1、spss心得体会最新汇总

SPSS课程学习心得体会

应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，

spss也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因

为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总

感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教

材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现spss

决方案”软件，是ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策

支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。spss具

有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、

医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，spss也是一个进行数据分析和预测的强

大工具。这门课中也会用到amos软件。 关于spss的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是/网站下载一些Excel、Word的视频教材，不看不知道，一看吓一跳，原来我不懂的东西竟然这么多，我的水平初级了不能再初级、菜了不能再菜。连“汉字排序”、“数据筛选”这些功能都不知道，“透视表”就不用说了，听视频里的老师讲，Excel水平到了一定地步，就要学VBA，VBA才是分析数据的灵魂，也是集可视化功能，编程最简单的入门程序。

我的学习热情又开始高涨了，天啊，原来我苦苦寻找的“降龙十八掌”、“易筋经”、“六脉神剑”、“独孤九剑”原来就是VBA!!!

其实让我对VBA热情不减的原因还是因我经常(几乎每天)都要用到Excel,就不自而然地打开了VBA，VBA有如Windows一样的稳固的操作平台(Excel)，而Basic有平台,但不像Windows平台一样只要是启动电脑就有，如Visual Basic6.0需购买或下载安装。

从2009年8月起，我从网络上疯狂地下载学习Excel和VBA相关入门的材料，但下载了一大堆材料又犯难了，看到网络上的老师苦口婆心地讲“从菜鸟入门手把手地教”，但还是难于入门。

怎么办哪，参加电脑软件学校学习是不可能的，没有时间金钱，但可以肯定的是，不出一点钱是学不到真功夫的。

所以下定决心，若到思茅，一定要到新华书店买一本VAB方面的书。正巧2009年10月18日到思茅开会，大清早书店不会门就在门口等了1个多小时，书店10点钟开门后查找了一个多小时，终于找到我这本书《Excel VBA高效办公从入门到精通》，顺带买了《木马大全》这本书。

今天我做此语录的目的，其实最终还是为了进一步学好VBA，也可以说是我学习电脑和VBA的一个小节吧，以此来激励自己，把看书、与电脑操作同步进行，把学习心得用电脑Excel方式记录下来，以便以后反复地研究学习，加深映象，不至于学过就忘。

7、vba心得体会最新汇总

我不是IT专业人士，而是一位医务工作者，当初学习Excel VBA时，是因为读研究生时的课题需要：实验仪器每天产生4个Word文件，每个文件有9个表格，总计近百个数据。为了对这些数据进行统计分析，则需要将它们导入到一个Excel文件。当时老板让我坚持每天手工操作。我相当地厌倦这种枯燥的没有任何成就感的工作。

学习Excel、Word时，知道有个宏功能，可以实现办公自动化，仔细看了微软的介绍后，知道了“宏的另一种状态”，Visual Basic for Application，其简称也就是大名鼎鼎的VBA了，并且知道通过VBA可以在Office相应的组件间(如Excel、Word、PowerPoint)进行调用并读取所需的数据和信息。感叹于VBA的神奇功能，当时就有学习VBA的冲动，因学业的原因，一直没有付诸行动，直到课题需要时，终于决定开始学习VBA。

于是，到书店买了一本VBA教程，看了段时间后感觉不行的，貌似看懂了，但却不会用，对于如何将Word中的数据导入到Excel中更是一点头绪都没有。接着又到书店开始寻找VBA方面的书籍，先后买了两三本吧(当时关于VBA的书籍并不是很多，好在上海在书籍销售方面还是很发达的，二、三线城市估计就没这个优势了)，甚至买了本带“准互动式”视频(当时的叫法是多媒体)教学光盘的VBA教程书，看了后仍是丈二和尚的感觉。个人认为，这本带视频光盘的书籍是最会挖坑的，售价也非常高，而里面多媒体教程只是一些视频演示，可以快进或快退，于是就敢称“互动式”视频了!当然，这些“多媒体”最差劲的是演示了半天仍不知其所以然，好像不是在教大家学习VBA，而更象是展示自己的视频制作得如何出色。

如是折腾几次后，都准备放弃学习了，想花钱请人写个VBA程序来解决问题。在放弃前，再一次去了书店，遇到一本面向大专生的VBA教程。当时自己暗暗地想，我已经达到了研究生的水平，如果连大专生的教程都看不懂，真应该去撞豆腐了!于是，买了下来。可喜的是，终于看懂了，并很快就入门了。然后，开始着手编写课题所需要用的VBA程序，并很快完成。看着电脑在那不知疲倦地打开一个个的Word文件，然后把数据导入到Excel中，真的是一种享受!

能简单地使用VBA后，就一直喜欢用它来处理些问题，有时，感觉写VBA代码所耗费的时间要比单纯地手工操作多很多，但因为写好代码后的那种成就感的支撑，自己还是一点点地写了些VBA代码，这些代码主要帮师弟师妹们处理下他们课题中的数据，没有太复杂的操作。

移民加拿大后，发现很多中国人都改行做了会计，每天都和Excel条交道，其中一些人是迫切地想学习VBA。但他们也面临着当初我所面临的问题：看了书后仍旧觉得无所适从，有些人没有看中文的VBA教程，直接到图书馆借的英文版的，看后更是觉得头大。会计在实际工作中面临着大量的重复的枯燥的操作，数百页，甚至是上千页的VBA教程(有个会计下载了本英文版的VBA教程，1200余页)，对他们来说就是手持宰牛刀准备杀鸡时，却感觉使不上力!而且因为生活工作繁忙，他们很难如学生那样静下心来花费大量的时间去学习VBA。他们主要是使用录制宏的功能产生一段代码，然后试图网卡检索或翻看相应的书籍来搞明白这段代码的含义。因为没有相应的编程基础和观念，这样做的结果并不是非常地理想。

知道我略懂VBA后，有些人向我请教，也辅导过一些人学习VBA。在这个过程我渐渐地明白了他们所面临的问题，与当初我所面临的一样：看了很多资料后，面对具体问题感觉仍旧是无所适从。而且我辅导过的人年龄都偏大，工作生活等都非常繁忙，没有太多的精力，也没有太多的时间静下心来学习VBA，他们都希望以“短平快”的方式快速地掌握基本的VBA技能，而不是成为这方面的高手。刚开始辅导时，大家坐在电脑前，一边讲一边在电脑上演示，后来，在第一次辅导时，连电脑都不用了，一支笔几张纸，一边讲一边在纸上写写画画地就可以的。因为他们迫切需要知道的不是如何写VBA代码，而是需要了解VBA的编程思路。经过2到3次辅导(大约5-6小时)，他们就基本掌握了VBA的编程方法和思路，余下的，就是在实际工作中的自学和实践了。

近来笔者有些空闲时间，于是，决定把当初自己学习和辅导他人学习VBA的一些感受和经验写下来，以帮助有这方面需求的非IT专业人士。本总结所面对的读者是能熟练地操作Excel的人，而不是Excel的初学者。

8、最新抗洪救灾学习心得体会汇总

今年，我社区的防汛工作在街道办事处及区防汛指挥部办公室的领导下，根据《防洪法》和区防汛工作会议精神，以积极主动的态度，结合辖区实际，本着抓早、抓实、抓好，立足于防大汛、抗大灾的思想，大力宣传《防洪法》，使辖区的企事业单位及广大居民人人皆知。本着“任何单位和个人都有保护防洪工程设施和依法参加防汛抗洪的义务”。成立了相应的社区防汛组织机构，及时检查辖区存在的防汛安全隐患，采取预先处置的办法，顺利开展今年的防汛工作。

(一)健全组织，加大宣传力度

根据《中华人民共和国防洪法》及上级各有关部门的文件精神，燕北里社区建立了以主任张娜为组长、派出所民警李学瑞为副组长的防汛领导小组，并制定了《燕北里社区防洪抢险预案》《关于做好2011年防洪工作的通知》、《关于组织2011年义务疏掏工作的通知》，同时召开了辖区企事业单位、单元楼栋长等负责人参加的防汛工作会议，及时将有关文件精神传达到所有单位、居民中。社区建立汛期24小时值班和夜间巡查制度，如遇洪涝灾情及时处置和上报。为加深广大群众对防汛工作的认识，在社区通过壁报、版报等形式，向社区居民进行宣传，取得了较好的效果。

(二)周密计划，细心准备

在建立健全组织和宣传的基础上，周密计划、细心准备，本着“谁受益、谁负责”的原则，组织辖区各单位早计划、早准备。7月份，办事处就下发了防汛工作计划，要求各单位的防汛准备工作要赶在雨季之前完成，抢险队伍、抢险物资准备到位，并将各单位上报的防汛物资统一进行登记核实。社区组织志愿者和辖区各单位抢险人员组成了三个抢险队伍，以应付各种突发灾害;对值班室进行了改造，并配备雨具、电筒等有关值班用品;对通讯线路进行了维修，保障了通讯畅通;对防汛预案进行了修改，标明了辖区防汛示意图，使各项工作都落到实处。在汛期，组织人员对各单位防汛工作、防汛物资储备情况进行定期和不定期检查，坚持了24小时值班制度，遇到重大天气预告情况，及时通知辖区各单位及居民做好防汛准备，做到了有备无患。

(三)对办事处汛情回复情况

自7月10日办事处防汛热线开通后，社区防汛相关人员在接受到防汛信息后，能及时回复，并按相关内容做好记录。启动防汛预警程序，同时及时通知辖区单位、居民，做好防汛准备，从而确保辖区安全渡汛。

(四)认真检查，抓好落实

针对今年防汛工作的严峻形式，燕北里社区数次召开全体党员会议，将汛前的准备工作、防汛期间的各项规章制度、发生灾情的应急措施明确给全体党员，做到了在职、在位、在岗。坚持24小时值班制度，并做好检查工作，一遇大雨，随时对重点防洪区域进行检查，带班领导坚持岗位，及时上报灾情，并按灾情程度启动不同的抢险预案。为防汛提前做好准备。

辖区内由于老旧小区偏多，原排水管道有部分老化、破坏，而新的排水管道又没有接通，部份单位地势低洼、排水不畅;7、8月份连续几场大雨使公安局家属院低洼区积水，造成防汛和安全的隐患。为此，我社区找来工人对该路段进行疏掏，从而消除该地段存在的防汛安全隐患。

防汛工作是一项长期性的工作，关系到国家和人民的生命财产安全，只能加强、不能松懈。我们要从中不断的吸取教训、总结经验，不断完善防汛预案、措施，做到有备无患。同时，应加强对《防洪法》的宣传，使广大群众自觉参与防汛工作，增强广大群众的水患意识。针对燕北里社区部分老旧小区及单位低洼容易被淹的情况，加强防汛意识，想办法改造水利设施，同时加强辖区防汛隐患排查工作，及早采取预先处置和协调相关单位整改的办法，确保安全渡汛

9、spss心得体会最新汇总

选择[转换]—[随机数字生成器]，勾选“设置起点”,并在“固定值”下的“值”中输入一个用户给定的数值。

选择[转换]—计算变量，在目标变量框中输入变量名“Spinn”,在“数字表达式”框中输入“trunc(rv.uniform(1,5))”,然后单击(确定)按钮，

(1)选择(分析)—描述统计—频率，然后把变量“spinn”选入“变量”框中，

(2)单击(图表(C))按钮，“频率:图表”对话框，勾选“直方图(h)”选项。

(3)单击(继续)按钮，返回“频率”对话框，然后单击(确定)按钮。以上过程也可以通过在语法编辑器中运行如下的语法程序实现。

并且要打开本章的数据文件“sim.sav”。

然后选择“转换”—计算变量，

从该组随机数的分布能否确定该样本数据的确是从正态分布的总体中随机抽取的呢?

如果随机试验只有两个可能的结果，不妨称为成功和失败，设该试验中成功的概率为p(0

选择“条形图”。然后在右侧的示例图预览中双击第一个图标。预览图将出现在右上角的画布中。用鼠标把“变量”中的变量x拖放到“是否x轴”虚线框中，把变量prob25拖放到“计数”虚线框中，。该条形图可以编辑修改。

(3)得到随机变量x的条形图，该条形图可以编辑修改

(4)双击该图，得到“图形编辑器”窗口。

(5)双击图形编辑器窗口中的图形，即可出现属性窗口，在属性窗口中，可以设置条形图的各种属性，如宽度，填充颜色，边框，图形大小等。

(6)改变条形图的填充颜色和条子的宽度，修改后的条形图。

选择文件——新建——数据，在数据编辑器中打开一个空的数据文件，在数据视图的第一例分别输入0，1，2，3，···，10，即随机变量x的所有可能的取值。

单击变量视图，把变量名称“var00001”改为“x”，小数位数设为0;建立另外两个新的变量，分别命名为“c25”和“c40，小数位数都设为4。”

设置随机数种子为“123456”。然后选择(t)——计算变量(c)，在“计算变量”对话框中的“目标”变量t框中输入“c25”，在“数字表达式”框中输入“cdf.binom(x，10，0.25)”。然后单击确定按钮。因为计算变量对话框中的目标变量的名称c25和我们已经定义的变量c25重名，已经在变量视图中定义的c25没有任何内容，因此这里我们单击确定按钮。在变量视图中就生成了服从二项分布的随机变量c25。

10、spss心得体会最新汇总

分开画Y与每个X散点图，即矩阵散点图，只要关注对角线上方的图即可。因为画图依据是重要的变量放在Y轴，即因变量或待分析变量;非重要的变量放在X轴，即自变量;= ，SPSS中是标准化系数beta, (i≠j)可以分析主次因子，说明 变量更重要，一般主因子占20%，次因子占80%. 强调模型整体情况，观测是否线性相关，为0图形为圆，为1图形为线;一般地通过画椭圆来分辨。一般解决内生性方法：小数据分析，对y取ln或找稳健模型或用ZSLS;大数据分析直接寻找那个确定因素。小数据分析一定是找归因;大数据分析无归因，找的是工具归因。在[0.35,0.5)范围，拟合度比较好;在[0.5,0.7)范围，拟合度很好;在[0.7,0.96)范围，拟合度非常好;在[0.9,1]范围，可能过拟合，这个时候需要好好注意模型。

结构化数据分析和测量数据分析

二、数据分析应用领域归类

小样本：小数据分析，用加号连接，市场调查，用SPSS工具

大样本：大数据分析，用乘除连接，银行或投行(SAS)，电商(python)

1.1 明确需求，搭建业务框架

报告(运营报告，财报)，痛点研究，研究未来

1.2 建立统计关系，即Y的量化

精确Y，确定测量问题，转化为统计问题

寻找归因问题，记住一个真理(所有数据分析适用)：跟业务相关的是重要的X，非业务的变量是不重要的X

大样本：研究行，即行分析

小样本：研究列，列分析

确定随机因素和确定因素

注：1.5、1.6、1.7三个步骤都是建模过程反复来回调优，大概调校十几层次

小样本是用 衡量(表示大约有百分之多少的数据在模型上)，大数据需要老板认可

需要把模型转化为领导能理解的信息，比如用钱来形容、用百分比形容、用图表达、用表表达(看起来像图)

价格心目表 是把信息转化为钱的表达形式清单

归因(分清主次因子，规则归因)和预测(老样本是內衍，新样本是外推)

把模型通过图或表的形式展现给其他人，特别是老板，让其能看明白

四、数据分析两大需求问题

客户型问题(PM数据挖掘)、优化问题(机器学习)

中位数/平均值：是大众表现

方差/标准差：是小众表现，数据分析重要关注指标

异常值：是小众中的小众表现，最大值和最小值

小数据分析建模依据是 标准差和异常值;大数据分析关注指标是平均值和异常值

六、SPSS建立线性回归(LR)模型过程(图形-r-回归分析-ε -应用)

菜单中，上侧和左侧为最重要的信息

1、看图形——散点图，分析相关性、线性趋势、异常值

分开画Y与每个X散点图，即矩阵散点图，只要关注对角线上方的图即可。因为画图依据是重要的变量放在Y轴，即因变量或待分析变量;非重要的变量放在X轴，即自变量;

2、统计指标——r系数

~F分布，由P值判断是否可行

r系数作用：删除不相关变量(按delete快捷键)，X变量一般允许15个范围内，反映紧凑程度

β值:SPSS中是未标准化系数B

= ，SPSS中是标准化系数beta, (i≠j)可以分析主次因子，说明 变量更重要，一般主因子占20%(主要给老板看的)，次因子占80%

强调模型整体情况，观测是否线性相关，为0图形为圆，为1图形为线;一般地通过画椭圆来分辨。 会随着变量数的增多，而单调递增;而调整 不会这样，而是变量数达到一定数后会递减。所以，一般地，变量数小于6时，看下 值;变量数大于8时，看调整 。另看Δ = ，小于5%，拟合度可行，大于10%变量数出现冗余情况，需要删除部分变量。

4、ε 随机误分析，值最小为好，必须要检查

若确定因素与不确定因素相当时，说明模型不可用

②、+,+,+...,+;均值为+ → 时间序列数据会出现

③、-,-,-...,-;均值为- → 时间序列数据会出现

④、0,0,0...,0;均值为0 →不允许出现这种情形

因误差是永远存在，所以①、 ②、③三种情况是正常现象。

好的 ε 满足两个条件：

ε ~N(0, )，来判断随机性，通过画直方图观测

Cov( , ε )=0，来判断ε 中是否存在确定性，即发生内生性，通过画 ε- 散点图观测，一般是Y轴为 ZRESID，X轴为 ZPRED。画出X轴和Y轴的平均值辅助线，同时画一条y=2或y=3的直线，用于分割出异常值，然后圈住异常值的点，点击转至个案进入数据视图模块并选中所有异常值所在行。一般解决内生性方法：小数据分析(即小样本)，对y取ln或找稳健模型或用ZSLS(两阶段最小二乘);大数据分析直接寻找那个确定因素。

注：当残差出现各种问题时，优先处理主要问题，即消除最根本原因;然后处理优先级是内生性问题>异常值>其他问题。

另：广义线性回归 logy=

因果满足必须存在时间先后性、必须存在相关性、必须存在因果论三个条件。

小数据分析一定是找归因;大数据分析无归因，找的是工具归因。规则归因主要强调最好或最差情况的条件是哪些，小数据用聚合分析和对应分析判断，大数据用贝叶斯和决策树判断

小数据，关注相关性，判断因果;大数据寻找工具归因。相关分析工具：皮尔逊系数分析连续型数据的相关性、肯德尔系数分析有序数据的相关性、斯皮尔曼系数分析各种数据的相关性(含有缺失值会很方便)、卡方分析分类数据的相关性。大数据常用斯皮尔曼系数和卡方分析

7、SPSS描述信息查看

首先，看方差分析(ANOVA),是否存在相关性;

再看模型摘要，寻找拟合度最佳的。 在[0.35,0.5)范围，拟合度比较好;在[0.5,0.7)范围，拟合度很好;在[0.7,0.96)范围，拟合度非常好;在[0.9,1]范围，可能过拟合，这个时候需要好好注意模型。