一键复制
心得体会可以帮助我们及时发现问题，及时调整自己的行动，提高工作效率。编写一篇较为完美的心得体会需要多次反复修改和润饰，追求文字的精练和精确。这些心得体会范文以简洁明了的语言、鲜活生动的描述，给读者带来了愉快的阅读体验。
数据调查心得体会篇一
在当今快速发展的数字时代中，数据已经成为我们日常生活中不可或缺的重要资源。随着数字化和网络化的加速发展，数据不断涌现并迅速成长。数据分析的重要性也愈发凸显。数据部的目的就是收集、整理、分析和利用数据，以为公司提供支持决策和提升效率等方面的服务。在这样的背景下，我在数据部工作的体验让我有了不少心得和感悟。
第二段：学习的重要性。
在数据部工作的过程中，我最深的感受就是学习的重要性。作为一名新人，我必须不断学习和研究各种数据分析工具和技术，以更好地处理和分析数据。我必须了解公司的业务模式和运营策略，以便为公司提供更好的数据分析和业务建议。学习成为了一种必备的天赋和技能，让我在数据分析师的职位上持续发展。在这个过程中，我发现一个秘诀：保持好奇心和对知识的渴望。
第三段：团队协作的重要性。
数据部是一个关键部门，我们的职责是为整个公司提供数据分析服务。团队协作的关键也就显而易见了。只有我们齐心协力才能更好地实现我们的目标。在数据部工作，我学到了团队合作的艺术，这在我的职业生涯中很重要。每个人都应该扮演自己最擅长的角色并为公司和团队的发展做出贡献。在这个过程中，我们需要平衡个人的需要和团队目标，同时在各种困难和挑战中相互支持和鼓励。
第四段：注意细节。
在数据部工作，我们处理的数据非常丰富和复杂。这需要我们非常关注细节和精度，从而对处理和分析数据的质量和结果产生重大影响。我学到了要时刻警惕数据中可能存在的错误和偏差，这帮助我在工作中更加高效和准确地完成任务。我意识到，我们细心地处理和分析数据可能是为公司带来重要而有意义的财务和业务决策的关键。
第五段：持续学习和改进。
最后，我在数据部工作的体验让我认识到，持续学习和改进是必不可少的元素。这不仅包括学习新技术和工具，还包括了不断反省和改进工作流程和业务流程。我们每天都应该总结并且反思工作中存在的问题，以及能够对业务和团队进行改进的方案。这种反思性思维可以不断提高我们工作的效率，同时创造更好的业务和团队成果。
总结：
在数据部的工作经验中，我学到了许多重要的事情，这些能够帮助我更好地处理和分析数据，提高团队合作的效率，提高工作质量和结果。我坚信在不断学习和改进的基础上，我能够在未来持续发展，并在职业生涯中获得更大的成功。
数据调查心得体会篇二
云数据是当今信息科技中的重要一环，随着云计算技术的不断发展，对于个人用户和企业来说，云数据已经变得无处不在。云数据给我们的生活带来了很多便利和机遇，通过云数据的存储和处理，我们可以随时随地获取我们所需的信息，提高了我们的工作效率，也为企业的发展提供了无限可能。在使用云数据的过程中，我深深感受到了它所带来的种种好处，并得出了以下几点心得体会。
首先，云数据的存储和备份功能非常强大。传统的数据存储往往需要我们花费大量的人力和物力来进行维护和管理，同时还需要考虑到数据安全的问题。而云存储则解决了这些问题，只需要一个互联网连接就可以实现数据的存储和备份。无论是个人用户还是企业，只要有云数据的支持，数据的安全性就可以得到更好的保障。通过云数据的存储和备份，我们可以在任何时间、任何地点访问我们的数据，并且不会受到设备损坏、数据丢失等问题的困扰。
其次，云数据为我们提供了更多的合作和分享机会。云数据的特点之一就是可以实现多人同时编辑、共享文件和信息。这为个人用户和企业带来了更高效的合作和沟通方式。无论是开展团队项目还是远程办公，云数据都提供了便利的条件。通过云数据的支持，我们可以随时与团队成员进行信息交流和文件传送，避免了传统的邮件发送和文件传输的繁琐过程。同时，云数据还可以让我们轻松地与朋友、家人分享照片、视频等文件，增加了生活的乐趣。
此外，云数据的智能化分析功能为个人用户和企业的决策提供了有力的支持。云数据不仅可以存储和备份我们的数据，更重要的是它可以对这些数据进行智能化分析，提取出有价值的信息和规律。对于个人用户来说，云数据的智能化分析可以帮助我们更好地了解自己的行为习惯、健康状态等，从而更好地调整自己的生活方式。对于企业来说，云数据的智能化分析可以帮助我们预测市场需求、优化生产流程等，提升企业的竞争力。云数据的智能化分析功能极大地拓展了我们的信息处理和决策能力。
最后，云数据的发展也带来了一些挑战和问题。随着云数据的规模越来越大，数据隐私和安全性成为云数据发展的一个瓶颈。个人用户和企业需要对自己的数据进行更有效的管理和保护，以防止数据泄漏和滥用的风险。同时，云数据也需要提供更加友好和便捷的操作界面，让用户更加方便地使用和管理自己的数据。对于企业来说，云数据的数据分析和挖掘能力也需要不断提升，以满足企业更高级别的信息处理需求。
综上所述，云数据的兴起和发展给我们的生活带来了极大的变化，同时也为个人用户和企业提供了更多的机会和挑战。通过云数据的存储、备份、合作和智能化分析功能，我们可以更好地管理和利用自己的数据，提高生产力和决策能力。然而，我们也需要面对与云数据相关的一系列问题和挑战，不断探索和创新，使云数据更好地服务于个人用户和企业的需求。
数据调查心得体会篇三
作为一名企业安全行业的从业者，了解电子数据调查已经不仅是一种技能，而且是一种必要的需求。最近我参加了一场电子数据调查的培训，为期三天时间。在这场培训中，我得到了很多启发和收获。接下来，我将分享我对于电子数据调查的理解和我的体验。
培训的第一天，我们学习了关于电子设备和网络存储的知识。我们学习了如何寻找和获取目标设备上的电子数据。我们初步了解了通过原始数据、恢复数据和提取元数据等方法来获取目标数据。我最大的收获是了解原始数据的重要性，原始数据就是数据真相的见证，而恢复数据能够提供更多的细节信息。学习了这些技能之后，我们可以更有效地帮助企业调查参与者的活动并收集数据。另外，我们也了解了一些网络存储的常见问题和寻找的方法。
第二部分：数据分类和筛选。
在培训的第二天，我们了解了一个非常重要的环节：如何对数据进行分类和筛选。我们学习了如何识别、分析和提取数据。学习如何使用数据格式和数据结构来帮助我们更好的管理数据。另外，我们还学习了如何进行数据处理，以使其易于分析和审查。这是一项重要的技能，因为它可以帮助我们快速地找到重要的信息。
第三部分：证据分析和提取。
在培训的第三天，我们开始学习如何对捕获的数据进行证据分析和提取。有关法律和规定的知识被广泛地讨论。从法律的角度，我们了解了如何处理证据，如何保持证据的完整性和可靠性。然后，我们开始学习如何使用检索和分析工具来为调查工作提供支持。我们学习了使用Excel和Access来执行数据检索、过滤和排序任务，以帮助我们更好地管理证据。
第四部分：调查技巧和资源。
培训的最后一天，我们学习了关于电子调查中我能想到的所有技巧和资源。我们学习了如何在调查中保护证人的隐私和权利。我们学习了如何使用各种工具来搜索和分析目标网络或设备。我们还学习了如何向调查的参与者提出问题和处理他们的答案。总的来说，这些技巧和资源可以帮助我们更加高效地完成我们的工作。
结论。
这场电子数据调查的培训为我提供了很多实用的技能和经验。通过培训我深深体会到了电子数据调查的重要性。学习了这些技能之后，我们将能够更好地保护企业的安全，并为调查工作提供支持。在今后的工作中，我将继续学习和提高这些技能，并在实际工作中不断应用。除此之外，我也会不断寻求更多的培训和学习机会，以帮助我成为一名更加丰富和专业的企业安全行业从业者。
数据调查心得体会篇四
数据，是当今互联网时代所离不开的一个重要组成部分，数据对于企业的经营管理、政府的政策制定以及科学研究等方面起到了重要的作用。在企业、政府、个人等不同领域中，数据的运用已经成为了一个不可或缺的重要角色。通过对数据的收集、处理、分析和运用，我们可以更好地了解不同领域中的实际情况，发现问题并加以改进，促进事业和社会的发展。作为一名程序员，我也深深地体会到了数据在我的行业中扮演着怎样的重要角色。
第二段：数据的重要性
在计算机领域，数据是计算机知识和技术体系的重要组成部分。数据可以为程序员提供更加高效和优质的数据资源，也可以帮助程序员更快地解决问题。同时，通过对数据的分析和整理，程序员可以更好地了解用户需求，提高产品质量和服务水平。因此，数据在计算机领域中的重要性是不可忽视的。
第三段：收集数据的方法
收集数据是数据分析的第一步，而丰富和具有代表性的数据是保证分析结果准确性的前提。现如今，数据的收集手段已经非常多元化，包括手动记录、硬件设备自动记录和互联网应用访问记录等。无论采取何种方式，数据的收集应该得到用户的授权，并保障数据的安全性和隐私性。
第四段：利用数据的方式
利用数据是数据分析的核心部分。数据的利用对于提高企业、政府和科研单位的效率和质量有着重要的推动作用。在实际应用中，数据主要有描述性分析、统计分析和预测分析等方式。这些方式可以帮助分析者更好地理解业务、把握市场趋势、设计新产品、优化流程、提高生产效率等。
第五段：数据安全问题
无论是在数据的收集、存储还是处理阶段，数据安全问题都是程序员必须关注的一大问题。在数据处理环节中，任何一环节的数据泄露都可能引起严重的后果。因此，程序员们需要对数据的安全问题高度重视，采取各种措施确保数据在安全性上的可靠性，比如，加密技术、访问控制、反病毒软件等。
总结：
正如上文所述，数据在计算机领域、企业、政府和科研等诸多领域中都有着重要的作用。数据的收集、处理、分析和运用是程序员们不可回避的技能。同时，数据的安全问题也是我们在使用数据时必须重视的问题。随着数据的不断增长和应用领域的扩展，数据所带来的变化和机遇也会越来越多，如果掌握好了数据所带来的一切，我们将会在各个领域中拥有更加广阔的前景。
数据调查心得体会篇五
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。
数据调查心得体会篇六
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。
数据调查心得体会篇七
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。
数据调查心得体会篇八
“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!
大数据时代的入门书
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。
大数据时代的心灵鸡汤
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。
大数据的“传销手册”
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。
大数据心得体会篇4
数据调查心得体会篇九
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。
数据调查心得体会篇十
数据来源：中国教育在线整理。
根据图中信息，中国mba院校数量的增长大致可分为三个阶段：平稳发展、快速增长和停滞期。1991年至，mba院校数量虽不断增加，不过相较于20到的增长速度，则稍显平稳。从至今，全国新增mba院校数量仅1所，新华都商学院于20获批，成为我国首个开设创新创业项目的mba院校。mba招生难、教育部加大对专业学位管理力度是mba院校数量增长进入停滞期的重要原因。
1.2中国商学院参与全球认证，获认证院校逐年增多。
商学院国际认证一直被认为是成为“国际一流商学院”的准入证。至年间，和aacsb三项国际顶级权威管理教育体系认证，成为中国大陆首家同时获得三项国际认证的商学院。时至今日，中国同时获得三大国际认证的院校已不止一家，除上海交大安泰经管学院以外，还有中国人民大学商学院、同济大学经济与管理学院、中山大学管理学院、中山大学岭南学院、浙江大学管理学院.
二、mba招生生源竞争激烈。
2.1北京地区报考人数连年下降，但降幅趋缓。
数据来源：北京教育考试院。
如上图，根据北京教育考试院统计，在近三年的全国硕士研究生统一入学考试报名中，全国有24.99万人报考北京地区硕士招生单位，工商管理专业有14636人报考；全国报考北京硕士招生单位的考生共约22.8万人，报考工商管理的考生有13410人；全国报考北京硕士招生单位的考生人数为24.3万人，北京地区硕士研究生考生在20下滑之后，再次回升，mba报考人数整体呈下降趋势。
2.2mba院校招生现“马太效应”
数据来源：北京教育考试院。
上图分别是上海交通大学安泰经管学院和北方工业大学mba近三年的招生数据对比图。从到年，交大安泰mba报考人数呈逐年增长的态势，而录取人数却逐年下降；相较于交大安泰，北方工业大学mba招生形势不容乐观，从20到2015年，报考人数逐年下降，实考人数和录取人数也逐年下滑。自年有关部门对“非京籍落户”年龄设限之后，mba报考纯度有所提升，mba申请人更青睐名校，面对招生难和招生困境，mba院校招生也呈现出“马太效应”。
2.3提前面试成抢夺生源新手段。
mba提前批面试是交大安泰mba项目20在全国第一家推出的，之后复旦、清华、北大等名校跟进，截至目前，上海、北京地区绝大多数mba院校以及其他一些地区的名校都已经实行了提前面试。各大商学院纷纷在提前批面试环节宣传自身mba品牌价值和优势，以提前锁定或争取更多优质生源。
每年5到7月份通常被认为是学校招生季。院校新一轮招生工作通常也在4月底调剂系统关闭后开始筹划。20北京师范大学首开先河，将第一批mba提前面试申请时间提早于3月12日开始，几乎与调剂时间同步进行，提前面试或将成为院校抢占优质生源的又一新手段。
2.4招生难倒逼商学院变革，特色与定位成新的招生亮点。
mba招生难，倒逼商学院紧跟市场与时代变化做出相应的应对措施。
资料来源：据各院校年mba招生简章整理。
上图是根据各大高校2016年mba招生简章不完全统计的项目设置情况。可以看出，部分院校在mba项目发展上开始注重与国内市场需求的结合。如2015年受“双创”影响，天津大学新增创业mba方向，新华都商学院则推出创新mba全日制项目。上海财经大学结合自身优势与特色，开设金融投资班。
2.5emba。
2.5.1三年遭遇三次重大影响。
干部退学，207月底，中央下发了关于严格规范领导干部参加社会化培训的有关事项的通知，中组部发文严禁领导干部参加高收费的培训项目，emba.后emba.总裁班等被明确列为高收费社会化培训项目，“领导干部一律不得参加”。这引发领导干部退学emba风潮。
招生寒潮，伴随中央对干部的规定，2015年emba招生遭遇寒潮，生源降幅最多达8成，尤其是部分以官员和国企高管为招生对象的院校影响更为明显。
纳入全国统考，2016年4月，教育部新规明确要求从20起，高级管理人员工商管理硕士（emba）将纳入全国统一硕士研究生入学考试，由教育部统一划线、各学校按需调整录取，从2016年12月1日开始，各院校不得再自行组织emba招生考试。此次政策出台被业内称为“史上力度最大的专业学位整顿行动”。
2.5.2emba招生改革政策获过半数人支持。
数据来源：中国教育在线调查。
三年经历两次重大变革，教育部门对加强专业学位质量煞费苦心，但与此同时，外界也不断传出质疑声音，统一入学的笔试考试，能考出一个人的管理能力和经验吗？中国教育在线发起了对emba招生改革政策态度的调查，结果显示，52%的参与调查者选择支持emba招生改革的政策，21%对emba招生改革政策表示反对，另有27%选择了其他。选择其他的投票率略高于反对票数，某种程度上反映了大家对emba未来发展之路的反思。
2.5.3emba纳入全国统考后，四成人表示仍会报考。
数据来源：中国教育在线调查。
emba纳入全国统考后，考试难度随之增加，伴随着高昂的学费，还会有多少人报考emba？根据中国教育在线发起的调查显示，尽管纳入全国统考后考试难度会加大，但仍有42%的被调查者表示会继续报考，30%的被调查者认为不会再考emba，另有28%的被调查者把票投给了“其他”。
三、mba调查。
1.过半数mba学员对mba教育持认可态度。
数据来源：中国教育在线调查。
调查数据显示，54%的被调查者对mba教育比较满意，28%的被调查者非常满意，仅有7%的被调查者认为攻读mba低于其预期。
2.近八成学员认为攻读mba对职业发展有所帮助。
数据来源：中国教育在线调查。
调查显示，31%的`mba学员认为攻读mba对其职业发展帮助很大，48%的学员认为攻读mba对其职业发展比较有帮助，仅有17%的学员认为对其帮助有限。
3.报考mba首要目的是什么？
数据来源：中国教育在线调查。
调查中，有48%的mba报考者为了获得更好的职业发展而选择攻读mba，另有39%的报考者为了提升学历而选择攻读mba，也有少数报考者为了改善薪资待遇、拓展人际关系或学习知识而选择报考mba.不过，抱着学习知识的初衷选择攻读mba的人群仅占总调查人数的2%.获得更好的职业发展和提升学历是大多数报考者选择攻读mba的首要目的。
4.与入读前相比，薪酬待遇有何变化？
数据来源：中国教育在线调查。
如图，所有被调查人群中，有37%的人在攻读mba后薪酬涨幅在5%～30%之间，22%的人薪酬涨幅在30%～50%之间，同时也有一定比例的人认为攻读mba后薪酬几乎没有增长，这部分人数占比达24%.也有一小部分人在攻读mba后薪酬涨幅在100%以上，占比达11%；涨幅在50%～100%之间的人数较少，占比4%；另有2%的人认为攻读mba后薪酬不但没有增长反而下降了，不过这部分人数相对较少。
5.就读mba后，你认为有哪些收获？
数据来源：中国教育在线调查。
攻读mba都获得了哪些收获？排在前三位的分别是拓展交际人脉、拥有硕士学位和观念的更新。一半的受访者认为攻读mba获得了新的事业机会，另外有43%的被调查者认为学习到了专业知识，仅有20%的被调查者获得了升职加薪。
学员对师资队伍、课程设置、就业支持、校友互动等方面满意度情况调查。
mba院校师资队伍、课程设置等满意度情况调查。
数据来源：中国教育在线调查。
如图，在对mba院校的师资、课程设置、就业支持、校友互动、企业实践、案例教学、讲座及活动、国际化和学费等9项调查当中，学生满意度较高且排在前3位的分别是师资队伍、案例教学和课程设置。此外，在校友互动、讲座及活动和国际化等方面，过半数调查者感到满意；近四成学员对企业实践感到不满意，关于mba的学费一直以来备受争议，调查显示，只有四成mba学员对学费感到满意，认为一般和不满意的学员则占到六成。
结束。
数据调查心得体会篇十一
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。
数据调查心得体会篇十二
9月27日，百度与人民网舆情监测室共同举办《十一出行预测大数据报告》发布会。人民网副总编辑董盟君、百度地图开放平台总经理李志堂等嘉宾出席发布会。此次双方合作聚焦于黄金周期间用户出行避堵问题，利用百度地图自身大数据预测了今年十一期间全国拥堵路段、旅游相关周边情况以及出行用户画像等问题。
此次双方合作的《2016十一出行预测大数据报告》在方向和深度上均超过以往，从国民假期出行最关心的“避堵”、“旅游”等问题入手，在三个核心领域进行多维度预测：出行路况全览、出行目的及趋势分析、人群画像描摹。双方利用各自优势，以资源整合、开放共享、大数据处理分析为重点，采取标准化及热点性服务，在往年基础问题预测的基础上，根据今年受众关注点进行其他条目预测，为受众假期出行提供全面指导。
人民网副总编辑董盟君表示，人民网长期关注国家大数据战略，推动数据资源开放共享，促进互联网大数据研究成果惠及人民群众。此次联合百度地图共同发布的《2016十一出行预测大数据报告》是开发利用大数据实用成果的又一次尝试。这份报告在研究舆论风向、民众心理变化的基础上，为广大群众提供了科学权威精准的出行参考，能够捕捉城市拥堵的规律，为未来公众交通出行政府决策提供有价值的参考。
百度地图开放平台总经理李志堂致辞道，百度与人民网此次联合发布的大数据报告，基于百度地图海量底层大数据，运用人工智能技术，为用户提供智慧出行的解决方案。百度地图作为用户最好的“智能出行管家”，力争通过更丰富多元的技术手段，为用户提供更完备的出行服务，彻底改变人们的旅行方式，提高人们的出行品质。
国庆出行高峰返程高速拥堵最长7小时。
十一出行时间呈现出规律性的集中现象。百度地图大数据显示，假期头尾两天均十分拥堵，假期中间时段路况相对较好。细化到具体时间节点，10月1日8点和10月7日16点的道路拥堵程度最高，建议大家错峰出行。
而作为省际、城际主要出行方式的高速公路方面，报告预测广州、四川、京津冀的高速公路或将最为拥堵，出城拥堵时段涵盖全天白天，返程拥堵时段集中在15点到22点。另外，收费站方面，京津冀收费站出城方向和江浙沪地区收费站返程方向预计拥堵程度或将最高，其中，上海徐泾收费站为拥堵之最。
公共交通方面依然保持节庆期间客流增大的常态。不过，郑州、南京、西安火车站本次黄金周期间客运量将会大幅增高。十一期间，郑州火车站、杭州东站、广州南站的客流较大，其中郑州火车站和西安站假期客流增长率将明显高于其他枢纽。
十一旅游热古镇或遇冷自然景观受追捧。
大数据报告通过丰富海量的定位数据、行为数据、搜索数据的精确分析，对全国不同区域的人群做了出游目的地偏好统计，精准呈现了出行人群画像。北上广深依然是最热门的旅行目的地，而在全国热门景区top20城市中，北京占比最高，可见国民对“帝都”的向往最甚。
数据显示，近年来火热的古镇游今年热度或将有所减退，与此同时，自然景观景点更受追捧，自驾游目的地也多以自然风光密集的西南地区为主，其中，九寨沟、稻城亚丁、西藏林芝、敦煌等位列自驾游最受欢迎的目的`地，青海湖、长白山、黄果树等大自然景观热度同样不低。
此外，大数据报告还针对各地饮食偏好进行了分析，通过对北京、上海、成都、西安等重点城市排位最靠前的特色餐饮类别比较得出，日本料理和川菜在多个城市中成为最受欢迎的餐饮类别，而在重点城市餐饮品牌的定位热度中，连锁品牌海底捞、外婆家表现突出，大量本土连锁餐饮品牌兴起。
纵观大数据报告对用户出行趋势的分析，相对于传统的把5a景区作出游首选，国民如今更倾向于特色深度游，深入旅行目的地的人文风俗当中。而在休闲娱乐活动方面，密室逃脱、油画体验等类型的休闲娱乐项目，热度上升。
百度大数据价值释放，助力国民智慧出行。
《十一出行预测大数据报告》除了现象的全面描述和规律的准确提取之外，百度地图还专门针对大数据预测到的问题提供智慧化解决方案。比如，在国庆期间爆满的景区，用户常常会遇到景区厕所成“网红”、停车场停车难、当地美食难觅踪影等问题。为此，百度地图针对景区厕所排队问题，专门为用户标记附近的城市公厕、快餐店、商场等以解燃眉之急;针对景区停车问题，及时更新路况和车位信息，提供“附近停车定位+步行至景区”路线规划。
百度地图开放平台不仅可以提供海量数据来源，实现更精确的到店识别、基础位置描述、高室内精准定位、周边poi检索等服务，同时，数据结合云计算、图像识别等人工智能技术，二者合力驱动新一代的路况服务，也会产生更为精准和更加广泛的路况信息，客观产出有关于交通拥堵和人群出行特征的交通分析，为受众出行及政府部门社会研究提供了素材和指导意见。
去年七月，国务院出台关于积极推进“互联网+”行动的指导意见，意见明确了人工智能作为重点布局的11个领域之一，这是国家层面首次推出加快人工智能发展的指导文件，人工智能正式上升为国家战略，成为继移动互联网之后的又一个风口。百度在大数据和人工智能领域深耕多年，现在从创新探索阶段进入价值释放阶段。拥有5亿用户的百度地图作为“基于大数据的人工智能出行平台”，服务渗透到国民生活的方方面面，其将在大数据价值释放阶段发挥引擎作用，助力公众智慧出行。
数据调查心得体会篇十三
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。
数据调查心得体会篇十四
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：。
数据调查心得体会篇十五
第一段：引言（字数：150字）。
在当今信息化时代，数据成为了重要的资源和驱动力。无论是个人、企业还是社会组织，都会涉及大量的数据收集、整理和分析工作。作为一个数据录入员，我深感自己肩上的责任和压力。在这个主题下，我想分享我在录数据工作中的体验和感悟。录数据不仅是一项机械性的工作，更是需要专注、细致和耐心的工作。在这个过程中，我学会了如何高效地录入数据，也意识到了数据的重要性和价值。
第二段：控制录入速度（字数：250字）。
录入数据时，控制录入速度是很重要的。一开始我总是急于完成任务，常常犯错和错漏。后来我意识到，只有保持稳定的速度，才能确保高质量和准确性的数据。在录数据之前，一定要仔细阅读相关的操作指南，熟悉数据字段和录入规则。在实际操作中，我逐渐形成了自己的录入节奏。慢而稳的速度，既保证了数据的准确性，又提高了效率。此外，我还会定期检查我录入的数据，以及时发现和纠正错误。
第三段：注意数据的完整性（字数：250字）。
录入数据的另一个重要方面是保持数据的完整性。数据的完整性是指数据不缺失、不重复和不冗余。在录数据过程中，我常常会遇到一些数据字段是必填项的情况。这时我会仔细核对数据，确保没有漏填任何必填字段。同时，我还会注意数据中是否有重复或冗余的信息，及时进行清理和整理。保持数据的完整性不仅能提高数据的可信度和准确性，还有利于后续数据分析和应用。
第四段：数据的重要性和价值（字数：250字）。
数据在现代社会已经变得无处不在，且不可或缺。在记录数据的过程中，我深深意识到了数据的重要性和价值。数据是信息的载体，它可以帮助我们了解事实、分析问题、做出决策。因此，准确、完整和可靠的数据对于个人、企业和社会组织都有重要意义。在录数据的同时，我也体会到了责任的沉重。不仅要保证数据的准确性，还要作为数据的守护者，保护数据的隐私和安全。
第五段：对未来的展望（字数：300字）。
通过录数据的工作，我不仅学到了很多专业知识和技能，也认识到了数据领域的广阔前景。未来，在数据时代的浪潮下，数据录入员这一职业将越来越重要和受重视。在追求高效和准确的同时，我还希望能进一步学习数据分析和挖掘的知识，提升自己在数据管理和应用方面的能力。我相信，数据会持续地成为推动社会进步和创新的重要力量，而我作为一名数据录入员，将继续发挥自己的作用，为数据的发掘和应用贡献自己的力量。
总结（字数：100字）。
录数据心得体会，不仅是对录数据工作的回顾和总结，更是对数据的认识和理解。通过这次经历，我深刻体会到了数据的重要性和价值，也明白了自己在其中的责任和使命。随着社会的发展，数据工作将面临更多的挑战和机遇。我将继续不断学习和提升自己，在这个充满活力和创新的领域中发挥自己的才能。
数据调查心得体会篇十六
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。
