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心得体会是我们对自己、他人、人生和世界的思考和感悟。大家想知道怎么样才能写得一篇好的心得体会吗？下面是小编帮大家整理的心得体会范文大全，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
数据挖掘心得体会报告篇一
我们有幸请到了全国着名的数学教育家郑毓信教授来为我们作报告。郑教授的报告大气、理性、辩证。既能高屋建瓴，又贴近我们的教学实际，对当前的热门题目有独到、冷静、理性的思考。
听郑教授的报告是一种享受，会使我们更加理性地面对当前的小学数学课程改革。 郑教授谈了关于教学研究的一些思考。
提出，要加强题目意识，题目应当被看成教师教学教研的出发点;要努力做到“小中见大”;要保持对热门题目的关注。当前一个新的热门题目就是：有效教学。应当坚持独立思考，不要盲目追随潮流，不要迷信专家。关于有效教学，郑教授指出了三个应当思考的题目：“有效的课堂教学”是不是有一定的公道性?究竟什么是有效的课堂教学的主要内容?在相关的实践中我们应当怎么做? 郑教授还对中国数学教学传统的优点进行了分析。而对于现实中的一些形式主义现象进行了抨击。
例如公然课的设计中(1)情景设计，究竟应当如何往熟悉情境中设计的意义?如何处理“日常数学”与“学校数学”的关系?提出：数学，对学生来说，就是用自己的生活经验对数学现象的一种“解读”。设计情景的终极结果是要往掉情景的。(2)主动探究，是否应该被看成数学学习的主要手段。教师发挥作用的主要手段有：在突发题目出现时;利用适当的案例;在算法多样化和优化的过程中。(3)合作学习，是否是小组学习?应当关注的一个题目是：要关注差生。一个好的“合作学习”所满足的基本要求是：互动与规范;分工与共享;认知与身份。(4)动手实践，应以思维含量的高低来区别是否有效。 郑教授特别指出：不能以“新”、“旧”作为区分教学方法“好”与“坏”的主要标准。
郑教授还通过语文课的反照指出了数学教学应具有的数学味。指出：语文是情知教学，是以情促知。而数学则是以知贻情。
终极要达到：往情景化、往个人化和往时间化。一个没有“数学味”的教师不能真正上出具有“数学味”的数学课。中国历来，不缺人文精神，缺失的是理性精神!
在郑教授娓娓道来的话语中，我们记住了几个关键词：题目意识、有效教学、形式主义、数学味、数学文化等。同时也知道了如何辩证、理性地提出题目、分析题目、解决题目。
经常和专家近间隔的接触，会使我们的眼界更高，视野更开阔，也会使我们长大得更快。
数据挖掘心得体会报告篇二
1、单位基本情况及相关业务流程介绍；
对于*店，储存大量的常用*品是必不可少的工作，随之而来的对*品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计*品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售*物，是至关重要的工作。
2、单位存在的问题。
由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响*店的正常进货，出售*品的工作。
二、分析问题
1、对该单位存在的问题进行分析；
由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。
2、解决问题的可能途径和方法。
利用sqlsever导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。
1、设计数据挖掘算法；
决策树；
数据关联；
神经元算法；
2、对挖掘结果进行深入解释和分析
由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产*品的原因，在*品相关的植物盛产区，进货比较便宜。
数据挖掘心得体会报告篇三
学校为了让我们更了解专业知识，给我们上了一节有关于软测量技术方面的报告，通过这节课，我对软测量技术及应用有了一个全新的认识和理解。让我以前对软测量技术浅薄的认知有了很大的变化，软测试技术的飞速发展也让我对之充满信心。
三、软数学模型测量的； 四、软测量应用实例；
和输出。
2、
3、
4、 数据的预处理—精确可靠的数据是软测量成败的关键。 软测量模型的简历—软测量技术的核心任务。 模型的在线校正—能进一步提高软测量的准确程度。
这些都能影响软测量的性能，然而辅助变量的选择也是至关重要的，其中包括变量类型的选择，变量数目的选择和测点位置的选择。
变量类型的选择原则包括以下几种：
适用性：工程上易于获得并能达到一定的测量精度 ；
灵敏性：能对过程输出和不可测扰动作出快速反应 ；
特异性：对过程输出或不可测扰动之外的干扰不敏感；
精确性：构成的软测量估计器满足精度要求；
鲁棒性：构成的软测量估计器对模型误差不敏感 。
变量数目的选择有两种方法，首先从过程机理入手分析，从影响被估计变量和变量中去挑选主要因素，因为全部引入既不可能也没有必要。其次如果缺乏机理知识，则可用回归分析的方法找出影响被估计变量的主要因素，这需要大量的观测数据。
检测点位置的选择也是很重要的，检测点位置的选择方案十分灵活，可供选择的检测点很多，而且每个检测点所能发挥的作用各不相同。一般情况下，辅助变量的数目和位置常常是同时确定的，变量数目的选择准则也往往应用于检测点位置的选择。我们在软测量的时候同时也会存在误差，测量误差的处理方法有两种，一种是随机误差的处理，另一种是过失误差的处理。测量数据变换不仅影响模型的精度和非线性映射能力，而且对数值算法的运行效果也有重要作用。测量数据的变换包括标度、转换和权函数三个方面。模型的校正分为在线校正和离线校正两种方法。软测量的模型表征辅助变量和主导变量之间的数学关系称为软测量模型。建立软测量模型的方法多种多样，且各种方法互有交叉和融合。各种方法可以分为机理方法和经验方法两类。机理模型建模是基于对过程对象的深刻认识，运用对象的平衡方程、动力学方程、物性参数方程和设备特性方程，建立估计主导变量的精确数学模型。 由于实际工业过程的复杂性，难以完全通过机理分析得到软测量模型。因此，基于机理分析的方法建模非常困难，需要与其他方法配合使用。同时经验方法也分为基于回归分析方法，基于人工智能方法 和基于状态估计方法三种。
（1）基于回归分析的软测量。传统的回归方法是辨识建模的基于方法。基于最小二乘原理为基础的一元和多元线性回归技术已相当完善，对于辅助变量较少的情况，一般采用多元线性回归中的逐步回归技术可获得较好的软测量模型。对于辅助变量较多的情况，通常要借助机理分析，首先获得模型各变量组合的大致框架，然后采用逐步回归方法获得软测量模型。也可以采用主元回归分析等方法，对原问题进行降维处理，然后再进行回归。
（2）基于状态估计的软测量。若已知系统状态空间模型，而主导变量作为系统的状态变量对辅助变量是完全可观的，则构成软测量模型问题就转化为典型的状态观测和估计问题。kalman滤波器和luenberger观测器是解决上述问题的有效方法。基于状态估计的软件表可以反映主导变量和辅助变量之间的`动态关系，有利于处理各变量间动态特性的差异和系统滞后等情况。但是对于复杂的工业过程，很难建立系统的状态空间模型，一定程度上限制了该方法的应用。
（3）基于人工智能方法。人工神经网络（ann）———ann具备有量的信息处理特征：无需具备对象的先验知识，可以根据对象的输入输出数据直接建模；独特的非传统的表达方式和固有的学习能力，使之在解决高度非线性方面具有很大的潜力。模糊技术——模糊技术模仿人脑的逻辑思维，用于处理模型未知或不精确的控制问题。通常将模糊逻辑与神经网络相结合，形成模糊神经网络，适用于非线性的、复杂的系统。
（4）其他建模方法。针对软测量的基本建模方法中存在的问题，研究人员或将不同的算法加以结合，或将新的数学方法运用到软测量中，提出谷种各样的改进算法，例如： 遗传算法与神经网络的结合、回归算法与神经网络的结合、小波网络与神经网络的结合、基于支持向量机算法的建模方法和基于微粒群算法的建模方法。
软测量同时也存在很多问题，例如如何适应原料性质变化问题、如何适应生产装置操作范围大幅度变化问题和动态软测量问题等问题。
软测量使用广泛的是与主导变量动态特性相近，关系密切的可测参数，如精馏塔和反应器过程中的温度、温差和双温差，生物发酵反应中的尾气浓度等。但是由于对象的可测变量集往往相当庞大，人们主要根据对象的机理、流程及专家经验来选择辅助变量，同时也结合一些智能技术如知识发现，数据融合等技术来选择辅助合适的变量。软测量技术也应用于铸坯质量优化控制技术，铸坯表面温度测量控制水冷，凝固，水冷凝固决定铸坯(钢材)质量生产效率、生产成本。
通过本节课的学习，我对软测量技术有了浓厚的兴趣，课后我查阅了大量的文献资料，也翻看了一些相关的论文。看到了很多课本上看不到的知识，拓宽了与软测量技术相关的知识，增加了对软测量技术的感性认识，加深了对软测量在实际用用中的理解。
数据挖掘心得体会报告篇四
数据挖掘(英语：datamining)，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
摘要：企业的竞争归根结底是人才的竞争，如何全面掌握和合理利用人才资源是公司人力资源管理的首要问题。本文首先简单介绍了数据挖掘技术的背景、常用技术及运作流程，在此基础上阐述了数据挖掘技术在人力资源信息系统中的应用。
关键词：数据挖掘;信息系统;人力资源
伴随着知识型经济时代的来临，公司的组织形态和生产方式发生了根本改变，企业竞争的焦点由物质资源的竞争转化为人才资源的竞争。如何较少人才流失，保持企业员工的工作热情，最大限度的开发和利用人才，实现企业人力资源系统化的管理，成为企业经营者和人力资源管理者面临的重要问题。
一、数据挖掘概述
数据挖掘心得体会报告篇五
摘要：数据挖掘学科的出现,是对计算机领域的补充,在计算机领域的发展下发展迅速,引起了国内的重视,并在国家的大力促进下不断发展,取得了阶段*的成就,但是发展现状仍然不容乐观,本篇文章将针对数据挖掘的定义以及国内的现状进行分析,并对其发展趋势进行预测,目的在于加快我国的数据挖掘技术研究进程。
关键词：数据挖掘;*;现状;发展;
0引言
随着计算机的发展与数据量的增加,其对于数据的处理技术如生成、收集、储存数据等的水平要求越来越高,因此新型的数据挖掘技术的出现是必然趋势,替代了传统落后的数据处理技术。我国对于数据挖掘技术的研究已经取得瞩目的效果,但是应用程度不高,提高数据挖掘技术的实际应用成为了主要的问题,需要采取必要措施加快数据挖掘技术应用进程。
