心得体会是从实践中汲取的宝贵经验，可以为我们未来的发展指明方向。以下是一些关于学习、工作、生活等方面的心得体会范文，希望能给大家带来一些新的思考和启示。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇一
GDP（国内生产总值）是评估一个国家经济活动的重要指标。它衡量了一个国家一定时期内所有最终产品和服务的市场价值，是一个国家的经济活力的重要体现。在进行经济政策制定和国际贸易谈判等方面，GDP也常常被用作重要参考依据。本文将分享一些我在接触和研究GDP数据时的心得体会。
第二段：GDP数据的意义和来源。
GDP数据是评估一个国家经济活动的重要指标。在国际上，各国间比较GDP数据可以了解一个国家经济活力的大小和优劣，更好地了解和分析国际贸易、外汇和债务等问题。GDP数据通常由政府、金融机构和经济学家发布和计算。它通常是按年度或季度来发布的，并且包括四个方面的支出：消费、投资、政府支出和净出口。政府常常使用GDP数据来制定和实施经济政策，投资者和企业也可以根据GDP数据评估一个国家的商业前景。
第三段：GDP数据的局限性。
虽然GDP数据是评估一个国家经济活动的重要指标，但它并不完美，还存在一些局限性。例如，GDP数据不考虑黑色和灰色经济，这意味着这种非官方的和不上报的经济活动并不会反映在GDP数据中。此外，GDP数据也不能反映出环境和社会福利等非经济因素的变化，也不能确定经济增长是否真正有利于改善贫困状况和失业率，因为这些因素不被包括在GDP数据中。
第四段：如何更好地利用GDP数据。
尽管GDP数据存在局限性，但我们仍然可以用一些方法来更好地利用这个指标。首先，我们需要与其他经济指标或者微观数据结合，例如收入分配、人均GDP、生产率等等，来全面评估和比较一个国家的经济活动。其次，我们可以从长期角度看待GDP数据，以便于评估经济活动的长期状态和走势，并根据其变化来调整经济政策。最后，我们还可以通过GDP数据了解不同国家经济的相似性和差异性，并更加了解和掌握全球经济变化和趋势。
第五段：总结与展望。
GDP数据是一个国家经济活动的重要指标，在评估经济状况、制定经济政策和国际贸易谈判等方面有着重要作用。虽然GDP数据存在局限性，但我们仍然可以善用于它，结合其他经济指标和长期视角，评估并比较一个国家的经济状态和走势。未来，伴随着全球经济的发展和GDP计算方法的改善，我们相信GDP数据将更加可靠和全面，为我们认知和把握经济发展变化提供更多参考和支持。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇二
如今，数据是我们生活中不可或缺的一部分。随着科技的发展，我们可以轻松地获取、分析和利用各种数据。作为非常重要的资源，数据使我们的生活更加便利和高效。在我使用和处理数据的过程中，我深深体会到了其中的重要性和价值。在接下来的文章中，我将分享一些我对数据的心得体会。
第二段：数据的重要性。
数据在我们的生活中扮演着至关重要的角色。从经济、医疗、教育到政治，各个领域都需要数据来指导方向和决策。使用数据可以帮助我们更好地了解人类社会和自然环境。我们可以利用数据对事物进行量化分析，发现它们的规律性和趋势。数据不仅可以帮助我们减少错误决策的风险，还可以为我们提供实用的信息和洞见，从而提高我们的生产力和创造力。
使用数据可以帮助我们更好地了解我们自己和我们周围的世界。随着大数据和人工智能技术的发展，我们可以获取、处理和分析大量的数据，以指导我们的决策和行动。例如，在医疗领域，数据可以帮助医生更好地诊断疾病，并提供最佳的治疗方案。在商业领域，数据可以帮助企业提高销售和市场份额。无论在哪个领域，数据都可以提供非常宝贵的信息和指导。
第四段：数据的挑战。
尽管数据对我们的生活和工作产生了很多积极的影响，但它也带来了一些挑战。其中最大的挑战是数据的安全和隐私。在数字化时代，个人身份信息、信用卡信息和健康记录等敏感数据在互联网上变得非常容易获取。因此，加强数据安全和隐私保护成为当务之急。另外，由于数据量巨大，进行数据的管理和处理也变得越来越复杂。必须借助人工智能和其他技术，将数据转化为实用的信息。
第五段：总结。
数据是我们生活中不可或缺的一部分。无论是医疗、经济、教育还是政治，数据都为我们提供了更好的决策基础和洞见。在使用数据时，我们应该保护好数据的安全和隐私，同时根据需要利用数据进行有意义的分析和应用。我们应该不断学习和掌握新的数据技能和知识，从而让数据更好地为我们服务。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇三
数据已成为当今社会中不可或缺的一环，它如同一座金矿，蕴藏着无数的宝藏和价值。在数字化时代的今天，我们每一个人都会产生大量的数据，如何从这些数据中提炼出价值，并应用于实践中，成为了我们需要面对和解决的问题。在这个过程中，我的成长与思考也在不断跟随着数据的发展不断演进。
在过去的一年中，我不断学习和实践数据处理的技能。在各种数据分析的项目中，我通过不断地尝试和实践，逐渐掌握了数据可视化、数据预处理、数据建模、数据分析和数据挖掘等多种技术和工具，同时也通过与业务人员的深入交流，更加理解了数据的背后所蕴含的价值。在这个过程中，我也意识到了这些技术的局限性和不足，需要不断地学习和进步。数据与技术是一对不可分割的双胞胎，只有不断地学习和实践，才能更好地资源利用。
第三段：社会实践的体验。
除了自身成长，我也将所学技术运用到了社会实践中。在一次为学校和社会服务的公益活动中，我带领着团队进行了数据分析，从海量数据中提取对当地消费者最有价值的信息，并给出了建议。这次实践让我深刻体会到，在真实环境中应用数据，需要直面各种现实的情况，需要将数据分析和业务结合起来，才能才能更好的解决问题。只有随着新的技术和新的思路不断地学习和应用，才能在数据领域不断迈进一步。
第四段：领导力的体现。
在数据分析的过程中，如何将数据应用到业务中，是一种与领导力相关的过程。作为一个领导者，我领导着团队，一边提高着数据分析的能力，一边帮助团队成员了解业务的背景和行业知识，共同将数据应用到业务场景中。在这个过程中，我也深刻体会到，领导力不仅仅是一种管理和指导的能力，也是一种响应时代变革的能力，是对未来趋势的深刻认识和洞察力。
第五段：总结。
数据分析的知识和技术，是一种跨界的应用能力，在当今社会中越来越受到重视。因此，我们需要不断学习和实践，从数据中提取出有用的信息，为我们的生活和工作创造更多的价值。同时，我们也要充分认识到，技术是为业务服务的，只有将技术与业务结合起来，才能让数据发挥出更大的价值。在未来的发展中，我们需要不断提高自身的数据分析能力，同时也需要更好地理解并运用数据，为未来的发展铺平道路。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇四
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。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇五
随着互联网技术的快速发展，人们开始关注云数据的使用和管理。云数据是以无形的形式储存在网络中的数据，其便捷性和安全性使之成为现代生活中不可或缺的一部分。在我使用云数据的过程中，我汲取了一些宝贵的心得体会。下面将从便捷性、安全性、隐私保护、共享与合作以及未来发展五个方面来探讨我的云数据心得体会。
首先，云数据给我们带来了极大的便捷性。通过云数据，我们可以随时随地访问我们的文件和数据，不再需要繁琐的传输和存储过程。无论是在家中、办公室还是旅途中，只需连接互联网，我们就能轻松获取和管理我们的数据。这个便利性不仅提高了我们的工作效率，还给我们的生活带来了极大的方便。无论是查看电影、听音乐、阅读书籍，云数据的运用让我们的娱乐生活更加多样化和自由化。
其次，云数据的安全性备受关注。毋庸置疑，个人文件和数据的安全性是我们最为关注的问题之一。好在云数据提供了高度的安全保障，采取了多层级的密码加密和访问控制措施，确保个人数据不受到未授权访问和使用。此外，云数据还备份于多个服务器，即便单个服务器出现问题，我们仍然能够轻松恢复数据。云数据供应商也时刻关注网络安全的最新动态，不断提升技术，以确保我们的数据始终得到最佳的保护。
第三，隐私保护也是云数据的一大关注点。在我们使用云数据的过程中，我们可能面临着数据泄露和隐私侵犯的风险。为了保护我们的隐私，云数据供应商注重用户身份验证与访问控制，并提供了多种隐私保护设置来确保个人数据不被滥用。同时，云数据供应商也会明确说明他们对于个人信息的收集和使用范围，以增加用户对于隐私保护的信任。作为用户，我们应该选择知名、信赖的云数据供应商，同时也要对自己的隐私做好监控和保护。
第四，云数据的共享与合作也是其令人称道之处。通过云数据，我们可以方便地与他人共享和协作。比如在工作中，我们可以和同事们共享文件和数据，在信息交流和团队合作中起到了重要的作用。通过实时同步和版本管理的功能，我们可以在不同的时间和地点、使用不同的设备访问和编辑同一个文件，各方的修改不会互相冲突，大大提高了工作效率。这种共享与合作的模式使我们更好地协同工作，促进了团队的合作和创新。
最后，云数据的未来发展充满了无限可能。随着技术的不断进步，云数据的存储容量和速度将会不断提升，使得我们能够存储和处理更大量级的数据。同时，云数据也将渗透到更多的领域，如医疗、教育、智能家居等。此外，人工智能和大数据分析也将与云数据相结合，为我们提供更智能化、个性化的服务。云数据的未来发展无疑将对我们的生活和工作产生巨大影响。
总结起来，云数据给我们带来了极大的便捷性和安全性，并在隐私保护、共享与合作以及未来发展等方面都有着积极的作用。然而，我们也要注意隐私保护和安全风险，选择合适的云数据供应商，并合理利用云数据服务。只有这样，我们才能更好地享受云数据的便利，并使其对我们的生活和工作带来更大的帮助。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇六
过去的二十年中，数据已经成为了人类社会中最珍贵的财富之一。数据已经深刻地影响了我们的生活、工作、和社交，无论是在个人还是在企业层面。在这样的背景下，有时可能需要我们反思数据的意义和应用。通过这篇文章，我将跟大家分享我的一些心得和体会，探讨数据如何影响我们的日常生活和未来发展。
第二段：数据的重要性。
数据的价值在于它可以提供真实的事实和数字，使我们能够更准确地了解问题和基于事实做出更好的决策。在生活中，数据可以帮助我们更好地理解我们的环境、人际关系和行为模式。在企业领域，数据可以协助企业提供更高效的服务和产品，并确保企业在竞争中获得优势。但是，需要注意的是，数据并不等于真相，如何收集、处理和解读数据也至关重要。
第三段：数据分析的意义。
数据分析是一项能够让我们更好地了解数据的方法。无论在企业还是在学术领域中，数据分析都可以揭示出数据中隐藏的规律。通过数据分析，我们可以发现和理解大量数据中的结构和模式，揭示出非显而易见的关联，甚至将数据转化为有用的信息和知识。通过数据分析，我们可以更好地理解自己和周围的世界，并为未来做出更好的决策。
第四段：数据隐私的关注。
虽然数据可以为我们提供诸多好处，但在使用数据时需要关注数据隐私问题。随着数据技术的不断发展，数据隐私日益受到威胁。大量的数据收集和处理，容易导致个人隐私被泄露，从而影响个人的安全和利益。因此，我们需要采取措施保护数据隐私，同时精心管理和处理数据。
第五段：结语。
数据不仅影响我们的日常生活和企业运营，还将推动未来的科技发展和社会进步。我们需要更加重视数据的价值和保护数据的隐私，确保数据用于更好地为人类服务。同时，我们也需要透彻理解数据分析的方法和技术，尽可能地提高我们的数据分析能力，以便更好地利用数据赋能我们的生活和未来。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇七
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。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇八
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。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇九
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。
《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20__年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。
之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。
无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇十
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。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇十一
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。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇十二
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。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇十三
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。
行业协会也是一个很重要的情报途径，这里往往掌握着业内主要标杆企业的官方数据。在电话咨询过程中，小组成员始终以谦卑的态度，学习的愿望，尊敬长者的语调与对方交流，由于气氛控制的比较融洽，行业中关键企业的销售规模也从这个管道得到部分透露，虽然是一鳞半爪的信息，但往往成为确定销售口径大小的重要依据。
最优数据调查心得体会（汇总14篇）篇十四
2017年在职研究生首次纳入统考（教育部会同国家发展改革委按全日制与非全日制下达研究生招生计划）后，导致研究生报名人数大幅增长，河南、江苏、北京、辽宁、黑龙江等地人数增幅分别达到15.2%、24.8%、20.8％、20.2%、18.6%。据教育部最新数据统计，2017年考研报考人数达到201万，较2016年177万，增长13.6%。其中报考非全日制硕士研究生的考生占比明显，北京、江西报考人数占比达到13.1%、10.7%。在经济下行，产业结构调整，高校毕业生数量居高不下的背景下，就业压力依然是影响考研人群报考的首要原因。
中国教育在线发布的《2017年全国研究生招生数据调查报告》显示，近年来研究生竞争度、录取难度整体呈下降趋势，报录比持续走低。在2009年、2015年均低于3:1，达到2.8:1、2.9:1，报录比的.持续下降意味着考研的录取几率相应提升。
此外，考研弃考率居高不下，多地弃考率超过10%，2016年辽宁省弃考率达到12%，内蒙古弃考率达到13%。显然，高弃考率反映了考生的迷茫与盲目。
研究生报名选择院校依旧热衷于名校，数据显示，南京大学、南开大学、东南大学等报名人数居高不下。在全国研究生报名专业选择上，工商管理、会计、法律、金融选择较多，远超其他专业报名人数。在赴美留学的专业选择上商业、管理占比较高，接近30%，与国内如出一辙。
从2014年起，推荐优秀应届本科毕业生免试攻读硕士学位研究生（以下简称“推免生”）留校限额取消，名校及优质专业推免生比例逐年攀升，大量国家重点专业学科推免生比例接近九成，甚至100%。2017年西安交大机械工程学院学术型硕士推免生比例达87.5%，山东大学微生物学专业达88%，哈尔滨工业大学能源科学与工程学院推免生比例达到81%，北京大学燕京学堂、分子医学研究所、教育学院推免生比例达到100%。高校尤其是名校对于推免生普遍持积极态度，但与高校评价对立的是，近70%受调查学生对推免政策持反对态度，认为未开考，就已经没有了机会，公平性受到影响。
在“双一流”建设影响下，高校学位授权点大幅调整，突出重点学科导向鲜明。日前教育部公布25个省市的175所高校主动撤销了576个学位点，其中绝大部分是985与211高校，地方院校屈指可数，显示出优秀大学在迅速收缩战线，试图聚焦资源争取双一流。浙江大学此次撤销学位点最多，高达34个，包括博士学位授权8个。研究生教育已经成为高校一个新的竞争领域和晴雨表。
3、2017年在职研究生报名人数创新高各院校专业招生比例。
4、2017年推免生院校专业所占比例调查报告。
5、2017考研双一流发挥作用学位点大幅调整。