最新数据化心得体会(大全13篇)

数据化心得体会篇一

首先，数据化对于现代企业来说极为重要。在数据化的过程中，企业可以把大量的数据转化成有价值的信息，并将其应用于业务决策中。这使企业能够更加深入地了解客户需求和市场趋势，从而增强业务的竞争力和创造力。同时，在数据化的过程中，企业还可以使用各种技术和工具来提高数据的质量和精确性，从而增强业务判断能力和预测能力。

其次，在进行数据化过程中，企业需要深入了解数据的价值。在数据化的过程中，企业需要把收集的数据进行整理和分析，根据需要提取数据的有用信息，并针对这些信息进行业务决策。在这个过程中，企业需要明确自己的业务目标和战略规划，从而确保数据整理分析的方向和方法与之相符合。只有在深入了解数据价值并充分利用数据的情况下，企业才能够提高业务竞争力和发挥创造力。

第三，企业需要注重自身数据化能力的建设。对于一家企业来说，数据化需要的并不仅仅是收集数据，而是需要建立一个完整的数据收集、整理、分析和应用的体系。这需要企业提升自身内部的数据化管理能力和技术能力，包括数据安全管理、数据挖掘分析、人工智能应用等方面。同时，企业还需要建立自己的数据化文化和团队，让员工理解数据的价值和应用，在数据化决策中发挥主动性和创造性。

第四，企业需要注重数据合规性和道德性。在进行数据化过程中，企业需要遵循法律法规和大众利益，采集、利用和共享数据都需要符合相关规定和原则。此外，企业还需要保证数据机密性和隐私性，防止数据泄露和非法传播。数据化需要在道德和社会责任的基础上进行，这也是企业赢得消费者和市场认可的重要保证。

最后，企业需要坚持数据化的持续改进。数据化的过程是复杂的、长期的，要不断适应不断变化的市场需求和技术趋势，在不断学习和调整中不断优化自身的数据化能力。企业需要建立自己的数据化监控和改进机制，不断完善数据质量和相应的数据决策，确保在数据化的过程中能够发挥最大的价值和创造力。

综上所述，数据化在现代社会的企业中发挥着重要的作用。企业要把握数据的价值，并注重自身的数据化能力的建设，注重数据的合规性和道德性，并坚持数据化的持续改进。这样才能让数据化在企业中发挥最大价值，为企业的市场竞争力和创造力注入新的动力。

数据化心得体会篇二

“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出，可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候，瞬间引起了轰动。随即，各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面，在搜索框中搜索“大数据”三个字，就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是，有一个很有趣的现象就是：几乎所有的平台上，出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去，这本书推荐栏里的第一句话就是：迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时，为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高，评价最好。

我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书，整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的，整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲，阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华，只是很想知道对于这么一个很直白的名词，作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚，可就是这种“愚蠢”的好奇心，让我更透彻的看到书中的精华。

在看《大数据时代》这本书之前，我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感，除了观点碰撞之外，我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书，已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!

大数据时代的入门书

看完这本书，我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念，同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处，影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分，后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书，是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大，并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变：1、大数据利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据，不再依赖于随机采样。2、大数据数据多，不再热衷于追求精确性，也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系，而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。

既然一直都在强调大数据对我们的意义，总要有具体体现。整本书中，我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现：新品发布的时候，旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出，旧产品就会便宜，从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的，而且如果不用数据来证明，直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变，往往就会引起整个社会的大变动。

大数据这个概念的出现，让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上，数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展，越来越多的公司都能收集到大量的数据，这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中，不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司，一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司，另一种就是拥有超前思维，懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内，我们可能会感觉拥有创新思维，懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后，所有人都知晓了大数据的意义，所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时，随着科技的进步，掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来，整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候，大数据的公开性也就越来越小。

在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后，作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处，同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪，这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会，大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下，我想到那时候，别说我们每个人的隐私已经没有的了，严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中，自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时，由于数据是永久保存，大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断，所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有，从现在各种大数据预测的结果来看，很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征，这也是书中自相矛盾的地方。

对于一个新事物，如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣，这已经算是一本不错的入门书了。

大数据时代的心灵鸡汤

从小到大，鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了，喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了，看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年，人们生活水平提高了，营养富余，鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样，心灵鸡汤也是如此。

心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来，心灵鸡汤很大的一个特征就是：立人的志，但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤，希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶，感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想，你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义，当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是，整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物，即使向读者讲技术，也没有几个人看得懂，可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题，大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时，在本书中文译作者写的序里，强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论，结果，看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。

之所以我称之为“心灵鸡汤”，还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用，事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。

大数据的“传销手册”

看到这个标题，大家可能会觉得我夸大其词，受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达，我只想说两点：1、此说法仅代表我个人观点，是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。

我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的，也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物，最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式，前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念，作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者，可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的，所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。

大数据时代是未来的趋势，这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活，改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界，它都没有错，因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候，人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。

大数据心得体会篇4

数据化心得体会篇三

首先，数据化是一个趋势，是一个未来方向。在当今社会，无论是企业还是个人，数据化已经成为了必须要面对的现实。面对如此大量的数据，如何将它们变成有用的信息？就需要我们进行数据化的处理。在我的工作中，我也逐渐深刻地感受到了数据化的重要性。例如，在采购方面，我们通过分析历史采购记录，优化采购流程，大量降低了采购成本；在销售方面，我们通过推广人工智能和数据挖掘技术，精准地定位了客户需求，提高了销售额。因此，数据化已经成为了企业获取竞争优势的核心。

其次，数据化需要正确的方法和技术支持。要想进行数据化处理，需要相应的技术和专业知识支持。在我的工作中，我们主要采用了数据分析、机器学习和可视化方法等技术手段。通过对数据的分析和处理，我们可以得到更多的信息，为决策提供更多的依据。同时，也需要关注数据的质量和安全性。在数据量庞大的情况下，很容易出现数据异常或者数据泄露等问题。因此，数据的质量和安全性的保障也是数据化必须要考虑的问题。

再次，数据化需要和业务结合，达到价值最大化。数据化处理不是为了数据化而数据化，而是为了达到有效的业务目标。在进行数据化之前，我们需要首先了解业务需求和目标，然后根据业务需求进行数据分析和处理。例如，在网站运营中，我们通过对用户行为进行分析和挖掘，了解用户需求，进而优化产品和服务，达到提高用户满意度和网站转化率的目的。因此，数据化的结果和业务结合，才能发挥更大的价值。

此外，数据化需要注重人才培养和组织变革。数据化处理需要具备良好的数据分析技能和业务理解能力。没有专业人才的培养和使用，是很难做到数据化的。因此，企业需要加强人才培养和招聘工作，搭建专业团队和学习机制，提高人才智能化程度。另外，在进行数据化的时候，也需要考虑组织变革。可能需要对原有的业务流程和组织结构进行调整，以适应数据化处理的需求。这也需要业务决策者和数据专业人才之间的紧密配合。

最后，数据化是一个不断学习和改进的过程。数据化的处理需要不断学习和改进，适应不断变化的市场和业务环境。通过不断的反馈和探索，不断提高我们的数据分析和处理能力，才能始终处于竞争优势的位置。因此，数据化的处理应该是一个持续的过程，需要不断地学习和改进。

综上所述，数据化已经成为了企业获取竞争优势的核心，需要正确的方法和技术支持，和业务结合，注重人才培养和组织变革，以及不断学习和改进。数据化的价值不仅就在于信息的收集和分析，更在于有用信息的提炼和转化，为企业的业务决策提供有效的支持。最后要强调，数据化处理需要坚持数据安全和规范，避免随意的泄露和使用，以此保障数据的合理性和可靠性。

数据化心得体会篇四

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20__年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。

无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

大数据心得体会篇2

数据化心得体会篇五

大数据讲座学习心得

大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。

在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、pda、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。

现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。

首先，“大数据”究竟是什么？它有什么用？这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在：速度（velocity）、多样性（variety）、价值密度（value）、体量（volume）这四方面（4v）都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过tb级的数据信息等。

一、学习总结

1．大数据的定义

采用某些技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析，通过分析和优化实现

对企业未来运营的预测。

二、心得体会

在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。

一、什么是大数据？

百度百科中是这么解释的：大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我最开始了解大数据是从《大数据时代》了解到的。

大数据在几年特别火爆，不知道是不是以前没关注的原因，从各种渠道了解了大数据以后，就决定开始学习了。

二、开始学习之旅

在科多大数据学习这段时间，觉得时间过的很快，讲课的老师，是国家大数据标准制定专家组成员，也是一家企业的大数据架构师，老师上课忒耐心，上课方式也很好，经常给我们讲一些项目中的感受和经验，果然面对面上课效果好！

如果有问题，老师会一直讲到你懂，这点必须赞。上课时间有限，我在休息时间也利用他们的仿真实操系统不断的练习，刚开始确实有些迷糊，觉得很难学，到后来慢慢就入门了，学习起来就容易多了，坚持练习，最重要的就是坚持。

数据化心得体会篇六

近年来，随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，假数据的使用正逐渐成为一种常见的实践方法。假数据即使用虚构、人工生成或已有数据进行修改的数据，旨在模拟真实数据集。假数据在多个领域中都得到广泛应用，例如机器学习、数据挖掘、模拟实验等。在我使用假数据的过程中，我深刻体会到了假数据的重要性和其所带来的收益。

首先，假数据为实验研究提供了便利。在科学研究中，我们常常需要进行大量的实验来验证某些假说或推测。然而，真实数据往往难以获取，且获取成本高昂。此时，使用假数据可以大大提高实验研究的效率。通过生成符合实际场景的假数据集，我能够在短时间内完成大规模的实验。这不仅节省了成本，还使得实验结果更具可复现性和可比性。

其次，假数据对于模型训练具有重要作用。在机器学习领域，模型的性能往往与其训练数据的多样性和复杂性有关。一个优质的训练数据集可以提高模型的泛化能力和准确率。在实际应用中，我们常常会遇到训练数据有限或不完整的情况，这时可以通过生成假数据来增强训练集，提高模型的性能。通过使用假数据，我成功训练出了一个性能更优的模型，进一步提升了我的工作效率和结果的可靠性。

第三，假数据能够填补真实数据的空白。在一些领域，真实数据往往存在缺失或不完整的情况，使得分析和建模难度增加。借助假数据，我能够补充真实数据中的缺失部分，使得数据更加完整和丰富。通过分析真实数据和假数据的综合结果，我得到了更准确和全面的结论，为业务决策提供了科学依据。

此外，假数据还能够应用于隐私保护和安全测试。在一些情况下，真实数据往往含有敏感信息或隐私内容，为了保护个人和机构的隐私，我们往往不能直接使用真实数据进行分析和测试。这时，使用生成的假数据可以有效替代真实数据，保护数据的隐私性。同时，假数据还可以在安全测试中模拟各种攻击场景，评估系统的抗攻击能力。通过这些安全测试，我能够及时发现并修复潜在的安全风险，保护系统的可靠性和稳定性。

综上所述，假数据在科学研究、模型训练、数据补充、隐私保护和安全测试等领域中发挥着重要作用。我通过实际操作深刻体会到了假数据的优势和价值。然而，我们也必须注意假数据的合理性和真实性，不能将假数据与真实数据混淆，以免对研究和业务决策带来误导。只有在正确的使用方法和合理的背景下，假数据才能发挥出最大的作用，为科学研究和实践工作带来真正的收益。

数据化心得体会篇七

一、平台搭建

描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。

问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。

问题二：当时未找到tcp/ip属性这一栏

解决办法：当时未找到tcp/ip属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。

问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件

问题四：在此处的sql server的导入和导出向导，这个过程非常的长。

解决办法：在此处的sql server的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。

问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对

解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）

这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。

问题六：由于发生以下连接问题，无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称，请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡，然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”，所以我就打开数据库属性页面：图1-图2 图一：

图二：

解决办法：解决办法: 图2步骤1：从图1到图2后，将目标下的“服务器” 成自己的sql server服务器名称行sql servermanagement studio可以）步骤2：点确定后，选择“处理”，就可以成功部署了。

问题七：无法登陆界面如图：

解决方法：尝试了其他用户登陆，就好了

二、心得体会

（1）在几周的学习中，通过老师课堂上耐心细致的讲解，耐心的指导我们如何一步一步的安装软件，以及老师那些简单清晰明了的课件，是我了解了sql的基础知识，学会了如何创建数据库，以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程，从中经历了也体会到了很多感受，面临不同的知识组织，我们也遇到不同困难。

理大数据的规模。大数据进修学习内容模板：

linux安装，文件系统，系统性能分析 hadoop学习原理

大数据飞速发展时代，做一个合格的大数据开发工程师，只有不断完善自己，不断提高自己技术水平，这是一门神奇的课程。

2、在学习sql的过程中，让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库，也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了，也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力，上网查阅的能力。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境，是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结，每个人对自己的分工更加的明确，也锻炼了我们的团结协作，互帮互助的能力。

3、如果再有机会进行平台搭建，会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误，在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。

总结，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。

三、结语

数据化心得体会篇八

在信息时代的今天，数据已经成为我们生活中不可缺少的一部分。而对于数据的准确性和可信度也成为人们越来越关注的问题。为了测试和验证系统的性能，人们经常需要使用一些假数据来模拟真实情况。而我在进行假数据处理的过程中，不仅学到了很多有关数据的知识，也深刻体会到了假数据的重要性。下面将以我在假数据处理过程中的体会为切入点，进行阐述。

首先，假数据的准备是至关重要的。在处理假数据时，准备工作不可忽视。首先需要明确假数据的用途和目的，然后确定所需的字段和数据类型。为了模拟真实情况，假数据应该具有一定的逻辑关系和合理性。例如，在模拟一个用户注册系统时，需要生成一些合法的用户名、密码和手机号码等信息。如果假数据的准备不充分，可能会导致测试结果与实际使用情况差异较大，进而影响系统的性能和稳定性。

其次，假数据的生成要考虑数据分布的特点。在大数据时代，数据的分布特点是非常重要的。假数据的生成应该符合实际数据的分布情况，以保持模拟效果的准确性。例如，对于一组身高数据，正常情况下应该呈现出一个正态分布的特点。在生成假数据时，我们可以使用一些数学方法和算法来模拟正态分布，以确保生成的假数据能够反映出真实数据的特点。另外，还需要考虑到异常数据的生成，以测试系统对异常情况的处理能力。

第三，假数据需要具备一定的随机性。随机是指数据生成的不可预测性和不重复性。为了模拟真实情况，假数据的生成应该具备一定的随机性。在现实世界中，很少有一成不变的数据，所以假数据也应该能够反映出这一特点。为了达到这个目的，我们可以使用随机数生成器来生成随机的数据。同时，还需要考虑到数据的相互依赖关系，以确保生成的假数据之间的关系具有一定的随机性。

第四，假数据的质量和准确性是评估数据模型的关键指标。在进行数据处理和模型验证时，数据的质量和准确性是非常重要的。无论是真实数据还是假数据，都应该保持数据的质量和准确性。在生成假数据的过程中，我们应该对数据进行合理性校验和数据去重。同时，还需要注意数据的完整性，避免生成不完整或重复的数据。只有保证了数据的质量和准确性，才能更好地评估和验证系统的性能和稳定性。

最后，假数据的使用应当谨慎和合理。假数据只是一个工具，它可以用来帮助我们测试和验证系统的性能，但并不代表现实情况。因此，在使用假数据时，应当谨慎对待。首先需要明确假数据的用途和限制，避免过度依赖假数据而忽视真实数据的特点。其次，在进行数据分析和决策时，应当将假数据与真实数据结合起来进行分析和判断。只有在合理的情况下使用假数据，才能更好地指导实际的决策和行动。

综上所述，假数据在测试和验证系统性能时发挥着非常重要的作用。通过对假数据的准备、生成、随机性、质量和使用等方面的探讨和思考，我深刻体会到了假数据的重要性。只有在合理的情况下使用假数据，并结合真实数据进行分析和决策，我们才能更加准确地了解和评估系统的性能和稳定性。因此，在进行假数据处理时，我们应当注重假数据的准备和生成，同时也要注意数据的质量和准确性，以确保得到可靠的测试和验证结果。

数据化心得体会篇九

数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色，无论是企业还是个人，都离不开数据的支持和应用。然而，数据的处理并非一件容易的事情，需要有一定的经验和技巧。在进行数据处理的过程中，我积累了一些经验和体会，下面我将分享一下我在做数据中得到的心得体会。

首先，数据的收集必须要精确。在进行数据处理之前，确保数据的准确性是至关重要的。任何一个数据点的错误或者遗漏都可能对整个数据的分析产生很大的负面影响。因此，在进行数据收集时，我们要尽可能地采用多种来源的数据，确保数据的准确性和完整性。

其次，在数据处理过程中，我们需要保持谨慎的态度。数据处理是一项非常细致和复杂的工作，需要耐心和细心。在对数据进行清洗和预处理时，我们要仔细地检查每一个数据点，排除异常值和错误数据，并进行合理的填充和修正。只有保持严谨和细致的态度，才能保证数据处理的准确性和可靠性。

另外，数据分析需要结合相关的领域知识和背景。单纯的熟悉数据的处理工具和技巧是不够的，还需要了解所处理的数据所涉及的领域知识。因为每个行业和领域都有其独特的特点和规律，只有结合相关领域的知识，才能更好地理解和解释数据的意义和价值。在进行数据分析时，我们要善于与专业人士进行沟通和交流，从他们那里获取更多的信息和见解。

此外，数据可视化是提高数据分析效果的重要手段。数据可视化可以通过图表、图形等形式展示数据的分布和变化趋势，帮助人们更好地理解和解释数据。通过数据可视化，我们可以直观地看出数据的规律和特点，从而更好地为决策提供参考和依据。因此，在进行数据分析时，我们要学会使用各种数据可视化工具和技巧，将数据呈现得更加直观和易懂。

最后，数据处理不应只重视结果，还要关注数据的背后故事。数据只是一个工具，我们不能只看到表面的数字和结果，更要关注背后的数据背景和故事。每个数据背后都有其自身的意义和价值，我们要善于从数据中发现问题和机会，探索数据背后的深层含义。数据分析不仅仅是对数据的处理和分析，更是对问题本质的思考和洞察。

总结来说，做数据处理需要保持精确、谨慎和综合运用相关知识的态度。数据处理是一个漫长而复杂的过程，需要耐心和细致。只有从更广的角度去思考和分析数据，才能得到更准确和有价值的结论，为决策提供更好的支持和指导。

数据化心得体会篇十

假数据，指的是在实验科学、统计学和计算机科学等领域中使用的模拟测试数据，其目的是为了进行模型验证、算法优化和系统调试等工作。通过模拟的方式生成的假数据可以在很大程度上降低实验成本和风险，提高系统的鲁棒性和稳定性。在接触假数据的过程中，我不仅深刻体会到了假数据的重要性，也发现了一些需要注意的问题。以下是我对于假数据的心得体会。

首先，假数据是模拟实际情况的重要工具。在许多场景下，我们很难获得足够的真实数据来进行测试和分析。此时，假数据可以起到填补空白的作用。通过合理构造和模拟，我们可以生成具有各种特征和分布的数据，以覆盖实际情况下的各种可能性。这样一来，我们就可以在没有真实数据的情况下进行系统调试和性能测试，大大提高了工作的效率和准确性。

其次，假数据应当具有真实性可靠性。生成假数据的过程中，我们需要根据实际情况和已知的背景知识来确定数据的生成规则和参数设置。这需要对待模拟的对象进行充分了解和研究。仅凭主观臆测和随意设置参数所生成的假数据可能是不准确甚至误导性的。因此，我们在生成假数据时必须注重其真实性和可靠性，尽量接近真实情况，保证模拟结果的准确性和可信度。

第三，假数据应当涵盖全面。假数据是模拟实际情况的工具，但并不意味着模拟的结果就是完全准确的实际情况。在生成假数据时，我们需要充分考虑实际情况下可能出现的各种因素和变动。例如，在模拟人口流动情况时，除了要考虑人口数量和分布的变化外，还要考虑到人口迁移、交通流量、自然灾害等影响因素。只有从多个角度和多个方面进行模拟，才能更加接近实际情况，提高假数据的可靠性和可行性。

第四，假数据应当与实际情况相匹配。尽管假数据是模拟生成的，但我们在进行模拟时必须尽量与实际情况保持一致。例如，在模拟商品销售情况时，我们需要考虑到不同产品的特性、市场需求、销售渠道等各种因素。只有假数据与实际情况相匹配，我们才能通过对假数据的分析和预测，得出对真实情况的有益启示，为实际工作提供参考和支持。

最后，要善于利用和分析假数据。假数据生成完成后，我们需要对其进行详细的分析和研究，从中获取有益的信息和结论。通过对假数据的比较、统计和建模等分析手段，我们可以了解到模拟情况下的整体趋势和变化规律，为实际工作的决策和安排提供依据。同时，对假数据的分析和发现也会不断促进我们对实际情况的认识和理解，使我们的工作更加科学和有效。

综上所述，假数据作为一种模拟工具，在实验科学、统计学和计算机科学等领域中发挥着重要作用。通过对假数据的生成、分析和应用，我们可以在一定程度上弥补真实数据的不足，提高工作效率和准确性。因此，在使用假数据时，我们需要注重其真实性可靠性、全面性和与实际情况的匹配度。只有善于利用和分析假数据，我们才能更好地应对实际工作的挑战，为科学研究和技术创新提供有力支持。

数据化心得体会篇十一

大数据的初衷就是将一个公开、高效的政府呈现在人民眼前。你知道数据报告心得体会是什么吗?接下来就是本站小编为大家整理的关于数据报告心得体会，供大家阅读!

现在先谈谈我个人在数据分析的经历，最后我将会做个总结。

大学开设了两门专门讲授数据分析基础知识的课程：“概率统计”和“高等多元数据分析”。这两门选用的教材是有中国特色的国货，不仅体系完整而且重点突出，美中不足的是前后内在的逻辑性欠缺，即各知识点之间的关联性没有被阐述明白，而且在应用方面缺少系统地训练。当时，我靠着题海战术把这两门课给混过去了，现在看来是纯忽悠而已。(不过，如果当时去应聘数据分析职位肯定有戏，至少笔试可以过关)。

抱着瞻仰中国的最高科研圣地的想法，大学毕业后我奋不顾身的考取了中科院的研究生。不幸的是，虽然顶着号称是高级生物统计学的专业，我再也没有受到专业的训练，一切全凭自己摸索和研究(不过，我认为这样反而挺好，至少咱底子还是不错的，一直敏而好学)。首先，我尽全力搜集一切资料(从大学带过来的习惯)，神勇地看了一段时间，某一天我突然“顿悟”，这样的学习方式是不行的，要以应用为依托才能真正学会。然后呢，好在咱的环境的研究氛围(主要是学生)还是不错滴，我又轰轰烈烈地跳入了paper的海洋，看到无数牛人用到很多牛方法，这些方法又号称解决了很多牛问题，当时那个自卑呀，无法理解这些papers。某一天，我又“顿悟”到想从papers中找到应用是不行的，你得先找到科学研究的思路才行，打个比方，这些papers其实是上锁的，你要先找到钥匙才成。幸运的是，我得到了笛卡尔先生的指导，尽管他已经仙游多年，他的“谈谈方法”为后世科研界中的被“放羊”的孤儿们指条不错的道路(虽然可能不是最好地，the better or best way要到国外去寻找，现在特别佩服毅然出国的童鞋们，你们的智商至少领先俺三年)。好了，在咱不错的底子的作用下，我掌握了科研方法(其实很简单，日后我可能会为“谈谈方法”专门写篇日志)。可惜，这时留给咱的时间不多了，中科院的硕博连读是5年，这对很多童鞋们绰绰有余的，但是因本人的情商较低，被小人“陷害”，被耽搁了差不多一年。这时，我发挥了“虎”(东北话)的精神，选择了一个应用方向，终于开始了把数据分析和应用结合的旅程了。具体过程按下不表，我先是把自己掌握的数据分析方法顺次应用了，或者现成的方法不适合，或者不能很好的解决问题，当时相当的迷茫呀，难道是咱的底子出了问题。某一天，我又“顿悟”了，毛主席早就教育我们要“具体问题具体分析”，“教条主义”要不得，我应该从问题的本质入手，从本质找方法，而不是妄想从繁多的方法去套住问题的本质。好了，我辛苦了一段时间，终于解决了问题，不过，我却有些纠结了。对于数据发分析，现在我的观点就是“具体问题具体分析”，你首先要深入理解被分析的问题(领域)，尽力去寻找问题的本质，然后你只需要使用些基本的方法就可以很好的解决问题了，看来“20/80法则”的幽灵无处不在呀。于是乎，咱又回到了原点，赶紧去学那些基础知识方法吧，它们是很重要滴。

这里，说了一大堆，我做过总结：首先，你要掌握扎实的基础知识，并且一定要深入理解，在自己的思维里搭建起一桥，它连接着抽象的数据分析方法和现实的应用问题;其次，你要有意识的去训练分析问题的能力;最后，你要不断的积累各方面的知识，记住没有“无源之水”、“无根之木”，良好的数据分析能力是建立在丰富的知识储备上的。

有人说生活像一团乱麻，剪不断理还乱;我说生活像一团乱码，尽管云山雾罩惝恍迷离，最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据，在他的这本书里，试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。

这玄机说来也简单，就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单，其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者，在美帝国主义万恶的压迫和洗脑下，始终追逐性价比和利益最大化，居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求!不像我们在天朝光芒的笼罩下，从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦!这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候，我就想过这个问题，相信所有的人都问过类似的问题，例如现在仍然很多人在问，妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱，你们他妈的那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是抽样的代表，因为中国人最喜欢用代表来表现整体，最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期，你完全不清楚他是怎么来的，一直到最后汇总成三个代表，真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青，其实只是想表达“样本=总体”这个概念在科技飞速发展的今天，在世界的不同角落，还是会体现出不同的价值，受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下，我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。

大数据的出现，必然对诸多领域产生极大的冲击，某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展，而其他一些行业则可能会消失。这是废话，典型的三十年河东三十年河西的道理，就像三十年前的数理化王子们，现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器;就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行，如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了;当然也不乏像生物这种专业，三十年前人们不知道是干啥的，三十年后人们都知道没事别去干，唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业，这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目，我首先想到的是精益生产的过程控制，比如六西格玛，这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化，就已经是大数据的具体应用了。

而任何事物都会有偏差，会有错误，也就是说，这全部的数据中，肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体，但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式，要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说，也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样，这些数怎么这么低啊，这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么，删掉删掉;这些数怎么这么高啊，这还不引起社会不满国家动荡啊，删掉删掉。所以说，大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机，既在如何利用数据上，又在如何取得数据上。

先说数据的利用，这里面表达的就是作者在通书中强调的对“相关关系”的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述，而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多，因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样，必将因为对利益的追逐成为稀缺资源，而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候，都有人已经提前知道并且为你做好了计划，还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。

而对于数据的获取，我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势，鉴于这三个维度事实上都无法做到极致，那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。

现在回头从说说作者书中的观点中想到的，p87中关于巴斯德的疫苗的事件，描述了一个被疯狗咬伤的小孩，在接种了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。这是个非常有意思的案例，因为小孩被狗咬伤而患病的概率仅为七分之一，也就是说，本事件有85%的概率是小孩根本就不会患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而这疫苗到底是有效没效，通过这个事件似乎根本就没有办法得到验证。这就好比某人推出个四万亿计划，但实际上国际经济形势就是好转，哪怕你只推出个二百五计划，gdp都会蹭蹭的往上涨，而且又不会带来四万亿导致的严重通胀、产能过剩、房价泡沫等问题。那你说这四万亿到底是救了国还是误了国?回到我自己的工作领域上来，安全工作，我们一直遵循的方向都是寻找因果关系，典型的从工作前的风险评估，到调查事故的taproot或者五个为什么，无一不是逻辑推理得到结果的产物。而事实上，如果能做到信息的丰富采集和汇总的话，找出事物之间的相关性，对提高工作环境的安全系数是极为有利的。这个点留着，看看可不可以在未来继续做进一步研究。

关于软件

分析前期可以使用excel进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器;但需要说明的是，excel毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，excel的运行速度有时会让人抓狂。

spss是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如;其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验(t、f、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验)、多元统计分析(因子、聚类、判别、偏相关等)和一些常用的计量分析(初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现)，对于复杂的、前沿的计量分析无能为力;第三，spss主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了;最后，spss兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。

stata与eviews都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作;虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之spss差了许多;stata与eviews都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现;stata的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件(.ado文件)，不断扩展其应用，但eviews就只能等着软件升级了;另外，对于时序数据的处理，eviews较强。

综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。excel适用于处理小样本数据，spss、stata、eviews可以处理较大的样本;excel、spss适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而stata、eviews在这方面较差;制图制表用excel;对截面数据进行统计分析用spss，简单的计量分析spss、stata、eviews可以实现，高级的计量分析用stata、eviews，时序分析用eviews。

关于因果性

早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有a的情形下出现b，没有a的情形下就没有b，那么a很可能是b的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。

有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标(因变量)上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系;计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其中最经典的方法就是进行“格兰杰因果关系检验”。但格兰杰因果关系检验的结论也只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系，况且格兰杰因果关系检验对数据的要求较高(多期时序数据)，因此该方法对截面数据无能为力。综上所述，统计、计量分析的结果可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最终根据。

科学的解决方案主要指实验法，包括随机分组实验和准实验。以实验的方法对干预的效果进行评估，可以对除干预外的其他影响因素加以控制，从而将干预实施后的效果归因为干预本身，这就解决了因果性的确认问题。

关于实验

在随机实验中，样本被随机分成两组，一组经历处理条件(进入干预组)，另一组接受控制条件(进入对照组)，然后比较两组样本的效果指标均值是否有差异。随机分组使得两组样本“同质”，即“分组”、“干预”与样本的所有自身属性相互独立，从而可以通过干预结束时两个群体在效果指标上的差异来考察实验处理的净效应。随机实验设计方法能够在最大程度上保证干预组与对照组的相似性，得出的研究结论更具可靠性，更具说服力。但是这种方法也是备受争议的，一是因为它实施难度较大、成本较高;二是因为在干预的影响评估中，接受干预与否通常并不是随机发生的;第三，在社会科学研究领域，完全随机分配实验对象的做法会涉及到研究伦理和道德问题。鉴于上述原因，利用非随机数据进行的准试验设计是一个可供选择的替代方法。准实验与随机实验区分的标准是前者没有随机分配样本。

通过准实验对干预的影响效果进行评估，由于样本接受干预与否并不是随机发生的，而是人为选择的，因此对于非随机数据，不能简单的认为效果指标的差异来源于干预。在剔除干预因素后，干预组和对照组的本身还可能存在着一些影响效果指标的因素，这些因素对效果指标的作用有可能同干预对效果指标的作用相混淆。为了解决这个问题，可以运用统计或计量的方法对除干预因素外的其他可能的影响因素进行控制，或运用匹配的方法调整样本属性的不平衡性——在对照组中寻找一个除了干预因素不同之外，其他因素与干预组样本相同的对照样本与之配对——这可以保证这些影响因素和分组安排独立。

转眼间实习已去一月，之前因为工作原因需要恶补大量的专业知识并加以练习，所以一直抽不开身静下心来好好整理一下学习的成果。如今，模型的建立已经完成，剩下的就是枯燥的参数调整工作。在这之前就先对这段时间的数据处理工作得到的经验做个小总结吧。

从我个人的理解来看，数据分析工作，在绝大部分情况下的目的在于用统计学的手段揭示数据所呈现的一些有用的信息，比如事物的发展趋势和规律;又或者是去定位某种或某些现象的原因;也可以是检验某种假设是否正确(心智模型的验证)。因此，数据分析工作常常用来支持决策的制定。

现代统计学已经提供了相当丰富的数据处理手段，但统计学的局限性在于，它只是在统计的层面上解释数据所包含的信息，并不能从数据上得到原理上的结果。也就是说统计学并不能解释为什么数据是个样子，只能告诉我们数据展示给了我们什么。因此，统计学无法揭示系统性风险，这也是我们在利用统计学作为数据处理工具的时候需要注意的一点。数据挖掘也是这个道理。因为数据挖掘的原理大多也是基于统计学的理论，因此所挖掘出的信息并不一定具有普适性。所以，在决策制定上，利用统计结果+专业知识解释才是最保险的办法。然而，在很多时候，统计结果并不能用已有的知识解释其原理，而统计结果又确实展示出某种或某些稳定的趋势。为了抓住宝贵的机会，信任统计结果，仅仅依据统计分析结果来进行决策也是很普遍的事情，只不过要付出的代价便是承受系统环境的变化所带来的风险。

用于数据分析的工具很多，从最简单的office组件中的excel到专业软件r、matlab，功能从简单到复杂，可以满足各种需求。在这里只能是对我自己实际使用的感受做一个总结。

excel：这个软件大多数人应该都是比较熟悉的。excel满足了绝大部分办公制表的需求，同时也拥有相当优秀的数据处理能力。其自带的toolpak(分析工具库)和solver(规划求解加载项)可以完成基本描述统计、方差分析、统计检验、傅立叶分析、线性回归分析和线性规划求解工作。这些功能在excel中没有默认打开，需要在excel选项中手动开启。除此以外，excel也提供较为常用的统计图形绘制功能。这些功能涵盖了基本的统计分析手段，已经能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的。

spss：原名statistical package for the social science，现在已被ibm收购，改名后仍然是叫spss，不过全称变更为statistical product and service solution。spss是一个专业的统计分析软件。除了基本的统计分析功能之外，还提供非线性回归、聚类分析(clustering)、主成份分析(pca)和基本的时序分析。spss在某种程度上可以进行简单的数据挖掘工作，比如k-means聚类，不过数据挖掘的主要工作一般都是使用其自家的clementine(现已改名为spss modeler)完成。需要提一点的是spss modeler的建模功能非常强大且智能化，同时还可以通过其自身的clef(clementine extension framework)框架和java开发新的建模插件，扩展性相当好，是一个不错的商业bi方案。

r：r是一个开源的分析软件，也是分析能力不亚于spss和matlab等商业软件的轻量级(仅指其占用空间极小，功能却是重量级的)分析工具。官网地址：支持windows、linux和mac os系统，对于用户来说非常方便。r和matlab都是通过命令行来进行操作，这一点和适合有编程背景或喜好的数据分析人员。r的官方包中已经自带有相当丰富的分析命令和函数以及主要的作图工具。但r最大的优点在于其超强的扩展性，可以通过下载扩展包来扩展其分析功能，并且这些扩展包也是开源的。r社区拥有一群非常热心的贡献者，这使得r的分析功能一直都很丰富。r也是我目前在工作中分析数据使用的主力工具。虽然工作中要求用matlab编程生成结果，但是实际分析的时候我基本都是用r来做的。因为在语法方面，r比matlab要更加自然一些。但是r的循环效率似乎并不是太高。

matlab：也是一个商业软件，从名称上就可以看出是为数学服务的。matlab的计算主要基于矩阵。功能上是没话说，涵盖了生物统计、信号处理、金融数据分析等一系列领域，是一个功能很强大的数学计算工具。是的，是数学计算工具，这东西的统计功能只不过是它的一部分，这东西体积也不小，吃掉我近3个g的空间。对于我来说，matlab是一个过于强大的工具，很多功能是用不上的。当然，我也才刚刚上手而已，才刚刚搞明白怎么用这个怪物做最简单的garch(1,1)模型。但毫无疑问，matlab基本上能满足各领域计算方面的需求。

数据化心得体会篇十二

算法是为了问题服务的，我们在掌握了书本上的算法以后，要去找一些综合性的题目来锻炼自己，这些问题通常融合了不同的知识点，例如同时蕴含了排序，二叉树，堆栈的相关知识，只有在解决问题的过程中，灵活运用所学知识，才能真正检验我们是否牢固掌握了书本上的内容。教学建议：其实李老师您是我大学以来第一个普通话如此标准的老师，所以我已经十分庆幸了，而且我觉得您的讲课思路严谨，只不过有的时候，您似乎刻意追求语句的严谨性，逻辑性，科学性，导致课堂上一句话往往说的很长，很绕，慢慢的都是专业名词，有时候还稍有些舌头打结，这会让我们的思绪无法连贯。比如有一次我在qq上问您希尔排序里面的gap这个点，您给我发了一段26秒的语音，然后我听了好多遍理了好多次思绪才想明白，当然了这可能和我自己的理解能力较弱有关。我希望老师上课的时候能够尽量把内容说的再通俗易懂简单粗暴一些。

数据化心得体会篇十三

第一段：引言（150字）

现代社会中，数据已经成为一种宝贵的资源，无论是企业、政府还是个人，都需要依赖数据来进行决策和分析。因此，掌握数据分析的能力变得越来越重要。通过分析数据，我们可以揭示隐藏的规律和趋势，为我们提供更多的信息和见解。在过去的一年中，我从事了一项数据分析的项目，并且在这个过程中积累了一些宝贵的经验和体会。

第二段：数据收集与清洗（250字）

在进行数据分析之前，最重要的第一步是数据的收集与清洗。在项目中，我主要通过调查问卷和网络爬虫这两种方法来收集数据，然后使用数据分析工具对数据进行清洗和筛选。在这个过程中，我体会到数据质量的重要性。有时候，收集到的数据可能存在错误或者缺失，这就需要我们对数据进行逐一核实和修正。另外，数据的格式也要进行统一，以方便后续的分析。在数据清洗过程中，我学会了使用一些常见的数据处理工具，如Excel和Python等，这大大提高了我的工作效率。

第三段：数据分析与挖掘（300字）

在数据清洗完成后，接下来就是进行数据分析与挖掘了。数据分析主要包括描述性统计、相关性分析和预测建模等。其中，描述性统计可以帮助我们了解数据的基本特征和分布情况，相关性分析可以揭示数据之间的关联程度，预测建模则可以通过历史数据来预测未来的情况。在数据分析过程中，我意识到要保持开放的思维，不要过早地做出主观的判断。同时，数据可视化也非常重要，通过绘制图表和图像，我们可以更加直观地了解数据之间的关系，并发现隐藏在数据背后的故事。

第四段：解读与应用（250字）

数据的分析与挖掘只是第一步，关键在于如何解读和应用这些分析结果。在这个过程中，我们要将数据分析的结果与实际情况进行对比，并深入思考其中的意义。有时候，分析结果可能对我们的决策产生重要影响，因此我们需要将这些结果有效地传达给相关人员，并帮助他们理解和接受这些结果。在实际工作中，我发现一个好的数据分析师应该具备良好的沟通能力和解释能力，这样才能将分析结果转化为实际行动。

第五段：持续学习与提升（250字）

数据分析是一个不断学习和提升的过程。在数据分析的过程中，我们要持续关注新的数据分析方法和技术，并不断学习和积累相关知识。通过参加培训课程、阅读书籍和参与实际项目，我们可以不断提升自己的分析能力和技巧。此外，我们还可以通过与其他数据分析师进行交流和分享，互相学习和借鉴。只有不断学习和提升，才能在数据分析的领域中保持竞争力。

总结（100字）

通过这个数据分析项目，我深刻体会到了数据的重要性和分析的价值。通过数据分析，我们可以发现问题、解决问题，并为决策提供科学依据。在未来的工作中，我将继续学习和提升自己的数据分析能力，努力做出更有力量的决策。