心得体会是一种积极的思考方式，它能够帮助我们发现问题、总结经验，并提出进一步的改进方案。下面是小编整理的一些心得体会范文，供大家阅读和学习。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇一
随着社会的发展，全球化时代，工作效率成为主要优先考虑的因素之一。而电子化、信息化是企业实现高效运行的关键技术之一。但是，电子化、信息化带来的问题也随之产生。企业对于员工电子设备的监管、数据的安全以及内部其他的问题考虑不到位，很容易引发企业信息安全问题。因此，企业为了能够对电子数据进行更加专业的调查，保护企业数据的安全与机密性，应该采取科学的调查技术和方法。为了服务企业，我参加了电子数据调查培训，下面就我的体会与大家分享。
第一段：培训前的疑虑。
参加电子数据调查培训前，我对电子数据调查这个领域并没有太多的了解。一开始，我认为电子数据调查肯定是非常困难的，这涉及到技术、法律、道德等方面，而我自己不是计算机专业出身，所以心里有点发虚。但是，我始终保持了一个开放的心态，我相信每个人都会经历不同的人生，不同经历带来的不一样的机遇和挑战。所以说，我的态度是：不断学习，勇往直前。
培训课程设置非常科学和合理，其中涉及到的许多内容，真正帮助我们了解电子数据调查的实际操作和法律流程，让我们对电子数据调查过程中会遇到的各种问题有了更成熟的认识。针对每一个实例，讲师详细地讲解了数据调查的具体流程以及如何根据情况去开展调查。整个授课过程不仅生动形象，还有大量的实际案例操作和讲解，让我们能够更加深刻的了解电子数据调查的流程和方法。
第三段：学习收获。
学习收获非常大，我们在学习过程中不仅认识到了电子调查的重要性，更掌握了电子数据调查的具体方法和技能。学习内容相当实用，针对不同场景，我们也学到了不同的应对方法，从而实现了对数据的更加精准的处理和防范。学习过程中我们还相互的交流，分享自己的经验和想法，在学习中取得了方方面面的成长和提高。
第四段：实践应用。
在学习结束之后，我们很快就开始投入到实践中。我们不断将学习成果运用到实践中，不断的总结和整合经验，在实践过程中，我们发现我们学到的技能完全没有白学。不同类型的存储介质、不同形式的数据都被我们成功的调查出来，并且准确的分析和处理。我们为企业的数据安全做出了贡献，为企业资源的保护和利用提供了技术保障。
第五段：结语。
在这次电子数据调查培训中，不仅是我们的专业技能得到了提升，同时，我们的人际交往、沟通协调和团队合作这些软实力的发展也得到了加强。只有人才选拔和培养一体化，企业才能稳健的发展。我相信，在这个全球化时代，我们一定要有创新思维，勇于拥抱变化，秉持着专业化的态度，的心态去面对每一天的工作和挑战，把握自己的机会和成长。同时，我们也要在团队中共同学习、共同成长、共同进步，努力打造更加强大的企业团队力量。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇二
数据已成为当今社会中不可或缺的一环，它如同一座金矿，蕴藏着无数的宝藏和价值。在数字化时代的今天，我们每一个人都会产生大量的数据，如何从这些数据中提炼出价值，并应用于实践中，成为了我们需要面对和解决的问题。在这个过程中，我的成长与思考也在不断跟随着数据的发展不断演进。
在过去的一年中，我不断学习和实践数据处理的技能。在各种数据分析的项目中，我通过不断地尝试和实践，逐渐掌握了数据可视化、数据预处理、数据建模、数据分析和数据挖掘等多种技术和工具，同时也通过与业务人员的深入交流，更加理解了数据的背后所蕴含的价值。在这个过程中，我也意识到了这些技术的局限性和不足，需要不断地学习和进步。数据与技术是一对不可分割的双胞胎，只有不断地学习和实践，才能更好地资源利用。
第三段：社会实践的体验。
除了自身成长，我也将所学技术运用到了社会实践中。在一次为学校和社会服务的公益活动中，我带领着团队进行了数据分析，从海量数据中提取对当地消费者最有价值的信息，并给出了建议。这次实践让我深刻体会到，在真实环境中应用数据，需要直面各种现实的情况，需要将数据分析和业务结合起来，才能才能更好的解决问题。只有随着新的技术和新的思路不断地学习和应用，才能在数据领域不断迈进一步。
第四段：领导力的体现。
在数据分析的过程中，如何将数据应用到业务中，是一种与领导力相关的过程。作为一个领导者，我领导着团队，一边提高着数据分析的能力，一边帮助团队成员了解业务的背景和行业知识，共同将数据应用到业务场景中。在这个过程中，我也深刻体会到，领导力不仅仅是一种管理和指导的能力，也是一种响应时代变革的能力，是对未来趋势的深刻认识和洞察力。
第五段：总结。
数据分析的知识和技术，是一种跨界的应用能力，在当今社会中越来越受到重视。因此，我们需要不断学习和实践，从数据中提取出有用的信息，为我们的生活和工作创造更多的价值。同时，我们也要充分认识到，技术是为业务服务的，只有将技术与业务结合起来，才能让数据发挥出更大的价值。在未来的发展中，我们需要不断提高自身的数据分析能力，同时也需要更好地理解并运用数据，为未来的发展铺平道路。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇三
随着互联网技术的快速发展，人们开始关注云数据的使用和管理。云数据是以无形的形式储存在网络中的数据，其便捷性和安全性使之成为现代生活中不可或缺的一部分。在我使用云数据的过程中，我汲取了一些宝贵的心得体会。下面将从便捷性、安全性、隐私保护、共享与合作以及未来发展五个方面来探讨我的云数据心得体会。
首先，云数据给我们带来了极大的便捷性。通过云数据，我们可以随时随地访问我们的文件和数据，不再需要繁琐的传输和存储过程。无论是在家中、办公室还是旅途中，只需连接互联网，我们就能轻松获取和管理我们的数据。这个便利性不仅提高了我们的工作效率，还给我们的生活带来了极大的方便。无论是查看电影、听音乐、阅读书籍，云数据的运用让我们的娱乐生活更加多样化和自由化。
其次，云数据的安全性备受关注。毋庸置疑，个人文件和数据的安全性是我们最为关注的问题之一。好在云数据提供了高度的安全保障，采取了多层级的密码加密和访问控制措施，确保个人数据不受到未授权访问和使用。此外，云数据还备份于多个服务器，即便单个服务器出现问题，我们仍然能够轻松恢复数据。云数据供应商也时刻关注网络安全的最新动态，不断提升技术，以确保我们的数据始终得到最佳的保护。
第三，隐私保护也是云数据的一大关注点。在我们使用云数据的过程中，我们可能面临着数据泄露和隐私侵犯的风险。为了保护我们的隐私，云数据供应商注重用户身份验证与访问控制，并提供了多种隐私保护设置来确保个人数据不被滥用。同时，云数据供应商也会明确说明他们对于个人信息的收集和使用范围，以增加用户对于隐私保护的信任。作为用户，我们应该选择知名、信赖的云数据供应商，同时也要对自己的隐私做好监控和保护。
第四，云数据的共享与合作也是其令人称道之处。通过云数据，我们可以方便地与他人共享和协作。比如在工作中，我们可以和同事们共享文件和数据，在信息交流和团队合作中起到了重要的作用。通过实时同步和版本管理的功能，我们可以在不同的时间和地点、使用不同的设备访问和编辑同一个文件，各方的修改不会互相冲突，大大提高了工作效率。这种共享与合作的模式使我们更好地协同工作，促进了团队的合作和创新。
最后，云数据的未来发展充满了无限可能。随着技术的不断进步，云数据的存储容量和速度将会不断提升，使得我们能够存储和处理更大量级的数据。同时，云数据也将渗透到更多的领域，如医疗、教育、智能家居等。此外，人工智能和大数据分析也将与云数据相结合，为我们提供更智能化、个性化的服务。云数据的未来发展无疑将对我们的生活和工作产生巨大影响。
总结起来，云数据给我们带来了极大的便捷性和安全性，并在隐私保护、共享与合作以及未来发展等方面都有着积极的作用。然而，我们也要注意隐私保护和安全风险，选择合适的云数据供应商，并合理利用云数据服务。只有这样，我们才能更好地享受云数据的便利，并使其对我们的生活和工作带来更大的帮助。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇四
GDP作为国民经济核心指标，在经济发展中起着重要的作用。数据注重客观反映和分析经济增长情况，通过一系列指标反映出一个国家或地区经济状况和发展趋势。对于国家发展的决策者、经济学家以及普通公民，了解并掌握GDP数据及其分析方法，对于个人与国家都有很大的意义。
第二段：GDP数据的概念和统计方法。
GDP是指在一个特定时期（通常为一年），一个国家或地区生产和服务的总货值，即国民生产总值。统计方法是以区域和产业为核心，通过统一的计量单位，将经济活动的量化表现出来。GDP数据估算主要有三个方法：生产法、支出法和收入法。生产法即估算产出，包括生产各类商品和服务的生产者购买的商品和劳务、企业的耗费、政府颁发的补贴等等；支出法即按需求数量估算，包括民间个人和企业的消费、政府支出和输入和出口贸易；收入法则是估算各生产要素的所得收入总和，并从其中扣除临时收益。通过这些估算方法，我们可以得到一个国家或地区的GDP总值。
第三段：GDP数据的意义和作用。
GDP是一个国家或地区经济成长的重要指标，展现了一个国家或地区的经济实力和发展水平。GDP数据可以让政策制定者了解到国家或地区经济的状况，调整经济政策。企业家可以通过分析GDP数据，掌握市场趋势，及时调整销售策略。同时，GDP数据也能够直接或间接地反映出一个国家或地区的财政支出、社会福利、生活水平和环境状况等。这些数据对公众了解自己所处的经济环境和找到符合自身利益的选择与赚钱机会有很大的帮助。
第四段：GDP数据的局限性。
尽管GDP可以完整地反映一国经济的总体发展水平，但在实际的应用中，我们还需要注意到GDP数据的局限性。首先，GDP只是衡量经济的宏观指标，并不能准确反映一个社会的生产水平、生活质量和环境保护等多重指标。其次，GDP不能区分经济各部分所产生的贡献，使得原来侧重第二产业、第三产业的一些地区，发展第一产业的情况，可能会对GDP数据的上升产生影响。而且，受到水资源、能源等自然资源因素的制约，一些地区的GDP数据并不高，但其生态环境和文化遗产等对人们的生活质量具有更长期的意义。
第五段：结论。
总之，GDP是反映一个国家或地区经济总体发展水平的重要指标，具有不可替代的作用。但在应用GDP数据时，我们仍需综合考虑更多经济社会多方面指标，以实现更科学的经济发展。因此，我们需要对GDP数据加以深入分析和研究，更全面地理解GDP数据的意义和局限性，从而使我们的经济政策和社会生产更加科学化、规范化，实现区域和全球经济合作的可持续发展。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇五
电子数据调查（EDC）是当今企业、法院和执法机构中越来越常见的领域。在我最近的工作中，我有幸参加了一次EDC培训活动。这次活动不仅让我对EDC有了更深入的理解，而且提供了许多实用的技能和知识，我想分享一下我的体会和经验。
第二段：培训内容和经验。
EDC培训打开了我对电子数据的世界。从硬盘到云端，从移动设备到社交媒体，EDC培训授课老师精通的领域基本涵盖了所有可能涉及到的电子数据资源。通过这项培训，我学会了如何使用各种工具来安全、快速地获取、处理和维护电子证据。此外，我们还进行了模拟案例实验，深入了解了如何通过数据恢复、报表设计、数据挖掘和网络分析等手段解决一些常见问题。
我们每个人都在不断扩大着自己的领域，培养新的技能和变得更加全面。通过参加EDC培训，我认识到电子数据的生态系统如此之大，以至于我几乎无法想象自己将来可能使用到所有的工具和技术。在这个广阔的领域里，我发现除了提高我的技能之外，最重要的一点是培养我的精神风貌。为了充当一名成功的EDC调查员，每天需要付出大量的时间和精力在学习和练习上。在我看来，EDC培训提供的核心思想就是通过专业、耐心和毅力来不断追求更高的水平，这些都是每个从业人员必备的素质。
第四段：EDC应用现状。
EDC的应用在法院和执法机构中越来越广泛。随着社会越来越依赖科技，电子数据的价值也越来越重要。在许多刑事案件中，电子数据可以成为证据的重要来源，从而协助法院判决案件。此外，企业和政府部门也可以使用EDC来保护敏感信息、威慑不正当行为和提高管理效率。
第五段：结论。
参加EDC培训让我意识到了电子数据调查的重要性和挑战性。同时，这也是一个值得追求的完美职业和领域。我领悟到在这个领域中，培养精神和技能同样重要。最后，我相信，如果你有一个强烈的求知欲望和决心，EDC培训提供的知识和技术可以让你成为一名成功的EDC专业人员，从而成为不可或缺的珍贵资产。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇六
GDP（国内生产总值）是评估一个国家经济活动的重要指标。它衡量了一个国家一定时期内所有最终产品和服务的市场价值，是一个国家的经济活力的重要体现。在进行经济政策制定和国际贸易谈判等方面，GDP也常常被用作重要参考依据。本文将分享一些我在接触和研究GDP数据时的心得体会。
第二段：GDP数据的意义和来源。
GDP数据是评估一个国家经济活动的重要指标。在国际上，各国间比较GDP数据可以了解一个国家经济活力的大小和优劣，更好地了解和分析国际贸易、外汇和债务等问题。GDP数据通常由政府、金融机构和经济学家发布和计算。它通常是按年度或季度来发布的，并且包括四个方面的支出：消费、投资、政府支出和净出口。政府常常使用GDP数据来制定和实施经济政策，投资者和企业也可以根据GDP数据评估一个国家的商业前景。
第三段：GDP数据的局限性。
虽然GDP数据是评估一个国家经济活动的重要指标，但它并不完美，还存在一些局限性。例如，GDP数据不考虑黑色和灰色经济，这意味着这种非官方的和不上报的经济活动并不会反映在GDP数据中。此外，GDP数据也不能反映出环境和社会福利等非经济因素的变化，也不能确定经济增长是否真正有利于改善贫困状况和失业率，因为这些因素不被包括在GDP数据中。
第四段：如何更好地利用GDP数据。
尽管GDP数据存在局限性，但我们仍然可以用一些方法来更好地利用这个指标。首先，我们需要与其他经济指标或者微观数据结合，例如收入分配、人均GDP、生产率等等，来全面评估和比较一个国家的经济活动。其次，我们可以从长期角度看待GDP数据，以便于评估经济活动的长期状态和走势，并根据其变化来调整经济政策。最后，我们还可以通过GDP数据了解不同国家经济的相似性和差异性，并更加了解和掌握全球经济变化和趋势。
第五段：总结与展望。
GDP数据是一个国家经济活动的重要指标，在评估经济状况、制定经济政策和国际贸易谈判等方面有着重要作用。虽然GDP数据存在局限性，但我们仍然可以善用于它，结合其他经济指标和长期视角，评估并比较一个国家的经济状态和走势。未来，伴随着全球经济的发展和GDP计算方法的改善，我们相信GDP数据将更加可靠和全面，为我们认知和把握经济发展变化提供更多参考和支持。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇七
所谓垃圾数据，是指进入地税征管系统的扭曲、虚假、无价值的数据。自20xx年地税征管软件系统上线以来，系统采集的数据及其覆盖范围逐渐扩大，但垃圾和冗余数据也相应增加。征管系统运行近五年，全省地税20xx一次系统清理，很大程度上解决了网上运营初期由于信息采集不完整、操作不规范而导致的垃圾数据进入系统和系统产生的垃圾信息。但是，随着新业务功能模块的不断推出和税收政策的变化，系统中相应的垃圾数据逐渐增多，不仅影响了各种数据统计的准确性，也严重影响了软件运行的速度，极大地制约了地税征管软件的功能。
(一)清理垃圾数据是适应税收信息化发展的需要。从目前税务管理信息化的发展趋势来看，综合征管软件的运行管理以数据管理为主，各种税收征管工作对数据的存储、处理和依赖程度逐渐增加。此外，采集和管理数据在省级集中处理，需要保证进入系统的数据的真实性、准确性和科学性，逐步实现现有信息系统的综合集成和综合业务应用。
(二)清理垃圾数据是精细化管理的需要。垃圾数据的出现，说明税务数据资源管理与精细化管理要求还有很大差距。清理垃圾数据本质上是为了优化数据资源，满足数据采集和管理的质量要求，改变信息管理模式，进一步推进信息化精细化税务管理和规范化数据管理。
(3)清理垃圾数据是保证科学决策的需要。综合收集和管理软件数据在科学决策中起着至关重要的。作用。垃圾数据造成系统数据失真，使税务人员在掌握和分析数据时产生不同程度的偏差，从而影响数据在科学决策中的利用价值。如果将扭曲的数据用于形成相关决策，将直接导致决策失误。因此，需要移除系统中的各种数据来保存真相，以保证决策的科学性。
目前，垃圾收集管理信息系统中的垃圾数据主要包括登记、识别、系统、企业提交、票证、检验和报告等。垃圾数据的原因是管理和技术。
(一)管理因素。
1.基本数据收集错误。一些工作人员缺乏对数据质量重要性的认识，在数据输入系统之前，他们收集了错误的信息或根本没有收集数据。比如20xx年9月，省局在数据清理中发布了项目登记的垃圾信息，有些项目登记信息让人一看就觉得不是真实数据，可能是税务管理员根据企业申报的信息计算收集的，比如员工人数、生产地址、经营地址、开业日期、受理日期、注册资本等信息为空，说明税务管理员根本没有收集这些信息。
2.基本数据输入错误。有的工作人员录入数据粗心、不及时，直接录入要录入的数据，没有经过预审，或者录入后没有经过审核，就错过了修改时间。比如有的纳税人填错了信息，前台人员却没有审核。比如税务管理员在税务登记流程的最后一步没有选择管理行业和地理位置信息，直接提交，导致部分住户的管理行业默认为餐饮业，地理位置默认为城市中第一个地理位置名称。
3.前台人员操作失误。少数工作人员业务不熟练，计算机操作不规范，导致误记。在数据清理过程中，发现一些前台人员在开具税务收据时，随意选择了税目。比如他们明明是查账征收企业所得税的纳税人，却在开具发票的时候又增加了一个核定征收的税目。
4.纳税人网报操作错误。少数纳税人申报时数据有误，没有及时发现。如果有些企业在网上申报，因为扣款不成功后，不办理申报不扣款手续，而是重新申报扣款，导致系统中存在要征收的税款。
5.人为输入虚假数据。为了应对考核指标，比如在绩效考核中，财务信息的录入率和两税的征收存在不一致的情况。很多税务管理员为了完成考核要求，要求纳税人随便填写财务信息，或者干脆自己去做，导致系统中很多企业的财务信息不完整、不合理。比如制度评估规定有房产税就必须有土地使用税，但实际上按照税法只能征收其中一种。比如房地产开发企业买地只交土地使用税，不开发。面对这种情况，一些基层分局干脆在季末自己贴钱。这样一来，体制内一些企业的房产税或者土地使用税就只有1-2元美金，登记的项目就是几平米的土地或者几十元的房产。
6.监督评估机制不到位。为解决数据质量问题，省局出台了《地方税收管理信息系统数据质量暂行规定》(甘地国税发[20xx]15号)和《地方税收征管业务系统运行若干规定》(甘地国税发[20xx]42号)，但对数据质量没有专门的考核办法，只有部分指标零星出现在绩效考核中，无法对具体工作人员进行考核。
(2)技术因素。
1.不对称的业务需求和系统功能会导致错误消息。由于开发过程中业务需求的变化，系统采集提取的数据与实际情况不一致，如纳税评估时无法提取纳税人添加的财务信息等。
2.系统之间的数据交换接口产生错误信息。目前，与地税征管平台进行数据交换的系统包括个人所得税基础信息管理系统、货运发票系统、网上报税系统、银行批量扣税系统和inspur税控发票管理系统。这些系统在一定程度上解决了征管系统的不足，为加强税收管理提供了便利。然而，系统之间的大量数据传输可能会导致垃圾信息。比如银行批量抵扣税款时，由于交换接口生成的信息有误，导致重复抵扣。
3.软件故障导致的错误消息。地税征管平台后台数据库存储的数据量已经远远超过1000g，前台访问量大的时候数据库必然会无响应。当正常流程提交时系统没有响应时，可能会出现既不能进也不能退的流程，而这些无法处理的流程就会形成垃圾数据。同样，在处理报告时，由于需要执行最大的数据操作，可能会产生错误的信息。
(a)管理。
1.数据收集是现实的、务实的。求真是指为了保证征管软件数据的真实性、准确性和完整性，需要在一线征管和税源企业主动采集数据，主动整理各种采集和经济数据进行科学分析。
2.数据管理应该一起管理。从数据管理和采集管理软件应用的特点和规律出发，注重跨部门工作的协调统一，形成联合管理的良好局面。根据收集管理软件数据系统建设的需要，充分发挥收集管理部门在数据管理中的主导作用，组织收集管理部门人员对输入的数据进行比对，对垃圾数据进行补充和修改。在此基础上，严格规范数据源、条目和处理环节，及时找出新生成的问题数据，找出错误原因。同时，各业务部门每月应对采集管理软件中的数据进行测试和评估。
3.数据评估有明确的权利和责任。第一，完善责任机制。提出采集管理软件数据质量零误差的目标，明确各级数据管理的责任部门和责任人，明确划分决策、实施和监督的责任，正确区分监督责任和行为主体责任，有效解决责任不清、多头管理、重叠和职责真空的问题，形成数据管理的责任链；第二，严格的考核机制。对垃圾数据可能经过的主要环节或岗位进行全面评估，对因违规操作造成数据质量问题的人员追究过错责任。形成部门和环节领导和员工自觉参与数据管理，共同关注数据质量的氛围。
(2)技术方面。
1、完善征管业务系统。增加业务系统功能，比如在一些关键字段增加页面的检查功能，减少垃圾数据的录入；整合业务系统功能，减少系统间数据传输产生的垃圾邮件；优化业务流程，比如网上纳税人可以提前输入财务信息，要求纳税人在网上报税之前输入财务信息，减少了后期补充记录中的人为因素。
2.在线数据质量管理系统，及时提示和检查产生的垃圾数据；建立专门的垃圾数据“推送中心”，负责日常数据质量发布、清理和评估。
3.加强纳税人自洁功能，如建立项目登记信息、两个行业项目登记、财务信息录入等相关提示页面。，以便纳税人在进行相关操作时第一时间进行补充或修改。
4.开放数据清理权限。征管业务系统正式上线后，实现了税务数据的省级集中，对失真、错误数据的处理权也集中在省级。基层税务机关产生的失真、错误数据，只有上报一级省局后才能删除，不仅耗时长，而且增加了基层网络管理员的工作量，造成大量垃圾数据积累。建议在保证系统正常运行的前提下，给予基层网络管理员足够的清理权限，有效分流数据清理压力，解决垃圾数据的瓶颈问题。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇八
2017年在职研究生首次纳入统考（教育部会同国家发展改革委按全日制与非全日制下达研究生招生计划）后，导致研究生报名人数大幅增长，河南、江苏、北京、辽宁、黑龙江等地人数增幅分别达到15.2%、24.8%、20.8％、20.2%、18.6%。据教育部最新数据统计，2017年考研报考人数达到201万，较2016年177万，增长13.6%。其中报考非全日制硕士研究生的考生占比明显，北京、江西报考人数占比达到13.1%、10.7%。在经济下行，产业结构调整，高校毕业生数量居高不下的背景下，就业压力依然是影响考研人群报考的首要原因。
中国教育在线发布的《2017年全国研究生招生数据调查报告》显示，近年来研究生竞争度、录取难度整体呈下降趋势，报录比持续走低。在2009年、2015年均低于3:1，达到2.8:1、2.9:1，报录比的.持续下降意味着考研的录取几率相应提升。
此外，考研弃考率居高不下，多地弃考率超过10%，2016年辽宁省弃考率达到12%，内蒙古弃考率达到13%。显然，高弃考率反映了考生的迷茫与盲目。
研究生报名选择院校依旧热衷于名校，数据显示，南京大学、南开大学、东南大学等报名人数居高不下。在全国研究生报名专业选择上，工商管理、会计、法律、金融选择较多，远超其他专业报名人数。在赴美留学的专业选择上商业、管理占比较高，接近30%，与国内如出一辙。
从2014年起，推荐优秀应届本科毕业生免试攻读硕士学位研究生（以下简称“推免生”）留校限额取消，名校及优质专业推免生比例逐年攀升，大量国家重点专业学科推免生比例接近九成，甚至100%。2017年西安交大机械工程学院学术型硕士推免生比例达87.5%，山东大学微生物学专业达88%，哈尔滨工业大学能源科学与工程学院推免生比例达到81%，北京大学燕京学堂、分子医学研究所、教育学院推免生比例达到100%。高校尤其是名校对于推免生普遍持积极态度，但与高校评价对立的是，近70%受调查学生对推免政策持反对态度，认为未开考，就已经没有了机会，公平性受到影响。
在“双一流”建设影响下，高校学位授权点大幅调整，突出重点学科导向鲜明。日前教育部公布25个省市的175所高校主动撤销了576个学位点，其中绝大部分是985与211高校，地方院校屈指可数，显示出优秀大学在迅速收缩战线，试图聚焦资源争取双一流。浙江大学此次撤销学位点最多，高达34个，包括博士学位授权8个。研究生教育已经成为高校一个新的竞争领域和晴雨表。
3、2017年在职研究生报名人数创新高各院校专业招生比例。
4、2017年推免生院校专业所占比例调查报告。
5、2017考研双一流发挥作用学位点大幅调整。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇九
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。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇十
1月12日消息，财新传媒、滴滴出行主办的“知道·大数据智慧城市论坛”今日在京举行，论坛上，滴滴出行联合第一财经商业数据中心发布了《智能出行大数据报告》(以下简称“《报告》”)。
《报告》覆盖全国重点城市，基于滴滴(含优步)平台全量数据解读中国城市出行，并通过智能出行情况反映城市交通、居民生活、热点事件及分享出行所带来的意义，具有极高的参考借鉴及深度分析价值。
三四线城市拥堵加剧北京人均每年“堵”掉近9000元。
拥堵是大家对交通最直接的感受之一，无论是“影响中国互联网发展30年”的后厂村路，还是“堵点网红”北京大山子路口，堵车总能引起人们的共鸣和吐槽。，一线城市平均车速略有上升，三四线城市平均车速下降明显，从的26.2km/h降至20的25.3km/h。这一年中，平均车速增幅较大的前三个城市为大连、常州和青岛，而下降幅度最大的城市为丽江、嘉兴、三亚等。
根据高峰期拥堵延时指数，西安成为2016年堵城冠军，延时指数为1.79。20的拥堵冠军重庆今年位列第2位，而去年的亚军青岛2016年治堵效果显著，今年排名第9。受极寒天气、冰雪路面、市政建设等影响，哈尔滨也上榜十大堵城，位列第8位。
在此值得一提的是，尽管北京位列堵城第4名，但因“社会平均工资”较高，所以成了拥堵造成损失最高的城市，北京人每年损失8717元;在全国最堵的西安，人均拥堵成本为6960元，排名全国第3。
互联网行业工作时间长京东下班最晚。
在加班“重灾区”的互联网公司中，京东超越去年冠军奇虎360成为今年的“加班之王”，平均下班时间最晚，随后为360和阿里巴巴，看来这一年互联网行业中最拼命的还是电商公司。从年货节、美妆节、母婴节、双11到双12，节假日不够，电商造节来补，购物狂欢的背后也是无数员工加班加点的辛勤努力。在榜单前10名中，新浪、网易老牌门户网站也上榜，而今年的“网红公司”乐视位居第10，加班起来也很拼。
不仅加班多，互联网人群平均工作时间也偏长。相较于金融、传媒以及房地产等行业，互联网人群平均工作时间更长，每天超10小时，尤其是深圳码农，工作几乎占据了其一半的时间。而且码农们生活节奏更为固定，公司与家两点一线偏多。
媒体人异地奔波苦金融从业者“朝七晚五”
《报告》中，有一部分内容对当下关注度较高的传媒业、金融业、教师等几个职业群体做了分析，通过出行连接着生活的方方面面，通勤、餐饮、购物等各种出行场景，出行大数据进一步可以关照现实，看生活的潮起潮落。
《报告》发现“隔行如隔山”，每个行业出行差异较大。传媒人工作随机性较大，处于随时待命状态，出行峰值曲线较为平缓;同时他们的出差相比最为频繁，往返机场火车站及酒店的出行量接近1/5，密集的出差节奏使得他们一般直接从家出发奔赴外地。
金融从业者上班早下班也早，“朝七晚五”是他们的工作特点，同时他们应酬多夜生活也丰富，20%的人下班后直接奔向餐饮娱乐场所，夜晚餐饮订单也超出平均水平40%。同时，他们偏爱高档购物中心，北京的三里屯太古里、上海的`国金中心、正大广场都是“金领一族”经常光顾的地方。
出行数据看城市性格：绵阳最温情大连最小资。
《报告》还基于滴滴出行大数据平台的指数测算体系，发布d-index榜单，从不同维度窥见不同城市的性格特点。
根据滴滴顺风车免单占比，十大最温情城市为绵阳、南宁、金华、昆明、湖州等地，上榜的多为三四线城市。小城故事多，充满喜和乐，顺风车把陌生人连接在一起，共走一程路，惊喜和温情的故事总在路上发生着。
从目的地为健身场馆的数据来看，山西太原城市最爱健身的城市，其次为福州、佛山，一线城市中只有广州上榜;十大最爱读书之城长沙位列榜首，其次为青岛，温州;最休闲也就是去往休闲娱乐场所占比最高的城市为，南宁、太原、大连等;最小资的城市为大连、绍兴和上海，那里的人去往咖啡厅、酒吧、电影院占比最高;《报告》同时显示，天津位列十大海鲜之城冠军，重庆居于十大火锅之城榜首。
杭州智能渗透率居榜首贵阳发展前景可期。
作为世界领先的移动出行平台，滴滴出行基于大数据的机器学习技术,在中国超过400个城市为近4亿用户提供包括出租车、专快车、顺风车、公交、小巴、代驾、试驾、租车、企业级等多种出行服务。
从智能渗透率来看，一二线城市依然整体优势明显，杭州继续位居榜首。珠三角地区总体渗透率较高，在用户渗透率排名前10的城市中占据4席，分别是深圳、广州和东莞、珠海。
在各级城市月人均出行次数上，三四线城市与一二线城市相比仍有较大差距。月人均出行次数排名前五的城市依次是天津、青岛、北京、杭州、宁波。
根据智能渗透率，出行活跃度和便捷程度等综合指标测算的智能出行发展指数，杭州北京广州深圳成都排名前五，一线城市和省会城市明显更高。排名前20的城市中有8个为珠三角和长三角城市。而潜力城市(二、三、四线城市)多为长三角、珠三角和京津冀地区的二线和三线城市，西部城市贵阳排名第7，前景可期。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇十一
数据库作为信息科学与技术领域的重要组成部分，已经被广泛应用于各行各业。在日常工作中，我有幸接触到了数据库的使用与管理，并深深感受到了它的重要性。在这篇文章中，我将分享我对数据库的心得体会，包括数据库的优势、数据库的应用前景、数据库的管理经验以及如何充分发挥数据库的价值。
首先，数据库作为一种可靠的数据存储方式，具有许多优势。首先，数据库可以高效地存储和管理大量的数据。通过建立适当的数据结构，数据库可以使数据按照一定的规则进行存储，提高数据的检索和处理效率。其次，数据库具有较高的数据安全性。数据库可以通过设置访问权限和加密机制实现对数据的保护，防止数据泄露和非法访问。此外，数据库还可以支持多用户同时访问，并通过并发控制技术保证数据的一致性和完整性。这些优势使数据库成为了现代信息管理与处理的重要工具。
其次，数据库在不同领域有着广阔的应用前景。无论是商业企业、科研院所还是政府部门，都有大量的数据需要被存储、管理和分析。数据库可以帮助这些组织高效地处理和利用这些数据，提供更好的决策支持。例如，在电商行业中，数据库能够存储商品信息、用户购买记录等数据，并为用户提供个性化的推荐服务。在医疗行业中，数据库可以管理患者的病历、医药信息等数据，并辅助医生进行诊断和治疗。因此，数据库在未来的发展中将发挥越来越重要的作用。
然而，尽管数据库具有许多优势和广泛的应用前景，但其管理也是一个不可忽视的问题。在实际的数据库管理中，我学到了一些有关数据库管理的经验。首先，为了保证数据的完整性和一致性，我们应该制定合理的数据库设计和规范的数据录入流程。只有良好的数据库结构和严谨的数据录入过程，才能保证数据的质量。其次，定期对数据库进行备份是非常重要的。备份操作可以帮助我们在意外崩溃或数据丢失时恢复数据，保障数据的安全性。此外，及时进行数据库性能优化也是数据库管理的重要任务。通过分析数据库的使用情况和性能指标，我们可以发现潜在的瓶颈，并进行调整和优化，提高数据库的运行效率。
最后，要充分发挥数据库的价值，我们需要注重数据库的数据分析和挖掘。数据库中积累了大量的数据，如果仅仅用作存储和管理，并未真正发挥其潜能。通过运用数据分析和挖掘技术，我们可以从数据库中挖掘出有价值的信息，并为企业和决策者提供更多的洞察力。例如，在市场竞争激烈的电商行业，通过对用户购买记录进行分析，我们可以了解用户的消费习惯和需求，从而优化产品设计和推广策略。因此，数据分析和挖掘是数据库的重要应用方向，也是提高数据库价值的关键。
综上所述，数据库作为信息管理与处理的重要工具，具有诸多优势和广阔的应用前景。在实际的数据库管理中，我们应该注重数据库设计、规范数据录入流程，并定期进行备份和性能优化。最重要的是，要善于运用数据分析和挖掘技术，充分发挥数据库的价值。随着信息化进程的加速，数据库将越来越重要，我们应该不断学习和探索，为数据库的应用与发展贡献力量。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇十二
前几年，上面还动不动将九亿农民挂嘴边，未来，我相信，上面也会经常说：九亿城市人。或者，更多。
我相信，就在不远将来。
世界正经历城市化，中国更是如火如荼。不久的将来，更大的城市，城市群，更多的人口，会成为常态。这盛况，我有生之年，应该能看到。
更大的城市，更多的人，绝大多数的人将生活在城市里。人们于是关心城市，关心它的一切。当然，也包括它的半径。
有意思的是，目前，中国的城市半径，普遍“不约而同”：约30km。
无论北京的16410km，上海的6340km，还是厦门的1699km，(岛内128km)，半径都在30km左右(厦门稍微小，主岛太小)，这背后的原因，其实简单：尖端科学的运用，以及科学的可复制型。
以前只有一线城市拥有的地铁，现在在二线基本全面开花，甚至，有些三线也大干快上。究其原因，不过是科学的发明，运用到一定时间后，其成本不断被降低，从而让其他规模较小，财力叫弱的城市，也能造得起。
90年代的地铁，以及建筑其上的销品贸，现在，二线能够“轻易”地复制，且因为经验和时间的积累，建造更先进、科学，搭配更合理，技术更先进。北京、上海的地铁一号线乘坐体验，运营速度，技术应用，未必有苏州、杭州的三号线好。
每一次技术的突破和革新，都让城市半径得到拓展。地铁发明以前，是公路、铁路时代，城市半径远没有现在大，公路、铁路发明之前，是马车时代，繁华的长安城，老百姓靠马车在城市里运行，东到西，十公里已经是极限。再大，活动极不方便(以马车的平时速度计算)。
汉长安城面积达36平方公里,是古代面积最大的都城遗址之一。
现在城市的半径得到极大提升，到达30km左右，地铁功劳不可磨灭。地铁不再是一线的标配，很多城市拥有地铁，并且大干快上。中国城市的半径，因此“不约而同”地扩展到同一长度。
地铁已是城市最高级的技术，最前沿的科技运用。在新的革命性技术还未到来之前，城市的半径，再难以突破。
那么，未来，城市的半径到底怎样呢?真的一直无法突破了?
在几十年前，公交车是人们出行的重要交通工具，当然现在也是，那时的公交车，不但破旧，而且速度、载客量、技术都不如现在。
这是必然，技术在前进。
公交最明显的变化，其实不是这些，而是运行方式。
开始公交都是首发尾至，一条条线路定好，一站一站站点定牢，司机早上出发，沿着线路，有序按序逐站停靠，到点，回到起点，下班。
后来，公交单独划出车道：公交专用，再后来，brt快速公交系统，不但线路专用，而且不再三五公里一站，而是拉长距离，提高速度，专程车道。
北京公交线路图。
这，大大提高了公交的运行速度和效率。长路途的人，可以较快时间到达目的地。当然，其他的线路，还是按原计划的行驶、停靠。
当一个城市的公交普及到线路全覆盖，站点全覆盖，还不能满足市民出行要求时，专线，长距离的公交运行系统出现了。
郑州brt。
其实，地铁也会遵循这个规律。目前，绝大多数的地铁网，还远远不够做到线路全覆盖，站点全程性。
纽约地铁图。
伦敦地铁图。
东京地铁图。
全国的城市，都在大干快上地，继续建地铁。
上海地铁未来效果图(2020)。
北京地铁未来效果图(2020)。
当大多数的城市地铁网，像公交网一样，全程覆盖，并且全站点覆盖时，地铁的进化，就会朝公交的专车道，brt快速公交系统进发：长站点，专业性，快速度的地铁，将不断诞生。
那时，天安门到通州，30分钟，南京路到临港，30分钟。
再以后，天安门到燕郊，30分钟，南京路到昆山、太仓，30分钟，------。
随着地铁的升级和改进，城市的半径进一步被扩大。城市在不断扩大，城市间的边界，越来越模糊。在960万平方公里上，除了几片土地建满高楼大厦，绝大多数的地方，将回归森林。
地球一片绿海，“原始社会”再现。
因而，环保是个伪命题，保护生态就是扯淡，退耕还林根本就没有必要。
作者：皮特。
公众号：peter。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇十三
双11剁手党们买得疯狂，随之而来的是快递员们日夜奋战的一周。生活中除了快递员，亦有许多被我们忽视的“夜班族”，比如24小时值守的客服，保安，物业，仓库管理甚至夜间加班修图的美工等。赶集网近日发布的一项“夜班族”大数据调查结果显示，有六成95后曾经上过夜班，上夜班虽然收入相对高，但生活不规律、没朋友成最大困扰。
调查结果显示，接受调查的95后新蓝领中有65%会有上夜班的情况，有接近三成的95后新蓝领甚至是“不睡族”——上的是纯夜班。生活不规律是“夜班族”最主要的特征。“夜班族”普遍反映熬夜致使身体状况变得越来越糟，吃饭的时间跟次数也日益不正常，日常生活规律完全被打破了。结束夜班工作后，62.07%的年轻人用睡睡睡来“打发白天的时间”，另有一成多95后新蓝领会上网游戏或娱乐，还有10%左右的“夜班族”也是蛮拼的`，白天还干着一份兼职。
不过这些“夜班族”们白天都很少有外出或聚会，社交生活匮乏成为“夜班族”的另一特征。“忍得住寂寞，却守不住繁华”，“夜班族”因日常作息日夜颠倒，即使有老友，相聚的次数也越来越少了，守不住友谊的“繁华”，生活也随之变得单调。
调查还发现，积极乐观的“夜班族”在夜班工作中看到了工作带来的正面影响。26.55%的人表示在人少、寂静的工作环境中，学会了忍受寂寞，专心工作的同时，锻炼了独立处事的能力，提高了自身综合素养;34.48%的人认为上夜班挣钱较多，可以积攒一部分积蓄，为早日过上高品质物质生活埋下基础;觉得上夜班路上时间花费少、时间利用率提高了的人占17.93%。
从福利待遇来看，近五成的人还有一些夜班补助，哪怕只有十几块钱，心理也得到了安慰;24.05%的夜班族可以获得免费的夜宵，也不失为一种补偿;根据职业性质和岗位的不同，26.32%的夜班从业者可享受倒休的福利，有时甚至可连休几天。95后新蓝领选择做“夜班族”，主要受自身工作性质与公司安排等内外因素影响。从95后新蓝领普遍反映的夜班工作带来的困扰来看，目前95后新蓝领夜班岗位就职意愿越来越低，加大了招聘方的招聘难度。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇十四
“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!
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。
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。
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。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇十五
一线城市调查者中，43.2%的人认为房价会下跌，比看涨的人高出8.5%;二线城市看跌的人比看涨的人多6.1%;三四线城市看跌的人更是比看涨的人远远高出30.8%。消费者信心明显不足。
买房人对网络信息的依赖度远远高于其他，超过80%的受访者通过互联网和移动互联网获取房产信息，而户外广告、报纸和朋友推荐这样的传统方式占到20%左右，在规模越小的城市，户外广告相对管用。但使用移动互联网查看房产信息仍然不是主流，只有3成的调查者平时会用手机找房。
随着各地限购政策的放开和后续政策的逐步释放，使得基本功能很难完备的一居室需求很低，不管在一线、二线以及三四线城市，一居室的需求占比都不足3%，二居、三居是需求的主力产品，在三四线城市，三居室则更受欢迎，占比达到了64%。
不管是多大规模的城市住户，有近80%的人最看重的住宅周边配套设施是学校，人们对于对于住宅周边设施需求度是这样的：学校超市、便利店医院大型商业体银行餐厅休闲场所。
一线城市用户对通勤时间要求最高，93.3%的用户愿意购买通勤时间在60分钟以内的住房，其中有50.5%更是希望能够在30分钟以内，而对于二三线城市的用户来说要求则更为合理一些，31-60分钟的通勤时间是二三线城市大部分住户的接受范围。
房产金融的。用户使用率和城市发展水平保持一致，大多数用户对房产金融抱有积极态度，65%以上的用户表示用过或者愿意尝试使用。
38%左右的人看重互联网家装的高性价比，只要价格合适则愿意用；40%左右的人可以尝试，但不能完全在网络上解决；剩下的22%则完全不愿意用。
还没那么多人爱智能家居，有35%左右的人对智能家居无感，此外还有约19%的人对智能家居不太了解，16%的人认为不过是虚拟概念，不实用，还有5%左右的人对智能家居比较了解，但完全没兴趣。
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇十六
城市居民生活反映着社会的变迁,代表着一个城市的文明程度、消费水平.居民生活状况如何衡量,调查数据从何而来,都包括哪些内容?现代首都--北京市居民生活又是怎样的水平……进入21世纪,北京市城市居民收入水平大幅提高,物质生活、文化生活、社会保障与生活环境都有了明显改善.居民生活抽样调查也越来越受到社会和地方政府的关注.有关居民生活调查的'范围逐步扩大,调查内容不断增加.,北京市进行了有史以来最大规模的城镇居民生活一次性抽样调查,被调查的家庭达1户,并在此基础上又抽选出3000户作为经常性调查户,进一步提高了调查样本的代表性.
作者：李小虎作者单位：刊名：数据英文刊名：data年，卷(期)：“”(1)分类号：关键词：
最优数据调查心得体会范文（17篇）篇十七
香港商业巨子李嘉诚先生认为地产投资项目制胜的关键只有两个字：地段，地段，还是地段，这说明，任何一个项目中关键性的节点往往只有一两个，套用这个理念，在综合调查类竞争情报情报项目中，笔者认为重点是：数据，数据，还是数据。因为最终许多结论都需要数据的佐证和落实，所以，销售数据如何采集则十分重要。
在信息高度发达的今天，从来没有那种工具像电话这样被高频率使用，作为信息传递和沟通的重要介质，电话及其衍生的调研手段已被广泛应用，尤其是情报业务岗位。
本文将通过电话调查的手段——面、线、点三步法，来谈谈销售数据的获得。
一、面——纵观全局，准确把握基本面。
以一个七叶皂苷纳的药品项目案例来剖析。通过掌握与项目有关的产品知识、行业状况，切入产品所涉及的相关行业。
获得行业情报。
经过2-3天的搜集整理，行业状况基本得到了掌握：
1、项目中的产品是中药提取物，国家政策扶持类品种，医保范围用药;。
3、国内同类产品的生产企业不下20家，有3个品规：冻干粉剂，口服剂，搽剂;。
5、此类产品市场规模大约15个亿，国内重点市场区域;。
6、部分重点企业的销售规模和市场位置关系，
情报来源和途径。
通过互联网可以发现国内的一些药研所、协会、知名医院的研究部门在网上发布了一些七叶皂苷纳行业的研究报告，由此分析，这个产品应该是一个比较热门的产品，同时得到一个假设：目标公司举足轻重，可能影响行业标准的制订。
由于对一些关键性的行业信息做了准备和分析，为进一步的工作作了铺垫。情报人员先后借不同名称的高等院校管理学院的学生的名义，以撰写毕业论文为由，向多个药研所打电话咨询该产品的市场发展趋势、医生用药习惯、国内市场规模、不同区域市场容量等等。许多相关重点问题都得到了专家给出的极具参考价值的答案。