數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告(通用14篇)

通過撰寫心得體會，我們可以更深入地挖掘自己的潛力和提高個人能力。寫心得體會時，可以借鑒其他人的觀點，但要有自己的獨到見解。在這里，小編為大家整理了一些精選的心得體會，希望能幫助到大家。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇一

2、查看數(shù)據(jù)報表表現(xiàn)。

3、發(fā)現(xiàn)問題。

4、分析原因。

5、提出建議。

6、測試/實驗。

7、實施。

首先要明白沒有目標也就無所謂分析，其次分析的時候要注重關聯(lián)，細分，以及數(shù)據(jù)的背景信息，同時可采用魚骨分析法分析原因類型，注意的是問題的80%可能只是20%的原因造成，找出主要問題，提出建議，不要忘了做測試，有時候原因可能不是想象中的，所以需要通過測試來驗*你的假設，最后如果實驗結果滿意就進一步具體實施，不滿意再來一邊。

1、進行總體分析。從項目需求出發(fā)，對被項目的財務、業(yè)務數(shù)據(jù)進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務、業(yè)務狀況的總體印象。

2、確定項目重點，合理配置項目資源。在對被分析的項目總體掌握的基礎上，根據(jù)被分析項目特點，通過具體的趨勢分析、對比分析等手段，合理的確定分析的重點，協(xié)助分析人員作出正確的項目分析決策，調整人力物力等資源達到最佳狀態(tài)。

3、總結經(jīng)驗，建立模型。通過選取指標，針對不同的分析事項建立具體的分析模型，將主觀的經(jīng)驗固化為客觀的分析模型，從而指導以后項目實踐中的數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇二

數(shù)據(jù)挖掘在各個領域都有著重要的應用價值，具有巨大的市場潛力。作為一名學習數(shù)據(jù)挖掘課程的學生，我在學習過程中接觸到了很多實際的案例，并從中獲得了一些寶貴的心得和體會。本文將結合一些典型的數(shù)據(jù)挖掘案例，分享我對數(shù)據(jù)挖掘的理解和應用體會。

首先，在數(shù)據(jù)挖掘的初級階段，我們學習到了一些最基本的概念和方法。例如，我們學習到了通過數(shù)據(jù)清洗和預處理來提高數(shù)據(jù)質量的重要性。在一個銷售數(shù)據(jù)分析的案例中，通過對原始銷售數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，我發(fā)現(xiàn)了一些重要的數(shù)據(jù)問題，并采取了一些有效的措施來解決這些問題，從而獲得了更準確的結果。這個案例使我認識到，數(shù)據(jù)清洗和預處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中不可或缺的步驟，只有數(shù)據(jù)質量得到保證，我們才能獲得可靠的分析結果。

其次，在數(shù)據(jù)挖掘的中級階段，我們學習到了一些更加復雜的數(shù)據(jù)挖掘算法。例如，在一個電商平臺用戶行為分析的案例中，我嘗試了關聯(lián)規(guī)則算法來分析用戶的購買習慣和偏好。通過對大量的用戶購買數(shù)據(jù)進行關聯(lián)規(guī)則分析，我發(fā)現(xiàn)了一些用戶之間存在的隱藏關聯(lián)，進而可以通過推薦系統(tǒng)來提高銷售量。這個案例讓我認識到，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇和應用非常關鍵，不同的算法適用于不同的問題，只有正確選擇和應用算法，才能獲得有效的分析結果。

再次，在數(shù)據(jù)挖掘的高級階段，我們學習到了一些更加高級的數(shù)據(jù)挖掘技術。例如，在一個銀行違約預測的案例中，我使用了一種基于機器學習的分類算法來預測客戶是否會違約。通過對大量的客戶數(shù)據(jù)進行特征提取和模型訓練，我建立了一個準確的違約預測模型，可以幫助銀行更好地管理風險。這個案例讓我認識到，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用可以為企業(yè)提供有力的決策支持，也具有巨大的商業(yè)價值。

此外，在數(shù)據(jù)挖掘的實踐中，我也認識到了數(shù)據(jù)挖掘的局限性和挑戰(zhàn)性。例如，在一個醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的案例中，我遇到了數(shù)據(jù)獲取困難、特征選擇和模型評估等問題。通過與團隊成員的合作和老師的指導，我成功地克服了這些困難和挑戰(zhàn)，并獲得了有意義的分析結果。這個案例讓我認識到，數(shù)據(jù)挖掘的實踐需要不斷地學習和探索，也需要集體智慧和團隊合作，只有不斷地突破和創(chuàng)新，才能在數(shù)據(jù)挖掘領域取得真正的突破。

綜上所述，通過學習和實踐各種數(shù)據(jù)挖掘案例，我深刻地認識到了數(shù)據(jù)挖掘的重要性和應用價值。數(shù)據(jù)挖掘不僅可以在各個領域提高決策效果，也可以為企業(yè)提供有力的市場競爭力。同時，我也意識到了數(shù)據(jù)挖掘的局限性和挑戰(zhàn)性，在實踐中需要不斷地學習和探索。我相信，在不久的將來，數(shù)據(jù)挖掘將在各個領域發(fā)揮更加重要的作用，我也將繼續(xù)努力學習，在實踐中不斷地提高自己的數(shù)據(jù)挖掘能力。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇三

職責：

2、負責公司hadoop核心技術組件日常運維工作;。

3、負責公司大數(shù)據(jù)平臺現(xiàn)場故障處理和排查工作；

4、研究大數(shù)據(jù)前沿技術，改進現(xiàn)有系統(tǒng)的服務和運維架構，提升系統(tǒng)可靠性和可運維性；

任職要求：

1、本科或以上學歷，計算機、軟件工程等相關專業(yè)，3年以上相關從業(yè)經(jīng)驗。

4、良好團隊精神服務意識，溝通協(xié)調能力；

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇四

如今，在信息化、網(wǎng)絡化的時代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一個非常重要的話題，數(shù)據(jù)挖掘和分析也成為了各個領域的熱門話題。我從事的是金融行業(yè)，經(jīng)常需要進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，因此我對這個話題也有所了解。在工作中，我結合自己的實際經(jīng)驗，總結了一些心得體會，希望能夠在這里分享出來，與各位網(wǎng)友共同探討。

數(shù)據(jù)挖掘和分析是指在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，利用科學的方法和技術，挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的、有用的、有規(guī)律的信息，并對這些信息進行分析和研究的過程。在金融行業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘和分析可以幫助我們挖掘客戶的需求，發(fā)掘市場趨勢，預測金融市場的發(fā)展，為業(yè)務決策提供依據(jù)等等。而要想進行有效的數(shù)據(jù)挖掘和分析，我們必須首先了解數(shù)據(jù)的來源、質量、類型、結構等方面，然后選擇合適的工具和方法去進行處理。

在進行數(shù)據(jù)挖掘和分析的過程中，我們需要選擇合適的方法和工具去進行處理。在金融行業(yè)中，聚類分析、分類分析、預測分析等方法都十分常用。其中，聚類分析是指將相似的數(shù)據(jù)點聚集在一起，不相似的數(shù)據(jù)點分離開來。分類分析是指將數(shù)據(jù)分成不同的類別，對不同的類別進行分析。預測分析是指根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，預測未來的數(shù)據(jù)走勢。而在選擇工具方面，我們可以使用Excel、SPSS、Python等多種工具來處理數(shù)據(jù)。這些工具擁有不同的優(yōu)勢，根據(jù)實際需求選擇合適的工具，可以大大提高工作效率。

在進行數(shù)據(jù)挖掘和分析的過程中，還需要注意一些事項。首先，數(shù)據(jù)的質量非常重要，如果數(shù)據(jù)存在臟數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)等情況，就會影響數(shù)據(jù)挖掘和分析的準確性。其次，數(shù)據(jù)分析需要遵循一定的步驟和規(guī)律，不能想當然地簡單地進行分析。最后，對于大數(shù)據(jù)的處理，需要選擇合適的硬件和軟件設備，以保證數(shù)據(jù)處理的效率和準確性。

五、結語。

數(shù)據(jù)挖掘和分析是一個非常寬泛的話題，本文只是對其中的一小部分進行了介紹和討論。通過不斷地學習和實踐，我們可以不斷提高自己的數(shù)據(jù)挖掘和分析能力，為實際工作提供更加準確的依據(jù)。在今后的工作中，我將會更加注重數(shù)據(jù)質量的保證，選擇合適的方法和工具進行處理，盡可能地提高數(shù)據(jù)處理的準確性和效率。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇五

數(shù)據(jù)挖掘(英語：datamining)，又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)(英語：knowledge-discoveryindatabases，簡稱：kdd)中的一個步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗法則)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

摘要：企業(yè)的競爭歸根結底是人才的競爭，如何全面掌握和合理利用人才資源是公司人力資源管理的首要問題。本文首先簡單介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術的背景、常用技術及運作流程，在此基礎上闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術在人力資源信息系統(tǒng)中的應用。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;信息系統(tǒng);人力資源。

伴隨著知識型經(jīng)濟時代的來臨，公司的組織形態(tài)和生產(chǎn)方式發(fā)生了根本改變，企業(yè)競爭的焦點由物質資源的競爭轉化為人才資源的競爭。如何較少人才流失，保持企業(yè)員工的工作熱情，最大限度的開發(fā)和利用人才，實現(xiàn)企業(yè)人力資源系統(tǒng)化的管理，成為企業(yè)經(jīng)營者和人力資源管理者面臨的重要問題。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇六

摘要：數(shù)據(jù)挖掘學科的出現(xiàn),是對計算機領域的補充,在計算機領域的發(fā)展下發(fā)展迅速,引起了國內的重視,并在國家的大力促進下不斷發(fā)展,取得了階段*的成就,但是發(fā)展現(xiàn)狀仍然不容樂觀,本篇文章將針對數(shù)據(jù)挖掘的定義以及國內的現(xiàn)狀進行分析,并對其發(fā)展趨勢進行預測,目的在于加快我國的數(shù)據(jù)挖掘技術研究進程。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;*;現(xiàn)狀;發(fā)展;。

0引言。

隨著計算機的發(fā)展與數(shù)據(jù)量的增加,其對于數(shù)據(jù)的處理技術如生成、收集、儲存數(shù)據(jù)等的水平要求越來越高,因此新型的數(shù)據(jù)挖掘技術的出現(xiàn)是必然趨勢,替代了傳統(tǒng)落后的數(shù)據(jù)處理技術。我國對于數(shù)據(jù)挖掘技術的研究已經(jīng)取得矚目的效果,但是應用程度不高,提高數(shù)據(jù)挖掘技術的實際應用成為了主要的問題,需要采取必要措施加快數(shù)據(jù)挖掘技術應用進程。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇七

報告分析是我們學習和工作中不可少的一項技能，它能夠幫助我們深入理解和分析一些具有挑戰(zhàn)性的問題。然而，對于初學者來說，報告分析可以是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。在這篇文章中，我將分享我在分析報告時所得到的體會和經(jīng)驗，這些經(jīng)驗可能會幫助那些正在學習這項技能的人。

第二段：準確理解報告目的。

分析報告需要準確理解報告的目的和意圖。因此，在分析報告時，我們需要仔細審查題目和問題陳述的目的，以確保我們已全面理解報告的重點和要點。更重要的是，我們還應該充分考慮作者的意圖和目的，以形成一種正確的解讀和理解。只有這樣，我們才能更好地理解報告中的信息和結論。

第三段：關注事實和證據(jù)。

分析報告還需要注意到報告中的事實、數(shù)據(jù)和證據(jù)。這些數(shù)據(jù)和證據(jù)是支撐信息和結論的核心部分，因此我們需要仔細分析它們，以了解它們的來源、可靠性及其與報告結論的關系。我們應該尋找支持和反駁某些結論的證據(jù)，并進行適當?shù)谋容^和分析。當我們發(fā)現(xiàn)一個結論缺乏充分的證據(jù)或基礎時，我們應該表示懷疑，并繼續(xù)尋找更多的證據(jù)來支持或反駁這個結論。

第四段：注意結論和推論。

分析報告也需要注意到報告的結論和推論。我們需要深入了解結論的含義、作者的意圖和推論的邏輯。在分析推論時，我們需要特別注意到支持結論的前提條件是否成立，以及推論的邏輯是否正確。我們還需要考慮在推論中可能存在的漏洞和偏差，并尋找可能影響推論的任何因素。最重要的是，我們需要在分析推論時保持透徹的思考，并提出可能對結論產(chǎn)生質疑的問題和討論。

第五段：結論。

總之，在分析報告時，我們需要準確理解報告的目的和意圖、關注事實和證據(jù)、注意結論和推論。這些技能需要充分的思考和練習才能掌握。通過反復實踐，我們可以逐漸提高我們的分析能力，更好地理解和處理信息，從而更好地處理日常的工作和學習中的問題。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇八

數(shù)據(jù)挖掘是一種通過分析大量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關聯(lián)規(guī)則的技術。它是應對大數(shù)據(jù)時代中信息過載問題的重要工具。數(shù)據(jù)挖掘案例分析是將數(shù)據(jù)挖掘技術應用到實際場景中，以解決現(xiàn)實問題。在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析時，我們可以利用機器學習、統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)可視化等技術，幫助我們發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的知識和價值。

我曾參與一個金融領域的數(shù)據(jù)挖掘案例分析項目。該項目的目標是通過分析客戶的消費行為、貸款記錄和信用評分等數(shù)據(jù)，預測客戶是否會違約。首先，我們對原始數(shù)據(jù)進行了清洗和整理，剔除了缺失值和異常值。然后，我們使用了機器學習算法，如決策樹和隨機森林，進行了特征選擇和模型訓練。最后，我們將模型應用到新的數(shù)據(jù)集中，預測了客戶的違約概率并給出了相應的建議。

在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析時，首先需要充分了解項目的背景和目標，明確研究問題。然后，選擇合適的數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)清洗、整理和轉換，使其適合分析。接下來，需要進行特征選擇和構建合適的模型，常用的算法有決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡等。在應用模型時，還需對結果進行評估和優(yōu)化，以提高模型的準確性和可靠性。此外，數(shù)據(jù)可視化也是十分重要的，可以幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)和模型。

數(shù)據(jù)挖掘案例分析具有許多優(yōu)點。首先，它能夠挖掘數(shù)據(jù)中的隱藏信息和規(guī)律，幫助我們做出更有效的決策。其次，數(shù)據(jù)挖掘可以提供多種模型和算法，適用于各種不同的問題和數(shù)據(jù)類型。另外，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的商機和市場需求，并提升競爭力。然而，數(shù)據(jù)挖掘也存在一些局限性，如對數(shù)據(jù)的依賴性較強，數(shù)據(jù)質量不高可能導致結果不可靠，以及模型的解釋性較弱等。

數(shù)據(jù)挖掘案例分析對個人和社會都具有重要的影響。對個人而言，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助我們更好地了解自己，更精準地預測和規(guī)劃個人行為。在社會層面，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助政府制定更有效的政策，提高公共管理的水平。同時，數(shù)據(jù)挖掘也為企業(yè)提供了更好的市場研究和商業(yè)決策支持，幫助企業(yè)獲取更大的發(fā)展機遇。然而，數(shù)據(jù)挖掘也帶來了一些隱私和倫理問題，需要我們在應用數(shù)據(jù)挖掘技術時保護好個人和社會的利益。

總結：數(shù)據(jù)挖掘案例分析是一項重要的技術，利用其可以挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價值，幫助我們做出更明智的決策。在實際應用中，我們需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和模型訓練等步驟，并注意數(shù)據(jù)的質量和模型的解釋性。數(shù)據(jù)挖掘案例分析對個人能力的提升和社會發(fā)展都起到積極的促進作用。然而，我們也需要意識到數(shù)據(jù)挖掘所帶來的隱私和倫理問題，并提出相應的防范措施。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇九

分析報告是工作中的一個必要環(huán)節(jié)。它能夠幫助我們更好地了解自己的工作，并做出更明智的決策。我最近參與了一次分析報告的撰寫工作，深感受益匪淺。在本文中，我將分享我對分析報告的體驗和思考，以期啟迪大家。

正確的撰寫方法是撰寫一個優(yōu)秀分析報告的關鍵。在撰寫過程中，我們應該牢記以下幾點：

1.明確研究對象和目的：我們需要清楚地知道在這份報告中我們希望研究什么。

2.數(shù)據(jù)整理：我們需要對收集到的數(shù)據(jù)進行整理和清洗，確保數(shù)據(jù)準確無誤。

3.有效的數(shù)據(jù)可視化：我們需要通過合適的可視化手段將數(shù)據(jù)轉化為容易理解的圖形。

4.深入分析：我們需要利用統(tǒng)計學知識深入挖掘數(shù)據(jù)中的信息。

5.得出結論：我們需要將分析結果進行總結和結論，以幫助讀者更好地理解報告。

第四段：體會。

在撰寫分析報告的過程中，我深刻體會到了報告的價值。通過收集和整理數(shù)據(jù)，我能夠更深入地了解我的工作，從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出自己以前未曾注意到的問題，并且得出了更科學、更合理的結論，這些都為我下一步工作的開展提供了指導。同時，我也發(fā)現(xiàn)，為了撰寫一份優(yōu)秀的分析報告，我們需要學習和掌握大量的知識和技能，例如數(shù)據(jù)建模、可視化技巧以及統(tǒng)計分析方法等等。這樣的學習不僅能幫助我們更好地完成分析報告，更可以有效地提升我們的綜合分析能力。

第五段：結論。

通過以上的探討，我們可以得出如下的結論：分析報告是一項非常重要的工作，它能夠幫助我們更好地了解工作，更好地決策。為了撰寫一份優(yōu)秀的分析報告，我們需要花費大量的時間和精力，并學習和掌握各種技能和知識。在將來的工作中，我們應該進一步加強學習和練習，提高自己的技能水平，為工作提供更有價值的支持。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇十

數(shù)據(jù)挖掘是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學中不可或缺的一環(huán)，它可以從大量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息和模式。當如今信息社會到了數(shù)據(jù)爆炸的時代，數(shù)據(jù)挖掘的重要性也不言而喻。經(jīng)過一定時間的學習和實踐，我有了一些關于數(shù)據(jù)挖掘及其分析的心得體會。

第二段：掌握基本算法。

要想進行數(shù)據(jù)挖掘的分析，首先要了解幾個基本算法，如分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則、決策樹等。在實踐中，我發(fā)現(xiàn)不論對于哪種算法，其實最重要的是要理解算法背后的原理，而不是盲目地使用。通過對于算法的理解和掌握，才能在數(shù)據(jù)處理中取得更好的效果。

第三段：數(shù)據(jù)清洗。

數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)清洗是重中之重。在實踐中我曾經(jīng)遇到過數(shù)據(jù)缺失、異常值、重復數(shù)據(jù)等問題。這些問題的存在可能會影響數(shù)據(jù)的準確性、可靠性，對數(shù)據(jù)挖掘造成很大的障礙，因此要充分的考慮數(shù)據(jù)的清洗。在數(shù)據(jù)清洗過程中，正確的數(shù)據(jù)清洗策略是必不可少的。

第四段：合理選取模型。

對于數(shù)據(jù)挖掘分析來說，模型的選擇非常重要。在選取模型的時候，要注意根據(jù)數(shù)據(jù)的特性來選擇合適的模型。其次，不同的模型所對應的模型參數(shù)的設置也很重要；通過不斷地測試，能夠不斷優(yōu)化模型，從而得到理想的分析結果。

數(shù)據(jù)可視化分析在數(shù)據(jù)分析過程中也是至關重要的。正確的數(shù)據(jù)可視化工具及分析結果的呈現(xiàn)可以使人類對于數(shù)據(jù)更加直觀、準確的理解。這些過程及其結果可以幫助人類從數(shù)據(jù)分析中得到更多的知識并形成更好的感性認知。

結論。

通過對于數(shù)據(jù)挖掘及分析的學習和實踐，我認為更加重要的不是對于單一算法的掌握，而是對于整個數(shù)據(jù)分析流程的理解、掌握和修改。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，要不斷總結反思，不斷完善自己的技能和數(shù)據(jù)分析思維，從而達到更好地分析數(shù)據(jù)的目的。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇十一

對于*店，儲存大量的常用*品是必不可少的工作，隨之而來的對*品的數(shù)據(jù)信息管理和儲存成為了令人頭疼的問題，在接到貨源后，工作人員需要統(tǒng)計*品產(chǎn)地和價格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價格出售*物，是至關重要的工作。

2、單位存在的問題。

由于貨物種類、名稱眾多，在短時間內分析好相關數(shù)據(jù)幾乎不可能，大量的數(shù)據(jù)，依靠人力或是非數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計工作，事倍功半。嚴重影響*店的正常進貨，出售*品的工作。

二、分析問題。

1、對該單位存在的問題進行分析；

由以上問題可見，利用數(shù)據(jù)挖掘進行相關數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和整理工作，簡單、省時、有效。

2、解決問題的可能途徑和方法。

利用sqlsever導入數(shù)據(jù)，再提取統(tǒng)計分析結果，很快會得到想要的數(shù)據(jù)分析結果。

1、設計數(shù)據(jù)挖掘算法；

決策樹；

數(shù)據(jù)關聯(lián)；

神經(jīng)元算法；

2、對挖掘結果進行深入解釋和分析。

由此可以看見在不不同的產(chǎn)地，由于地理因素和特產(chǎn)*品的原因，在*品相關的植物盛產(chǎn)區(qū)，進貨比較便宜。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇十二

報告分析是一種非常重要的能力，它可以幫助我們更好地了解事物本質，在工作和生活中起到至關重要的作用。在我進行報告分析的過程中，我深受啟發(fā)，特別是在理解事物的層次和方法上，我有了更深一層的認識。在這篇文章中，我將分享我的分析心得和體會。

【主體1：細心是分析的先決條件】。

報告分析是一項耗費時間和精力的任務，要充分運用分析思維，發(fā)現(xiàn)并理解各種信息和數(shù)據(jù)背后的含義。因此，作為分析者，細心是必不可少的先決條件。一定要耐心地審視每一個信息，在進一步分析前做出深入解釋和理解。在分析過程中，我們還需要注意一些貌似不起眼的細節(jié)，比如提到的時間、數(shù)據(jù)的來源、數(shù)據(jù)是否真實可信等，只有這樣，我們才能做到全面地分析，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的價值。

【主體2：有目的性的分析】。

在進行報告分析時，我們需要有一個明確的分析目標。這個目標可能是查找某種信息，理解一個現(xiàn)象的原因或預測某些趨勢的變化。因此，在分析的過程中，我們需要保持思考的時候明確分析目標，切忌“瞎扯”無關內容。不同的分析目標，需要采用不同的分析方法和工具來達到更好的結果。例如，資源引導分析和趨勢分析在目的上具有區(qū)別，其重點分析方向和使用的工具也不同。因此，建立有目的性的分析框架和方法才能讓分析更加有價值，達到預期目的。

【主體3：多維度分析】。

在進行報告分析時，我們需要從不同的角度和維度來分析信息和數(shù)據(jù)。任何一個現(xiàn)象，可能有多個因素相互作用造成的。如果只是從單一的角度來分析，很可能會忽略掉重要的信息。例如，企業(yè)的復興可能不僅僅取決于市場的大環(huán)境，還要考慮內部資源、管理模式等多個因素。因此，我們需要從多個角度去分析信息和數(shù)據(jù)，了解它們之間的關系和相互作用，以達到全面的理解和有效的決策。

【主體4：數(shù)據(jù)是重要的支持】。

數(shù)據(jù)是報告分析的重要支撐，它可以幫助我們跟蹤趨勢、揭示關系和預測未來發(fā)展。但是，數(shù)據(jù)的質量和來源非常重要，不同數(shù)據(jù)的精準度、時效性和真實可靠性也是有差異的。因此，我們需要評估數(shù)據(jù)的來源和質量，選擇合適的數(shù)據(jù)源，避免在數(shù)據(jù)分析中被誤導。如果數(shù)據(jù)不足以支持分析結果，我們需要加強數(shù)據(jù)采集和整理，以保證數(shù)據(jù)分析的信度和有效性。

【結論】。

報告分析是一項復雜的任務，需要在細心，目的性和多維度分析的基礎上，進行數(shù)據(jù)支撐的分析工作。對于我們來說，報告分析不僅僅是一種技能，更是一種思維方式，它能夠幫助我們更加全面、深入地了解世界，做出更好的決策。希望通過本文，能夠讓更多的人認識到報告分析的重要性，提高大家的分析能力，為個人和組織的發(fā)展做出更積極的貢獻。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇十三

數(shù)據(jù)挖掘及分析作為現(xiàn)代科技中的重要一環(huán)，正逐漸被廣泛應用于各個領域。近年來，數(shù)據(jù)挖掘及分析已成為對企業(yè)管理和決策支持至關重要的一項技術。在我參加公司實習期間，我也深切感受到數(shù)據(jù)挖掘及分析的重要性。在實踐中，我不斷探索，總結出了一些經(jīng)驗和體會。

第二段：數(shù)據(jù)的收集和處理。

數(shù)據(jù)的收集與處理是數(shù)據(jù)挖掘的基礎。在實踐中，我了解到了，收集數(shù)據(jù)不僅僅要考慮深度和廣度，也要關注數(shù)據(jù)的質量。因此，選擇合適的數(shù)據(jù)處理工具和技術是非常重要的。在數(shù)據(jù)的收集和處理過程中，可以采用一些有效的數(shù)據(jù)清洗技術，例如數(shù)據(jù)去重、異常值處理和缺失值填充等，對數(shù)據(jù)進行清洗，篩選出干凈、有用的數(shù)據(jù)。

第三段：模型的選擇和分析。

對于數(shù)據(jù)挖掘，模型的選擇和分析至關重要。在實踐中，我發(fā)現(xiàn)無論選擇什么模型，都要充分了解其參數(shù)與原理，并根據(jù)具體的情況進行對應的優(yōu)化。同時，要根據(jù)不同的場景與應用，選擇不同的算法和技術，比如常用的關聯(lián)規(guī)則、分類、聚類等算法。在進行模型分析時，也需要對模型的結果進行不斷地檢驗和調整，保持模型的準確性。

第四段：可視化技術的應用。

數(shù)據(jù)可視化技術可以更直觀地分析數(shù)據(jù)，并從視覺上展示數(shù)據(jù)信息。在實踐中，我學到了一些有效的可視化技術，如條形圖、散點圖和餅狀圖等，可根據(jù)數(shù)據(jù)特點做出相應的圖表，更好地呈現(xiàn)和展示數(shù)據(jù)。同時，采用交互式可視化技術，可以增加用戶的參與感與互動性，提高數(shù)據(jù)的使用效率。

第五段：總結和展望。

在數(shù)據(jù)挖掘和分析領域中，要不斷學習和研究新技術和方法，把握好模型、算法、指標等多方面的內容，及時總結實踐經(jīng)驗，提高數(shù)據(jù)挖掘水平和技能。未來數(shù)據(jù)挖掘和分析的應用會更加廣泛和深入，我們需要針對性地提升自己的能力，在企業(yè)中發(fā)揮更大的作用，實現(xiàn)更多的價值。

結尾：

數(shù)據(jù)挖掘及分析是一門多學科交叉的技術，要對數(shù)據(jù)了解得越多，就要掌握更多的技術和實際的經(jīng)驗，才能使數(shù)據(jù)挖掘技術更好地服務于企業(yè)、個人和社會。在實踐中，我也深刻地認識到了這一點，結合自己的經(jīng)驗和體會，不斷地深入學習，不斷地提高自己的水平，才能真正成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘及分析師。

數(shù)據(jù)挖掘及分析心得體會報告篇十四

摘要：大數(shù)據(jù)時代，統(tǒng)計學越來越成為一個熱門專業(yè)，而市場調研課程，作為統(tǒng)計學專業(yè)的一門專業(yè)主干課程，在聯(lián)系從理論研究到教學實踐的過程中，扮演著越來越重要的角色。作為我校（北方工業(yè)大學）統(tǒng)計學專業(yè)辦學特色之一的市場調查與數(shù)據(jù)挖掘技術越來越成為教學實踐的重要內容。最近幾年，中國商業(yè)統(tǒng)計學會聯(lián)合臺灣資訊學會每年一度舉辦全國及海峽兩岸大學生市場調查分析大賽，已在全國范圍內的許多高校引起了高度關注，我校統(tǒng)計系也正在以此為契機，將市場調研課程的實踐環(huán)節(jié)推向一個更高的平臺。本文以市場調研課程實踐性教學所注重的四個能力為目標，對該課程教學內容結構進行了調整，同時對該課程實踐環(huán)節(jié)做出了具體安排，最后對該課程成績評定方案進行了優(yōu)化。

關鍵詞：市場調研；實踐環(huán)節(jié)；教學模式；大數(shù)據(jù)。

一、市場調研課程實踐性教學目標。

市場調研課程是一門實踐性很強的課程，該課程不僅是廣告學、市場營銷學、經(jīng)濟學與工商管理學等專業(yè)學生的必修課，更是統(tǒng)計學專業(yè)學生的一門必修課。其課程的性質與特點決定了該課程地位的重要性。據(jù)調查，最近的十幾年，隨著國內外市場經(jīng)濟發(fā)展形勢的需要，統(tǒng)計學專業(yè)學生的就業(yè)趨向，已經(jīng)有超過30%的比例涉入到市場調研行業(yè)，從具體所從事的市場調研與數(shù)據(jù)處理工作的角度來考慮，這個比例幾乎超過了50%。從而市場調研課程也成為越來越受歡迎，越來越被廣大師生所認可的一門課程。隨著教學實踐與改革的不斷深入，該課程的教學體系與內容結構也在不斷地調整與優(yōu)化，在教學過程中，越來越注重理論教學與實際案例的結合，充分利用課堂授課與課下實踐，充分鍛煉學生的語言表達能力、寫作能力、動手實戰(zhàn)能力等綜合能力。具體來說，市場調研課程的教學實踐活動，目的是培養(yǎng)學生以下幾個方面的能力。

2.整理與鑒別數(shù)據(jù)的能力。所搜集的數(shù)據(jù)多數(shù)情況下都是粗糙的、雜亂無章的。數(shù)據(jù)整理最基礎的方法是排序和分組，如果是定性數(shù)據(jù)，還要涉及到對定性數(shù)據(jù)的合理量化。然而，有些數(shù)據(jù)不一定是合乎要求的數(shù)據(jù)，它們可能是受到“污染”的數(shù)據(jù)，或者是因為問卷設計不甚合理而得到是模棱兩可甚至是不真實的數(shù)據(jù)。所以，這就要求學生在整理調研數(shù)據(jù)時，首先需要具備一定的鑒別數(shù)據(jù)的能力。必要時針對某些特殊重要的不合格數(shù)據(jù)，可能需要組織二次調研。另外，在整理數(shù)據(jù)時，還要培養(yǎng)學生判斷識別異常值的能力，增加對這些“另類”數(shù)據(jù)的敏感度。多數(shù)情況下，異常數(shù)據(jù)可以直觀被感知，如果數(shù)據(jù)量較大，可以借助于統(tǒng)計手段和計算機編程，將其有效識別出來。至于如何“處置”這些異常數(shù)據(jù)，需要首先分析判斷異常值出現(xiàn)的原因，如果是純粹的偶然現(xiàn)象，出現(xiàn)頻率又很小，可以將這部分數(shù)據(jù)直接刪除。但是，如果原始數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了較多的“另類”，并且在不同的調查組中分布得不是十分均勻，這時，需要仔細洞察其中的原因，極有可能是對調研人員培訓不夠，個別調研人員在對調查對象定位時出現(xiàn)了甄別錯誤，必要時需要對該部分調查重新組織。

3.數(shù)據(jù)分析能力。對調研數(shù)據(jù)進行分析，應該是對統(tǒng)計學專業(yè)學生著力培養(yǎng)的強項。我校市場調研課程安排在三年級下學期開設，主要目的就是考慮到一些前序課程需要提前修完，比如，概率論與數(shù)理統(tǒng)計、統(tǒng)計學原理、抽樣技術、多元統(tǒng)計分析以及spss統(tǒng)計分析軟件等課程已充分開設的前提下，在市場調研課程中，許多數(shù)據(jù)分析工作就迎刃而解了。需要注意的是，許多學生仍是沒有很好地做到活學活用，腦子里盡管塞滿了大量的統(tǒng)計分析方法，但是當面對大量原始數(shù)據(jù)時，他們可能仍是感覺無從下手，也就是說，他們在實踐中還不會靈活調用自己所學的理論知識，從理論到實踐中，他們還沒有順利邁過那道門檻。由于課時所限，諸如參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析、聚類分析、因子分析等大量的統(tǒng)計分析方法將不會在該課堂中重復講解，處理數(shù)據(jù)的各種計算機技術基本也不會占用太多的授課時間，而是通過教學實踐環(huán)節(jié)的安排讓他們達到學以致用。在市場調研課堂上，最好讓學生事先分組，然后每組分別去完成一個調研項目。一般情況下，在學生完成自己的項目后，駕馭統(tǒng)計分析方法的能力都能有不同程度的提高，計算機處理數(shù)據(jù)的能力也普遍會有很大進步。

4.數(shù)據(jù)展示與寫作能力。統(tǒng)計學專業(yè)的學生基本都是理科出身，他們感悟藝術和駕馭文字的能力可能都會有所欠缺。統(tǒng)計學本身就是搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、展示和解釋數(shù)據(jù)的一門科學和藝術，這個特點在市場調研課程中更加凸顯。隨著計算機技術在統(tǒng)計分析中的大量應用，數(shù)據(jù)的可視化越來越成為統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的一個基本要求。通過簡潔、美觀的統(tǒng)計圖形，將調研數(shù)據(jù)要表達的意思直觀展示出來，然后用通俗易懂的語言去解釋數(shù)據(jù)背后的意義，這樣就形成了一篇市場調研分析報告。調研分析報告有兩方面的內容十分重要，一方面是調研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述，這是對調研數(shù)據(jù)的直觀展示結果；另一方面是研究中的發(fā)現(xiàn)，這應該是市場調研報告的精華所在。如果是一份企業(yè)委托的市場調研，這部分內容的產(chǎn)生需要建立在與委托方充分溝通后對調研目的與要求充分知悉的基礎上，利用第一部分調研數(shù)據(jù)的直接描述結果，結合專家深度訪問、焦點小組座談等小規(guī)模定性訪問，才能最終形成?？梢?，調查報告的撰寫不僅可以加強學生對數(shù)據(jù)展示藝術的感悟，同時可以大大鍛煉學生駕馭語言文字的能力。

二、市場調研課程內容結構的調整。

為了順應大數(shù)據(jù)時代潮流，在市場調研課程中對學生能力的培養(yǎng)越來越是全方位的，相應地，市場調研課程的內容結構也需要與時俱進，做出適當調整。由于大量的統(tǒng)計分析方法在前序課程中已經(jīng)系統(tǒng)講授，所以該課程從內容上應該進一步減少理論內容的介紹，增加動手實踐環(huán)節(jié)，讓學生在實際的市場調研案例中，學會如何去搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和展示數(shù)據(jù)，綜合培養(yǎng)學生駕馭數(shù)據(jù)的能力。該課程總學時為48學時，其中課堂授課占用32學時，教學實踐環(huán)節(jié)占用16學時。實踐環(huán)節(jié)采用開放式，可以在教室討論方案設計或分析方法，可以在實驗室處理數(shù)據(jù)，也可以外出進行實地調研，具體根據(jù)內容需要酌情而定。關于市場調研課程內容結構的調整方案如表1所示。

三、市場調研課程實踐環(huán)節(jié)的具體安排。

市場調研課程實踐環(huán)節(jié)的具體安排可以分為課內實踐環(huán)節(jié)與課外實踐環(huán)節(jié)。在課堂教學第一章關于市場調研方案設計的授課結束后，即可安排該課程的課內實踐環(huán)節(jié)。將全班學生進行分組，一般5～8人一組為宜，每組確定1名組長，小組成員要適當兼顧不同性別、不同學習程度與動手能力的學生。隨著課程的進展，小組項目同步進行，從方案設計到數(shù)據(jù)調研，再到數(shù)據(jù)的整理、展示與分析，最后每組產(chǎn)生一份完整的市場調研分析報告。分小組作業(yè)的好處是可以充分利用“群體動力學”的原理，“集思廣益，群策群力，各盡其能，優(yōu)勢互補”。課內實踐環(huán)節(jié)的具體安排如下：首先，每組自行設計一個意義明確、方案可行的調研題目?？紤]到調研成本問題，建議題目以社會調研為主，調研對象容易接觸，比如，盡量為學生或普通市民。其次，設計市場調研問卷，并進行實地調研，必要時先進行預調查。如果容易獲得抽樣框，建議采用概率抽樣方式獲得樣本，如果不方便實施概率抽樣或成本較高，則建議以方便抽樣為主，不過需要充分考慮到樣本的覆蓋度。然后，整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并撰寫調研報告。要求有數(shù)字、有圖表，既有定性描述，又有定量分析，方法不能過分單一，調研報告簡潔明晰、通俗易懂。最后，給每一組一個10～15分鐘的課堂展示機會，每組選派2～3個人，就自己小組調研的組織過程、分析過程及研究中的發(fā)現(xiàn)等問題進行現(xiàn)場說明與展示，教師和其他組的組長可以充當評委對其進行打分，必要時也可以進行現(xiàn)場提問。各組展示表現(xiàn)及調研報告的質量作為課堂實踐環(huán)節(jié)成績評定的主要依據(jù)。

該課程的課外實踐環(huán)節(jié)主要以一個全國范圍的市場調查分析大賽為依托。最近幾年，中國商業(yè)統(tǒng)計學會聯(lián)合臺灣資訊學會每年一度在暑期舉辦全國及海峽兩岸大學生市場調查分析大賽，我校已經(jīng)連續(xù)兩年參加比賽，并收到了良好的效果。由于該賽事的選拔賽與我們的課程安排正好同步進行，參賽選手基本也是大三學生為最佳年級，所以，可以將大賽前期的初賽、復賽（要求以參賽學校為單位自行組織）的組織工作與市場調研課程實踐教學環(huán)節(jié)的安排結合起來，甚至在分組中就考慮到大賽的需要，要求他們5人一組自行組隊，自愿報名參加大賽，復賽勝出進入決賽的代表隊均可在課程實踐環(huán)節(jié)的成績評定中獲得優(yōu)秀。這樣，以市場調查分析大賽為依托組織教學實踐，既完成了教學任務，又可以加強與全國重點高校統(tǒng)計院系之間的橫向交流，緊追全國市場調研實踐教學模式的前沿，最終又可以促動教學，拓寬任課教師思路，以期培養(yǎng)更加優(yōu)良的實踐性統(tǒng)計專業(yè)人才。

四、市場調研課程成績評定方案的優(yōu)化。

由于市場調研課程從內容結構上加強了實踐環(huán)節(jié)，所以在最終的課程評定中，學生實踐環(huán)節(jié)的表現(xiàn)也理應受到足夠的重視。我校自市場調研課程開設以來，該課程期末成績評定一直采用期末一次性閉卷考試與平時教學實踐表現(xiàn)相結合的方式。然而，有所變化的是，成績評定中實踐性要求越來越突出。起初，平時教學實踐占總評分數(shù)比例為20%，然后調整為30%，目前為40%。根據(jù)形勢所需，該課程將繼續(xù)逐步加大實踐環(huán)節(jié)的分量，縮小期末閉卷考試的權重，計劃最終將調整為實踐環(huán)節(jié)60%、期末40%的占比。由于實踐環(huán)節(jié)基本都是分小組進行，調研報告及小組展示往往只能區(qū)分出不同小組的最終表現(xiàn)。而具體到某一位成員的實踐表現(xiàn)，任課教師可能難以把握。為了避免某些學生在小組實踐活動中“濫竽充數(shù)”、“渾水摸魚”，同時方便教師最后評定實踐環(huán)節(jié)成績，要求各組在調研報告最后附上對各成員表現(xiàn)的自評與互評分，以及每組的項目分工說明，必要時教師需與小組個別成員進行單獨交流，了解小組成員在項目完成過程中的實際付出情況，以便在成績評定中盡可能做到客觀公正。這種成績評定結構，能夠將系統(tǒng)的統(tǒng)計理論知識、市場調研實踐能力和技能，以及數(shù)據(jù)分析與寫作的綜合素質方面的要求充分結合起來，突出了我們實踐性統(tǒng)計人才的培養(yǎng)思路與方向。

總之，我校市場調研課程實踐性教學模式的優(yōu)化并非一蹴而就，也是一個循序漸進的過程。教學模式的優(yōu)化不僅跟師資水平有關，而且與學校的各種軟硬件配置、實驗室建設也存在很大的關系。在這個過程中，我們需結合調研，尋找我校與全國重點統(tǒng)計院校在市場調研教學方面的軟硬件差距，不斷調整教學模式。通過多方面的努力，完善市場調查實驗室的建設，提高實驗室的利用效率，提高學生的市場調研實踐能力，逐步實現(xiàn)市場調研教學實踐與就業(yè)的無縫銜接，增強學生將來融入社會的適應能力，既能體現(xiàn)我校統(tǒng)計學專業(yè)以市場調研為依托的一個辦學特色，與當今的大數(shù)據(jù)時代背景也是十分地契合。

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