无论我们在做某种职业，都需要熟练掌握工作总结，如果不能认真对待工作总结的写作，我们的效率是很难得到提升的，写文档范文小编今天就为您带来了数据化的工作总结通用7篇，相信一定会对你有所帮助。
数据化的工作总结篇1
在数据中心全体员工辛勤的工作以及领导们的指导与支持下，年上半年我们部门在工作上取得了一定的成绩，同时也体现了许多工作上的不足，现将上半年的工作总结
一：上半年的效益情况：回款情况，月份完成项目总项目金额为元，从年月开始截止到年月底四个月回款额元。有一部份网站为免费制作，还有一部分是欠款还没有追回，现在正积极回款。
二：数据中心目前在建项目及完成情况：从一月份到六月底数据中心共接到网站建设项目项：。其中已完成项目项，未完成项目项标示为未建设，在建项目项，标示。
三：信息网的日常维护情况：改版情况：今年信息网在二月底进行了一次改版调整了大量的板块与栏目，增加了的功能性设计，整体数据库应用达到了左右，并推出了行业咨询、教育、农业等几大块的会员板块。目前针对网站这几个月运行中体现的问题，正在积极准备第二次改版，主要提高各个会员板块的实用性、有效性。以经营数据为主要经营思想在网站中突出行业咨询、教育两大亮点，以其为突破口，经营数据。
更新情况：通过加强内部管理，实行责任到人，工作定量的方法来加强网站信息的更新速度，信息的时效性提高网站的整体更新。六月份一个月信息网网站整体更新信息总数达到了条：其中经济科技组更新条：科技板块更新条经济板块更新条绿都商务平台条行业咨询条、教育，百姓组更新条：在线网校更新条文化教育更新条百姓生活板块更新条、农业旅游组更新条：其中旅游板块更新条农业板块更新条；政务组更新总数条：四大门板块更新条；热点话题更新条政务板块更新条；首页新闻更新条。
四：内部建设：内部培训：半年以来部门内组织了四次内部培训主要是网站建设的标准、文件规格命名方式、文件夹的结构、以及编程基础、基本语法等基础内容；内部绩效考核：建立了一整套内部考核的制度，通过对部门工作进行划分，分成固定工作与绩效考核工作两大部分，对固定工作采取定人定量，对绩效工作采取公开竞标的形式。月底根据固定工作与绩效工作的完成在当月工资体现。
五：下半年计划：⒈网站改版：七月份正式开始今年第二次网站改版，提高网站界面的友好性，信息的实用性，做好各个板块的接口，提高整体的紧凑性，预计八月中下旬全部改版完毕；⒉市场方面：网站建设：网站建设市场方面主要考虑区内尚未制作网站的委办局，同时积极拓展蓟县方面的网站建设市场，由于蓟县方面的网站建设各方面都刚刚起步，有很大的市场发展空间。经营数据：主要以行业咨询、教育两大块为突破口积极寻求成功的经营思路力争实现零的突破；⒊人员素质培养：以自学为主加大技术方面的竞争力，督促员工工作观念的改变，端正工作态度。营造部门内部的学习氛围，以自学为主。留住能力强技术好的人，淘汰对部门做不出任何贡献的人；⒋内部管理：继续推行绩效考核制度，加大考核力度，逐步将绩效考核标准化，正规化。加大工资差距，通过绩效考核提高个人的管理意识，提高部门的整体竞争力。
数据化的工作总结篇2
一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。
二、 踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。
一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：
一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。
保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。
并完成各类报表的分类、整理、归档工作。
二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。
包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。
主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。
同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。
三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。
做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。
三、存在的不足和今后的努力方向 一年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足：主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。
针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同志，共同把办公室的工作做细做好，为公司的事业贡献自己的一份力量。
数据化的工作总结篇3
1.什么是数据分析?
基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终实现业务问题的解决or优化。
2.数据分析需要的知识、技能及工具?
业务知识：最重要
业务分析能力：业务问题的拆解、探索与定位，也包括一些思维导图工具的使用(visio,mind,mindmanager)
数据分析能力：基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握spss,r,python等。
数据提取能力：在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力(sql使用能力)。
数据处理及展现能力：主要指ecel及ppt的使用，也有信息图制作能力的要求。
较强的沟通能力：能无障碍的理解业务人员(包括产品经理)及技术人员的想法并与之进行沟通交流
3.长期只处理数据的诟病【for分析人员】?
对于分析人员来说，若无实际分析经验，但经常提取数据，作为一个数据库工程师的角色开展工作时，容易形成一种惯性思维：从数据角度出发去看问题。这是很危险的，因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据，同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和etl处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据，若不清楚业务流程，业务知识，很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往，这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了，进而任何分析，出发点都是错的，分析过程和结果可想而知。
4.对于“数据敏感”的理解?
数据敏感主要包括三方面：对异常or极值数据识别的敏感;对特定数值背后代表的业务含义的敏感;对业务数据重要、机密程度的敏感;
5.如何体现一个数据分析人员的工作能力强弱?
相关学历背景及工作年限;
对数据预处理的重视程度;
对细小业务问题解决方案及流程的抽取固化能力;
算法知识的应用能力;
业务知识的深度和广度;
任务的整体把控和分配能力;
沟通及表述的逻辑清晰程度;
6.数据分析人员、应用型数据挖掘人员、算法型数据挖掘人员的区别?
数据分析人员算法应用比较少;
应用型数据挖掘人员在数据预处理及模型调参上下的功夫最多;
算法型数据挖掘人员在数据预处理上下的功夫叫少，模型理解及实现能力较强，偏开发;
7.数据分析人员的角色定位——企业贤内助
工作内容上：精准营销时的用户群筛选及营销数据方案的确定;业务现状的拆解与分析;业务问题及业务发展瓶颈的监控、探索与分析;数据产品的数据逻辑及模型的方案确定;
数据化的工作总结篇4
20__年，在集团公司的正确领导及大力支持下，在宁波万达商管公司领导班子的正确指导下，面对激烈的市场竞争之严峻形势，行政部紧紧围绕管理、服务、学习、招聘等工作重点，注重发挥行政部承上启下、联系左右、协调各方的中心枢纽作用，为公司圆满完成年度各项目标任务作出了积极贡献。现将一年来的工作情况汇报如下：
一、加强基础管理，创造良好工作环境
为领导和员工创造一个良好的工作环境是行政部重要工作内容之一。一年来，行政部结合工作实际，认真履行工作职责，加强与其他部门的协调与沟通，使行政部基础管理工作基本实现了规范化，相关工作达到了优质、高效，为公司各项工作的开展创造了良好条件。
如：做到了员工人事档案、培训档案、合同档案、公章管理等工作的清晰明确，严格规范;做到了收、发文件的准确及时，并对领导批示的公文做到了及时处理，从不拖拉;做到了办公耗材管控及办公设备维护、保养、日常行政业务结算和报销等工作的正常有序。成功组织了室外文化拓展、羽毛球比赛、读书征文、管理学、市场营销学培训课、员工健康体检等活动，做到了活动之前有准备，活动过程有指导，活动之后有成果，受到一致好评;行政部在接人待物、人事管理、优化办公环境、保证办公秩序等方面做到了尽职尽责，为公司树立了良好形象，起到了窗口作用。
二、加强服务，树立良好风气
行政部工作的核心就是搞好“三个服务”，即为领导服务、为员工服务、为广场商户服务。一年来，我们围绕中心工作，在服务工作方面做到了以下三点：
1、变被动为主动。对公司工作的重点、难点和热点问题，力求考虑在前、服务在前。特别是行政部分管的食堂、仓库、采购、车辆、办公耗材管控及办公设备维护、保养等日常工作，工作有计划，落实有措施，完成有记录，做到了积极主动。日常工作及领导交办的临时性事物基本做到了及时处理及时反馈，当日事当日清。在协助配合其他部门工作上也坚持做到了积极热情不越位。
2、在工作计划中，每月都突出1-2个“重点”工作。做到工作有重点有创新，改变行政部工作等待领导来安排的习惯。
3、在创新与工作作风上有所突破。在工作思路、工作方法等方面不断改进和创新，适应公司发展的需要，做到工作有新举措，推动行政部工作不断上水平、上台阶。切实转变行政部服务作风，提高办事效率，增强服务意识和奉献精神。
三、加强学习，形成良好的学习氛围
行政部人员要具备很强的工作能力和保持行政部高效运转，就必须为切实履行好自身职责及时“充电”，做到基本知识笃学、本职业务知识深学、修身知识勤学、急需知识先学，不断补充各等方面的知识和深入钻研行政部业务知识。一年来，我部从加强自身学习入手，认真学习了公司业务流程、集团制度等业务内容，切实加强了理论、业务学习的自觉性，形成了良好的学习氛围。
四、认真履行职责
1、狠抓员工礼仪行为规范、办公环境办公秩序的监察工作。严格按照公司要求，在公司员工行为规范和办公环境等员工自律方面加大了监督检查力度，不定期对员工行为礼仪、办公区域清洁卫生进行抽查，营造了良好的办公环境和秩序。
2、培训工作：为了能切实提高员工素质，以更好地适应市场竞争，我部积极配合公司把优化人员结构和提高员工素质与企业发展目标紧密结合。在“学习培训月”活动中，成功举办了管理学、营销学等近60课时的培训课，并把培训工作的规划纳入部门整体的工作计划之中，大力加强对员工政治理论和专业技能等方面的培训。
3、人力资源管理工作：根据各部门的人员需求，在确保人员编制完全控制在标准编制内，本着网上搜、报纸上招、内部推荐等方法，协助部门完成人员招聘工作。对于新员工，定期与其面谈，发现问题随时沟通，深入的了解，帮助他解决思想上的难题，通过制度培训、企业文化的培训等等手段，让员工喜欢公司的文化、了解企业的发展前景、设计员工的职业发展规划。通过考核，肯定优点，更不保留的指出欠失，使员工在企业中顺利的渡过实习期。完成公司人事档案信息的建立完善、公司员工劳动报酬的监督发放、公司人员进出的人事管理等工作;并按时完成员工月考勤记录、月工资报表的上报工作。
五、存在的不足
过去的一年，在公司领导的重视和指导下，得到了各部门的大力协助下，行政部取得了一定的成绩。尽管我们取得了一定成绩但仍存在着很多不足之处，主要表现在以下几个方面：
一是由于行政部工作常常事无巨细，每项工作我们主观上都希望能完成得，但由于能力有限，不能把每件事情都做到尽善尽美。
二是对公司各部门有些工作了解得不够深入，对存在的问题掌握真实情况不够全面，从而对领导决策应起到的参谋助手作用发挥不够。
三是抓制度落实不够，由于公司事物繁杂，基本检查不到位，因而存在一定的重制度建设，轻制度落实现象。
四是对公司的宣传力度有待加强，加大对内对外的宣传力度，成立宣传小组，保障月刊和网站的上稿率。
五是对公司其他专业业务学习抓得不够。这些都需要我们在今后的工作中切实加以解决。
数据化的工作总结篇5
转眼间，20xx年已悄然走来，20xx年，我们以“创先争优”、搞好优质服务、提供良好素质员工为己任，以提高客运服务质量为宗旨，依据年度站务员培训计划，有步骤、分阶段的开展了员工培训工作，在公司领导的关心和帮助下，在全体员工的不懈努力下，圆满完成了全年的培训任务，为企业的持续发展提供必要的人力、智力的支持，同时也为20xx年度培训工作的持续开展奠定了良好的基础，为了总结经验，寻找差距，现将年度培训工作总结如下：
一、培训工作情况：
20xx年综合培训员工（站务员）5期以上，共八十多人次参加，每届培训合格率达90%以上，基本达到了目标要求。
二、培训内容：
1、国家及云南省有关道路旅客法律法规
2、集团公司客运管理制度、规定和相关要求
3、集团公司劳动管理制度
4、员工岗位职责、操作规范
5、服务礼仪等
三、培训工作存在的问题与不足：
1、培训工作考核少，造成培训“参加与不参加一个样，学好与学孬一个样”的消极局面，导致培训工作的被动性。
2、培训形式缺乏创新，只是一味的采取“上面讲，下面听”形式，呆板、枯燥，提不起员工的兴趣，导致员工注意力不集中，影响了培训的效果。
3、培训制度有待建立健全。
4、培训资料欠缺，有待丰富。
5、内部授课技巧普遍不高，有待提高，制作课件水平不足，自主研发课程能力有所欠缺，所以，以上需要改善。
认真进行总结是一个不断学习和提高的过程，只有在实际工作的过程中不断总结，通过总结寻找工作中的规律，从而培养和提高工作效率及完成工作能力。以上是我对培训工作的总
结，敬请领导批评指正。
给各位朋友兄弟拜个早年了，祝各位身体健康，心想事成，
万事如意，
数据化的工作总结篇6
今年来，在公司各级领导及同事们的关心帮助下，数据中心坚持以企业精神塑造自我，以企业文化完善自我，以企业标准提高自我，以企业纪律约束自我，认真扎实地完成了本职工作和上级赋予的各项任务，基本实现了技术立足自我、故障及时排除的工作目标。
公司数字有线电视、宽带数据和固话三网核心业务系统和设备的维护工作在数据中心，数据中心要保持稳定的运行，需要的专业技术人员。一般承担重要业务的数据中心都是有人24小时值守，完全无人管理维护的数据中心几乎没有。所以数据中心日常维护工作烦琐，但又很重要。随着人们的工作生活对数据的完全依赖，承载数据计算、运行的数据中心正发挥着越来越重要的作用，这更突显出维护工作的重要。数据中心的维护工作可分为五大类：一是日常业务类、二是日常检查类、三是应用变更、部署类；四是软、硬件升级类；五是突发故障处理类。下面就这五个方面的维护工作进行总结。
一、主要日常业务类工作
1、公司的宽带固话业务开通的流程是：营业厅受理—数据中心开通—片区维护员上门安装。由此可以看出，所有用户端onu业务是由数据中心开通，这就要求数据中心所有技术员都必须熟悉华为和烽火olt网管系统，仔细认真的开通onu，并配合片区维护员解决用户端故障；
2、vod点播系统片源编码上载，今年累计更新电影和电视剧共630集；
3、根据卫星电视节目调整和变更调整，调整卫星接收机的参数，尽快恢复有线电视节目；经常联系和沟通兵团电视台、开发区电视台、石油电视台技术人员，保证互传电视节目的调整、变更和恢复尽快进行；目前给我公司共有158套电视节目；
二、日常监控检查类工作
“千里之堤，溃于蚁穴”。任何的故障在出现之前都可能会有所表现，小的隐患不消除，可能导致重大的故障出现，所以数据中心日常的例行检查工作枯燥，但也很重要，可以及时发现一些运行中的隐患。根据数据中心承载业务重要性的不同，要对数据中心里的所有运行的设备进行例行检查。一些数据中心设备厂商提供了检查软件，比如网管软件，安全防护软件等。可以利用这些软件对数据中心网络进行检查，看日志是否有异常告警，网络是否出现过短时中断等。通过网络探测软件看网络质量如何。检查服务器应用服务是否正常，cpu内存等利用率是否正常。这些检查每日都要重复检查，一旦有异常及时处理与消除。
对数据中心的机房环境也要进行检查，环境的温度、湿度、灰尘是否合乎要求。空调、供电系统进行运行良好，设备运行是否过热，地板、消防、监控都是检查的部分。不合理的地方要及时进行整改。一个小故障可能因为不熟悉导致大故障，因此日常检查绝不能应付，虽然需要不断重复，在持续的检查过程中，将会对数据中心的理解越来越深，这样每次检查都会有新的发现，在检查中进行学习。
数据化的工作总结篇7
近期主要完成了某产品用户画像分析，从9月底拿到数据，到上周输出第三稿，中间历时一个半月，如果从收到需求，到三稿输出，那就超过两个月，在这次整个分析过程中，遇到了不少问题，尝试了使用不同方法，现在是时候做一个复盘、总结、反思。
在开始阶段，遇到的主要问题是客户的要求是分析产品用户画像报告，因为没有直接跟客户沟通，而需求只有简单的一句话，我只能根据经验列出要分析的要点，确定需要的数据维度。在我确定分析框架后，我发现如果按照我方的想法最后输出的结果却不是客户想到的，那就白做了，所以确定分析框架后还需要客户确认，思路是否可行，分析方向有无异议。这个问题还算比较好解决，客户同意了分析思路即可。
经过与客户沟通后，到了第二阶段，发起提数需求。这个过程总体算比较顺利，客户方数据库工程师首先反馈了一份样本数据，让我方确认数据是否正确，如正确，则提供全量样本。数据验证的过程，主要是由我来完成，对样本数据，我提出了一些疑问，对方也一一解答。当然还有个别字段逻辑问题，我没有发现，对后续的分析带来了一些影响，造成最后能使用的维度减少，是一个遗憾。
拿到全量数据后，对数据进行清洗。在这个过程中发现数据质量非常不理想，很多字段的缺失值占比很大，个别字段也有异常值，总体样本中能使用的记录锐减。一开始我的处理方法比较简单，对缺失值占比达的字段直接不使用，带来的后果就是输出的第一版分析报告过于简单。
重新回到数据，再次对数据进行摸底，而且也调整分析方法，尝试使用聚类分析方法，按用户活跃渠道，对用进行分群，分群后，再结合其他维度，对用户进行描述。这一次输出的报告还是存在一些问题，最大问题就是用户群之间区别不明显，只能继续修改。中间因为要做另一个分析，用户画像分析就暂时先放一边。
完成另一个分析后，继续回到产品用户画像分析，这次同事提出了一些建议，在没有更好的思路前，我按照同事的建议第三次修改分析报告。当然还是要先处理数据，这次我对异常值、缺失值就行了处理，异常值使用的是盖帽法，对缺失值，在一些字段中用0填补，这样增加了可使用的维度。数据清洗完后，对连续变量进行分箱处理，这一次还是先使用聚类分析，对几个字段进行聚类，这样增加了两个大的维度，接着基于两个大的维度，使用对应分析方法，结合其他维度观察变量间的关系，最后的结果显示有部分变量之间是存在明显的关系，有些几乎没有区别。数据处理完后，再次输出分析报告。
完成第三次分析后，我回过头来看看分析中存在的问题，尤其是使用对应分析，查阅了一些资料，发现在对应分析中，应该先进行预分析。聚类分析，两次我都是使用k—means聚类，其实还可以使用二阶聚类，二阶聚类适用于分类变量，这是快速聚类不适用的，我尝试在清洗后的数据中使用二阶聚类，效果尚可。
最近恰好又在看丁亚军老师的讲课视频，讲到聚类分析，再结合我在工作中的应用，对聚类分析方法有了新的认识。聚类方法在刚兴起的时候，是不被传统的统计学家们接受，因为这个方法太简单，没有使用到过多的统计学知识。在实际的工作中，聚类使用的频率还是很高的，尤其是在用户分群方面，用户特征的描述。对应分析是第一次用到，为什么会想到使用对应分析，主要是根据变量类型，几个分类型变量，探究变量间的关系，除了相关分析外，对应分析也使用，而且它的结果更直观。
最后能完成第三稿也要感谢同事的建议，一个人的力量是有限的，群策群力、集思广益才能做得更好。
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