作為工作總結，最好越全面越好，工作即將結束，讓我們一起來寫工作總結吧，范文社小編今天就為您帶來了縣大數據辦工作總結5篇，相信一定會對你有所幫助。
縣大數據辦工作總結篇1
時間如梭，新年的鐘聲即將敲響。20xx年將告別它的光輝，20xx年從容而至。在這個辭舊迎新之際，第一次嘗試把自己在這一年來的行動用語言表達。下面我就做個簡單的總結。
一、統(tǒng)計工作
1、每日做好生產一線職工的個人產量與次品數據的匯總與登記，并間斷性地抽查相關數據是否準確;
2、每月匯總并公布職工的出勤、個人產量、次品等。做好產量月報表上報生產經理和財務部門，包括生產車間和包裝車間;
3、每月月底進行一次徹底的盤庫，主要有原材料、輔料、半成品、成品。整理分析數據后上交財務部等相關部門;
4、每月將生產部各種人員流動情況及考勤，獎罰，請假等數據匯總上報行政人事部;
5、協助人事部門招聘、登記求職人員信息，刊出宣傳櫥窗;
6、配合生產部發(fā)布和修改各類制度、通知、考核等;
7、自從公司實行免費餐以后，每日進行就餐人數統(tǒng)計;
8、年底將部分數據用表格的形式進行匯總與分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生產表》、《年度成品包裝產量表》。
二、20xx的工作計劃
努力完成本職工作之余，學習更多有關財務、統(tǒng)計方面的知識，以提升自己專業(yè)學識。
積極參加一些和專業(yè)有關的培訓，有效提高對統(tǒng)計數據的準確性，并做好數據的登記與分析。
三、總結經驗與不足之處
20xx年，在原有的各種統(tǒng)計報表基礎上，對一些沒有實際意義的表格作了改進，并對統(tǒng)計數字的準確性進行了加強。但也存在著不少問題，尤為突出的是“食堂就餐人數的統(tǒng)計”問題。由于如今在廠職工按部門劃分，人員變動情況很難在同一時間最準確地掌握，給每日的上報帶來很大的麻煩。為此經過一系列的改進與調整，我們將專屬部門專職人員上報簽字認可，希望能夠起到更準確更及時的統(tǒng)計。12月份最多統(tǒng)計人數相差了8人，為此我也做了檢討。有人反映人數統(tǒng)計方面存在問題，那是否職工產量也是如此。關于這個問題是我統(tǒng)計中的疏忽，但產量我可以大膽地說，不是百分之百的正確，卻有99%的準確!工作中經常會出現這樣那樣的問題，我們要勇于正視錯誤，并且解決錯誤。有則改之，無則加勉!
回顧過去，20xx年是個不平凡的一年，是我職業(yè)生涯的一個重要轉折點。寶光給了我鍛煉的舞臺，使我取得了不少的收益。這些成績是離不開領導的信任和支持，離不開車間各道質檢的共同努力。在此我要感謝各位對本人工作的支持!過去的成績只能說明過去，未來的日子還是要靠我們共同的努力去實現。一份耕耘，一份收獲，我相信寶光的未來會更加輝煌!
縣大數據辦工作總結篇2
1.什么是數據分析?
基于現有的業(yè)務知識和統(tǒng)計學基礎知識及基本思想的理解與掌握，通過數據庫及統(tǒng)計分析工具對數據的調取與處理、分析，達到對現有問題or主題的探索與剖析，最終實現業(yè)務問題的解決or優(yōu)化。
2.數據分析需要的知識、技能及工具?
業(yè)務知識：最重要
業(yè)務分析能力：業(yè)務問題的拆解、探索與定位，也包括一些思維導圖工具的使用(visio,mind,mindmanager)
數據分析能力：基本的統(tǒng)計學及數學知識及較強的邏輯思維能力及分析工具的掌握spss,r,python等。
數據提取能力：在數據庫中能完成較為復雜的數據查詢及預處理的能力(sql使用能力)。
數據處理及展現能力：主要指ecel及ppt的使用，也有信息圖制作能力的要求。
較強的溝通能力：能無障礙的理解業(yè)務人員(包括產品經理)及技術人員的想法并與之進行溝通交流
3.長期只處理數據的詬病【for分析人員】?
對于分析人員來說，若無實際分析經驗，但經常提取數據，作為一個數據庫工程師的角色開展工作時，容易形成一種慣性思維：從數據角度出發(fā)去看問題。這是很危險的，因為一條連貫、清晰的業(yè)務邏輯中間會產生各種數據，同時由于業(yè)務人員操作的相對靈活以及數據錄入和etl處理的問題會導致某一業(yè)務節(jié)點產生不同值的數據，若不清楚業(yè)務流程，業(yè)務知識，很難確認異常值的合理性及異常值產生的關鍵原因。長此以往，這種數據角度出發(fā)的慣性思維就很難改變了，進而任何分析，出發(fā)點都是錯的，分析過程和結果可想而知。
4.對于“數據敏感”的理解?
數據敏感主要包括三方面：對異常or極值數據識別的敏感;對特定數值背后代表的業(yè)務含義的敏感;對業(yè)務數據重要、機密程度的敏感;
5.如何體現一個數據分析人員的工作能力強弱?
相關學歷背景及工作年限;
對數據預處理的重視程度;
對細小業(yè)務問題解決方案及流程的抽取固化能力;
算法知識的應用能力;
業(yè)務知識的深度和廣度;
任務的整體把控和分配能力;
溝通及表述的邏輯清晰程度;
6.數據分析人員、應用型數據挖掘人員、算法型數據挖掘人員的區(qū)別?
數據分析人員算法應用比較少;
應用型數據挖掘人員在數據預處理及模型調參上下的功夫最多;
算法型數據挖掘人員在數據預處理上下的功夫叫少，模型理解及實現能力較強，偏開發(fā);
7.數據分析人員的角色定位——企業(yè)賢內助
工作內容上：精準營銷時的用戶群篩選及營銷數據方案的確定;業(yè)務現狀的拆解與分析;業(yè)務問題及業(yè)務發(fā)展瓶頸的監(jiān)控、探索與分析;數據產品的數據邏輯及模型的方案確定;
縣大數據辦工作總結篇3
時光荏苒，很快就要過去了，回首過去一年來的統(tǒng)計工作，內心不禁感慨萬千，在領導和全體同志的關懷、幫助、支持下，緊緊圍繞中心工作，充分發(fā)揮崗位職能，不斷改進工作方法，提高工作效率，以“服從領導、團結同志、認真學習、扎實工作”為準則，始終堅持高標準、嚴要求，工作上有了進步，總結過去、取長補短、挖掘潛力，為明年的工作做好充分的準備和規(guī)劃。
一、一年來的工作表現
（一）仔細認真，提高自身素質。為做好統(tǒng)計工作，我堅持嚴格要求自己，統(tǒng)計工作最大地要求就是“仔細認真”，因此，我正確認識自身的工作價值，提高自己的耐心，增強自己的細心，時刻提醒自己，要以高效率，高質量的報表數據上報給各位領導。同時細心學習他人長處，改掉自己不足，并虛心向領導、同事請教，在不斷學習和探索中使自己有所提高。
（二）嚴于律已，不斷加強作風建設。一年來我對自身嚴格要求，始終把耐得平淡、舍得付出、默默無聞作為自己的準則，始終把作風建設的重點放在嚴謹、細致、扎實、求實腳踏實地埋頭苦干上。在工作中，以制度、紀律規(guī)范自己的一切言行，嚴格遵守公司各項規(guī)章制度，尊重領導，團結同志，謙虛謹慎，主動接受來自各方面的意見，不斷改進工作；堅持做到不利于公司形象的事不做，不利于公司形象的話不說，積極維護公司的良好形象。
（三）強化后勤處室職能，做好服務工作。對辦公室費用方面，繼續(xù)發(fā)揚以必需品為前提，節(jié)省處室費用消耗，保證各種辦公必需用品齊全，確保領導與同事對辦公用品的需求。在這一年里，我積極配合做好后勤工作，與同事心往一處想，勁往一處使，不會計較干得多，干得少，只希望把工作圓滿完成。
二、工作中的不足與今后的努力方向
一年來的工作雖然取得了一定的進步，但也存在一些不足，在今后工作中，我一定認真總結經驗，克服不足，努力把工作做得更好。
（一）仔細認真，克服浮躁心理。面對枯燥的數字統(tǒng)計工作，不怕繁瑣，做到謹慎細心，不浮躁，積極適應各種數據變化，在工作中磨練意志，增長才干。
（二）發(fā)揚孜孜不倦的進取精神。加強學習，勇于實踐，博覽群書，在向書本學習的同時注意收集各類信息，廣泛吸取各種“營養(yǎng)”；同時，講究學習方法，端正學習態(tài)度，提高學習效率，努力培養(yǎng)自己具有扎實的理論功底、辯證的思維方法、正確的思想觀點、踏實的工作作風。力求把工作做得更好，樹立處室室的良好形象。
（三）多從細節(jié)考慮，緊跟領導意圖，協調好內外部關系，多為領導分憂解難。繼續(xù)加強對公司各種制度和業(yè)務的學習，做到全面深入的了解公司的各種制度和業(yè)務。用公司的各項制度作為自己工作的理論依據，結合實際更好的開展統(tǒng)計工作。
總之，一年來，我做了一定的工作，也取得了一些成績，但距領導和同志們的要求還有不少的差距：主要是對政治理論和文字基礎的學習抓得還不夠緊，學習的系統(tǒng)性和深度還不夠；工作創(chuàng)新意識不強，創(chuàng)造性開展不夠。在今后的工作中，我將發(fā)揚成績，克服不足，以對工作、對事業(yè)高度負責的態(tài)度，腳踏實地，盡職盡責地做好各項工作，不辜負領導和同志們對我的期望。
縣大數據辦工作總結篇4
今年以來，在各級領導的關心支持和同志們的熱情幫助下，不斷加強自身建設，努力提高個人修養(yǎng)，認真履行崗位職責，較好地完成了各項工作任務。
我在四車間工作，崗位是統(tǒng)計，負責本車間人員的考勤、所生產品種的成本核算、包裝材料的領取制表以及獎金、勞保的發(fā)放工作，自199*年開始從事本崗位以來，每年都能按照領導的安排準確、及時地完成任務。為了將本職工作做好，我于200*年取得高等教育自學考試財務會計大專學歷，并每年按時參加會計人員繼續(xù)教育，不斷學習新知識、新技能，努力提高自己的工作能力。
200*年對我公司來說是具有重大歷史意義的一年，在這一年中，公司完成了搬遷、復產、認證工作，工作量之大是不言而喻的。我車間是擁有近170人的大車間，人員多，設備多，生產品種多，而辦公室管理人員又太少，因此，我沒有只把自己的工作看成簡單的報報出勤、做做成本，而是主動的將力所能及的工作多做一點。
一、 公司于年初完成了搬遷、復產、改造工程。這期間大多數員工放假，只有辦公室、班組長及部分生產骨干上班，面對新落成的諾大廠房，我們不怕苦，不叫累，清理垃圾，安裝設備，為盡快復產作準備。我們從沒休過公休日，就連元旦也一天未休，有時甚至加班到深夜，在大家的努力下，僅用20天便恢復了生產，這其中也有我的汗水和功勞。
二、 我車間擁有員工170多人，其中一半以上是臨時工，由于身份性質，臨時工流動性很大，甚至有些人才來兩三天就不干了，還得重新補充員工，每一名新員工報到后，我都及時做好出勤記錄，收好押金，將工作服、工作鞋等勞保品發(fā)放到個人手中，以便他們及時上崗，不耽誤生產。我的日常工作就是每天將生產所需的各種輔料、包裝物制表，交供運班組領料，及時領取就餐卡，以保證職工按時就餐，對于各班組所需清潔劑、清潔工具、備品備件等做到隨時領取隨時發(fā)放，我從未因這些工作平liuxue86.com常、繁瑣而不盡心盡力。每月的月末是我最忙的時候，我將車間所有人員的考勤進行整理，經主任審核后上報人力資源部;將各種材料領用單據等整理登帳，進行成本核算，將報表上報財務部，并保證報表資料準確，數據正確，上報及時。
三、 我車間共有大小設備多臺套，有進口的，有國產的，現在產量大，所有設備幾乎都是全負荷運轉，甚至有些設備是超負荷運轉，因此出現故障在所難免。我及時將維修工提出的所需備件做成采購計劃，由主管領導批復后送交職能部門，并隨時與職能部門聯系物品到貨情況。
四、 我車間主要生產兩個劑型，膠囊和口服液，共計7個品種。劑型不同，生產工藝也不同。膠囊是固體制劑，在我車間要經過制粒、膠囊灌裝、鋁塑包裝、封袋、包裝等工序制成成品入庫，完成生產過程。口服液是液體口服制劑，在我車間經過配劑、滅菌、過濾、灌裝、燈檢、包裝后入庫，完成生產。我要求自己對車間生產的所有品種的工藝流程都有所了解，掌握各品種的原輔料及包材的領用量和消耗。 以上是我對今年工作的簡單總結，工作中還有很多不完美之處，我決心在今后的工作中克服缺點，發(fā)揚優(yōu)點，爭取把工作做的更好，也請領導和同志們進行監(jiān)督和指導。
現在時全球金融危機的高峰時刻，任何企業(yè)都面臨著巨大的壓力，稍有不慎，一家企業(yè)就會倒閉關門，很多人失去工作，連養(yǎng)家都成了難題。所以我們一定要時刻警惕，不要被眼前的巨大困難打倒，相信金融危機很快就要過去，我們公司美好的明天就在明天。
縣大數據辦工作總結篇5
一、數據量過大，數據中什么情況都可能存在。
如果說有10條數據，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數據中，什么情況都可能存在，例如，數據中某處格式出了問題，尤其在程序處理時，前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現了，程序終止了。
二、軟硬件要求高，系統(tǒng)資源占用率高。
對海量的數據進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統(tǒng)資源。一般情況，如果處理的數據過tb級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大cpu和內存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。
三、要求很高的處理方法和技巧。
這也是目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經驗的積累，也是個人的經驗的總結。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規(guī)則。
下面我們來詳細介紹一下處理海量數據的經驗和技巧：
一、選用優(yōu)秀的數據庫工具
現在的數據庫工具廠家比較多，對海量數據的處理對所使用的數據庫工具要求比較高，一般使用oracle或者db2，微軟公司最近發(fā)布的sqlserver20xx性能也不錯。另外在bi領域：數據庫，數據倉庫，多維數據庫，數據挖掘等相關工具也要進行選擇，象好的etl工具和好的olap工具都十分必要，例如informatic，eassbase等。筆者在實際數據分析項目中，對每天6000萬條的日志數據進行處理，使用sqlserver20xx需要花費6小時，而使用sqlserver20xx則只需要花費3小時。
二、編寫優(yōu)良的程序代碼
處理數據離不開優(yōu)秀的程序代碼，尤其在進行復雜數據處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數據的處理至關重要，這不僅僅是數據處理準確度的問題，更是數據處理效率的問題。良好的程序代碼應該包含好的算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。
三、對海量數據進行分區(qū)操作
對海量數據進行分區(qū)操作十分必要，例如針對按年份存取的數據，我們可以按年進行分區(qū)，不同的數據庫有不同的分區(qū)方式，不過處理機制大體相同。例如sqlserver的數據庫分區(qū)是將不同的數據存于不同的文件組下，而不同的文件組存于不同的磁盤分區(qū)下，這樣將數據分散開，減小磁盤i/o，減小了系統(tǒng)負荷，而且還可以將日志，索引等放于不同的分區(qū)下。
四、建立廣泛的索引
對海量的數據處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等字段，都要建立相應索引，一般還可以建立復合索引，對經常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數據時，曾經在一個etl流程中，當插入表時，首先刪除索引，然后插入完畢，建立索引，并實施聚合操作，聚合完成后，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。
五、建立緩存機制
當數據量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設置的好差也關系到數據處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數據聚合操作時，緩存設置為100000條/buffer，這對于這個級別的數據量是可行的。
六、加大虛擬內存
如果系統(tǒng)資源有限，內存提示不足，則可以靠增加虛擬內存來解決。筆者在實際項目中曾經遇到針對18億條的數據進行處理，內存為1gb，1個p42.4g的cpu，對這么大的數據量進行聚合操作是有問題的，提示內存不足，那么采用了加大虛擬內存的方法來解決，在6塊磁盤分區(qū)上分別建立了6個4096m的磁盤分區(qū)，用于虛擬內存，這樣虛擬的內存則增加為4096*6+1024=25600m，解決了數據處理中的內存不足問題。
七、分批處理
海量數據處理難因為數據量大，那么解決海量數據處理難的問題其中一個技巧是減少數據量?？梢詫Ａ繑祿峙幚恚缓筇幚砗蟮臄祿龠M行合并操作，這樣逐個擊破，有利于小數據量的處理，不至于面對大數據量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分數據，還需要另想辦法。不過一般的數據按天、按月、按年等存儲的，都可以采用先分后合的方法，對數據進行分開處理。
八、使用臨時表和中間表
數據量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成后，再利用一定的規(guī)則進行合并，處理過程中的臨時表的使用和中間結果的保存都非常重要，如果對于超海量的數據，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作，可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。
九、優(yōu)化查詢sql語句
在對海量數據進行查詢處理過程中，查詢的sql語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優(yōu)良的sql腳本和存儲過程是數據庫工作人員的職責，也是檢驗數據庫工作人員水平的一個標準，在對sql語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的數據庫表結構等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數據使用游標，運行3個小時沒有出結果，這是一定要改用程序處理了。
十、使用文本格式進行處理
對一般的數據處理可以使用數據庫，如果對復雜的數據處理，必須借助程序，那么在程序操作數據庫和程序操作文本之間選擇，是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網絡日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數據清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導入數據庫再做清洗。
十一、定制強大的清洗規(guī)則和出錯處理機制
海量數據中存在著不一致性，極有可能出現某處的瑕疵。例如，同樣的數據中的時間字段，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程序的錯誤，系統(tǒng)的錯誤等，這是在進行數據處理時，必須制定強大的數據清洗規(guī)則和出錯處理機制。
十二、建立視圖或者物化視圖
視圖中的數據來源于基表，對海量數據的處理，可以將數據按一定的規(guī)則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基于視圖進行，這樣分散了磁盤i/o，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區(qū)別。
十三、避免使用32位機子（極端情況）
目前的計算機很多都是32位的，那么編寫的程序對內存的需要便受限制，而很多的海量數據處理是必須大量消耗內存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數的限制也十分重要。
十四、考慮操作系統(tǒng)問題
海量數據處理過程中，除了對數據庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統(tǒng)的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用服務器的，而且對系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性等要求也比較高。尤其對操作系統(tǒng)自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。
十五、使用數據倉庫和多維數據庫存儲
數據量加大是一定要考慮olap的，傳統(tǒng)的報表可能5、6個小時出來結果，而基于cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量數據的利器是olap多維分析，即建立數據倉庫，建立多維數據集，基于多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。
十六、使用采樣數據，進行數據挖掘
基于海量數據的數據挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數據，一般的挖掘軟件或算法往往采用數據抽樣的方式進行處理，這樣的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數據的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經對1億2千萬行的表數據進行采樣，抽取出400萬行，經測試軟件測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。
還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數值型的聚合比對字符型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。
海量數據是發(fā)展趨勢，對數據分析和挖掘也越來越重要，從海量數據中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要準確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數據的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。
