姜主任在日常开会或谈话中经常强调苟日新、日日新这句话，意在说明创新的重要性，并且我负责的工作就是要不断创新、不断的探索，只有不断的创新才能体现自身价值。这和我以前的工作模式有很大的不同，以前就是循序渐进的跟着大家的步伐走，那是盲目的跟进，是为了工作而工作；所以就造成了创新上的严重不足，不论是创新意识还是创新方法，都有所欠缺。如在总结oa的使用技巧的时候，总感觉没有什么东西可写，但是经过不断的去思考、操作，就会发现很多可写的内容。

由此可见，一项工作或一件事情，只有不断的去接触、去做，才能掌握它、应用它。而且在做的过程中要有计划有目标，对待不熟悉并且繁琐的工作要沉着冷静，对待熟悉的工作也要细心认真，并且要高要求才会有更好的结果，要学会从熟悉的工作中不断发现、不断创新，只有不断的创新才能立于不败之地。

三、下半年工作计划

1、继续深入研究oa系统功能，在oa系统的基础上不断发现新功能，不断创新，加大oa的应用开发。如系统中的报表部分、应用中心部分等，争取oa报表与数据分析相结合。

2、继续推进数据分析系统的应用。下半年主要对生产部的生产计划数据进行分析统计并制作成报表，先对生产部进行需求调研，整理出他们需要的是什么，什么样的展示能给他们带来便利；仓储中心的分析报表也在下半年的计划中。在推进项目的同时做好下一步规划，争取跟随时间的齿轮不断前进。

四、年中个人体会

经常听到领导说到“凡事欲则立，不预则废”，一开始虽然知道什么意思，但是没什么感觉。但通过半年的工作和学习，深有体会。一件事情如果没有计划，那么会忘的一干二净，有了计划并且一定要记录到常见的地方，用以提醒自己尽快执行；另一个感受较深的是凡事要勇于承担，勇往直前，切不可唯唯诺诺、拖拖拉拉，不然事情就会搁浅在那里，永远没有结果。

大数据工作的工作总结篇2

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。

大数据工作的工作总结篇3

随着20xx年钟声的临近，20xx年的工作即将进入尾声。

在这个特殊的时点，总结过去的工作，计划未来，就显得尤为重要!在过去的时间里，本人在公司各级领导的正确领导下，在同事们的团结合作和关心帮助下，较好地完成了20xx年的各项工作任务，在工作能力和思想政治方面都有了更进一步的提高。

现将20xx年取得的成绩和存在的不足总结如下：

一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面

20xx年以来，本人认真遵守劳动纪律，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。

爱岗敬业，具有强烈的责任感和事业心。

积极主动学习专业知识，工作态度端正，认真负责地对待每一项工作。

二、工作能力和其它方面

我的工作岗位是数据与产品支持，准确和效率一直都是我的工作宗旨。

工作内容大体分为四块：

1. 在月初关账期间，要保证各地提报的非派费用和仓租、外包工、叉车租金分摊的准确性与及时性，同时不仅需要审查数据内容填写的规范性，还需要确认各地是否已经提报。

汇总完数据后要进行初步分析，将不符合提报要求的费用提取出来并联系提报人进行确认，并判断是否应该提报。

将数据提交给结算部门后，结算在核销的时候会有疑问，这些疑问也需要我来进行跟进与反馈。

2. 关账结束后要进行合同外议价的分析，这部分分析分为同一线路同一承运商派车次数大于3次的分析和有合同但走合同外议价的分析两部分，前者分析的目的是为了考虑是否要与此线路签合同，而后者的分析目的是更新完善合同的报价。

3. 结束合同外议价的分析工作，则需要进行单个to负毛利的分析，该分析数据主要来源于工盘，包括收入明细，成本明细，派车分摊和租车分摊。

分析完成需要将结果发给对应的运输经理，查明产生亏损的原因，并提出合理的建议。

4. 在以上三部分工作内容如期进行的时候，全月不定时穿插项目初步分析，此部分内容主要使用者为项目经理、客户经理等。

三、存在的不足

总结20xx来的工作，虽然取得了一定的成绩，自身也有了很大的进步，但是还存在着以下不足：

一是工作方式上还只是按部就班，虽然融入了一些自己的看法和改进，但还未提高到更高的层面，没有从管理层的角度去看待问题。

二是由于工作性质，与区域的负责人和调度员会有频繁的联系，但还不能很好的沉着面对，所以沟通交流能力还需要进一步的加强。

三是知识储备还不够，还需要更广泛的学习与增长经验，成为多方面的人才。

四、20xx年的工作打算

20xx年我将进一步发扬优点，改进不足，拓宽思路，求真务实，全力做好本职工作。

打算从以下几个方面开展工作：

一是加强工作统筹。

根据公司领导的年度工作要求，对全年的工作进行具体谋划，明确内容、时限和需要达到的目标，把各项工作有机地结合起来，理清工作思路，提高办事效率，增强工作实效。

二是加强工作作风培养。

始终保持良好的精神状态，发扬吃苦耐劳、知难而进、精益求精、严谨细致、积极进取的工作作风。

三是作为运输总部与区域对接人员之一，一言一行都代表着公司的形象。

不仅在工作上必须做到精确、严谨，而且在行为品德上要严格要求自己，树立良好的个人形象。所以我要加倍努力的工作为了公司的发展做出自己的贡献。

大数据工作的工作总结篇4

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;

大数据工作的工作总结篇5

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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