数据员的个人总结（实用20篇）

个人总结不仅是一种回顾和总结过去的方式，更是一种积极主动的行为，有助于我们不断提高自己的综合素质。这些个人总结范文包括了不同层次和不同领域的写作，可以满足不同读者的需求。

数据结构与算法个人总结

知识部分：1.数据结构的内容：

数据的存储结构:是数据的逻辑结构在存储器里的实现；

数据的运算：插入、删除、排序、查找等；2.数据的存储结构分为：顺序存储结构和链式存储结构。3.单链表与双链表的插入与删除这里不再赘述，百度一下吧！

5.串的基本运算有：链接、赋值、求长度、全等比较、求子串、求子串的位置及替换等。6.广义表：广义表是线性表的推广，也称列表。

广义表的特点：

广义表的元素可以使字表，且字表的元素还可以是字表；

广义表可以被其他广义表所共享；

广义表可以是递归的表，机本身的一个字表；

7.多维数组与稀疏矩阵的存储比较复杂，请用百度查找相关内容，不再赘述；

8.树：树并不重要，重要的知识点是二叉树，对树理解不透彻的同学，请用百度搜索。9.二叉树：

二叉树的重点内容包括：

二叉树的遍历：中序遍历、前序遍历、后续遍历；（重点考察）完全二叉树（定义）：在一棵二叉树中，若最多只有最下面两层的节点数可小于2，且最下面一层的节点集中于最左边的位置，则称此二叉树为完全二叉树；树的先根次序周游对应于二叉树的前序周游（遍历），树的后根次序周游对应于二叉树的中序周游（遍历）。

10.二叉树的存储结构：链式存储结构与顺序存储结构。

二叉树的链式存储：

是指二叉树的各节点随机存储在内存空间中，节点之间的关系用指针标示；

二叉树的顺序存储：

二叉树的顺序存储就是按一定的次序，用一组地址连续的存储单元存储二叉树的节点元素；

完全二叉树的顺序存储的性质：

用数组a[1….n]顺序存储完全二叉树的各节点，则当i0,且i=[(n-1)/2]时，节点a[i]的右子女是节点a[2i+1],否则节点a[i]没有右子女；同理当i0且i=[n/2],节点i的左子女节点是2i，否则没有！11.哈夫曼树：基本定义术语：

节点的路径长度：从根节点到该节点的路径上分支的数目；

树的路径长度：树中所有的节点的路径长度之和；

哈夫曼树：在有n个叶子节点，并带有相同权值的二叉树中，必定存在一个二叉树，使其带权路径长度最短，这样的二叉树被称为“最优二叉树”或“哈夫曼树”

如下图：

12.排序算法：

常考的排序算法有：插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序。

快速排序：这是一种高效排序方法：

实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而“保证列表的前半部分都小于后半部分”就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。

堆排序:与前面的算法都不同，它是这样的：

首先新建一个空列表，作用与插入排序中的“有序列表”相同。

找到数列中最大的数字，将其加在“有序列表”的末尾，并将其从原数列中删除。

重复2号步骤，直至原数列为空。

堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得“找到数列中最大的数字”这样的操作只需要o(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。

看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。

算法的时间复杂度：

平均时间复杂度。

插入排序o(n2)。

冒泡排序o(n2)。

选择排序o(n2)。

快速排序o(nlogn)。

堆排序o(nlogn)。

归并排序o(nlogn)。

基数排序o(n)。

希尔排序o(n1.25)。

数据库实训个人总结

数据员实训个人总结报告

为期两周的餐饮实训结束了，这次实训的最终目的是为了餐饮证的考试，但是重要的是我吗学习的过程，而非结果。两周以来我深深的感觉到了自己需要学习的还有很多，同时在这两周里也学习到了很多。

首先对于这次的课程，由于自己的疏忽，身体不适连续几天在医务室挂水，请假多次，拉下了好多课程，但是在老师与同学们帮助之下，我仍然赶上了老师的学习进度。在此对帮助过我的老师和同学们表示歉意和深深的感谢。我不仅在课堂上学习了老师教我的东西更是在课后深入了解了餐饮业的服务规则。

我在这里说一下我的收获，要取得餐饮证需要取得餐饮管理与实务、餐饮市场营销，现代厨房管理、食品卫生与安全四门考试合格证书才能够合格的取得餐饮证书。由于缺课较多，我的第一次完整的摆台就是在考核的情况下进行的，之前每次都是强忍着不舒服看着别人在做.考核之前我最担心的就是时间问题，其余的并不担心，因为相信自己，而且在自己大学的生活中也有做过高档餐厅服务员的经历，所以这些对我来说并不是那么难。我觉得态度决定一切，有的人认为我们大学生考这个证书没有用，他们觉得我们大学毕业了不该只是做个服务员的工作。可是我们都是平等的，我在兼职的时候和那些领导所做的事情都是一样的，他们在服务行业做了很久了，职位都是领班、主任级别了，仍然跟我这个兼职服务员做的工作一样，只是他们担当的又更多一些。如果不放低姿态去做所有事情，不亲自了解整个工作的流程，只能纸上谈兵，又怎么领导下属。

再说实际操作摆台，亲身体验就是不一样。实训摆台的大致过程就是先铺桌布、骨盘定位、放花瓶、拉椅子，再摆调味碟、汤碗汤勺、筷架筷子，然后是红酒杯、白酒杯、折花、直升水杯的摆放。最后是斟酒，先红酒后白酒。也许任何事情都是说出来很容易，可以真正做出来才能感觉的到并不是那么容易把任何一步都做得非常完美的。就老师口中的“全程顺时针”而言我就觉得这要求太高了而且对于我的个人兼职经历来说这个要求的确很高，以前同样在餐饮业做过服务员，那里的要求是“以人为本”，要求严格但比起这次实训的要求来说又是小物件大巫了，那时候的要求是结果，不在乎你是怎么做出来的，当然基本的礼仪自然不能忽略。铺台面要手持台布立于餐桌一侧，将台布抖开覆盖在桌面上，要求台布中间折线要直对主位，十字折线中四周下垂部分相等，四角的边角直线垂直。这一步我感觉做的很不错，老师在旁边指导我们做的时候也是很细致的一步一步的教，毕竟这本来就是个细致的工作，自然不能马虎。然后是骨盘的定位，这一步要求的确是蛮高的，先是10等分从主位开始顺时针摆放，骨盘边距离桌沿一指，这10等分不是四等分、八等分那么容易看出来，而我也并不是做得太好，目测距离不是过大就是过小，所以只能慢慢调整。从拉椅子之后的摆台工作是考究人的细致问题了，当然这也是最能体现服务品质的地方。细节才能体现你与别人不同的地方，托盘的位置以及手拿托盘的方式等都可以体现出你与别人不一样的地方，而往往这些就是决定老师给你打分高低的地方，因为最后的桌面大多数人都是合格的，不过是时长短与你个人的礼仪问题。再就是1cm、1.5cm、2cm、一拳的几个距离问题，一个从未接触过的人或者对数字不敏感的人自然会是头晕眼花，对我来说这也不是什么难事，对于桌面摆的东西很熟悉这是我的一大优势，所以操作起来还算得心应手。

老师从我们每个人考核开始都仔细的看着，给我们记录时间，指出我们的不足，并提出宝贵的意见，以便我们可以做得更好。通过老师的细心指导和最后的考核，我相信只要努力多练习练习，迎接正式的考证是有足够信心的！

数据库工程师个人工作总结

时间一晃而过来公司5个月的时间，以快速了解交通银行实物资产系统的业务需求，进行对系统的分析，这是我人生中弥足珍贵的一段经历。在这段时间里领导在工作上给予了我极大的帮助，让我充分感受到了领导们“海纳百川”的胸襟，感受到了大发人“不经历风雨，怎能见彩虹”的豪气。肃然起敬的同时，也为我有机会成为一份子而自豪。每个人都是在不断的总结中成长，在不断的审视中完善自己。在这段时间里自己也是在总结、审视中脚踏实地地完成好本职工作，现将这段时间总结如下：

1、对交通银行的实物资产系统的整个数据库的规划;。

3、数据库设计、数据分析、系统开发维护和管理工作。

4、设计备份与恢复策略并贯彻实施、设计数据库高可用性方案并贯彻实施。

5、设计数据库高可用性方案并贯彻实施、根据业务及应用开发需求进行数据建模、开发较复杂的后台存储过程及触发器。

6、主持开发过大型数据库系统，能够通过良好数据库结构设计解决海量数据的高效处理。

7、我以前一直从事编程方面，在编程的思想上去考虑问题，在公司紧缺数据库设计工程师，在项目经理的安排下，我主要负责数据库设计，在数据库设计方面，我学会数据库优化，准确理解需求;掌握常见互联网应用服务的配置与管理，开发过大容量数据库、高性能的服务。

我有一个人生目标：做最有影响力的自己。它不是靠哗众取宠能够得来的，而是需要不断提升梦想的高度、拓展心灵的宽度、累积思想的厚度!我相信，我的人生目标在以后的路上会一直影响我的职业生涯。熟练掌握我们的产品。力争做个技术骨干!这是我对自己一个总体要求!

数据统计员个人工作总结范文

数据统计是否具有准确性，直接决定着单位、企业决策与管理是否科学、高效的问题。以下是本站小编为大家精心整理的数据统计员个人。

欢迎大家阅读供您参考。

过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下：

一、公司领导高度重视，统计工作逐步完善。

近年来，公司领导高度重视统计工作，在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头工作质量。

近年来，围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标，进一步完善统计工作制度，夯实基层基础工作。统计工作部门具备独立的办公场所，同时配备了微机、打印机、办公桌椅等，确保统计工作的顺利进行。建立统计工作管理制度和统计人员管理制度，包括综合统计管理制度;建立原始记录和统计台帐、统计报表管理制度;建立数据管理制度和数据质量检查、控制制度;建立统计资料归档及保密制度;建立企业各级专兼职统计、记录人员的岗位责任制等。

三、按时完成统计工作，为公司领导经营决策提供准确依据。

我们严格执行国家统计报表制度，认真做好各项年定报的贯彻落实。统计人员认真学习《统计法》和统计报表有关。

规章制度。

虚心向统计局有关领导学者学习主动采用科学的统计方法系统地调查研究对待每一个统计数字和统计调查分析都一丝不苟严肃认真确保统计数据的质量及时收集、掌握重要经济指标通过静态和动态、纵向和横向的比较分析充分了解公司的经济运行态势提高统计分析水平从而为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、促进经济发展提供科学依据。

四、统计法制建设不断完善，数据质量不断提高。

统计数据质量是统计工作的核心所在。我们坚持实事求是，弘扬求真务实精神，努力提高基层数据质量。规范基础工作，确保源头数出有据。统计报表有关数据直接从企业原始记录、统计台账、会计报表取得的，报表数据和有关记录项目保持一致;统计报表有关数据以企业原始记录、统计台账、会计报表相关数据加工后取得的，以企业原始记录、统计台账、会计报表为依据。

五、建立规范的统计台账，保证源头统计数据质量。

建立规范的、统一的、可核查的统计台账，是统计基础建设的一项重要内容，是保证统计源头数据质量的一个重要抓手。统计台账依据原始记录和相关数据，按照统计指标的含义填写，统计报表的数据来源于统计台账，和统计台账保持一致。统计台账分门别类地进行登记、整理，年终汇总表册存档。

六、严格统计资料管理工作，报表档案利用科学化。

我们高度重视档案管理在企业管理中的重大作用，按照统计信息化的要求，运用计算机处理企业统计数据的采集、汇总、分析和上报工作。每年结合企业的现实情况，完善各项档案管理制度，制定档案管理考核规定，坚持从严规范、从细抓起，持续创新档案管理模式，提高档案综合服务水平。在档案基础管理方面，坚持多管齐下，狠抓档案的归档率、完整率、准确率，加大考核力度，以经济的手段，保证报表资料的真实完整。在档案资料的接收、借阅复制工作中，严格遵守档案的保密制度、交接制度和借阅利用制度，认真做好收存、借阅登记。同时，充分发挥档案信息服务作用，为公司提供可供查阅参考的资料，使档案工作由收集保管向开发利用转变。

七、加强统计知识学习，全面提升人员素质。

一是加强学习培训，提升综合能力。二是增强责任认识，加强作风建设。以热爱本职工作、锐意进取、奋发有为的精神状态和求真务实的工作作风，不断创造新的业绩;严肃工作纪律，恪守职业道德，提高工作效率。三是完善激励机制，强化正确的用人导向。四是加强文化建设，努力营造团结和谐的工作氛围。

时间如梭，新年的钟声即将敲响。20xx年将告别它的光辉，20xx年从容而至。在这个辞旧迎新之际，第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。

4、每月将生产部各种人员流动情况及考勤，奖罚，请假等数据汇总上报行政人事部;。

5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息，刊出宣传橱窗;。

6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等;。

7、自从公司实行免费餐以后，每日进行就餐人数统计;。

8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。

二、20xx的。

工作计划。

努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。

积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记与分析。

三、总结经验与不足之处。

20xx年，在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格作了改进，并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题，尤为突出的是“食堂就餐人数的统计”问题。由于如今在厂职工按部门划分，人员变动情况很难在同一时间最准确地掌握，给每日的上报带来很大的麻烦。为此经过一系列的改进与调整，我们将专属部门专职人员上报签字认可，希望能够起到更准确更及时的统计。12月份最多统计人数相差了8人，为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题，那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽，但产量我可以大胆地说，不是百分之百的正确，却有99%的准确!工作中经常会出现这样那样的问题，我们要勇于正视错误，并且解决错误。有则改之，无则加勉!

回顾过去，20xx年是个不平凡的一年，是我职业生涯的一个重要转折点。宝光给了我锻炼的舞台，使我取得了不少的收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持，离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持!过去的成绩只能说明过去，未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘，一份收获，我相信宝光的未来会更加辉煌!

工作以来，在项目部领导的关怀下，在同事的帮助下，我能尽心尽职，全身心的投入到工作中，尽自己的全力履行好统计员工作职责，刻苦钻研业务知识，努力提高理论知识和业务工作水平，并认真完成领导交给的各项工作任务。把自己多年来在学校所学到的书本经验应用在实践工作中，并能够严于律己，在同事的关心、支持和帮助下，思想、学习和工作等方面取得了新的进步，现工作总结如下：

一、主要工作情况：

1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习，在工作中，坚持一边工作一边学习，不断提高自身综合业务素质水平，认真学习工作业务知识，并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习，并且认真翻阅了《现场物资管理实施方案》，明确了统计员的工作职责。

2、在工作以来，我始终坚持严格要求自己，勤奋努力，时刻牢记在自己平凡而普通的工作岗位上，努力做好本职工作。在具体工作中，我努力做好领导交给的每一个工作，分清轻重缓急，科学安排时间，按时、按质、按量完成任务。

3、每天及时、准确按《采购。

合同。

》或《供货协议》的到货明细填写《材料物资统计表》和《成套设备统计表》;按照司机提供的到货清单认真填写《设备物资统计表》，将每天的到货情况输入到《二期扩建工程管理软件(p3系统)》，再将到货记录通过sql数据库软件的企业管理器导入到《中唐电现场物资管理系统(mis系统)》，并及时作好数据的备份。

4、每隔两天向计划设备部和工程部发送《设备物资统计表》;每周作好《现场物资周报》的统计工作;每个月将总到货车数和总物资重量与月到货车数和物资重量报给项目经理;并在月初将一个月的到货情况统计到《物资库存动态盘点表》，并存档。

5、在设备厂家和保管员确认设备无问题情况下，及时对照发票作入库单，将发票复印件存档，并作好《入库单记录明细》。

6、在作好统计工作之后，对项目部的电脑及网络进行定时维护，更新系统，更新修复被攻击的ie浏览器，扫描系统存在的漏洞并进行修补和安装补丁，定期对操作系统清理垃圾和作ghost备份;解决同事们在电脑上遇到的所有困难和存在的问题。

二、存在的不足。

1、在工作中，虽然我不断加强理论知识的学习，努力使自己在各方面走向熟练，但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限，导致在平时的工作中比较死板、心态放不开，工作起来束手束脚，对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话，与同事们尤其是领导的沟通和交流很少，工作目标不明确，并且遇到问题请教不多，没有做到虚心学习。

2、身为新时代的大学生，却没有青年人应有的朝气，学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成，但自己不会主动牵着工作走，很被动，而且缺乏工作经验，独立工作能力不足。在工作中不够大胆，总是在不断学习的过程中改变工作方法，而不能在创新中去实践，去推广。

3、由于进了大量的设备，有时没有及时统计到货情况，出现累积现像。对sql数据库软件没有作到按时备份。网络线路不规整没有及时进行处理。

这是我对这段时间工作的总结，说的不太多。但我认为用实际行动做出来更有说服力。所以在今后工作中我将努力奋斗，无论自己手头的工作有多忙，都服从公司领导的工作安排，遇到工作困难，及时与领导联系汇报，并寻找更好解决问题的办法，继续巩固现有成绩，针对自身的不足加以改进，争取做的更好。

转眼间我被粮食局借调来工作已一年多时间了。回顾过去一年多的工作，我在粮食局正确的领导下，在前任统计工作人员的教导下，在各企业大力支持下，较好地完成了这一年工作任务。

现将我在这一年的工作情况总结汇报如下：

首先，我作为一名粮食统计员，能严格遵守粮食局的各项规章制度，尊敬领导，团结同事，积极参加粮食局的各项学习活动并自学与工作相关的知识，努力提高业务水平。在统计本职工作上，我严谨细致，任劳任怨，主动克服困难，努力做好粮食日常统计工作、专项统计调查事务、以及粮食局领导交办的各项任务;每月按时保质完成网上报表催报工作、规范提交上报专项统计纸质报表;做好粮食统计台账;收集并整理出统计文件资料存档、备案;并根据粮食局的要求及时准确地提供相关统计数据供局领导做出正确的决策。

我作为一名统计工作人员，在统计建设工作上，绝对服从市、县统计局和粮食局的双重领导和工作部署，并结合粮食局统计的实际情况，使统计工作在建设目标中顺利达标。其次，在过去的一年时间里，我积极参加粮食局组织的相关政治学习。在学习实践科学发展观活动中，我通过认真自学阅读关于科学发展观，构建和谐社会的书籍文件，思考尝试参悟科学发展观与基层统计事业的发展关系。

我能严格遵守《统计法》的条令条例和各项规章制度，认真学习《新统计法》中革新内容，保持统计知识的新鲜度。使自己的个人认识在基层统计工作实践中保持正确的方向，个人业务服务在科学统计方法下能更好地发挥出统计工作的职能，从而改善普遍存在于基层统计工作中的“七分统计，三分估计”陈旧统计方法的认识思想观念。

再次，我严格遵守粮食局日常制度，履行自己作为一名统计人员的职责，勤勤恳恳，任劳任怨。平时注重个人的修养，尊重领导，团结同志，始终以高标准、严要求磨练自己。在这一年里我的工作虽然得到了各级领导一致认可。我也感到在统计工作中，我还是个新兵，我还有不足之处。今后我将吸取经验，弥补不足，将工作做得更好，圆满完成统计局和粮食局交办的各项工作任务。

时间如梭，新年的钟声即将敲响。20xx年将告别它的光辉，20xx年从容而至。在这个辞旧迎新之际，第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。

1、每日做好生产……。

时间如梭，新年的钟声即将敲响。20xx年将告别它的光辉，20xx年从容而至。在这个辞旧迎新之际，第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。

4、每月将生产部各种人员流动情况及考勤，奖罚，请假等数据汇总上报行政人事部;。

5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息，刊出宣传橱窗;。

6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等;。

7、自从公司实行免费餐以后，每日进行就餐人数统计;。

8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。

二、20xx的工作计划个人年终工作总结范文努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。

积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记与分析。

三、总结经验与不足之处。

20xx年，在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格作了改进，并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题，尤为突出的是“食堂就餐人数的统计”问题。由于如今在厂职工按部门划分，人员变动情况很难在同一时间最准确地掌握，给每日的上报带来很大的麻烦。为此经过一系列的改进与调整，我们将专属部门专职人员上报签字认可，希望能够起到更准确更及时的统计。12月份最多统计人数相差了8人，为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题，那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽，但产量我可以大胆地说，不是百分之百的正确，却有99%的准确!工作中经常会出现这样那样的问题，我们要勇于正视错误，并且解决错误。有则改之，无则加勉!

回顾过去，20xx年是个不平凡的一年，是我职业生涯的一个重要转折点。宝光给了我锻炼的舞台，使我取得了不少的收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持，离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持!过去的成绩只能说明过去，未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘，一份收获，我相信宝光的未来会更加辉煌!

最后，衷心地祝愿各位领导和同事们新年快乐!

数据库开发员工个人总结

在这一年里我们迎酷暑、战风雨，克服重重困难，齐心协力将垃圾填埋过程中产生的异味控制在最小范围，杜绝了村民上访、堵路等群众性事件的发生。与此同时，我们还圆满的完成了全年的生产任务。在过去的一年里，作为一名填埋场的老员工我时刻告诫自己，“要热爱企业、努力工作，起到一个老同志的带头作用”。下面我将这一年的工作小结叙述如下：

1.我亲自带领组员们不分酷暑严寒，清扫场区、拔除野草、整理植被、修剪灌木、使场区内的环境整齐而又有序。

2.今年在团结合作精神的指导下，环境整治组协同外来整修人员对基础设施进行了改造，如：食堂门窗、办公楼门窗、浴室管路、厕所上下水管路等基础设施都进行了整修和增置。

3.今年精细化管理更加深入，对于我所辖的食堂管理工作与精细化管理也是密不可分的，在合理调配伙食的同时，还要兼顾成本，做到花最少的钱让大家吃饱吃好。

4.今年下半年，我们在公司的配合下，对三楼积存的物资进行了一次比较彻底的清理，并对清理出来的房间进行一彻底的扫除，以便将来使用。

5.在完成日常工作的同时，我也能较好的完成领导布置的临时性任务和接待性任务，并将场内所有突发性工作纳入正轨。

在过去的一年，在领导和同志们的帮助下，自己在分管的工作中尽心尽力地做了一些工作，取得了一些成绩，但我也深知自己取得的成绩与领导的要求，与全体员工的期望还有不小的距离，还存在很多不足，在今后的工作中定能不断克服缺点，努力完善自我，在本职岗位上做出更多的成绩、更大的贡献，使自己的思想和工作都能更上一个台阶！

文档为doc格式。

数据统计个人工作总结

为了切实加强工业统计工作，提高统计数据质量，维护统计数据的性和严肃性，根据《中华人民共和国统计法》等统计法律法规，特制定**x》。

各乡镇街道要高度重视工业统计工作，根据统计工作需要加强统计工作人员、经费和机构的落实。每个乡镇街道均应明确统计工作的分管领导，组织辖区内的统计工作。要落实统计工作责任制，乡镇政府主要领导对辖区内统计工作负总责，分管领导负责组织、协调辖区内统计工作。要建立健全乡镇工业功能区统计机构，在经济发展办公室建立统计工作小组。要确保统计工作所需经费。

工业功能区所在乡镇街道要配齐配强工业统计人员，要将政治素质好，统计业务能力强、工作作风扎实的年轻同志充实选调到统计岗位上。根据当前工业功能区统计工作任务重、数据搞准难度大的实际，各乡镇街道应加强统计工作力量，每个乡镇街道均须配备三名以上的工业（投资、能源）统计人员。具体按下列标准选配工业统计人员：规模以上工业企业在50家以下的乡镇街道配一名工业统计人员，规模工业企业在50家及以上的乡镇街道配备二名工业统计人员。工业统计人员专门从事工业统计工作，不兼做其他统计工作。每个乡镇街道在配齐规定的工业统计人员外，配备一名固定资产投资统计和一名能源统计（劳动工资统计、科技统计、服务业统计）。统计人员应以统计工作为主，兼做其他工作。

工业企业要明确统计负责人，负责组织、协调本企业各部门的统计工作；根据企业统计任务需要，合理安排统计人员，确保企业统计工作及时、准确地完成，并依法提供政府统计部门所需要的企业各种统计信息。

要严格执行《统计从业资格认定办法》的规定，从事统计工作均应先培训后上岗。不得安排无统计从业资格证的人员从事统计工作。

统计基础工作是提高统计数据质量的基础，各乡镇街道要加强统计基础建设，做到依法统计、数出有据。加强统计基础资料的搜集、整理和保管工作。加强统计台帐设置工作，根据统计工作任务的性质科学合理地设置统计台帐。规范统计档案的管理，统计工作所产生的资料应及时整理归档，并由专人保管。统计人员岗位变动的，要及时做好统计资料的移交。

各乡镇街道要加强对辖区企业统计业务的指导和服务工作。要将统计业务指导和服务作为工业经济服务活动的重要内容来抓。每年定期举办统计人员业务培训班，指导企业统计人员根据统计工作要求，有重点地做好统计工作。要经常到企业指导统计工作，对企业统计出现的差错，要及时予以指导纠正。

工业企业要建立健全统计台帐。统计台帐要真实、准确地反映企业生产经营所产生的信息，不得弄虚作假。要根据统计任务的需要，定期搜集各项原始凭证（包括人、财、物和产、供、销等方面凭证），并做好原始记录的加工整理。企业上报统计报表数据都应当从建立的各项原始记录中得到验证。要保存好统计原始记录，建立健全企业统计档案制度，确定专人保管企业统计档案。统计人员发生岗位变动，企业有责任做好统计资料的移交。

各乡镇街道、工业企业均应配备与统计任务相适应的统计用计算机，并及时更新。

严格执行统计报表制度。按照统计制度规定的要求，准确、及时、全面地报送统计报表，不得虚报、瞒报、拒报、迟报，不得伪造、篡改。

加强统计报表的管理。要加强统计数据的管理，严禁数出多门。统计报表的上报要经统计负责人审核确认后方可上报。

工业企业统计报表报出前应经统计负责人审核，确认无误后方可报出。企业统计报表报出即产生法律效力，部门、乡镇街道不得擅自修改企业统计报表，发现差错的要严格按统计数据修改办法进行修正。

县统计部门、各乡镇街道要建立统计报表报送考核制度，对统计报表准确性、及时性进行考核，考核果作为年终对乡镇街道、工业企业评比的重要内容。

要加强对工业企业的《统计法》宣传工作。县统计局要根据＂五五＂统计普法的要求认真组织《统计法》的普法工作。《统计法》的普法重点是各单位的负责人和统计从业人员，各单位负责人和广大统计人员要认真学习《统计法》，模范执行《统计法》，认真履行《统计法》所规定的职责，按《统计法》的要求做好企业的统计工作，准确如实地提供统计资料，实事求是、不出假数。

强化统计行政执法工作。县统计局每年要安排一定比例的工业企业进行统计稽查，督促企业完善和规范统计工作。要有重点地对工业企业进行稽查，对耗能与产出严重不匹配的企业要加强监管。

加强政府部门信息沟通工作。统计、经贸、税务等相关政府部门要加强部门联系，要认真分析各工业企业上报的统计资料，通过审核、对比，分析其逻辑关系，为县委、县政府提供准确的工业统计信息资料。要建立统计信息定期交换制度，对工业经济的基础统计资料，在法律许可的前提下，要及时进行沟通，实现信息共享。

统计工作是实行科学决策和管理的一项重要基础性工作。统计工作有其自身的规律，规范的法律体系，科学的工作流程，严密的制度要求。各单位一定要充分认识基层统计规范化建设对于从源头上把好数据质量关、确保统计数据准确的重要意义，针对当前统计基础工作薄弱环节，对照规范化建设要求，充实机构和人员，改善条件，稳步提高，确保在较短时间内达到规范化建设要求。

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数据统计员个人工作总结范文

上半年，全区统计部门在区委、区政府的正确领导下，在上级统计部门的精心指导下，紧紧围绕区委、区政府的中心工作，进一步提高效率狠抓落实，不断提高统计数据质量、不断提升统计服务水平、不断加强统计管理，深化统计体制改革，强化统计队伍建设，夯实统计基层基础建设工作，全面完成国家、省、市统计报表及其他普查任务,为全区经济社会平稳较快发展提供保障。现将半年来主要工作亮点总结如下：

一是着力做好核算工作。完成20xx年第一季度全区生产总值核算工作，进一步完善第三次全国经济普查gdp数据修订工作;统一和规范全区各镇(街道)季度gdp的核算方法，完成第一季度各镇(街道)的生产总值核算任务。根据市统计局反馈的三经普gdp修订数据，重新测算各镇(街道)2014年季度分摊数据，为20xx年镇(街)gdp核算提供数据基础。

二是切实发挥统计服务保障的窗口功能。收集整理月度主要统计数据，每月按时印发《惠城区统计月报》小册以及制发《惠城区主要经济指标情况》等呈送区党政主要领导;与财政、税务、经信、外经、教育、卫生、劳动、社保、房管、规划建设等市区两级政府部门保持良好沟通，逐步理顺有关渠道，收集整理经济、科技、文化、教育、卫生、信息产业、体育、旅游等经济社会发展方面的综合资料，完成了《惠城区2014年国民经济和社会发展统计公报》;每月按时对外提供《惠城统计月报小册》等统计资料，每季度制作惠城区主要经济数据幻灯片，经常为相关部门加工整理、分析临时急需相关统计资料;就各相关部门及社会公众来文来访或登录网上政务信息公开平台查询有关数据资料进行了及时回复，做到了来件(来人)必复，热情服务。

三是围绕中心工作，强化统计分析。在做好月度、季度、统计分析的基础上，区局重点围绕加快转变经济发展方式和调整经济结构、扩大有效需求、收入分配、物价调控以及经济发展的协调性等，组织开展专题分析。半年来，区局已有5篇统计分析文章被区政府采用。

一是严格执行国家统计报表制度，认真做好各项年报、月报工作。上半年，区统计局局分别召开了农业、工业、劳动工资、固定资产投资等多个专业年报暨定报和专场的业务培训会议。各专业精心准备，认真编写了业务讲解提纲，并制作成幻灯片，使用投影仪进行直观的培训，取得良好效果。各类定期报表任务和调查任务按时保质完成。

二是严把统计数据质量关。抓好统计数据搜集、审核、汇总、上报等工作，全面推行数据质量控制制度，对gdp、工业增加值、固定资产投资、社会消费品零售总额等重要数据采用各种方法进行评估，确保这些主要统计数据无趋势性差错。对各专业汇总上报的数据，坚持进行审核评估把关，实行先评估后上报，发现问题及时纠正，并在此基础上写出评估报告，做到每一个上报、公布的数据都符合逻辑关系，符合实际情况;同时对基层上报的报表进行技术审核、逻辑审核、人机审核、趋势分析和纵横对比五关，及时发现和纠正不正确指标数据，确保数据质量。

三是各类调查任务有序开展。上半年，认真完成各项临时调查任务：群众幸福感测评调查工作、非公有制企业(单位)人力资源状况抽样调查、国土资源集约节约模范区公众了解度及满意度调查、小微企业调查工作等。

认真做好全国1%人口抽样调查前期准备工作，及时成立以叶伟冰同志为组长，12个区直单位为成员单位的惠城区20xx年全国1%人口抽样调查工作协调领导小组。督促并跟进各镇(街)建立全国1%人口抽样调查工作机构，目前全区13个镇(街)已全部建立20xx年全国1%人口抽样调查工作机构;抽调13名工作人员，顺利完成1%人口抽样调查协调小组的组建工作;召开了全区20xx年1%人口抽样调查工作会议，通报了我区20xx年全国1%人口抽样调查前期准备工作的进展情况和整体工作流程并开展相关的业务培训，完成了214个社区抽样框基本情况表的填报、录入、审核和评估工作。并对我区承办省级综合试点工作进行了实地调研。

一是扎实做好基本单位名录库的更新维护工作。召开惠城区基本单位名录库节点延伸工作动员暨培训会议，布置了名录库节点延伸工作，并下发部门新增企业清单法人单位2822个、产业单位184个。截止5月底，共收集并录入的法人单位和产业活动单位合计1098个，核实企业情况1248个，共计完成2346个，约完成下发任务的80%。

二是启动基本单位名录库数据更新工作。以第三次全国经济普查资料开发为契机，对现有基本单位名录库中的17000余家单位进行全面排重、比对、核实，更新名录库中已有单位相关信息及剔除消亡单位。对调整统计区划代码、比对和核实单位进行分类操作，明确工作责任，确保工作高效率。

三是认真做好“四上”企业申报入库工作。按照国家“先进库，后有数”的要求，认真安排部署了全区“四上”企业申报入库工作，四上企业审批工作都做到提前安排、提前准备、提早落实。1-6月全区达到申报条件的新企业有3家，均按时按质的完成资料的收集、录入、审核和上报工作。

一是做好惠城区第三次全国经济普查的数据汇总工作。今年上半年，区局采用惠城区第三次全国经济普查单机版程序对三经普数据进行汇总，经统计共汇总出96张汇总表。区局根据经普数据汇总结果，修订了2008年-2013年惠城区gdp总量和增长速度，并做好对全区各镇(街)2013-2014年gdp总量修订和季度数据分摊，为20xx年乡镇gdp核算工作提供基础。二是认真做好惠城区第三次全国经济普查公报的编写工作。上半年，区统计局着手经普资料的开发利用工作，选定12个经普专题撰写分析文章，并于5月底完成《惠城区第三次全国经济普查公报》1-3号公报的编写和校对工作。

今年来，区统计局努力实践统计服务的新方法，不断提高统计服务的效率和质量。

一是对局网站进行整改，规范网站栏目。确保本单位网站不存在无内容的空白栏目或者链接错误。网站的栏目分类和设置齐全，编排合理。

二是切实做到信息保密审查工作规范化。公开本单位的各类信息之前，都严格按照保密审查规定，落实审查职责，按照“先审查、后公开”和“一事一审”的原则，对公开的信息进行认真审查。所有发布到网站的各类信息，都是经过领导审批后，才通过站发布，切实做到涉密、敏感信息不上网。

三是检查清理网站刊登商业广告。杜绝网站刊登各类商业广告，或发布与本单位业务无关的信息，定期或不定期进行专项检查，加强防范。

四是强化ftp服务的应用。加强应用搭建的ftp服务器对全局各个股室的重要数据进行备份，共享和使用，杜绝了使用移动存储设备传递数据造成病毒传播的风险，有效保障统计数据安全和保密。

五是加快建设惠城区统计网络视频会议系统。根据省、市统一要求，我局积极筹措资金及办公地点，加快建设网络视频会议平台的步伐，争取在20xx年初步建设起我区统计网络视频会议系统。

今年区局切实做好全区20xx年固定资产投资统计制度方法改革试点工作，召开了全区投资统计制度方法改革试点工作动员布置会，并对参加试点工作的“四上”企业统计员进行了现场培训。随后，区局成立2个督导小组对辖区内“一套表”任务较重的镇(街)进行现场业务督导，对配合度较低的企业进行耐心细致的政策解释工作，赢得了企业的支持和配合，有效地解决了投资统计改革网报难关。

一是从严执法，维护统计权威性。今年上半年，区统计局认真开展统计“六五”普法工作，按照《印发惠城区统计法制宣传教育第六个五年规划(2011—20xx年)的通知》，有序开展统计普法宣传教育。同时开展日常统计执法检查工作，不断加大统计执法力度，保障统计数据质量。5月份开展全区非公有制企业(单位)人力资源抽样调查工作，主要内容为年末从业人员、管理人员、专业技术人员及技能人员等。

二是完善网上办事流程，提高为民服务效率。按区网上办事大厅建设领导小组的要求，进一步完善了我局的网上办事工作，目前统计从业资格申请、部门统计调查审批(备案)、统计专业技术资格考试报名等服务项目实现在线咨询、办理，与惠城分厅、区行政服务中心实现无缝对接。

1、做好党务公开、信息公开等工作。

2、不断完善档案综合管理工作。

3、全力抓好党建工作，进一步强化组织建设。

时间是箭，去来迅疾，一段时间的工作已经告一段落，回顾这段时间的工作，在取得成绩的同时，我们也找到了工作中的不足和问题，好好写写工作总结，吸取经验教训......

数据统计员个人工作总结数据统计工作总结

数据中心总结

（1）计算it设备的功耗。可以假定实际功耗经验值，一般it设备的运行功耗是额定功耗的30%—50%，可以更加具体的设备进行假定。如果有小时运行功耗数据，则采用小时运行功耗经验数据。

（2）计算制冷散热设备的功耗。包括室外制冷散热设备（冷水机组、自然冷源散热设备等）、管路系统（水泵、风机等）、室内冷源输送和分配系统的功耗。——根据it设备的功耗和当地全年小时气象数据，建立制冷散热系统中各设备的功耗模型，进行计算制冷散热设备的功耗。室外制冷散热设备与气象数据影响很大，设备变频与否，实际管路的损失都需考虑在内。

（3）采用以上数据计算pue值。通常采用以it设备额定功耗、制冷散热设备额定功耗、冷水机组标定能效比等进行计算，与实际相差很大。现在的pue计算得不到客户认可，是因其本身计算方法本身不可信。

（1）包括系统架构模块化、产品模块化、功能模块化，还包括软硬件的匹配、接口的标准化等等。

（2）网络系统设计是顶层设计，系统架构模块化是上层设计，越上层的设计越重要。

（3）模块化由机房级单列双列级机柜级，模块化大大降低围护结构的设计、安装施工的难度，缩短施工时间，成本也大大降低。

（1）发电机系统（或称油机）是现有设计中成本很高、利用率最低的设备，其实可以通过系统架构和网络设计将其去掉或大大降低其配置数量。通过选择双市电建设地址、高级别数据中心（交易、计算等）与普通级别数据中心分离、网络智能选择和分配数据中心、以多点取代单点的电力配置级别等系设计，将发电机的配置大大减少。

（2）现有消防系统也是一种成本高、利用率低的设备。现有消防系统成本高、安全性差、发生点类事故，要求整体或区域性断电。其实可以通过智能监控控制手段、模块化结构设计和材料选择等方法的改进和设计。

（3）配电系统的演进。传统的交流ups系统高压直流市电直供+分布式电池系统，将中间多次的能源转换去掉，即大大节省设备成本、占地空间，又节能。这种改进需要技术标准、设备制造和客户引导的配合。

（4）采用自主定制的模块化的风机冷水盘管单元取代现有所谓的行间空调，成本可以降低一半。

（5）机柜由现有的整体结构变为杆件、板件组装结构，可以降低部分制造和运输成本。

（1）利用自然冷源，利用江河湖海的天然冷源，北方地区可以采用大型干冷器。

（2）中国现有的空气质量不允许采用直接风冷技术，灰尘、腐蚀等使节能得不偿失。中小型的数据中心可以采用单级热交换设备。

（3）合理的模块化配置和智能控制可以减少不必要的设备运行，降低运行成本。比如采用空间大小合理的模块化设计和智能风机控制。

（4）提升运行温度。it设备的运行温度将大大提高。

（5）选址在高寒地区等。

（1）冷热通道封堵技术可以降低冷热风的混合，提高冷源的利用率，其核心是降低回风温度，使室内风机盘管的换热效率降低。实际节能效果远不如期望的那么高。

（2）冷热通道的封堵可以结合提高室内进风温度、风量和风机控制等技术，才会有显著的节能效果。否则仅靠降低2—3℃的回风温度，节能效果很小。

（1）冷水机组。现有新型的冷水机组应用变频、磁悬浮等技术，大大提高能效比。其实普通的冷水机组+大容积的缓冲水箱或+合适温度的相变材料就比带变频的冷水机组的效率高，且可以利用高低峰电价差省钱。

（2）管路系统的合理设计和现场施工是非常重要，却最容易被忽视的。

（3）数据中心功耗的高密度，使得大型数据中心的冷源输送必须采用冷水或其它高热容的介质。风冷的空间、损耗、噪音等瓶颈不可解决。

（4）避免多级换热。热管的限制和热阻在两端。

（5）风机冷水盘管的模块化是未来数据中心的主流配置。可以安装在it设备的底部、侧边或背部，以底部和侧边为主。现有的行间空调改个名字，成本就可以降低一半以上。

（6）制冷系统的重要影响因素包括气象条件、it设备运行情况、空调系统运行情况，属于多因素影响，再加上冗余设备的配置，对智能监控系统对模块化、多系统联控等技术要求非常高。

数据员个人工作总结

一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

二、软硬件要求高，系统资源占用率高。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过tb级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大cpu和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具。

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用oracle或者db2，微软公司最近发布的sqlserver20xx性能也不错。另外在bi领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的etl工具和好的olap工具都十分必要，例如informatic，eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用sqlserver20xx需要花费6小时，而使用sqlserver20xx则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码。

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区操作。

对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如sqlserver的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘i/o，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引。

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个etl流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制。

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存。

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1gb，1个p42.4g的cpu，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096m的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6+1024=25600m，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理。

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表。

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询sql语句。

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的sql语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的sql脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对sql语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理。

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操。

作文。

本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制。

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图。

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘i/o，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）。

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑操作系统问题。

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储。

数据量加大是一定要考虑olap的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是olap多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘。

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

在过去的一年里，我在领导、同事们的支持和帮助下，用自己所学知识，在自己的工作岗位上，尽职尽责，较好的完成了各项工作任务。为公司做出了应有的贡献。同时，身为一名化验员我也在从思想到行动，从理论到实践，进一步学习，提高自己的工作水平。现将本人本。

如下：

一、努力学习，完善自我：随-着公司的发展，实验室仪器的增加。为了更好的完成工作，在之前的工作基础之上，又学习了水中油含量、柴油烃类组成（稀释法）、hcl的测定等新的实验方法，并且熟练掌握，较好的完成了相关的工作任务。其次在工作中也经常遇到一些新的问题，通过和领导、同事们的商讨研究最终解决。同时也对相关工作有了进一步的认识。

二、工作内容与体会：我的工作主要是配合研发一部的其它几个岗位做相应的分析。第一，配合重整催化剂评定岗位生成油的折光率和烃类组成分析；第二，配合抽提组的芳烃抽提的柴油做烃类组成分析；第三，配合代研究做的裂解油的黏度，酸值及色度等分析；第四，负责研发一部水样的水中油含量、水垢等相关分析；另外在原油评价中负责酸值、蜡含量、硫醇硫、色度、冷虑点、黏度及逆流黏度等相关分析；参加hr-05b300溶剂生产负责取样及黏度分析共二十一天；其次就是一些储存油样的色度分析及其它的一些实验分析；另外我还积极配合其他同事完成了一些工作任务。一年中，在领导和同事们的悉心关怀和指导下：我共完成色度数据500多个；折光率数据150个；黏度数据88个；逆流黏度数据140个；水中油数据245个；荧光族组数据193个；柴油族组成数据115个；酸值数据30多个；蜡含量数据11个；密度数据16个；冷虑点数据5个；溴价溴指数数据18个。化验工作精细琐碎，而且由于我们主要是搞研发，所以不像炼油厂的化验工作很有规律性。我们会经常遇到不同的新问题。所以为了搞好工作，我不怕麻烦，细心观察实验现象，向领导请教、向同事学习、自己摸索实践，认真学习相关业务知识，不断提高自己的理论水平和综合素质。在实验室工作安全意识和环保意识相当重要。所以我工作投入，能够正确认真对待每一项工作，熟记各项安全措施，遇事不能慌。环保也是相当重要，做到每种化学试剂和需要处理的油样，集中分类处理，不随意乱倒。这些对环境都很有影响。在刷洗瓶子时，不随便倒沾有油的污水。同时注意到实验室的通风和各种化学试剂及油样的摆放问题。

三、工作态度与勤奋敬业：我热爱自己的本职工作，正确认真对待每一项工作，在开展工作之前做好个人，有主次的先后及时完成各项工作。热心为大家服务，认真遵守劳动纪律，保证按时出勤。有效利用工作时间，坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作能按时完成。在作风上，能遵章守纪、团结同事、务真求实、乐观上进，始终保持严谨认真的工作态度和一丝不苟的工作作风。积极参加公司组织的各项活动，如春游，秋季五项全能体育比赛等。

总结这一年来的工作，尽管有了一定的进步和成绩，但在一些方面还存在着不足。比如很多实验只是停留在简单的操作而忽视了工作原理；实验过程中由于自己的粗心导致实验仪器损坏或实验结果误差较大等。还有个别实验做得不够熟练，不够完善，这有待于在今后的工作中加以改进。通过这段时间的工作实践，让我懂得从事实验分析工作一定要细心，不能放过一个疑点，有问题多请示，多汇报。在今后的时间里，我将认真遵守各项考勤制度，努力学习有关石油化工的各项实验分析方法及石油化工知识，争取成为一名更为优秀的全方面的实验分析化验员，为公司的发展献出自己的一份力量。

在市委、市政的领导和关心下，在自治区农普办的业务指导下，经过市农普办和县区农普办全体人员的通力合作，我市第二次农业普查数据处理工作接近尾声。现将全市农业普查数据处理工作总结如下：

一、数据处理基本情况。

我市共有1602个普查区、17010个普查小区，涉农单位1960家，需要录入的普查表有200多万张。我市农普数据处理工作全部安排在市一级开展，分为光电录入和apras逻辑审核两个阶段，两个阶段同时进行。市农普办调配二十多台电脑，加上自治区调拨的12台电脑，约有30多台pc机用于农普数据处理工作。

整个普查数据处理工作从准备阶段到数据上报，历时一年半时间，经历了数据处理组组建阶段、清查处理阶段、设备安装调试阶段、培训阶段、光电录入阶段、逻辑审核阶段、数据上报阶段等。我市光电录入工作开始于20xx年4月上旬，采取外聘实习生和市农普办工作人员相结合操作的方式，由实习生进行扫描、校验、审核整个流程的操作，农普办人员在旁监督以保证扫描录入的质量。全面的光电录入工作于6月12日结束，期间共扫描普查表2300579张，平均每天扫描3万张左右，最高一天扫描约7万张的普查表。apras逻辑审核开始于4月中旬，采取的方法是由乡镇人员操作对本乡镇的数据进行逻辑审核、改错，市农普办业务组人员控制总体数据质量。为确保数据质量，市农普办多次召开现场培训会，通过制定、执行完整的工作流程，从而对apras审核进行全程监控。市农普办先后组织了20批约400人次参加了农普apras逻辑审核工作，整个审核工作于7月下旬结束。市农普办还结合我市的实际，发挥创新能力，在国家下发的apras程序制度基础上，新增了19条审核公式和10张汇总表用于数据质量控制。8月下旬，我市农普数据顺利通过自治区审核并上报至国家。

二、主要做法。

（一）领导重视，为数据处理工作提供强有力的组织保障。

数据处理作为整个农普工作的重要环节，关系到农普工作的好坏，我市农普数据处理工作之所以顺利开展，与市农普办领导密切关心分不开的。农普办领导经常对数据处理工作进行检查指导，及时纠正数据处理工作错误，协调解决数据处理工作遇到的困难。

市农普办领导从普查经费中划拨出数据处理专项经费，用于保障数据处理培训、外聘数据处理人员劳务费、购买数据处理用服务器和pc机等电子设备、网站建设和网络正常运行以及平时日常办公所需要的支出，保障了农普数据处理工作的顺利进行。

（二）精心准备，成立农普数据处理组，制定本市普查数据处理实施。

根据南农普办字11号文《南宁市第二次全国农业普查领导小组办公室成员职责分工方案》的要求，在市农业普查领导小组办公室专门设立数据处理组，并以文件形式明确了数据处理组的工作职责，处理组成员由市统计局计算站业务骨干组成。

根据国家和自治区的普查数据处理实施方案要求，结合南宁市的实际情况，我们制定了农普数据处理实施方案。方案明确规定了整个农普数据处理工作流程、处理模式，建立了数据处理工作岗位责任制，确保了系统管理、扫描、识别、校验、审核、任务管理、数据管理岗位责任到人。市农普办还制定了一些数据处理工作规定，如计算机房管理规定、机房日常工作管理要求等。

（三）密切配合，做好农普清查数据处理工作，为普查正式开展夯实基础。市农普数据处理组积极配合业务组开展农普清查摸底工作，协助业务组完成清查快速汇总工作。

（四）认真筹备，做好数据处理环境的落实、数据处理系统的集成和设备补充工作。

市农普办及时落实了数据处理工作的场地，并对数据场地按要求进行了改造，保证独立接地并且小于1欧姆。购置了17台pc机，在机房安装了一台格力5p天井式空调，给机房配备了打印机，调配5台电脑和2台服务器用于apras逻辑审核工作，并更新了机房的两台ups。

及时接收自治区下发的数据处理软、硬件，及时组织数据处理组人员组装设备、安装程序、调试网络、测试系统集成，搭建了与外部隔绝的农普数据处理专用网络，保障了数据处理按时开展。同时，落实了资料周转、调阅和管理的资料库用房。

（五）精心挑选，做好数据处理人员选调和培训工作。

根据农普工作要求，市农普办从各成员单位抽调了一批年纪轻、学历高、业务精的同志充实到农普数据处理工作中来，在数据处理工作各环节担当监督员、审核员等重要角色。并从南宁市有关院校挑选出39名学生参加光电录入和apras逻辑审核工作。

市农普办多次派出业务骨干参加国家、自治区举办的各种数据处理工作的培训会，结合本市实际制定了详细的培训计划，对我市参加数据处理工作的县区及外聘的人员进行数据处理技术的培训。培训取得良好效果，受训人员熟练理解培训内容和掌握了相应的操作技巧，极大促进了我市农普数据处理工作顺利开展。

（六）合理安排，做好各县区普查表上交及数据处理工作中原始资料的登记交接工作。

制定原始资料交接流程，制作了交接登记表，规定各县区上交普查表的时间，指定专人负责资料的交接工作，原始资料有专门地点存放，专人进行管理，已录入和未录入的资料分开存放，避免了在资料管理上出现混乱。

在光电录入和逻辑审核过程中，每个环节普查表的流转均有详细的记录。特别是在光电录入环节中，有专人领取普查表并由专人负责回收领取的普查表，对于已扫描、已校对、已审核的普查表均有明显标识。

（七）精心组织，做好普查表光电录入和逻辑审核工作。

在自治区下发的12台pc机的基础上，我市又购置一批pc机用于光电录入工作。制定了规范的录入工作流程，领表、扫描、校验、审核、收表等环节均定人定岗，专人负责，市级和县级排出专业人员负责跟班答疑。参与录入工作的人员实行两班倒，每班设有一个由市农普办人员担任的班长负责对光电录入的全面调配。每班交接有详细的交接单，记录清楚前一班未完成的工作、已领出报表的小区名。

数据处理组负责把光电扫描的数据从光电录入系统导出，再导入到apras逻辑审核中，并进行审核，记录好审核出来的错误笔数。当光电录入导出时遇到错误，数据处理组人员将错误清单打出，交由光电录入当班班长处理。

apras逻辑审核由乡镇人员操作完成，乡镇人员负责审核、修订本乡镇的农普数据。市农普办统一协调，安排各个乡镇进行数据处理的时间，业务组和数据处理组人员实时监控，当发现问题、错误，及时告知相关乡镇的人员。为进一步控制好我市的数据质量，市农普办结合我市的实情，发挥创新能力，在国家下发的apras程序制度基础上，新增了19条审核公式和10张汇总表。光电录入工作基本结束后，原先参与光电录入的人员立即转入到apras逻辑审核的工作。

（八）严格执行，做好农普图像、数据的备份和处理设备的维护工作。

数据处理组对光电录入系统进行刻盘备份，定期对光电扫描的图像和apras逻辑审核的数据进行备份，图像可以通过程序定时自动备份，apras中的数据通过人工定时备份。接入农普数据处理专用网络的每台电脑上均装有国家下发的vrv北信源杀毒软件，并对其设置了定时自动查杀病毒。由于措施得当，整个数据处理工作中未出现因操作不当或不及时备份或未及时查杀病毒而造成数据和图像丢失现象。

每天工作结束时，均要求扫描仪操作人员对扫描仪进行清洁。数据处理组每个月定期对扫描仪进行深度清洁。当扫描仪出现故障超出能力范围时，数据处理组均能及时与赞华公司联系，请技术人员上门维护处理故障。其他设备在农普数据处理工作期间未出现任何故障。

及时对光电录入系统和逻辑审核系统进行升级。一旦国家农普网或自治区下文件更新，市农普办数据处理组均能及时对市级相关程序按要求进行更新（包含apras制度更新），避免出现更新不及时而耽误整个数据处理进程的事件。

（九）服从调配，积极配合全区农普数据处理工作的开展。

根据自治区的要求，在光电录入期间，我市先后支援了贵港市和北海市各一台光电扫描仪，支援贵港市四台pc机，有力支持了兄弟市的数据处理工作。在数据上报后，及时返还了自治区下发的所有扫描仪、pc机、服务器等数据处理设备。

（十）按时保质，做好普查数据质量检查、评估和上报工作。

市农普办安排有专人负责统计每天的光电录入进度，并按照要求及时向自治区上报光电录入进度。

严格按照规定的内容、时间和方式向自治区农普办上报我市农普数据和扫描图像。在上报数据之前，数据经市农普办业务组进行了分析和评估，符合要求的评估报告及有关文字随同普查数据一并上报自治区。

对于自治区审核反馈的数据和错误清单，及时组织人员进行核实、修订，及时按规定再次上报数据。

（十一）密切配合，做好普查数据事后质量抽查工作。

数据上报后，根据自治区农普办的安排，我市派出业务组组长和数据处理业务骨干参加了普查数据事后质量的抽查工作。在整个抽查工作中，我市按照自治区农普办的要求，严格把关，认真完成抽查工作的每一个步骤。我市农普数据处理工作质量得到了较大提升。

三、今后。

工作计划。

下一步数据处理工作的重心将转移到数据资料的开发上。我们计划在自治区反馈数据后,立即组织人员对全市农普资料进行系统整理,及早开展本市的农业普查资料汇编的编辑工作，完成县区一级的汇总并向其反馈相关数据和资料，努力搞好农业普查数据库的建设工作。

数据员个人工作总结

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过tb级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大cpu和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用oracle或者db2，微软公司最近发布的sqlserver20xx性能也不错。另外在bi领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的etl工具和好的olap工具都十分必要，例如informatic，eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用sqlserver20xx需要花费6小时，而使用sqlserver20xx则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区操作

对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如sqlserver的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘i/o，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个etl流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1gb，1个p42。4g的cpu，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096m的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096xx6+1024=25600m，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询sql语句

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的sql语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的sql脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对sql语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘i/o，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑操作系统问题

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储

数据量加大是一定要考虑olap的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是olap多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

数据分析总结

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。

最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案，作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们在决策时作参考。所以，数据分析师不光需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。

第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服?!

十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人(如果分析的是你自己负责的产品)，肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

数据统计员个人工作总结

过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下：

一、公司领导高度重视，统计工作逐步完善。

近年来，公司领导高度重视统计工作，在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头工作质量。

近年来，围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标，进一步完善统计工作制度，夯实基层基础工作。统计工作部门具备独立的办公场所，同时配备了微机、打印机、办公桌椅等，确保统计工作的顺利进行。建立统计工作管理制度和统计人员管理制度，包括综合统计管理制度；建立原始记录和统计台帐、统计报表管理制度；建立数据管理制度和数据质量检查、控制制度；建立统计资料归档及保密制度；建立企业各级专兼职统计、记录人员的岗位责任制等。

三、按时完成统计工作，为公司领导经营决策提供准确依据。

我们严格执行国家统计报表制度，认真做好各项年定报的贯彻落实。统计人员认真学习《统计法》和统计报表有关规章制度，虚心向统计局有关领导学者学习，主动采用科学的统计方法，系统地调查研究，对待每一个统计数字和统计调查分析，都一丝不苟，严肃认真，确保统计数据的质量，及时收集、掌握重要经济指标，通过静态和动态、纵向和横向的比较分析，充分了解公司的经济运行态势，提高统计分析水平，从而为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、促进经济发展提供科学依据。

四、统计法制建设不断完善，数据质量不断提高。

统计数据质量是统计工作的核心所在。我们坚持实事求是，弘扬求真务实精神，努力提高基层数据质量。规范基础工作，确保源头数出有据。统计报表有关数据直接从企业原始记录、统计台账、会计报表取得的，报表数据和有关记录项目保持一致；统计报表有关数据以企业原始记录、统计台账、会计报表相关数据加工后取得的，以企业原始记录、统计台账、会计报表为依据。

五、建立规范的统计台账，保证源头统计数据质量。

建立规范的、统一的、可核查的统计台账，是统计基础建设的一项重要内容，是保证统计源头数据质量的一个重要抓手。统计台账依据原始记录和相关数据，按照统计指标的含义填写，统计报表的数据来源于统计台账，和统计台账保持一致。统计台账分门别类地进行登记、整理，年终汇总表册存档。

六、严格统计资料管理工作，报表档案利用科学化。

我们高度重视档案管理在企业管理中的重大作用，按照统计信息化的要求，运用计算机处理企业统计数据的采集、汇总、分析和上报工作。每年结合企业的现实情况，完善各项档案管理制度，制定档案管理考核规定，坚持从严规范、从细抓起，持续创新档案管理模式，提高档案综合服务水平。在档案基础管理方面，坚持多管齐下，狠抓档案的归档率、完整率、准确率，加大考核力度，以经济的手段，保证报表资料的真实完整。在档案资料的接收、借阅复制工作中，严格遵守档案的保密制度、交接制度和借阅利用制度，认真做好收存、借阅登记。同时，充分发挥档案信息服务作用，为公司提供可供查阅参考的资料，使档案工作由收集保管向开发利用转变。

七、加强统计知识学习，全面提升人员素质。

一是加强学习培训，提升综合能力。二是增强责任认识，加强作风建设。以热爱本职工作、锐意进取、奋发有为的精神状态和求真务实的工作作风，不断创造新的业绩；严肃工作纪律，恪守职业道德，提高工作效率。三是完善激励机制，强化正确的用人导向。四是加强文化建设，努力营造团结和谐的工作氛围。

数据统计员个人工作总结

xx年对我公司来说是具有重大历史意义的一年，在这一年中，公司完成了搬迁、复产、认证工作，工作量之大是不言而喻的。我车间是拥有近1700㎡的大车间，人员多，设备多，生产品种多，而办公室管理人员又太少，因此，我没有只把自己的工作看成简单的报报出勤、做做成本，而是主动的将力所能及的工作多做一点。下面简单总结一下我今年的工作情况：

一、 公司于年初完成了搬迁、复产、改造工程。这期间大多数员工放假，只有办公室、班组长及部分生产骨干上班，面对新落成的诺大厂房，我们不怕苦，不叫累，清理垃圾，安装设备，为尽快复产作准备。我们从没休过公休日，就连元旦也一天未休，有时甚至加班到深夜，在大家的努力下，仅用20天便恢复了生产，并于4月份顺利通过gmp认证，这其中也有我的汗水和功劳。

二、 我车间拥有员工170000人，其中一半以上是临时工，由于身份性质，临时工流动性很大，甚至有些人才来两三天就不干了，还得重新补充员工，每一名新员工报到后，我都及时做好出勤记录，收好押金，将工作服、工作鞋等劳保品发放到个人手中，以便他们及时上岗，不耽误生产。我的日常工作就是每天将生产所需的各种辅料、包装物制表，交供运班组领料，及时领取就餐卡，以保证职工按时就餐，对于各班组所需清洁剂、清洁工具、备品备件等做到随时领取随时发放，我从未因这些工作平常、繁琐而不尽心尽力。每月的月末是我最忙的时候，我将车间所有人员的考勤进行整理，经主任审核后上报人力资源部；将各种材料领用单据等整理登帐，进行成本核算，将报表上报财务部，并保证报表资料准确，数据正确，上报及时。

三、 我车间共有大小设备多台套，有进口的，有国产的，现在产量大，所有设备几乎都是全负荷运转，甚至有些设备是超负荷运转，因此出现故障在所难免。我及时将维修工提出的所需备件做成采购计划，由主管领导批复后送交职能部门，并随时与职能部门联系物品到货情况。

四、 我车间主要生产两个剂型，胶囊和口服液，共计xxxx品种。剂型不同，生产工艺也不同。胶囊是固体制剂，在我车间要经过制粒、胶囊灌装、铝塑包装、封袋、包装等工序制成成品入库，完成生产过程。口服液是液体口服制剂，在我车间经过配剂、灭菌、过滤、灌装、灯检、包装后入库，完成生产。我要求自己对车间生产的所有品种的工艺流程都有所了解，掌握各品种的原辅料及包材的领用量和消耗。

以上是我对今年工作的简单总结，工作中还有很多不完美之处，我决心在今后的工作中克服缺点，发扬优点，争取把工作做的更好，也请领导和同志们进行监督和指导。

数据统计员个人工作总结

工作以来，在项目部领导的关怀下，在同事的帮助下，我能尽心尽职，全身心的投入到工作中，尽自己的全力履行好统计员工作职责，刻苦钻研业务知识，努力提高理论知识和业务工作水平，并认真完成领导交给的各项工作任务。把自己多年来在学校所学到的书本经验应用在实践工作中，并能够严于律己，在同事的关心、支持和帮助下，思想、学习和工作等方面取得了新的进步，现工作总结如下：

1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习，在工作中，坚持一边工作一边学习，不断提高自身综合业务素质水平，认真学习工作业务知识，并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习，并且认真翻阅了《现场物资管理实施方案》，明确了统计员的工作职责。

2、在工作以来，我始终坚持严格要求自己，勤奋努力，时刻牢记在自己平凡而普通的工作岗位上，努力做好本职工作。在具体工作中，我努力做好领导交给的每一个工作，分清轻重缓急，科学安排时间，按时、按质、按量完成任务。

3、每天及时、准确按《采购合同》或《供货协议》的到货明细填写《材料物资统计表》和《成套设备统计表》；按照司机提供的到货清单认真填写《设备物资统计表》，将每天的到货情况输入到《二期扩建工程管理软件（p3系统）》，再将到货记录通过sql数据库软件的企业管理器导入到《中唐电现场物资管理系统（mis系统）》，并及时作好数据的备份。

4、每隔两天向计划设备部和工程部发送《设备物资统计表》；每周作好《现场物资周报》的统计工作；每个月将总到货车数和总物资重量与月到货车数和物资重量报给项目经理；并在月初将一个月的到货情况统计到《物资库存动态盘点表》，并存档。

5、在设备厂家和保管员确认设备无问题情况下，及时对照发票作入库单，将发票复印件存档，并作好《入库单记录明细》。

6、在作好统计工作之后，对项目部的电脑及网络进行定时维护，更新系统，更新修复被攻击的ie浏览器，扫描系统存在的`漏洞并进行修补和安装补丁，定期对操作系统清理垃圾和作ghost备份；解决同事们在电脑上遇到的所有困难和存在的问题。

1、在工作中，虽然我不断加强理论知识的学习，努力使自己在各方面走向熟练，但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限，导致在平时的工作中比较死板、心态放不开，工作起来束手束脚，对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话，与同事们尤其是领导的沟通和交流很少，工作目标不明确，并且遇到问题请教不多，没有做到虚心学习。

2、身为新时代的大学生，却没有青年人应有的朝气，学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成，但自己不会主动牵着工作走，很被动，而且缺乏工作经验，独立工作能力不足。在工作中不够大胆，总是在不断学习的过程中改变工作方法，而不能在创新中去实践，去推广。

3、由于进了大量的设备，有时没有及时统计到货情况，出现累积现像。对sql数据库软件没有作到按时备份。网络线路不规整没有及时进行处理。

这是我对这段时间工作的总结，说的不太多。但我认为用实际行动做出来更有说服力。所以在今后工作中我将努力奋斗，无论自己手头的工作有多忙，都服从公司领导的工作安排，遇到工作困难，及时与领导联系汇报，并寻找更好解决问题的办法，继续巩固现有成绩，针对自身的不足加以改进，争取。

数据员个人工作总结

为贯彻落实学校体育“健康第一”的指导思想，切实加强学校体育工作的具体体现，我校十分重视《学生体质健康标准》实施和测试工作，在2010年下旬对全校学生进行了体育项目测试，并将测试数据上报，现将实施工作总结如下：

开学初，组织各年级体育教师进行培训，明确各年级测试项目，测试步骤和操作细则，并要求体育教师对各班进行《标准》的测试项目及锻炼方法的宣传教育，让他们认识《标准》实施办法的重要性和必要性，学校还把《标准》工作方案复印给各班，让学生了解测试达标要求来督促自已平时积极主动地锻炼身体。

1、在测试前，对学生进行身体健康情况的摸底调查，有计划、有组织地安排测试，并对测试仪器调试、场地、设施以及环境的布置和安排进行排查，制订详细的测试细则和安全措施，指导受试者做好充分的预备活动等。

2、对各年级的测试项目都做了统一的规定，身高、体重为各年级的必测项目，其他年级测试项目为：一、二年级测试投沙包、立定跳远。三、四年级为仰卧起坐、立定跳远。五、六年级为肺活量、400米、仰卧起坐、跳绳。在测试过程中，充分发挥体育骨干的作用，使学生能安全有序地完成测试任务。对成绩不合格和请假学生进行补测工作。

3、在测试过程中，学生态度端正，认真测试，各项测试成绩很正常。但是也有一小部分学生抱着好玩的心态。高年级学生对耐力项目（400米）的测试有偷懒的现象，导致400米成绩较低，但学生对跳绳感兴趣，成绩较好，总的成绩还是能够达到100%的及格率。

在测试全部结束后，对数据进行整理、分析并上传，实事求是地向学生反馈，所有工作按时完成，测试数据真实、准确无误并及时完成数据的上报工作。

这次体质健康测试，从分布任务到测试完成，时间紧，任务重，没有全体的力量是不可能在短期内对如此多的学生进行测试。同时积极发动，精心组织，合理安排是做好这项重要工作的保证。在这次测试过程中虽然取得了一些成绩，但也存在着不足，争取在以后的工作中克服不足，发扬长处，再上新高。

数据统计员个人工作总结

数据库数据查询实验总结

一周紧张的sql实训结束了，通过这一周的实训我学会了许多东西。使我对数据库有了更新的认识，知道了数据库的重要性，也掌握了许多对数据库的操作方法，包括数据库的创建、表的创建、数据的查询、数据的修改、数据的删除、数据的导入/导出等等虽然最后交实验成果不是c版的，但是通过次实训同时也对c有了更深一步的了解，学会了在c中连接sql，也算也有了些收获。后来还是用的asp格式的，在做asp格式的查询时遇到了很多问题通过与同组的同学交流讨论之后基本上都解决了。但是最重要的是在这次的修改过程中学到了更多的知识。实训中遇到了一些问题，通过与同学的交流以及向老师请教，基本上解决了网页修改的问题。虽然实训中遇到了很多问题，但是同时我也学会了在书本上学不到的东西。

最后通过这次实训让我懂得了，为人做事一定要认真仔细，谨慎细心。通过实训体会的老师传授给我们的知识我们应该耐心的去学习。我相信通过实训会为我以后的工作和学习奠定了良好的基础。实训课是在学习与探索中度过的，通过这一次锻炼，我学到了许多知识，也认识到了自己的一些不足之处，但无论对我以后的学习还是工作都有很好的帮助。

最后我还懂得了团队精神的重要性，在实践能力上也得到了提高真正地做到了学以致用对我来说受益匪浅。同时更要感谢老师的教导。

数据员的个人总结

一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

二、软硬件要求高，系统资源占用率高。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过tb级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大cpu和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具。

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用oracle或者db2，微软公司最近发布的sqlserver性能也不错。另外在bi领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的etl工具和好的olap工具都十分必要，例如informatic，eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用sqlserver需要花费6小时，而使用sqlserver2005则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码。

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区操作。

对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如sqlserver的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘i/o，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引。

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个etl流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制。

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存。

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1gb，1个p42.4g的cpu，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096m的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6+1024=25600m，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理。

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表。

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询sql语句。

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的sql语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的sql脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对sql语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理。

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制。

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图。

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘i/o，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）。

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑操作系统问题。

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储。

数据量加大是一定要考虑olap的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是olap多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘。

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。