第一篇：數(shù)據(jù)分析與軟件應(yīng)用心得.

數(shù)據(jù)分析與軟件應(yīng)用心得

賈學(xué)昌

3118425 我很高興選修了《數(shù)據(jù)分析與軟件》這門(mén)課程，通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，讓我學(xué)會(huì)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和多元統(tǒng)計(jì)中的諸多方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過(guò)和不同的學(xué)科知識(shí)相結(jié)合，對(duì)所考慮具體問(wèn)題能給出合理的推斷，還學(xué)會(huì)了利用SPSS軟件進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的操作，能夠與EXCEL結(jié)合應(yīng)用?？傊芤娣藴\。

現(xiàn)實(shí)生活中的數(shù)據(jù)多不勝數(shù)，但要得到有用的數(shù)據(jù)并不容易，這就要應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的方法確定數(shù)據(jù)的屬性，再用清理工具（清洗、集成、轉(zhuǎn)換、消減）進(jìn)行篩選轉(zhuǎn)化為有用的信息，再用SPSS深入分析，得出規(guī)律。

對(duì)數(shù)據(jù)的分析是以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的，統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了一套完整的科學(xué)方法論，統(tǒng)計(jì)軟件則是實(shí)現(xiàn)的手段，統(tǒng)計(jì)分析軟件具有很多有點(diǎn)。它功能全面，系統(tǒng)地集成了多種成熟的統(tǒng)計(jì)分析方法；有完善的數(shù)據(jù)定義、操作和管理功能；方便地生成各種統(tǒng)計(jì)圖形和統(tǒng)計(jì)表格；使用方式簡(jiǎn)單，有完備的聯(lián)機(jī)幫助功能；軟件開(kāi)放性好，能方便地和其他軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。我們接觸最多的統(tǒng)計(jì)軟件是EXCEL 和SPSS。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中應(yīng)用EXCEL,在數(shù)據(jù)分析中則主要是SPSS，它具有很好的人機(jī)界面和完善的輸出結(jié)果。

因此，要學(xué)好SPSS，必須掌握理論知識(shí)和對(duì)數(shù)據(jù)具有良好的分析處理能力。弄清楚數(shù)據(jù)分析的目的與對(duì)應(yīng)的分析方法。掌握基本的統(tǒng)計(jì)方法是基礎(chǔ)。我掌握的基本統(tǒng)計(jì)量有頻數(shù)分布分析、描述性統(tǒng)計(jì)分析、多選項(xiàng)分析等等。利用這些方法可以得出計(jì)算數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)圖形，看出數(shù)據(jù)的離散程度、集中趨勢(shì)和分散程度，單變量的比重，還有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，不過(guò)，我對(duì)這個(gè)不是太熟悉；利用多選項(xiàng)分析把每個(gè)變量設(shè)為1/0變量，一般應(yīng)用于多選項(xiàng)的問(wèn)卷調(diào)查處理。

在這門(mén)課程中我們學(xué)習(xí)了一個(gè)重要分析方法就是假設(shè)檢驗(yàn)，它是用樣本推斷總體有用工具。盡管在統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論中學(xué)過(guò)，但學(xué)起來(lái)并輕松一些。假設(shè)檢驗(yàn)分為參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)和非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)以及方差分析?；驹砭褪恰靶「怕适录?shí)際不可能發(fā)生”。其中參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)總體分布作出某種假設(shè)，然后利用樣本信息來(lái)判斷關(guān)于總體的參數(shù)的原假設(shè)是否成立。方差分析實(shí)際上是通過(guò)多個(gè)總體均值相等的假設(shè)檢驗(yàn)，來(lái)推斷變量間因果聯(lián)系的統(tǒng)計(jì)方法。在這里，我們主要要掌握原假設(shè)H0與被則假設(shè)H1的設(shè)置，看懂SPSS分析結(jié)果的數(shù)據(jù)，其中最為關(guān)注的一般是P-Value值，如果大則原假設(shè)成立，否則選擇被則假設(shè)，還有F檢驗(yàn)值和T檢驗(yàn)值以及卡方檢驗(yàn)值。與參數(shù)檢驗(yàn)相比，在非參數(shù)檢驗(yàn)中不需要對(duì)總體分布的具體形式作出嚴(yán)格假設(shè)，或者只需要很弱的假設(shè)。大部分非參數(shù)檢驗(yàn)都是針對(duì)總體的分布進(jìn)行的檢驗(yàn)，但也可以對(duì)總體的某些參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。在這可學(xué)習(xí)中，最大的問(wèn)題就是如何區(qū)分各種檢驗(yàn)和合理應(yīng)用。到現(xiàn)在我還很難理解，感覺(jué)很慚愧。

這門(mén)課程中我們學(xué)了另外一種數(shù)據(jù)分析方法就是聚類分析。它與“物以類聚，人以群分”是同樣的道理。多元統(tǒng)計(jì)分析方法就是對(duì)樣品或指標(biāo)進(jìn)行量化分類的問(wèn)題，它們討論的對(duì)象是大量的樣品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性來(lái)進(jìn)行合理的分類，沒(méi)有任何模式可供參考或依循，即是在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下進(jìn)行的。我們學(xué)習(xí)了Q型聚類法、R型聚類法以及系統(tǒng)聚類法。Q型聚類分析樣品間的聚類，用距離來(lái)測(cè)度親疏程度。R型聚類分析變量間的聚類，用相似系數(shù)來(lái)測(cè)度親疏程度。常用的Q聚類法有閔氏距離和馬氏距離，只是我們必須掌握的。具體的計(jì)算方法有最短距離法、最長(zhǎng)距離法、重心法、離差平方和連接法等等。在最后一節(jié)課老師講了貝葉斯理論，根據(jù)先驗(yàn)概率和實(shí)驗(yàn)事件得出后驗(yàn)概率，從而得出更為可信的概率。最后，這門(mén)課程就學(xué)完了，學(xué)到了很，還有很多不懂。本課程需要很好的統(tǒng)計(jì)和概率論的基礎(chǔ)，要不，很難聽(tīng)懂或者簡(jiǎn)直聽(tīng)不懂。同時(shí)，老師很少?gòu)?qiáng)求我們及時(shí)做作業(yè)，以至于我們知識(shí)掌握不牢固，前學(xué)后忘現(xiàn)象嚴(yán)重。有時(shí)候覺(jué)得老師講得過(guò)深，我們根本無(wú)法接受。希望老師以后講授本課程時(shí)把難度降低一點(diǎn)，多給學(xué)生練習(xí)的機(jī)會(huì)。我希望在考試之前把學(xué)懂的知識(shí)鞏固，把不懂得盡量弄懂，但愿以后在工作中能輕松運(yùn)用。

2010年11月

第二篇：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析心得

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析心得

（第三組）

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析是一個(gè)比較復(fù)雜、比較費(fèi)時(shí)和費(fèi)力的工作，在工作中，小組成員既要有明確的獨(dú)立的分工，也要有集體的團(tuán)隊(duì)的協(xié)作精神。每個(gè)人在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)都要做到認(rèn)真嚴(yán)謹(jǐn)、實(shí)事求是，要有耐心而不是用一顆浮躁的心來(lái)對(duì)待工作。在數(shù)據(jù)分析中，要用一顆客觀的、真實(shí)的心來(lái)做好對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的客觀分析與評(píng)價(jià)。這樣才能使問(wèn)卷調(diào)查統(tǒng)計(jì)出來(lái)的數(shù)據(jù)真實(shí)有效，為下一步的工作實(shí)施和決策做好準(zhǔn)備。

我們這次東華理工大學(xué)校園文化調(diào)查問(wèn)卷印發(fā)的總數(shù)為210份，其中有6份未收回，實(shí)際收回問(wèn)卷共204份，其中無(wú)效問(wèn)卷（被調(diào)查人未填寫(xiě)性別、專業(yè)、年級(jí)等相關(guān)信息）有5份，則實(shí)際有效問(wèn)卷為199份。合格問(wèn)卷占總數(shù)的94.76%，問(wèn)卷收回率較高。在接下來(lái)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析中，則以此199份有效問(wèn)卷的數(shù)據(jù)來(lái)統(tǒng)計(jì)，并計(jì)算數(shù)據(jù)結(jié)果。

此次參與問(wèn)卷調(diào)查的年級(jí)有11級(jí)大

一、10級(jí)大

二、09級(jí)大三的學(xué)生，08級(jí)大四學(xué)生未參與調(diào)查，其中問(wèn)卷調(diào)查又以大一學(xué)生為主，有186人，占總?cè)藬?shù)的93%；而大二學(xué)生只有8人，占總?cè)藬?shù)的4%，大三學(xué)生只有5人，占總?cè)藬?shù)的3%。在此次參與問(wèn)卷調(diào)查的性別比中，女生有136人，占總?cè)藬?shù)（199人）的68.34%；男生有63人，占總?cè)藬?shù)的31.66%。問(wèn)卷調(diào)查的女生占有多數(shù)。

此外，這次問(wèn)卷所調(diào)查的專業(yè)有15個(gè)專業(yè)，其中文科類專業(yè)（廣告、法學(xué)、對(duì)外漢語(yǔ)、英語(yǔ)）調(diào)查人數(shù)有133人，所占總?cè)藬?shù)的百分比為66.83%；經(jīng)濟(jì)類專業(yè)（國(guó)際貿(mào)易、旅游管理、會(huì)計(jì)、市場(chǎng)營(yíng)銷、物流管理）調(diào)查人

數(shù)有50人，占總?cè)藬?shù)的百分比為25.12%；理科類專業(yè)（自動(dòng)化、科工程、土木工程、資源勘探、信息管理、測(cè)繪工程）調(diào)查人數(shù)有16人，占總?cè)藬?shù)的百分比為8.05%。調(diào)查對(duì)象以文科類同學(xué)占多數(shù)。

在這次數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)了問(wèn)卷還存在一些問(wèn)題，但總體還是好的。首先，問(wèn)卷中存在漏字的情況，主要是出題組印刷前沒(méi)有認(rèn)真做好校對(duì)的工作造成的；其次，選項(xiàng)有的出現(xiàn)錯(cuò)亂及其選項(xiàng)中沒(méi)有明確注明題目是多選或者單選的題目，因此在我們數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過(guò)程中也帶來(lái)了一些困惑，但經(jīng)過(guò)向出題組的詢問(wèn)，我們還是明確了題目的多選與單選問(wèn)題。但我想，這對(duì)于我們的調(diào)查所統(tǒng)計(jì)出來(lái)結(jié)果，其實(shí)際真實(shí)效果多少會(huì)有一些水分的。再次，就是我們問(wèn)卷的發(fā)放組沒(méi)有考慮我們要調(diào)查的比例的分配，比如年級(jí)的比例分配、專業(yè)類別的比例分配、男女性別的比例分配。這樣就造成我們統(tǒng)計(jì)分析出來(lái)的數(shù)據(jù)有一點(diǎn)不合理性、不太全面性。此外，我們數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析小組中也出現(xiàn)過(guò)一些問(wèn)題，由于我們從來(lái)沒(méi)有做過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析的工作，因此缺乏經(jīng)驗(yàn)，在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)過(guò)程中其實(shí)每一道題也有不不合理的作答選項(xiàng)，而我們第一次都把他們統(tǒng)計(jì)上了，沒(méi)有考慮到每道題都有回答無(wú)效的答案。而后來(lái)的結(jié)果是，又讓我們成員重新統(tǒng)計(jì)了一次，這次考慮了把每道題目中無(wú)效答案剔除后，再統(tǒng)計(jì)出每道題目中有效答案的選擇數(shù)量。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析不但要有團(tuán)隊(duì)協(xié)作的精神，而且還要會(huì)懂電腦，利用Excel操作系統(tǒng)來(lái)計(jì)算出最終的數(shù)據(jù)結(jié)果。這就在不同的兩個(gè)方面考查了我們當(dāng)代大學(xué)生應(yīng)有的素質(zhì)。在這次數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析過(guò)程中，我們組成員都表現(xiàn)得積極認(rèn)真，按時(shí)按量地完成了我們每個(gè)人所分配的任務(wù)。因此在這次數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析中我們組雖然花費(fèi)了有一定的時(shí)間，但還是比較少的，而且成功地完成了這次統(tǒng)計(jì)任務(wù)。這也為下一組的成員的論文寫(xiě)作及其總結(jié)工作爭(zhēng)取了更多的時(shí)間。在使用Excel操作系統(tǒng)時(shí)，由于有些成員不會(huì)使用此操作，所以給其他會(huì)操作的成員增加了工作量。在此也讓這些不會(huì)使用電腦操作系統(tǒng)的同學(xué)能夠體會(huì)到對(duì)于掌握好電腦基礎(chǔ)知識(shí)的重要性。希望他們都能夠好好地學(xué)習(xí)這些知識(shí)，為今后的工作和學(xué)習(xí)帶來(lái)更多的便利。

這次問(wèn)卷調(diào)查的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析實(shí)踐活動(dòng)，讓每個(gè)同學(xué)都有收獲。有的收獲了出題時(shí)應(yīng)當(dāng)注意的問(wèn)題，有的收獲了問(wèn)卷調(diào)查中所獲得的經(jīng)驗(yàn)，有的收獲了同學(xué)們之間的友誼，使同學(xué)之間的交流與溝通在實(shí)踐活動(dòng)中無(wú)形當(dāng)中就增加了，有的〃〃〃〃〃〃

總之，我們都認(rèn)為這次問(wèn)卷調(diào)查實(shí)踐活動(dòng)是一次成功的實(shí)踐活動(dòng)，因?yàn)樵谶@次調(diào)查活動(dòng)中，我們都看到了每一個(gè)同學(xué)都在努力的把事情做的更好，都認(rèn)真地對(duì)待自己所分配到的任務(wù)，都在積極的討論與交流。

另：附第三組成員數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析的工作圖片

第三篇：校對(duì)軟件應(yīng)用心得

校對(duì)軟件應(yīng)用心得

在第二輪續(xù)修地方志以及近幾年編輯年鑒資料的過(guò)程中，我辦比較多的使用《黑馬》、《編輯助手》等中文校對(duì)軟件，收到了縮短編纂時(shí)間、提高志書(shū)、年鑒文稿質(zhì)量的雙重效果，既提高了工作效率，又減輕了工作負(fù)擔(dān)。是值得繼續(xù)深入研究與堅(jiān)持的好做法。

2006年初，我縣（區(qū)）第二輪修志工作進(jìn)入關(guān)鍵的最后總纂階段。160萬(wàn)字的初稿已經(jīng)形成，認(rèn)真修改、送審、復(fù)審、直至定稿出書(shū)，還有大量工作要做。而預(yù)計(jì)2007年底完成編纂任務(wù)的要求，時(shí)間又很緊迫。為了保質(zhì)保量地按時(shí)完成任務(wù)，我們決定購(gòu)買(mǎi)《黑馬》軟件，輔助進(jìn)行志稿的修改工作。所以做出這樣的選擇，是因?yàn)槲肄k在前幾年續(xù)修縣志收集、整理資料過(guò)程中，全體編纂人員都學(xué)會(huì)用計(jì)算機(jī)打字、編輯稿件，從而大大提高了工作效率，使我辦續(xù)志工作進(jìn)度由落后轉(zhuǎn)為先進(jìn)，嘗到了應(yīng)用計(jì)算機(jī)的甜頭。與此同時(shí)，我辦聘用的一名編輯，會(huì)一些編程技術(shù)，他搜集大量容易用錯(cuò)的詞輸入數(shù)據(jù)庫(kù)，專門(mén)編了一個(gè)校對(duì)程序。把各篇章志稿粘貼到里面，由這個(gè)程序校對(duì)一遍，生成“勘誤表”，再逐一進(jìn)行手工確認(rèn)修改。修改過(guò)程中發(fā)現(xiàn)機(jī)器沒(méi)有查出來(lái)的新差錯(cuò)，及時(shí)追加到差錯(cuò)數(shù)據(jù)庫(kù)里，以后機(jī)器也可以校對(duì)出這些差錯(cuò)了。由于這個(gè)校對(duì)程序是自己編制的，所以根據(jù)需要隨時(shí)增加新的功能，滿足工作需要。以后逐漸把條目篩查、姓名篩查、人名地名排序、索引生成、字典詞典等功能追加進(jìn)去，性能更加完善了。這個(gè)程序與《黑馬》各有所長(zhǎng)，又有互補(bǔ)性，我們總是用兩個(gè)軟件分別校對(duì)同一篇文稿，常常是各有所獲，這樣把差錯(cuò)控制在最低的限度內(nèi)。我們給這個(gè)校對(duì)程序命名為《編輯助手》。在志稿修改過(guò)程中《黑馬》、《編輯助手》成了我們離不開(kāi)的好助手。

人（地）名庫(kù)與人（地）名索引

人名索引是志書(shū)、年鑒等資料性書(shū)籍必備的內(nèi)容，而編輯人名索引，在手工操作情況下，是比較費(fèi)時(shí)費(fèi)力的。有軟件的協(xié)助，這一工作輕松多了。首先是把文稿中的所有人名輸入人名庫(kù)。輸入分三種情況，一是人名比較集中的篇章，可以直接復(fù)制其中的若干人名粘貼到人名庫(kù)中；二是使用《編輯助手》中“人名篩查”功能，逐篇文稿篩查一遍，人名就進(jìn)入人名庫(kù)了；三是那些分散的含有冷僻字的人名，在用《編輯助手》校對(duì)文檔時(shí)，選用“自助”方式，這些人名就會(huì)出現(xiàn)在“待整理詞”列表中，手工確認(rèn)待整理詞表中的人名、地名，點(diǎn)按相應(yīng)的按鈕即加入人名、地名庫(kù)了。人名庫(kù)輸入完成，其實(shí)人名索引也就完成了，以下的工作是以分秒計(jì)算的，只需要手工選擇“按拼音排序”、“按筆畫(huà)排序”即可生成人名索引表。

人（地）名庫(kù)還有個(gè)作用，就是輸入的人名、地名按標(biāo)準(zhǔn)詞對(duì)待，再出現(xiàn)相似的人名、地名，會(huì)報(bào)告疑似差錯(cuò)。例如：“張文斌”、“腰堡鄉(xiāng)”輸入人名、地名庫(kù)，以后校對(duì)文稿時(shí)遇到“張文彬”、“張文賓”都會(huì)提示是否應(yīng)為“張文斌”；遇到“腰卜鄉(xiāng)”就會(huì)提示是否應(yīng)為“腰堡鄉(xiāng)”。同一個(gè)人，在不同部門(mén)提供的資料中有不同的寫(xiě)法。如閆志學(xué)、閻智學(xué)，李小峰、李曉峰，鄭微微、鄭薇薇等等。到底是同一個(gè)人，還是幾個(gè)人，需要核對(duì)。地名也存在類似情況，比如張家窩棚、張家窩鋪等。軟件中“查找相近人（地）名”功能可以快速把這些相似人名、地名篩選出來(lái)，分別不同情況，與原始資料核對(duì)、到所在單位核對(duì)、甚至找到本人核對(duì)。這樣在志書(shū)稿近7千個(gè)人名中，合并統(tǒng)一、改正用錯(cuò)的人名2百多個(gè)、地名幾十個(gè)，保證了人名、地名的唯一性和正確無(wú)誤，為后人用志減少了許多麻煩。在以后編纂年鑒過(guò)程中，同樣改正了許多用錯(cuò)的人名、地名。

某處發(fā)現(xiàn)差錯(cuò)，全文多處修改 用計(jì)算機(jī)協(xié)助改稿，比過(guò)去手工改稿方便多了，也省時(shí)多了。過(guò)去手工改稿，抄過(guò)來(lái)抄過(guò)去、貼貼剪剪、勾勾畫(huà)畫(huà)，在這過(guò)程中還會(huì)產(chǎn)生新的差錯(cuò)?，F(xiàn)在用計(jì)算機(jī)，復(fù)制粘貼非常輕松。特別是遇到批量修改的內(nèi)容，軟件更是幫了大忙。我們把整個(gè)縣志稿編輯成幾十個(gè)WORD文檔，當(dāng)需要把各篇目中的“七區(qū)十二縣”都換成“7區(qū)12縣”時(shí)，先用《編輯助手》查一下哪幾篇文檔中有該詞句，再打開(kāi)各WORD文檔用替換功能就很快就完成了。又如：發(fā)現(xiàn)某篇目中“五一”沒(méi)有加引號(hào)、使用了“今年”、“去年”、“目前”字樣等差錯(cuò)，用《編輯助手》很快鎖定哪些篇目中有這些詞，進(jìn)而有的放矢地對(duì)各相關(guān)篇目進(jìn)行修改。有些差錯(cuò)本是手工校對(duì)出來(lái)的，比如應(yīng)該用“法定代表人”的地方使用了“法人代表”，對(duì)于這類差錯(cuò)軟件還不能校對(duì)。但是可以用軟件快速顯示出各個(gè)文檔中含“法人代表”的句子，手工判斷哪里需要修改，加快了手工校對(duì)的速度。

兩個(gè)校對(duì)軟件互補(bǔ) 在使用軟件校對(duì)的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)兩個(gè)軟件校對(duì)結(jié)果并不完全一致，存在少量的差異。經(jīng)對(duì)這些差異之處進(jìn)行認(rèn)真核對(duì)，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)軟件都有各自的長(zhǎng)處，又都有誤報(bào)或漏報(bào)。例如《黑馬》對(duì)國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人姓名、職務(wù)、排序，對(duì)政治性錯(cuò)誤特別敏感，《編輯助手》次之。《編輯助手》對(duì)該用“地”的地方用了“的”之類問(wèn)題并不敏感，而《黑馬》則幾乎無(wú)遺漏地報(bào)告出來(lái)（標(biāo)紅）?！毒庉嬛帧沸?duì)時(shí)有“自助”選項(xiàng)，可以隨時(shí)方便的追加新詞、人名、地名，不斷提高差錯(cuò)檢出率。還有索引生成、人名篩查、條目篩查等功能，這些又是《黑馬》不具備的。又如校對(duì)志稿中一段碑文：“大清咸豐九年三月轂旦”，手工校對(duì)幾次沒(méi)有發(fā)現(xiàn)什么問(wèn)題，用《黑馬》校對(duì)時(shí)，只是標(biāo)了粉色，并沒(méi)有給出具體修改建議；用《編輯助手》校對(duì)，他與數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)詞“穀旦”(良辰的意思)對(duì)比，字形接近、字不相同，報(bào)告疑似差錯(cuò)。又經(jīng)手工核對(duì)，更正了這處差錯(cuò)。有些字形非常接近的字：侯候、己已、未末、歷厲、喧暄，出現(xiàn)混用的時(shí)候，手工校對(duì)很難發(fā)現(xiàn)。又如有些詞專業(yè)性比較強(qiáng)：硅整流二級(jí)管、硅整流二極管、聚氨脂、聚氨酯、聚乙稀、聚乙烯，手工校對(duì)受編輯人員專業(yè)面的限制、注意力的影響，也很難全部發(fā)現(xiàn)糾正。用兩個(gè)軟件校對(duì)則一個(gè)不漏地顯示出來(lái)，保證了書(shū)稿的校對(duì)質(zhì)量。

順便提一下，在兩個(gè)軟件出現(xiàn)差異時(shí)，我們除了查找詞典等工具書(shū)尋求標(biāo)準(zhǔn)答案外，在網(wǎng)上查找、核實(shí)相關(guān)資料，是非常有效的選擇。許多生僻的專業(yè)詞匯，在網(wǎng)上找專業(yè)網(wǎng)站、找權(quán)威部門(mén)文件，都能得到確認(rèn)或更正。此外網(wǎng)上還能搜索到許多難得的資料，核準(zhǔn)了一些我們手工掌握的資料。如在編輯《人物》篇時(shí)，先是靠各單位提供相關(guān)資料，但是有些人離開(kāi)呼蘭時(shí)間較長(zhǎng)，本地又沒(méi)有親屬，相關(guān)資料找不到。于是就開(kāi)始在網(wǎng)上搜，在“百度”或“Google”的搜索欄里輸入“呼蘭人”、“呼蘭出生”等字樣，一點(diǎn)搜索按鈕，就會(huì)搜出許多相關(guān)內(nèi)容，再根據(jù)其提供的信箱、電話等聯(lián)系方式進(jìn)一步聯(lián)系到本人，這樣我們找到許多原來(lái)不掌握的人員信息，還有一些珍貴的歷史照片。也有些資料通過(guò)上網(wǎng)，得到核準(zhǔn)。比如在“大事記”中記錄一段關(guān)于吉林汪清深層地震波及呼蘭的記述，時(shí)間是2002年6月29日凌晨1點(diǎn)零9分。后來(lái)在網(wǎng)上搜關(guān)于“吉林汪清地震”的信息，經(jīng)過(guò)與權(quán)威網(wǎng)頁(yè)的核對(duì)，這次地震的準(zhǔn)確時(shí)間是1點(diǎn)19分，避免了出現(xiàn)差錯(cuò)。

條目名篩查與條目名修改

編制條目索引，需要先把各個(gè)條目名稱集中起來(lái)。用軟件完成這個(gè)任務(wù)是很輕松的，點(diǎn)一下“篩查條目”按鈕馬上即可完成。由于所有條目名都加了方頭括號(hào)“【】”，索引篩查起來(lái)比篩查人名簡(jiǎn)單得多，不用手工干預(yù)，一次完成且沒(méi)有誤查、沒(méi)有遺漏。在編制年鑒條目索引的實(shí)踐中，我們還曾有意外的收獲。當(dāng)所有條目名篩查完成后，發(fā)現(xiàn)有許多相同名稱的條目，如“【表彰獎(jiǎng)勵(lì)】”出現(xiàn)2次、“【強(qiáng)化監(jiān)督】” 出現(xiàn)4次、“【招商引資】”出現(xiàn)9次等等，手工審閱時(shí)，這些條目分散在各個(gè)篇章，并沒(méi)有引起注意。出現(xiàn)這種情況，說(shuō)明條目名的擬定還不科學(xué)，不利于資料檢索的需要。之后調(diào)整修改了相關(guān)條目，增加了限制詞，使條目名更具體了。如：【開(kāi)發(fā)區(qū)招商引資】、【工商聯(lián)招商引資】、【發(fā)改局招商引資】等。

標(biāo)點(diǎn)符號(hào)校對(duì)，重復(fù)段落檢查 兩款校對(duì)軟件都能對(duì)部分標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的用法進(jìn)行校對(duì)，如：一個(gè)句子中的逗號(hào)過(guò)多（可以自行設(shè)置最低報(bào)告數(shù)），在文字中使用了半角標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，前后對(duì)應(yīng)的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)“《》、（）、【】、{}、‘’”，漏掉其中一個(gè)、或一個(gè)用全角另一個(gè)用半角，兩個(gè)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)連用，“。/。！/；，”等等，都能給出相應(yīng)的提示?！毒庉嬛帧愤€能對(duì)文檔中出現(xiàn)重復(fù)段落的情況，給出提示。重復(fù)段落的長(zhǎng)度，由使用者自行設(shè)定。在用WORD文檔編輯稿件時(shí)，常會(huì)根據(jù)需要將一段文字復(fù)制到另一處，難免造成大段文字重復(fù)的問(wèn)題。在提供資料單位報(bào)來(lái)的原始電子數(shù)據(jù)資料、紙質(zhì)資料中也有這種情況出現(xiàn)。手工審閱，由于重復(fù)段落并不相鄰，也很難校對(duì)出來(lái)。我們?cè)谟谩毒庉嬛帧沸?duì)年鑒稿時(shí)，就輕松地發(fā)現(xiàn)更正了多處重復(fù)段落的問(wèn)題。

雙文比對(duì)適用方便 日常編輯工作常會(huì)遇到這種情況，一篇文稿經(jīng)兩人或多人分別校對(duì)修改后，形成兩個(gè)WORD文檔，內(nèi)容大致相同，個(gè)別處有改動(dòng)。如何把兩篇文檔修改處綜合統(tǒng)一起來(lái)，手工操作需要以其中一個(gè)為基準(zhǔn)，對(duì)照檢查另一篇文檔，有差異處進(jìn)行修改，操作起來(lái)很費(fèi)精力?！毒庉嬛帧奋浖须p文比對(duì)功能，兩篇文稿粘貼進(jìn)去，逐一顯示有差異之處，速度快，無(wú)遺漏。據(jù)網(wǎng)上介紹，新版《黑馬》軟件也有雙文比對(duì)功能。中文校對(duì)軟件的不足，手工校對(duì)與軟件校對(duì)合理分工 目前中文校對(duì)軟件尚處于開(kāi)發(fā)、成熟階段，還有好多功能需要完善，不能完全替代手工校對(duì)。軟件校對(duì)，對(duì)差錯(cuò)詞、多字詞、缺字詞、異形詞、錯(cuò)字（含應(yīng)用簡(jiǎn)體而使用了繁體）等差錯(cuò)基本都能校對(duì)出來(lái)。而對(duì)文稿中的知識(shí)性錯(cuò)誤、邏輯性錯(cuò)誤、語(yǔ)法錯(cuò)誤等，還很難校對(duì)出來(lái)。所以在文稿校對(duì)時(shí)，不能完全依賴機(jī)器校對(duì)，要有一個(gè)合理的“人機(jī)分工”，軟件校對(duì)節(jié)省下來(lái)的時(shí)間、精力，要放在那些軟件暫時(shí)還無(wú)法實(shí)現(xiàn)的方面，這樣人機(jī)緊密配合，才能實(shí)現(xiàn)既速度快又質(zhì)量高的校對(duì)效果。

（《黑馬》網(wǎng)址）

第四篇：大數(shù)據(jù)心得

大數(shù)據(jù)講座學(xué)習(xí)心得

在前幾年本世紀(jì)初的時(shí)候，世界都稱本世紀(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信息：數(shù)據(jù)、視頻、圖片、音頻??這樣各類大量的數(shù)據(jù)累積之后達(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)模或復(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?，F(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“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。

了解了“大數(shù)據(jù)”的“大”之后我們也該了解它所具有的巨大價(jià)值。就目前來(lái)說(shuō)“大數(shù)據(jù)”的來(lái)源主要還是互聯(lián)網(wǎng)，來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)上的大多數(shù)不被重視信息都是具有巨大開(kāi)發(fā)價(jià)值的，其具有巨“大”的商業(yè)價(jià)值，我們所缺少的只是一些數(shù)據(jù)分析等手段。例如：在如今，網(wǎng)購(gòu)已經(jīng)成為了一種風(fēng)潮，網(wǎng)上也涌現(xiàn)了以淘寶、京東、亞馬遜等一系列的購(gòu)物網(wǎng)站。而在這些網(wǎng)站之中，顧客的瀏覽記錄，購(gòu)買(mǎi)記錄等等都是一些巨大商業(yè)價(jià)值的信息。借鑒“塔吉特”的先例，我們可以利用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)收集分析，就可預(yù)測(cè)需求、供給和顧客習(xí)慣等，做到精準(zhǔn)采購(gòu)、精準(zhǔn)投放，達(dá)到利益放大的效果。從全球范圍來(lái)看，很多人都把2012年看做是大數(shù)據(jù)時(shí)代的元年。在這一年里，很多行業(yè)在大數(shù)據(jù)方面的管理、規(guī)劃和應(yīng)用已經(jīng)覺(jué)醒。電商、金融、電信等行業(yè)數(shù)據(jù)有著長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累。事實(shí)上，很多互聯(lián)網(wǎng)公司，例如亞馬遜、google、騰訊，更愿意將自己定位為數(shù)據(jù)企業(yè)。因?yàn)樾畔r(shí)代，數(shù)據(jù)成為經(jīng)營(yíng)決策的強(qiáng)有力依據(jù)，給企業(yè)帶來(lái)了發(fā)展和引領(lǐng)行業(yè)的機(jī)遇。銀行也同樣擁有豐富的數(shù)據(jù)礦藏，不僅存儲(chǔ)處理了大量結(jié)構(gòu)化的賬務(wù)數(shù)據(jù)，而且隨著銀行渠道快速滲透到社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)端等媒介，海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也在等待被收集和分析。未來(lái)的金融業(yè)將更多地受到科技創(chuàng)新力的驅(qū)動(dòng)，也越來(lái)越傾向于零售營(yíng)銷：對(duì)于金融業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)意味著巨大的商機(jī)，可強(qiáng)化客戶體驗(yàn)，提高客戶忠誠(chéng)度。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策模式的轉(zhuǎn)變，驅(qū)動(dòng)著行業(yè)變革，衍生出新的商機(jī)和發(fā)展契機(jī)。駕馭大數(shù)據(jù)的能力已被證實(shí)為領(lǐng)軍企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，這種能力能夠幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)邊界，繪制企業(yè)運(yùn)營(yíng)全景視圖，做出最優(yōu)的商業(yè)決策和發(fā)展戰(zhàn)略。金融行業(yè)在大數(shù)據(jù)浪潮中，要以大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)為基礎(chǔ)，夯實(shí)大數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理能力；重點(diǎn)推進(jìn)大數(shù)據(jù)人才的梯隊(duì)建設(shè)，打造專業(yè)、高效、靈活的大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)；不斷提升企業(yè)智商，挖掘海量數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，從而在數(shù)據(jù)新浪潮的變革中拔得頭籌，贏得先機(jī) 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。把自己的心門(mén)打開(kāi)，像海綿般吸取積極、正能量的東西。篇二：大數(shù)據(jù)時(shí)代書(shū)面記錄與心得體會(huì)

大數(shù)據(jù)時(shí)代書(shū)面記錄與心得體會(huì) 2015年5月12日，聽(tīng)取了大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)技術(shù)的技術(shù)講座。當(dāng)今，大數(shù)據(jù)的到來(lái)，已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)生活中無(wú)法逃避的挑戰(zhàn)。每當(dāng)我們要做出決策的時(shí)候，大數(shù)據(jù)就無(wú)處不在。大數(shù)據(jù)術(shù)語(yǔ)廣泛地出現(xiàn)也使得人們漸漸明白了它的重要性。大數(shù)據(jù)漸漸向人們展現(xiàn)了它為學(xué)術(shù)、工業(yè)和政府帶來(lái)的巨大機(jī)遇。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)也向參與的各方提出了巨大的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)，其影響除了經(jīng)濟(jì)方面的，它同時(shí)也能在政治、文化等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，大數(shù)據(jù)可以幫助人們開(kāi)啟循“數(shù)”管理的模式，也是我們當(dāng)下“大社會(huì)”的集中體現(xiàn)，三分技術(shù)，七分?jǐn)?shù)據(jù)，得數(shù)據(jù)者得天下?！按髷?shù)據(jù)”的影響，增加了對(duì)信息管理專家的需求。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)的影響并不僅僅限于信息通信產(chǎn)業(yè)，而是正在“吞噬”和重構(gòu)很多傳統(tǒng)行業(yè)，廣泛運(yùn)用數(shù)據(jù)分析手段管理和優(yōu)化運(yùn)營(yíng)的公司其實(shí)質(zhì)都是一個(gè)數(shù)據(jù)公司。麥當(dāng)勞、肯德基以及蘋(píng)果公司等旗艦專賣(mài)店的位置都是建立在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上的精準(zhǔn)選址。而在零售業(yè)中，數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與手段更是得到廣泛的應(yīng)用，傳統(tǒng)企業(yè)如沃爾瑪通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘重塑并優(yōu)化供應(yīng)鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的掌握和分析，為用戶提供更加專業(yè)化和個(gè)性化的服務(wù)。大數(shù)據(jù)在個(gè)人隱私的方面，大量數(shù)據(jù)經(jīng)常含有一些詳細(xì)的潛在的能夠展示有關(guān)我們的信息，逐漸引起了我們對(duì)個(gè)人隱私的擔(dān)憂。一些處理大數(shù)據(jù)公司需要認(rèn)真的對(duì)待這個(gè)問(wèn)題。例如美國(guó)天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個(gè)科學(xué)家提出，我們不應(yīng)該簡(jiǎn)單地服從法

律方面的隱私保護(hù)問(wèn)題，這些遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，公司都應(yīng)該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應(yīng)該做出更積極的努力。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感

一、學(xué)習(xí)總結(jié)

1、關(guān)于作者

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

年潛心研究數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)權(quán)威，他是最早洞見(jiàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家之一。

2、關(guān)于大數(shù)據(jù) 1）大數(shù)據(jù)是什么

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn)：volume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多樣性）、veracity（真實(shí)）。大數(shù)據(jù)可分成大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域。2）大數(shù)據(jù)的來(lái)源

所謂的“big data”是由ibm和gartner分析師提出的概念，我們比較時(shí)髦的稱其為大數(shù)據(jù)。

3）大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、應(yīng)用

通過(guò)分析和優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)一種對(duì)未來(lái)的企業(yè)運(yùn)營(yíng)的精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)能力。采用一系列的技術(shù)，從技術(shù)中獲得洞察力，也就是bi或者分析；另外一個(gè)是分析路徑，尋找關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，從儀表盤(pán)這樣的工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性工作。4）大數(shù)據(jù)未來(lái) fayyad曾被視為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的no.1，他用下圖向我們解釋了為什么說(shuō)分析是大數(shù)據(jù)未來(lái)的發(fā)展方向。

3、關(guān)于大數(shù)據(jù)時(shí)代 1)思維變革 ? 更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；“樣本=總體”。? 更雜：不是精確性，而是混雜性；允許不精確，最大化利用全體數(shù)據(jù)。? 更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系；“是什么”，而不是“為什么”。2)商業(yè)變革 ? 數(shù)據(jù)化：一切皆可“量化”；關(guān)注信息本身。? 價(jià)值：發(fā)現(xiàn)、利用數(shù)據(jù)的價(jià)值。? 角色定位：大數(shù)據(jù)掌控、大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)思維的三足鼎立。3)管理變革

? 責(zé)任：數(shù)據(jù)來(lái)源有效性、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性、數(shù)據(jù)使用合法性。? 自由：反對(duì)數(shù)據(jù)壟斷大亨。

二、讀后感

1、大數(shù)據(jù)時(shí)代，是名符其實(shí)的“信息社會(huì)”

經(jīng)歷了口口相傳、紙媒傳播，到現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，我們可以獲得比以前更多的信息并進(jìn)行分析，可以從更多的維度詮釋世界。

通訊技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了個(gè)人/組織在信息獲取上的平等發(fā)展，數(shù)據(jù)不再是限制我們努力的因素了。數(shù)據(jù)的的爆炸式產(chǎn)生，促使我們必須從海量的信息中做出選擇、掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和篩選工具。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)支持預(yù)測(cè)工作

大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn)，及對(duì)相對(duì)關(guān)系的發(fā)掘，改變了傳統(tǒng)的基于少量樣本的預(yù)測(cè)思維。思維的轉(zhuǎn)變，將會(huì)在各行各業(yè)中爆發(fā)出更多的預(yù)測(cè)技術(shù)和工具，進(jìn)而支撐預(yù)測(cè)工作的大力發(fā)展。

大數(shù)據(jù)技術(shù)越完善，我們?cè)侥芨旄娴墨@得更多的有效數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)則越準(zhǔn)確。

3、知識(shí)管理迫在眉睫

大數(shù)據(jù)的未來(lái)是數(shù)據(jù)分析，而分析的目的是轉(zhuǎn)化為經(jīng)驗(yàn)、規(guī)律、總結(jié)??，它們的集合就是知識(shí)。知識(shí)是個(gè)人/組織成長(zhǎng)的直接推動(dòng)因素。

知識(shí)管理要遵循積累原則（知識(shí)積累是實(shí)施知識(shí)的管理基礎(chǔ)）、共享原則（一個(gè)組織內(nèi)部的信息和知識(shí)要盡可能公開(kāi)，使每一個(gè)員工都能接觸和使用公司的知識(shí)和信息）、交流原則（知識(shí)管理的核心就是要在公司內(nèi)部建立一個(gè)有利于交流的組織結(jié)構(gòu)和文化氣氛，使員工之間的交流毫無(wú)障礙）。這三原則不正是大數(shù)據(jù)技術(shù)的組織基礎(chǔ)嗎？

三、在工作中的而應(yīng)用

1、關(guān)注運(yùn)作工作向數(shù)據(jù)管理方向的轉(zhuǎn)化

在倉(cāng)儲(chǔ)工作中，為物品對(duì)象（倉(cāng)庫(kù)、貨物、設(shè)備、員工等）、流程對(duì)象（如作業(yè)、異常處理、管理等）建立屬性列表，關(guān)注數(shù)據(jù)積累。

同時(shí)，關(guān)注倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)與運(yùn)輸、客服、園區(qū)等各方面環(huán)境數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)。

2、重視數(shù)據(jù)挖掘，提高數(shù)據(jù)分析能力

根據(jù)運(yùn)作問(wèn)題和目標(biāo)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和分析，尋找有效的數(shù)據(jù)指標(biāo)。通過(guò)對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)掘改善途徑。

3、推動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，促進(jìn)建立知識(shí)管理系統(tǒng)

在實(shí)際工作中，重視對(duì)裸數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)、執(zhí)行文件的管理，引導(dǎo)各項(xiàng)目的知識(shí)轉(zhuǎn)化。建立從數(shù)據(jù)積累、知識(shí)轉(zhuǎn)化（數(shù)據(jù)到知識(shí)、隱性知識(shí)到顯性知識(shí)、個(gè)體知識(shí)到組織知識(shí)等）、知識(shí)共享的知識(shí)管理體系，形成倉(cāng)儲(chǔ)管理知識(shí)體系及其良性循環(huán)。

（正文結(jié)束）篇四：大數(shù)據(jù)心得體會(huì) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息分析平

臺(tái)搭建安裝報(bào)告

一、平臺(tái)搭建

描述小組在完成平臺(tái)安裝時(shí)候遇到的問(wèn)題以及如何解決這些問(wèn)題的，要求截圖加文字描述。

問(wèn)題一：在決定選擇網(wǎng)站綁定時(shí)，當(dāng)時(shí)未找到網(wǎng)站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網(wǎng)站綁定的地方，點(diǎn)擊后解決了這個(gè)問(wèn)題。

問(wèn)題二：當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄

解決辦法：當(dāng)時(shí)未找到tcp/ip屬性這一欄，通過(guò)老師的幫助和指導(dǎo)，順利的點(diǎn)擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。

問(wèn)題三：在數(shù)據(jù)庫(kù)這一欄中，當(dāng)時(shí)未找到“foodmartsaledw”這個(gè)文件

解決辦法：在數(shù)據(jù)庫(kù)這一欄中，當(dāng)時(shí)未找到“foodmartsaledw”這個(gè)文件，后來(lái)詢問(wèn)老師后，得知該文件在第三周的文件里，所以很快的找到了該文件，順利的進(jìn)行了下一步

問(wèn)題四：在此處的sql server的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)?，這個(gè)過(guò)程非常的長(zhǎng)。

解決辦法：在此處的sql server的導(dǎo)入和導(dǎo)出向?qū)В@個(gè)過(guò)程非常的長(zhǎng)，當(dāng)時(shí)一直延遲到了下課的時(shí)間，小組成員經(jīng)討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問(wèn)題，后來(lái)經(jīng)問(wèn)老師，老師說(shuō)此處的加載這樣長(zhǎng)的時(shí)間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開(kāi)著到寢室直到軟件安裝完為止。

問(wèn)題五：?jiǎn)栴}二：.不知道維度等概念，不知道怎么設(shè)置表間關(guān)系的數(shù)據(jù)源。關(guān)系方向不對(duì)

解決辦法：百度維度概念，設(shè)置好維度表和事實(shí)表之間的關(guān)系，關(guān)系有時(shí)候是反的——點(diǎn)擊反向，最后成功得到設(shè)置好表間關(guān)系后的數(shù)據(jù)源視圖。（如圖所示）

這個(gè)大圖當(dāng)時(shí)完全不知道怎么做，后來(lái)問(wèn)的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。篇五：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書(shū)心得

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。”“隨著由假想時(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》雜志主編安德森的話“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。近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應(yīng)該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時(shí)代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會(huì)被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數(shù)據(jù)是“通往未來(lái)的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領(lǐng)域里隱含的固

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)祟惖臄?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，似乎真的可以拋棄以抽樣調(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，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”與“類”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?？纱髷?shù)據(jù)要的“不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系”，“知道是什么就夠了，沒(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，像旁觀者一樣等著哪一個(gè)“脫穎而出”，因?yàn)槲疑硖幤渲?。?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。其一：量子力學(xué)搞了一百多年，為了處理好混雜性問(wèn)題，把質(zhì)量 和速度結(jié)合到能量上去了，為了調(diào)和量子力學(xué)與相對(duì)論的矛盾，又搞出一個(gè)量子場(chǎng)論，再七搞八搞又有了蟲(chóng)洞和羅森橋，最后把四維的時(shí)空彎曲成允許時(shí)間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時(shí)間旅行機(jī)器。唯一阻止那些“愛(ài)因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關(guān)系，因?yàn)榘职志褪前职?，兒子就是兒子。那么大?shù)據(jù)會(huì)不會(huì)通過(guò)正視混雜性，放棄因果關(guān)系最后反而搞出時(shí)間機(jī)器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢？ 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的結(jié)果，那我還不如現(xiàn)在就趁早跳樓。

還好我知道自己對(duì)什么統(tǒng)計(jì)學(xué)、量子力學(xué)、邏輯學(xué)和大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)都是門(mén)外漢，也許上面一大篇都是在胡說(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。

第五篇：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析演講稿

演講稿

以下是我們的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析

1、通過(guò)分析原始數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)湛師運(yùn)動(dòng)人數(shù)多，對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施的需求量大

由圖表一我們可以看到：

高達(dá)45人的受訪者一周運(yùn)動(dòng)次數(shù)在1—2次間，30人在5次以上，還有8人一周基本沒(méi)有運(yùn)動(dòng)，經(jīng)過(guò)計(jì)算湛師學(xué)生一周運(yùn)動(dòng)量次數(shù)至少有兩萬(wàn)次。另外周一至周五，運(yùn)動(dòng)場(chǎng)在日間基本是不開(kāi)放的，而且體育館或籃球場(chǎng)總是有體育課，學(xué)生們也有課，所以大家基本都在周六日或晚上運(yùn)動(dòng)，人流量太大。因此我校對(duì)于運(yùn)動(dòng)設(shè)施的需求較大。

2、其次，我們發(fā)現(xiàn)湛師學(xué)生不進(jìn)行運(yùn)動(dòng)的原因與運(yùn)動(dòng)場(chǎng)地的問(wèn)題有較大的聯(lián)系

通過(guò)圖表二，我們可以看出受訪者不進(jìn)行的運(yùn)動(dòng)的原因有很多，其中以自身因素不進(jìn)行運(yùn)動(dòng)是不進(jìn)行運(yùn)動(dòng)的原因，但是也有32人認(rèn)為有場(chǎng)地?cái)?shù)量少的因素，將近三分之一的人數(shù)，還有13人認(rèn)為是運(yùn)動(dòng)場(chǎng)地遠(yuǎn)，還有其他的客觀因素。由此可以看出湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施的場(chǎng)地?cái)?shù)量和分布位置對(duì)大部分湛師人的運(yùn)動(dòng)次數(shù)有一定的影響。

3、我們的調(diào)查問(wèn)卷還涉及到湛師學(xué)生對(duì)湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施的了解程度

由圖表可知，超過(guò)半數(shù)人對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施的了解程度一般，但還是有21人認(rèn)為他們不了解湛師的運(yùn)動(dòng)設(shè)施，只有23人認(rèn)為他們?cè)诹私獬潭纫陨系?。由此可以看出大部分湛師人?duì)湛師的運(yùn)動(dòng)設(shè)施都處于一知半解的狀態(tài)甚至是不了解，因此湛師應(yīng)該加大對(duì)湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施的宣傳力度，加深湛師人對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施的了解。

4、關(guān)于目前湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施存在的問(wèn)題

從表格與圖中可看出，最多人人為學(xué)校運(yùn)動(dòng)設(shè)施存在的最大的問(wèn)題是運(yùn)動(dòng)設(shè)施的運(yùn)動(dòng)數(shù)量較少，其次是有33%的被調(diào)查者認(rèn)為湛師的運(yùn)動(dòng)設(shè)施年久失修，有損失，接著也有學(xué)生認(rèn)為運(yùn)動(dòng)設(shè)施還存在人為損失的問(wèn)題，最后是7%的學(xué)生覺(jué)得游泳館的收費(fèi)是有問(wèn)題的。經(jīng)過(guò)調(diào)查我們不難看出學(xué)校在運(yùn)動(dòng)設(shè)施方面還存在著許多的問(wèn)題，最大的問(wèn)題就是設(shè)施的年久失修和數(shù)量過(guò)少的問(wèn)題，所以建議學(xué)?？蛇m量地增加運(yùn)動(dòng)設(shè)施，定期地派人進(jìn)行維修，光靠學(xué)校的力量是不足以維護(hù)好學(xué)校的設(shè)施，我們同學(xué)自己也要維護(hù)好這些公共的財(cái)產(chǎn)。

5、此外關(guān)于湛師學(xué)生認(rèn)為數(shù)量不足的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)地

從表和圖中可以看出，大多數(shù)的人即27%的人認(rèn)為學(xué)校的羽毛球場(chǎng)的數(shù)量不足，還有相當(dāng)一部分人認(rèn)為游泳館的場(chǎng)地有限，占到19%，覺(jué)得籃球場(chǎng)和乒乓球場(chǎng)數(shù)量不多的人數(shù)差不多相同，最后剩下少部分人覺(jué)得其它運(yùn)動(dòng)場(chǎng)地的數(shù)量少，比如排球場(chǎng)、田徑場(chǎng)和足球場(chǎng)。大多數(shù)同學(xué)反映，不是他們不想運(yùn)動(dòng)，而是運(yùn)動(dòng)場(chǎng)地實(shí)在是有限，或者是場(chǎng)地離中心地區(qū)較遠(yuǎn)，較偏僻，這應(yīng)該引起學(xué)校的重視。

6、表六是湛師學(xué)生對(duì)湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施的愛(ài)惜情況

通過(guò)表與圖可知，在調(diào)查身邊的同學(xué)對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施的愛(ài)惜情況的問(wèn)題上，明顯可看出絕大多數(shù)人都覺(jué)得身邊的同學(xué)對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施的愛(ài)惜情況是一般般，有17%的人的身邊的同學(xué)是愛(ài)惜運(yùn)動(dòng)設(shè)施的，剩下的10%的人的身邊的同學(xué)是不愛(ài)惜運(yùn)動(dòng)設(shè)施的。愛(ài)惜設(shè)施的程度與自身的素質(zhì)有關(guān)，不愛(ài)惜設(shè)施的同學(xué)還是大有人在，但我們維護(hù)好公共設(shè)施時(shí)才能更好的維護(hù)自己的利益，我們自己才能更多的享受運(yùn)動(dòng)給我們帶來(lái)的好處。

7、表七是學(xué)校在關(guān)于運(yùn)動(dòng)設(shè)施的問(wèn)題上與學(xué)生溝通的程度

如表7和圖所示，大學(xué)生們?cè)陉P(guān)于學(xué)校在有關(guān)設(shè)施問(wèn)題上有沒(méi)有及時(shí)有效地與同學(xué)溝通的問(wèn)題上，給出了自己的意見(jiàn)。68%的同學(xué)認(rèn)為學(xué)校在運(yùn)動(dòng)設(shè)施的問(wèn)題上很少與學(xué)生及時(shí)有效地溝通，同時(shí)也占了較大比重的28%的同學(xué)表示沒(méi)怎么留意，很少的同學(xué)認(rèn)為學(xué)校在關(guān)于運(yùn)動(dòng)設(shè)施的問(wèn)題上與學(xué)生溝通較多，占到被調(diào)查者的4%。所以希望學(xué)校可以在以后有關(guān)設(shè)施的問(wèn)題上多與同學(xué)溝通，可以派幾名代表與學(xué)校進(jìn)行對(duì)話，可傳達(dá)出學(xué)生的意見(jiàn)。

8、表八是湛師學(xué)子對(duì)現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)設(shè)施改進(jìn)的看法

由表8與圖可得出，大學(xué)生們對(duì)我校現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)設(shè)施積極地提出了自己的看法，看來(lái)大學(xué)生對(duì)自身有切實(shí)利益的問(wèn)題還是比較關(guān)心的。我們不難看出，43%的學(xué)生認(rèn)為學(xué)校目前應(yīng)該著手完善室內(nèi)室外的運(yùn)動(dòng)設(shè)施，接著認(rèn)為學(xué)校應(yīng)該加派人手維護(hù)運(yùn)動(dòng)設(shè)施和應(yīng)該增添更多的休息區(qū)的人數(shù)是一樣的，最后也有相當(dāng)一部分也就是17%的學(xué)生認(rèn)為學(xué)校應(yīng)該加大宣傳，增強(qiáng)學(xué)生維護(hù)公共設(shè)施的意識(shí)，很少有學(xué)生選擇其它的?，F(xiàn)在大學(xué)生運(yùn)動(dòng)的群體不是特別高，這也跟學(xué)校對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施方面的關(guān)注度，這應(yīng)該引起學(xué)校的重視，通過(guò)有效的手段提高學(xué)生對(duì)運(yùn)動(dòng)的重視。

通過(guò)本次數(shù)據(jù)分析我們的除了以下調(diào)查結(jié)論與建議

1、調(diào)查結(jié)論：（1）由本次調(diào)查可知湛師學(xué)生對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施的需求量較大，而湛師學(xué)生不想運(yùn)動(dòng)的原因與目前湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施所存在的問(wèn)題有很大的關(guān)系。（2）湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施存在的問(wèn)題主要是運(yùn)動(dòng)設(shè)施的數(shù)量少與設(shè)施年久失修，有嚴(yán)重?fù)p傷，當(dāng)然運(yùn)動(dòng)設(shè)施的破損與學(xué)生對(duì)湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施的愛(ài)惜程度有很大的關(guān)系，因?yàn)楹芏嗤瑢W(xué)對(duì)湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施的愛(ài)惜程度都是一般般，不愛(ài)惜設(shè)施的同學(xué)也不少。（3）學(xué)校在關(guān)于運(yùn)動(dòng)設(shè)施的問(wèn)題上很少與學(xué)生進(jìn)行溝通，大部分學(xué)生對(duì)于湛師運(yùn)動(dòng)設(shè)施的了解程度都是一般般，甚至是不了解，這使得很多關(guān)于運(yùn)動(dòng)設(shè)施的問(wèn)題得不到及時(shí)的解決與完善，也使得學(xué)生們對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施的需求與建議得不到滿足與答復(fù)。

2、建議：存在問(wèn)題是難免的，但最重要的是怎樣去利用有效的途徑去解決問(wèn)題。通過(guò)調(diào)查，我們可以給出小小的建議?，F(xiàn)在提倡全民運(yùn)動(dòng)，因此學(xué)生對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施的需求還是比較較大的，所以學(xué)?？蛇m量地增加運(yùn)動(dòng)設(shè)施。為了提高學(xué)生的運(yùn)動(dòng)次數(shù)與質(zhì)量，以后學(xué)?？砂堰\(yùn)動(dòng)設(shè)施建設(shè)在人流較多且地理位置靠近中心的地方，這樣人們運(yùn)動(dòng)起來(lái)也更加的方便。而且對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)施進(jìn)行定期的維修也是非常有必要的，破破爛爛的運(yùn)動(dòng)設(shè)施鉤不起人們運(yùn)動(dòng)的欲望，加大宣傳保護(hù)運(yùn)動(dòng)設(shè)施的重要程度。不過(guò)做運(yùn)動(dòng)的人們更應(yīng)該愛(ài)護(hù)這些公共的設(shè)施，如果人人都把這些設(shè)施當(dāng)做是自己家的財(cái)產(chǎn)，那么我想人們?nèi)魏螘r(shí)候都可享受到很好的運(yùn)動(dòng)效果。最后想說(shuō)的是決策問(wèn)題，進(jìn)行有關(guān)的運(yùn)動(dòng)設(shè)施的建設(shè)，學(xué)?？赏ㄖ獙W(xué)生代表參加有關(guān)建設(shè)問(wèn)題的會(huì)議，集思廣益，這樣才更有利于學(xué)校的管理。