第一篇：谈学习大数据的感想
大数据，你我共同拥有
大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据。2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。
从海量数据中“提纯”出有用的信息，这对网络架构和数据处理能力而言也是巨大的挑战。在经历了几年的批判、质疑、讨论、炒作之后，大数据终于迎来了属于它的时代。2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：
首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。
其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）。传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。
今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。
此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界――未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。
今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。传统的BI工具将与大数据分析并存。公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。
今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。
以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。
客观的市政数据，是消除争端，维系公民社会的最佳纽带。当然，前提是让公民能够访问这些数据。苹果的Siri和谷歌的Google Now都具备成为个人化助理的潜力。当然，我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受（数据可视化）。此外，IBM的Watson以及Wolfram Alpha这样的人工智能技术还能实现与用户的互动。
今天，智能手机（以及Twitter等社交网络）的普及让人类社会首次实现了公民的联网。应用程序商店实时上已经打通了政府和公民之间的应用层面的通道。伴随着各国政务的数字化进程，以及政务数据的透明化，公民将能准确了解政府的运作效率。这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。
大数据已经与在线营销交织在一起，其应用可以分为两大类：
首先，从线上到线下。配备了NFC近场通讯技术的智能手机和基于位置的签到正在成为营销人员的最新利器。他们将能跟踪商场人流，把在线零售的分析优化应用于线下。
其次，数据分析工具将更加容易使用（面向中小企业应用的大数据创业非常火爆），中小企业也许没有BI平台，但他们都有平板电脑和智能手机，移动版客户智能分析将会改变企业使用营销工具的方式。
大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪。但我们要冷静的看到，大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。因此，针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信，在国家的统筹规划与支持下，通过各地方政府因地制宜制定大数据产业发展策略，通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与，大数据产业未来发展前景十分广阔。
第二篇：从数据谈节水
从数据谈节水
教学目标：
根据学生的学习内容、新课程理念和认知水平，特制定如下目标：
（1）知识与技能：进一步巩固处理数据的基本步骤和方法，能灵活选用统计图对具体问题的数据进行清晰、有效地描述，并获取有用信息并作出合理决策.（2）过程与方法：让学生亲身经历独立思考、动手操作、团结合作、互相交流的学习过程，积累数学活动的经验，学会合理处理信息，发展数学应用意识.（3）情感与态度：使学生感受统计在生产生活中的作用；培养学生的数感；使学生乐于接触社会环境中的数学信息，激发学生的节水及环保意识.重点和难点：
（1）重点：培养学生的数感和统计观念.（2）难点：能根据具体问题选择适当的统计图描述数据并获取有用的信息，并作出合理的判断和预测.教学形式和课前准备：
本课题在多媒体教室进行学习.学生在课前也收集了一些有关水资源的资料，准备直尺、铅笔、圆规、量角器等作图工具.第一课时
活动一：广告展示，节约用水的公益广告
活动二：滴水实验，首先把水龙头开到最小，让它一滴一滴地滴水，再拿一个刻度杯在下面接着，看看在一定时间内，会浪费多少水。我们发现一个滴水的水龙头在15分钟的时间内，滴了250ml水，那么1小时就可以滴1000ml的水，一天可以滴24000ml水，一年可以滴8760000ml水，也就是8760L水，多么惊人的数字啊！所以，节约用水要从点滴做起。
活动三：节约用水小妙招用水方面
1、淘米水洗菜，再用清水清洗，不仅节约了水，还有效地清除了蔬菜上残存的农药。
2、洗衣水洗拖把，再冲洗厕所，第二道清洗衣物的洗衣水擦门窗及家具，洗鞋袜等。
3、大、小便后冲洗厕所，尽量不开大水管冲洗，而充分利用使用过后的“脏水”。
4、冲厕所尽量使用节水型设备，每次节约4—5kg。
5、将卫生间里水箱的浮球向下调整2厘米，每次冲洗可节省水近2kg。
6、淋浴时关掉水龙头擦香皂，洗一次可节水60kg。
7、用洗衣机洗衣服时，建议集中一次清洗，若分开两次洗，则多耗水120kg。
第二课时：
阅读课本的“背景资料”，从中收集数据，画出统计图，并回答下列问题：
（1）地球上的水资源和淡水资源分布情况怎么样？
（2）我国农业和工业耗水量情况怎么样？
（3）我国不同年份城市生活用水的变化趋势怎么样？
（4）根据国外的经验，一个国家的用水量超过其可利用水资源的20%，就有可能发生“水危机”，依据这个标准，我国1990年是否曾出现“水危机”？学生阅读资料，通过小组合作、讨论的形式完成。
第三课时：
收集全班同学各家人均月用水量，用频数分布直方图和频数折线图描述这些数据，并回答下列问题：
（1）家庭人均月用水量在哪个范围的家庭最多？这个范围的家庭占全班家庭的百分之几？
（2）家庭人均月用水量最多和最少的各有多少家庭？各占全班家庭的百分之
几？
（3）全班同学家庭人均日用水量的平均数是多少？按生活基本日均需水量（BWR）50升的用水标准，这个平均数是否超过用水标准？
（4）如果每人节约用水10升，按13亿人口计算，一天可以节约多少吨水？按BWR标准计算，这些水可提供给1个人多少年的生活用水？
（5）你还可以得到哪些信息？
（教师巡视，指导各小组开展调查实验活动）
第四课时：
阅读资料，从中收集数据，画出统计图，并回答问题：
（1）2000年全世界淡水资源利用情况怎样？
（2）如果我国的农田全部采用节水灌溉技术，每年至少可节约多少淡水资源？
（3）你觉得解决我国水资源短缺问题的关键是什么
（4）通过这节课的学习，大家获得了哪些统计活动知识？
（5）针对节水问题，谈谈你的想法.根据调查情况，写出结题报告，并以小组为单位展示。
附录：中国水资源
水是生命之源，水是人类的渴望，水是关系国家安全的重大战略问题。
但是，我们偏偏缺的就是水。缺水，是不争的无奈。
——因为缺水，多少沃野绿洲变成浩瀚的戈壁，我们的先人不得不无数次背井离乡，迁涉远土。
——因为缺水，我们曾不得不动员起全家的男女老幼，拿起那所有可以使用的坛坛罐罐去四处抢水。
然而长久以来，我们最不尊重的、无节制开发的、大大方方浪费的、明明白白污染的、无时不刻跑冒滴漏的也是水。用水者从来很少问起：自来水——你从哪里来？
所以，我们不得不再次拿起“节水光荣，浪费可耻”这个口号，去唤醒人们的觉悟。应该说，自然因素造成的水资源不足状况，我们无法在整体上改变，但人为因素加剧的缺水，则可通过努力使之缓解。这个努力，就是大力提倡节水和治污，这是我们在改变缺水状况的努力中能够做到也必须做到的事情，关键在于——节水，要从我做起，要从每一个用水人做起。
节水，是因为缺水
据多年记载，全国670多个城市中，约有400个城市常年供水不足，其中有110个城市严重缺水，年缺水量达60多亿立方米，由于缺水每年影响工业产值约2000多亿元，许多城市在天旱时被迫定时限量供水。
问题的严重性更在于——水源极为紧缺。我国是世界上最贫水的13个国家之一，人均水资源量不足2300立方米，只相当于世界人均的1／4，且时空分布严重不均。从时间上讲，北方各省（市、区）全年降水主要集中在7、8、9三个月，其余时间则多旱少雨；从空间上讲，南方多北方少，北方人均水资源更低，不足2000立方米，有些省份甚至低于500立方米。按照国际公认的标准，人均1750立方米为用水紧张线，1000立方米为生存基本线。足见我国水资源短缺的状况是十分突出的。
问题还在于，随着工业化、城镇化、现代化水平的提高，城市群的继续增加，城镇规模的不断扩大，城市用水的比重还要逐步上升，城市缺水的矛盾将会愈加突出。
就我省来讲，陕西是水资源严重短缺的省份之一，人均水资源占有量1266立方米，仅为全国人均量的1／2，世界人均量的1／8。按耕地面积计算，亩均水资源量860立方米，仅为全国亩均量的44％。陕西南北狭长，水资源分布很不均衡，水土组合极不合理。秦岭以南土地面积占全省的37％，而水资源量占全省的71％，秦岭以北地区面积占全省的63％，而水资源量仅占全省的29％。特别是经济比较发达、城市群相对集中、人口占全省60％、耕地面积占全省55％、工农业产值占全省80％以上的关中地区，人均水资源量仅388立方米，为全省人均量的30％，不到全国人均量的1／6，约为世界人均量的1／26，与已经出现水资源严重危机的北方几个省市人均量相当。其次，我省水资源年际、年内变化十分悬殊。据水文资料记载，我省地表径流在丰水年可达800亿立方米以上，而枯水年则不足280亿立方米，丰枯比达3：1。水资源年内分布也很不均衡，7—10月占全年径流量的60—70％，而其余8个月径流量仅占全年的30—40％。除此而外，我省以干旱缺水为主要特征的灾害十分频繁。据对1371年至1990年的620年历史记载分析，发生1—2年以上大范围持续干旱290次，平均两年一次。其中1950—1990年发生不同级别的旱灾37次，平均1.1年一次，年平均成灾面积超过1300万亩。进入90年代以来，我省干旱缺水的形势更加严峻，1994年—1995年全省发生的特大干旱，仅夏秋两季受灾面积就超过5000万亩，严重干旱2800万亩，绝收510万亩。长期的干旱缺水，不仅造成农业大面积减产，而且致使全省各城市均经历了长达20多年的大面积水荒，对工业生产、城市生活和社会稳定产生严重影响。由此不难看出，水资源短缺已成为制约陕西经济社会发展的重要因素。不仅如此，随着我省城市化步伐不断加快，城市经济快速发展和社会事业不断进步，城市人民生活水平的提高，城市缺水的矛盾将会愈加突出。因此，在认真做好城市供水工作的同时，突出节水和水污染防治工作显得十分重要，且任务艰巨，责任重大，意义深远。
节水，治污回用是根本出路
水资源的短缺，用水量的不断增加，本身就是一对难以化解的矛盾，而对水的浪
费和污染，有如雪上加霜，使矛盾更加突出。
水污染在我国已十分严重。城市污水排放量从1990年的近180亿立方米增加到现在的约360亿立方米左右，其中生活污水近80％未经处理直排水体。我国有63.8％的城市河段受到中度或严重污染，118个大城市中97.5％的城市地下水受到不同程度的污染。我国的一些城市虽然水源充足，但由于污染的加剧，可资利用的却很少，成为缺水型城市。“守着江河缺水喝”，是我国许多城市面临的窘境。可见，水污染加剧了水资源的短缺，使有限的水资源不能得到充分利用，使可以再利用的水资源不能进入再利用的良性循环。
节流、治污、开源，这三方面措施是相互影响、相互作用的。“节流”是由我国贫水的基本水情决定的，必须放在优先位置。“治污”具有保护水资源、改善水环境，增加供水量的多重效益，是解决城市缺水问题的根本出路。“多渠道开源”的内涵除了合理适度开发地表、地下水资源外，还包括雨水利用、海水代用、海水淡化和污水资源再生利用等，而污水资源的再生利用应当成为“开源”的主要途径。也就是说，城市水资源利用要治污为本，这是保护供水水质、改善水环境的必然要求，也是实现城市水资源与水环境协调发展的根本出路。
首先，工业污水防治要进行战略转变。我国长期以来实行的末端处理、达标排放为主的工业污染控制战略，现已被国内外证明是耗资大、效果差、不符合可持续发展的战略。专家指出：污水防治应实行从以末端治理为主向以源头控制为主的战略转变。那就是，淘汰物耗能耗高，用水量大、技术落后的生产工艺，推行“清洁生产”，在生产过程中提高水的利用率，实行中水处理，进行循环利用，减少污水排放量，逐步做到零排放。这样既减少了污染，又节约了水资源，降低了成本，提高了利润，达到经济效益和环境效益“双赢”。
其次，要下大气力提高城市污水处理能力，切实重视城市生活污水的再生利用。目前城市生活污水排放已是我国城市水的主要污染源，城市生活污水处理是当前和今后城市节水和城市水环境保护工作的重中之重，这就要求我们要把处理生活污水设施的建设作为城市基础设施的重要内容来抓，而且是急不可待的事情。一是要按照保本微利原则尽快提高污水处理费征收标准，使污水处理设施的建设和营运具备能够偿还投资贷款、维持日常运营费用的运行机制。污水处理费对设施运行成本补偿不足，是导致我省城市污水处理设施建设缓慢、污水处理能力严重滞后的重要原因，所以，调整污水处理费势必成为发展污水处理产业的关键所在。污水处理回用是解决城市生态环境用水和工业、服务业用水最有效、最廉价的手段；提高污水处理回用率，是改变水质型城市缺水状况，避免远距离调水导致城市用水价格大幅度上涨的根本措施；污水处理回用这一可靠的水资源也是城市长期、稳定、可持续发展的最重要条件。因此，应该把污水处理工作摆在城市基础设施建设的重要位置，将污水处理费的调整，优先于供水价格的调整。二是要建立稳定的污水处理设施专项投资渠道，同时引入市场机制，构筑多元化的投融资渠道，加快污水处理设施建设的步伐。提高城市污水处理率，需要的不仅仅是建设污水处理厂的投入，而且还需要建设形成拦截汇集污水的完整的管网系统，甚至其所需的投资量，远远大于污水处理厂建设本身。因此，必须建立一个稳定规范的财政注入资金的渠道，加大投资力度。同时，还必须积极引入市场机制，吸
纳集体、个人、外商投入城市污水处理设施的建设和营运，并建立完善的投资回报机制和完整易行的处理回用、销售收费规则，以对各种社会资金产生一定的吸引力。
第三篇：学习十九大报告感想谈创新
创新发展新路
发展是解决我国一切问题的基础和关键，创新发展方式是实现持续健康发展的必由之路。
“这是与时俱进、创新发展方式的新征程”，习近平主席科学洞察世界发展大势、准确把握时代脉搏、深刻总结中国发展进程，向世人宣示，在中国共产党领导下，中国人民将开启新征程，为世界经济发展注入中国信心，为世界经济转型贡献中国智慧。
发展理念是否对头，发展方式是否对路，从根本上决定着发展的成效乃至成败。党的十八大以来的5年，面对世界经济复苏乏力等外部环境，面对“三期叠加”等严峻形势，我们之所以取得经济建设重大成就，对世界经济增长贡献率超过30%，关键就在于习近平新时代中国特色社会主义思想，提出了一系列关于发展的重要论断，推动中国坚定不移贯彻新发展理念，坚决端正发展观念、转变发展方式，加快形成以创新为主要引领和支撑的经济体系和发展模式。我国经济保持了中高速增长，保持了稳中向好、稳中有进的态势，根本原因就在于我们主动适应、把握、引领经济新常态，不断提升发展质量和效益。实践证明，创新发展方式，是把握经济发展规律的客观要求，是顺应我国经济发展大逻辑的有效途径。
当前，中国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段，这是一个极其重要的深刻转变。从世界大势看，发展的内涵正在发生深刻变化，全球也正面临着发展方式的深刻转变。实现更加全面、更有质量、更可持续的发展，是国际社会共同追求的目标。同时，世界经济内生动能不足的顽疾并未消除，彻底摆脱“新平庸”的风险，只能向创新要动力。面对新一轮科技和产业革命浪潮，中国更应抢抓机遇、乘势而上。在我国经济转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，开启与时俱进、创新发展方式的新征程，让创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念更加深入人心，才能不断激发全社会创造力和发展活力，不断增强中国经济创新力和竞争力，实现我国发展的战略目标。
“理者，物之固然，事之所以然也。”党的十九大对我国经济发展作出了战略部署。开启与时俱进、创新发展方式的新征程，就要按照党的十九大的部署和要求，按照习近平主席在主旨演讲中所宣示的，贯彻新发展理念，坚持质量第一、效益优先，建设现代化经济体系。在重点举措上，以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率；推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深入融合，在数字经济、共享经济、清洁能源等领域培育新的增长动能；不断探索区域协调发展新机制新路径，大力推动京津冀协同发展、长江经济带发展，建设雄安新区、粤港澳大湾区，建设世界级城市群，打造新的经济增长极。
中国的发展是世界的机遇。一个创新步伐加快、发展质量更优的中国，必将产生更广泛、更强大的辐射效应，带来更多合作机会，让更多国家搭乘中国发展的快车。在新时代开启与时俱进、创新发展方式的新征程，我们一定能实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续的发展，为世界带来更多中国红利。
第四篇：浅谈大数据感想
第一次知道大数据时代这个概念是在大一，本来以为是很高端深远的东西，但是就现在肤浅的认识看，其实就是我们所处的这个时代。所谓大数据，无非就是社会进步、经济进步所导致的一个必然结果，尤其是如今这种非结构式的信息膨胀得很快。首先，对于大数据时代这本书，由于是译本我觉得很多地方读起来没有逻辑有点难理解。但是这本书最好的一点就是较生活化、通俗化地讲述了大数据已经给我们生活带来的变化以及我们还可以利用大数据去改变什么。在这本书中，作者强调了是三个原则：
一、不是随机样本，而是全体数据；
二、不是精确性，而是混杂性；
三、不是因果关系，而是相关关系。
对于第一点，作者是认为小数据通过抽样能够获得更多信息，但随着各种类型数据的不断增多，海量的数据通过抽样去获取信息就没有意义了。我觉得作者不能太过度强调全面数据，因为它毕竟有很多的条件限制，比如是否有能达到的技术支持，是否经济，是否合理，所以并不能一味地追求全面数据所带来的完整信息，至少我认为就现在大部分的数据调查来看，有的时候还是合适才是最好的。还有一点就是我们在收集、分析全面数据的时候也在不断产生新的数据，怎么证明这些新数据不是我们需要的全面数据中的一部分呢。
对于第二点，作者说允许不精确的出现成为了一个亮点，说得来就跟以前我们收集分析都非常精确一样，其实在统计中提到的置信区间、显著性水平这些限制就是一种容错率的概念，也就是说我们一直都是允许不精确的。
第三点其实在讲大数据带来的一个巨大的颠覆在于，人们可以利用数据的相关性直接做出决策而不用拘泥于背后的原因。例如沃尔玛通过调查知道“飓风的时候草莓味蛋挞卖得好”，但是我们根本不知道原因到底是为什么，其实我们也不需要知道，沃尔玛要做的仅仅是在飓风的时候增加草莓蛋挞的库存并且把它摆到显眼的位置就可以了。所以利用大数据我们可以做出很多这样的精明决策，但是数据也逐渐在代替了人做决策，我觉得人类的思想被彻底挑战了。我认为机器对于数据的分析体现相关关系，而因果关系则大部分来自于人为的想法，作者在书中前面部分说到“真正的革命并不在于分析数据的机器，而在于数据本身和我们如何运用数据”，所以重点是人类的思想和人类的运用。我觉得这一点上作者讲得有点前后矛盾。这么多年来，人类一直都在靠因果关系来理解和审视世界，而且事实也证明这没错，其实一旦有人的思维在就是不可能避免因果关系的出现，我觉得如果太强调相关关系就少了点人文情怀了。
这本书中作者说大数据的核心是预测，我觉得这才是最关键的，因此不用太在意作者所提过的那三个原则，我们知道能用大数据去做什么才更应该被在意，毕竟数据的使用者是我们。作者说量变引起质变，正因为有预测，我们就能预知未知的，就能相对清晰地了解这种质变到底是什么，这也是大数据赋予我们的权利。因此我们可以利用大数据提前知道人们所需要的而去进行改变，这应该也是生活与人本身契合度越来越高，人们觉得生活越来越方便的原因之一。大数据带来的究竟是信号还是噪音，我觉得预测结果是最能够用来反映的证据。尽管贝叶斯定理在预测方面已有非常高的成功率，但作者还是反复强调预测的困难性。如何保证收集信息的准确性？如何构建合适的数学模型和工具？又如何克服预测过程中的私人因素？即使是在大数据时代，这些同样会造成预测偏差。但不可否认，预测已经完全影响到我们的生活。比如人的消费行为预测，电影的票房预测，离职风险预测等等。但大数据时代最无法避免的就是隐私泄露，预测同样是泄密的源头。比如婚外情预测，死亡预测等，它很有可能会对生活造成不好的影响。所以科技与知识都是有两面性的，随着大数据时代的发展，隐私权的基本问题也应该重新被审视，各种法律也应该相应被完善。我们需要发展但也不应该完全由数据推着我们发展，社会的发展依然需要人类文明作为基础。
第五篇：数据分析课程感想
数据分析课程感想
——XXXX级XX学院XX班XXXXXXXXXXX 接触数据分析是从大学的计算机课上开始，但是了解得很少，于是在选修课上进一步学习。通过学习我了解到数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。确实在课堂上我们也是主要通过看老师计算机数据分析软件操作来学习，所以可以知道计算机的应用给数据分析带来了新鲜血液，使得数据分析更具有操作性和实用性，在很大程度上方便了对大量数据进行系统分析。
在课程上我们主要学习了运用数据分析软件进行数据分析，比如插入表格，数据排列，数据分类等等。通过这些学习首先我们掌握的是对OFFICE软件的一些基础应用，比如合并单元格，插入各类数据表格，对大量数据进行快速排序等。这些技能不仅对于数据分析很有用，在以后的日常工作中，也可以帮助我们，因为在现代社会，熟练掌握计算机已经是每个合格办公人员的基本技能，而这些可以使我们繁重的文件数据处理工作更加轻松和得心应手。
虽然在上课时看老师操作有时会觉得很难，但是一旦掌握会发现数据分析十分有用。在以后工作中，特别是营销工作中，可以发挥重要作用，比如，在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。而这些如果不使用数据分析，那么工作人员可能就要被掩埋在庞大而复杂的数据中了。尤其在如今大数据时代，行业领先企业都充分利用大数据分析，从而找到顾客偏好和新的营销热点，因此数据分析有极广泛的应用范围。
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。以公司进行顾客喜好数据分析为例。首先要确定收集哪些有效数据，比如顾客对产品的满意度，顾客的年龄，然后是确定收集数据的途径和实施方案。比如发放调查问卷，开展网上问卷，电话访问，信件邮寄，等等。之后是对收集来的大量数据进行分析，这个环节就是我们课堂上主要学习的数据分析方法，比如对数据进行分类统计等。通过对数据的分析可以得出顾客对于产品的满意度，和产品改进方向，当然在数据分析过程中也许因为模型选择和操作问题等出现数据分析偏差，所以最后还要对数据分析过程和结果进行评估和改进完善。
数据分析对于工作和生活有很大的便利性和必要性，所以我会在以后的生活学习中多多留心，争取掌握更多数据分析技能。
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