渔业大数据工程师工作总结精选。
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渔业大数据工程师工作总结【篇1】
随着信息技术的不断发展，渔业企业也开始关注渔业大数据的应用，从而提高渔业生产效率并降低成本，在这个背景下，我作为一名渔业大数据工程师，深感自己的工作非常重要和紧迫。在这篇文章中，我将结合多年的工作经验，对自己的工作进行总结。
一、 职责
作为一名渔业大数据工程师，我的工作职责主要包括以下几个方面：
1. 数据源的管理：负责管理和维护渔业生产数据，以确保数据质量和完整性。
2. 数据分析和挖掘：利用数据分析和挖掘技术，产生决策支持系统，帮助企业进行管理决策，优化生产流程等。
3. 应用程序的开发：开发适用于渔业企业的应用程序，包括数据可视化、数据处理、数据统计等，以帮助企业方便快捷地使用数据。
二、 工作内容
下面是我在工作中经常遇到的问题和解决方法：
1. 数据质量问题
在数据分析过程中，数据质量是非常关键的因素。因此，在我的工作中，我需要对数据源进行管理和维护，以确保数据质量和完整性。例如，通过数据清洗，去掉重复和无效数据，并修复错误或缺失的数据来提高数据质量。
2. 数据分析和挖掘问题
数据分析和挖掘是渔业大数据工程师工作的核心部分。我通常使用在线分析处理(OLAP)、数据挖掘算法等工具和方法来挖掘数据中的信息。例如，在预测渔业产量时，我会利用时间序列模型、分类模型和回归模型来进行预测和分析。此外，我还会根据业务需求，开发智能决策支持系统，提供针对性的应用程序来帮助企业管理业务。
3. 应用程序的开发
除了数据分析和挖掘，应用程序的开发也是我的一项重要工作。我通常使用Python、Java、R等编程语言，结合数据库和云计算技术，开发适用于渔业企业的应用程序。例如，开发数据可视化工具可以帮助管理层直观地了解各个生产环节的情况，提高管理效率。
三、 工作的挑战
在我的多年工作经验中，有许多挑战。其中最大的挑战之一是保持业务和技术的平衡。随着技术的发展，新的技术和工具不断涌现，如果只关注技术发展而忽略业务需求，则可能导致数据分析和挖掘的结果与业务实际情况不符。
另外，渔业数据的复杂性也是我所面临的挑战之一。由于气候和自然环境的影响，渔业数据是具有一定的不确定性和复杂性的。因此，需要我的团队不断更新技术和方法，以适应不同的渔业数据环境，并保持数据分析和挖掘的准确性和有效性。
四、 总结
总之，作为一名渔业大数据工程师，我的工作是非常重要和有挑战性的。在工作中，我需要处理和分析渔业生产的各种数据，为企业提供决策支持和帮助企业生产流程的优化。虽然面临的挑战不小，但是我的经验和技术不断提升，是在这种环境中茁壮成长的。
渔业大数据工程师工作总结【篇2】
作为一名渔业大数据工程师，我有幸参与了多个渔业相关项目的设计、开发和实施，并发挥了自己的专业能力，为公司提供了有价值的数据分析和挖掘。
在项目设计阶段，我们需要详细了解客户的需求和业务场景，进行数据采集和预处理，制定合适的数据模型和算法模型，以达到更好的数据分析效果。同时，也需要考虑数据安全和隐私保护问题，制定相应的数据管理方案和安全策略。
在项目开发过程中，我们需要熟练掌握数据处理和分析的相关技术，如Python语言、MySQL数据库、Hadoop分布式存储和计算平台、Spark数据分析引擎等，并根据具体情况选择合适的工具和技术进行开发。同时，也需要遵循软件工程的相关规范和流程，如开发规范、代码审核、版本控制、测试和优化等，确保项目质量和可维护性。
在项目实施过程中，我们需要与客户密切合作，进行需求调整和技术支持，并及时解决项目实施中遇到的技术问题和风险。对于海上渔业项目，我们还需要考虑数据通信和实时获取的问题，制定相应的通信方案和传感器数据采集方案，以提高数据的实时性和准确性。
在工作中，我秉承着“诚信、创新、务实、协作”的工作理念，努力提高自己的专业能力和沟通协调能力，积极学习行业前沿技术和趋势，并与团队成员分享经验和成果。
总之，作为一名渔业大数据工程师，我深知自己的工作责任和使命，将继续为渔业发展做出自己的贡献。
渔业大数据工程师工作总结【篇3】
近年来，随着大数据时代的到来，各行各业都开始重视大数据的应用和分析，而渔业行业也不例外。渔业大数据工程师这一新兴职业应运而生，成为了渔业行业中的热门职业之一。
作为一名渔业大数据工程师，我的主要工作内容是收集、整理、存储、分析和挖掘渔业数据，并以此为基础，研发出解决问题和提升效益的方法和工具。在工作中，我主要负责以下几方面的工作：
一、数据收集与整理
渔业大数据的收集往往来源于各种数据收集设备，如渔具探测器、船舶自动识别系统、海洋水文站、气象站等。我们需要收集这些设备采集到的原始数据，并将其整合成标准的数据格式，以便于后续的分析和处理。同时，在收集和整理数据的过程中，我们还需要对数据进行去噪、去重和数据清洗等预处理工作，以保证最终分析结果的准确性和可靠性。
二、数据存储与管理
大量的渔业数据需要有一个可靠、高效的存储和管理方案。我使用了基于Hadoop的分布式文件系统，将数据存储在多台服务器上，并通过Hive、HBase等工具，实现了对数据的快速查询和分析。
三、数据分析与挖掘
数据分析和挖掘是渔业大数据工作中最为重要的部分。我们需要运用各种数据分析算法和机器学习算法，对渔业数据进行统计和分析，挖掘数据中的规律和关联，发现数据中潜在的价值信息。通过数据分析和挖掘，我们可以了解渔业资源的分布、数量和质量，以及人类活动对海洋生态环境的影响，并提出相应的管理措施。
四、算法和工具研发
渔业大数据职业需要具备一定的算法和数据处理工具的开发能力。我们需要针对具体的问题，研发出适合的数据分析算法和工具，实现数据的自动化处理和智能分析。例如，我曾经开发过针对海洋渔业资源分布的聚类算法，以及基于Hadoop的大数据分析平台。
五、数据可视化与展示
渔业数据的可视化与展示是渔业大数据工作的另一个重要部分。我们需要使用可视化工具，将数据以图表、地图等形式展示出来，以便于渔业管理者、科研人员和公众了解数据的价值和意义，并为渔业管理提供有力的支持。
总结来说，作为一名渔业大数据工程师，我们需要掌握相关的数据分析算法和工具，同时还需要具备一定的编程技能和数据可视化能力。我们的工作既需要对技术深入了解，又需要对渔业行业有一定的了解和认识，只有这样才能更好地为渔业行业带来改变和进步。
渔业大数据工程师工作总结【篇4】
渔业大数据工程师工作总结
作为渔业大数据工程师，我一直致力于利用先进的技术手段，为渔业生产提供更加精准高效的支持。在这个领域中，我深刻地体会到了数据的力量和价值。在我工作的过程中，我对渔业大数据工程师这一职业有了更加深刻的认识和理解。
首先，渔业大数据工程师需要具备坚实的技术功底，特别是在数据处理方面，需要熟练掌握计算机科学基础知识、各种统计学和机器学习算法、Python、R等编程语言，以及大数据处理技术和数据可视化工具等。此外，还需要对不同类型的数据库有深入的了解和使用经验。在我的工作中，我始终不断学习和更新技能知识，以满足不断变化的工作要求。
其次，渔业大数据工程师需要具备深厚的渔业业务知识。渔业行业是一个复杂、多元的产业，涉及极其广泛的领域和方面。为了能够更好地进行数据分析和应用，渔业大数据工程师需要深入了解各个领域的特点和规律，并将渔业业务知识与数据分析能力相结合，以实现更加全面深刻的数据应用。只有深入了解行业业务，才能精细化的分析海洋生态情况，识别捕捞热点区并提供指导。
最后，作为渔业大数据工程师，需要具备较强的沟通和合作能力。在工作中，我们经常需要和渔民、渔业企业、科研院所、政府机构等多个方面合作，在合作中能够顺畅地沟通和协调是十分重要的。同时，我们还需要善于倾听用户需求和反馈，理解用户的真实需求和问题，为渔民提供贴心的服务、帮助他们解决实际问题是我们的目标。综上所述，一个优秀的渔业大数据工程师需要具备多重能力，如技术能力、业务能力和交际能力等。
在我的渔业大数据工程师工作中，紧紧围绕着渔业企业和渔民的真实需求，将大数据分析技术与渔业业务结合起来，为渔业生产和管理提供了多种有效实用的解决方案，包括资源调查、捕捞优化、海洋环境监测、渔业健康管理等多个方面。例如，我们通过建立智能渔具管理系统，实现对渔船捕捞历史、渔具标记、捕捞地点、捕获品种等信息的全面监控和数据管理，既提高了捕捞效率，又能够更好地保护渔业资源；通过分析渔捞数据来拟定出切实可行的渔业政策和行动计划，以及推广资源利用率，提高经济效益。
作为一名渔业大数据工程师，我始终坚持着科学服务、以问题为导向的工作思维，倾听并满足用户需求，将渔业大数据技术产业化应用。同时，我也在持续努力学习新知识、提高自身技能水平，为广大渔民和渔业企业提供更加智能、便捷、高效的服务和解决方案。相信在不远的将来，大数据科技将会在渔业领域中发挥更大的作用，为海洋渔业的可持续发展贡献自己的力量。
渔业大数据工程师工作总结【篇5】
作为一名渔业大数据工程师，我一直以来都在努力学习、实践和总结工作经验。今天，我很荣幸来分享我的工作总结，希望能够给同行们提供一些有益的经验。
一、项目意识
在工作中，我们需要对项目具有清晰的认识和明确的目标。在启动新项目之前，我们需要充分了解业务需求，分析和评估数据质量和可用性，并制定合理的计划和时间表。此外，我们还需要加强与其他部门的沟通和合作，以确保项目能够按时交付并满足客户的需求。
二、数据采集和清洗
数据采集是渔业大数据工程师工作中非常关键的一个环节。我们需要使用各种采集工具和技术，包括网络爬虫、API、传感器等，来收集和抓取海洋、水文、气象等数据。然后，我们需要对采集到的数据进行清洗和加工，例如去除无效数据、填充缺失数据、纠正错误数据等，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据存储和处理
在数据存储和处理方面，我们需要使用各种数据库和计算平台，例如MySQL、MongoDB、Spark等。我们需要根据项目需求和数据规模，选择合适的存储和处理技术。此外，我们需要设计和实现适合业务需求的数据模型和算法，以实现数据挖掘、分析和可视化等应用。
四、数据安全和隐私
在渔业大数据工程师的工作中，数据安全和隐私是非常重要的问题。我们需要采取一系列措施，包括加密、权限控制、审计、备份等，来保护数据的安全和隐私。同时，我们需要加强对数据泄露和恶意攻击的防范，例如入侵检测、反病毒、网络安全等。
五、自我学习和提升
作为一名渔业大数据工程师，不断学习和提升自己的能力是非常重要的。我们需要不断跟进新技术和发展趋势，加强编程、算法和数据分析的技能。此外，我们还需要与同行交流和分享经验，扩大自己的视野和思路，以提升解决问题的能力。
总之，作为一名渔业大数据工程师，我们需要有强烈的项目意识，精通数据采集和清洗、数据存储和处理、数据安全和隐私等技术，不断自我学习和提升能力。只有这样，才能在渔业大数据领域中不断取得成功和进步。
渔业大数据工程师工作总结【篇6】
作为一名渔业大数据工程师，我从事的主要工作是收集、处理和分析渔业相关的数据。我的工作职责不仅仅涉及技术层面，同时还需要和其他团队密切合作，了解他们的需求，提供相应的数据支持。
在日常工作中，我首先需要进行数据收集，包括从各个渔业场所、船只和设备中收集数据。这些数据可以包括鱼类数量、种类、平均大小等信息，同时还有设备使用记录、捕鱼方式、捕鱼时间等。
对于收集到的数据，我需要进行数据处理，其中包括数据清洗、筛选、去重等操作，以确保数据的准确性和可靠性。在数据处理的过程中，也需要考虑数据的格式和结构，以便于后续的数据分析和使用。
一旦数据处理完成，我会将数据存储到数据库中，以便于后续的数据分析和使用。在数据库的架构和设计上，我需要考虑到数据的规模和类型，以及方便快捷的数据查询和备份。
在数据存储和管理的基础上，我需要进行数据分析并提供分析结果。这些分析结果可以包括鱼类的分布情况、捕鱼效率、捕鱼方式的优化建议等，同时还需要与其他团队密切合作，从而为提高渔业生产效率和保护渔业资源做出贡献。
在工作中，我需要掌握多种数据分析工具，比如Python、R、SQL等。同时还需要熟悉各种渔业设备和技术，了解渔业市场和政策动态，从而为数据分析和提供意见建议提供支持。
作为一名渔业大数据工程师，我还需要不断学习和更新自己的知识，从而能够更好地适应不同的技术和市场环境。同时还需要具备良好的团队合作和沟通能力，与其他团队成员协作共事，达成共同的目标。
在未来，随着渔业数据的增多以及新技术的发展，渔业大数据工程师的工作将会变得更加重要和广泛。我们需要不断学习和掌握新技术，发掘更多的数据价值，为渔业的可持续发展做出更大的贡献。
渔业大数据工程师工作总结【篇7】
作为一名渔业大数据工程师，我一直致力于发掘渔业领域的数据价值，为海洋渔业提供更加智能和高效的解决方案。在工作中，我主要进行了以下方面的工作总结：
首先，我负责设计和开发了渔业数据处理和分析系统，该系统可以深入挖掘渔业领域的繁多数据，包括捕捞量、渔区渔获、生态环境等多个方面。通过这个系统，用户可以轻松地查看并分析数据，以便更好地管理和运营其企业。
其次，我在协作中与相关部门沟通，我通过与相关人员的沟通，对业务需求有了更加全面的了解，并制定了适合业务人员的数据分析策略。同时，在实际操作中，我也可以快速响应用户需求，及时帮助他们解决问题，以便确保最终的数据分析和结果得出准确无误。
第三，对于大数据的应用和处理，我能够利用各种大数据技术，例如Hadoop、Spark等，进行数据处理和存储。同时，在数据处理过程中，我也能够制定出完善的数据安全和隐私保护方案，以确保数据的安全性和隐私性。
最后，在工程团队内，我鼓励知识的分享。我与其他工程师分享我的经验和知识，并收听同事的建议和想法。通过与他们的合作，我可以快速发现并解决一些潜在的问题，并为团队中的其他人员提供支持和帮助，共同推进项目的成功。
总之，作为一名渔业大数据工程师，我始终把数据处理与业务紧密相连，着力挖掘海洋渔业的数据价值，帮助渔业企业提高自身竞争力和创新能力。同时，我也注重团队内部的协作和知识分享，在实现个人目标的同时，推进整个团队的成长和发展。
渔业大数据工程师工作总结【篇8】
作为一名渔业大数据工程师，我的主要职责是利用大数据技术和分析方法，实现渔业数据的收集、处理、分析和应用。在这个过程中，我需要不断探索创新、不断精进自己，才能推动业务发展和产业升级。
一、数据采集和清洗
首先，我需要负责对渔业数据的采集和清洗。这需要我们制定合理的数据采集计划，选择合适的数据采集工具和方法，并严格按照标准化流程进行操作，保证采集到的数据是准确、完整、及时的。
其次，我需要对采集到的数据进行清洗和预处理。这包括去掉重复记录、缺失值填充、异常值检测和修正等一系列操作，以保证分析结果的准确性和稳定性。
二、数据分析和建模
其次，我们需要对采集到的数据进行深度挖掘和分析，从中发掘出有价值的信息。这需要我们运用大数据分析工具和技术，对数据进行统计学、机器学习、人工智能等多种方法分析，提取出关键信息，如捕捞量、品种、渔具型号等重要数据。
在数据分析的基础上，我们需要建立数据模型，通过模型预测和决策支持，来优化和改进渔业生产和管理。这需要我们熟练运用数据建模软件和算法，进行模型优化和评估，并及时反馈运营决策和资源配置。
三、数据应用和创新
最后，我们需要将数据输出成可视化的数据报告，以便决策者和管理者了解渔业生产状况和趋势，以便进行决策和创新。这需要我们选用合适的数据可视化工具和技术，可视化分析数据结果，生成可操作的报告，进行资讯的传递与分发。
此外，我们还需要不断探索数据应用新领域和新场景，通过创新的数据挖掘方法和技术，实现数据的价值最大化和实际效益最优化。
总之，在数据工程师的日常工作中，需要具备扎实的数据分析基础，熟知数据采集、分析、建模和应用的流程和方法，具备较高的技术水平和团队协作能力，才能够成功地完成工作任务，为渔业生产和管理的发展做出贡献。
渔业大数据工程师工作总结【篇9】
作为一名渔业大数据工程师，我的工作涉及到各方面的技术与知识，从数据收集到数据处理再到数据应用，我需要具备全面深入的掌握和应用。在我所工作的团队内，我负责的是数据收集和数据处理，下面将从这两个方面来详细说明我的工作总结。
数据收集：
对于渔业大数据工程师来说，不同的数据来源需要不同的采集和获取策略。我所处理的数据主要来源有以下几种：
1.传感器数据：通过采用各种传感器监测渔业区域水质、气象、船舶信息等，产生大量的数据，这些数据对渔业管理和渔业业务决策具有重要意义。
2.气象气候数据：气象数据主要收集各种气象信息，如气温、湿度、风向等；气候数据主要以长期的数据分析来反映渔业生产过程中的各种气候变化。
3.渔业数据：包括渔捞数据、种植数据、饲养数据等。渔业生产过程中，我们需要监视渔民的捕捞行为、渔业种植等情况，以此来反映和预测各种渔业资源的丰富程度和渔业产值。
对数据的收集过程，除了积极地运用采集措施外，还需要做出合理的安排、规范的处理和有效的应用，从而为下一个数据处理阶段做好充分的准备。
数据处理：
数据处理是渔业大数据工程师的重要工作之一。我负责的核心任务有以下几点：
1. 数据清洗：清除不一致、重复、不完整和异常值。例如，有时采集到的气象数据中会出现不完整或错误数据，此时我们就需要运用一定的数据处理技巧进行处理，以提高数据的可靠性、真实性和精密度。
2. 数据整合：将来自不同数据源的数据进行融合，创造出更具可操作性和可解释性的数据。这对于组织各个部门和分析数据有着重要的作用。
3. 数据分析：随着技术的不断发展，数据分析技术成为了渔业大数据工程师必备的核心技能之一。对于我们的团队来说，除了常规的统计分析手段，我们还需要通过机器学习等高级技术手段来完成数据分析这一细分领域。
4. 数据呈现：数据呈现是以人类交互方式呈现给用户的数据，要求数据呈现既要直观，又要美观。为了达到这样的要求，我们需要选择特定的可视化技术，或者运用一些特定的可视化模版。
总结
作为一名渔业大数据工程师，我所从事的工作非常广泛，需要掌握多种技能和知识。其中数据收集和数据处理是我的重要工作，这一过程需要遵循严格的规范和流程，以保证数据处理质量和数据交互的高度。
未来，随着越来越多的人工智能技术的应用，渔业大数据工程师的工作将更加的多样化，也更加需要掌握新的技术和知识。我会持续学习新的知识，并将其应用到我的工作中，成为一名更加专业且有技术竞争力的渔业大数据工程师。
渔业大数据工程师工作总结【篇10】
一、前言
随着各种传感器、无线设备和人工智能算法的不断发展，数据的产生和使用越来越多，越来越重要。在渔业领域中，大量数据的产生以及海洋资源的开发利用，都需要渔业大数据工程师的技术支持。
作为一名渔业大数据工程师，我总结了近期的工作，希望能够为同行们提供一些参考和思路。
二、渔业大数据工程师的基本工作
1. 数据采集和处理
在渔业大数据工程师的工作中，最基本的工作就是数据的采集和处理。因为渔业数据来源广泛，从渔业捕捞到水质监测等等，需要工程师设计针对性的数据采集方案。
在采集过程中，我们也需要做好数据质量的管控，确保采集到的数据准确、可靠。
2. 数据分析和建模
数据采集后，接下来就是数据分析、挖掘和建模。作为渔业大数据工程师，我们需要运用专业的数据分析工具和算法，对采集到的数据进行深入分析。同时，根据自己的业务需求，构建相应的数据模型，对数据进行挖掘和预测，为业务部门提供有力的支撑。
3. 业务应用与系统集成
在以上工作的基础上，渔业大数据工程师需要根据实际业务需求，将分析和预测的结果应用到实际业务场景中。这就需要工程师具备较强的业务分析和架构能力，以及良好的数据可视化和交互设计技能，将分析的结果以清晰、易懂的形式展现出来。
同时，维护好各种系统的稳定性也是工程师的责任之一。要及时、准确地发现和解决系统存在的问题，确保业务的正常运转。
三、渔业大数据工程师的案例分析
在具体实施工作中，我们遇到了一些挑战和需求，我在这里总结了一些案例，希望能为大家提供一些思路。
1. 渔业资源调控与监测
在渔业资源调控和监测中，我们需要利用渔业大数据技术，对过去的捕捞数据进行深度学习和分析，建立包括鱼种、数量、体型等方面的数据模型，帮助渔业管理部门进行资源评估和调控。
2. 海水质量监测
渔业生产与水环境密切相关，需要对海水的质量进行实时、可视化、动态监控。我们可以通过搭建海洋数据平台，整合各相关方监测数据，再通过数据分析模型对海洋生态环境进行分析，提供可视化分析和预测服务，辅助海洋环境管理部门进行有效的监测和管理。
3. 智能养殖
在智能养殖场中，可以利用传感器、图像识别等技术收集养殖活动中的数据，每条鱼的成长过程、运动轨迹、身体状况、食欲等信息，运用渔业大数据算法和模型，对养殖场进行实时、动态的监测和反馈，提高养殖效率和品质。
四、渔业大数据工程师的素质要求
在这里，作为一名渔业大数据工程师，我想总结出一些我认为需要具备的素质：
1. 科学的素质，包括逻辑思维、科学方法等方面，能够灵活、快速的分析和解决问题。
2. 良好的团队合作能力，要能够协调好工程师与业务团队之间的沟通与协作。
3. 学习和创新精神，随着技术的不断发展，需要不断学习和掌握新的技术知识。
4. 深入业务的理解，对渔业相关的业务和市场环境有深入的理解，能够结合业务需求提供深度的分析和解决方案。
5. 良好的客户服务、沟通和协调能力，对于渔业大数据工程师来说，客户服务是至关重要的，要能够快速解决客户提出的所有问题。
五、总结
作为渔业大数据工程师，我们需要在数据采集、处理、分析等方面具备专业的技能和知识，能够有效地帮助业务部门完成各种业务需求。在今后的工作中，我们还需要不断地学习和掌握新的技术，跟上时代的步伐，为渔业发展贡献更多的力量。
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2016数据工程师实习总结
为了让在校的大学生能够将自己所学的知识和技能运用于实践，加强专业方面知识的学习，接触、认识社会环境，发现自身所欠缺的各方面的能力，增强和提高自身的能力水平。需要一个能够实现这些的机会，而暑假的实习为学生们提供了很好的这样一次机会，通过实习，让我们对于专业知识的掌握更加的牢固，了解社会现需人才所应该要具备哪些能力等等。所以说暑假实习对于在校大学生来讲是一次重要的经历。
我此次实习是经由专业老师介绍的单位——广州博纳信息技术有限公司。广州博纳信息技术有限公司是中国的it信息化系统解决方案服务提供商，致力于为企业级客户提供全面的it和行业解决方案服务，以及基于解决方案的咨询、应用开发、系统集成、实施和维护等专业化服务。此外，博纳公司以it产品应用服务和建筑智能化为主营业务，已成功为中国本土多家企事业单位客户提供了整体it信息化解决方案服务。
公司主要管理队伍与技术骨干具有五年以上的it行业工作经验，精通企业生产经验管理，对计算机技术、电力自动化技术及it行业有着深刻的认识。截至2015年4月，公司有员工95人，拥有在计算机软件开发、网络通讯、电力系统、自动化工程及工商管理等众多领域的高级技术及管理人才，其中硕士学历2人，本科学历56人，大专学历37人。
我这次实习的岗位是公司要招聘的数据工程师，主要负责的工作是通过公司自己开发的gis系统进行数据的录入，涉及的地区有佛山、惠州、东莞、肇庆、中山，此次的数据录入是南方电网下的一个项目——广东省供电局营配一体化项目，进行地区电力网的绘制，涉及电力电缆、配电房、变压器、用户接入点、柜体开关等，电力用户的资产编号的导入，台区航拍图的打印。公司提供培训，培训过后进行现场的考核，合格者则进行公司进行实习。
在公司的培训机构，进行培训的主要内容就是掌握和认识公司自己开发的gis系统的操作界面、各项菜单的作用、系统里涉及到的内容，还有就是公司的各项规章制度，让我们了解公司的日常的管理规范，了解公司的怎样运行的。而考核的内容自然也就是这两个方面了，一个是实际的操作，即在gis系统上进行电力网的绘制和相关电力设备属性数据的录入;另外一个就是笔试，进行公司规章制度的考核，主要是公司的日常管理规范、工作的流程等。通过两次考核的人员将会被分配到具体的岗位上进行工作。我通过考核后被分配到佛山市高明区明城供电所进行实习。7月21日是我到实习地点报到的第一天，认识和了解工作的同事们和工作环境，然后就是解决自己住宿的一些问题，下面就介绍下我在7月21日至9月7日实习期间的情况。
实习第一、第二周的工作主要是台区航拍图纸的打印，每个供电所都有其所属管理的电力台区区域，每个台区负责一个区域的供电。工作主要由外业和内业两批的人员负责，我是属于内业人员。公司会给每个数据工程的录入人员一个gis系统的登陆帐号，登陆系统后就可以进行工作了，将打印出来的图纸交给外业的人员，由他们根据图纸到实际区域进行电力数据的采集，采集回来后交由供电所负责这方面工作的人员进行审核，审核通过后就转交给我们内业这边的人员在gis系统上进行数据的录入工作，我们录入完成后将工单提交给供电所的审核人员进行审核，没有问题的话就发布工单，结束工单的工作，一个台区对应一个工单，审核不通过的话将返回工单给我们内业人员进行数据的修正，如果是数据本身方面的问题则由外业人员进行数据的核对或者到实地进行数据的重新采集，确保数据的正确。我们工作的第一步就是将所有的台区的航拍图纸打印出来，然后交给外业的人员去进行数据的采集，在2周内我们完成了所有台区图纸的打印工作，一阶段的工作算顺利的完成了。
第三到第五周进行数据的录入工作，从第三周开始，我们就接到了外业人员采集回来的数据的采集表和台区的一次性结构图，这些数据采集表和一次性结构图都是经过供电所审核通过的。然后再由供电所的运检班人员在系统里开工作单给我们，然后我们由公司给的帐号登陆系统，签收工作单，签收工作单后就可以进行数据的录入了。工作的主要步骤是：1、签收工作单后，进入工作单，根据台区的名称或者编号，使用系统的定位功能找到图纸对应的台区;2、因为系统有gis的功能，所以台区区域的地理环境都可以清楚的看到，然后就是根据一次性结构图进行电力设备的绘制，包括配电房、户外箱、电缆、用户接入点等。3、绘制完电力设备后，根据外业人员拿采集回来的电力设备的属性进行填写，每个电力设备都有其对应的设备属性，这需要我们在系统上进行填写，填写完成后进行设备一致性的维护和单线一致性维护，确保设备属性的同步和电力网络的连通性;4、完成步骤3后，就是进行用户资产编号的导入工作，将台区用户接入点所在的用户资产编号整理成excel表格的形式，然后在接点进行导入，进行数据的处理后，没有问题的话就可以保存了;5、以上的工作完成后，就可以将工单提交给供电所的人员进行审核了，审核通过就可以结束工单的工作了，不通过则进行数据的修正，直到数据的正确录入。在这三周内，虽然工作上遇到了一些问题，例如与外业人员工作上的沟通、与所里的沟通、系统方面的的问题等，阻碍了我们的工作，但是在我们努力的沟通和反映下都得到了解决。三周的时间在我和同事们的努力下完成了供电所里的所有台区的数据录入工作。
第五、第六周主要是一些收尾的工作，因为前三周，我们已经把所有的台区的数据都已经录入了，算是基本上完成工作任务了，而现在主要是一些遗留的用户资产编号导入出错的问题，因为当初导入户表的时候，有一些用户资产编号出错了，原因是一些资产编号的更新以及gis系统跟营销系统数据库的同步问题，所以现在需要将那些出错的部分资产编号进行重新的导入;另外一个工作就是解决系统质检报告中检测出的问题，在我们结束了所有台区的数据录入工作后，gis系统会有一个系统检测过程，数据录入过程中错误的地方都会检测出来，因为我们平时数据录入的时候都比较认真，所以系统检测出来只有一小部分的问题，很快我们就把错误的地方重新修正了。完成遗留的问题后，就是整理自己的工作报告了，包括自己签收的工作单、工作单的完成情况，台区资料的整理等。最后就是将自己的实习报告书相关内容填好，然后交给公司进行实行期间的表现的评定以及盖章。
实习过程中的工作虽然是枯燥和烦琐点，而且是对着电脑的时间大过其他的时间，但是确是马虎不得的事情，因为这是数据方面的工作，数据工作是一项要求严格的工作，必须确保数据的准确性，因为任何一个数据的错误都会导致问题的出现。在实习过程中起初对于这样的工作也是感觉到不耐烦，但是从另外一个方面来讲却也是很考验人的，因为它要求我们要有认真、仔细、耐心的态度，只有这样才能很好的去完成工作。而且有时候，数据录入的过程中图纸和采集表的一些数据会出现错误的，这时候就需要我们跟外业负责这方面的人员进行沟通，跟他们反映问题，让他们帮忙解决，将错误的数据更改后，我们再将正确的数据录入系统，所以工作过程中要求我们要加强与同事之间的交流与合作。团队的精神是现代企业一直要求的东西，随着社会分工的越来越明确，各个方面的工作都需要此方面的专业人员，这就要我们学会合作精神，而合作当然就少不了交流了，所以合作与交流是分不开的，只有这样工作的效率才会提高，企业才会很好的发展下去。
在这里要感谢广州博纳信息技术有限公司，感谢公司提供给我一个实习的机会，让我认识到了一个电力系统软件，并且学会了如何使用gis系统，在工作的过程中，也锻炼和加强了自己各方面的能力，对于我来说是一次很宝贵的工作经历;然而这次因为种种原因，自己的实习工作要提早结束，在这里跟公司说声不好意思。然后就是介绍我到单位实习的唐华老师，老师不仅给我们找到实习的单位，而且在培训的期间也经常来探班，了解我们培训的情况和遇到的困难，为我们及时的和公司的负责人联系帮我们解决问题，在这里跟老师说一声：“老师，谢谢你，你辛苦了!“。最后就是我的工作同事和师兄们，在我实习的过程中教会了我很多的东西，数据录入的工作是很枯燥和烦琐的事情，但是和你们一起工作，让我感觉很轻松，工作之余的玩笑、闲谈，让我忘记了工作中带来的烦恼，很好的完成了自己的实习工作。
在这次实习过程中，自己的获益良多的，学到了很多的东西，自己各个方面的不足之处和能力也得到了改进和提升，达到了实习的目的。首先是学习了一个新的数据录入软件—gis系统的操作，电力网的绘制，电力设备属性的填写等数据录入。虽然自己是计算机专业的，学起新的软件来比较容易，但是学习的过程中还是要细心和认真的，不仅要将电力网中各项设备画到正确的位置上，还要注重美观性以及绘制的速度等。其次就是工作方面的，包括工作的方法、办事的态度、与人交往的方式，师兄们教会了我很多的东西，工作注重的是速度和效率的统一，这就需要我们分配好自己的工作的内容，并且在工作中要仔细、认真、踏踏实实的去做，这样才能确保我们工作的质量。在工作中缺不了要办事、与人交流，办事要求我们要有程序，事前的准备工作，事后的一些记录等，每步都需要我们认真的去做好。交流是人与人之间最重要的，特别是在工作中遇到困难或者出现矛盾的时候，需要我们去交流，商量问题解决的对策和方案，只有这样我们的工作效率才会提高，工作才会顺利的进行，所以加强与工作同事的交流工作是很重要的一件事情。最后一点也是我在这次实习中认为自己收获到的最重要的一点，就是做事认真、仔细、踏踏实实的态度得到了提高，以前自己做事比较注重的是速度，总以为很快的完成一件事情就是好的，但是经过这次实习后，相信自己以后做事情不再是只求速度的人了，而是要把事情办好的基础上来提高自己的办事效率。
虽然暑假实习结束了，但是我相信这一次实习的经历，会给我以后的学习和进入社会工作都会带来很大的帮助，而我也会好好利用这次实习经验，为自己以后的人生道路去努力的做好各种各样的铺垫，相信机会是留给有准备的人。
数据培训总结精选
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数据培训总结 篇1
数据分类分级是数据管理中的一种基础性技能，也是保护数据安全和隐私的重要手段。为了提高员工对数据分类分级的理解和应用能力，我们组织了数据分类分级培训，以下是本次培训总结。
一、培训目的和背景
随着信息化时代的深入发展，数据管理成为各企业重要的课题。不同级别的数据具有不同的安全风险，合理分级可以更好地保障数据的安全和隐私。但在实际应用中，员工对数据分类分级的理解程度和应用能力参差不齐，存在一定的隐患。因此，我们组织了数据分类分级培训，目的是提高员工对数据分类分级的理解和应用能力，实现对企业数据的有序管理和保护。
二、培训内容和方式
1.概述数据分类分级
首先，培训师介绍了什么是数据分类分级。他表示，数据分类分级是根据数据的重要性和安全级别，将数据分为不同的等级，并给予相应的安全保护措施。同时，培训师结合实际案例，讲述了数据分类分级的重要性和应用场景。
2.数据分类分级的方法
其次，培训师介绍了常用的数据分类分级的方法，包括风险评估法、层次分析法等。他讲解了各种方法的优缺点和适用范围，并结合企业实际场景，展示了具体的应用流程。
3.数据分类分级应用案例
接着，培训师结合实际案例，演示了数据分类分级的具体操作流程。他从数据的重要性、存储方式、访问权限等多个角度出发，对不同级别的数据进行分类分级，然后制定相应的安全保护方案和应急预案。
4.规范数据使用
最后，培训师强调了规范数据使用的重要性。他表示，数据分类分级不只是纸上谈兵，必须将其贯彻到员工的日常工作中，使员工严格按照数据分类分级要求处理和使用数据，从而保障企业数据的安全和隐私。
三、培训效果和收获
通过本次培训，参训员工获得了如下收获：
一是对数据分类分级的理解更为深入，能够根据不同数据的重要性和安全级别进行分类分级并采取相应的安全保护措施；
二是了解了数据分类分级的方法和应用场景，能够灵活运用各种方法进行数据风险评估和分类分级；
三是掌握了规范数据使用的要求，能够有效避免因员工不规范操作而导致的数据泄露和安全事件。
通过本次培训，我们进一步提升了员工的数据管理能力，有效保障了企业数据的安全和隐私，达到了预期的培训效果。同时，我们也将不断完善数据分类分级制度，并将其融入企业管理体系中，实现企业信息化建设的可持续发展。
数据培训总结 篇2
数据培训总结
随着数字化和信息化的快速发展，数据已经成为企业运作、决策和管理的核心资源，可以为企业带来更高效、更优质的服务和产品，并帮助企业更好地了解和满足客户需求。因此，数据技术的应用正在成为企业发展中不可或缺的一部分。对此，许多企业都开始认识到数据的重要性，并在数据分析、挖掘和应用上进行了投资。然而，要想应用数据技术，必须掌握一定的数据知识和技能。为此，许多企业开始开展数据培训，以提高员工的数据技能和数据意识，帮助员工更好地利用数据服务企业。
在我所在的企业，我们也进行了一次为期一个月的数据培训课程。下面是我对这次课程的一些总结：
数据培训课程的内容
本次数据培训课程主要包括以下内容：
1.数据基础知识：介绍数据的分类、数据组织方式、数据存储和处理等基础知识。
2.数据分析方法：介绍数据分析的常用方法和技术，包括数据预处理、数据可视化、数据建模和数据挖掘等。
3.数据应用案例分析：通过具体案例，讲解数据在企业中的应用场景和实际应用。
4.数据安全和隐私保护：介绍数据安全和隐私保护的基本知识和方法。
数据培训课程的教学方式
本次数据培训课程采用的是面授和网络视频教学相结合的方式。课程设置在周末和晚上，方便员工参加。此外，还提供了网络视频教学，并且设置了在线答疑平台，方便员工随时问答、交流和反馈学习中的问题。
数据培训课程的收获
通过本次数据培训课程，我和同事们学到了以下知识和技能：
1.数据分析方法：掌握了常用的数据预处理、数据可视化、数据建模和数据挖掘技术和方法，为今后在实际工作中熟练应用数据技术提供了基础。
2.数据应用场景：通过实际案例分析，了解了数据在销售、市场营销、客户服务和财务管理等方面的应用场景和实际应用方法。
3.数据安全和隐私保护：了解了数据安全和隐私保护的基本知识和方法，并掌握了一些数据防护和加密技术，同时也加深了对数据隐私保护的重要性认识。
总结
数据培训不仅提高了员工的数据技能和数据意识，使我们更好地利用数据服务企业，同时也帮助企业更好地发掘数据潜力，提高数据利用效率和数据处理效率，为企业的发展提供了重要的支持。因此，我们应当认真对待数据学习，不断提高自己的数据技能，紧跟数据时代的步伐。
数据培训总结 篇3
数据培训总结
随着科技的不断发展和人们对数据分析的需求日益增长，掌握数据处理和分析技能已经成为了现代职场人士的基本素养之一。因此，在这个背景下，越来越多的企业开始关注数据培训，希望对员工进行相关的培训，提高他们的数据处理和分析能力，以更好地适应企业发展的需要。
在实践中，数据培训的内容一般包括数据分析的基础知识和常用工具的使用方法。在基础知识方面，主要包括数据类型、结构、采集、清洗、转换、整合、建模和可视化等方面的内容。通过这些内容的学习，可以帮助员工掌握数据处理和分析的基础技能，为后续学习和应用奠定基础。同时，在培训中，还需要给予学员充分的实践机会，以便他们能够更好地理解和应用所学知识。
在工具的使用方面，数据培训一般以Excel、SPSS、R、Python、Tableau等工具为主。Excel是最基本的数据处理工具，主要用于数据的收集、分析和可视化。SPSS是一款专业的统计分析工具，适用于各种类型的数据分析。R和Python是两种流行的编程语言，主要用于数据分析和建模。Tableau是一款数据可视化软件，可以帮助员工将数据转换为易于理解和解释的视觉信息。在学习这些工具的过程中，学员需要深入了解它们的特点和优势，并学会如何将它们灵活地运用到实际数据分析任务中。
除了基础知识和工具使用外，数据培训还需要涉及数据分析中的一些经验和技巧。例如，数据分析的过程中需要注意数据质量的控制，包括数据的准确性、完整性、一致性等方面；数据分析的结果需要具有可信度和可解释性，需要通过合适的统计方法和可视化手段来展示和解释数据；同时，数据分析需要综合运用多种分析方法，例如描述性统计、推断统计、回归分析、聚类分析等，以获得更加全面的数据见解。
总之，数据培训是一个系统化的过程，需要通过有效的教学方法和实践机会，让学员欣赏数据分析的重要性，并掌握相关的基础知识和技能。只有这样，才能使员工真正具备数据分析的能力，为企业的发展和决策提供有力的支持。
数据培训总结 篇4
数据培训是一种重要的学习方式，它可以帮助人们更好地了解和应用数据分析，为企业决策提供良好的参考依据。通过对数据培训的总结和分析，我们能够更好的了解这种培训方式的优缺点，从而更好的应用在实际生活和工作中。
数据培训的优点
数据培训最大的优点是它可以提高学生对数据分析的理解和应用能力。在数据培训中，学生可以通过实际的例子，了解数据分析的基础知识，相应的统计模型和工具，以及如何进行数据的有效可视化展示。不仅如此，数据培训还可以帮助学生了解企业决策中需要考虑的关键因素和具体的信息分析策略。通过数据培训，学生可以更好地应用自己的知识和技能，帮助企业更精确地制定商业战略，预测市场变化趋势，满足客户需求，创造相应的收益和价值。
数据培训的不足之处
尽管数据培训有很多好处，但也存在一些问题和缺陷。首先，数据培训的重点和重要性往往被低估和忽略。有些人认为，数据分析仅仅是计算机技术的一部分，而不是企业管理中真正重要的组成部分。因此，数据培训并不像其他管理课程（如市场营销、财务会计、人力资源管理等）那样受到足够的重视。此外，在一些培训课程中，只注重教学和技能传授，而忽略了实际应用和拓展。很多学生缺乏实践机会，无法真正体验和理解数据分析的重要性和实际应用场景。最后，数据培训在某些方面（如工具、模型、软件、数据采集和处理等）可能过于复杂，需要较长的时间才能掌握。
数据培训的改进措施
为了解决数据培训存在的问题和不足，我们可以采取以下措施：
1. 提高数据培训的重要性和影响力
通过优秀的教学课程、实践项目、研究案例等形式，强调数据培训在企业决策中的重要性和价值。同时，通过各种途径和平台（如网站、社交媒体、论坛、会议等）宣传和推广数据培训的好处，吸引更多的人参与。
2. 关注实施和实践
在课程设计和教学过程中，注重学生实践操作和解决实际问题的能力。可以组织学生参与课堂讨论、实践项目、企业实践等活动，以增强他们的实践能力和业务技能。
3. 简化数据培训内容和工具
对于初学者和非专业人士，我们可以设计一些简单易懂、直接可用的数据分析工具和模型，以便更加轻松地掌握相关知识和技能。同时，我们可以综合多种数据分析方法和工具，在课程中提供选择和使用建议，以满足不同学习者的需求。
结论
数据培训是一种重要的学习方式，它可以帮助人们更好地了解和应用数据分析，为企业决策提供良好的参考依据。虽然它存在着一些问题和缺陷，但通过采取一些改进措施，我们可以充分发挥其优势和价值。期望企业和知识培训机构可以更加关注数据培训的实际价值和重要性，进一步提高相关培训质量和效益。
数据工作总结
数据工作总结
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。现将本人本年度工作总结如下：
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。
数据工作总结
在市委、市政府的领导和关心下，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2007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。
数据处理工作总结(2)
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SQL Server 2005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SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005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SQL Server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p4 2.4G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 = 25600 M，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。