数据员年终工作总结范文 数据分析年终工作总结范文实用（最新5篇）

数据员年终工作总结【第一篇】

2018年对于公司来说是硕果累累的一年，作为一名产品经理，我和公司风雨同舟，共享收获的喜悦，共度发展的艰辛。不知不觉2018年要划上一个大大的句号，回顾一年的工作，有经验总结，也有问题分析，主要体现在以下几个方面：

本年度我能够通过新闻、报纸、网络、书籍等各种途径来了解国内外房地产发展趋势以及政府对于黄河金三角区域发展的态势和支持，特别关注xxx发展的一切利好消息；通过每月两次的会议来认真学习公司对业务系统的一切利好政策，以及项目、销售、薪酬等方面的政策和制度；通过和不同客户以及现场签约手的沟通，及时认真汇集客户提出的各种疑难问题，和公司各专业人士反映和了解，减少客户因有问题不能解决而影响成交的机率。

2018年工作的每一天，处理任何问题，我始终要求自己一个出发点不能改变——我是xx人。任何人包括自己的利益不能凌驾于公司利益之上。解决一切问题的前提是：有利于公司利益，有利于企业发展。

三、工作纪律。

工作当中我对于自己的要求是：一切从自身做起。工作的原则性不能改变，根据公司出台的《xx管理制度》严格要求自己。

作为一名产品经理，工作的中心是制度化的管理和人性化的服务。每月在各市场组织各类培训以及和业务员单独面谈等各种方式来传达空港发展的利好消息，公司的利好政策以及薪酬制度，项目销售情况等。

通过学习来提高本辖区团队素质，通过沟通来解决业务员的心态问题，增强信心。出现挣单、抢单等现象，我第一时间去解决，解决的原则是公平，公正，维护每个业务员的切身利益，精心打造和谐、健康的团队。

本年度圆满完成了公司下达的各项目标和任务，市场完成任务率达95%，保底任务完成率达100%，超额110%，团队新增人员200余人，有效业务员达75%，新增业务主管20余人。

本年度工作存在的问题：

1、市场发展不均衡。

2、个别市场专职人员为了私人利益，压制团队发展，影响了核心力量培养。

3、由于市场之间以及市场内部不正当竞争，造成市场死单率明显上升。

4、深层次挖掘业务员力度不够。

5、公司各部门配合协调力度不够。

根据2018年度的工作情况以及存在的各种问题做出2019年工作计划安排：

1、深度挖掘本辖区内新营销人员数量并提高质量。

2、积极组织各类培训，提高本辖区内的团队素质。

3、保证团队的凝聚力及团队新营销人员每月递增。

4、加强和第一线业务员面对面沟通，对所服务市场加强监督力度。

5、和现场配合，从老客户中培养新生资源。

6、及时对公司的各种销售方案和管理制度提出合理化建议。

7、在本辖区内充分贯彻优胜劣汰的用人机制。

8、第一时间处理市场的各类问题。

9、按时参加公司的各种会议，保证上通下达。

10、完成公司下达的各项目标任务，收集反馈本辖区内各市场情况。

数据员年终工作总结【第二篇】

8月16日至19日，我有幸参加了在哈尔滨举办的数据集成与数据分析的高级培训班。报完名后，工作人员给我发放了本次培训教材。拿到培训教材后，我赶紧浏览了一遍，对本次培训的全部知识点有了大致了解，这次培训内容主要包括如下内容：商业智能、数据集成实战、数据仓库与多维数据建模、数据分析方法以及olap分析演示。本次培训方式采取老师在每介绍完相关知识后，再介绍微软在该方面的解决方案，如：sql数据库中的ssas、ssrs等。通过三天紧张的培训，主要的心得体会是商业智能核心技术—数据仓库的功能非常强大，具有数据抽取、清洗、加载、集成、分析以及将快速得出的分析结果进行各种图形化展示功能，可以通过mse_cel将数据库中的图形效果直接展示给用户，也可以通过servlet和flash技术在门户或决策支持系统进行展示。

(一)共同之处：

减少数据冗余和不一致性，提升对数据的洞察力，都是跨业务系统的。

依赖很多相同的技术手段，都涉及到etl技术、都强调数据质量。

建设方法类似，都需要数据规范作指导，都需要统一的安全策略。

(二)不同之处：

处理类型不同：主数据管理(mdm)系统是偏实时交互的应用，为各个业务系统提供联机交易服务;而数据仓库是面向是分析型的应用，是在大量历史数据的基础上进行多维分析。

实时性不同：主数据管理在运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步，对实时性要求高，而数据仓库存储的是历史数据，对实时性要求较低。

数据量不同：数据仓库存储的是海量的历史数据和各个维度的汇总数据，而主数据管理存储的仅仅是组织机构、项目工程等基本信息，存储的数据量较小。

服务对象不同：主数据管理的服务对象是服务对象是oa、人力资源、供应链、财务等业务系统，而数据仓库的服务对象是各层领导和业务分析、业务决策人员等。

二、数据仓库与数据集市、od的关系。

数据仓库：存储历史的业务处理明细数据和维度的汇总数据。

数据集市：为满足各种特定分析需要，存储个性化分析汇总后的数据，为用户提供快捷的访问。

ods：存储实时的业务数据。

三、数据仓库的设计。

(1)数据仓库的设计不可能一步到位，应按用户需求和业务需要逐步完善。

(2)数据仓库的设计范式应满足第三范式，即雪花型数据模型设计。

(3)数据仓库的设计尽量不使用视图，而使用事实表，并且表之间一定要有严格的约束。

(4)数据仓库事实表中要设置自身的主键(建议创建数字主键)，不建议使用业务系统中的主键，尽管可能是一样的，可以将其设置为事实表的代理健;尽量不用业务系统中的“备注”字段，避免引用描述性属性;字段类型为字符类型的，使用nvarchar，而不用varchar。

(5)数据权限的控制：数据库角色的权限只能控制到表的操作权限，而数据仓库的角色可以控制到数据仓库中字段的操作权限。

(6)根据业务分析需要，当数据仓库中的数据超过了分析周期时，可以将其迁移到磁带库中。

四、数据抽取和数据挖掘。

(1)数据抽取有两种方式：增量抽取和完全抽取。增量抽取中推荐采用时间戳法抽取，当数据更新量不大时，可以采用触发器法抽取。增量抽取方法并不一定优于完全抽取方法，需要根据实际情况进行选择。

(2)数据抽取etl的过程需要被监控，对抽取失败的数据应重新同步。

(3)数据挖掘的方法有：决策树、聚类、时间序列、贝叶斯、关联、神经网络、逻辑回归、线性回归、文本挖掘。

五、数据分析ssas。

(1)olap分析的维度、层次、cube的了解。

根据cube新建向导，创建cube，将维度和层次引入，利用md_查询多维数据，并根据需要，可以选择kpi中的“值”、“目标”、“状态指示灯”、“趋势”、“趋势信号灯”方式进行展示，展示后，可以对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据，每次钻取都会向数据仓库发出一条查询语句。

(2)聚类分析。

聚类分析有三种：molap、rolap、holap。molap是将聚合数据和明细数据都存放在cube中，是非实时的，存放于一个文本文件;rolap是实时的，只存放cube框架，包括层次、维度等，用户在进行分析时，数据需要进行实时统计分析;holap介于molap与rolap之间，聚合数据存放在cube中，明细数据仍存放在数据仓库中。推荐使用molap。

(3)报表分析ssrs。

可以通过报表分析对事实表或数据表以及矩阵进行任意的集成，展示后，不能对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据。

数据员年终工作总结【第三篇】

我20__年4月参加工作，在县经委成为一名数据录入文员，历经几次机构改革，原来单位改为现在的__县工业促进局，而我一直从事打字复印工作。四年年暑往寒来，办公设备不断更新，自己作为一名录入员，亲身感受了时代的发展与进步，也感受了工作的压力，计算机的升级换代，跟随的是操作技能的更新与提高。我也随着工作的需要不断提升自己的业务能力和水平，学习新的业务知识，在繁忙的工作中体验了艰辛，也收获了进步与成长的快乐。下面是我的录入员工作总结：

在工作中我尊敬领导，与同事关系融洽。为尽快进入工作角色，本人自觉认真学习本单位、本岗位的各项制度、规章，严格按照单位制定的工作制度开展工作。能够坚持学习政治理论、与录入员工作相关的业务知识。积极参加单位组织的各项学习活动，并利用业余时间进行自学。业务水平和理论素养都有所提高。

多年来，在单位领导和同志们的大力支持和帮助下，本人端正工作态度，严格履行工作责任，较好地完成了本职工作任务，所承担的工作深得领导和同志们的肯定和好评。再此首先感谢一下一直以来对我耐心帮助和关心的所有同事和领导!下面是我个人这些年的工作业绩和技术业务方面的总结。

一、加强思想和业务理论学习，不断提高自身综合素质。

回顾这些年来的工作，我克服自己文化基础差的弱点，利用业余时间，认真钻研业务和提高自身的政治素质。积极参加市、县劳动部门组织的各种业务知识能力培训，加强职业道德修养，努力提高自身工作能力。认真学习计算机的使用、维修和保养知识。自己不懂，就虚心向他人学习，自己花钱参加计算机知识培训班，把学到的知识应用在工作实践中。数据录入要求的是准确和速度。五笔输入法是录入汉字最快的输入法之一，因此我利用自己的休息时间努力学习，记字根、练指法、并做到盲打，有时甚至练习到深夜，直到打字基本熟练，速度达到每分钟100字以上为止。

二、严格履行岗位职责，努力做好本职工作。

进单位以来，在业务主管和同事们的支持和帮助下，本人很快就掌握和熟悉本岗位工作的要求及技巧，严格做到按时按量完成单位里交给的材料和文件的录入、校对、复印等工作，保证打印材料准确、整洁、清晰，符合材料的规格。在数据排版上尽量设计的美观些，努力做到让打印出来的文件或资料便于大家使用。

三、忠于职守，严格做好保密工作。

在数据录入的同时，能认真执行保密制度，数据材料的底稿能妥善保管，印后能及时把作废的底稿销毁，不泄露保密材料及文件的内容。对校对过的废、旧材料和文件的纸张，也都能够妥善处理。

四、厉行节约，杜绝浪费。

为了明确文印室里的办公耗材使用情况，我们制作了文印登记簿，对打英复印或油印超出材料，都要如实登记，真正做到厉行节约，杜绝浪费。对于文印室里的、打印机、复印机等设备和其它物品，能够严格管理好，保证文印工作顺利进行，并在工作中学会这些设备的简单维修与保养。为此我读了这方面的大量书籍，自己买书，到书店看书，上网查阅资料更是常有的事，在书本中我丰富了自己，工作能力有了明显的提高。

数据文员工作简单没多少技术含量但是这个工作需要责任心和细心，要有一定的处事能力处事要豁达，不要求全责备，斤斤计较，对于工作中存在的问题和矛盾，需要以宽容之心去协调，去处理。但是在处理矛盾时，一定要相互谅解，支持，处事须谨慎，不要随心所欲，我行我素。粗心大意，不是谨小慎微，而是严谨慎行，待人要真诚，不能欺上瞒下，互不信任。诚信是中华民族的传统美德，也是我处人处事的基本原则。

数据员年终工作总结【第四篇】

第一条为了加强我省国土资源数据的管理，规范全省国土资源数据的生产、汇交、更新、保管和利用等工作，提高国土资源数据的应用水平，确保“一张图”的现势性、动态性、真实性和权威性，满足全省国土资源管理和社会经济发展的需要，根据国土资源部《国土资源数据管理暂行办法》及有关法律法规，制定本办法。

第二条全省国土资源数据的生产、汇交、更新、保管和利用，适用本办法。

第三条本办法所称国土资源数据，是指全省各级国土资源管理部门在履行国土资源规划、管理、保护与合理利用等职能过程中所生产和使用的数字化成果。主要包括：

(四)各级国土资源管理部门组织实施的成果更新数据。

第四条国土资源数据管理工作按照统筹规划、统一汇交、分级管理、分布服务的原则组织实施。

第二章管理机构和职责。

第五条省、市、县三级国土资源管理部门，分别为省、市、县三级国土资源数据主管部门(以下称数据主管部门)，分别负责本行政区域内国土资源数据生产、汇交、更新、保管和利用的监督管理，履行下列职责：

(一)负责数据管理工作的统一管理和组织协调，组织制定数据管理工作的规章制度;。

(四)明确提供数据汇交与更新的业务管理部门及数据汇交与更新的范围;。

(六)负责指导、监督和管理数据的保密工作。

第六条数据主管部门的处、科、股室(以下称业务管理部门)，具体负责组织实施本行政区域内国土资源数据生产、汇交、更新等工作，履行下列职责：

(二)受数据主管部门委托，组织开展数据检查工作;。

(三)将数字化成果数据汇交到数据保管单位，并按要求逐级向上汇交;。

(四)对数据的保管和利用进行监督管理;。

(五)履行数据主管部门规定的与数据生产、汇交、更新有关的其他职责。

第七条省、市、县三级国土资源管理部门的信息中心或信息化工作机构，分别为省、市、县三级国土资源数据保管单位(以下称数据保管单位)，受相应数据主管部门的委托，承担数据管理的技术工作，履行下列职责：

(一)承担数据汇交、保管和利用等技术工作;。

(四)协助业务管理部门，实施数据检查工作;。

(五)建立和维护数据汇交、保管和利用的软硬件环境以及数据管理系统;。

(六)开展数据整合与集成，建立信息服务系统，为政府部门和社会提供信息服务;。

(七)开展数据汇总、综合分析和研究，为国土资源管理工作提供支持;。

(八)实行数据安全工作责任制，健全数据安全管理制度，完善数据安全防护措施;。

(九)履行数据主管部门规定的与数据管理有关的其他职责。

第八条国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项数字化成果数据的形成单位(以下称数据生产单位)，承担数据的生产、加工、汇交、更新等具体工作，履行下列职责：

(二)将数字化成果数据汇交到业务管理部门;。

(三)履行与数据生产、加工、汇交、更新有关的其他职责。

第三章数据的生产、汇交与更新。

第九条数据主管部门统筹规划数据生产工作，将其纳入国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项的规划和计划中，确保数字化成果数据的可获取、可利用。

第十条数据生产应遵循相关业务规定及国家、行业有关技术标准、规范，保证数据生产的规范性。

第十一条数据主管部门统筹规划数据汇交工作：

(一)国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项形成的各类国土资源基础和专题数字化成果数据，由数据生产单位向业务管理部门汇交，经数据主管部门组织验收合格后，再由业务管理部门向数据保管单位汇交。

(二)数据主管部门履行业务管理职能过程中形成的政务管理数字化成果数据，通过政务管理信息系统自动进入数据保管单位的数据管理系统中。

(三)依照法律法规的相关规定和有关合同约定形成的国土资源数字化成果数据，由管理相对人向业务管理部门报送，经数据主管部门组织验收合格后，再由业务管理部门向数据保管单位汇交。

(四)承担数据汇交的业务管理部门及汇交的数据范围，依照本办法附件的规定执行，数据主管部门可根据国土资源管理的需要进行调整与补充。

第十二条业务管理部门应按国家及省政府有关规定负责组织实施数据更新工作。数据生产单位提交更新数据包到业务管理部门，经数据主管部门审查验收合格后，由业务管理部门汇交到数据保管单位，再由数据保管单位更新数据管理系统中的数据。

对于行政审批完成后的数字化成果数据，通过政务管理信息系统在线实时动态更新。

第十三条数据生产单位应当按照下列规定的期限汇交数据：

(三)数据生产单位应对数据质量和数据的真实性、准确性和完整性负责，建立数据质量监督体系和技术保障制度。

第十四条数据主管部门要求数据生产单位补充有关数据或者对有关汇交的数据作进一步说明的，数据生产单位应当在30个工作日内完成有关的汇交工作。

第十五条因不可抗力，数据生产单位不能按照本办法第十二条规定的期限汇交数据的，应当向数据主管部门提出延期汇交申请，经批准后，方可延期汇交并告知数据保管单位。

第十六条已经中止的项目，数据生产单位应当在项目中止后30个工作日内按照数据汇交计划完成有关的数据汇交工作。

第十七条未依照本办法规定的期限汇交数据或未及时更新数据的，由数据主管部门责令限期汇交或更新;逾期不汇交或更新的，视不同情况，责令限期改正、通报批评，并追究相关人员的责任;造成严重损失的，应当予以赔偿。

第十八条伪造数据或者在数据汇交中弄虚作假的，由数据主管部门没收、销毁有关数据，责令限期改正;逾期不改正的，通报批评，并视情节追究相关人员的行政或法律责任。

第十九条数据生产单位疏于管理，造成汇交数据不合格的，数据主管部门可以给予通报批评。

第二十条数据生产单位汇交的数据，经数据主管部门审查和数据保管单位检查合格后，由数据保管单位出具数据汇交凭证。数据保管单位不得无故拒收数据生产单位汇交的数据。

第四章数据的审核。

数据员年终工作总结【第五篇】

根据三星公司的调查，2016年全球互联网流量超过了1zb，即10亿兆字节。这个数字是巨大的，但这个数据量与全球各企业正在存储的全部数据相比还相差甚远。

更重要的是，在大多数公司中，数据处在“管理之下”的这个用词有些不当。

理解暗数据。

数据保留。

实现最佳分析结果的数据集成。

数据访问。

it部门在这些领域进行艰苦努力的原因如下：

所有类型的输入数据流(其中大部分是非结构化的)太大，无法每天进行管理，因此最终将数据放在任何地方。

电子发现和行业法规对历史数据的法律和审计流程的要求使得业务决策者不愿放弃数据，最终用户并不喜欢在年度审查会议上讨论数据保留政策。

数据集成是it部门面临的最困难的任务之一，像数据聚合这样的概念在分析中发挥更大的作用才会加强，因此看似不同的数据集合可以组合成可搜索的存储库，用于新型的业务查询。

快速访问数据是一种业务需求，但是高端存储在现场或云端的价格昂贵，因此一些数据必须归档到速度更慢，成本更低的存储空间中。为了解决这些问题，组织管理层将项目的人力物力主要放在了其他重要的目标上。

以下是机器学习，人工智能和分析可以在以下几个方面提供帮助：

(1)暗数据排序。

每个企业系统和每个业务部门都有一些积累的数据，但是人们对此一无所知。通过使用机器学习并结合其功能与算法，可以解决如何排序和处理存储在服务器上的不同类型的电子邮件，文档，图像等文件，机器学习，人工智能(ai)和分析可以对这个未发布的数据进行处理，而经验丰富，知识渊博的工作人员可以查看和回顾自动化推荐的数据分类方案，调整并执行方案。该过程的一部分还可以解决数据保留问题，其分析将产生一组可能从文件中清除数据的建议。

(2)决定丢弃哪些数据。

机器学习，分析和人工智能(ai)可以客观地识别那些很少使用或从未使用过的数据，并建议工作人员将其丢弃，但它并不具备与工作人员相同的识别能力。例如，这些进程可以选择未访问五年以上的数据或记录，表明数据可能已过时。这样可以节省员工的时间来查找这个潜在的过时数据，因为现在他们需要做的只是确定是否有任何理由保留它。

(3)汇总数据。

当分析开发人员确定需要聚合查询的数据类型时，他们常常为应用程序生成一个存储库，然后从不同的源中提取各种类型的数据，以形成一个分析数据池。要做到这一点，他们必须开发集成方法来访问不同的数据源。机器学习可以通过自动开发数据源和应用程序的数据存储库之间的“映射”，使这种人工过程更加高效。这减少了集成和聚合时间。

(4)组织数据存储以获得最佳访问。

在过去的五年中，由于低成本固态存储的发展，数据存储供应商已经在自动化存储管理方面取得了重大进展。这些技术进步使it部门能够使用“智能”存储引擎，使用机器学习来查看最常使用哪些类型的数据，哪些数据很少使用或从不使用。根据插入到机器算法中的业务规则，自动化能够以快速存储或慢速存储来自动存储数据。自动化可以让存储管理员不必人工解决存储优化问题。

数据管理是一个主要的it挑战，在大多数组织中并没有很好的解决方案，这是因为随着数据的不断流入，数据管理将会变得更糟。

首席信息官，数据架构师，以及存储管理者需要向企业高管强调这个问题，但数据管理项目并不容易通过花费费用来解决。

然而，it经理通过指出数据管理的分析时间，以及可以降低人力和存储成本的价值，至少在与企业管理者讨论如何提高战略敏捷性并降低运营成本的同时，这将成为一个至关重要的切入点。

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