数据报告心得体会VIP免费

数据报告心得体会数据报告心得体会篇1块绍数据分析/挖掘的图书有很多，这些图书分为很多等级，有的是直接面向应用（business，academyorinterplaybetweenbothtwo），有的是介绍理论背景（个人认为很重要，如果以20/80规则，这些图书将有助于解决剩余20%的问题，不过你可能要付出80%精力），有的是结合各类计算工具（例如sas，excel，retc）。相信很多人对此都很头疼，到底应该如何选择呢。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，第1页共10页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，thebetterorbestway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。数据报告心得体会篇2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第2页共10页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...