寫心得體會有助于我們反思自己的進步和不足，找到自己的發(fā)展方向。在寫心得體會時，要注重邏輯性和條理性，讓讀者易于理解。以下是一些經典的心得體會范文，希望對你有所幫助。
數據調查心得體會篇一
如今，數據是我們生活中不可或缺的一部分。隨著科技的發(fā)展，我們可以輕松地獲取、分析和利用各種數據。作為非常重要的資源，數據使我們的生活更加便利和高效。在我使用和處理數據的過程中，我深深體會到了其中的重要性和價值。在接下來的文章中，我將分享一些我對數據的心得體會。
第二段：數據的重要性。
數據在我們的生活中扮演著至關重要的角色。從經濟、醫(yī)療、教育到政治，各個領域都需要數據來指導方向和決策。使用數據可以幫助我們更好地了解人類社會和自然環(huán)境。我們可以利用數據對事物進行量化分析，發(fā)現它們的規(guī)律性和趨勢。數據不僅可以幫助我們減少錯誤決策的風險，還可以為我們提供實用的信息和洞見，從而提高我們的生產力和創(chuàng)造力。
使用數據可以幫助我們更好地了解我們自己和我們周圍的世界。隨著大數據和人工智能技術的發(fā)展，我們可以獲取、處理和分析大量的數據，以指導我們的決策和行動。例如，在醫(yī)療領域，數據可以幫助醫(yī)生更好地診斷疾病，并提供最佳的治療方案。在商業(yè)領域，數據可以幫助企業(yè)提高銷售和市場份額。無論在哪個領域，數據都可以提供非常寶貴的信息和指導。
第四段：數據的挑戰(zhàn)。
盡管數據對我們的生活和工作產生了很多積極的影響，但它也帶來了一些挑戰(zhàn)。其中最大的挑戰(zhàn)是數據的安全和隱私。在數字化時代，個人身份信息、信用卡信息和健康記錄等敏感數據在互聯網上變得非常容易獲取。因此，加強數據安全和隱私保護成為當務之急。另外，由于數據量巨大，進行數據的管理和處理也變得越來越復雜。必須借助人工智能和其他技術，將數據轉化為實用的信息。
第五段：總結。
數據是我們生活中不可或缺的一部分。無論是醫(yī)療、經濟、教育還是政治，數據都為我們提供了更好的決策基礎和洞見。在使用數據時，我們應該保護好數據的安全和隱私，同時根據需要利用數據進行有意義的分析和應用。我們應該不斷學習和掌握新的數據技能和知識，從而讓數據更好地為我們服務。
數據調查心得體會篇二
電子數據調查（EDC）是當今企業(yè)、法院和執(zhí)法機構中越來越常見的領域。在我最近的工作中，我有幸參加了一次EDC培訓活動。這次活動不僅讓我對EDC有了更深入的理解，而且提供了許多實用的技能和知識，我想分享一下我的體會和經驗。
第二段：培訓內容和經驗。
EDC培訓打開了我對電子數據的世界。從硬盤到云端，從移動設備到社交媒體，EDC培訓授課老師精通的領域基本涵蓋了所有可能涉及到的電子數據資源。通過這項培訓，我學會了如何使用各種工具來安全、快速地獲取、處理和維護電子證據。此外，我們還進行了模擬案例實驗，深入了解了如何通過數據恢復、報表設計、數據挖掘和網絡分析等手段解決一些常見問題。
我們每個人都在不斷擴大著自己的領域，培養(yǎng)新的技能和變得更加全面。通過參加EDC培訓，我認識到電子數據的生態(tài)系統(tǒng)如此之大，以至于我?guī)缀鯚o法想象自己將來可能使用到所有的工具和技術。在這個廣闊的領域里，我發(fā)現除了提高我的技能之外，最重要的一點是培養(yǎng)我的精神風貌。為了充當一名成功的EDC調查員，每天需要付出大量的時間和精力在學習和練習上。在我看來，EDC培訓提供的核心思想就是通過專業(yè)、耐心和毅力來不斷追求更高的水平，這些都是每個從業(yè)人員必備的素質。
第四段：EDC應用現狀。
EDC的應用在法院和執(zhí)法機構中越來越廣泛。隨著社會越來越依賴科技，電子數據的價值也越來越重要。在許多刑事案件中，電子數據可以成為證據的重要來源，從而協(xié)助法院判決案件。此外，企業(yè)和政府部門也可以使用EDC來保護敏感信息、威懾不正當行為和提高管理效率。
第五段：結論。
參加EDC培訓讓我意識到了電子數據調查的重要性和挑戰(zhàn)性。同時，這也是一個值得追求的完美職業(yè)和領域。我領悟到在這個領域中，培養(yǎng)精神和技能同樣重要。最后，我相信，如果你有一個強烈的求知欲望和決心，EDC培訓提供的知識和技術可以讓你成為一名成功的EDC專業(yè)人員，從而成為不可或缺的珍貴資產。
數據調查心得體會篇三
過去的二十年中，數據已經成為了人類社會中最珍貴的財富之一。數據已經深刻地影響了我們的生活、工作、和社交，無論是在個人還是在企業(yè)層面。在這樣的背景下，有時可能需要我們反思數據的意義和應用。通過這篇文章，我將跟大家分享我的一些心得和體會，探討數據如何影響我們的日常生活和未來發(fā)展。
第二段：數據的重要性
數據的價值在于它可以提供真實的事實和數字，使我們能夠更準確地了解問題和基于事實做出更好的決策。在生活中，數據可以幫助我們更好地理解我們的環(huán)境、人際關系和行為模式。在企業(yè)領域，數據可以協(xié)助企業(yè)提供更高效的服務和產品，并確保企業(yè)在競爭中獲得優(yōu)勢。但是，需要注意的是，數據并不等于真相，如何收集、處理和解讀數據也至關重要。
第三段：數據分析的意義
數據分析是一項能夠讓我們更好地了解數據的方法。無論在企業(yè)還是在學術領域中，數據分析都可以揭示出數據中隱藏的規(guī)律。通過數據分析，我們可以發(fā)現和理解大量數據中的結構和模式，揭示出非顯而易見的關聯，甚至將數據轉化為有用的信息和知識。通過數據分析，我們可以更好地理解自己和周圍的世界，并為未來做出更好的決策。
第四段：數據隱私的關注
雖然數據可以為我們提供諸多好處，但在使用數據時需要關注數據隱私問題。隨著數據技術的不斷發(fā)展，數據隱私日益受到威脅。大量的數據收集和處理，容易導致個人隱私被泄露，從而影響個人的安全和利益。因此，我們需要采取措施保護數據隱私，同時精心管理和處理數據。
第五段：結語
數據不僅影響我們的日常生活和企業(yè)運營，還將推動未來的科技發(fā)展和社會進步。我們需要更加重視數據的價值和保護數據的隱私，確保數據用于更好地為人類服務。同時，我們也需要透徹理解數據分析的方法和技術，盡可能地提高我們的數據分析能力，以便更好地利用數據賦能我們的生活和未來。
數據調查心得體會篇四
隨著社會的發(fā)展，全球化時代，工作效率成為主要優(yōu)先考慮的因素之一。而電子化、信息化是企業(yè)實現高效運行的關鍵技術之一。但是，電子化、信息化帶來的問題也隨之產生。企業(yè)對于員工電子設備的監(jiān)管、數據的安全以及內部其他的問題考慮不到位，很容易引發(fā)企業(yè)信息安全問題。因此，企業(yè)為了能夠對電子數據進行更加專業(yè)的調查，保護企業(yè)數據的安全與機密性，應該采取科學的調查技術和方法。為了服務企業(yè)，我參加了電子數據調查培訓，下面就我的體會與大家分享。
第一段：培訓前的疑慮。
參加電子數據調查培訓前，我對電子數據調查這個領域并沒有太多的了解。一開始，我認為電子數據調查肯定是非常困難的，這涉及到技術、法律、道德等方面，而我自己不是計算機專業(yè)出身，所以心里有點發(fā)虛。但是，我始終保持了一個開放的心態(tài)，我相信每個人都會經歷不同的人生，不同經歷帶來的不一樣的機遇和挑戰(zhàn)。所以說，我的態(tài)度是：不斷學習，勇往直前。
培訓課程設置非?？茖W和合理，其中涉及到的許多內容，真正幫助我們了解電子數據調查的實際操作和法律流程，讓我們對電子數據調查過程中會遇到的各種問題有了更成熟的認識。針對每一個實例，講師詳細地講解了數據調查的具體流程以及如何根據情況去開展調查。整個授課過程不僅生動形象，還有大量的實際案例操作和講解，讓我們能夠更加深刻的了解電子數據調查的流程和方法。
第三段：學習收獲。
學習收獲非常大，我們在學習過程中不僅認識到了電子調查的重要性，更掌握了電子數據調查的具體方法和技能。學習內容相當實用，針對不同場景，我們也學到了不同的應對方法，從而實現了對數據的更加精準的處理和防范。學習過程中我們還相互的交流，分享自己的經驗和想法，在學習中取得了方方面面的成長和提高。
第四段：實踐應用。
在學習結束之后，我們很快就開始投入到實踐中。我們不斷將學習成果運用到實踐中，不斷的總結和整合經驗，在實踐過程中，我們發(fā)現我們學到的技能完全沒有白學。不同類型的存儲介質、不同形式的數據都被我們成功的調查出來，并且準確的分析和處理。我們?yōu)槠髽I(yè)的數據安全做出了貢獻，為企業(yè)資源的保護和利用提供了技術保障。
第五段：結語。
在這次電子數據調查培訓中，不僅是我們的專業(yè)技能得到了提升，同時，我們的人際交往、溝通協(xié)調和團隊合作這些軟實力的發(fā)展也得到了加強。只有人才選拔和培養(yǎng)一體化，企業(yè)才能穩(wěn)健的發(fā)展。我相信，在這個全球化時代，我們一定要有創(chuàng)新思維，勇于擁抱變化，秉持著專業(yè)化的態(tài)度，的心態(tài)去面對每一天的工作和挑戰(zhàn)，把握自己的機會和成長。同時，我們也要在團隊中共同學習、共同成長、共同進步，努力打造更加強大的企業(yè)團隊力量。
數據調查心得體會篇五
GDP（國內生產總值）是評估一個國家經濟活動的重要指標。它衡量了一個國家一定時期內所有最終產品和服務的市場價值，是一個國家的經濟活力的重要體現。在進行經濟政策制定和國際貿易談判等方面，GDP也常常被用作重要參考依據。本文將分享一些我在接觸和研究GDP數據時的心得體會。
第二段：GDP數據的意義和來源
GDP數據是評估一個國家經濟活動的重要指標。在國際上，各國間比較GDP數據可以了解一個國家經濟活力的大小和優(yōu)劣，更好地了解和分析國際貿易、外匯和債務等問題。GDP數據通常由政府、金融機構和經濟學家發(fā)布和計算。它通常是按年度或季度來發(fā)布的，并且包括四個方面的支出：消費、投資、政府支出和凈出口。政府常常使用GDP數據來制定和實施經濟政策，投資者和企業(yè)也可以根據GDP數據評估一個國家的商業(yè)前景。
第三段：GDP數據的局限性
雖然GDP數據是評估一個國家經濟活動的重要指標，但它并不完美，還存在一些局限性。例如，GDP數據不考慮黑色和灰色經濟，這意味著這種非官方的和不上報的經濟活動并不會反映在GDP數據中。此外，GDP數據也不能反映出環(huán)境和社會福利等非經濟因素的變化，也不能確定經濟增長是否真正有利于改善貧困狀況和失業(yè)率，因為這些因素不被包括在GDP數據中。
第四段：如何更好地利用GDP數據
盡管GDP數據存在局限性，但我們仍然可以用一些方法來更好地利用這個指標。首先，我們需要與其他經濟指標或者微觀數據結合，例如收入分配、人均GDP、生產率等等，來全面評估和比較一個國家的經濟活動。其次，我們可以從長期角度看待GDP數據，以便于評估經濟活動的長期狀態(tài)和走勢，并根據其變化來調整經濟政策。最后，我們還可以通過GDP數據了解不同國家經濟的相似性和差異性，并更加了解和掌握全球經濟變化和趨勢。
第五段：總結與展望
GDP數據是一個國家經濟活動的重要指標，在評估經濟狀況、制定經濟政策和國際貿易談判等方面有著重要作用。雖然GDP數據存在局限性，但我們仍然可以善用于它，結合其他經濟指標和長期視角，評估并比較一個國家的經濟狀態(tài)和走勢。未來，伴隨著全球經濟的發(fā)展和GDP計算方法的改善，我們相信GDP數據將更加可靠和全面，為我們認知和把握經濟發(fā)展變化提供更多參考和支持。
數據調查心得體會篇六
在當今快速發(fā)展的數字時代中，數據已經成為我們日常生活中不可或缺的重要資源。隨著數字化和網絡化的加速發(fā)展，數據不斷涌現并迅速成長。數據分析的重要性也愈發(fā)凸顯。數據部的目的就是收集、整理、分析和利用數據，以為公司提供支持決策和提升效率等方面的服務。在這樣的背景下，我在數據部工作的體驗讓我有了不少心得和感悟。
第二段：學習的重要性。
在數據部工作的過程中，我最深的感受就是學習的重要性。作為一名新人，我必須不斷學習和研究各種數據分析工具和技術，以更好地處理和分析數據。我必須了解公司的業(yè)務模式和運營策略，以便為公司提供更好的數據分析和業(yè)務建議。學習成為了一種必備的天賦和技能，讓我在數據分析師的職位上持續(xù)發(fā)展。在這個過程中，我發(fā)現一個秘訣：保持好奇心和對知識的渴望。
第三段：團隊協(xié)作的重要性。
數據部是一個關鍵部門，我們的職責是為整個公司提供數據分析服務。團隊協(xié)作的關鍵也就顯而易見了。只有我們齊心協(xié)力才能更好地實現我們的目標。在數據部工作，我學到了團隊合作的藝術，這在我的職業(yè)生涯中很重要。每個人都應該扮演自己最擅長的角色并為公司和團隊的發(fā)展做出貢獻。在這個過程中，我們需要平衡個人的需要和團隊目標，同時在各種困難和挑戰(zhàn)中相互支持和鼓勵。
第四段：注意細節(jié)。
在數據部工作，我們處理的數據非常豐富和復雜。這需要我們非常關注細節(jié)和精度，從而對處理和分析數據的質量和結果產生重大影響。我學到了要時刻警惕數據中可能存在的錯誤和偏差，這幫助我在工作中更加高效和準確地完成任務。我意識到，我們細心地處理和分析數據可能是為公司帶來重要而有意義的財務和業(yè)務決策的關鍵。
第五段：持續(xù)學習和改進。
最后，我在數據部工作的體驗讓我認識到，持續(xù)學習和改進是必不可少的元素。這不僅包括學習新技術和工具，還包括了不斷反省和改進工作流程和業(yè)務流程。我們每天都應該總結并且反思工作中存在的問題，以及能夠對業(yè)務和團隊進行改進的方案。這種反思性思維可以不斷提高我們工作的效率，同時創(chuàng)造更好的業(yè)務和團隊成果。
總結：
在數據部的工作經驗中，我學到了許多重要的事情，這些能夠幫助我更好地處理和分析數據，提高團隊合作的效率，提高工作質量和結果。我堅信在不斷學習和改進的基礎上，我能夠在未來持續(xù)發(fā)展，并在職業(yè)生涯中獲得更大的成功。
數據調查心得體會篇七
云數據是當今信息科技中的重要一環(huán)，隨著云計算技術的不斷發(fā)展，對于個人用戶和企業(yè)來說，云數據已經變得無處不在。云數據給我們的生活帶來了很多便利和機遇，通過云數據的存儲和處理，我們可以隨時隨地獲取我們所需的信息，提高了我們的工作效率，也為企業(yè)的發(fā)展提供了無限可能。在使用云數據的過程中，我深深感受到了它所帶來的種種好處，并得出了以下幾點心得體會。
首先，云數據的存儲和備份功能非常強大。傳統(tǒng)的數據存儲往往需要我們花費大量的人力和物力來進行維護和管理，同時還需要考慮到數據安全的問題。而云存儲則解決了這些問題，只需要一個互聯網連接就可以實現數據的存儲和備份。無論是個人用戶還是企業(yè)，只要有云數據的支持，數據的安全性就可以得到更好的保障。通過云數據的存儲和備份，我們可以在任何時間、任何地點訪問我們的數據，并且不會受到設備損壞、數據丟失等問題的困擾。
其次，云數據為我們提供了更多的合作和分享機會。云數據的特點之一就是可以實現多人同時編輯、共享文件和信息。這為個人用戶和企業(yè)帶來了更高效的合作和溝通方式。無論是開展團隊項目還是遠程辦公，云數據都提供了便利的條件。通過云數據的支持，我們可以隨時與團隊成員進行信息交流和文件傳送，避免了傳統(tǒng)的郵件發(fā)送和文件傳輸的繁瑣過程。同時，云數據還可以讓我們輕松地與朋友、家人分享照片、視頻等文件，增加了生活的樂趣。
此外，云數據的智能化分析功能為個人用戶和企業(yè)的決策提供了有力的支持。云數據不僅可以存儲和備份我們的數據，更重要的是它可以對這些數據進行智能化分析，提取出有價值的信息和規(guī)律。對于個人用戶來說，云數據的智能化分析可以幫助我們更好地了解自己的行為習慣、健康狀態(tài)等，從而更好地調整自己的生活方式。對于企業(yè)來說，云數據的智能化分析可以幫助我們預測市場需求、優(yōu)化生產流程等，提升企業(yè)的競爭力。云數據的智能化分析功能極大地拓展了我們的信息處理和決策能力。
最后，云數據的發(fā)展也帶來了一些挑戰(zhàn)和問題。隨著云數據的規(guī)模越來越大，數據隱私和安全性成為云數據發(fā)展的一個瓶頸。個人用戶和企業(yè)需要對自己的數據進行更有效的管理和保護，以防止數據泄漏和濫用的風險。同時，云數據也需要提供更加友好和便捷的操作界面，讓用戶更加方便地使用和管理自己的數據。對于企業(yè)來說，云數據的數據分析和挖掘能力也需要不斷提升，以滿足企業(yè)更高級別的信息處理需求。
綜上所述，云數據的興起和發(fā)展給我們的生活帶來了極大的變化，同時也為個人用戶和企業(yè)提供了更多的機會和挑戰(zhàn)。通過云數據的存儲、備份、合作和智能化分析功能，我們可以更好地管理和利用自己的數據，提高生產力和決策能力。然而，我們也需要面對與云數據相關的一系列問題和挑戰(zhàn)，不斷探索和創(chuàng)新，使云數據更好地服務于個人用戶和企業(yè)的需求。
數據調查心得體會篇八
GDP作為國民經濟核心指標，在經濟發(fā)展中起著重要的作用。數據注重客觀反映和分析經濟增長情況，通過一系列指標反映出一個國家或地區(qū)經濟狀況和發(fā)展趨勢。對于國家發(fā)展的決策者、經濟學家以及普通公民，了解并掌握GDP數據及其分析方法，對于個人與國家都有很大的意義。
第二段：GDP數據的概念和統(tǒng)計方法。
GDP是指在一個特定時期（通常為一年），一個國家或地區(qū)生產和服務的總貨值，即國民生產總值。統(tǒng)計方法是以區(qū)域和產業(yè)為核心，通過統(tǒng)一的計量單位，將經濟活動的量化表現出來。GDP數據估算主要有三個方法：生產法、支出法和收入法。生產法即估算產出，包括生產各類商品和服務的生產者購買的商品和勞務、企業(yè)的耗費、政府頒發(fā)的補貼等等；支出法即按需求數量估算，包括民間個人和企業(yè)的消費、政府支出和輸入和出口貿易；收入法則是估算各生產要素的所得收入總和，并從其中扣除臨時收益。通過這些估算方法，我們可以得到一個國家或地區(qū)的GDP總值。
第三段：GDP數據的意義和作用。
GDP是一個國家或地區(qū)經濟成長的重要指標，展現了一個國家或地區(qū)的經濟實力和發(fā)展水平。GDP數據可以讓政策制定者了解到國家或地區(qū)經濟的狀況，調整經濟政策。企業(yè)家可以通過分析GDP數據，掌握市場趨勢，及時調整銷售策略。同時，GDP數據也能夠直接或間接地反映出一個國家或地區(qū)的財政支出、社會福利、生活水平和環(huán)境狀況等。這些數據對公眾了解自己所處的經濟環(huán)境和找到符合自身利益的選擇與賺錢機會有很大的幫助。
第四段：GDP數據的局限性。
盡管GDP可以完整地反映一國經濟的總體發(fā)展水平，但在實際的應用中，我們還需要注意到GDP數據的局限性。首先，GDP只是衡量經濟的宏觀指標，并不能準確反映一個社會的生產水平、生活質量和環(huán)境保護等多重指標。其次，GDP不能區(qū)分經濟各部分所產生的貢獻，使得原來側重第二產業(yè)、第三產業(yè)的一些地區(qū)，發(fā)展第一產業(yè)的情況，可能會對GDP數據的上升產生影響。而且，受到水資源、能源等自然資源因素的制約，一些地區(qū)的GDP數據并不高，但其生態(tài)環(huán)境和文化遺產等對人們的生活質量具有更長期的意義。
第五段：結論。
總之，GDP是反映一個國家或地區(qū)經濟總體發(fā)展水平的重要指標，具有不可替代的作用。但在應用GDP數據時，我們仍需綜合考慮更多經濟社會多方面指標，以實現更科學的經濟發(fā)展。因此，我們需要對GDP數據加以深入分析和研究，更全面地理解GDP數據的意義和局限性，從而使我們的經濟政策和社會生產更加科學化、規(guī)范化，實現區(qū)域和全球經濟合作的可持續(xù)發(fā)展。
數據調查心得體會篇九
雙11剁手黨們買得瘋狂，隨之而來的是快遞員們日夜奮戰(zhàn)的一周。生活中除了快遞員，亦有許多被我們忽視的“夜班族”，比如24小時值守的客服，保安，物業(yè)，倉庫管理甚至夜間加班修圖的美工等。趕集網近日發(fā)布的一項“夜班族”大數據調查結果顯示，有六成95后曾經上過夜班，上夜班雖然收入相對高，但生活不規(guī)律、沒朋友成最大困擾。
調查結果顯示，接受調查的95后新藍領中有65%會有上夜班的情況，有接近三成的95后新藍領甚至是“不睡族”——上的是純夜班。生活不規(guī)律是“夜班族”最主要的特征?！耙拱嘧濉逼毡榉从嘲疽怪率股眢w狀況變得越來越糟，吃飯的時間跟次數也日益不正常，日常生活規(guī)律完全被打破了。結束夜班工作后，62.07%的年輕人用睡睡睡來“打發(fā)白天的時間”，另有一成多95后新藍領會上網游戲或娛樂，還有10%左右的“夜班族”也是蠻拼的`，白天還干著一份兼職。
不過這些“夜班族”們白天都很少有外出或聚會，社交生活匱乏成為“夜班族”的另一特征。“忍得住寂寞，卻守不住繁華”，“夜班族”因日常作息日夜顛倒，即使有老友，相聚的次數也越來越少了，守不住友誼的“繁華”，生活也隨之變得單調。
調查還發(fā)現，積極樂觀的“夜班族”在夜班工作中看到了工作帶來的正面影響。26.55%的人表示在人少、寂靜的工作環(huán)境中，學會了忍受寂寞，專心工作的同時，鍛煉了獨立處事的能力，提高了自身綜合素養(yǎng);34.48%的人認為上夜班掙錢較多，可以積攢一部分積蓄，為早日過上高品質物質生活埋下基礎;覺得上夜班路上時間花費少、時間利用率提高了的人占17.93%。
從福利待遇來看，近五成的人還有一些夜班補助，哪怕只有十幾塊錢，心理也得到了安慰;24.05%的夜班族可以獲得免費的夜宵，也不失為一種補償;根據職業(yè)性質和崗位的不同，26.32%的夜班從業(yè)者可享受倒休的福利，有時甚至可連休幾天。95后新藍領選擇做“夜班族”，主要受自身工作性質與公司安排等內外因素影響。從95后新藍領普遍反映的夜班工作帶來的困擾來看，目前95后新藍領夜班崗位就職意愿越來越低，加大了招聘方的招聘難度。
數據調查心得體會篇十
9月27日，百度與人民網輿情監(jiān)測室共同舉辦《十一出行預測大數據報告》發(fā)布會。人民網副總編輯董盟君、百度地圖開放平臺總經理李志堂等嘉賓出席發(fā)布會。此次雙方合作聚焦于黃金周期間用戶出行避堵問題，利用百度地圖自身大數據預測了今年十一期間全國擁堵路段、旅游相關周邊情況以及出行用戶畫像等問題。
此次雙方合作的《2016十一出行預測大數據報告》在方向和深度上均超過以往，從國民假期出行最關心的“避堵”、“旅游”等問題入手，在三個核心領域進行多維度預測：出行路況全覽、出行目的及趨勢分析、人群畫像描摹。雙方利用各自優(yōu)勢，以資源整合、開放共享、大數據處理分析為重點，采取標準化及熱點性服務，在往年基礎問題預測的基礎上，根據今年受眾關注點進行其他條目預測，為受眾假期出行提供全面指導。
人民網副總編輯董盟君表示，人民網長期關注國家大數據戰(zhàn)略，推動數據資源開放共享，促進互聯網大數據研究成果惠及人民群眾。此次聯合百度地圖共同發(fā)布的《2016十一出行預測大數據報告》是開發(fā)利用大數據實用成果的又一次嘗試。這份報告在研究輿論風向、民眾心理變化的基礎上，為廣大群眾提供了科學權威精準的出行參考，能夠捕捉城市擁堵的規(guī)律，為未來公眾交通出行政府決策提供有價值的參考。
百度地圖開放平臺總經理李志堂致辭道，百度與人民網此次聯合發(fā)布的大數據報告，基于百度地圖海量底層大數據，運用人工智能技術，為用戶提供智慧出行的解決方案。百度地圖作為用戶最好的“智能出行管家”，力爭通過更豐富多元的技術手段，為用戶提供更完備的出行服務，徹底改變人們的旅行方式，提高人們的出行品質。
國慶出行高峰返程高速擁堵最長7小時。
十一出行時間呈現出規(guī)律性的集中現象。百度地圖大數據顯示，假期頭尾兩天均十分擁堵，假期中間時段路況相對較好。細化到具體時間節(jié)點，10月1日8點和10月7日16點的道路擁堵程度最高，建議大家錯峰出行。
而作為省際、城際主要出行方式的高速公路方面，報告預測廣州、四川、京津冀的高速公路或將最為擁堵，出城擁堵時段涵蓋全天白天，返程擁堵時段集中在15點到22點。另外，收費站方面，京津冀收費站出城方向和江浙滬地區(qū)收費站返程方向預計擁堵程度或將最高，其中，上海徐涇收費站為擁堵之最。
公共交通方面依然保持節(jié)慶期間客流增大的常態(tài)。不過，鄭州、南京、西安火車站本次黃金周期間客運量將會大幅增高。十一期間，鄭州火車站、杭州東站、廣州南站的客流較大，其中鄭州火車站和西安站假期客流增長率將明顯高于其他樞紐。
十一旅游熱古鎮(zhèn)或遇冷自然景觀受追捧。
大數據報告通過豐富海量的定位數據、行為數據、搜索數據的精確分析，對全國不同區(qū)域的人群做了出游目的地偏好統(tǒng)計，精準呈現了出行人群畫像。北上廣深依然是最熱門的旅行目的地，而在全國熱門景區(qū)top20城市中，北京占比最高，可見國民對“帝都”的向往最甚。
數據顯示，近年來火熱的古鎮(zhèn)游今年熱度或將有所減退，與此同時，自然景觀景點更受追捧，自駕游目的地也多以自然風光密集的西南地區(qū)為主，其中，九寨溝、稻城亞丁、西藏林芝、敦煌等位列自駕游最受歡迎的目的`地，青海湖、長白山、黃果樹等大自然景觀熱度同樣不低。
此外，大數據報告還針對各地飲食偏好進行了分析，通過對北京、上海、成都、西安等重點城市排位最靠前的特色餐飲類別比較得出，日本料理和川菜在多個城市中成為最受歡迎的餐飲類別，而在重點城市餐飲品牌的定位熱度中，連鎖品牌海底撈、外婆家表現突出，大量本土連鎖餐飲品牌興起。
縱觀大數據報告對用戶出行趨勢的分析，相對于傳統(tǒng)的把5a景區(qū)作出游首選，國民如今更傾向于特色深度游，深入旅行目的地的人文風俗當中。而在休閑娛樂活動方面，密室逃脫、油畫體驗等類型的休閑娛樂項目，熱度上升。
百度大數據價值釋放，助力國民智慧出行。
《十一出行預測大數據報告》除了現象的全面描述和規(guī)律的準確提取之外，百度地圖還專門針對大數據預測到的問題提供智慧化解決方案。比如，在國慶期間爆滿的景區(qū)，用戶常常會遇到景區(qū)廁所成“網紅”、停車場停車難、當地美食難覓蹤影等問題。為此，百度地圖針對景區(qū)廁所排隊問題，專門為用戶標記附近的城市公廁、快餐店、商場等以解燃眉之急;針對景區(qū)停車問題，及時更新路況和車位信息，提供“附近停車定位+步行至景區(qū)”路線規(guī)劃。
百度地圖開放平臺不僅可以提供海量數據來源，實現更精確的到店識別、基礎位置描述、高室內精準定位、周邊poi檢索等服務，同時，數據結合云計算、圖像識別等人工智能技術，二者合力驅動新一代的路況服務，也會產生更為精準和更加廣泛的路況信息，客觀產出有關于交通擁堵和人群出行特征的交通分析，為受眾出行及政府部門社會研究提供了素材和指導意見。
去年七月，國務院出臺關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見，意見明確了人工智能作為重點布局的11個領域之一，這是國家層面首次推出加快人工智能發(fā)展的指導文件，人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略，成為繼移動互聯網之后的又一個風口。百度在大數據和人工智能領域深耕多年，現在從創(chuàng)新探索階段進入價值釋放階段。擁有5億用戶的百度地圖作為“基于大數據的人工智能出行平臺”，服務滲透到國民生活的方方面面，其將在大數據價值釋放階段發(fā)揮引擎作用，助力公眾智慧出行。
數據調查心得體會篇十一
一線城市調查者中，43.2%的人認為房價會下跌，比看漲的人高出8.5%;二線城市看跌的人比看漲的人多6.1%;三四線城市看跌的人更是比看漲的人遠遠高出30.8%。消費者信心明顯不足。
買房人對網絡信息的依賴度遠遠高于其他，超過80%的受訪者通過互聯網和移動互聯網獲取房產信息，而戶外廣告、報紙和朋友推薦這樣的傳統(tǒng)方式占到20%左右，在規(guī)模越小的城市，戶外廣告相對管用。但使用移動互聯網查看房產信息仍然不是主流，只有3成的調查者平時會用手機找房。
隨著各地限購政策的放開和后續(xù)政策的逐步釋放，使得基本功能很難完備的一居室需求很低，不管在一線、二線以及三四線城市，一居室的需求占比都不足3%，二居、三居是需求的主力產品，在三四線城市，三居室則更受歡迎，占比達到了64%。
不管是多大規(guī)模的城市住戶，有近80%的人最看重的住宅周邊配套設施是學校，人們對于對于住宅周邊設施需求度是這樣的：學校超市、便利店醫(yī)院大型商業(yè)體銀行餐廳休閑場所。
一線城市用戶對通勤時間要求最高，93.3%的用戶愿意購買通勤時間在60分鐘以內的住房，其中有50.5%更是希望能夠在30分鐘以內，而對于二三線城市的用戶來說要求則更為合理一些，31-60分鐘的通勤時間是二三線城市大部分住戶的接受范圍。
房產金融的。用戶使用率和城市發(fā)展水平保持一致，大多數用戶對房產金融抱有積極態(tài)度，65%以上的用戶表示用過或者愿意嘗試使用。
38%左右的人看重互聯網家裝的高性價比，只要價格合適則愿意用；40%左右的人可以嘗試，但不能完全在網絡上解決；剩下的22%則完全不愿意用。
還沒那么多人愛智能家居，有35%左右的人對智能家居無感，此外還有約19%的人對智能家居不太了解，16%的人認為不過是虛擬概念，不實用，還有5%左右的人對智能家居比較了解，但完全沒興趣。
數據調查心得體會篇十二
所謂垃圾數據，是指進入地稅征管系統(tǒng)的扭曲、虛假、無價值的數據。自20xx年地稅征管軟件系統(tǒng)上線以來，系統(tǒng)采集的數據及其覆蓋范圍逐漸擴大，但垃圾和冗余數據也相應增加。征管系統(tǒng)運行近五年，全省地稅20xx一次系統(tǒng)清理，很大程度上解決了網上運營初期由于信息采集不完整、操作不規(guī)范而導致的垃圾數據進入系統(tǒng)和系統(tǒng)產生的垃圾信息。但是，隨著新業(yè)務功能模塊的不斷推出和稅收政策的變化，系統(tǒng)中相應的垃圾數據逐漸增多，不僅影響了各種數據統(tǒng)計的準確性，也嚴重影響了軟件運行的速度，極大地制約了地稅征管軟件的功能。
(一)清理垃圾數據是適應稅收信息化發(fā)展的需要。從目前稅務管理信息化的發(fā)展趨勢來看，綜合征管軟件的運行管理以數據管理為主，各種稅收征管工作對數據的存儲、處理和依賴程度逐漸增加。此外，采集和管理數據在省級集中處理，需要保證進入系統(tǒng)的數據的真實性、準確性和科學性，逐步實現現有信息系統(tǒng)的綜合集成和綜合業(yè)務應用。
(二)清理垃圾數據是精細化管理的需要。垃圾數據的出現，說明稅務數據資源管理與精細化管理要求還有很大差距。清理垃圾數據本質上是為了優(yōu)化數據資源，滿足數據采集和管理的質量要求，改變信息管理模式，進一步推進信息化精細化稅務管理和規(guī)范化數據管理。
(3)清理垃圾數據是保證科學決策的需要。綜合收集和管理軟件數據在科學決策中起著至關重要的。作用。垃圾數據造成系統(tǒng)數據失真，使稅務人員在掌握和分析數據時產生不同程度的偏差，從而影響數據在科學決策中的利用價值。如果將扭曲的數據用于形成相關決策，將直接導致決策失誤。因此，需要移除系統(tǒng)中的各種數據來保存真相，以保證決策的科學性。
目前，垃圾收集管理信息系統(tǒng)中的垃圾數據主要包括登記、識別、系統(tǒng)、企業(yè)提交、票證、檢驗和報告等。垃圾數據的原因是管理和技術。
(一)管理因素。
1.基本數據收集錯誤。一些工作人員缺乏對數據質量重要性的認識，在數據輸入系統(tǒng)之前，他們收集了錯誤的信息或根本沒有收集數據。比如20xx年9月，省局在數據清理中發(fā)布了項目登記的垃圾信息，有些項目登記信息讓人一看就覺得不是真實數據，可能是稅務管理員根據企業(yè)申報的信息計算收集的，比如員工人數、生產地址、經營地址、開業(yè)日期、受理日期、注冊資本等信息為空，說明稅務管理員根本沒有收集這些信息。
2.基本數據輸入錯誤。有的工作人員錄入數據粗心、不及時，直接錄入要錄入的數據，沒有經過預審，或者錄入后沒有經過審核，就錯過了修改時間。比如有的納稅人填錯了信息，前臺人員卻沒有審核。比如稅務管理員在稅務登記流程的最后一步沒有選擇管理行業(yè)和地理位置信息，直接提交，導致部分住戶的管理行業(yè)默認為餐飲業(yè)，地理位置默認為城市中第一個地理位置名稱。
3.前臺人員操作失誤。少數工作人員業(yè)務不熟練，計算機操作不規(guī)范，導致誤記。在數據清理過程中，發(fā)現一些前臺人員在開具稅務收據時，隨意選擇了稅目。比如他們明明是查賬征收企業(yè)所得稅的納稅人，卻在開具發(fā)票的時候又增加了一個核定征收的稅目。
4.納稅人網報操作錯誤。少數納稅人申報時數據有誤，沒有及時發(fā)現。如果有些企業(yè)在網上申報，因為扣款不成功后，不辦理申報不扣款手續(xù)，而是重新申報扣款，導致系統(tǒng)中存在要征收的稅款。
5.人為輸入虛假數據。為了應對考核指標，比如在績效考核中，財務信息的錄入率和兩稅的征收存在不一致的情況。很多稅務管理員為了完成考核要求，要求納稅人隨便填寫財務信息，或者干脆自己去做，導致系統(tǒng)中很多企業(yè)的財務信息不完整、不合理。比如制度評估規(guī)定有房產稅就必須有土地使用稅，但實際上按照稅法只能征收其中一種。比如房地產開發(fā)企業(yè)買地只交土地使用稅，不開發(fā)。面對這種情況，一些基層分局干脆在季末自己貼錢。這樣一來，體制內一些企業(yè)的房產稅或者土地使用稅就只有1-2元美金，登記的項目就是幾平米的土地或者幾十元的房產。
6.監(jiān)督評估機制不到位。為解決數據質量問題，省局出臺了《地方稅收管理信息系統(tǒng)數據質量暫行規(guī)定》(甘地國稅發(fā)[20xx]15號)和《地方稅收征管業(yè)務系統(tǒng)運行若干規(guī)定》(甘地國稅發(fā)[20xx]42號)，但對數據質量沒有專門的考核辦法，只有部分指標零星出現在績效考核中，無法對具體工作人員進行考核。
(2)技術因素。
1.不對稱的業(yè)務需求和系統(tǒng)功能會導致錯誤消息。由于開發(fā)過程中業(yè)務需求的變化，系統(tǒng)采集提取的數據與實際情況不一致，如納稅評估時無法提取納稅人添加的財務信息等。
2.系統(tǒng)之間的數據交換接口產生錯誤信息。目前，與地稅征管平臺進行數據交換的系統(tǒng)包括個人所得稅基礎信息管理系統(tǒng)、貨運發(fā)票系統(tǒng)、網上報稅系統(tǒng)、銀行批量扣稅系統(tǒng)和inspur稅控發(fā)票管理系統(tǒng)。這些系統(tǒng)在一定程度上解決了征管系統(tǒng)的不足，為加強稅收管理提供了便利。然而，系統(tǒng)之間的大量數據傳輸可能會導致垃圾信息。比如銀行批量抵扣稅款時，由于交換接口生成的信息有誤，導致重復抵扣。
3.軟件故障導致的錯誤消息。地稅征管平臺后臺數據庫存儲的數據量已經遠遠超過1000g，前臺訪問量大的時候數據庫必然會無響應。當正常流程提交時系統(tǒng)沒有響應時，可能會出現既不能進也不能退的流程，而這些無法處理的流程就會形成垃圾數據。同樣，在處理報告時，由于需要執(zhí)行最大的數據操作，可能會產生錯誤的信息。
(a)管理。
1.數據收集是現實的、務實的。求真是指為了保證征管軟件數據的真實性、準確性和完整性，需要在一線征管和稅源企業(yè)主動采集數據，主動整理各種采集和經濟數據進行科學分析。
2.數據管理應該一起管理。從數據管理和采集管理軟件應用的特點和規(guī)律出發(fā)，注重跨部門工作的協(xié)調統(tǒng)一，形成聯合管理的良好局面。根據收集管理軟件數據系統(tǒng)建設的需要，充分發(fā)揮收集管理部門在數據管理中的主導作用，組織收集管理部門人員對輸入的數據進行比對，對垃圾數據進行補充和修改。在此基礎上，嚴格規(guī)范數據源、條目和處理環(huán)節(jié)，及時找出新生成的問題數據，找出錯誤原因。同時，各業(yè)務部門每月應對采集管理軟件中的數據進行測試和評估。
3.數據評估有明確的權利和責任。第一，完善責任機制。提出采集管理軟件數據質量零誤差的目標，明確各級數據管理的責任部門和責任人，明確劃分決策、實施和監(jiān)督的責任，正確區(qū)分監(jiān)督責任和行為主體責任，有效解決責任不清、多頭管理、重疊和職責真空的問題，形成數據管理的責任鏈；第二，嚴格的考核機制。對垃圾數據可能經過的主要環(huán)節(jié)或崗位進行全面評估，對因違規(guī)操作造成數據質量問題的人員追究過錯責任。形成部門和環(huán)節(jié)領導和員工自覺參與數據管理，共同關注數據質量的氛圍。
(2)技術方面。
1、完善征管業(yè)務系統(tǒng)。增加業(yè)務系統(tǒng)功能，比如在一些關鍵字段增加頁面的檢查功能，減少垃圾數據的錄入；整合業(yè)務系統(tǒng)功能，減少系統(tǒng)間數據傳輸產生的垃圾郵件；優(yōu)化業(yè)務流程，比如網上納稅人可以提前輸入財務信息，要求納稅人在網上報稅之前輸入財務信息，減少了后期補充記錄中的人為因素。
2.在線數據質量管理系統(tǒng)，及時提示和檢查產生的垃圾數據；建立專門的垃圾數據“推送中心”，負責日常數據質量發(fā)布、清理和評估。
3.加強納稅人自潔功能，如建立項目登記信息、兩個行業(yè)項目登記、財務信息錄入等相關提示頁面。，以便納稅人在進行相關操作時第一時間進行補充或修改。
4.開放數據清理權限。征管業(yè)務系統(tǒng)正式上線后，實現了稅務數據的省級集中，對失真、錯誤數據的處理權也集中在省級?；鶎佣悇諜C關產生的失真、錯誤數據，只有上報一級省局后才能刪除，不僅耗時長，而且增加了基層網絡管理員的工作量，造成大量垃圾數據積累。建議在保證系統(tǒng)正常運行的前提下，給予基層網絡管理員足夠的清理權限，有效分流數據清理壓力，解決垃圾數據的瓶頸問題。
數據調查心得體會篇十三
1月12日消息，財新傳媒、滴滴出行主辦的“知道·大數據智慧城市論壇”今日在京舉行，論壇上，滴滴出行聯合第一財經商業(yè)數據中心發(fā)布了《智能出行大數據報告》(以下簡稱“《報告》”)。
《報告》覆蓋全國重點城市，基于滴滴(含優(yōu)步)平臺全量數據解讀中國城市出行，并通過智能出行情況反映城市交通、居民生活、熱點事件及分享出行所帶來的意義，具有極高的參考借鑒及深度分析價值。
三四線城市擁堵加劇北京人均每年“堵”掉近9000元。
擁堵是大家對交通最直接的感受之一，無論是“影響中國互聯網發(fā)展30年”的后廠村路，還是“堵點網紅”北京大山子路口，堵車總能引起人們的共鳴和吐槽。，一線城市平均車速略有上升，三四線城市平均車速下降明顯，從的26.2km/h降至20的25.3km/h。這一年中，平均車速增幅較大的前三個城市為大連、常州和青島，而下降幅度最大的城市為麗江、嘉興、三亞等。
根據高峰期擁堵延時指數，西安成為2016年堵城冠軍，延時指數為1.79。20的擁堵冠軍重慶今年位列第2位，而去年的亞軍青島2016年治堵效果顯著，今年排名第9。受極寒天氣、冰雪路面、市政建設等影響，哈爾濱也上榜十大堵城，位列第8位。
在此值得一提的是，盡管北京位列堵城第4名，但因“社會平均工資”較高，所以成了擁堵造成損失最高的城市，北京人每年損失8717元;在全國最堵的西安，人均擁堵成本為6960元，排名全國第3。
互聯網行業(yè)工作時間長京東下班最晚。
在加班“重災區(qū)”的互聯網公司中，京東超越去年冠軍奇虎360成為今年的“加班之王”，平均下班時間最晚，隨后為360和阿里巴巴，看來這一年互聯網行業(yè)中最拼命的還是電商公司。從年貨節(jié)、美妝節(jié)、母嬰節(jié)、雙11到雙12，節(jié)假日不夠，電商造節(jié)來補，購物狂歡的背后也是無數員工加班加點的辛勤努力。在榜單前10名中，新浪、網易老牌門戶網站也上榜，而今年的“網紅公司”樂視位居第10，加班起來也很拼。
不僅加班多，互聯網人群平均工作時間也偏長。相較于金融、傳媒以及房地產等行業(yè)，互聯網人群平均工作時間更長，每天超10小時，尤其是深圳碼農，工作幾乎占據了其一半的時間。而且碼農們生活節(jié)奏更為固定，公司與家兩點一線偏多。
媒體人異地奔波苦金融從業(yè)者“朝七晚五”
《報告》中，有一部分內容對當下關注度較高的傳媒業(yè)、金融業(yè)、教師等幾個職業(yè)群體做了分析，通過出行連接著生活的方方面面，通勤、餐飲、購物等各種出行場景，出行大數據進一步可以關照現實，看生活的潮起潮落。
《報告》發(fā)現“隔行如隔山”，每個行業(yè)出行差異較大。傳媒人工作隨機性較大，處于隨時待命狀態(tài)，出行峰值曲線較為平緩;同時他們的出差相比最為頻繁，往返機場火車站及酒店的出行量接近1/5，密集的出差節(jié)奏使得他們一般直接從家出發(fā)奔赴外地。
金融從業(yè)者上班早下班也早，“朝七晚五”是他們的工作特點，同時他們應酬多夜生活也豐富，20%的人下班后直接奔向餐飲娛樂場所，夜晚餐飲訂單也超出平均水平40%。同時，他們偏愛高檔購物中心，北京的三里屯太古里、上海的`國金中心、正大廣場都是“金領一族”經常光顧的地方。
出行數據看城市性格：綿陽最溫情大連最小資。
《報告》還基于滴滴出行大數據平臺的指數測算體系，發(fā)布d-index榜單，從不同維度窺見不同城市的性格特點。
根據滴滴順風車免單占比，十大最溫情城市為綿陽、南寧、金華、昆明、湖州等地，上榜的多為三四線城市。小城故事多，充滿喜和樂，順風車把陌生人連接在一起，共走一程路，驚喜和溫情的故事總在路上發(fā)生著。
從目的地為健身場館的數據來看，山西太原城市最愛健身的城市，其次為福州、佛山，一線城市中只有廣州上榜;十大最愛讀書之城長沙位列榜首，其次為青島，溫州;最休閑也就是去往休閑娛樂場所占比最高的城市為，南寧、太原、大連等;最小資的城市為大連、紹興和上海，那里的人去往咖啡廳、酒吧、電影院占比最高;《報告》同時顯示，天津位列十大海鮮之城冠軍，重慶居于十大火鍋之城榜首。
杭州智能滲透率居榜首貴陽發(fā)展前景可期。
作為世界領先的移動出行平臺，滴滴出行基于大數據的機器學習技術,在中國超過400個城市為近4億用戶提供包括出租車、專快車、順風車、公交、小巴、代駕、試駕、租車、企業(yè)級等多種出行服務。
從智能滲透率來看，一二線城市依然整體優(yōu)勢明顯，杭州繼續(xù)位居榜首。珠三角地區(qū)總體滲透率較高，在用戶滲透率排名前10的城市中占據4席，分別是深圳、廣州和東莞、珠海。
在各級城市月人均出行次數上，三四線城市與一二線城市相比仍有較大差距。月人均出行次數排名前五的城市依次是天津、青島、北京、杭州、寧波。
根據智能滲透率，出行活躍度和便捷程度等綜合指標測算的智能出行發(fā)展指數，杭州北京廣州深圳成都排名前五，一線城市和省會城市明顯更高。排名前20的城市中有8個為珠三角和長三角城市。而潛力城市(二、三、四線城市)多為長三角、珠三角和京津冀地區(qū)的二線和三線城市，西部城市貴陽排名第7，前景可期。
數據調查心得體會篇十四
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍?？墒?，有一個很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開?？墒窃谶@些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的。可是等到產業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心?？墒墙鼛啄?，人們生活水平提高了，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉?？赐旰笠灿X得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題?；蛟S對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復?！洞髷祿r代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
大數據心得體會篇4
數據調查心得體會篇十五
未來，城市的邊界又會怎樣，是擴大，還是縮小?
前幾年，上面還動不動將九億農民掛嘴邊，未來，我相信，上面也會經常說：九億城市人。或者，更多。
我相信，就在不遠將來。
世界正經歷城市化，中國更是如火如荼。不久的將來，更大的城市，城市群，更多的人口，會成為常態(tài)。這盛況，我有生之年，應該能看到。
更大的城市，更多的人，絕大多數的人將生活在城市里。人們于是關心城市，關心它的一切。當然，也包括它的半徑。
有意思的是，目前，中國的城市半徑，普遍“不約而同”：約30km。
無論北京的16410km，上海的6340km，還是廈門的1699km，(島內128km)，半徑都在30km左右(廈門稍微小，主島太小)，這背后的原因，其實簡單：尖端科學的運用，以及科學的可復制型。
以前只有一線城市擁有的地鐵，現在在二線基本全面開花，甚至，有些三線也大干快上。究其原因，不過是科學的發(fā)明，運用到一定時間后，其成本不斷被降低，從而讓其他規(guī)模較小，財力叫弱的城市，也能造得起。
90年代的地鐵，以及建筑其上的銷品貿，現在，二線能夠“輕易”地復制，且因為經驗和時間的積累，建造更先進、科學，搭配更合理，技術更先進。北京、上海的地鐵一號線乘坐體驗，運營速度，技術應用，未必有蘇州、杭州的三號線好。
每一次技術的突破和革新，都讓城市半徑得到拓展。地鐵發(fā)明以前，是公路、鐵路時代，城市半徑遠沒有現在大，公路、鐵路發(fā)明之前，是馬車時代，繁華的長安城，老百姓靠馬車在城市里運行，東到西，十公里已經是極限。再大，活動極不方便(以馬車的平時速度計算)。
漢長安城面積達36平方公里,是古代面積最大的都城遺址之一。
現在城市的半徑得到極大提升，到達30km左右，地鐵功勞不可磨滅。地鐵不再是一線的標配，很多城市擁有地鐵，并且大干快上。中國城市的半徑，因此“不約而同”地擴展到同一長度。
地鐵已是城市最高級的技術，最前沿的科技運用。在新的革命性技術還未到來之前，城市的半徑，再難以突破。
那么，未來，城市的半徑到底怎樣呢?真的一直無法突破了?
在幾十年前，公交車是人們出行的重要交通工具，當然現在也是，那時的公交車，不但破舊，而且速度、載客量、技術都不如現在。
這是必然，技術在前進。
公交最明顯的變化，其實不是這些，而是運行方式。
開始公交都是首發(fā)尾至，一條條線路定好，一站一站站點定牢，司機早上出發(fā)，沿著線路，有序按序逐站停靠，到點，回到起點，下班。
后來，公交單獨劃出車道：公交專用，再后來，brt快速公交系統(tǒng)，不但線路專用，而且不再三五公里一站，而是拉長距離，提高速度，專程車道。
北京公交線路圖。
這，大大提高了公交的運行速度和效率。長路途的人，可以較快時間到達目的地。當然，其他的線路，還是按原計劃的行駛、?？?。
當一個城市的公交普及到線路全覆蓋，站點全覆蓋，還不能滿足市民出行要求時，專線，長距離的公交運行系統(tǒng)出現了。
鄭州brt。
其實，地鐵也會遵循這個規(guī)律。目前，絕大多數的地鐵網，還遠遠不夠做到線路全覆蓋，站點全程性。
紐約地鐵圖。
倫敦地鐵圖。
東京地鐵圖。
全國的城市，都在大干快上地，繼續(xù)建地鐵。
上海地鐵未來效果圖(2020)。
北京地鐵未來效果圖(2020)。
當大多數的城市地鐵網，像公交網一樣，全程覆蓋，并且全站點覆蓋時，地鐵的進化，就會朝公交的專車道，brt快速公交系統(tǒng)進發(fā)：長站點，專業(yè)性，快速度的地鐵，將不斷誕生。
那時，天安門到通州，30分鐘，南京路到臨港，30分鐘。
再以后，天安門到燕郊，30分鐘，南京路到昆山、太倉，30分鐘，------。
隨著地鐵的升級和改進，城市的半徑進一步被擴大。城市在不斷擴大，城市間的邊界，越來越模糊。在960萬平方公里上，除了幾片土地建滿高樓大廈，絕大多數的地方，將回歸森林。
地球一片綠海，“原始社會”再現。
因而，環(huán)保是個偽命題，保護生態(tài)就是扯淡，退耕還林根本就沒有必要。
作者：皮特。
公眾號：peter。
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