数据分布特征的心得体会实用 分析数据的分布特征从哪些方面(4篇)

我们在一些事情上受到启发后，应该马上记录下来，写一篇心得体会，这样我们可以养成良好的总结方法。我们想要好好写一篇心得体会，可是却无从下手吗？以下我给大家整理了一些优质的心得体会范文，希望对大家能够有所帮助。

主题数据分布特征的心得体会实用一

统计学是一门实践性很强的方法__学科。1992年国家技术监督局在gb/t14745—92《学科分类与代码》，把包括原来社会科学领域和自然科学领域的各种统计学归并为一门统计学，并将其与数学、经济学等并列上升为一级学科，统计学从此以崭新的面貌出现在我国。

课程作用：21世纪是知识经济的时代，也是信息高速发展和传递的时代。统计是获得信息的手段和源泉且具有反馈信息、提供咨询、实施监督、支持决策的作用。统计学作为一门收集、整理、和分析数据的方法__科学，目的是探索客观事物内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。越是先进的`国家，统计理论和统计方法普及率、应用率越高。因此，培养统计意识，经常关注统计数据，掌握实用的统计知识，在日常经济生活和管理活动中运用统计知识，无论是对于学习、研究还是对我们的生活来讲都具有重要意义。

课程定位：《统计学》课程是面向经济管理类各专业的核心课程。它是经济管理类专业包括会计学专业、财务管理专业、旅游管理专业、市场营销专业、国际经济与贸易专业、金融学专业、社会保障等专业的专业基础课。在统计学教学中，注重培养学生的数据收集与分析能力、统计预测能力。培养学生的统计思想，提高学生的统计分析与应用能力。

课程目标：本课程的基本目标是：系统地介绍统计学的基本思想、基本方法及其在经济管理领域中的应用。通过本门课程的学习，使学生具备基本的统计思想，培养学生学习统计的兴趣，提高学生掌握基本统计方法和应用统计分析方法解决经济管理中实际问题的能力。同时为今后进一步学习相关专业打下坚实的基础。

二、实习时间：20__年12月26日——20__年12月31日

三、实习目的：

实习是统计学专业教学计划的重要组成部分，是对学生进行实际统计工作能力初步训练的基本形式，是培养学生职业技能与能力的重要环节，是全面检验和提高我校教育教学质量的必要措施。

统计学是我们这学期新开的课程，在大家学习了一学期理论知识后，都对统计学有了初步的认识与了解。实习的目的是使我们巩固和运用所学的基础知识和基本技能，建立统计意识和思想，运用收集数据的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析和推断，获得相关经验，进一步理解统计的特点与规律，培养与提高我们的独立从事统计工作的能力，并使我们接受深刻的专业思想教育。

四、实习内容：

本次实习是通过上机试验的形式，主要通过运用e_cel软件对数据进行处理、分析、解释，以学习过的理论为指导和老师的现场指导。学生通过自己在网上找资料，作为原始数据对其进行统计。

实习的内容只要有一下几个实验：

(1)用e_cel进行数据的收集整理和分析。学会数字抽样，分析，产生直方图，饼图，散点图等对数字进行分析。

(2)用e_cel计算描述统计量。主要是计算一组数据的众数、中位数、标准差、算术平均数。使用描述统计工具量对数据进行描述。

(3)用e_cel进行时间序列分析。计算逐期增长量、累计增长率、平均增长量，测定发展速度、环比发展速度及平均发展速度。计算长期趋势与季节变动。

(4)用e_cel进行指数分析。包括计算总指数和平均指数以及因素分析。

(5)用e_cel进行相关和回归分析。

五、实习过程中注意点

通过用对这五个实验的实习，我觉得以下几个方面是值得注意的：

1、数据的搜集

统计数据的来源渠道主要有两个。一个是数据的间接来源，另一个是数据的直接来源。城我们作为学生没有那样的能力也没有那个时间来通过自己的调查来获得的一手的资料，更主要是因为，我们只是试验没有那个必要来亲自调查，因此在数据的来源方面主要是间接来源。国家统计局取得和自己从网络上取得别人调查好的数据。

2、数据的图表展示

表格性的数据，我们不易从中找出规律性的东西，不便于我们对其分析。而将表格性的出具同图表的形式展示出来使数据说明更加形象直观。便于我们从中发现其规律。本次试验所分析的数据是数值型寻呼机。数值型数据的展示方法很多，对分类数据和顺序数据的展示方法都适用于数值型数据而数值型数据还有自己的一些图示方法。我们要根据数字的性质，选择与其合适的图表形式。

3、e_cel数据处理技术

我们学习的教材的一个特点就是更加突出了与计算机的结合主要是突出了与e_cel的结合。因此我们在试验中更主要的是运用e_cel软件对数据处理分析。e_cel数据处理技术贯穿与整个试验过程的始终。e_cel是我们统计试验的基础知识。若不知e_cel的运用则无法进行试验。因此在试验中运用最多的还是e_cel技术。所以我们要充分了解计算机包括e_cel对统计的重要性。

六、实习心得与体会

这学期，我们开设的统计学这门课是是理论性与实践性并重的一门课。通过一学期的学习我们对统计学应用领域及其类型喝基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的也是教育改革的方向。在学期末，学校为我们安排了统计学的实习。实践提高我们动手操作的能力和把理论应用到实践中去的思想，也通过试验加深我们对课本上理论的认识和掌握。在统计学实习此期间，我进一步学习了统计学的理论知识体系,对统计有了更深的理解,并且将理论与实践有机结合起来，深化了对课本知识的了解。从而巩固和运用所学的基础知识和基本技能，建立统计意识和思想，运用分析处理数据的方法，根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析和推断，获得相关经验，进一步理解统计的特点与规律，提高独立从事统计工作的能力，从而接受更深刻的专业思想教育。

本次实习，我也发现了自己有很多不足。首先对于数字统计的粗心，统计，对于人的细心程度由很高的要求。而我却在此过程中马马虎虎，很多次犯一些低级错误，引起不必要的错误与麻烦。其次发现自己对统计的认识深刻程度还远远不够，以前自以为是的认为书本上的知识都了解了，统计实习一定

没有问题，但事实是自己太高估自己了。

本次实习是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我将自己所学的知识应用于实际的工作中，学会了利用e_cel软件进行数据搜集与整理数据，对数据进行统计分组，然后再做成各种统计图和散点图。我还学会了用e_cel计算描述统计量，用e_cel进行实践序列分析、指数分析和相关回归分析。真正做到了理论应用于实际，在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也得到了提升;这也就是本次实习的目的。实习期间，我利用此次难得的机会，努力学习，严格要求自己。原本以为统计学实习是件很简单的事，就是做几个e_cel而已，但是实习了才发现，其实我在统计学学习中还有一些问题的。但是遇到问题后，在老师的指导下，解决了问题，最后顺利得完成了实习任务。我也深深的感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏，今后我将继续学习统计学方面的知识，不断丰富自我，完善自我，超越自我。

最后，借此机会，由衷地感谢为我此次实习提供帮助和指导的老师和同学。

主题数据分布特征的心得体会实用二

职责：

1.采集、分析统计仓储、运营日/周/月进销数据;

2.设计仓储数据模型，优化及评估;

3.数据分析结果提交及建立数据报表;

4.为仓储运营及决策提供业务分析及数据支持，提升仓储运营管理水平。

岗位要求：

1.本科及以上学历,五年以上数据分析相关工作经验，具有电商、仓储、服装等行业背景优先。

数学、统计、经济、金融、物流专业优先。

2.有良好的分析、总结能力、执行力、学习能力。

3.逻辑思维严密，细致认真、积极主动，善于沟通交流。

4.了解仓储物流工具与流程;熟练使用excel等办公软件。

主题数据分布特征的心得体会实用三

两年以上工作经验|男|26岁（19xx年3月11日）

居住地：广州

电 话：154******（手机）

最近工作[10个月]

公 司：xx有限公司

行 业：通信/电信运营

职 位：数据分析专员

最高学历

学 历：本科

专 业：计算机科学与技术

学 校：广州大学

本人诚实正直，对工作认真负责，吃苦耐劳，善于创新，敢于迎接挑战及承担责任，富有工作热情，乐业敬业，善于与人沟通。营造和谐的工作氛围，注重人性化管理，能带动下属充分发挥团队合作精神，为公司创造效益！

到岗时间：一个月之内

工作性质：全职

希望行业：通信/电信运营

目标地点：广州

期望月薪：面议/月

目标职能：数据分析专员

20xx/11 — 20xx/9：xx有限公司[10个月]

所属行业：通信/电信运营

数据部 数据分析专员

1. 数据库日常简单维护，熟悉sql查询语句。

2. 数据分析，协助客户定位网络疑问问题。

3. 投诉建模，通过匹配大量的投诉用户及其上网行为，分析其可能投诉的原因并进行建模。

20xx/5 — 20xx/10：xx有限公司[1年5个月]

所属行业：通信/电信运营

数据部 数据分析专员

1. 日常办公用品采购，基站租赁合同处理及工程物资采购。

2. erp项目支出入账及物资装配，投诉工单处理，通信基站故障处理。

3. 按排会议室，会议记要记录及整理，公文编辑分发。

20xx/9— 20xx/6 广州大学计算机科学与技术 本科

证书

20xx/12 大学英语四级

英语（良好）听说（良好），读写（良好）

主题数据分布特征的心得体会实用四

职责：

1. 负责对上万家门店经营数据分析、涵盖门店画像、标签沉淀等分析工具;

2. 使用建模工具进行营收预测模型开发，包括数据准备、建模及数据分析、模型的选取与圈定、模型验证工作;

3. 优化和完善数据分析体系，包括kpi指标体系、报表体系等;

4. 灵活运用可视化工具，分析数据成因，发掘数据商业价值;

要求：

1. 重点大学数学系，统计或计算机等相关专业本科以上学历。

2. 2-3年以上大数据分析经验，bat背景优先;

3. 熟悉数据挖掘和机器学习算法等常用算法并对机器学习算法和理论有较深入的研究，熟悉常用算法(如决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、svm，贝叶斯等)原理和实现. 熟练使用sql、excel等数据分析工具有python/r使用经验优先。

4. 思路清晰，较强的表达能力，良好的沟通和协调能力;

5. 精通数据可视化软件，例如tableau、power bi、bdp等;

6. 有搭建数据库经验，拥有海量数据处理经验;

7. 对待数据分析工作具有全局观、专业度和想象力。