此法应用的关键点是寻找参照物，常用的参照物有上年数或上期数、预算数或目标数、行业平均数或标杆企业数。因分析的目的不同，选择不同的参照物。一般来说，选取上年数或上期数做比较，是为了看业绩改进（增或减）；选择预算数或目标数做比较，是为了考察企业的执行效率，了解完工情况；选择行业平均数或标杆企业数做比较，是为了寻找企业自身与其他企业的差距。做数据比较时，我们通常为了使数据具有可比性，需要剔除一些偶发事项和人为调整或是口径不一样的数据，这样得出来的结论才会具有价值。

通过比较发现，需要重点寻找以下几种的异常数据：不能完成的数据、进度落后的数据、与上年同期对比异常的数据、与行业对比异常的数据。通过数据找到异常原因，分析业务背后的逻辑，提出解决措施与方法或建议。

二、比率分析法

有时候用绝对数（金额大小）表示难以说明科目背后的逻辑，所以需要求出相对数（比率），用来分析和评价企业的正常经营活动。如反映短期偿债能力的流动比率、速动比率、利息保障倍数；反映长期偿债能力比率的资产负债率、权益乘数；反映盈利能力比率的销售毛利率、销售利润率、成本费用利润率、总资产收益率、净资产收益率；反映周转能力比率的应收账款周转天数、存货周转天数、流动资产周转率、固定资产周转率、总资产周转率等。

三、因素分析法

主要是杜邦分析法的运用。适用于综合性比较高的财务指标分析。如净资产收益率等。

四、趋势分析法

主要是利用历史数据分析判断未来的一种趋势。主要关注预测未来趋势、引起趋势变化的原因分析、分析趋势变动里隐藏的风险。

综述，对于财务数据的分析方法及应用，仁者见仁，智者见智。对于分析的结果及查找的数据原因，也是要基于一些基础数据上做出的，结论的好坏也是看每个人经验不同得出不同的结论。我感觉做数据分析就像侦探一样，抽丝拨茧，还是蛮有成就感的。

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大数据课心得体会篇2

本学期开设的《数据结构基础》课程已经告一段落，现就学习体会进行学习总结。

这是一门纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。刚开始学的时候确实有很多地方我很不理解，每次上课时老师都会给我们出不同的设计题目，对于我们一个初学者来说，无疑是一个具大的挑战，撞了几次壁之后，我决定静下心来，仔细去写程序。老师会给我们需要编程的内容一些讲解，顺着老师的思路，来完成自己的设计，我们可以开始运行自己的程序。

这门课结束之后，我总结了学习中遇到的一些问题，最为突出的，书本上的`知识与老师的讲解都比较容易理解，但是当自己采用刚学的知识点编写程序时却感到十分棘手，有时表现在想不到适合题意的算法，有时表现在算法想出来后，只能将书本上原有的程序段誊写到自己的程序中再加以必要的连接以完成程序的编写。刚开始学的时候确实有很多地方我很不理解，每次上上机课时老师都会给我们出不同的设计题目，对于我们一个初学者来说，无疑是一个具大的挑战，撞了几次壁之后，我决定静下心来，仔细去写程序。老师会给我们需要编程的内容一些讲解，顺着老师的思路，来完成自己的设计，我们可以开始运行自己的程序，可是好多处的错误让人看的可怕，还看不出到底是哪里出现了错误，但是程序还是得继续下去，我多次请教了老师和同学，逐渐能自己找出错误，并加以改正。tc里检查错误都是用英文来显示出来的，经过了这次课程设计，现在已经可以了解很多错误在英文里的提示，这对我来说是一个突破性的进步，眼看着一个个错误通过自己的努力在我眼前消失，觉得很是开心。此次的程序设计能够成功，是我和我的同学三个人共同努力作用的结果。在这一段努力学习的过程中，我们的编程设计有了明显的提高。

其实现在想起来，收获还真是不少，虽然说以前非常不懂这门语言，在它上面花费了好多心血，觉得它很难，是需用花费了大量的时间编写出来的。现在真正的明白了一些代码的应用，每个程序都有一些共同点，通用的结构，相似的格式。只要努力去学习，就会灵活的去应用它。

以上便是我对《数据结构基础》这门课的学习总结，我会抓紧时间将没有吃透的知识点补齐,克服学习中遇到的难关，在打牢基础的前提下向更深入的层面迈进！

大数据课心得体会篇3

在我看来，数据库课程设计主要的目标是利用课程中学到的数据库知识和技术较好的开发设计出数据库应用系统，去解决各行各业信息化处理的要求。通过这次的课程设计，可以巩固我们对数据库基本原理和基础理论的理解，掌握数据库应用系统设计开发的基本方法，进一步提高我们综合运用所学知识的能力。

当我们这组决定做大学生就业咨询系统时，我们并没有着手写程序。而是大家一起商量这个系统概述、系统目标、系统需求、业务流程分析、数据流程分析和数据词典。当这些都准备好了之后，我们进行模块的'分工。每个人都有自己的模块设计，而且写出来的代码要求可以实现相应模块的功能，得到理想的效果。当每个人都把自己的分工做好了，最后会由一个人把这些全部组合搭建在一起。我们使用的是html和php相互嵌套使用，当一个系统做好了之后，我会好好地把程序都看一遍，理会其中的奥秘。

我所负责的是数据库的备份和还原还有一些界面的实现。还记得自己刚接触html的时候，觉得很感兴趣，所以有一段时间几乎到了痴迷的程度。然而php是我刚接触不久的一种编程语言。不过觉得它的功能真的很强大，可以开发出很多大型的系统。但是在做备份和还原的时候，要考虑的东西还是很多的。当我遇到错误的时候，感到很受打击。值得欣慰的是，在同学的帮助和大量参考书的查阅下，我把自己的模块做好了。这就是我收获最大的地方。而且，我明白了遇到困难永不放弃的重要性，我知道了团队合作的重要性，我领悟了只有坚持不懈才会取得胜利。

知识的获得是无止境的，只要你想学，只要你行动，没有什么会难倒我们的。回首这一个多星期的课程设计，我很欣慰。因为我有了动力，有了勇气。谢谢老师对我们的不懈帮助，谢谢学校给了我们这一次实践的机会，也谢谢组员们的关怀。这些美好的回忆美好的东西将永远伴随着我。

大数据课心得体会篇4

当我开始学习数据结构时，我对这门学科充满了兴趣和好奇。作为一名计算机科学专业的学生，我知道数据结构是编程的核心，掌握数据结构将有助于提高我的编程能力和解决问题的能力。在这篇文章中，我将分享我的学习数据结构的经历和心得体会。

首先，我选择了一门数据结构的入门课程，开始了我的学习之旅。在学习过程中，我很快就发现数据结构并非简单的概念和算法，而是实际应用中常用的工具。数据结构的应用场景和实际问题的解决方式，让我感受到了数据结构的魅力和实用性。

在学习每个数据结构时，我遇到了很多挑战。例如，在掌握二叉树和图的数据结构时，我遇到了许多关于数据结构和算法的问题。我意识到，理解数据结构和算法需要时间和实践。我通过阅读教材、做练习和参与编程项目，逐渐掌握了每个数据结构的基本概念、实现和应用。

学习数据结构也让我学会了如何系统地学习一门学科。我学会了如何阅读和理解数据结构教材，如何提出问题并寻找解决方案。在学习过程中，我也意识到了自己的不足和需要改进的地方，例如对算法的理解和实现能力。

回顾我的学习数据结构的经历，我深刻地认识到数据结构的重要性，以及掌握数据结构对提高编程能力和解决问题的重要性。此外，我也学到了如何系统地学习一门学科，如何通过实践和思考来提高自己的能力。这些经验将对我未来的学习和职业生涯产生积极的影响。

总之，学习数据结构是一个充满挑战和收获的过程。通过学习数据结构，我不仅提高了自己的编程能力，还学会了如何系统地学习一门学科，以及如何通过实践和思考来提高自己的能力。我相信，这些经验将对我未来的学习和职业生涯产生积极的影响。

大数据课心得体会篇5

9月1日，《数据安全法》正式施行。11月1日，《个人信息保护法》也将施行。在这两部法律范围内，所有与数据有关的企业，都会受到影响尤其是身处亏损大、盈利慢、竞争激烈困境中的企业，因涉及信息敏感，受这两部法律的影响将会更大，一些人甚至认为会导致行业重塑。

这并非危言耸听。《数据安全法》第三十二条明确：“任何组织、个人收集数据，应当采取合法、正当的方式，不得窃取或者以其他非法方式获取数据”。这个“窃取”如何界定？没有经过公众允许就进行信息搜集算不算？对于违反该法的行为，《数据安全法》也明确了从罚款到暂停相关业务、停业整顿、吊销相关业务许可证或者吊销营业执照、甚至依法追究刑事责任的相关处罚规定。同样，《个人信息保护法》也明确，“不得向用户强制推送个性化广告”，这对于一些靠分发机制运行的公司来说，也会受到一定程度上的影响。

随着这两部法的相继出台，如不及时调整数据收集、存储与管理使用的方式，对于很多企业来说可能更会“雪上加霜”。但如果能够依托这些法律、顺势调整发展战略，也有可能破茧成蝶，在自身获得生存发展的同时，引领行业不断深化。

态度：不必闻法色变《数据安全法》的诞生背景，众所周知，不必赘言，在敬畏之时，也要看到，《数据安全法》提出要“规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用”，这是《数据安全法》的立法初衷，其中“规范、保障、促进”这三个动作是一种递进关系，规范数据处理活动的目的是为了保障数据的安全，在确保数据安全的基础上，促进数据的有序开发和利用，让海量数据真正发挥对经济社会的助推作用，这是《数据安全法》的主要目的，否则如果只是为了数据安全，那停止任何网络经济活动甚至封存所有数据，也可以获得安全，但这样的安全是不会得到认可的，不能因噎废食。

?数据安全法》不是紧箍咒，更像是一把规矩尺，告诉广大企业，国家对数据的总体态度和要求是什么，照着做，就会实现良性发展，切不可打擦边球或者以身试法。这样的反面案例已经出现，反倒吓住了一些公司，以为行业寒冬来临，其实对很多企业来说，正是其柳暗花明到来之际。

《数据安全法》已经明确，“鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展”。该法第十四条指出：“国家实施大数据战略，推进数据基础设施建设，鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用”。该法第十六条指出：“国家支持数据开发利用和数据安全技术研究，鼓励数据开发利用和数据安全等领域的技术推广和商业创新，培育、发展数据开发利用和数据安全产品、产业体系”。

这些条文如同定海神针，应该也能让互联网公司安下心来，在法律允许范围内，开展具有自身特色的数据安全产品研发、产业体系搭建。因为，诸如国家安防、智慧城市的时代红利，不是只存在几年，而是十几年甚至几十上百年，国家的发展，需要互联网公司积极投身加入。从这个维度看，《数据安全法》不是互联网公司的拦路虎，而是其发展壮大的指南针。

战略：应该依法转型在业内人士看来，在可预见的未来，一些互联网公司，特别是一些ai公司，陷入同质化的竞争趋势更加明显，因为相对而言，谁也不具备更独特的技术竞争优势。

在这种情况下，一些独角兽为了所谓的“技术壁垒”，不顾亏损比重过大的实际，不断加大研发投入，不断融资，积极上市，甚至被人称为“融资机器”也要去融资，以为这样就可以生存下来乃至独占行业鳌头。这样想，不顾自身实际和国际国内市场需求，未免有些“剃头挑子一头热”，很可能搬起石头砸自己的脚。

比如，当前ai公司寻求上市比较多，但普遍盈利能力不佳，投入与日剧增，亏损也越来越大，这似乎是一个怪圈，在ai公司比较普遍存在。究其原因，与其说是人工智能的发展还处在瓶颈期，不如说是处在战略选择期。

因为，所谓瓶颈就是卡脖子的地方，解决了就可以畅通无阻，可一些ai公司先后多次获得融资，除了在研发上有所进展外，“增收不增利”的情况没有得到彻底改变，甚至有越亏损、越融资的趋势。

资本是把双刃剑，用好了能够羽翼渐丰，但很多时候往往是被资本所“挟持”。至今也有一些我们熟知的公司坚持不上市，但它们其实并非不需要资本。

对于很多企业来说，到底是融资更紧迫，还是战略调整最重要？《数据安全法》给出了解题方向，无限商机就蕴含在这些法条之中，值得互联网公司进行战略上的学习和探索。

比如，《数据安全法》第三十七条指出：“国家大力推进电子政务建设，提高政务数据的科学性、准确性、时效性，提升运用数据服务经济社会发展的能力”。这个领域虽然当前的竞争有点接近红海，但如果从更广阔的视野看，仍然是一片蓝海。当下国内很多城市距离智慧城市的目标还很遥远，更不要说占据中国主体的农村了。

再比如，《数据安全法》第十五条进一步强调：“国家支持开发利用数据提升公共服务的智能化水平。提供智能化公共服务，应当充分考虑老年人、残疾人的需求，避免对老年人、残疾人的日常生活造成障碍”。随着老龄化社会的逐渐临近，对公共服务的智能化需求会更加明显。

虽然，对于政务市场、智慧城市，很多互联网公司都在做，但对比这些公司内部的其他业务，重视程度不一样。比如某ai公司招股书中介绍，募资的15%用于业务拓展，主要是新兴商业机会和国内外市场拓展渗透，百分之六十多的募资用于研发，这当然会对技术有所促进，但对市场拓展是不是一个战略上的短板？

长期以来，业界对一些互联网公司，特别是一些ai公司存在“看着高大上，实际不接地气”、“上市就是为了圈钱”等差评，值得这些公司对发展战略进行反思。

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。一些互联网公司也许会说，大道理谁不懂，况且自身也在努力争取to g和to b的更大市场，不断推进商业化落地，但这些市场的老大难问题，比如付款周期长，短期内怎么克服？

以前没办法，现在有法了，办法就有了。《数据安全法》第十条指出：“相关行业组织按照章程，依法制定数据安全行为规范和团体标准，加强行业自律，指导会员加强数据安全保护，提高数据安全保护水平，促进行业健康发展”。

在这个法条指引下，一些融资难、变现难的企业，应该进一步抱团取暖，充分发挥行业组织的作用，在加强自律的同时也能够增强话语权，改变以往单打独斗、势单力薄的情况，有助于督促to g市场优化营商环境、整合审批环节、降低支付周期，对于to b市场提高办事效率、加强市场融入也会有所促进。

对于企业商业化落地问题，不仅检验其原创技术储备能力，更检验其商务能力和运营能力，而且后者要比前者短期内更重要、更紧迫些，毕竟，不管通过何种形式融资，最后都要商业化落地。

对此，《数据安全法》第十七条强调：“国家推进数据开发利用技术和数据安全标准体系建设。国家支持企业、社会团体和、科研机构等参与标准制定”。第十八条指出：“国家促进数据安全检测评估、认证等服务的发展，支持数据安全检测评估、认证等专业机构依法开展服务活动”。第十九条明确提出，“国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场”。从标准体系，到检测评估认证，再到数据交易市场，这几个法条勾勒出培育数据交易市场所需的四梁八柱，这也正是互联网公司商业化落地大有可为之处。

企业都应该认识到，其所培育的产品是在数据交易市场商业化落地的产品，积极参与标准制定，充分发挥自身在数据安全检测评估、认证、交易等领域的独特作用，是其技术实力、商业运用得到国家认可的重要途径。积极参与、深入展示自家的产品和技术，才能获得更多、更大的机遇，促进国家整体互联网建设发展水平，自身也能获得长远发展。

文：半岭松风 / 数据猿

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