数据员年终总结

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数据员年终总结

　　时间过得飞快，一年的工作又将告一段落。经过过去一年的努力，我们已然有了很大的进步，来总结过去的一年，展望充满期望的下一年吧。如何输出一份打动人心的年终总结呢？以下是小编收集整理的数据员年终总结，欢迎大家分享。

数据员年终总结

　　数据员年终总结1

　　回顾这一年多时间，工作经验、社会交流等一切都是从头开始，从无到有，从有到会，从会到熟；这一过程都离不开公司领导的带领和个人的努力，这一年是感恩的一年，真心感谢公司给我提供磨练自己的机会，更感谢公司领导一直以来对我的信任与栽培！

　　一、团队的合作是完成工作的前提。

　　做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。

　　二、精准的数据需要懂得数据的理念和要求，数据的运用。

　　做数据表格是给人一种一目了然的'清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。

　　三、善于总结，懂得吸取经验。

　　经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用VLOOKUP，SUMIF等常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。

　　四、善于沟通，避免出错。

　　做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是小马做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通，否则出现差错，前功尽弃。所以，一边工作一边总结经验是百利而无一害的。

　　数据员年终总结2

　　20xx年在紧张和忙碌中即将过去了，回顾一下，发现自己又有了一些新的提高，当然也有很多的不足之处，但我会再接再厉的。在以后的工作中不断改进，不断的提高自我。虽然每天都重复做着统计参数，材料领用的工作，但我很喜欢这份工作，我也一直都尽心尽力，忠于职守的工作着。现对20xx年的统计及材料管理工作从以下几个方面进行总结，找出不足，以便20xx年有个更好的奋斗目标：

　　一、统计方面

　　今年我主要负责分厂各项参数的统计，每天早上我把各关键的工艺参数输入已经设好公式的表格内，使系统存在的问题及时的通过数据反映出来，让各管理人员能尽快的将存在的问题处理，确保系统生产的稳定高效。同时在输报表时也会及时的将报表上面存在的记录问题及工艺指标问题告诉工艺员，以便他每天可以将当班期间违反的工艺指标及记录问题及时在工段展板上进行公示，加强对员工在指标控制和记录方面的管理。

　　下面我就将我一年来统计的各项数据用表格反映如下：

　　（1）产品合格率

　　送库区精甲产品合格率统计表（1～10月份）由上表可以看出送罐区精甲产品优等品合格率均为100%，无超标，控制较好。

　　（2）产量统计表（1至10月份）从上表的统计数据可以清晰的看出我们分厂1～10月份的产量情况。

　　（3）销售累计统计表（1至10月份）

　　以上就是我在统计方面的一些数据，根据上面的数据我们就可以很明显的看出近一年来我们在产量及销售方面的情况，有利于我们以后的工作分配和各项规划。

　　二、材料方面的管理

　　今年进一步的`熟悉材料的管理，将许多去年检查出的问题进一步完善。

　　1、首先我先整理了材料室的各种材料，逐渐熟悉了各种材料的性质及用途。

　　2、将材料进行定置化摆放，这也是我们公司安标上面必须要求的，同时材料的定制化摆放也有利于管理。

　　3、将材料做成电子版，每次入库及出库都在电脑上做好登记，这样方便了解材料的使用情况及清楚的掌握分厂的库存，也可以给设备员报材料计划带来很多的便利。合理的进行库存。同时还可以把分厂使用材料的经济情况控制在公司的预算之内。

　　4、今年公司进行可控成本管理，我们分厂每月公司给予15万元的材料费用，如果当月用了超支将扣除工资的10%，因此，每月分厂在材料的使用上都是有计划的使用，把成本控制好。

　　5、每月当上个月我们报的材料购买回来，生产部管理人员就会通知我，然后我会按照我们报的材料计划，将材料领回，做好材料入库登记，并告诉相关人员。

　　三、工会工作

　　今年工会工作依旧照常开展，作为女工委员的认真履行着自己的职责，将工作做好。

　　1、每月我们都要交工会月报，我们可以把员工的一些困难，一些想法通过月报反映给领导，同时领导也是通过月报了解员工的需求，通过这种沟通方式，可以有效的反映问题，解决问题。增强了大家工作的积极性。

　　2、公司还会根据不同的时间段组织不同的活动，这样来可以让大家放松身心，劳娱结合，同时也可以让一些有特长的员工有一个展示自己的舞台，丰富生活。

　　6月份是公司安全活动月，分厂开展安全月演讲比赛，消防救护器材演练，摄影作品展等一系列的安全月活，分厂组织进行“低碳、节能、环保”的座谈会；分厂认真组织员工参加公司组织的20xx年消防运动会活动，并荣获一等奖；分厂认真组织员工参加公司组织的20xx年安全月知识竞赛，并荣获一等奖；分厂在7月份组织开展了一系列的工会文体活动，7月22日开始，分厂依次举行篮球、拔活、双扣、羽毛球、乒乓球等活动，并在活动结束后，拿出工会费用给取得名次的员工进行奖励，工会主席亲自联系相关维修人员帮员工修宿舍灯、下水道，帮职工解决住宿困难；9月份公司下发申报困难职工的通知，分厂认真了解后将情况统计交给公司办；10月份工会了解了一些宿舍的卫生情况，拿出一部分经费购买草酸下发至每个宿舍，供大家打扫卫生间等死角，确保宿舍清洁。

　　这些工作的开展很好的加强了员工与分厂领导、管理组之间的沟通与交流，增进了感情，同时让大家在工作之余可以放松一下紧张的精神，消除疲劳，真正做到劳娱结合，给有特长的员工一个展示自己的舞台，为公司工会输送更优秀的人才。

　　四、审核

　　去年公司通过了安标和三标的审核，今年我们将持续将标准化工作做好，配合好公司的内审工作，我作为内审员，积极的配合安全员准备需要的资料，认真做好分配给我的各项记录及文件的收发。

　　五、存在的不足

　　材料方面的管理还有些不到位，对设备的了解过于少，对设备的性能还不清楚，对于统计方面还有一些地方没有完善，还不能全面的将各项消耗计算出来，在新的一年里我将会进一步完善我的不足和缺失。

　　六、今后努力方向

　　1、加强表格里面函数公式设置的学习，进一步的了解工艺上的各项消耗的计算，更精确的将工艺情况反映出来。

　　2、加强材料的学习，更深的了解材料的各项性能。

　　3、积极配合领导开展好工会工作。

　　4、加强理论学习，进一步提高自身素质。

　　新的一年，我将加紧学习，更好的充实自己，以饱满的精神状态迎接新时期挑战，更好的干好今后的工作。

　　数据员年终总结3

　　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SQLServer2000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4096x6+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

　　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。

　　数据员年终总结4

　　工作方面：

　　统计员的主要工作是负责每天的生产产量的统计、日常包材等的统计、成本核算及月底的员工考勤的汇总，报表是体现生产状况的依据，所以对数据的要求要相当的精确，我们在平时的工作中就要谨慎认真，保证输入的数据快速准确，检查公式的连接是否对应等，确保数据的准确；平时做的一些报表数据关联性特别大，因而报表之间可以相互对应数据是否准确，另外，除了要求对数据的准确性外，还要学会对数据的分析，月底是我们最忙碌的.时期，不仅要做员工的考勤还要把本月的包装物原料酱等的使用及领用情况上报财务，而这过程中就会出现一些问题，如领用与使用差距太大等，我们就要找出问题的所在。

　　学习方面：

　　统计工作对电脑接触比较多，就要求掌握基本的电脑操作知识，平时与其他同事请教，解决一些棘手问题；另外，除了通过其他渠道如书本了解统计学的一些理论知识外，还在平时的工作中去总结，总结一些如何能把数据做到既快又准确无误。

　　工作态度方面：

　　严格要求自己，工作积极认真，对自己的错误及时改正并注意不再犯类似错误，对领导的批评虚心接受，统计工作比较繁琐，如平时的物品领用会与做报表相冲突，容易发生抵触心理，这要求我们要分清轻重缓急，科学安排时间，按时、按质、按量完成任务。

　　缺点不足：

　　身为80后的新人，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。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。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。

　　在此我真心的感谢领导和同事对我所犯下错误的容忍，并悉心指导，这在我人生的成长中会有很大的帮助，所以在今后工作中我将努力奋斗，对自己有更高更严格的要求，无论是大事小事都会要求自己做到尽善尽美，不断提高自身素质，为公司的发展尽自己的一份力量。

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