数据处理软件心得体会实用 好用的数据处理软件(9篇)

我们在一些事情上受到启发后，可以通过写心得体会的方式将其记录下来，它可以帮助我们了解自己的这段时间的学习、工作生活状态。我们想要好好写一篇心得体会，可是却无从下手吗？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。

对于数据处理软件心得体会实用一

(一)仔细认真，提高自身素质。为做好统计工作，我坚持严格要求自己，统计工作最大地要求就是“仔细认真”，因此，我正确认识自身的工作价值，提高自己的耐心，增强自己的细心，时刻提醒自己，要以高效率，高质量的报表数据上报给各位领导。同时细心学习他人长处，改掉自己不足，并虚心向领导、同事请教，在不断学习和探索中使自己有所提高。

(二)严于律已，不断加强作风建设。一年来我对自身严格要求，始终把耐得平淡、舍得付出、默默无闻作为自己的准则，始终把作风建设的重点放在严谨、细致、扎实、求实脚踏实地埋头苦干上。在工作中，以制度、纪律规范自己的一切言行，严格遵守公司各项规章制度，尊重领导，团结同志，谦虚谨慎，主动接受来自各方面的意见，不断改进工作;坚持做到不利于公司形象的事不做，不利于公司形象的话不说，积极维护公司的良好形象。

(三)强化后勤处室职能，做好服务工作。对办公室费用方面，继续发扬以必需品为前提，节省处室费用消耗，保证各种办公必需用品齐全，确保领导与同事对办公用品的需求。在这一年里，我积极配合做好后勤工作，与同事心往一处想，劲往一处使，不会计较干得多，干得少，只希望把工作圆满完成。 二、工作中的不足与今后的努力方向

一年来的工作虽然取得了一定的进步，但也存在一些不足，在今后工作中，我一定认真总结经验，克服不足，努力把工作做得更好。

(一)仔细认真，克服浮躁心理。面对枯燥的数字统计工作，不怕繁琐，做到谨慎细心，不浮躁，积极适应各种数据变化，在工作中磨练意志，增长才干。

(二)发扬孜孜不倦的进取精神。加强学习，勇于实践，博览群书，在向书本学习的同时注意收集各类信息，广泛吸取各种“营养”;同时，讲究学习方法，端正学习态度，提高学习效率，努力培养自己具有扎实的理论功底、辩证的思维方法、正确的思想观点、踏实的工作作风。力求把工作做得更好，树立处室室的良好形象。

(三)多从细节考虑，紧跟领导意图，协调好内外部关系，多为领导分忧解难。继续加强对公司各种制度和业务的学习，做到全面深入的了解公司的各种制度和业务。用公司的各项制度作为自己工作的理论依据，结合实际更好的开展统计工作。

总之，一年来，我做了一定的工作，也取得了一些成绩，但距领导和同志们的要求还有不少的差距：主要是对政治理论和文字基础的学习抓得还不够紧，学习的系统性和深度还不够;工作创新意识不强，创造性开展不够。在今后的工作中，我将发扬成绩，克服不足，以对工作、对事业高度负责的态度，脚踏实地，尽职尽责地做好各项工作，不辜负领导和同志们对我的期望。

对于数据处理软件心得体会实用二

职责：

1、负责公司大数据产品的架构设计，包含数据收集、数据存储、数据应用，并完成相关架构设计文档的撰写;

2、参与规划从数据源到数据应用的整体流程，并参与相关产品的决策;

3、负责解决核心技术问题，对技术方案进行决策;

4、负责大数据研发团队建设、人才梯队培养和技术团队管理;

5、积极了解业界发展，研究与跟踪大数据新技术发展方向。

任职要求：

1、精通goldengate for bigdata相关理论，具备大型数据利用的生产实战经验;

2、精通数据驱动的理论，设计并生产上线相关数据驱动的产品;

3、精通常用消息中间件的使用，例如kafka/rocketmq/apache pulsar，有解读相关源码者优先;

4、掌握hadoop、spark生态体系相关产品的使用，掌握mapreduce编程或spark编程;

5、了解传统数据仓库理论及相关etl工具，例如kettle/datastage;

6、熟悉oracle、mongodb、mysql数据库的使用;

7、扎实的java语言基础，熟悉java开发工具和调试工具的使用;

8、良好的团队协作精神，有能力对团队在软件设计、实现和测试方面进行指导;

9、良好的逻辑分析能力和沟通能力，执行力强、对待工作认真严谨、责任心强、具备出色的学习能力和团队合作精神，有一定的推动能力;

10、计算机科学、信息技术或相关领域本科以上学历，具有5年以上数据平台项目开发经验，3年以上的架构设计经验，具有大数据平台应用大型项目架构设计经验优先;

对于数据处理软件心得体会实用三

职责：

1、根据项目需求构建数据库结构及注释crf;

2、根据项目需求搭建数据库，并对数据库进行测试;

3、根据需求撰写编写核查程序;

4、按要求完成数据传输;

5、程序相关文件归档;

6、程序部长安排的其他工作。

任职资格：

1、专业不限，但数学、计算机相关专业优先;

2、熟悉sql语言基础优先考虑;

3、熟悉使用office办公软件;

4、工作认真负责、有良好的沟通及逻辑思维能力。

对于数据处理软件心得体会实用四

1、负责数据库系统的管理工作，保证其安全、可靠、正常运行;

2、负责数据库服务器的管理工作，做好服务器的运行记录，当服务器出现故障时，迅速会同相关人员一同解决;

3、负责数据库系统的建设，做好服务器的维护、数据库软件的安装、数据库的建立工作，定期对数据进行备份;

4、sql优化，负责对问题sql提出优化及改进建议;

5、研究新版数据库功能，完成功能测试报告;

6、负责数据库服务器的安全防范管理工作，制定业务的日常运维，定期制作运维报告;

7、协助软件开发人员完成数据库软件开发所需的各类数据库的信息;

8、根据公司和部门工作需要，完成领导交办的其他任务;

对于数据处理软件心得体会实用五

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。

对于数据处理软件心得体会实用六

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。

对于数据处理软件心得体会实用七

为贯彻“安全第一，预防为主，综合治理”的方针，加强道路运输安全管理，进一步规范安全事故报告、统计和调查处理工作，根据《中华人民共和国道路交通安全法》、《四川省安全生产条例》、《四川省生产安全事故报告和调查处理规定》等法律法规及上级有关事规定和要求，结合本公司实际，特制定本制度。

(一）在道路上发生交通事故后，车辆驾驶人必须采取以下紧急处置措施：

1、立即停车。当发生交通事故时，驾驶人首先采取制动措施停车，避免交通事故损害的进一步扩大，也有利于交通事故的处理和现场证据的固定。

2、保护现场。发生交通事故时，要注意保护现场，有利于查清事故原因和认定相关方的责任。事故现场的范围通常是指机动车采取制动措施时的地域或停车的地域，以及受害人进、终止的位置。对于未造成人员伤亡的交通事故，当事人对事实及成因无争议的可立即撤离现场或者报告公安交通管理部门。

3、立即抢救伤员。机动车驾驶人如果发现受害人受伤，应立即抢救伤员。如立即止血，防止失血过多。及时拨打120，紧急情况下，可拦截过往车辆或事故车辆直接将伤员送往医院，但注意保护好现场和有关证据。

4、及时报案。发生交通事故后，驾驶人应及时报案，报案时讲清楚交通事故发生时间、地点、车辆类型、号牌、伤亡和损失情况等。

5、按照《生产安全事故报告和调查处理条例》和交通运输部制定《道路运输行业行车事故统计报表制度》的规定，发生生产安全事故后，事故现场有关人员除向公安交通管理部门报案外，事故现场有关人员应当立即向本单位负责人或安全部门报告，公司接到报告后必须在1小时内向行业管理部门报告，如发生较大及以上事故应同时向事故发生地县级以上安全生产监督管理部门等报告，并启动应急救援预案。

(二）报告的主要内容包括：

1、事故发生单位概况(车辆牌号、车型、运行线路、核载(实载)人数，驾驶员姓名、驾驶证、从业证号)。

2、事故发生的时间、地点以及事故现场情况。

3、事故的简要经过。

4、事故已经造成或者可能造成的伤亡人数(包括下落不明的人数)和初步估计的直接经济损失。

5、以及采取的措施。

6、事故报告出现的新情况(道路交通事故、火灾事故自发生之日起7日内，事故造成的伤亡人数发生变化的)应当及时补报。

7、其他应当报告的情况。公司和个人不得迟报、漏报、谎报或者瞒报。

安全生产事故统计和分析的目标是总结事故特点和原因，提出针对性的事故预防措施。为了实现这一目标，做好道路客运安全生产事故统计和分析工作应遵循以下原则：

1、建立健全责任明确、运转有序的工作机制。安全委员会确定事故统计工作人员，并保持统计人员的相对稳定，保持统计工作的连续性，确保统计信息的.可靠性。及时填报事故报表，确保统计工作及时准确。

2、明确统计工作要求。对各类安全事故的月报、年报、快报、分析报告等规定上报时间、格式、填报要求、上报方式等具体要求。

3、做好相关资料的搜集。资料搜集又称统计调查，是指对大量的原始材料进行技术分组，是整个事故统计工作的前提和基础。伤亡事故统计是一项经常性的统计工作。统计调查一般采用报告法，具体按照国家或者指定的报告制度，采用报表等方式逐级上报。

4、加强统计资料的整理。资料整理又称统计汇报，是将搜集的事故资料进行审核、汇总，并根据事故统计的要求计算有关数值。汇总就是按一定的统计标准，将分组研究的对象划分为性质相同的组。然后按组进行统计计算第四项指标及指标完成情况。

5、逐步建立健全伤亡事故数据库。建立事故数据库有利于在相互孤立的统计信息之间建立起有机的联系，实现事故信息的有效集成和信息共享，也便于事故检索、查询及分析应用，提高效率。

6、强化分析，切实发挥事故统计工作的导向作用。将汇总整理的资料及有关数值，填入统计表或绘制统计图，应用相对指标和觉得指标使大量的零星资料系统化、条理化、科学化，是统计工作的结果。事故统计结果可以用统计指标、统计表、统计图等形式表达。但不能仅仅停留在报表里、数据上，要能透过数据，发现问题。要建立月度分析制度，定期召开分析会，把生产安全事故情况和企业安全管理情况结合起来，多方位、多角度、多领域地深入分析本企业安全生产工作的特点、规律和存在的问题，找出安全管理的难点和薄弱环节，提出针对性的措施，充分发挥统计工作的基础导向作用。

1、对事故的调查处理在配合协同公安交警部门的前提应当及时、准确，并严格按照“四不放过”的原则认真调查处理。

2、事故调查报告的主要内容：

(1）事故方式单位名称、地址、隶属关系等概况。

(2）事故发生的经过、类别、事故救援和善后处理情况。

(3）造成人员伤亡和经济损失(直接或间接损失)。

(4）事故发生的原因和事故性质。

(5）交警部门对事故责任认定。

(6）对事故责任者的处理建议。

(7）事故防范和整改落实。

3、事故调查处理程序：

(1）发生一般事故，由安全部门按照事故调查报告内容作出事故调查报告并按“四不放过”原则作出处理，上报公司安全领导小组办公室备案，同时报送当地有关安全监管的部门。

(2）如发生较大及以上事故由公司安全部门负责调查报告和作出处理上报。

(3）对事故进行通报。

4、按规定建立和完善事故档案资料，由安全部门负责建档。

5、事故处理分析处理制度

(1）发生较大安全事故，公司总经理、分管安全领导必须立即赶赴现在组织施救，并将事发情况立即报告有关管理部门。

(2）发生一般交通事故，安全管理人员要立即报告领导，并迅速组织有关人员赶赴现场，协助相关部门进行处理。

(3）发生道路交通事故，分管安全领导必须全面掌握事故情况，亲自参与并组织人员处理好善后工作，积极配合有关部门保证事故平稳、有序、完善地得到处理，减少社会影响，降低企业经济损失。

(4）发生各类交通事故，应将事故的各种资料纳入驾驶员个人档案、企业安全生产事故档案，按“四不放过”原则组织企业员工进行案例分析，吸取教训。根据事故发生原因，制定相关的防范措施。

6、事故处理程序

(1）一般事故，由公司召开事故分析、处理会，演示事故现场图，在查清事故原因、分清事故责任和制定事故防范措施的基础上，上报肇事者的处理意见和全员安全教育措施，经公司安全部及分管领导审批同意后，组织落实处理及教育措施。

(2）重、特大事故包括重伤七天后死亡的有责一般事故由公司组织召开事故分析、处理会，演示事故现场图，在查清事故原因、分清事故责任和制定事故防范措施的基础上，研究、决定对肇事人的处理和全员安全教育措施的落实。

(3）严格按照“四不放过”的原则，对事故进行后期处理：一般事故的“四不放过”工作，由公司按要求进行分析、整改、处罚、教育和验收，由安全部备案。重、特大事故还需由公司安全领导小组进行验收。

本流程适用于有人员伤亡(包括轻微、一般、重、特大)的事故处理。

1、当接到交通事故报告后，接报人必须第一时间向上级部门级领导(必要时可以越级)报告事故简况及人员伤亡情况。按事先约定的伤情分类择优送院抢救，公司安全管理人员必须立即携带工具(纸、笔、尺、相机)赶赴事故现场，查清伤者送院情况，了解报案(交警、保险)情况，拍摄现场及车辆照片(车辆前、后、左、右及内部)，如现场已撤离，应向目击者、当事人或交警了解现场情况，绘制事故现场图。

2、在安全管理人员前往现场的同时，公司主管人员须根据事故类型赶赴医院，详细了解伤者病情，准确的身份信息(身份证明)及联系方式，积极安抚伤者及家属的心情，及时与医生和院方沟通，尽力抢救伤者。

3、事故现场处理结束后，必须及时按照事故处理“四不放过”的原则认真分析事故原因。教育全体从业人员吸取教训。落实切实可行的防范措施。

4、待事故责任认定后，必须对事故责任人进行严肃处理，防止同类事故再次发生。

五、对上报的事故报告、统计报表发现错、漏现象的，应及时作出更正说明，重新填报报表。

六、事故统计报告要求如实、及时、准确反映安全事故情况，不得隐瞒不报、谎报或者拖延不报。如发生瞒报、谎报、迟报等情况的，将在年终安全目标考核时扣除事故报告得分。造成负面影响或延误工作的，必须追究相关工作人员的责任。

七、在调查、处理伤亡事故中玩忽职守、徇私舞弊或者打击报复的，公司按照国家有关规定给予经济处罚或开除。构成犯罪的，由司法机关依法追究刑事责任。

八、事故调查处理应当保持事实求实，务求实效，尊重科学的原则，及时准确的查清事故经过、事故原因、事故损失、查明事故性质，认定了事故责任，总结事故教训，提出整改措施，并对事故责任人，管理责任人依照法律法，规追究责任。

九、事故调查组成员在事故调查中应当诚信公正，恪尽职守，遵守事故调查组的纪律，保守事故调查秘密。未经调查组长允许，事故调查组成员不得发布事故有关信息。

十、事故处理必须遵循“四不放过”的原则。即：事故原因未查明不放过。广大从业人员没受到教育不放过。未采取有效防范措施不放过。事故责任人未受到处理不放过。

十一、未尽事宜按照有关法律、法规、规章、制度执行。

本办法适用范围为本公司属所有车辆发生的道路交通事故，公司生产安全事故报告、统计和调查处理责任单位为安全委员会。

对于数据处理软件心得体会实用八

职责：

1、搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的数据信息;

2、协助部门经理完善部门管理制度;

3、定期为公司提供金融二级市场最新趋势;

4、对基本面、技术面进行分析研究，给出走势分析和判断，撰写研究报告上交公司;

5、分析走势，为相关部门提供有价值的信息;

6、丰富市场分析能力，做出每日分析计划，熟练掌握各种分析技术;

任职要求：

1、年龄：20-40岁，五官端正，性格开朗，善于沟通;

2、为人诚实，具有责任心、上进心，较强的执行力。

3、接受大学生在校实习、退伍军人与应届毕业生优先录取

4、认真实践备入职前的试岗培训

5、有相关工作经验者、金融相关专业、有金融从业相关证件者优先录取;

6、对金融行业和投资理财有浓厚的兴趣及意愿，致力于把金融行业作为事业发展方向。

对于数据处理软件心得体会实用九

职责

1、参与打造数据中内容的规划、设计、开发和优化工作，实现高质量数据的互通与共享;

2、参与数据模型体系构建及数据主题设计和开发，搭建离线、实时数据公共层;

3、参与数据产品与应用的数据研发，发掘数据商业价值，打造极致体验的数据产品;

4、深入理解数据产品的使用场景，为业务方在可用性、成本上做更好的设计做参考;

5、团队成员的搭建与培养，任务划分，进度监控，代码规范，质量保证。

任职要求

1、熟悉数据仓库建模理论，3年以上相关领域实践经验;

2、hadoop、hive、hbase、storm、spark等技术框架;

3、精通java、python、scala、go等开发语言中的1到2种;

4、熟练使用python/java/scala或其他语言进行复杂业务逻辑的数据处理工作，具备海量数据处理以及性能优化的能力;

5、对mysql、redis、hbase等数据库有一定的了解和使用经验;

6、对olap，多维分析及kylin熟悉的更好;

7、思路清晰，具备良好的沟通能力和理解能力，较强的学习能力以及快速解决问题的能力;

8、对新技术，新事物有很好的探索和求知欲;

9、熟悉常规的机器学习算法：降维(pca、svd)、svm、逻辑回归(logisticsregression)、决策树(gbdt、randomforest)、关联规则(apriori、fp-growth)、聚类(k-means)等优先。