng)價(jià)最好。

我從來(lái)不會(huì)因?yàn)槟谋緯?shū)暢銷(xiāo)和很多人推薦就盲目跟風(fēng)的去看一本書(shū)。因?yàn)槲抑劳ǔＴ谶@種情況下選擇一本書(shū)，整個(gè)閱讀的體會(huì)和感受是無(wú)法遵從自己的內(nèi)心的，整個(gè)過(guò)程都很容易夾雜著別人對(duì)這本書(shū)的感受。所以通常我讀書(shū)的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經(jīng)過(guò)風(fēng)雨洗禮之后沉淀下來(lái)的都是精華。坦白講，閱讀這本書(shū)的初衷并不是因?yàn)槲蚁霃臅?shū)中獲取到多少大數(shù)據(jù)方面的精華，只是很想知道對(duì)于這么一個(gè)很直白的名詞，作者是怎么寫(xiě)出這么厚的一本書(shū)的。這種初衷或許很無(wú)知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書(shū)中的精華。

在看《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)之前，我的所有讀后感都是集中在書(shū)籍給了我什么思考。對(duì)于這本書(shū)的讀后感，除了觀(guān)點(diǎn)碰撞之外，我還會(huì)加上大部分個(gè)人看這本書(shū)的體會(huì)。因?yàn)檫@本書(shū)，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(shū)”是一種什么標(biāo)準(zhǔn)。也許《大數(shù)據(jù)時(shí)代》真的無(wú)法承載那么高的贊美!

大數(shù)據(jù)時(shí)代的入門(mén)書(shū)

看完這本書(shū)，我隨意調(diào)查了一些閱讀過(guò)這本書(shū)并且給這本書(shū)絕對(duì)好評(píng)的朋友。詢(xún)問(wèn)他們這本書(shū)好在哪里?大多數(shù)的回答是說(shuō)《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)讓對(duì)大數(shù)據(jù)一無(wú)所知的他們了解了大數(shù)據(jù)這個(gè)概念，同時(shí)通過(guò)很多案例說(shuō)明原來(lái)大數(shù)據(jù)能有這么大的用處，影響會(huì)有這么大!僅此而已。我看完這本書(shū)最大的感受是這本書(shū)分為上、下兩部分。前120多頁(yè)為上部分，后120多頁(yè)為下部分。之所以說(shuō)《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是一本關(guān)于大數(shù)據(jù)的入門(mén)書(shū)，是因?yàn)檫@本書(shū)用了前面120多頁(yè)的篇幅反復(fù)的強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)對(duì)社會(huì)發(fā)展影響很大，并且要人們轉(zhuǎn)變小數(shù)據(jù)時(shí)代慣有的思想。所以整本書(shū)的前半部分就強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)時(shí)代的三個(gè)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(lài)于隨機(jī)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(shí)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(gè)上半部分沒(méi)什么可詳說(shuō)的。我們重點(diǎn)聊聊本書(shū)的后半部分。

既然一直都在強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)對(duì)我們的意義，總要有具體體現(xiàn)。整本書(shū)中，我感觸最大的一個(gè)案例就是某公司通過(guò)分析大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：新品發(fā)布的時(shí)候，舊一代的產(chǎn)品可能會(huì)出現(xiàn)短暫的價(jià)格上漲。因?yàn)槿藗冊(cè)谛睦砩暇驼J(rèn)為新產(chǎn)品的推出，舊產(chǎn)品就會(huì)便宜，從而就會(huì)提高購(gòu)買(mǎi)量。這個(gè)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(lái)證明，直接講道理給大家可能還是無(wú)法相信。這就是大數(shù)據(jù)對(duì)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(huì)引起整個(gè)社會(huì)的大變動(dòng)。

大數(shù)據(jù)這個(gè)概念的出現(xiàn)，讓大數(shù)據(jù)逐漸發(fā)展形成一條價(jià)值鏈。在這條價(jià)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(lái)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(huì)越來(lái)越公開(kāi)?？墒窃谶@些公司中，不是所有的公司都有從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值或者用數(shù)據(jù)催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會(huì)出現(xiàn)以下兩種公司，一種是掌握了專(zhuān)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(jià)值的創(chuàng)新公司。短時(shí)間內(nèi)，我們可能會(huì)感覺(jué)擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數(shù)據(jù)新價(jià)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(kāi)始挖掘自己的大數(shù)據(jù)思維。同時(shí)，隨著科技的進(jìn)步，掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的也將成為常態(tài)。所以到后來(lái)，整個(gè)價(jià)值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數(shù)據(jù)本身。而到那時(shí)候，大數(shù)據(jù)的公開(kāi)性也就越來(lái)越小。

在大談完大數(shù)據(jù)對(duì)人類(lèi)發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數(shù)據(jù)時(shí)代的風(fēng)險(xiǎn)。這一部分是作者腦洞大開(kāi)的精彩之處，同時(shí)也是最荒謬的一部分。書(shū)中說(shuō)大數(shù)據(jù)時(shí)代將要懲罰未來(lái)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(huì)，大數(shù)據(jù)儼然已經(jīng)延伸到了我們每個(gè)人生活的點(diǎn)滴。幾乎我們?cè)谏钪兴龅囊磺卸荚诖髷?shù)據(jù)的“監(jiān)控”之下，我想到那時(shí)候，別說(shuō)我們每個(gè)人的隱私已經(jīng)沒(méi)有的了，嚴(yán)重一點(diǎn)可以說(shuō)是我們可能連人都不算了。在我們?nèi)说纳鐣?huì)屬性中，自由權(quán)利是一項(xiàng)很重要的指標(biāo)。通過(guò)大數(shù)據(jù)懲罰人的未來(lái)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(fù)。同時(shí)，由于數(shù)據(jù)是永久保存，大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)也是通過(guò)每個(gè)人之前的數(shù)據(jù)來(lái)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(cè)的結(jié)果來(lái)看，很多發(fā)言人都說(shuō)大數(shù)據(jù)不是百分百的準(zhǔn)確。所以利用大數(shù)據(jù)來(lái)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(shū)中自相矛盾的地方。

對(duì)于一個(gè)新事物，如果能讓大家了解這個(gè)事物并且對(duì)此產(chǎn)生興趣，這已經(jīng)算是一本不錯(cuò)的入門(mén)書(shū)了。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的心靈雞湯

從小到大，雞湯對(duì)于我們來(lái)說(shuō)一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點(diǎn)雞湯能夠補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)。心靈受傷了，看點(diǎn)心靈雞湯可以鼓舞人心?？墒墙鼛啄辏藗兩钏教岣吡?，營(yíng)養(yǎng)富余，雞湯已經(jīng)不是人們補(bǔ)營(yíng)養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。

心靈雞湯其實(shí)是一個(gè)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(lái)，心靈雞湯很大的一個(gè)特征就是：立人的志，但是就不告訴你實(shí)現(xiàn)志的方法。很多人每次在失意的時(shí)候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉?？赐旰笠灿X(jué)得醍醐灌頂，感覺(jué)整個(gè)世界都亮了。但又有幾個(gè)人想過(guò)喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢(mèng)想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數(shù)據(jù)時(shí)代》就是這樣一本書(shū)。整本書(shū)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(huì)用相應(yīng)的案例來(lái)證明大數(shù)據(jù)確實(shí)有這樣的能力。但是，整本書(shū)從沒(méi)有涉及到技術(shù)層面的問(wèn)題?；蛟S對(duì)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(méi)有幾個(gè)人看得懂，可是整本書(shū)沒(méi)有一點(diǎn)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(gè)公司為什么要利用大數(shù)據(jù)來(lái)解決這種問(wèn)題，大多數(shù)都只是告訴讀者國(guó)外某家公司運(yùn)用大數(shù)據(jù)得出了某種結(jié)論。同時(shí)，在本書(shū)中文譯作者寫(xiě)的序里，強(qiáng)調(diào)自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點(diǎn)是可以結(jié)合國(guó)內(nèi)的案例來(lái)分析書(shū)中的理論，結(jié)果，看到最后一頁(yè)都沒(méi)有看到一個(gè)國(guó)內(nèi)企業(yè)關(guān)于大數(shù)據(jù)運(yùn)用的案例。

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

大數(shù)據(jù)的“傳銷(xiāo)手冊(cè)”

看到這個(gè)標(biāo)題，大家可能會(huì)覺(jué)得我夸大其詞，受到如此多人好評(píng)的書(shū)怎么是“傳銷(xiāo)手冊(cè)”呢?對(duì)于這個(gè)表達(dá)，我只想說(shuō)兩點(diǎn)：1、此說(shuō)法僅代表我個(gè)人觀(guān)點(diǎn)，是否認(rèn)同是個(gè)人問(wèn)題。2、此說(shuō)法主要針對(duì)本書(shū)的上部分。

我們都知道傳銷(xiāo)組織在發(fā)展下線(xiàn)的前期是要花大力氣去培訓(xùn)的，也就是洗腦。而對(duì)于一個(gè)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(shí)代》這本書(shū)就是運(yùn)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(gè)概念，作者反反復(fù)復(fù)提醒讀者大數(shù)據(jù)不是隨機(jī)采樣、不追求精確和不尋找因果關(guān)系。同時(shí)用很多看似很通俗易懂其實(shí)看完后還是不知道說(shuō)了什么的案例來(lái)讓人信服大數(shù)據(jù)的作用。書(shū)中的后半部分雖然也是用這種方式來(lái)感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對(duì)大數(shù)據(jù)的威脅分析還是對(duì)讀者有一些實(shí)質(zhì)意義的，所以后半部分的“傳銷(xiāo)”影響就不是很重要。

大數(shù)據(jù)時(shí)代是未來(lái)的趨勢(shì)，這誰(shuí)都不會(huì)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(méi)有錯(cuò)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)只是一種工具。但當(dāng)人類(lèi)開(kāi)始質(zhì)疑甚至恐懼大數(shù)據(jù)的時(shí)候，人類(lèi)就該思考自己是否利用好這個(gè)好工具了。

大數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇4

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇二

數(shù)據(jù)，是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代所離不開(kāi)的一個(gè)重要組成部分，數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)的經(jīng)營(yíng)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(gè)人等不同領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)的運(yùn)用已經(jīng)成為了一個(gè)不可或缺的重要角色。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的收集、處理、分析和運(yùn)用，我們可以更好地了解不同領(lǐng)域中的實(shí)際情況，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并加以改進(jìn)，促進(jìn)事業(yè)和社會(huì)的發(fā)展。作為一名程序員，我也深深地體會(huì)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(jì)算機(jī)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是計(jì)算機(jī)知識(shí)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(wèn)題。同時(shí)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和整理，程序員可以更好地了解用戶(hù)需求，提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平。因此，數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)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(dòng)記錄、硬件設(shè)備自動(dòng)記錄和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用訪(fǎng)問(wèn)記錄等。無(wú)論采取何種方式，數(shù)據(jù)的收集應(yīng)該得到用戶(hù)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(duì)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(dòng)作用。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)主要有描述性分析、統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)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(chǎng)趨勢(shì)、設(shè)計(jì)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(wèn)題

無(wú)論是在數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)還是處理階段，數(shù)據(jù)安全問(wèn)題都是程序員必須關(guān)注的一大問(wèn)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(duì)數(shù)據(jù)的安全問(wèn)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(fǎng)問(wèn)控制、反病毒軟件等。

總結(jié)：

正如上文所述，數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)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(yùn)用是程序員們不可回避的技能。同時(shí)，數(shù)據(jù)的安全問(wèn)題也是我們?cè)谑褂脭?shù)據(jù)時(shí)必須重視的問(wèn)題。隨著數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)和應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展，數(shù)據(jù)所帶來(lái)的變化和機(jī)遇也會(huì)越來(lái)越多，如果掌握好了數(shù)據(jù)所帶來(lái)的一切，我們將會(huì)在各個(gè)領(lǐng)域中擁有更加廣闊的前景。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇三

這本書(shū)里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作上的應(yīng)用，以及它對(duì)現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作的影響。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)的結(jié)構(gòu)框架遵從了學(xué)術(shù)性書(shū)籍的普遍方式。也既，從現(xiàn)象入手，繼而通過(guò)對(duì)現(xiàn)象的解剖提出對(duì)這一現(xiàn)象的解釋。然后在通過(guò)解釋在對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的問(wèn)題提出自己看法與對(duì)策。

下面來(lái)重點(diǎn)介紹《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)的主要內(nèi)容。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》開(kāi)篇就講了google通過(guò)人們?cè)谒阉饕嫔纤阉麝P(guān)鍵字留下的數(shù)據(jù)提前成功的預(yù)測(cè)了20__年美國(guó)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(cè)比政府提前將近一個(gè)月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個(gè)周之后才可以弄到相關(guān)的數(shù)據(jù)。同時(shí)google的預(yù)測(cè)與政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性高達(dá)97%，這也就意味著google預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個(gè)數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個(gè)數(shù)字就是大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)準(zhǔn)確性與事件的可預(yù)測(cè)性的最好證明!通過(guò)這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數(shù)據(jù)時(shí)代“樣本=總體”的思想。我們都知道當(dāng)樣本無(wú)限趨近于總體的時(shí)候，通過(guò)計(jì)算得到的描述性數(shù)據(jù)將無(wú)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(wú)法做到更進(jìn)一步的描述事物，因?yàn)橹暗臅r(shí)代數(shù)據(jù)的獲取與存儲(chǔ)處理本身有很大的難度只導(dǎo)致人們采取抽樣的方式來(lái)測(cè)量事物。而互聯(lián)網(wǎng)終端與計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)與處理難度大大降低，因而相對(duì)準(zhǔn)確性更高的“樣本=總體”的測(cè)算方式將成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的主流，同時(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理的基礎(chǔ)之上的。

接下來(lái)，維克多又通過(guò)了ibm追求高精確性的電腦翻譯計(jì)劃的失敗與google只是將所有出現(xiàn)過(guò)的相應(yīng)的文字語(yǔ)句掃描并儲(chǔ)存在詞庫(kù)中，所以無(wú)論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系google詞庫(kù)就會(huì)出現(xiàn)翻譯，雖然有的時(shí)候的翻譯很無(wú)厘頭，但是大多數(shù)時(shí)候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計(jì)劃的成功，表明大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)準(zhǔn)確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測(cè)度而不管其準(zhǔn)確性到底有多高，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)會(huì)湮埋少數(shù)有問(wèn)題的數(shù)據(jù)所帶來(lái)的影響。同時(shí)大量的數(shù)據(jù)也會(huì)無(wú)限的逼近事物的原貌。

之后，維克托又預(yù)測(cè)了一個(gè)在大數(shù)據(jù)時(shí)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(jì)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(jiàn)會(huì)在這一群家伙的面前展現(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個(gè)人隱私在大數(shù)據(jù)時(shí)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(mén)服務(wù)，而另一群人則負(fù)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(gè)人隱私。

無(wú)論如何，大數(shù)據(jù)時(shí)代將會(huì)到來(lái)，不管我們接受還是不接受!

我覺(jué)得《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)寫(xiě)的很好，很值得一讀。因?yàn)闀?huì)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(mài)給各大網(wǎng)店。不過(guò)，事實(shí)就是我們將會(huì)成為被預(yù)測(cè)被引誘的對(duì)象。所以說(shuō)，小心你在網(wǎng)上留下的痕跡。

我喜歡這本書(shū)是因?yàn)樗o我展現(xiàn)了一個(gè)新的世界。

大數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇2

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇四

大數(shù)據(jù)講座學(xué)習(xí)心得

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然到來(lái)，如何應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，是我們當(dāng)代大學(xué)生特別是我們計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)的大學(xué)生的一個(gè)必須面對(duì)的嚴(yán)峻課題。大數(shù)據(jù)時(shí)代是我們的一個(gè)黃金時(shí)代，對(duì)我們的意義可以說(shuō)就像是另一個(gè)“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個(gè)電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來(lái)深入淺出的簡(jiǎn)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(cè)”兩個(gè)案例讓我們深切的體會(huì)到了“大數(shù)據(jù)”的對(duì)現(xiàn)今這樣一個(gè)信息時(shí)代的不可替代的巨大作用。

在前幾年本世紀(jì)初的時(shí)候，世界都稱(chēng)本世紀(jì)為“信息世紀(jì)”。確實(shí)在計(jì)算機(jī)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展過(guò)后，我們面臨了一個(gè)每天都可以“信息爆炸”的時(shí)代。打開(kāi)電視，打開(kāi)電腦，甚至是在街上打開(kāi)手機(jī)、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)從世界各地上傳的各類(lèi)信息：數(shù)據(jù)、視頻、圖片、音頻……這樣各類(lèi)大量的數(shù)據(jù)累積之后達(dá)到了引起量變的臨界值，數(shù)據(jù)本身有潛在的價(jià)值，但價(jià)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(shí)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(yùn)而生。

現(xiàn)在，當(dāng)數(shù)據(jù)的積累量足夠大的時(shí)候到來(lái)時(shí)，量變引起了質(zhì)變?！按髷?shù)據(jù)”通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)有針對(duì)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(jiǎn)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(huà)“他開(kāi)始思考了”。簡(jiǎn)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(shí)間內(nèi)完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶(hù)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(chǎng)需求變化，從而促使他們作出對(duì)企業(yè)更有利的決策，使得這些企業(yè)擁有更強(qiáng)的創(chuàng)新力和競(jìng)爭(zhēng)力。這是繼云計(jì)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(duì)國(guó)家治理模式、對(duì)企業(yè)的決策、組織和業(yè)務(wù)流程、對(duì)個(gè)人生活方式都將產(chǎn)生巨大的影響。后工業(yè)社會(huì)時(shí)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(jí)增長(zhǎng)，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(duì)于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動(dòng)都顯得尤為重要。大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會(huì)發(fā)展必然趨勢(shì)，我們只有緊緊跟隨時(shí)代發(fā)展的潮流，在技術(shù)上、制度上、價(jià)值觀(guān)念上做出迅速調(diào)整并牢牢跟進(jìn)，才能在接下來(lái)新一輪的競(jìng)爭(zhēng)中擺脫受制于人的弱勢(shì)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(gè)人初接觸“大數(shù)據(jù)”都會(huì)有的疑問(wèn)，而這些疑問(wèn)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(dòng)態(tài)變化和不斷增長(zhǎng)之上。同時(shí)“大數(shù)據(jù)”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價(jià)值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現(xiàn)。其實(shí)“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(duì)于數(shù)據(jù)信息的表達(dá)，大數(shù)據(jù)更多地傾向于表達(dá)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)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(gòu)物網(wǎng)站上的用戶(hù)數(shù)據(jù)信息、規(guī)模超過(guò)tb級(jí)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(guò)分析和優(yōu)化實(shí)現(xiàn)

對(duì)企業(yè)未來(lái)運(yùn)營(yíng)的預(yù)測(cè)。

二、心得體會(huì)

在如此快速的到來(lái)的大數(shù)據(jù)革命時(shí)代，我們還有很多知識(shí)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(duì)于自身職業(yè)的未來(lái)發(fā)展所帶來(lái)的機(jī)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(guò)大數(shù)據(jù)的分析處理而帶來(lái)有價(jià)值的用途？在大數(shù)據(jù)時(shí)代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點(diǎn)子，也許可以利用外部的數(shù)據(jù)，通過(guò)多維化、多層面的分析給我們?nèi)蘸髣?chuàng)業(yè)帶來(lái)價(jià)值。借力，順勢(shì)，合作共贏(yíng)。

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(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)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(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。我最開(kāi)始了解大數(shù)據(jù)是從《大數(shù)據(jù)時(shí)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(méi)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(kāi)始學(xué)習(xí)了。

二、開(kāi)始學(xué)習(xí)之旅

在科多大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)這段時(shí)間，覺(jué)得時(shí)間過(guò)的很快，講課的老師，是國(guó)家大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定專(zhuān)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(xiàng)目中的感受和經(jīng)驗(yàn)，果然面對(duì)面上課效果好！

如果有問(wèn)題，老師會(huì)一直講到你懂，這點(diǎn)必須贊。上課時(shí)間有限，我在休息時(shí)間也利用他們的仿真實(shí)操系統(tǒng)不斷的練習(xí)，剛開(kāi)始確實(shí)有些迷糊，覺(jué)得很難學(xué)，到后來(lái)慢慢就入門(mén)了，學(xué)習(xí)起來(lái)就容易多了，堅(jiān)持練習(xí)，最重要的就是堅(jiān)持。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇五

VB（Visual Basic）是一種基于事件驅(qū)動(dòng)和對(duì)象化編程的高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，一般用于 Windows 操作系統(tǒng)。作為經(jīng)典的編程語(yǔ)言之一，VB 非常靈活，同時(shí)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(guò)程中，不斷探索實(shí)踐，深刻體會(huì)到了許多數(shù)據(jù)處理技巧。

段落一：了解數(shù)據(jù)類(lèi)型

在 VB 中，變量是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的基本單元，不同的變量類(lèi)型對(duì)應(yīng)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型。熟悉這些數(shù)據(jù)類(lèi)型對(duì)于正確的數(shù)據(jù)處理至關(guān)重要。例如，不同類(lèi)型的變量在進(jìn)行數(shù)值計(jì)算時(shí)，可能會(huì)造成精度誤差。除了常見(jiàn)的整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、布爾類(lèi)型之外，VB 還支持日期、字符串、數(shù)組、對(duì)象等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型。掌握不同類(lèi)型之間的轉(zhuǎn)換方式，可以很好地利用各類(lèi)數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理效率。

段落二：注意安全性

在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，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(hù)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(xiàng)數(shù)據(jù)處理流程中的安全性可能存在的問(wèn)題，并及時(shí)采取適當(dāng)?shù)拇胧┻M(jìn)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(guò)程中，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式直接影響了程序的運(yùn)行速度。改進(jìn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)可以提高程序的運(yùn)行效率。例如，采用 SQL Server 數(shù)據(jù)庫(kù)可以讓數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)更加穩(wěn)定，同時(shí)使用索引可以加快數(shù)據(jù)的查詢(xún)速度。對(duì)于一些需要多次查詢(xún)的數(shù)據(jù)，建立緩存以加快查詢(xún)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(yùn)用算法

算法是計(jì)算機(jī)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(shí)，往往需要采取一些高效算法來(lái)節(jié)約計(jì)算機(jī)運(yùn)行時(shí)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(shí)帶來(lái)不同程度的優(yōu)化。當(dāng)然，在應(yīng)用算法時(shí)也需要注意算法的復(fù)雜度問(wèn)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(chǎng)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(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的興起，聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸等技術(shù)已經(jīng)成為熱門(mén)的數(shù)據(jù)處理方法，未來(lái)的數(shù)據(jù)處理或許將更加復(fù)雜而且令人興奮。

結(jié)語(yǔ)

VB 數(shù)據(jù)處理是程序開(kāi)發(fā)中的重要部分，通過(guò)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(diǎn)技巧，不僅能夠適應(yīng)當(dāng)前數(shù)據(jù)處理需求，同時(shí)也能夠更好地迎接未來(lái)的數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇六

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》心得體會(huì)

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

信息和數(shù)據(jù)的定義。維基百科解釋?zhuān)盒畔ⅲ址Q(chēng)資訊，是一個(gè)高度概括抽象概念，是一個(gè)發(fā)展中的動(dòng)態(tài)范疇，是進(jìn)行互相交換的內(nèi)容和名稱(chēng)，信息的界定沒(méi)有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀(guān)、動(dòng)態(tài)、傳遞、共享、經(jīng)濟(jì)等特性卻是大家的共識(shí)。數(shù)據(jù)：或稱(chēng)資料，指描述事物的符號(hào)記錄，是可定義為意義的實(shí)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(guān)的事實(shí)描述，是構(gòu)成信息和知識(shí)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(lèi)。數(shù)據(jù)指計(jì)算機(jī)加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數(shù)、字符和符號(hào)等。從定義看來(lái)，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(guò)的可以傳播的資訊。信息時(shí)代依賴(lài)于數(shù)據(jù)的爆發(fā)，只是當(dāng)數(shù)據(jù)爆發(fā)到無(wú)法駕馭的狀態(tài)，大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)運(yùn)而生。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)時(shí)代區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對(duì)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(shuō)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(guān)察，而不是傾其所有進(jìn)行推理。小數(shù)據(jù)停留在說(shuō)明過(guò)去，大數(shù)據(jù)用驅(qū)動(dòng)過(guò)去來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)。數(shù)據(jù)的用途意在何為，與數(shù)據(jù)本身無(wú)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(cè)未來(lái)。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(shí)齊頭并進(jìn)，理論來(lái)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(lái)進(jìn)行驗(yàn)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(guò)程。小數(shù)據(jù)時(shí)代也即是信息時(shí)代，是大數(shù)據(jù)時(shí)代的前提，大數(shù)據(jù)時(shí)代是升華和進(jìn)化，本質(zhì)是相輔相成，而并非相離互斥。

數(shù)據(jù)未來(lái)的故事。數(shù)據(jù)的發(fā)展，給我們帶來(lái)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?hù)數(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(zhǎng)，海量機(jī)遇和挑戰(zhàn)也隨之而來(lái)，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(cāng)庫(kù)”，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(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)應(yīng)用”才能擁抱“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，從數(shù)據(jù)中攫取價(jià)值，笑看風(fēng)云變換，穩(wěn)健贏(yíng)取未來(lái)。

一部似乎還沒(méi)有寫(xiě)完的書(shū)

——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感及所思

讀了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》后，感覺(jué)到一個(gè)大變革的時(shí)代將要來(lái)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(qiáng)烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來(lái)?！霸谛?shù)據(jù)時(shí)代，我們會(huì)假象世界是怎樣運(yùn)作的，然后通過(guò)收集和分析數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證這種假想?！薄半S著由假想時(shí)代到數(shù)據(jù)時(shí)代的過(guò)渡，我們也很可能認(rèn)為我們不在需要理論了?！睍?shū)中幾乎肯定要顛覆統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法，也試圖通過(guò)引用《連線(xiàn)》雜志主編安德森的話(huà)“量子物理學(xué)的理論已經(jīng)脫離實(shí)際”來(lái)“終結(jié)”量子力學(xué)。對(duì)此我很高興，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)和量子力學(xué)都是我在大學(xué)學(xué)習(xí)時(shí)學(xué)到抽筋都不能及格的課目。但這兩個(gè)理論實(shí)在太大，太權(quán)威，太基本了，我想我不可能靠一本書(shū)就能擺脫這兩個(gè)讓我頭疼一輩子的東西。作者其實(shí)也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點(diǎn)，畢竟還是在前面加上了“很可能認(rèn)為”這樣的保護(hù)傘。

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

當(dāng)我們?nèi)祟?lèi)的數(shù)據(jù)收集和處理能力達(dá)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?huà)仐壱猿闃诱{(diào)查為基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)了。但是由統(tǒng)計(jì)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(gè)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(huà)，就讓我很擔(dān)心了！《大數(shù)據(jù)時(shí)代》第16頁(yè)“大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)”。邏輯是——描述時(shí)空信息“類(lèi)”與“類(lèi)”之間長(zhǎng)時(shí)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。可大數(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(méi)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——?dú)w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(duì)立的。在同一件事上兩種方法對(duì)立，應(yīng)該只有一個(gè)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(guān)者一樣等著哪一個(gè)“脫穎而出”，因?yàn)槲疑硖幤渲小?wèn)題不解決，我就沒(méi)法思考和工作，自然就沒(méi)法活了！

更何況還有兩個(gè)更可怕的事情。

其二：人和機(jī)器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機(jī)器沒(méi)有。《大數(shù)據(jù)時(shí)代》也擔(dān)心“最后做出決策的將是機(jī)器而不是人”。如果真的那一天因?yàn)榉艞夁壿嬎季S而出現(xiàn)科幻電影上描述的機(jī)器主宰世界消滅人類(lèi)的結(jié)果，那我還不如現(xiàn)在就趁早跳樓。

都是在胡說(shuō)八道，所謂的擔(dān)心根本不存在。但問(wèn)題出現(xiàn)了，還是解決的好，不然沒(méi)法睡著覺(jué)。自己解決不了就只能依靠專(zhuān)家來(lái)指點(diǎn)迷津。

所以想向《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者提一個(gè)合理化建議：把這本書(shū)繼續(xù)寫(xiě)下去，至少加一個(gè)第四部分——大數(shù)據(jù)時(shí)代的邏輯思維。

合纖部 車(chē)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(guò)分析和優(yōu)化實(shí)現(xiàn)

對(duì)企業(yè)未來(lái)運(yùn)營(yíng)的預(yù)測(cè)。

二、心得體會(huì)

在如此快速的到來(lái)的大數(shù)據(jù)革命時(shí)代，我們還有很多知識(shí)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(duì)于自身職業(yè)的未來(lái)發(fā)展所帶來(lái)的機(jī)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(guò)大數(shù)據(jù)的分析處理而帶來(lái)有價(jià)值的用途？在大數(shù)據(jù)時(shí)代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點(diǎn)子，也許可以利用外部的數(shù)據(jù)，通過(guò)多維化、多層面的分析給我們?nèi)蘸髣?chuàng)業(yè)帶來(lái)價(jià)值。借力，順勢(shì)，合作共贏(yíng)。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇七

VB（Visual Basic）是一種基于對(duì)象的編程語(yǔ)言，旨在提供一個(gè)簡(jiǎn)單的、易于使用的編程環(huán)境。作為一個(gè)開(kāi)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(shí)的一些數(shù)據(jù)處理心得和體會(huì)。

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(duì)象連接數(shù)據(jù)庫(kù)），ODBC（開(kāi)放式數(shù)據(jù)庫(kù)連接）、SQL Server和Access等。當(dāng)我們需要連接一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，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(xiàng)，例如需要打開(kāi)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(gè)非常重要的概念，用于在應(yīng)用程序中存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)。它是一個(gè)對(duì)象，可以包含來(lái)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(gè)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(guò)數(shù)據(jù)適配器來(lái)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(gè)重要的概念，它是一個(gè)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(gè)重要概念。它定義了如何將數(shù)據(jù)與用戶(hù)界面（如窗體和控件）相關(guān)聯(lián)。通過(guò)數(shù)據(jù)綁定，我們可以在用戶(hù)界面中顯示來(lái)自數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)，并將工作的負(fù)擔(dān)交給VB處理。

第五段：結(jié)語(yǔ)

VB是一個(gè)非常強(qiáng)大和靈活的編程語(yǔ)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(kāi)發(fā)人員構(gòu)建高效、功能強(qiáng)大且易于維護(hù)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(qiáng)大且易于維護(hù)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(lái)的工作中取得更好的進(jìn)展。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇八

GDP作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)核心指標(biāo)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著重要的作用。數(shù)據(jù)注重客觀(guān)反映和分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況，通過(guò)一系列指標(biāo)反映出一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況和發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)于國(guó)家發(fā)展的決策者、經(jīng)濟(jì)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(duì)于個(gè)人與國(guó)家都有很大的意義。

第二段：GDP數(shù)據(jù)的概念和統(tǒng)計(jì)方法

GDP是指在一個(gè)特定時(shí)期（通常為一年），一個(gè)國(guó)家或地區(qū)生產(chǎn)和服務(wù)的總貨值，即國(guó)民生產(chǎn)總值。統(tǒng)計(jì)方法是以區(qū)域和產(chǎn)業(yè)為核心，通過(guò)統(tǒng)一的計(jì)量單位，將經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的量化表現(xiàn)出來(lái)。GDP數(shù)據(jù)估算主要有三個(gè)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(lèi)商品和服務(wù)的生產(chǎn)者購(gòu)買(mǎi)的商品和勞務(wù)、企業(yè)的耗費(fèi)、政府頒發(fā)的補(bǔ)貼等等；支出法即按需求數(shù)量估算，包括民間個(gè)人和企業(yè)的消費(fèi)、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(shí)收益。通過(guò)這些估算方法，我們可以得到一個(gè)國(guó)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(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)的重要指標(biāo)，展現(xiàn)了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和發(fā)展水平。GDP數(shù)據(jù)可以讓政策制定者了解到國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)的狀況，調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策。企業(yè)家可以通過(guò)分析GDP數(shù)據(jù)，掌握市場(chǎng)趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整銷(xiāo)售策略。同時(shí)，GDP數(shù)據(jù)也能夠直接或間接地反映出一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的財(cái)政支出、社會(huì)福利、生活水平和環(huán)境狀況等。這些數(shù)據(jù)對(duì)公眾了解自己所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和找到符合自身利益的選擇與賺錢(qián)機(jī)會(huì)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(guó)經(jīng)濟(jì)的總體發(fā)展水平，但在實(shí)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(jì)的宏觀(guān)指標(biāo)，并不能準(zhǔn)確反映一個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)水平、生活質(zhì)量和環(huán)境保護(hù)等多重指標(biāo)。其次，GDP不能區(qū)分經(jīng)濟(jì)各部分所產(chǎn)生的貢獻(xiàn)，使得原來(lái)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(huì)對(duì)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(duì)人們的生活質(zhì)量具有更長(zhǎng)期的意義。

第五段：結(jié)論

總之，GDP是反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)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(shí)，我們?nèi)孕杈C合考慮更多經(jīng)濟(jì)社會(huì)多方面指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)更科學(xué)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，我們需要對(duì)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(jì)政策和社會(huì)生產(chǎn)更加科學(xué)化、規(guī)范化，實(shí)現(xiàn)區(qū)域和全球經(jīng)濟(jì)合作的可持續(xù)發(fā)展。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇九

算法是為了問(wèn)題服務(wù)的，我們?cè)谡莆樟藭?shū)本上的算法以后，要去找一些綜合性的題目來(lái)鍛煉自己，這些問(wèn)題通常融合了不同的知識(shí)點(diǎn)，例如同時(shí)蘊(yùn)含了排序，二叉樹(shù)，堆棧的相關(guān)知識(shí)，只有在解決問(wèn)題的過(guò)程中，靈活運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，才能真正檢驗(yàn)我們是否牢固掌握了書(shū)本上的內(nèi)容。教學(xué)建議： 其實(shí)李老師您是我大學(xué)以來(lái)第一個(gè)普通話(huà)如此標(biāo)準(zhǔn)的老師，所以我已經(jīng)十分慶幸了，而且我覺(jué)得您的講課思路嚴(yán)謹(jǐn)，只不過(guò)有的時(shí)候，您似乎刻意追求語(yǔ)句的嚴(yán)謹(jǐn)性，邏輯性，科學(xué)性，導(dǎo)致課堂上一句話(huà)往往說(shuō)的很長(zhǎng)，很繞，慢慢的都是專(zhuān)業(yè)名詞，有時(shí)候還稍有些舌頭打結(jié)，這會(huì)讓我們的思緒無(wú)法連貫。比如有一次我在qq上問(wèn)您希爾排序里面的gap這個(gè)點(diǎn)，您給我發(fā)了一段26秒的語(yǔ)音，然后我聽(tīng)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(shí)候能夠盡量把內(nèi)容說(shuō)的再通俗易懂簡(jiǎn)單粗暴一些。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇十

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，人們開(kāi)始關(guān)注云數(shù)據(jù)的使用和管理。云數(shù)據(jù)是以無(wú)形的形式儲(chǔ)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(guò)程中，我汲取了一些寶貴的心得體會(huì)。下面將從便捷性、安全性、隱私保護(hù)、共享與合作以及未來(lái)發(fā)展五個(gè)方面來(lái)探討我的云數(shù)據(jù)心得體會(huì)。

首先，云數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)了極大的便捷性。通過(guò)云數(shù)據(jù)，我們可以隨時(shí)隨地訪(fǎng)問(wèn)我們的文件和數(shù)據(jù)，不再需要繁瑣的傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程。無(wú)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(gè)便利性不僅提高了我們的工作效率，還給我們的生活帶來(lái)了極大的方便。無(wú)論是查看電影、聽(tīng)音樂(lè)、閱讀書(shū)籍，云數(shù)據(jù)的運(yùn)用讓我們的娛樂(lè)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(gè)人文件和數(shù)據(jù)的安全性是我們最為關(guān)注的問(wèn)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(jí)的密碼加密和訪(fǎng)問(wèn)控制措施，確保個(gè)人數(shù)據(jù)不受到未授權(quán)訪(fǎng)問(wèn)和使用。此外，云數(shù)據(jù)還備份于多個(gè)服務(wù)器，即便單個(gè)服務(wù)器出現(xiàn)問(wèn)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(shí)刻關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全的最新動(dòng)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(hù)。

第三，隱私保護(hù)也是云數(shù)據(jù)的一大關(guān)注點(diǎn)。在我們使用云數(shù)據(jù)的過(guò)程中，我們可能面臨著數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯的風(fēng)險(xiǎn)。為了保護(hù)我們的隱私，云數(shù)據(jù)供應(yīng)商注重用戶(hù)身份驗(yàn)證與訪(fǎng)問(wèn)控制，并提供了多種隱私保護(hù)設(shè)置來(lái)確保個(gè)人數(shù)據(jù)不被濫用。同時(shí)，云數(shù)據(jù)供應(yīng)商也會(huì)明確說(shuō)明他們對(duì)于個(gè)人信息的收集和使用范圍，以增加用戶(hù)對(duì)于隱私保護(hù)的信任。作為用戶(hù)，我們應(yīng)該選擇知名、信賴(lài)的云數(shù)據(jù)供應(yīng)商，同時(shí)也要對(duì)自己的隱私做好監(jiān)控和保護(hù)。

第四，云數(shù)據(jù)的共享與合作也是其令人稱(chēng)道之處。通過(guò)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(tuán)隊(duì)合作中起到了重要的作用。通過(guò)實(shí)時(shí)同步和版本管理的功能，我們可以在不同的時(shí)間和地點(diǎn)、使用不同的設(shè)備訪(fǎng)問(wèn)和編輯同一個(gè)文件，各方的修改不會(huì)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(jìn)了團(tuán)隊(duì)的合作和創(chuàng)新。

最后，云數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展充滿(mǎn)了無(wú)限可能。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，云數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和速度將會(huì)不斷提升，使得我們能夠存儲(chǔ)和處理更大量級(jí)的數(shù)據(jù)。同時(shí)，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(gè)性化的服務(wù)。云數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展無(wú)疑將對(duì)我們的生活和工作產(chǎn)生巨大影響。

總結(jié)起來(lái)，云數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)了極大的便捷性和安全性，并在隱私保護(hù)、共享與合作以及未來(lái)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(hù)和安全風(fēng)險(xiǎn)，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(duì)我們的生活和工作帶來(lái)更大的幫助。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇十一

GDP（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）是評(píng)估一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要指標(biāo)。它衡量了一個(gè)國(guó)家一定時(shí)期內(nèi)所有最終產(chǎn)品和服務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值，是一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)活力的重要體現(xiàn)。在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)政策制定和國(guó)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(shí)的心得體會(huì)。

第二段：GDP數(shù)據(jù)的意義和來(lái)源

GDP數(shù)據(jù)是評(píng)估一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要指標(biāo)。在國(guó)際上，各國(guó)間比較GDP數(shù)據(jù)可以了解一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)活力的大小和優(yōu)劣，更好地了解和分析國(guó)際貿(mào)易、外匯和債務(wù)等問(wèn)題。GDP數(shù)據(jù)通常由政府、金融機(jī)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)學(xué)家發(fā)布和計(jì)算。它通常是按年度或季度來(lái)發(fā)布的，并且包括四個(gè)方面的支出：消費(fèi)、投資、政府支出和凈出口。政府常常使用GDP數(shù)據(jù)來(lái)制定和實(shí)施經(jīng)濟(jì)政策，投資者和企業(yè)也可以根據(jù)GDP數(shù)據(jù)評(píng)估一個(gè)國(guó)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(píng)估一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(jì)，這意味著這種非官方的和不上報(bào)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)并不會(huì)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(huì)福利等非經(jīng)濟(jì)因素的變化，也不能確定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是否真正有利于改善貧困狀況和失業(yè)率，因?yàn)檫@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▉?lái)更好地利用這個(gè)指標(biāo)。首先，我們需要與其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)或者微觀(guān)數(shù)據(jù)結(jié)合，例如收入分配、人均GDP、生產(chǎn)率等等，來(lái)全面評(píng)估和比較一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。其次，我們可以從長(zhǎng)期角度看待GDP數(shù)據(jù)，以便于評(píng)估經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的長(zhǎng)期狀態(tài)和走勢(shì)，并根據(jù)其變化來(lái)調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策。最后，我們還可以通過(guò)GDP數(shù)據(jù)了解不同國(guó)家經(jīng)濟(jì)的相似性和差異性，并更加了解和掌握全球經(jīng)濟(jì)變化和趨勢(shì)。

第五段：總結(jié)與展望

GDP數(shù)據(jù)是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要指標(biāo)，在評(píng)估經(jīng)濟(jì)狀況、制定經(jīng)濟(jì)政策和國(guó)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(jì)指標(biāo)和長(zhǎng)期視角，評(píng)估并比較一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)和走勢(shì)。未來(lái)，伴隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和GDP計(jì)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(jì)發(fā)展變化提供更多參考和支持。

數(shù)據(jù)心得體會(huì)篇十二

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

心得體會(huì)

現(xiàn)在先談?wù)勎覀€(gè)人在數(shù)據(jù)分析的經(jīng)歷，最后我將會(huì)做個(gè)總結(jié)。

大學(xué)開(kāi)設(shè)了兩門(mén)專(zhuān)門(mén)講授數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)的課程：“概率統(tǒng)計(jì)”和“高等多元數(shù)據(jù)分析”。這兩門(mén)選用的教材是有中國(guó)特色的國(guó)貨，不僅體系完整而且重點(diǎn)突出，美中不足的是前后內(nèi)在的邏輯性欠缺，即各知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性沒(méi)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(shí)，我靠著題海戰(zhàn)術(shù)把這兩門(mén)課給混過(guò)去了，現(xiàn)在看來(lái)是純忽悠而已。(不過(guò)，如果當(dāng)時(shí)去應(yīng)聘數(shù)據(jù)分析職位肯定有戲，至少筆試可以過(guò)關(guān))。

抱著瞻仰中國(guó)的最高科研圣地的想法，大學(xué)畢業(yè)后我?jiàn)^不顧身的考取了中科院的研究生。不幸的是，雖然頂著號(hào)稱(chēng)是高級(jí)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的專(zhuān)業(yè)，我再也沒(méi)有受到專(zhuān)業(yè)的訓(xùn)練，一切全憑自己摸索和研究(不過(guò)，我認(rèn)為這樣反而挺好，至少咱底子還是不錯(cuò)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(guò)來(lái)的習(xí)慣)，神勇地看了一段時(shí)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(huì)。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(cuò)滴，我又轟轟烈烈地跳入了paper的海洋，看到無(wú)數(shù)牛人用到很多牛方法，這些方法又號(hào)稱(chēng)解決了很多牛問(wèn)題，當(dāng)時(shí)那個(gè)自卑呀，無(wú)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(gè)比方，這些papers其實(shí)是上鎖的，你要先找到鑰匙才成。幸運(yùn)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(cuò)的道路(雖然可能不是最好地，the better or best way要到國(guó)外去尋找，現(xiàn)在特別佩服毅然出國(guó)的童鞋們，你們的智商至少領(lǐng)先俺三年)。好了，在咱不錯(cuò)的底子的作用下，我掌握了科研方法(其實(shí)很簡(jiǎn)單，日后我可能會(huì)為“談?wù)劮椒ā睂?zhuān)門(mén)寫(xiě)篇日志)?？上?，這時(shí)留給咱的時(shí)間不多了，中科院的碩博連讀是5年，這對(duì)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(shí)，我發(fā)揮了“虎”(東北話(huà))的精神，選擇了一個(gè)應(yīng)用方向，終于開(kāi)始了把數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用結(jié)合的旅程了。具體過(guò)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(wèn)題，當(dāng)時(shí)相當(dāng)?shù)拿悦Ｑ?，難道是咱的底子出了問(wèn)題。某一天，我又“頓悟”了，毛主席早就教育我們要“具體問(wèn)題具體分析”，“教條主義”要不得，我應(yīng)該從問(wèn)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(wèn)題的本質(zhì)。好了，我辛苦了一段時(shí)間，終于解決了問(wèn)題，不過(guò)，我卻有些糾結(jié)了。對(duì)于數(shù)據(jù)發(fā)分析，現(xiàn)在我的觀(guān)點(diǎn)就是“具體問(wèn)題具體分析”，你首先要深入理解被分析的問(wèn)題(領(lǐng)域)，盡力去尋找問(wèn)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(wèn)題了，看來(lái)“20/80法則”的幽靈無(wú)處不在呀。于是乎，咱又回到了原點(diǎn)，趕緊去學(xué)那些基礎(chǔ)知識(shí)方法吧，它們是很重要滴。

這里，說(shuō)了一大堆，我做過(guò)總結(jié)：首先，你要掌握扎實(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)，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(shí)的應(yīng)用問(wèn)題;其次，你要有意識(shí)的去訓(xùn)練分析問(wèn)題的能力;最后，你要不斷的積累各方面的知識(shí)，記住沒(méi)有“無(wú)源之水”、“無(wú)根之木”，良好的數(shù)據(jù)分析能力是建立在豐富的知識(shí)儲(chǔ)備上的。

有人說(shuō)生活像一團(tuán)亂麻，剪不斷理還亂;我說(shuō)生活像一團(tuán)亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會(huì)撥云見(jiàn)日雨過(guò)天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團(tuán)亂碼叫做大數(shù)據(jù)，在他的這本書(shū)里，試圖給出的就是撥開(kāi)云霧見(jiàn)青天的玄機(jī)。

這玄機(jī)說(shuō)來(lái)也簡(jiǎn)單，就是放棄千百年來(lái)人們孜孜追求的因果關(guān)系轉(zhuǎn)而投奔相關(guān)關(guān)系。說(shuō)來(lái)簡(jiǎn)單，其實(shí)卻顛覆了多少代人對(duì)真理探求的夢(mèng)想。我覺(jué)得作者是個(gè)典型的實(shí)用主義者，在美帝國(guó)主義萬(wàn)惡的壓迫和洗腦下，始終追逐性?xún)r(jià)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?cè)谔斐饷⒌幕\罩下，從小就開(kāi)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(shí)啦!這或許就是我們永遠(yuǎn)無(wú)法獲得諾貝爾獎(jiǎng)、永遠(yuǎn)無(wú)法站在科技最前沿的根本原因吧。其實(shí)小學(xué)時(shí)候，我就想過(guò)這個(gè)問(wèn)題，相信所有的人都問(wèn)過(guò)類(lèi)似的問(wèn)題，例如現(xiàn)在仍然很多人在問(wèn)，媽的從來(lái)沒(méi)人知道我每天擺攤賺多少錢(qián)，你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來(lái)的。中國(guó)是抽樣的代表，因?yàn)橹袊?guó)人最喜歡用代表來(lái)表現(xiàn)整體，最典型的例子莫過(guò)于公布的幸福指數(shù)滿(mǎn)意指數(shù)各種指數(shù)永遠(yuǎn)都高于你的預(yù)期，你完全不清楚他是怎么來(lái)的，一直到最后匯總成三個(gè)代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說(shuō)這么多顯得自己是個(gè)憤青，其實(shí)只是想表達(dá)“樣本=總體”這個(gè)概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會(huì)體現(xiàn)出不同的價(jià)值，受到不同程度的對(duì)待及關(guān)注。在大數(shù)據(jù)觀(guān)念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時(shí)關(guān)注的重點(diǎn)從事物內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律轉(zhuǎn)移到事物客觀(guān)的發(fā)生情況上。

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，必然對(duì)諸多領(lǐng)域產(chǎn)生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來(lái)十年必將會(huì)得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展，而其他一些行業(yè)則可能會(huì)消失。這是廢話(huà)，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(chǎng)的小角落里顫顫巍巍的修理機(jī)器;就像三十年前職業(yè)高中的學(xué)生才學(xué)財(cái)會(huì)學(xué)銀行，如今這幫孫子一個(gè)個(gè)都開(kāi)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(zhuān)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(méi)事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長(zhǎng)河中卻恰恰選了這么一個(gè)專(zhuān)業(yè)，這也是為什么我現(xiàn)在在這寫(xiě)

讀后感

而任何事物都會(huì)有偏差，會(huì)有錯(cuò)誤，也就是說(shuō)，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(gè)體，但是無(wú)論如何這也是該事件中一般規(guī)律的客觀(guān)體現(xiàn)的一種形式，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好過(guò)從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結(jié)論。換句話(huà)說(shuō)，也大大減少了排除異己對(duì)表達(dá)事物客觀(guān)規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)中國(guó)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(guó)家在國(guó)際社會(huì)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(huì)不滿(mǎn)國(guó)家動(dòng)蕩啊，刪掉刪掉。所以說(shuō)，大數(shù)據(jù)至少對(duì)反應(yīng)客觀(guān)事實(shí)和對(duì)客觀(guān)事實(shí)做預(yù)測(cè)這兩個(gè)方面是有非常積極地意義的。而這個(gè)新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機(jī)，既在如何利用數(shù)據(jù)上，又在如何取得數(shù)據(jù)上。

先說(shuō)數(shù)據(jù)的利用，這里面表達(dá)的就是作者在通書(shū)中強(qiáng)調(diào)的對(duì)“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(jìn)行挖掘利用的企業(yè)其實(shí)缺不多，因?yàn)榭梢韵嘈盼磥?lái)的大數(shù)據(jù)庫(kù)就像現(xiàn)在的自然資源一樣，必將因?yàn)閷?duì)利益的追逐成為稀缺資源，而最終落在個(gè)別人或企業(yè)或部門(mén)的手中。想想無(wú)論當(dāng)你想要做什么事情的時(shí)候，都有人已經(jīng)提前知道并且為你做好了計(jì)劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。

而對(duì)于數(shù)據(jù)的獲取，我覺(jué)得必然是未來(lái)中小型企業(yè)甚至個(gè)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(shì)，鑒于這三個(gè)維度事實(shí)上都無(wú)法做到極致，那么對(duì)于數(shù)據(jù)獲取方式的爭(zhēng)奪肯定將成就更多的英雄人物。

現(xiàn)在回頭從說(shuō)說(shuō)作者書(shū)中的觀(guān)點(diǎn)中想到的，p87中關(guān)于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個(gè)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(gè)非常有意思的案例，因?yàn)樾『⒈还芬疾〉母怕蕛H為七分之一，也就是說(shuō)，本事件有85%的概率是小孩根本就不會(huì)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(méi)效，通過(guò)這個(gè)事件似乎根本就沒(méi)有辦法得到驗(yàn)證。這就好比某人推出個(gè)四萬(wàn)億計(jì)劃，但實(shí)際上國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)就是好轉(zhuǎn)，哪怕你只推出個(gè)二百五計(jì)劃，gdp都會(huì)蹭蹭的往上漲，而且又不會(huì)帶來(lái)四萬(wàn)億導(dǎo)致的嚴(yán)重通脹、產(chǎn)能過(guò)剩、房?jī)r(jià)泡沫等問(wèn)題。那你說(shuō)這四萬(wàn)億到底是救了國(guó)還是誤了國(guó)?回到我自己的工作領(lǐng)域上來(lái)，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(xiǎn)評(píng)估，到調(diào)查事故的taproot或者五個(gè)為什么，無(wú)一不是邏輯推理得到結(jié)果的產(chǎn)物。而事實(shí)上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話(huà)，找出事物之間的相關(guān)性，對(duì)提高工作環(huán)境的安全系數(shù)是極為有利的。這個(gè)點(diǎn)留著，看看可不可以在未來(lái)繼續(xù)做進(jìn)一步研究。

關(guān)于軟件

分析前期可以使用excel進(jìn)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(jì)算(包括邏輯計(jì)算);在后期呈現(xiàn)美觀(guān)的圖表時(shí)，它的制圖制表功能更是無(wú)可取代的利器;但需要說(shuō)明的是，excel畢竟只是辦公軟件，它的作用大多局限在對(duì)數(shù)據(jù)本身進(jìn)行的操作，而非復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析，而且，當(dāng)樣本量達(dá)到“萬(wàn)”以上級(jí)別時(shí)，excel的運(yùn)行速度有時(shí)會(huì)讓人抓狂。

spss是擅長(zhǎng)于處理截面數(shù)據(jù)的傻瓜統(tǒng)計(jì)軟件。首先，它是專(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)“萬(wàn)”甚至“十萬(wàn)”樣本量級(jí)別的數(shù)據(jù)集都能應(yīng)付自如;其次，它是統(tǒng)計(jì)軟件而非專(zhuān)業(yè)的計(jì)量軟件，因此它的強(qiáng)項(xiàng)在于數(shù)據(jù)清洗、描述統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)(t、f、卡方、方差齊性、正態(tài)性、信效度等檢驗(yàn))、多元統(tǒng)計(jì)分析(因子、聚類(lèi)、判別、偏相關(guān)等)和一些常用的計(jì)量分析(初、中級(jí)計(jì)量教科書(shū)里提到的計(jì)量分析基本都能實(shí)現(xiàn))，對(duì)于復(fù)雜的、前沿的計(jì)量分析無(wú)能為力;第三，spss主要用于分析截面數(shù)據(jù)，在時(shí)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(shí)的傻瓜軟件。

stata與eviews都是我偏好的計(jì)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(jiǎn)單的描述統(tǒng)計(jì)，但是較之spss差了許多;stata與eviews都是計(jì)量軟件，高級(jí)的計(jì)量分析能夠在這兩個(gè)軟件里得到實(shí)現(xiàn);stata的擴(kuò)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(kuò)展其應(yīng)用，但eviews就只能等著軟件升級(jí)了;另外，對(duì)于時(shí)序數(shù)據(jù)的處理，eviews較強(qiáng)。

綜上，各款軟件有自己的強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)，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(jì)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(duì)截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析用spss，簡(jiǎn)單的計(jì)量分析spss、stata、eviews可以實(shí)現(xiàn)，高級(jí)的計(jì)量分析用stata、eviews，時(shí)序分析用eviews。

關(guān)于因果性

早期，人們通過(guò)觀(guān)察原因和結(jié)果之間的表面聯(lián)系進(jìn)行因果推論，比如恒常會(huì)合、時(shí)間順序。但是，人們漸漸認(rèn)識(shí)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(lái)說(shuō)，如果在有a的情形下出現(xiàn)b，沒(méi)有a的情形下就沒(méi)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(jìn)行因果判斷時(shí)應(yīng)對(duì)大量的事例進(jìn)行比較，以便提高判斷的可靠性。

有兩種解決因果問(wèn)題的方案：統(tǒng)計(jì)的解決方案和科學(xué)的解決方案。統(tǒng)計(jì)的解決方案主要指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)和計(jì)量回歸的方法對(duì)微觀(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)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(qiáng)調(diào)的是，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，不論是進(jìn)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(lèi)似的，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數(shù)量關(guān)系;計(jì)量模型中哪個(gè)變量為因變量哪個(gè)變量為自變量，完全出于分析者根據(jù)其他考慮進(jìn)行的預(yù)設(shè)，與計(jì)量分析結(jié)果沒(méi)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(guò)實(shí)踐檢驗(yàn)的相關(guān)理論。雖然利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行因果判斷顯得勉強(qiáng)，但如果研究者掌握了時(shí)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(jìn)行“格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)”。但格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)論也只是統(tǒng)計(jì)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(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高(多期時(shí)序數(shù)據(jù))，因此該方法對(duì)截面數(shù)據(jù)無(wú)能為力。綜上所述，統(tǒng)計(jì)、計(jì)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(shí)驗(yàn)法，包括隨機(jī)分組實(shí)驗(yàn)和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)。以實(shí)驗(yàn)的方法對(duì)干預(yù)的效果進(jìn)行評(píng)估，可以對(duì)除干預(yù)外的其他影響因素加以控制，從而將干預(yù)實(shí)施后的效果歸因?yàn)楦深A(yù)本身，這就解決了因果性的確認(rèn)問(wèn)題。

關(guān)于實(shí)驗(yàn)

在隨機(jī)實(shí)驗(yàn)中，樣本被隨機(jī)分成兩組，一組經(jīng)歷處理?xiàng)l件(進(jìn)入干預(yù)組)，另一組接受控制條件(進(jìn)入對(duì)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(jī)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(dú)立，從而可以通過(guò)干預(yù)結(jié)束時(shí)兩個(gè)群體在效果指標(biāo)上的差異來(lái)考察實(shí)驗(yàn)處理的凈效應(yīng)。隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法能夠在最大程度上保證干預(yù)組與對(duì)照組的相似性，得出的研究結(jié)論更具可靠性，更具說(shuō)服力。但是這種方法也是備受爭(zhēng)議的，一是因?yàn)樗鼘?shí)施難度較大、成本較高;二是因?yàn)樵诟深A(yù)的影響評(píng)估中，接受干預(yù)與否通常并不是隨機(jī)發(fā)生的;第三，在社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域，完全隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)對(duì)象的做法會(huì)涉及到研究倫理和道德問(wèn)題。鑒于上述原因，利用非隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行的準(zhǔn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)是一個(gè)可供選擇的替代方法。準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)與隨機(jī)實(shí)驗(yàn)區(qū)分的標(biāo)準(zhǔn)是前者沒(méi)有隨機(jī)分配樣本。

通過(guò)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)對(duì)干預(yù)的影響效果進(jìn)行評(píng)估，由于樣本接受干預(yù)與否并不是隨機(jī)發(fā)生的，而是人為選擇的，因此對(duì)于非隨機(jī)數(shù)據(jù)，不能簡(jiǎn)單的認(rèn)為效果指標(biāo)的差異來(lái)源于干預(yù)。在剔除干預(yù)因素后，干預(yù)組和對(duì)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(duì)效果指標(biāo)的作用有可能同干預(yù)對(duì)效果指標(biāo)的作用相混淆。為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以運(yùn)用統(tǒng)計(jì)或計(jì)量的方法對(duì)除干預(yù)因素外的其他可能的影響因素進(jìn)行控制，或運(yùn)用匹配的方法調(diào)整樣本屬性的不平衡性——在對(duì)照組中尋找一個(gè)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(duì)照樣本與之配對(duì)——這可以保證這些影響因素和分組安排獨(dú)立。

轉(zhuǎn)眼間實(shí)習(xí)已去一月，之前因?yàn)楣ぷ髟蛐枰獝貉a(bǔ)大量的專(zhuān)業(yè)知識(shí)并加以練習(xí)，所以一直抽不開(kāi)身靜下心來(lái)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(duì)這段時(shí)間的數(shù)據(jù)處理工作得到的經(jīng)驗(yàn)做個(gè)小總結(jié)吧。

從我個(gè)人的理解來(lái)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(jì)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(shì)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(yàn)?zāi)撤N假設(shè)是否正確(心智模型的驗(yàn)證)。因此，數(shù)據(jù)分析工作常常用來(lái)支持決策的制定。

現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)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(jì)學(xué)的局限性在于，它只是在統(tǒng)計(jì)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(shuō)統(tǒng)計(jì)學(xué)并不能解釋為什么數(shù)據(jù)是個(gè)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(jì)學(xué)無(wú)法揭示系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，這也是我們?cè)诶媒y(tǒng)計(jì)學(xué)作為數(shù)據(jù)處理工具的時(shí)候需要注意的一點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘也是這個(gè)道理。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘的原理大多也是基于統(tǒng)計(jì)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(jì)結(jié)果+專(zhuān)業(yè)知識(shí)解釋才是最保險(xiǎn)的辦法。然而，在很多時(shí)候，統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不能用已有的知識(shí)解釋其原理，而統(tǒng)計(jì)結(jié)果又確實(shí)展示出某種或某些穩(wěn)定的趨勢(shì)。為了抓住寶貴的機(jī)會(huì)，信任統(tǒng)計(jì)結(jié)果，僅僅依據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果來(lái)進(jìn)行決策也是很普遍的事情，只不過(guò)要付出的代價(jià)便是承受系統(tǒng)環(huán)境的變化所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

用于數(shù)據(jù)分析的工具很多，從最簡(jiǎn)單的office組件中的excel到專(zhuān)業(yè)軟件r、matlab，功能從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，可以滿(mǎn)足各種需求。在這里只能是對(duì)我自己實(shí)際使用的感受做一個(gè)總結(jié)。

excel：這個(gè)軟件大多數(shù)人應(yīng)該都是比較熟悉的。excel滿(mǎn)足了絕大部分辦公制表的需求，同時(shí)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(kù))和solver(規(guī)劃求解加載項(xiàng))可以完成基本描述統(tǒng)計(jì)、方差分析、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、傅立葉分析、線(xiàn)性回歸分析和線(xiàn)性規(guī)劃求解工作。這些功能在excel中沒(méi)有默認(rèn)打開(kāi)，需要在excel選項(xiàng)中手動(dòng)開(kāi)啟。除此以外，excel也提供較為常用的統(tǒng)計(jì)圖形繪制功能。這些功能涵蓋了基本的統(tǒng)計(jì)分析手段，已經(jīng)能夠滿(mǎn)足絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工作的需求，同時(shí)也提供相當(dāng)友好的操作界面，對(duì)于具備基本統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的用戶(hù)來(lái)說(shuō)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(gòu)，改名后仍然是叫spss，不過(guò)全稱(chēng)變更為statistical product and service solution。spss是一個(gè)專(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件。除了基本的統(tǒng)計(jì)分析功能之外，還提供非線(xiàn)性回歸、聚類(lèi)分析(clustering)、主成份分析(pca)和基本的時(shí)序分析。spss在某種程度上可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘工作，比如k-means聚類(lèi)，不過(guò)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(diǎn)的是spss modeler的建模功能非常強(qiáng)大且智能化，同時(shí)還可以通過(guò)其自身的clef(clementine extension framework)框架和java開(kāi)發(fā)新的建模插件，擴(kuò)展性相當(dāng)好，是一個(gè)不錯(cuò)的商業(yè)bi方案。

r：r是一個(gè)開(kāi)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(jí)(僅指其占用空間極小，功能卻是重量級(jí)的)分析工具。官網(wǎng)地址：支持windows、linux和mac os系統(tǒng)，對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)非常方便。r和matlab都是通過(guò)命令行來(lái)進(jìn)行操作，這一點(diǎn)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(diǎn)在于其超強(qiáng)的擴(kuò)展性，可以通過(guò)下載擴(kuò)展包來(lái)擴(kuò)展其分析功能，并且這些擴(kuò)展包也是開(kāi)源的。r社區(qū)擁有一群非常熱心的貢獻(xiàn)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(shí)際分析的時(shí)候我基本都是用r來(lái)做的。因?yàn)樵谡Z(yǔ)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(gè)商業(yè)軟件，從名稱(chēng)上就可以看出是為數(shù)學(xué)服務(wù)的。matlab的計(jì)算主要基于矩陣。功能上是沒(méi)話(huà)說(shuō)，涵蓋了生物統(tǒng)計(jì)、信號(hào)處理、金融數(shù)據(jù)分析等一系列領(lǐng)域，是一個(gè)功能很強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算工具。是的，是數(shù)學(xué)計(jì)算工具，這東西的統(tǒng)計(jì)功能只不過(guò)是它的一部分，這東西體積也不小，吃掉我近3個(gè)g的空間。對(duì)于我來(lái)說(shuō)，matlab是一個(gè)過(guò)于強(qiáng)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(gè)怪物做最簡(jiǎn)單的garch(1,1)模型。但毫無(wú)疑問(wèn)，matlab基本上能滿(mǎn)足各領(lǐng)域計(jì)算方面的需求。

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