vba心得体会最新汇总

1、vba心得体会最新汇总

学习VBA心得体会---感谢各位老师

从2009年10月18日到普洱思茅开会之际在思茅新华书店购得《Excel VBA高效办公从入门到精通》一书以来，到今天2009年11月28日止，已有一个多月了，一个月来，每天白天黑夜无日无夜地为VBA痴迷，曾记得好几天深夜睡不着觉就起来学VBA走到通宵，从一个对VBA一无所知的人到现今狼吞虎咽地看完了这本书，曾试着编写代码，但皆告失败，失败的原因就是还需要反反复复地研读这本书，把VBA再做更深一步的研究，因为感觉VBA的博大精深和实际工作中超强的功能，正适合我的工作、理想、口味的需要。

天龙八部中的慕容复曾说，博天下不如精一门，不管是工作的实际应用，还是运用在彩票研究、还是网页的制作、还是以后的软件开发方面的发展，练好基本功是首要，而这个基本功就是VBA。

电脑我已运用了10多年，从91年进入昆明地校入校学习，94年开始接触电脑，依稀还记得当时学习电脑知识时的那种疯狂劲，从学习键盘打字到五笔到学习Basce、Pascal、汇编等语言，学习时的那种吃力，学过后就象没有学过一样，交作业、考试也不知道怎么及格的，加之英语在班里我是最差的，每次老师提问时我都是胆战心惊的，最怕英语课，真羡慕英语基础比我好的同学，电脑课倒是不怕，因大家都一样一起起步，总之，那时对电脑的学习就是大脑发昏而热情高涨，只要是学校图书馆里的电脑书刊、书报都要借(会看不会看另外再说)，只要周末有事无事都要去圆通山电子一条街去跑，只要感觉好一点的电脑书都要买(不管明天生活费还有没有)，其实这些用父母血汗钱买来的书真贵，什么汇编大全、Basic、 FoxBase大全啊等等，主要是我看不懂，似懂非懂，没有多大的用处。

从95年参加工作以来，我对电脑的热情依然不减，除了刚工作前3年在乡政府工作没有电脑学习外，当时我也订了《电脑报》、《计算机大世界》等，每年有半个月的工资是订报的。但其实还是没有学到有用的东西。

直到1998年调入到县统计局以来，每天几乎都在用电脑，终于实现了我用电脑的梦。可以说这10多年来一直用电脑，主要是用电脑来打印单位的材料、上网查资料、看电影电视玩游戏下载软件等等，无数次对电脑的安装、作系统、软件的运用，可能说，感觉自己已对Windwos系统的运用已经熟得不能再熟了，在单位里也算是师一级的人物了，但只能说是应用，对注册表等还是一知半解的，真是汗颜哪!!明明知道软件开发是个好东西，但不知道从何入手，试着从网上下载一些软件学习，如“易语言”、"Basic"、"Html语言"等，都以失败告终，不知是兴趣原因还是经常不用，学过就忘了，而学习汇编、C++、FoxBase、FoxPro等语言又感觉好难，不敢问津。

2003年是我第一次接触Excel2003，当是我只会叫“电子表格”，别人叫“依可赛儿”我都听不懂，因以前我用CCED做电子表格(学校里学的)，并用CCED作了单位里的第一本书《2001年统计年鉴》，此后《2002年统计年鉴》一书也是用CCED排版的，2003年我通过自己学习和同事交流，学习用Excel2003来排版《2003年统计年鉴》，一直在此格式上调用修改来编排2004、2005、2006、2007、2008年的统计年鉴，从2003年到2009年10月，我的技术就停留在了用Excel来划田字制表格这样的级别里，对“宏”这个工具栏里的东西一无所知，神秘而又神秘，心想，反正也没有用又不会用，管他的，可能是Excel开发者用的工具吧。

2009年8月--9月，我感觉我的Excel学平不如别人了，感觉只要我会的单位里的同事都会用，没什么稀奇的，我试着从http://www.excelhome.net/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。

2、uml心得体会最新汇总

作为一种建模语言，UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分。

l UML语义：描述基于UML的精确元模型定义。

l UML表示法：定义UML符号的表示法，为开发者或开发工具使用这些图形符号和文本语法为系统建模提供了标准。这些图形符号和文字所表达的是应用级的模型，在语义上它是UML元模型的实例。

标准建模语言UML可以由下列5类图来定义。

用例图：从用户角度描述系统功能，并指出各功能的操作者。

静态图：包括类图和对象图。类图描述系统中类的静态结构，不仅定义系统中的类，表示类之间的联系，如关联、依赖、聚合等，也包括类的属性和操作，类图描述的是一种静态关系，在系统的整个生命周期都是有效的。对象图是类图的实例，几乎使用与类图完全相同的标识。一个对象图是类图的一个实例。由于对象存在生命周期，因此对象图只能在系统某一时间段存在。

行为图：描述系统的动态模型和组成对象间的交互关系，包括状态图和活动图。状态图描述类的对象所有可能的状态以及事件发生时状态的转移条件，状态图是对类图的补充，活动图描述满足用例要求所要进行的活动以及活动间的约束关系，有利于识别并进行活动。

交互图：描述对象间的交互关系，包括时序图和协作图。时序图显示对象之间的动态合作关系，它强调对象之间消息发送的顺序，同时显示对象之间的交互;协作图描述对象间的协作关系，协作图跟时序图相似，显示对象间的动态合作关系。除显示信息交换外，协作图还显示对象以及它们之间的关系。如果强调时间和顺序，则使用时序图;如果强调上下级关系，则选择协作图。

实现图：包括组件图和部署图。组件图描述代码部件的物理结构及各部件之间的依赖关系，组件图有助于分析和理解部件之间的相互影响程度;部署图定义系统中软硬件的物理体系结构。

采用UML来设计系统时，第一步是描述需求;第二步根据需求建立系统的静态模型，以构造系统的结构;第三步是描述系统的行为。其中在第一步与第二步中所建立的模型都是静态的，包括用例图、类图、对象图、组件图和部署图等5种图形，是标准建模语言UML的静态建模机制。其中第三步中所建立的模型或者可以执行，或者表示执行时的时序状态或交互关系。它包括状态图、活动图、时序图和协作图等4种图形，是标准建模语言UML的动态建模机制。

首先对UML中的各个图的功用做一个简单介绍：

1、用例图

描述角色以及角色与用例之间的连接关系。说明的是谁要使用系统，以及他们使用该系统可以做些什么。一个用例图包含了多个模型元素，如系统、参与者和用例，并且显示了这些元素之间的各种关系，如泛化、关联和依赖。

2、类图

类图是描述系统中的类，以及各个类之间的关系的静态视图。能够让我们在正确编写代码以前对系统有一个全面的认识。类图是一种模型类型，确切的说，是一种静态模型类型。

3、对象图

与类图极为相似，它是类图的实例，对象图显示类的多个对象实例，而不是实际的类。它描述的不是类之间的关系，而是对象之间的关系。

4、活动图

描述用例要求所要进行的活动，以及活动间的约束关系，有利于识别并行活动。能够演示出系统中哪些地方存在功能，以及这些功能和系统中其他组件的功能如何共同满足前面使用用例图建模的商务需求。

5、状态图

描述类的对象所有可能的状态，以及事件发生时状态的转移条件。可以捕获对象、子系统和系统的生命周期。他们可以告知一个对象可以拥有的状态，并且事件(如消息的接收、时间的流逝、错误、条件变为真等)会怎么随着时间的推移来影响这些状态。一个状态图应该连接到所有具有清晰的可标识状态和复杂行为的类;该图可以确定类的行为，以及该行为如何根据当前的状态变化，也可以展示哪些事件将会改变类的对象的状态。状态图是对类图的补充。

6、序列图 (顺序图)

序列图是用来显示你的参与者如何以一系列顺序的步骤与系统的对象交互的模型。顺序图可以用来展示对象之间是如何进行交互的。顺序图将显示的重点放在消息序列上，即强调消息是如何在对象之间被发送和接收的。

7、协作图

和序列图相似，显示对象间的动态合作关系。可以看成是类图和顺序图的交集，协作图建模对象或者角色，以及它们彼此之间是如何通信的。如果强调时间和顺序，则使用序列图;如果强调上下级关系，则选择协作图;这两种图合称为交互图。

8、构件图 (组件图)

描述代码构件的物理结构以及各种构建之间的依赖关系。用来建模软件的组件及其相互之间的关系，这些图由构件标记符和构件之间的关系构成。在组件图中，构件时软件单个组成部分，它可以是一个文件，产品、可执行文件和脚本等。

9、部署图 (配置图)

是用来建模系统的物理部署。例如计算机和设备，以及它们之间是如何连接的。部署图的使用者是开发人员、系统集成人员和测试人员。

几种图的区别：

一：这九种模型图各有侧重，

1:用例图侧重描述用户需求，

2:类图侧重描述系统具体实现;

二：描述的方面都不相同，

1:类图描述的是系统的结构，

2:序列图描述的是系统的行为;

三：抽象的层次也不同，

1：构件图描述系统的模块结构，抽象层次较高，

2：类图是描述具体模块的结构，抽象层次一般，

3：对象图描述了具体的模块实现，抽象层次较低。

在有的文献书籍中，将这九种模型图分为三大类：结构分类、动态行为和模型管理：

1：结构分类包括用例图、类图、对象图、构件图和部署图，

2：动态行为包括状态图、活动图、顺序图和协作图，

3：模型管理则包含类图。

3、uml心得体会最新汇总

在学习UML这门课之前，我一直心底有一个疑问，那就是我们和那些所谓的程序员速成班培训出来的程序员到底有什么差别，都是写代码，那我们在大学里学习的意义是什么呢，直到我学习了UML这门课。我才知道写代码并没有想象中的那么简单，对于同一个功能，肯定有着多种不同的实现方法，而这些方法也肯定有优劣之分。我们之所以不像外面那样的培训班一样速成，是因为我们需要锻炼自己去写出高质量的代码，我觉得这就是我们学习的意义。

其实在上UML课之前，我以为UML跟C++和java一样是一门编程语言，直到经过老师的介绍，我才知道UML的全称是Unified Modeling Language，他不同于C++,java这些编程语言，他是统一建模语言。UML是一种用于可视化描述系统，具有广泛用途的建模语言。作为一种标准化的图形语言，在软件工业中被用于软件系统部件的具体化，可视化，结构化描述以及撰写文档，同样在商业模型中也得到应用。

UML虽然不是一门程序设计语言，但他的重要性是不可忽视的。他的重要性主要体现在：使复杂的软件设计更为简单，也能够实现像OOP(面向对象编程)这一类被广泛应用的概念;用理解起来可能更容易的图来描述，避免了大量的文字;使表达和交流概念或系统结构变得更容易;在一张图中就能够描绘出整个系统;程序员实用类图来描述实际需求时，可让问题更加清晰明了，实现起来更容易。

很多人或许会说直接写代码要比画图分析什么的快多了，但我认为UML在分析和设计阶段十分重要。在学完职责分配原则和了解过一些设计模式过后，我更加坚定了我的想法。或许对于一个小项目来说，实现的方式有很多种，无论是哪一种，可能会有人觉得只要能够实现功能就是可用的，就是好的。但如果是一个比较庞大的项目呢?如果在具体写代码时某个类的职责过于庞杂，那么必定会给系统带来很大的压力。或者说每个类之间的关系特别复杂，那么当后续需要更改某个类的时候，必定会影响到其他的类，带来十分高昂的维护成本。而GRASP的九个原则：信息专家原则，创造者原则，低耦合原则，高内聚原则，控制器原则，多态原则，纯虚构，中介原则，受保护变量原则可以在一点程度上很有效地解决这些问题。

UML这门课程让我学会了话UML的五大类，共九种图:

用例图：从用户角度描述系统功能，并指出各功能的操作者。

UML也同时让我自己去了解了统一过程，这部分老师并没有详细地讲，我自己查阅资料了解了一些。RUP中的软件生命周期在时间上被分解为四个顺序的阶段，分别是：初始阶段、细化阶段、构造阶段和交付阶段。每个阶段结束于一个主要的里程碑。每个阶段本质上是两个里程碑之间的时间跨度。在每个阶段的结尾执行一次评估以确定这个阶段的目标是否已经满足。如果评估结果令人满意的话，可以允许项目进入下一个阶段。

说实话在了解GRASP，设计模式，统一过程后，我觉得UML是一门十分重要的课。但是我在知乎上看到了一个“UML现在有什么用?”的问题，上面的许多高赞答案都是在说UML的用处并不大。甚至有人说UML是糊弄人的东西。但我却不这么认为，判断知识有没有不能仅凭这自己以前的经历，或许有些人用UML的地方并不多，所以他认为UML的用处并不大，但是谁又能肯定的说你以后不会用到UML的建模方法和思想呢?我觉得我们学习的眼光应该长远一点。不管如何，我在UML结课后，仍然会继续学习UML，因为我认为他是十分有用的，虽然目前为止我并没有过参与大型项目的经历，但确实在UML建模后，我对一些问题和业务逻辑有了更深刻的认识，我相信他能帮助我提升我自己的能力，加油!

4、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。

5、vba心得体会最新汇总

经常在网站的BBS上看到类似于“我想学VBA，但不知从何处着手?”、“VBA该怎样学”等贴子，对我初学者来说感受很深。我对VBA很感兴趣，可能也看到了VBA程序所展示的强大的功能，很想学习VBA，急于了解并运用它，可是总是会碰到这样或者那样的问题。有时，往往学习了好长一段时间，还是摸不清头脑。例如，很简单的一段代码，书上是这样写的，我输入的也没错啊，可是为什么调试总会出错呢?为什么自已看起来很复杂的问题，别人用一小段代码就轻轻松松的解决了呢?看了一些VBA入门的书和VBA编程书，可为什么还是写不出有效的代码呢?其实，这都是对VBA不熟悉的缘故。俗话说，“万事开头难”，当您入门了，就会逐渐变得容易起来。再回过头来，想想刚学习的时候碰到的问题，简直就觉得很简单。这时，随着对它了解的深入和理解程序的加深，会觉得越来越顺了，同一个问题，会有好几种方法来实现，程序调试也顺利了，即便出现了错误，也知道该如何修改了。

学习并理解直至运用一门知识是需要花费时间和精力的，需要热情和坚持，但这还不够，为了避免少走弯路，掌握一些学习的方法和技巧，还有这门知识的特点和主线，快速的进入这门知识的殿堂。下面就自已对VBA的理解和认识。经过这一阶段的学习和研究，自已觉得ExcelVBA基础知识体系基本上由编程语法和对象模型两大部分组成。

第一部分是编程的语法。与其它的程序设计语言一样，VBA也有基本的数据类型和程序的基本语句结构，例如IF…Then语句结构、For…Next语句结构等，并且VBA有其特有的数据类型，如Object类型，以及特殊的语句构造，如With…End With语句、For Each…Next语句。此外，子过程和函数过程也有它们自身的特点，如传递参数和返回值的规则、调用方式等。一般来说，语法是基础。在学习VBA程序设计的语法时，除理解一般程序设计语言所通用的语法特点外，要重点关注VBA特有的语法及其规则。

第二部分是Excel的对象模型，这是ExcelVBA编程的核心。Excel本身是由对象结成的，您使用VBA对Excel进行操作，就是对Excel的对象的操作。在这里，您要学习Excel对象的方法、属性和事件，首先要理解对象、方法和属性之间的关系。Excel的对象模型提供了大量的对象，您想一下子学习并理解这么多对象及它们的成员是不可能的，可能绝大多数人都不可能。但事情往往是这样的，一门知识虽然包含的东西很多，但经常使用的总是那其中的一些知识点。因此，您可以先对其中经常使用到的对象(如上图所示)进行研究、深入的学习和理解。通过这种方式，逐步加深您对Excel对象模型的认识，从而渐渐地掌握和灵活运用Excel的对象模型。

最后，通过上述两部分的组合，就形成了VBA程序。也就是说，当您理解和掌握了VBA程序设计的基本语法和Excel的对象模型之后，通过使用VBA语法控制和操作Excel对象，一系列的指令就组成了ExcelVBA程序。当程序按照您的需求进行设计时，它就完成了对Excel进行自动化操作的功能，或者是增强了Excel原有的功能，或者是实现了Excel原来没有的功能。

在进行学习的过程中，会慢慢的熟悉Excel自带的VBE编程环境，也会了解程序调试的相关知识，知道如何处理错误等。在学习的过程中，充分的利用VBA的帮助系统和对象浏览器，解决在学习过程中出现的疑难，同时，也丰富了自己的知识。

另外，还要多看看VBA程序，并自已着手分析，对所学的知识进行归纳和总结，这是非常有利于迅速提高水平。

学好VBA的方法很多：一是掌握最好的方式就是使用，从基础学起，多练习多动脑筋。二是通过示例可以加速学习程序设计概念的过程。三是好的教材和示例是提高的得力助手。四是实用程序不一定很复杂，有一些最有用的实用程序实际上非常简单。五是切合实际，学习VBA就会更快。起先很难掌握VBA，但是具体的实践会使其简单很多;试验是掌握VBA的关键;Excel几乎可以做任何事情;加强对VBA源代码的学习，特别是高质量源代码的学习。

6、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、主要作法

(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。

二、存在的问题

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。

三、今后打算

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

7、spss心得体会最新汇总

spss的许多菜单均可进行描述性统计分析，许多统计过程也都提供描述性统计指标的输出。

在独特样本T检验、方差分析、因子分析等许多分析过程中。

spss自定义表模块也可以产生大部分的描述性统计指标。

1.频率:该过程将产生频数表，也可以输出频数分布的条形图、饼图或者直方图。

2.描述:该过程进行一般性的统计描述。它可以输出均值、均值的标准误、方差、标准差、范围、最大值、最小值、峰度和偏度。

3.探索:该过程用于对数据的探索性分析。

4.交叉表:该过程完成分类数据的统计描述和一般的统计检验。

5.比率:输出两个尺度变量比率的描述性统计量。

6.pp图:用于绘制尺度变量的pp图。

7.QQ图:用于绘制尺度变量的QQ图，以判断该变量是否服从正态分布。

在spss中选择【分析】—【描述统计】—【频率】

在spss中选择【分析】—【描述统计】—【描述】

在spss中选择【分析】—【描述统计】—【探索】

在spss【设定表】菜单中也可以输出大部分的描述性统计分析指标。选择【分析】—【表】—【设定表】。

描述性统计分析除了应用数量指标外，还可以应用条形图、饼图、帕累托图、直方图、箱图、茎叶图等统计图形。

在【分析】—【描述统计】—【频率】子菜单下的“图表”选项，可以选择绘制条形图、饼图和直方图。

(1)条形图给出相应每一类的频率，长方形的高度，与类的频率或者相对频率成比例。

(2)帕累托图是按照从高到底顺序排列条形图的长方形条后形成的一种特殊条形图，最高的长方形在左边。

(3)饼图把一个整圆分成几份，每一份代表一个类，每份中心角与类相对频率成比例。

直方图

直方图和条形图十分类似，应用于连续型数据，表现在图形上直方图的各个正方形条之间没有任何间隔。直方图可以直观地观测数据的分布情况。

茎叶图

茎叶图是描述定量变量的一种图形方式，他除了能够给出直方图所给出的分布的信息以外，还能够还原大部分原始数据的信息。

箱图

箱图是总结五数呢图形表现。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题;保证数据服从标准正态分布

8、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，

保存该文件为“sim norm.sav”。

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。

9、spss心得体会最新汇总

摘要：SPSS统计分析方法及应用课程的开设给我们打开了一扇全新知识的门窗，它通向的是一个崭新的领域。这门课程的学习经历可谓波澜起伏，中间有苦有甜，但是不管过程多么艰难，幸运的是，我们学到了很多，收获了很多。通过老师的讲解，我们对它的使用方法、结果分析和应用范围都有了非常细致的了解。关键词：学习经历收获方法应用范围

距SPSS统计分析方法及应用课程结束已经过去好几天了，偶尔还是会想起那段兵荒马乱，洪荒滔天的日子。开学伊始，很多课程还必须靠课程表才知道星期几在哪里上课，但是SPSS则不同，一天四节课连着上的重大任务让我们不得不去正视它、重视它。

初识SPSS统计分析方法及应用是在一个傍晚。彼时，地上余热尚未完全散尽，暮色即将席卷最后一抹晚霞。坐在机器嗡嗡运转的机房里，抚摸手中那一厚重书本的扉页，心里是一丝说不清道不明的复杂情绪，对未知的好奇掺杂着对已知的不确定。周围同学都在讨论，统计学都没有学好，这门课程学起来会不会过于吃力，如此一想，几分恐惧感又蹭蹭地上升。就这样，怀着五味杂陈的心情开始了SPSS的第一堂课。

一天课下来，却发现它学起来并没有想象中那么艰难，可能是刚接触的基础知识比较易懂，也可能是老师讲解的很生动透彻。总之，我的兴趣被调动起来了，甚至在心里雀跃，期待第二天的SPSS课早点到来。但是渐渐的，学习开始有点力不从心了，课堂上会有片刻的走神，反应过来后便在书上匆忙翻找老师讲解的内容自己慢慢的边看边理解，然而结果还是一知半解，于是悔不当初统计学的基础打得不够牢固。不过，不幸中的万幸是老师非常的好，对我们这些上课不太认真的同学还是耐心的给予指导并且不厌其烦。课堂上师生之间互动的很好，充分调动了大家的积极性，要求我们自己动手去找答案、自己去操作而不是一味地跟着老师盲目地进行着机械运动，老师也非常反对以往那种“填鸭式”教育，积极鼓励、督促我们去思考答案的由来，去解释所以然与之所以然，同时老师生动的讲解把枯燥的内容形象化，更方便我们的理解。当习惯了老师这种教学模式后，我们学习起来虽不能说得心应手，举一反三，但也渐入佳境，步入正轨，没有了当初的手足无措，没有了那时的茫然若失，像初长成的少年一般，拥有的是岁月

洗礼后的纯粹明媚与获得真知的满足感。

现在回想一下，学习其实还是一个循环往复的过程，讲究的是一个方法和技巧，即使每个人都在抱怨SPSS难学，听不到看不明白，但是班上还是有人学的很轻松，学的很扎实。好像那些在我们看来既枯燥又难以理解的术语和定义解释在她们眼里就是一副活动的画面，她们沉浸于其中，遨游在其中，享受在其中。仿佛那些知识早已扎根在她们充满智慧的脑袋里，而不同于我们，需要从书本的文字上去吸收，从老师那里获取知识的核心和真正内涵。这样的对比让我折服却又向往，认真观察了她们学习动态后，我发现像我们这种每天上课才翻书下课书本直接扔一边的人即使在某一时期了解了这门课程，等到若干时间以后，当遗忘功能发挥作用时我们还是一无所知，怎样把它们植根于脑袋，关键在于自己的努力和钻研。课前好好预习，尝试自己去理解那些不算深奥的文字，遇到不懂的标记一下，上课认真听或者课后积极向老师请教，课堂的效果也是不容忽视的，老师讲的都是书本浓缩的精华，一个不留神，可能就导致后面的全盘崩溃，然后兴趣丧失，课后更是需要好好复习加强记忆力，SPSS需要的是多操作多熟悉，空闲时间多加自我练习才会做到熟能生巧。其实很多课程都是互通的，这些方法对其他课程而言也是非常实用的。还有最重要的一个资源库，就是学校的图书馆，多看看有关书本触类旁通更容易理解。

现在一本书已经学完了，不敢说对它的领会有多深，只能说从中的确学到了不少的东西，更准确的是学到一种技能和方法，即怎样处理数据的方法。SPSS是“社会科学统计软件包”(Statistical Package for the Social Science)的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。它是世界上公认的三大数据分析软件之一，由于操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受非专业人士的青睐。最重要的是，对我们经济管理专业的学生来说，以后从事的行业大部分都是要和统计分析以及决策打交道，因此掌握好数据分析方法和数据分析软件工具则是非常有必要的。

其次纵观中国经济发展历程，改革开放已逾三十多年，我国的经济体制由计划经济步入了社会主义市场经济的运行空间，这一客观现实要求企业必须提高独立面对市场经济中大风大浪的能力，也就是自身的硬件素质。在加入WTO后，中国企业搭上全球化的班车，跨入与国际接轨的高速轨道，在获得更广泛的市场资

源的同时，也面对着更强大对手的竞争，在这种趋势下，增强软实力，打造自身独一无二的个性特质更是迫在眉睫。面对着强化自身的双重挑战，要求企业承担起信息化和定量分析的重任，只有信息化才能够迅速全面的感知市场和消费群体的要求，只有定量分析才能对感知信息做出科学分析和正确决策。而当今社会发展日益迅猛，数据量快速膨胀，数据关系复杂性大大提高，企业怎样快速得出分析结果，怎样从效率和质量方面占有优势对数据分析软件的性能有着严格的的要求。而SPSS因操作简单，结果明了，很受企业欢迎，已广泛应用于各大领域。我们从课程学习上所采用的例子就可得出，SPSS不仅在经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育等方面作用广大，在农业、林业、商业、金融等行业也有着不可小觑的影响力。应着这些因素，掌握好这一技能就显得势在必行了。

通过老师细心的讲解，我们知道了SPSS分析的正确步骤，即懂得了如何正确组织数据、如何利用SPSS对数据进行基本加工和整理，明白了应从何处入手分析、应采用SPSS中的哪些分析方法和功能实现对各类数据由浅入深的分析，清楚了怎样理解和解释分析结果。在此之前，我们所了解的关于数据的计算机应用软件仅局限于Excel，而如今，我们不但掌握了SPSS，还能够在两者之间进行数据的转换。这一课程的学习可谓是受益匪浅，对于一组数据我们不再被表面现象和其中的干扰因素所蒙蔽，而是能够剖开现象看本质，这使我们对真实的理解更加贴近更加透彻。

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。

一、数据分析归类

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)

三、数据分析类型

1、流程化分析

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

1.3 变量X的选择

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

1.4 做描述

大样本：研究行，即行分析

小样本：研究列，列分析

1.5 预分析

为建模做准备

1.6 建模

确定随机因素和确定因素

1.7 修正模型

为建模做准备

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

1.8 评估模型

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

1.9 应用

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)

1.10 可视化

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

2、模块化分析

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)

五、描述指标的解读

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

pre_1→ (y的预测值)

ZPRED→ (y预测值的标准化)

DEPENDNT→y

res_1→ε

ZRESID→ε(ε标准化)

ANOVA→方差分析(显著性<0.05，表示y与X存在相关)

ANOV→均值分析

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

(Cov(Y,X) 是协方差，Cov(X,X)=X的方差)

∈[0,1](测量模型：T=R+ε;结构模型：y= ;相当于R为 )

~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

3、回归分析

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

ε 出现的情形：

①、+,-,+,-,...,+,-;均值为0 → 横截面数据会出现

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=

5、归因及因果

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

6、相关分析

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;

然后，看系数a,看哪些X与Y显著性相关; =y的未标准化系数B+x1的未标准化系数B·x1+x12的未标准化系数B·x2+...; ==y的标准化系数beta+x1的标准化系数beta·x1+x12的标准化系数beta·x2+...

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。