数据分析与软件应用心得.

第一篇：数据分析与软件应用心得.

数据分析与软件应用心得

贾学昌

3118425 我很高兴选修了《数据分析与软件》这门课程，通过本课程的学习，让我学会应用数据分析和多元统计中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题能给出合理的推断，还学会了利用SPSS软件进行一些简单的操作，能够与EXCEL结合应用。总之，受益匪浅。

现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。

对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。

因此，要学好SPSS，必须掌握理论知识和对数据具有良好的分析处理能力。弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。掌握基本的统计方法是基础。我掌握的基本统计量有频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理，不过，我对这个不是太熟悉；利用多选项分析把每个变量设为1/0变量，一般应用于多选项的问卷调查处理。

在这门课程中我们学习了一个重要分析方法就是假设检验，它是用样本推断总体有用工具。尽管在统计学和概率论中学过，但学起来并轻松一些。假设检验分为参数假设检验和非参数假设检验以及方差分析。基本原理就是“小概率事件实际不可能发生”。其中参数检验是对总体分布作出某种假设，然后利用样本信息来判断关于总体的参数的原假设是否成立。方差分析实际上是通过多个总体均值相等的假设检验，来推断变量间因果联系的统计方法。在这里，我们主要要掌握原假设H0与被则假设H1的设置，看懂SPSS分析结果的数据，其中最为关注的一般是P-Value值，如果大则原假设成立，否则选择被则假设，还有F检验值和T检验值以及卡方检验值。与参数检验相比，在非参数检验中不需要对总体分布的具体形式作出严格假设，或者只需要很弱的假设。大部分非参数检验都是针对总体的分布进行的检验，但也可以对总体的某些参数进行检验。在这可学习中，最大的问题就是如何区分各种检验和合理应用。到现在我还很难理解，感觉很惭愧。

这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。常用的Q聚类法有闵氏距离和马氏距离，只是我们必须掌握的。具体的计算方法有最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和连接法等等。在最后一节课老师讲了贝叶斯理论，根据先验概率和实验事件得出后验概率，从而得出更为可信的概率。最后，这门课程就学完了，学到了很，还有很多不懂。本课程需要很好的统计和概率论的基础，要不，很难听懂或者简直听不懂。同时，老师很少强求我们及时做作业，以至于我们知识掌握不牢固，前学后忘现象严重。有时候觉得老师讲得过深，我们根本无法接受。希望老师以后讲授本课程时把难度降低一点，多给学生练习的机会。我希望在考试之前把学懂的知识巩固，把不懂得尽量弄懂，但愿以后在工作中能轻松运用。

2010年11月

第二篇：数据统计与分析心得

数据统计与分析心得

（第三组）

数据统计与分析是一个比较复杂、比较费时和费力的工作，在工作中，小组成员既要有明确的独立的分工，也要有集体的团队的协作精神。每个人在统计数据时都要做到认真严谨、实事求是，要有耐心而不是用一颗浮躁的心来对待工作。在数据分析中，要用一颗客观的、真实的心来做好对统计数据的客观分析与评价。这样才能使问卷调查统计出来的数据真实有效，为下一步的工作实施和决策做好准备。

我们这次东华理工大学校园文化调查问卷印发的总数为210份，其中有6份未收回，实际收回问卷共204份，其中无效问卷（被调查人未填写性别、专业、年级等相关信息）有5份，则实际有效问卷为199份。合格问卷占总数的94.76%，问卷收回率较高。在接下来的数据统计与分析中，则以此199份有效问卷的数据来统计，并计算数据结果。

此次参与问卷调查的年级有11级大

一、10级大

二、09级大三的学生，08级大四学生未参与调查，其中问卷调查又以大一学生为主，有186人，占总人数的93%；而大二学生只有8人，占总人数的4%，大三学生只有5人，占总人数的3%。在此次参与问卷调查的性别比中，女生有136人，占总人数（199人）的68.34%；男生有63人，占总人数的31.66%。问卷调查的女生占有多数。

此外，这次问卷所调查的专业有15个专业，其中文科类专业（广告、法学、对外汉语、英语）调查人数有133人，所占总人数的百分比为66.83%；经济类专业（国际贸易、旅游管理、会计、市场营销、物流管理）调查人

数有50人，占总人数的百分比为25.12%；理科类专业（自动化、科工程、土木工程、资源勘探、信息管理、测绘工程）调查人数有16人，占总人数的百分比为8.05%。调查对象以文科类同学占多数。

在这次数据统计与分析过程中，我们发现了问卷还存在一些问题，但总体还是好的。首先，问卷中存在漏字的情况，主要是出题组印刷前没有认真做好校对的工作造成的；其次，选项有的出现错乱及其选项中没有明确注明题目是多选或者单选的题目，因此在我们数据统计过程中也带来了一些困惑，但经过向出题组的询问，我们还是明确了题目的多选与单选问题。但我想，这对于我们的调查所统计出来结果，其实际真实效果多少会有一些水分的。再次，就是我们问卷的发放组没有考虑我们要调查的比例的分配，比如年级的比例分配、专业类别的比例分配、男女性别的比例分配。这样就造成我们统计分析出来的数据有一点不合理性、不太全面性。此外，我们数据统计与分析小组中也出现过一些问题，由于我们从来没有做过数据统计与分析的工作，因此缺乏经验，在统计数据过程中其实每一道题也有不不合理的作答选项，而我们第一次都把他们统计上了，没有考虑到每道题都有回答无效的答案。而后来的结果是，又让我们成员重新统计了一次，这次考虑了把每道题目中无效答案剔除后，再统计出每道题目中有效答案的选择数量。

数据统计与分析不但要有团队协作的精神，而且还要会懂电脑，利用Excel操作系统来计算出最终的数据结果。这就在不同的两个方面考查了我们当代大学生应有的素质。在这次数据统计与分析过程中，我们组成员都表现得积极认真，按时按量地完成了我们每个人所分配的任务。因此在这次数据统计与分析中我们组虽然花费了有一定的时间，但还是比较少的，而且成功地完成了这次统计任务。这也为下一组的成员的论文写作及其总结工作争取了更多的时间。在使用Excel操作系统时，由于有些成员不会使用此操作，所以给其他会操作的成员增加了工作量。在此也让这些不会使用电脑操作系统的同学能够体会到对于掌握好电脑基础知识的重要性。希望他们都能够好好地学习这些知识，为今后的工作和学习带来更多的便利。

这次问卷调查的数据统计与分析实践活动，让每个同学都有收获。有的收获了出题时应当注意的问题，有的收获了问卷调查中所获得的经验，有的收获了同学们之间的友谊，使同学之间的交流与沟通在实践活动中无形当中就增加了，有的〃〃〃〃〃〃

总之，我们都认为这次问卷调查实践活动是一次成功的实践活动，因为在这次调查活动中，我们都看到了每一个同学都在努力的把事情做的更好，都认真地对待自己所分配到的任务，都在积极的讨论与交流。

另：附第三组成员数据统计与分析的工作图片

第三篇：校对软件应用心得

校对软件应用心得

在第二轮续修地方志以及近几年编辑年鉴资料的过程中，我办比较多的使用《黑马》、《编辑助手》等中文校对软件，收到了缩短编纂时间、提高志书、年鉴文稿质量的双重效果，既提高了工作效率，又减轻了工作负担。是值得继续深入研究与坚持的好做法。

2006年初，我县（区）第二轮修志工作进入关键的最后总纂阶段。160万字的初稿已经形成，认真修改、送审、复审、直至定稿出书，还有大量工作要做。而预计2007年底完成编纂任务的要求，时间又很紧迫。为了保质保量地按时完成任务，我们决定购买《黑马》软件，辅助进行志稿的修改工作。所以做出这样的选择，是因为我办在前几年续修县志收集、整理资料过程中，全体编纂人员都学会用计算机打字、编辑稿件，从而大大提高了工作效率，使我办续志工作进度由落后转为先进，尝到了应用计算机的甜头。与此同时，我办聘用的一名编辑，会一些编程技术，他搜集大量容易用错的词输入数据库，专门编了一个校对程序。把各篇章志稿粘贴到里面，由这个程序校对一遍，生成“勘误表”，再逐一进行手工确认修改。修改过程中发现机器没有查出来的新差错，及时追加到差错数据库里，以后机器也可以校对出这些差错了。由于这个校对程序是自己编制的，所以根据需要随时增加新的功能，满足工作需要。以后逐渐把条目筛查、姓名筛查、人名地名排序、索引生成、字典词典等功能追加进去，性能更加完善了。这个程序与《黑马》各有所长，又有互补性，我们总是用两个软件分别校对同一篇文稿，常常是各有所获，这样把差错控制在最低的限度内。我们给这个校对程序命名为《编辑助手》。在志稿修改过程中《黑马》、《编辑助手》成了我们离不开的好助手。

人（地）名库与人（地）名索引

人名索引是志书、年鉴等资料性书籍必备的内容，而编辑人名索引，在手工操作情况下，是比较费时费力的。有软件的协助，这一工作轻松多了。首先是把文稿中的所有人名输入人名库。输入分三种情况，一是人名比较集中的篇章，可以直接复制其中的若干人名粘贴到人名库中；二是使用《编辑助手》中“人名筛查”功能，逐篇文稿筛查一遍，人名就进入人名库了；三是那些分散的含有冷僻字的人名，在用《编辑助手》校对文档时，选用“自助”方式，这些人名就会出现在“待整理词”列表中，手工确认待整理词表中的人名、地名，点按相应的按钮即加入人名、地名库了。人名库输入完成，其实人名索引也就完成了，以下的工作是以分秒计算的，只需要手工选择“按拼音排序”、“按笔画排序”即可生成人名索引表。

人（地）名库还有个作用，就是输入的人名、地名按标准词对待，再出现相似的人名、地名，会报告疑似差错。例如：“张文斌”、“腰堡乡”输入人名、地名库，以后校对文稿时遇到“张文彬”、“张文宾”都会提示是否应为“张文斌”；遇到“腰卜乡”就会提示是否应为“腰堡乡”。同一个人，在不同部门提供的资料中有不同的写法。如闫志学、阎智学，李小峰、李晓峰，郑微微、郑薇薇等等。到底是同一个人，还是几个人，需要核对。地名也存在类似情况，比如张家窝棚、张家窝铺等。软件中“查找相近人（地）名”功能可以快速把这些相似人名、地名筛选出来，分别不同情况，与原始资料核对、到所在单位核对、甚至找到本人核对。这样在志书稿近7千个人名中，合并统一、改正用错的人名2百多个、地名几十个，保证了人名、地名的唯一性和正确无误，为后人用志减少了许多麻烦。在以后编纂年鉴过程中，同样改正了许多用错的人名、地名。

某处发现差错，全文多处修改 用计算机协助改稿，比过去手工改稿方便多了，也省时多了。过去手工改稿，抄过来抄过去、贴贴剪剪、勾勾画画，在这过程中还会产生新的差错。现在用计算机，复制粘贴非常轻松。特别是遇到批量修改的内容，软件更是帮了大忙。我们把整个县志稿编辑成几十个WORD文档，当需要把各篇目中的“七区十二县”都换成“7区12县”时，先用《编辑助手》查一下哪几篇文档中有该词句，再打开各WORD文档用替换功能就很快就完成了。又如：发现某篇目中“五一”没有加引号、使用了“今年”、“去年”、“目前”字样等差错，用《编辑助手》很快锁定哪些篇目中有这些词，进而有的放矢地对各相关篇目进行修改。有些差错本是手工校对出来的，比如应该用“法定代表人”的地方使用了“法人代表”，对于这类差错软件还不能校对。但是可以用软件快速显示出各个文档中含“法人代表”的句子，手工判断哪里需要修改，加快了手工校对的速度。

两个校对软件互补 在使用软件校对的过程中，我们发现两个软件校对结果并不完全一致，存在少量的差异。经对这些差异之处进行认真核对，发现两个软件都有各自的长处，又都有误报或漏报。例如《黑马》对国家领导人姓名、职务、排序，对政治性错误特别敏感，《编辑助手》次之。《编辑助手》对该用“地”的地方用了“的”之类问题并不敏感，而《黑马》则几乎无遗漏地报告出来（标红）。《编辑助手》校对时有“自助”选项，可以随时方便的追加新词、人名、地名，不断提高差错检出率。还有索引生成、人名筛查、条目筛查等功能，这些又是《黑马》不具备的。又如校对志稿中一段碑文：“大清咸丰九年三月毂旦”，手工校对几次没有发现什么问题，用《黑马》校对时，只是标了粉色，并没有给出具体修改建议；用《编辑助手》校对，他与数据库内标准词“穀旦”(良辰的意思)对比，字形接近、字不相同，报告疑似差错。又经手工核对，更正了这处差错。有些字形非常接近的字：侯候、己已、未末、历厉、喧暄，出现混用的时候，手工校对很难发现。又如有些词专业性比较强：硅整流二级管、硅整流二极管、聚氨脂、聚氨酯、聚乙稀、聚乙烯，手工校对受编辑人员专业面的限制、注意力的影响，也很难全部发现纠正。用两个软件校对则一个不漏地显示出来，保证了书稿的校对质量。

顺便提一下，在两个软件出现差异时，我们除了查找词典等工具书寻求标准答案外，在网上查找、核实相关资料，是非常有效的选择。许多生僻的专业词汇，在网上找专业网站、找权威部门文件，都能得到确认或更正。此外网上还能搜索到许多难得的资料，核准了一些我们手工掌握的资料。如在编辑《人物》篇时，先是靠各单位提供相关资料，但是有些人离开呼兰时间较长，本地又没有亲属，相关资料找不到。于是就开始在网上搜，在“百度”或“Google”的搜索栏里输入“呼兰人”、“呼兰出生”等字样，一点搜索按钮，就会搜出许多相关内容，再根据其提供的信箱、电话等联系方式进一步联系到本人，这样我们找到许多原来不掌握的人员信息，还有一些珍贵的历史照片。也有些资料通过上网，得到核准。比如在“大事记”中记录一段关于吉林汪清深层地震波及呼兰的记述，时间是2002年6月29日凌晨1点零9分。后来在网上搜关于“吉林汪清地震”的信息，经过与权威网页的核对，这次地震的准确时间是1点19分，避免了出现差错。

条目名筛查与条目名修改

编制条目索引，需要先把各个条目名称集中起来。用软件完成这个任务是很轻松的，点一下“筛查条目”按钮马上即可完成。由于所有条目名都加了方头括号“【】”，索引筛查起来比筛查人名简单得多，不用手工干预，一次完成且没有误查、没有遗漏。在编制年鉴条目索引的实践中，我们还曾有意外的收获。当所有条目名筛查完成后，发现有许多相同名称的条目，如“【表彰奖励】”出现2次、“【强化监督】” 出现4次、“【招商引资】”出现9次等等，手工审阅时，这些条目分散在各个篇章，并没有引起注意。出现这种情况，说明条目名的拟定还不科学，不利于资料检索的需要。之后调整修改了相关条目，增加了限制词，使条目名更具体了。如：【开发区招商引资】、【工商联招商引资】、【发改局招商引资】等。

标点符号校对，重复段落检查 两款校对软件都能对部分标点符号的用法进行校对，如：一个句子中的逗号过多（可以自行设置最低报告数），在文字中使用了半角标点符号，前后对应的标点符号“《》、（）、【】、{}、‘’”，漏掉其中一个、或一个用全角另一个用半角，两个标点符号连用，“。/。！/；，”等等，都能给出相应的提示。《编辑助手》还能对文档中出现重复段落的情况，给出提示。重复段落的长度，由使用者自行设定。在用WORD文档编辑稿件时，常会根据需要将一段文字复制到另一处，难免造成大段文字重复的问题。在提供资料单位报来的原始电子数据资料、纸质资料中也有这种情况出现。手工审阅，由于重复段落并不相邻，也很难校对出来。我们在用《编辑助手》校对年鉴稿时，就轻松地发现更正了多处重复段落的问题。

双文比对适用方便 日常编辑工作常会遇到这种情况，一篇文稿经两人或多人分别校对修改后，形成两个WORD文档，内容大致相同，个别处有改动。如何把两篇文档修改处综合统一起来，手工操作需要以其中一个为基准，对照检查另一篇文档，有差异处进行修改，操作起来很费精力。《编辑助手》软件有双文比对功能，两篇文稿粘贴进去，逐一显示有差异之处，速度快，无遗漏。据网上介绍，新版《黑马》软件也有双文比对功能。中文校对软件的不足，手工校对与软件校对合理分工 目前中文校对软件尚处于开发、成熟阶段，还有好多功能需要完善，不能完全替代手工校对。软件校对，对差错词、多字词、缺字词、异形词、错字（含应用简体而使用了繁体）等差错基本都能校对出来。而对文稿中的知识性错误、逻辑性错误、语法错误等，还很难校对出来。所以在文稿校对时，不能完全依赖机器校对，要有一个合理的“人机分工”，软件校对节省下来的时间、精力，要放在那些软件暂时还无法实现的方面，这样人机紧密配合，才能实现既速度快又质量高的校对效果。

（《黑马》网址）

第四篇：大数据心得

大数据讲座学习心得

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。

了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机 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。把自己的心门打开，像海绵般吸取积极、正能量的东西。篇二：大数据时代书面记录与心得体会

大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法

律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。

《大数据时代》读后感

一、学习总结

1、关于作者

维克托·迈尔-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余

年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。

2、关于大数据 1）大数据是什么

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多样性）、veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。2）大数据的来源

所谓的“big data”是由ibm和gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。

3）大数据现状、应用

通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。4）大数据未来 fayyad曾被视为数据挖掘领域的no.1，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。

3、关于大数据时代 1)思维变革 ? 更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。? 更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。? 更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。2)商业变革 ? 数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。? 价值：发现、利用数据的价值。? 角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。3)管理变革

? 责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。? 自由：反对数据垄断大亨。

二、读后感

1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”

经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。

通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。

2、大数据技术支持预测工作

大数据的4v特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。

大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。

3、知识管理迫在眉睫

大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结??，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。

知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？

三、在工作中的而应用

1、关注运作工作向数据管理方向的转化

在仓储工作中，为物品对象（仓库、货物、设备、员工等）、流程对象（如作业、异常处理、管理等）建立属性列表，关注数据积累。

同时，关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。

2、重视数据挖掘，提高数据分析能力

根据运作问题和目标，通过数据挖掘和分析，寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测，发现潜在风险、发掘改善途径。

3、推动数据转化，促进建立知识管理系统

在实际工作中，重视对裸数据、经验、执行文件的管理，引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化（数据到知识、隐性知识到显性知识、个体知识到组织知识等）、知识共享的知识管理体系，形成仓储管理知识体系及其良性循环。

（正文结束）篇四：大数据心得体会 大数据时代的信息分析平

台搭建安装报告

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

解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步

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。篇五：大数据时代读书心得

一部似乎还没有写完的书

——读《大数据时代》有感及所思

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固

有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了！

更何况还有两个更可怕的事情。其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量 和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢？ 其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

第五篇：数据统计与分析演讲稿

演讲稿

以下是我们的数据统计与分析

1、通过分析原始数据，我们发现湛师运动人数多，对运动设施的需求量大

由图表一我们可以看到：

高达45人的受访者一周运动次数在1—2次间，30人在5次以上，还有8人一周基本没有运动，经过计算湛师学生一周运动量次数至少有两万次。另外周一至周五，运动场在日间基本是不开放的，而且体育馆或篮球场总是有体育课，学生们也有课，所以大家基本都在周六日或晚上运动，人流量太大。因此我校对于运动设施的需求较大。

2、其次，我们发现湛师学生不进行运动的原因与运动场地的问题有较大的联系

通过图表二，我们可以看出受访者不进行的运动的原因有很多，其中以自身因素不进行运动是不进行运动的原因，但是也有32人认为有场地数量少的因素，将近三分之一的人数，还有13人认为是运动场地远，还有其他的客观因素。由此可以看出湛师运动设施的场地数量和分布位置对大部分湛师人的运动次数有一定的影响。

3、我们的调查问卷还涉及到湛师学生对湛师运动设施的了解程度

由图表可知，超过半数人对运动设施的了解程度一般，但还是有21人认为他们不了解湛师的运动设施，只有23人认为他们在了解程度以上的。由此可以看出大部分湛师人对湛师的运动设施都处于一知半解的状态甚至是不了解，因此湛师应该加大对湛师运动设施的宣传力度，加深湛师人对运动设施的了解。

4、关于目前湛师运动设施存在的问题

从表格与图中可看出，最多人人为学校运动设施存在的最大的问题是运动设施的运动数量较少，其次是有33%的被调查者认为湛师的运动设施年久失修，有损失，接着也有学生认为运动设施还存在人为损失的问题，最后是7%的学生觉得游泳馆的收费是有问题的。经过调查我们不难看出学校在运动设施方面还存在着许多的问题，最大的问题就是设施的年久失修和数量过少的问题，所以建议学校可适量地增加运动设施，定期地派人进行维修，光靠学校的力量是不足以维护好学校的设施，我们同学自己也要维护好这些公共的财产。

5、此外关于湛师学生认为数量不足的运动场地

从表和图中可以看出，大多数的人即27%的人认为学校的羽毛球场的数量不足，还有相当一部分人认为游泳馆的场地有限，占到19%，觉得篮球场和乒乓球场数量不多的人数差不多相同，最后剩下少部分人觉得其它运动场地的数量少，比如排球场、田径场和足球场。大多数同学反映，不是他们不想运动，而是运动场地实在是有限，或者是场地离中心地区较远，较偏僻，这应该引起学校的重视。

6、表六是湛师学生对湛师运动设施的爱惜情况

通过表与图可知，在调查身边的同学对运动设施的爱惜情况的问题上，明显可看出绝大多数人都觉得身边的同学对运动设施的爱惜情况是一般般，有17%的人的身边的同学是爱惜运动设施的，剩下的10%的人的身边的同学是不爱惜运动设施的。爱惜设施的程度与自身的素质有关，不爱惜设施的同学还是大有人在，但我们维护好公共设施时才能更好的维护自己的利益，我们自己才能更多的享受运动给我们带来的好处。

7、表七是学校在关于运动设施的问题上与学生沟通的程度

如表7和图所示，大学生们在关于学校在有关设施问题上有没有及时有效地与同学沟通的问题上，给出了自己的意见。68%的同学认为学校在运动设施的问题上很少与学生及时有效地沟通，同时也占了较大比重的28%的同学表示没怎么留意，很少的同学认为学校在关于运动设施的问题上与学生沟通较多，占到被调查者的4%。所以希望学校可以在以后有关设施的问题上多与同学沟通，可以派几名代表与学校进行对话，可传达出学生的意见。

8、表八是湛师学子对现有的运动设施改进的看法

由表8与图可得出，大学生们对我校现有的运动设施积极地提出了自己的看法，看来大学生对自身有切实利益的问题还是比较关心的。我们不难看出，43%的学生认为学校目前应该着手完善室内室外的运动设施，接着认为学校应该加派人手维护运动设施和应该增添更多的休息区的人数是一样的，最后也有相当一部分也就是17%的学生认为学校应该加大宣传，增强学生维护公共设施的意识，很少有学生选择其它的。现在大学生运动的群体不是特别高，这也跟学校对运动设施方面的关注度，这应该引起学校的重视，通过有效的手段提高学生对运动的重视。

通过本次数据分析我们的除了以下调查结论与建议

1、调查结论：（1）由本次调查可知湛师学生对运动设施的需求量较大，而湛师学生不想运动的原因与目前湛师运动设施所存在的问题有很大的关系。（2）湛师运动设施存在的问题主要是运动设施的数量少与设施年久失修，有严重损伤，当然运动设施的破损与学生对湛师运动设施的爱惜程度有很大的关系，因为很多同学对湛师运动设施的爱惜程度都是一般般，不爱惜设施的同学也不少。（3）学校在关于运动设施的问题上很少与学生进行沟通，大部分学生对于湛师运动设施的了解程度都是一般般，甚至是不了解，这使得很多关于运动设施的问题得不到及时的解决与完善，也使得学生们对运动设施的需求与建议得不到满足与答复。

2、建议：存在问题是难免的，但最重要的是怎样去利用有效的途径去解决问题。通过调查，我们可以给出小小的建议。现在提倡全民运动，因此学生对运动设施的需求还是比较较大的，所以学校可适量地增加运动设施。为了提高学生的运动次数与质量，以后学校可把运动设施建设在人流较多且地理位置靠近中心的地方，这样人们运动起来也更加的方便。而且对运动设施进行定期的维修也是非常有必要的，破破烂烂的运动设施钩不起人们运动的欲望，加大宣传保护运动设施的重要程度。不过做运动的人们更应该爱护这些公共的设施，如果人人都把这些设施当做是自己家的财产，那么我想人们任何时候都可享受到很好的运动效果。最后想说的是决策问题，进行有关的运动设施的建设，学校可通知学生代表参加有关建设问题的会议，集思广益，这样才更有利于学校的管理。