数据思维的心得体会知乎和感想 数据与思维(七篇)

我们得到了一些心得体会以后，应该马上记录下来，写一篇心得体会，这样能够给人努力向前的动力。心得体会对于我们是非常有帮助的，可是应该怎么写心得体会呢？下面我给大家整理了一些心得体会范文，希望能够帮助到大家。

对于数据思维的心得体会知乎和感想一

1.负责公司内各类数据汇总收集 ;

2.基于公司规划，对数据进行标准化处理与转换 ;

3.负责数据脱敏、权限管理等数据安全管控;

4.负责数据库的安装、管理维护、监控和性能优化;

任职要求：

1.本科计算机及相关专业

2.熟练掌握sql语言，有sql性能优化经验者优先

3.熟悉oracle、mysql、sql server等关系型数据库，有存储过程开发经验者优先

4.了解主流etl工具

5.有医疗保险项目经验者优先

6.有良好的理解、沟通能力及责任心

对于数据思维的心得体会知乎和感想二

职责：

1、负责餐饮数据分析模型算法开发与改进(顾客偏好-菜品结构调整，最优价格调整，利润模型-成本管控)

2、负责针对业务及产品部门的数据分析相关需求，进行需求解析和试验设计等

3、承接餐饮行业视角的数据分析专项

4、搭建并完善业务的报表及监控体系，通过对数据的敏锐洞察，迅速定位内部问题或发现机会，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析

5、建设与完善数据分析体系方法论，关注业务动态，解决业务的核心诉求，通过数据驱动业务增长的同时，挖掘流量、产品、策略的商业变现机会，驱动商业化业务发展

岗位要求：

1、统计、运筹、数学、应用数学、物理、信息技术、计算机等相关专业本科及以上学历

2、至少掌握一种数据分析建模工具(r/python),可实现算法优化

3、熟练运用sql/hive,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验

4、有数仓搭建经验

5、3年以上大数据相关工作经历,至少有1-2个成功的中型项目经验

6、有较好的报告呈现能力

对于数据思维的心得体会知乎和感想三

职责：

1、 建立并维护自动化报表体系，监控并反馈业务运营状况;

2、 负责各产品线的数据分析报告，进行客户分层及业务对比分析判断;

3、 建立并完善数据模型，优化数据指标，监控并预测业务走势;

4、 深入理解业务及产品，跨部门协调和沟通，响应临时性数据分析需求;

5、 分析数据成因及业务运营关联性，发现问题并为企业决策提供支持。

岗位要求：

1、 统招本科及以上学历, 统计学、数学及计算机等相关专业;

2、 有2年以上数据分析等相关工作经验，熟悉数据分析方法和思路;

3、 精通excel, 熟练运用 mysql等数据库工具，具备一定python等编程能力;

4、 数据高度敏感，逻辑思维缜密，出色的数据分析能力;

5、 善于跨部门协调和沟通，有良好的学习能力和一定的抗压能力。

对于数据思维的心得体会知乎和感想四

时间如梭，新年的钟声即将敲响。20xx年将告别它的光辉，20xx年从容而至。在这个辞旧迎新之际，第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。

一、统计工作

1、每日做好生产一线职工的个人产量与次品数据的汇总与登记，并间断性地抽查相关数据是否准确;

2、每月汇总并公布职工的出勤、个人产量、次品等。做好产量月报表上报生产经理和财务部门，包括生产车间和包装车间;

3、每月月底进行一次彻底的盘库，主要有原材料、辅料、半成品、成品。整理分析数据后上交财务部等相关部门;

4、每月将生产部各种人员流动情况及考勤，奖罚，请假等数据汇总上报行政人事部;

5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息，刊出宣传橱窗;

6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等;

7、自从公司实行免费餐以后，每日进行就餐人数统计;

8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。

二、20xx的工作计划

努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。

积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记与分析。

三、总结经验与不足之处

20xx年，在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格作了改进，并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题，尤为突出的是“食堂就餐人数的统计”问题。由于如今在厂职工按部门划分，人员变动情况很难在同一时间最准确地掌握，给每日的上报带来很大的麻烦。为此经过一系列的改进与调整，我们将专属部门专职人员上报签字认可，希望能够起到更准确更及时的统计。12月份最多统计人数相差了8人，为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题，那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽，但产量我可以大胆地说，不是的正确，却有99%的准确!工作中经常会出现这样那样的问题，我们要勇于正视错误，并且解决错误。有则改之，无则加勉!

回顾过去，20xx年是个不平凡的一年，是我职业生涯的一个重要转折点。宝光给了我锻炼的舞台，使我取得了不少的收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持，离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持!过去的成绩只能说明过去，未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘，一份收获，我相信宝光的未来会更加辉煌!

最后，衷心地祝愿各位领导和同事们新年快乐!

对于数据思维的心得体会知乎和感想五

高度重视统计数据质量基础工作，认真宣传贯彻统计法律、法规和统计制度的要求。认真开展统计数据质量检查，扎实做好全乡统计数据质量等基础工作。

乡统计员认真学习统计法律、法规，高度重视统计数据质量要求，对统计数据做到“不重、不漏、不错”三大基本要求。按照实事求是的原则，对统计数据质量在统一口径的基础上，尽量要求符合实际的原则进行统计。认真组织村级统计人员和会计人员到乡政府及市级部门等进行培训学习，提高统计人员的业务素质，认真按照统计法律、法规和统计制度的要求，做好统计数据质量的基础工作。

乡统计工作，无论是月报、季度报、半年报、年终报表等，都按照“统计法”的要求，认真做好调查摸底工作，掌握原始统计数据和资料，努力做到统计数据的真实性、可靠性。掌握数据尽量全面、系统、资料齐全。

1、乡镇统计人员的工作量较大，岗位津贴几乎没有，统计工作经费存在不足。

2、部份统计人员不会电脑，对一些电子数据报表的处理存在一定难度。

3、对一此统计数据的要求还存在不够全面和系统。

4、村一级统计人员的素质还有待进一步加强。

1、加强乡镇统计人员的岗位等工作经费的落实。

2、进一步加强统计人员的电脑培训工作。

3、进一步完善统计数据的全面、系统工作。

4、进一步加强村一级统计人员的培训，提高村一级统计人员的业务素质

对于数据思维的心得体会知乎和感想六

甲方：

法定代表人：

乙方：

身份证号：

鉴于乙方在甲方任职，并将在任职期间获得甲方的各种数据信息，双方当事人就乙方在任职期间及离职以后保守甲方数据资料秘密有关事项，制订下列条款共同遵守：

第一条秘密信息

保密信息指合同生效日前后，披露方披露给接收方的任何以及所有以口头或书面，或以其他任何形式披露的数据，包括但不限于工艺、技术、设计、图纸、工程、工艺流程、硬件配置信息、客户名单、合同、价格、成本、备忘录、预测和估计、报表、商业计划、商业模式、公司决议。

第二条保密期限

自本协议生效之日起，双方的合作交流都要符合本协议的条款。

除非“透露方”通过书面通知明确说明本协议所涉及的某项秘密信息可以不用保密，接收方必须按照本协议所承担的保密义务对在结束协议前收到的秘密信息进行保密，保密期限不受本协议有效期限的限制。

第三条保密费用

甲方要给乙方一定的保密费用。

第四条乙方的义务

1、乙方决不将任何或部分保密信息提供给任何第三方，甲方不得将保密信息用于和执行与项目无关的活动；

2、乙方应如同对待自己的保密信息一样，对取得的保密信息采取同样的措施，确保其安全，避免未经授权的披露或使用；

3、如果乙方被政府部门、法院或其他有权部门要求提供保密信息，乙方应立即向甲方予以通报，以便甲方能以保密为抗辩理由或取得保护措施。乙方应用尽所有可行的措施来保护该保密信息。

第五条违约责任

乙方若违反协议，非法持有、窃取、泄露或者以其他任何形式侵犯甲方商业秘密，造成甲方经济损失，甲方视情节轻重有权要求对方照上述条款承担违约责任；情节严重的，应承担相应的形式责任。

第六条协议的生效及其他

1、本协议自甲、乙双方签字之日起生效。

2、本协议一式二份，甲、乙双方各执一份，具有同等法律效力。

甲方（盖章）：

法定代表人：

年月日

乙方（签字）：

年月日

对于数据思维的心得体会知乎和感想七

大数据模式下的精准营销

于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的roi，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。

其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。

网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impreion)等指标。

再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。

第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。

而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。

对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。

案例分享

背景：爱点击的客户，国内最知名的电子商务网站之一，希望能提高roi(投资回报率)和线上交易数量

挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。

优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量

第一步：网站再定向

广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：

有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及购买第三方受众分类数据

一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。

首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。

在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费cpa下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。

第三步：利用机器学习(machine learning)进一步扩大客户的数量

用户来进行定位广告投放。xmo的算法可以对比客户的crm消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，xmo能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然cpa轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。

什么是机器学习(machine learning)? (摘自维基百科wikipedia) 机器学习是人工智能的核心，根据数据或以往的经验，通过设计算法来模拟背后机制和预测行为，并获取新的数据。这是一个重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的过程。研究者可以

通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。

观点总结

多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。

首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。 总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。