当在某些事情上我们有很深的体会时，就很有必要写一篇心得体会，通过写心得体会，可以帮助我们总结积累经验。大家想知道怎么样才能写得一篇好的心得体会吗？下面小编给大家带来关于学习心得体会范文，希望会对大家的工作与学习有所帮助。

职场心得体会总结报告篇一

分析前期可以使用excel进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器;但需要说明的是，excel毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，excel的运行速度有时会让人抓狂。

spss是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如;其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验(t、f、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验)、多元统计分析(因子、聚类、判别、偏相关等)和一些常用的计量分析(初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现)，对于复杂的、前沿的计量分析无能为力;第三，spss主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了;最后，spss兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。

stata与eviews都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作;虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之spss差了许多;stata与eviews都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现;stata的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件(.ado文件)，不断扩展其应用，但eviews就只能等着软件升级了;另外，对于时序数据的处理，eviews较强。

综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。excel适用于处理小样本数据，spss、stata、eviews可以处理较大的样本;excel、spss适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而stata、eviews在这方面较差;制图制表用excel;对截面数据进行统计分析用spss，简单的计量分析spss、stata、eviews可以实现，高级的计量分析用stata、eviews，时序分析用eviews。

关于因果性

做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有a、b两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因(自变量)，哪个变量是果(因变量)?

早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有a的情形下出现b，没有a的情形下就没有b，那么a很可能是b的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。

有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标(因变量)上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系;计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其中最经典的方法就是进行“格兰杰因果关系检验”。但格兰杰因果关系检验的结论也只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系，况且格兰杰因果关系检验对数据的要求较高(多期时序数据)，因此该方法对截面数据无能为力。综上所述，统计、计量分析的结果可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最终根据。

科学的解决方案主要指实验法，包括随机分组实验和准实验。以实验的方法对干预的效果进行评估，可以对除干预外的其他影响因素加以控制，从而将干预实施后的效果归因为干预本身，这就解决了因果性的确认问题。

关于实验

在随机实验中，样本被随机分成两组，一组经历处理条件(进入干预组)，另一组接受控制条件(进入对照组)，然后比较两组样本的效果指标均值是否有差异。随机分组使得两组样本“同质”，即“分组”、“干预”与样本的所有自身属性相互独立，从而可以通过干预结束时两个群体在效果指标上的差异来考察实验处理的净效应。随机实验设计方法能够在最大程度上保证干预组与对照组的相似性，得出的研究结论更具可靠性，更具说服力。但是这种方法也是备受争议的，一是因为它实施难度较大、成本较高;二是因为在干预的影响评估中，接受干预与否通常并不是随机发生的;第三，在社会科学研究领域，完全随机分配实验对象的做法会涉及到研究伦理和道德问题。鉴于上述原因，利用非随机数据进行的准试验设计是一个可供选择的替代方法。准实验与随机实验区分的标准是前者没有随机分配样本。

通过准实验对干预的影响效果进行评估，由于样本接受干预与否并不是随机发生的，而是人为选择的，因此对于非随机数据，不能简单的认为效果指标的差异来源于干预。在剔除干预因素后，干预组和对照组的本身还可能存在着一些影响效果指标的因素，这些因素对效果指标的作用有可能同干预对效果指标的作用相混淆。为了解决这个问题，可以运用统计或计量的方法对除干预因素外的其他可能的影响因素进行控制，或运用匹配的方法调整样本属性的不平衡性——在对照组中寻找一个除了干预因素不同之外，其他因素与干预组样本相同的对照样本与之配对——这可以保证这些影响因素和分组安排独立。

随机实验需要至少两期的面板数据，并且要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法就是did(倍差法，或曰双重差分法);准实验分析用截面数据就能做，不要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法包括did(需两期的面板数据)、psm(倾向性得分匹配法，需一期的截面数据)和psm-did(需两期的面板数据)。从准确度角度来说，随机实验的准确度高于准实验和非实验分析。关于分析工具的选择

数据报告心得体会篇4

转眼间实习已去一月，之前因为工作原因需要恶补大量的专业知识并加以练习，所以一直抽不开身静下心来好好整理一下学习的成果。如今，模型的建立已经完成，剩下的就是枯燥的参数调整工作。在这之前就先对这段时间的数据处理工作得到的经验做个小总结吧。

从我个人的理解来看，数据分析工作，在绝大部分情况下的目的在于用统计学的手段揭示数据所呈现的一些有用的信息，比如事物的发展趋势和规律;又或者是去定位某种或某些现象的原因;也可以是检验某种假设是否正确(心智模型的验证)。因此，数据分析工作常常用来支持决策的制定。

现代统计学已经提供了相当丰富的数据处理手段，但统计学的局限性在于，它只是在统计的层面上解释数据所包含的信息，并不能从数据上得到原理上的结果。也就是说统计学并不能解释为什么数据是个样子，只能告诉我们数据展示给了我们什么。因此，统计学无法揭示系统性风险，这也是我们在利用统计学作为数据处理工具的时候需要注意的一点。数据挖掘也是这个道理。因为数据挖掘的原理大多也是基于统计学的理论，因此所挖掘出的信息并不一定具有普适性。所以，在决策制定上，利用统计结果+专业知识解释才是最保险的办法。然而，在很多时候，统计结果并不能用已有的知识解释其原理，而统计结果又确实展示出某种或某些稳定的趋势。为了抓住宝贵的机会，信任统计结果，仅仅依据统计分析结果来进行决策也是很普遍的事情，只不过要付出的代价便是承受系统环境的变化所带来的风险。

用于数据分析的工具很多，从最简单的office组件中的excel到专业软件r、matlab，功能从简单到复杂，可以满足各种需求。在这里只能是对我自己实际使用的感受做一个总结。

excel：这个软件大多数人应该都是比较熟悉的。excel满足了绝大部分办公制表的需求，同时也拥有相当优秀的数据处理能力。其自带的toolpak(分析工具库)和solver(规划求解加载项)可以完成基本描述统计、方差分析、统计检验、傅立叶分析、线性回归分析和线性规划求解工作。这些功能在excel中没有默认打开，需要在excel选项中手动开启。除此以外，excel也提供较为常用的统计图形绘制功能。这些功能涵盖了基本的统计分析手段，已经能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的。

spss：原名statistical package for the social sciences(社会科学统计软件包)，现在已被ibm收购，改名后仍然是叫spss，不过全称变更为statistical product and service solutions(统计产品与服务解决方案)。spss是一个专业的统计分析软件。除了基本的统计分析功能之外，还提供非线性回归、聚类分析(clustering)、主成份分析(pca)和基本的时序分析。spss在某种程度上可以进行简单的数据挖掘工作，比如k-means聚类，不过数据挖掘的主要工作一般都是使用其自家的clementine(现已改名为spss modeler)完成。需要提一点的是spss modeler的建模功能非常强大且智能化，同时还可以通过其自身的clef(clementine extension framework)框架和java开发新的建模插件，扩展性相当好，是一个不错的商业bi方案。

r：r是一个开源的分析软件，也是分析能力不亚于spss和matlab等商业软件的轻量级(仅指其占用空间极小，功能却是重量级的)分析工具。官网地址：支持windows、linux和mac os系统，对于用户来说非常方便。r和matlab都是通过命令行来进行操作，这一点和适合有编程背景或喜好的数据分析人员。r的官方包中已经自带有相当丰富的分析命令和函数以及主要的作图工具。但r最大的优点在于其超强的扩展性，可以通过下载扩展包来扩展其分析功能，并且这些扩展包也是开源的。r社区拥有一群非常热心的贡献者，这使得r的分析功能一直都很丰富。r也是我目前在工作中分析数据使用的主力工具。虽然工作中要求用matlab编程生成结果，但是实际分析的时候我基本都是用r来做的。因为在语法方面，r比matlab要更加自然一些。但是r的循环效率似乎并不是太高。

matlab：也是一个商业软件，从名称上就可以看出是为数学服务的。matlab的计算主要基于矩阵。功能上是没话说，涵盖了生物统计、信号处理、金融数据分析等一系列领域，是一个功能很强大的数学计算工具。是的，是数学计算工具，这东西的统计功能只不过是它的一部分，这东西体积也不小，吃掉我近3个g的空间。对于我来说，matlab是一个过于强大的工具，很多功能是用不上的。当然，我也才刚刚上手而已，才刚刚搞明白怎么用这个怪物做最简单的garch(1,1)模型。但毫无疑问，matlab基本上能满足各领域计算方面的需求。

以上这些软件算是主流了，数据分析软件远不止这些，还有eviews、s-plus等工具，因为没用过，所以也就不说了

职场心得体会总结报告篇二

在繁忙的工作中不知不觉又迎来了新的一年，回顾这几个月的工作历程，作为耘海益的一名员工，我深深感到企业蓬勃发展的热气，以及耘海益每一位员工的拼搏的精神。

对于我们的企业来说，这一年是有意义的;对于我个人来说，这一年是有价值的、有收获的。

人要不断的总结过去，才会有新的未来、新的发展，如果不懂得总结，那么我们做的永远都只是重复过去，平庸无为，感谢公司给我们这次总结的机会，可以让大家一起分享各自的收获，使我们互相渗透各自成功的经验。

作为公司的一名销售主管，主要以人员的管理为核心。经过半年的摸索与总结，我将人员的管理分为两大类：制度管理和目标管理。

制度管理顾名思义就是按照严格的制度执行管理来约束员工工作行为的一种管理方式，没有规矩不成方圆。短短的几个月内就发现了很多问题，所以新的一年里我将不断完善各种管理制度和方法，并真正贯彻到行动中去，且严格督促员工按制度行事。

目标管理，说白了就是所谓的任务，任务就是制定完就必须要完成的，业务每个月都要给员工制定销量，其实这个数据是目标，结合这几个月终端的销量数据来看，能有几个月是达到这个目标的，这也是几个月来我一直在反省，一直在深思的一个问题，销量上不去的原因是什么，真的都是员工的原因吗?不完全是，难道我们存在的意义就是每天去找上级告诉他我应该做的都做了，但是员工有某种某种问题吗?那我存在的意义是什么?考虑了这么久，我认为在员工看来业务每个月定的销量数据是目标，她们并没有将这个目标转化为任务，这也是销量上不去的原因之一，其实将目标转化为任务很简单，就是将目标计划分解到每个季度、每个月、每个数据、每个细节，并调动员工的积极性去认真思考要通过哪些通路、方法来达到目标，目标分解了也就成了任务，也就是我们必需要完成的。

制度与目标共存是我明年的管理方向，由于内容比较琐碎所以就不一一阐述了，工作重点大致分为五个部分：

◆ 终端促销管理体系;

◆ 员工的招聘与培训;

◆ 员工的出勤与考勤;

◆ 员工的日常管理;

◆ 激励员工，达成目标。

在这里工作的这段时间里让我学到了很多，接下来我将从三个方面向大家介绍一下我感悟到的一些观点，与大家共同交流和探讨。

一、端正态度

在工作期间我看到了很多问题、矛盾与困难，当然这些都是不可避免的，但是我觉得导致这些问题和困难不能解决的主要原因还是态度问题，态度决定一切。经常有人会这样说——“如果当初我怎样怎样，那么现在我肯定会……”，人们常常只停留在这样的说上，而不真正付诸行动，怎么会有好结果?白酒的竞争日趋激烈，不断会有新的挑战摆在你面前，你以一种什么样的态度去对待它，你就会得到一种什么样的结果。所以怨天尤人是没有意义的，积极地工作才是我们最应该做的。

二、明确目标

首先，任何公司都有公司发展的目标，每一个员工也都有自己的个人发展目标，在这个问题上，我认为作为公司的一名员工就应将个人目标与公司目标统一起来。每个人都会有压力，但是在实现公司发展目标的同时，也是在实现自己的个人目标。

其次就是我刚才提到的实现目标要有正确的态度与方法，并将目标切实分解落实。只有可分解的、能实现的目标，才是可行的目标。

三、学习

关于学习，有一位经济学家讲过这样一句话“不学习是一种罪恶，学习是有经济性的，用经济的方法去学习，用学习来创造经济。” 在工作中也是一样，我们需要不断地学习、充实，争取做到学以致用，相得益彰。

以上只是本人比较肤浅的一些认识，希望在工作中同事们可以多多指点，只有群策群力才能取得成功，也希望公司在每一位员工的努力下，在新的一年中会有新的气象与新的突破。

职场心得体会总结报告篇三

对于我这样一个刚刚毕业入职、没有绝对优势的人而言，初入社会难免会有些手足无措，学校里光环渐渐褪色，面对一个个陌生人怀疑的眼神，不禁想起了《肖申克的救赎》中，狱友们对男主人公不怀好意的欢迎词：“嘿，又来了一个菜鸟!”不过，不论是否做好了准备，工作都毕竟开始了，三个月的试用期、初入职场90天，有欢笑也有泪水，更有不少心得体会。

工作“激情”要均分

毕业后，我就职于某大型家电企业市场部做文案专员，作为职业起点似乎并不算低，由于与我的汉语言专业对口，所以进入角色较快，在刚刚入职的头30天里，我就能独立承担各种文字工作。尽管工作顺利，但还是犯了一些不大不小的错误。

刚到企业，抱着“高校文青”的自尊心，全公司大部分文字工作我都会主动接下，甚至包括一些从未涉及的领域，一天到晚很忙碌，但成绩平平。职场“菜鸟”最容易犯的错就是急于表现自己，职场更像是一场马拉松赛，爆发力强的往往成绩很糟。对于我这个性格毛躁的人而言，重复性的乏味工作挑战。在我进入职场的第47天，我被借调到别的部门叠出货单，600多张单子用时不到一个小时，正当我得意要交货时，却被通知要返工重来，不仅1小时的时间白白浪费，又花了2个小时把单子拆开重新叠好。初入职场，总会有几天面对机械、乏味的工作，你的选择就是扎扎实实地做好，敷衍的结果只能是返工重来。

摆正心态经营人脉

人际关系也是初入职场的“菜鸟”们需要攻克的难关，“菜鸟”与“老手”的差距往往不是工作能力而是待人接物的能力。我所在的工作部门必须和各销售科室进行配合，所以我把熟悉人脉分成了三个阶段，第一阶段用5天来熟悉部门;第二阶段用15天熟悉各科室的对口人员，中午吃饭时常和他们一起坐坐，聊聊家常;第三阶段则是搞好和公司各总监的关系，否则辛辛苦苦写的稿子通不过审核就很悲催了。通过30天的人脉积累，后60天的工作就显得非常得心应手了。

对于人际关系，笔者的心得体会如下：一是如果和你对口的人不好打交道，那不妨从他们的上司入手，因为上司一般都是脱产的，比较有时间来和你聊天，常看见你和他的上司在一起，态度一定会有一个180度的大转变。其二是不论分内分外，多做一点也不妨，对于职场“菜鸟”，“老手”们难免想要欺负一下，这时你的选择就是接过这些工作，快乐地干完。任何时候都要保持好心态，因为愉快的心情可以为工作带来更高的效率。其三是不要意气用事，不论何时都要放低姿态，对于刚刚毕业的大学生，难免会有自恃过高的心态，这也是职场新人的“常见病”。一次我就因为改稿的事和业务总监拍了桌子愤然回家，不过转天冷静下来上班时发现并没有人提及此事。就像那位总监后来找我谈话时说的：“你们就像‘刺儿头’，碰一下就扎手，但是记住了，要想滚得远，还是要把自己磨平。”

要在掌声中离开

在步入职场最初的这90天里，我每一刻都清楚地知道这不会是我事业的终点，短至仨月长至一年，我肯定会再去找一份收入与前景更好的工作，但是我仍会每天充满激情，因为我觉得在这个公司一天，就要体现我一天的价值，学到一天的东西。如果因为知道早晚跳槽就浑浑噩噩混日子，其实最后是骗了自己。所以步入职场首先应做一个规划，避免像没头苍蝇一样乱撞，可以像我这样以90天为一个循环，多问自己：“我应该给自己交一份什么样的答卷?”多想一想自己从笔试面试到试岗的不易，每天都进步一点，即使离开，也要在同事与领导们的掌声之中，只有在这个岗位上做到了游刃有余，跳槽时自己的腰杆才足够硬。

“老菜鸟”的心得体会

90天过去了，我从一个职场“菜鸟”变成了“老菜鸟”。的感触就是应该多去适应社会，作为80后，从小在蜜罐里长大，很少有人能立刻从饭来张口衣来伸手的惯性中摆脱出来。步入职场没有人会在乎你的任性，能够证明自己的只有工作成绩，因此80后和即将步入职场的90后要想做好职场新人首先应该学会适应岗位，刚刚步入职场还远没到有几份工作供你挑选的时候，即使能力再强，“老手”们一眼就能看出你是个“新兵蛋子”，所以与其幻象晚霞的美景，不如迎着朝阳上路拼搏。

还有就是多看、多听、多做、少说，一项工作无法完成可能并不会引起别人的反感，但如果拍着胸脯说能做，却又完成不了，这样的心理落差极易让人加深不好的印象，所以职场新人们最应该把严“嘴门关”，腾出时间和前辈们聊聊，看看他们是怎么做的。千万不要自满，不要觉得完成了一项工作就能得到大家的赏识，要时刻抱有一个学习的态度，踏实、勤快、好学是一个职场新人的形象。永远不要说我懂得了什么，只能说我丰富了什么，因为人活着就像时间一样，永远都在路上。