最新数据处理的收获 大数据审计心得体会(模板6篇)

在日常的学习、工作、生活中，肯定对各类范文都很熟悉吧。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？以下是我为大家搜集的优质范文，仅供参考，一起来看看吧

数据处理的收获篇一

20__年7月5日星期一，再找敏老师和张凤丽老师的指导下，我们开始了一次审计综合模拟实训。目的是为了使我们能比较系统地练习审计的基本流程和技术方法，加深对审计基本理论的理解、基本方法的运用和基本技能的训练，到达理论与审计实务相结合的统一，提高学生的实践操作潜力，缩短学生步入社会的适应期，提高审计学专业学生发现线索、查找错弊问题、综合分析决定和作出评价及提出推荐的综合潜力。

审计实训不仅仅有利于我们加深对审计基本理论的理解、基本方法的运用和基本技能的训练，到达理论与审计实务相结合的统一，提高学生的实践操作潜力，缩短学生步入社会的适应期，提高审计学专业学生发现线索、查找错弊问题、综合分析决定和作出评价及提出推荐的综合潜力;而且透过互相学习、互相督促、团结合作，有利于加深同学们之间、同学与老师之间的友谊，增进感情。实训过程中经过分组分工，明确自我的职责义务，有利于培养同学们团队意识，对以后的学习工作好处重大。

我们都清楚审计学是一门实践性很强的课程。我们只依靠理论知识是不够的，它更需要的是利用我们所学到的理论知识去实践。透过实训我们能够发现自我存在的问题，能够自我多查阅相关资料或向同学请教，以解决问题。从而，以奠定良好的专业基础，也为以后的工作做了铺垫，同时丰富了个人的阅历。作为一名学生，我想学习的目的不在于透过考试，而是为了获取知识，获取工作技能，换句话说，在学校学习是为了能够适应社会的需要，透过学习保证能够完成将来的工作，为社会作出贡献。透过实训了解到工作的实际需要，使得学习的目的性更明确，得到的效果也相应的更好。

二、实训的过程及资料

7月5日实训开始。第一天的实训审计工作并没有真正开始，而是在老师的要求下熟悉软件，了解审计的大致流程。在进行实质性测试之前，我查看了控制测试的结果，发现，广东科丽机械股份有限公司的内部控制基本有效，完全能够进行下一步的实质性测试。

在第一天的实训课上，老师分配了实训资料并且将专业两个班分成四组，每组20个人。以组为单位，实训结束时上交一份审计结果。我们暂时需要审计的主要资料是货币资金、应收账款、存货、固定资产、长期借款、主营业务收入、主营业务成本、管理费用、实收资本。

7月6日上午，作为一班第一组，我们召开了一个简短的会议。会议上，组长对于本次实训资料作了基本分工:组内20个人又分成四小组，每小组5个人，分别审计上述主要资料;设定主任会计师、部门经理、项目经理(在每小组的小组长任项目经理)。我所在第四小组分到了管理费用审计和实收资本审计两个资料。由于资料比较少，我们并没有进行工作细分，而是5个人每人做一份工作底稿上交，最后由项目经理审核决定用最准确，误差最小的那一份。

为了方便交流，组长还专门建立了名为“一班一组”的qq群，大家在群里热烈的交谈，有什么问题立刻得到解决。

7月8日，每个组基本完成了老师两天前规定的审计任务。由于完成任务的效率高，提前结束老师布置的资料，因此老师又另外补加了几项。

7月11日，实训结束。

三、收获与体会、存在的问题

1、收获与体会

1)自主学习。实训期间不像我们平时的上课，在这期间老师不像之前那样每一节课都和我们一齐，给我们讲课，监督我们的学习……而如今几乎是靠我们自我去把握，我们务必自觉地去学习，遇到不懂的问题时，要自我去查阅相关资料而不是抄同学的实验结果。遇到问题时，只要找到老师，她是会帮忙我们解决的，从而我们又能够从中学会一些东西。

2)用心的态度。在实训期间的确是有点枯燥无味，因为每一天应对的都是同一门课程，一堆数据……这就更需要我们有那份由始至终的用心态度，持续学习的热情，对知识的渴望。我们需要用心的态度，把每一个实验做好，把结果做到。

3)团队精神。在这次的审计实训，其实也需要我们发挥团队精神，我们要学会与人沟通，交流，因为有时候只有透过不断地讨论和交流彼此的意见，这样才能到达实验的最精确的结果。然而别人遇到不懂的问题时，我们要尽自我的潜力去帮忙同学，因为从中我们也是收益的，我们也会收获不少东西。

4)理论和实践相结合。在这次的审计实训周个性深有体会，原以为学到了一些书本知识就能够了，就能够很好地把它运用到实际工作中来。其实我们在学校所学到的书本知识，只是理论知识，我们只有透过实训，使我们的理论指导实践，只有这样，才能更好地与以后的会计工作接轨。我们要做到理论指导实践，从实践中不断总结，从而真正地做到理论与实践相结合。

2、存在的问题

除了中间的系统出现了一点小问题外，审计实训过程基本顺利。我做好“实收资本审定表”存盘后退出，然后再进入发现，已经存盘的数据无法从系统中取出。我询问了其他的同学，发现也有类似的状况。最后我们只好重做一遍，然后进行抓图操作，将做好的表整理出来。

经过这些天的审计实训，是我的审计学知识在实际工作中得到了验证，并具备了必须的基本实际操作潜力。但在取得实效的同时，我也在操作的过程中发现了自身的许多不足:1、比如自我不够细心和没有耐心，经常会因为资料的枯燥而放松自我去想一些不相干的事，以致遗漏了某些细节，导致之后填表时为了谨慎又要重新看一遍，引起了不必要的麻烦;2、虽然实训中有老师指导，但是很容易就发现自我的审计学基础知识没有打好，今后还得加强练习。

由于这次的实训是团体合作的，小组成员间进行了详细的分工，所以某些模块我们没有参与到，自我感觉有点遗憾，因为不一样的模块都是对不一样的会计基础知识进行检验的结果。

我十分感谢学校能够带给我们这次宝贵的实训机会，还要感谢实训过程中赵敏老师和张凤丽老师对我的指导以及同学们的关心和帮忙。透过这次实训，不仅仅熟练掌握了审计操作的基本技能，将审计专业理论知识和专业实践有机的结合起来，开阔了我们的视野，增加了我们对审计实践运作状况的。

大数据审计心得体会范文

数据处理的收获篇二

随着科技的不断发展，数据已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，海量的数据对于人们来说可能是难以理解和处理的。为了更好地分析和理解这些数据，可视化数据处理应运而生。可视数据处理是一种以图形和图表的形式展示数据的方法，其目的是通过视觉感知来帮助我们更好地理解和交流数据的含义。在我使用可视化数据处理进行项目研究的过程中，我深深体会到了它的优势和局限性。在本文中，我将分享我对可视数据处理的心得体会。

首先，可视数据处理可以帮助我们更好地理解数据的趋势和规律。通过将数据转化为可视图形，我们能够更直观地观察到数据的变化趋势。例如，在研究某个产品的销售额时，我使用了线形图来展示每月的销售额变化。通过观察图表，我很容易发现销售额在某个月份出现了明显的下降，进而分析出引起这一变化的原因。可视数据处理不仅能够帮助我们及时发现和解决问题，还能够加深我们对于数据规律的理解。

其次，可视数据处理有助于更好地与他人进行合作和交流。在项目研究中，我经常需要与团队成员和其他相关人员进行数据分享和讨论。通过使用可视化图表和图形，我能够更直观地将数据的含义传达给他人，减少了对复杂数据解释的依赖。特别是在对外介绍项目成果时，通过一个清晰而美观的可视化报告，我能够更有说服力地展示我的工作成果，从而得到了他人的认可和支持。

然而，我也逐渐认识到可视数据处理的局限性。首先，选择适当的图表和图形是一个挑战。为了使数据得到清晰的展示，我需要根据数据的特点和目的选择合适的图表类型。不正确的图表选择可能会导致数据的误解或忽视。其次，可视化数据处理并不能完全替代原始数据的分析。尽管图表和图形能够帮助我们更好地理解数据，但在进行深入的数据分析时，我们仍然需要回到原始数据中查找更具体的信息。

另外，可视数据处理也需要我们具备一定的专业知识和技能。尽管有许多可视化工具和软件可供选择，但正确使用并解释这些工具也需要我们具备相应的能力。例如，我们需要了解不同类型的图表，以及它们在不同情况下的适用性。我们还需要学习如何正确解读和分析可视化图表，以避免错误的结论。因此，不断提升自己的数据分析能力和可视化技巧是很重要的。

综上所述，可视数据处理的应用为我们提供了更好地理解和交流数据的方法。它可以帮助我们更直观地观察数据的趋势和规律，与他人进行合作和交流。然而，我们也要认识到可视化数据处理的局限性，并努力提升自己的专业知识和技能。只有在深入理解数据的基础上，才能更好地利用可视化数据处理来解决实际问题。

数据处理的收获篇三

数据库课程设计大赛的尘嚣渐渐远去，怀着对这次大赛的些许不舍，怀着对当初课程设计开始时候的豪情万丈的决心的留恋，怀着通过这次课程设计积累的信心与斗志，我开始写这篇文章，为自己的足迹留下哪怕是微不足道但是对自己弥足珍贵的痕迹并期望与大家共勉。

首先，让我的记忆追溯到大二暑假，在老大的指引下(老大劝我学)，我接触到microsoft公司的net产品。那个时候我已经学过vc和asp，因为windows程序设计实验的课的关系，接触过vb，但是没有专门去学他，因为习惯了c++里面的class，int，觉得vb的sub，var看着就不是很顺心。我是一个好奇心很强的人，突然看到了一个号称。net是用于创建下一代应用程序的理想而又现实的开发工具，而且主推c#语言，由于对c语言的一贯好感，我几乎是立刻对他产生了兴趣。我就开始了对c#的。学习，任何语言都不是孤立存在的，所以数据交互是很重要的，暑假的时候我把我们这学期的课本数据库系统概论看了一遍。我记得以前用c语言编程的时候，数据是在内存中申请空间，譬如使用数组等等。很耗费内存空间。这个时候就是数据库站出来的时候啦，于是我又装上了sqlserver20xx，以前学asp的时候用的是access，那个时候只是照着人家做，理论是什么也不是很清楚。通过一个暑假的学习，基本搞清楚了理论方面的东西，具体怎么用也不是很清楚。但是这为这学期的课程设计打下了铺垫。

来到学校后，随着这学期的数据库课程大赛开始了，我有一个看法就是我自己应该具备的能力不是我会多少，而是我应该具备快速学会东西的能力。遇到什么就学什么。我们有时候很容易被一些专业名词说吓着，包括什么建模，软件工程，数据分析，数据挖掘等等。我身边就有很多同学被这些纸老虎所唬住，而没有勇气去接触他们，总是说这个太难了之类的退堂鼓的话，他们低估了自己的潜力同时也压抑住了他们自己的好奇心。其实都是纸老虎，又不是什么国家科研难题，只是去用一些工具，发明工具是很难，但是用一个工具就容易多了，justdoit!我记得我做这个数据库之前，我们老师说要做好前期分析，我就在网上搜索用什么分析工具好。最后我选择了roseuml建模工具。在此之前，我脑袋里面没有软件建模的思想，什么uml建模对我而言就是一张空白的纸。但是真正接触后并没有想象的那么难，有什么不懂的上网去搜索，这是一个信息横流的世界，有google，baidu就没有不能解决的知识难题。以及后来的数据库分析的时候用到的powerdesigner也是一样。

开发的时候我想过用什么架构，c/s模式？模式有很多，怎么选择？我就上网搜索现在最流行的架构是什么。结果搜到了mvc架构，就是你啦。我决定用这个架构，不会，没关系，咱学。justdoit!前期工作准备好后，那么我就得把我暑假学的net加以实践。这个时候我更加深入的了解了利用操纵数据库的知识。并且对数据库里面的存储过程有了比较深入的了解。经过大概2个多星期的奋斗，我完成了我的数据库课程设计--基于。net数据集的图书馆管理系统。并最后非常荣幸的获得了大赛的一等奖以及以及新技术应用奖。

与其临渊羡鱼，不如退而结网。这次数据库课程设计给我的最大的印象就是如果自己有了兴趣，就动手去做，困难在你的勇气和毅力下是抬不了头的。从做这个数据库开始无论遇到什么困难，我都没有一丝的放弃的念头。出于对知识的渴望，出于对新技术的好奇，出于对一切未知的求知。我完成了这次数据库课程设计，不过这只是我学习路上的驿站，未来十年。net的核心技术就是xml[至少微软是这么宣传的]，我会继续学习它，包括jave公司的j2ee我也很想试试，语言本来就是相通的，justdoit!语言并不重要毕竟它仅仅是工具，用好一个工具并不是一件值得为外人道的事情，主要是了解学习思想。古语说的好：学无止境啊！我很庆幸我参加了这次数据库大赛，让我确实打开了眼界。

数据处理的收获篇四

近年来，无人机的应用范围越来越广泛。随着技术的不断进步，无人机的数据采集能力也在不断提高。而如何对采集到的数据进行处理以提高数据的质量和对数据的利用价值，成为了无人机发展中亟需解决的问题。

二、数据采集环境的分析

无人机数据的采集环境具有诸多特殊性质，包括飘逸空气、天气变幻、光线干扰、地物变化等。因此，在处理无人机数据时，需要考虑这些不确定性因素对数据采集和处理的影响，以及如何降低这些影响。

例如，在处理图像和视频数据时，需要根据环境的光线情况和视角选择合适的曝光度和视角，避免影响图像和视频的质量。在采集区域存在地形和地物变化的情况下，需要在航线规划阶段设定合适的航线以达到最好的采集效果。

三、数据处理的方法论

数据处理的方法跟不同的任务有关。以无人机采集的图像数据为例，数据处理的主要目的是检测和识别图像中的有用信息，例如道路、建筑、车辆等。数据处理的步骤可以分为以下几个方面：

1、数据预处理：对通过无人机采集的图像数据进行初步处理，去除噪声、纠正畸变等。

2、特征提取：提取图像中感兴趣的区域，例如交叉口、建筑物等。

3、目标识别与跟踪：对提取的特征进行分类和标记，以实现对图像中目标的识别和跟踪。

4、数据分析：利用所提取的目标特征信息进行数据分析，例如交通流量统计、建筑结构分析等。

四、数据处理的案例分析

在无人机数据处理方面，研发人员开发的各种算法和工具的应用正在得到不断的拓展。例如，利用神经网络技术和深度学习算法，可以实现对图像中多个目标的识别和跟踪，进而筛选出有用的监测信息。同时，机器视觉技术的应用，可以使得对无人机采集图像和视频的分析更为有效和客观。

另外，在无人机数据处理方面，研究人员也开始尝试与其他技术进行融合。例如，利用机器视觉和区块链技术的结合，可以进一步提高对无人机采集数据的安全性和有效性。

五、结论

无人机数据处理是一个综合性的工作，需要在技术和实践的共同推进下不断完善和提高。从现有应用案例中可看出，机器视觉、深度学习等技术的应用，为无人机数据处理带来了新的思路和方法。未来，无人机行业将更加注重数据的整合、加工和利用，从而推动资产价值的提升和行业发展的加速。

数据处理的收获篇五

数据结构是一门纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。在学习科目的第一节课起，鲁老师就为我们阐述了它的重要性。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。很多同学都说，数据结构不好学，这我深有体会。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。

我记得有节课上遍历二叉树的内容，先序遍历、中序遍历、后序遍历。鲁老师说：这节课的内容很重要，不管你以前听懂没有，现在认真听。说实在的，以前上的内容确实没大听懂，不过听了老师的话，我听得很认真。先序遍历很简单，是三个遍历中，最简单的。而中序遍历听得有点模糊，后序遍历也半懂半懂，我心想如果老师再讲一遍，我肯定能听懂。后来老师画了一个二叉树，抽了同学到黑板上去排序，这个二叉树看似复杂，不过用先序遍历来排，并不难。于是我在下面排好了先序，先序遍历很简单，我有点得意，老师到位置上点了我上去排中序，上去之后排得一塌糊涂。后来老师又讲了一遍，我这才听懂了，鲁老师又安慰我们说，这个二叉树有点难，中序和后序都不好排，要学懂的确要花点功夫才行。我听了老师的话，认真做了笔记，回去再看了当天学的内容。第二堂课，老师还是先讲的先前的内容，画了一个简单的二叉树，让我们排序，又叫同学上去分别排出来，老师又点了我的名，叫我起来辨别排中序那两个同学的答案哪个排正确了，我毫不犹豫的答对了。因为这次的内容，先序遍历二叉树、中序遍历二叉树、后序遍历二叉树，我的确真的懂了，第一次上这个课这么有成就感。渐渐的对这门课有了兴趣。我以为永远都听不懂这个课，现在，我明白了，只要认真听，肯下功夫，这个课也没有什么难的。而数据结构学习的难易程度很大程度上决定于个人的兴趣，把一件事情当做任务去做会很痛苦，当做兴趣去做会很快乐。也希望老师能看到我的改变，在此也感谢老师的辛勤教导。老师没有放弃我，几次点我的名上去，老师一定看得到我的进步。

后来，我每节课都认真听课，老师虽然没有点名，但我还是很认真的听。双亲表示法孩子表示法和孩子兄弟表示法，这些内容我都听得很明白，差不多每节课都认真听课。有时我也会在上课空余时间看看以前的内容，所以，第一遍看课本的时候要将概念熟记于心，然后构建知识框架。数据结构包括线性结构、树形结构、图状结构或网状结构。线性结构包括线性表、栈、队列、串、数组、广义表等，栈和队列是操作受限的线性表，串的数据对象约束为字符集，数组和广义表是对线性表的扩展：表中的数据元素本身也是一个数据结构。除了线性表以外，栈是重点，因为栈和递归紧密相连，递归是程序设计中很重要的一种工具。

其中我了解到：栈(stack)是只能在某一端插入和删除的特殊线性表。它按照后进先出的原则存储数据，先进入的数据被压入栈底，最后的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据;队列一种特殊的线性表，它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。进行插入的操作端称为队尾，进行删除的操作端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列;链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。

想着自己报考自考的专业，也会考数据结构这门，这学期就结束了，或多或少都收获了一些知识。尽管学得还不是很透彻，我相信这对自己的自考会有很大的帮助，所以，即使是结束了这科的内容，我也不会放弃去学习它。

数据处理的收获篇六

近年来，无人机已经被应用于多个领域，包括农业、测绘、物流等。无人机采集的数据成为决策的重要参考。然而，如何高效地处理这些数据并从中获取有用的信息，是一个需要思考的问题。在我的工作中，我也遇到了这个问题，下面我将分享我的无人机数据处理心得体会。

二、数据采集

数据采集是无人机数据处理的基础，数据质量和采集手法决定着后续处理的成败。在采集过程中，首先要考虑的是飞行高度和重叠度。飞行高度直接影响像素分辨率和采集范围，需要根据实际需要做出取舍。重叠度则是决定地图精度的关键因素，一般要达到30%以上。另外，气象条件也会影响数据的质量，需要注意避免在风力较大、降雨量较大的情况下进行采集。

三、数据处理

数据处理是无人机数据处理的核心，包括图像质量校正、图像配准、数字高程模型构建和图像分类等。在处理中，我首先要处理的是图像质量，在图像质量校正之后进行重采样处理并进行图像配准，这样能够提高地图准确性。另外，根据实际需要可以选择构建数字高程模型和进行图像分类，以获取更多的信息。在数据处理过程中，要注意参数设置和算法选择等细节问题，合理的选择能够提高处理效率和数据精度。

四、数据分析

数据分析是无人机数据处理的下一步，目的是从处理的数据中获取有益的信息，为决策提供参考。在数据分析中，我的主要工作就是利用图像分类结果进行农田土地利用类型划分、作物生长情况监测等。同时，还要借助其它数据（如气象和土壤数据）进行综合分析，以更全面的视角理解数据。需要注意，数据分析过程中需要有一定的专业知识和经验才能对数据进行准确可靠的分析和预测。

五、数据应用

无人机数据处理最终的目的是实现数据应用，为决策提供有效的参考信息。在数据应用过程中，我的常用方法有综合分析和可视化展示。通过综合分析数据得到的信息，制定农业生产计划、调整农业投资方向等，同时还可以将数据可视化展示，以便决策者和广大民众了解农村地区的情况和变化。需要注意，数据应用过程中要充分考虑数据的真实性和准确性，以避免错误的决策和误导广大民众。

六、结语

无人机数据处理是一个很有挑战的任务，需要相关人员充分理解其原理和方法，并运用其知识和经验进行处理。在处理过程中，我们需要保证数据的质量和处理效果，同时要注意数据分析和互动应用。我相信，随着无人机技术的不断发展和应用，无人机数据处理的重要性也会日益增加。只有充分利用数据处理的方法和技巧，才能为经济社会的发展和决策提供有效的帮助。