数据分类及工作计划 第一篇

大数据讲座学习心得

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。

大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法

律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。

《大数据时代》读后感

一、学习总结

维克托·迈尔-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余

年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。

2、关于大数据 1）大数据是什么

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多样性）、veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。2）大数据的来源

所谓的“big data”是由ibm和gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。

3）大数据现状、应用

通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。4）大数据未来 fayyad曾被视为数据挖掘领域的，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。

3、关于大数据时代 1)思维变革 ? 更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。? 更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。? 更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。2)商业变革 ? 数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。? 价值：发现、利用数据的价值。? 角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。3)管理变革

? 责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。? 自由：反对数据垄断大亨。

二、读后感

1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”

数据分类及工作计划 第二篇

一、工作任务：

1、经常深入生产现场，了解生产任务完成和各项消耗指标的实际情况。

2、按时实施统计、核算工作，建立各种费用和消耗台帐，编制成本核算报表。

3、定期进行成本分析，整理归纳详实的生产数据，为单位领导及其他专业技术人员提供管理参考依据，提出相关改进措施。

4、及时做好各类统计、核算资料的整理归档工作。

5、根据所在单位的生产特点和上级要求，建立健全各类统计、核算台帐及报表。

6、认真学习统计法等经济法规，不弄虚作假，实事求是地做好数据统计、成本核算工作。

7、参与编制单位经济责任制考核办法，参与所在单位经济责任制的考核工作。

8、按照公平公正、按劳分配、按贡献分配的原则做好单位员工工资考核发放工作，强化工资（含奖金）分配考核激励，促进经济效益发展。

9、负责领导交办的其它工作。

二、任期目标

1、加强学习，努力提高自己文化素质，不断提升自身专业技术水平。

2、建立健全各类统计、核算台帐及报表，实事求是地做好数据统计、成本核算工作。

3、 加强统计基础工作规范化管理。组织、指导、督促各生产班段协作搞好核算统计基础工作，确保核算数据及核算日报、月报、年报按时按质完成，促进本单位核算工作上台阶。

4、建立、健全各项原始记录。

5、每月5日前将上一月生产基础数据以两种方式（电子和纸质）的汇总与整理，并向公司上报。

6、与相关部门保持联系，并建立和推行新的部门核算报表联系制度，逐步规范部门报表方式，确保资料渠道畅通。

7、及时整理出设置全面的台帐，并做到数据详实准确，符合实际，年、季报数据保持衔接。月后、季后20日内整理出当月、当季全部台帐。

8、在核算档案中保持各项资料的完整连续，并在电脑中建立核算数据库及相关备份；部

门和专业资料整理及时，按年度装订成册，并妥善保存；对存档资料进行科学分类，方便相关人员查询。

9、坚持深入生产现场，抓住生产经济指标的重点、热点问题进行有针对性的透彻分析，做到月月有分析，季季有报告。积极开展对公司整体经营形势预测评估，扩大核算工作的影响。

10、积极参加公司组织的各类政治和业务学习。

11、在做好核算工作的同时，积极、主动、保质保量完成车间及上级部门临时交办的各项工作。

数据分类及工作计划 第三篇

在数据分析岗位一年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我一年来的工作情况。

一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。

作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。一年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届_二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平;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。

数据分类及工作计划 第四篇

大数据产业发展三年行动计划

为深入实施国家大数据战略,推动大数据产业快速发展,特制定本行动计划。

一、总体要求

(三)发展目标。经过三年左右时间,技术先进、应用繁荣、保障有力、产业链完善的大数据产业生态系统初步形成,大数据创新应用水平走在全国前列,产业竞争力居全国第一方阵,成为全国一流的大数据产业中心。到201X年,力争大数据核心产业规模超过400亿元、关联业态规模达到2000亿元。到20XX年,大数据核心产业蓬勃发展,在各行业的深度应用全面展开,政府科学决策和社会精准治理能力显著增强,大数据核心产业规模突破1000亿元、关联业态规模超过5000亿元。

——产业集聚发展效应显著。龙子湖智慧岛核心区加快建设,201X年入驻大数据领域企业超过150家,产值达到150亿元;20XX年入驻企业达到500家,产值达到1000亿元。建成一批辐射带动力强的省级大数据产业园区,发展壮大5～10家大数据龙头企业,培育50家专业化数据服务创新型中小企业,形成比较完善的大数据产业链。

——应用能力显著提升。大数据在产业转型、民生服务、社会治理等领域的应用深入展开,组织实施一批重点行业应用示范项目,大数据技术融合、业务融合、数据融合能力显著提升,政务运行实现跨层级、跨区域、跨行业、跨部门的协同管理和服务,形成数据驱动创新发展的新模式。

二、重点任务

(一)大力发展大数据核心产业。围绕应用需求,培育发展专业化的数据采集、存储、加工处理企业,壮大数据采集存储、数据加工处理、数据交易流通等大数据核心产业。

1.培育发展第三方大数据企业。鼓励发展大数据服务外包,积极培育一批从事大数据采集、存储、加工处理、流通交易的第三方企业。201X年主营业务收入超亿元的第三方大数据专业企业达到10家,201X年达到15家,20XX年达到20家。(省发展改革委、工业和信息化委负责)

2.强化大数据技术产品研发。鼓励高校、科研院所和企业加强大数据基础研究和核心技术攻关,研发形成一批大数据采集、存储、加工处理的软硬件产品,打造较为完善的大数据产业创新体系。(省科技厅牵头,省发展改革委、工业和信息化委、教育厅配合)

3.积极发展大数据服务。引导数据采集企业根据用户需求,开展生产数据、研究数据等采集服务,为大数据应用提供支撑。鼓励大数据分析企业针对实体经济发展和社会治理等需求,提供大数据解决方案。鼓励社会力量创建数据资源服务公司,开发数据产品,提供数据服务。201X—20XX年,每年总结推广15个大数据分析应用典型示范案例。(省发展改革委牵头,省工业和信息化委配合)

4.积极发展大数据流通交易。鼓励建设市场化运营的第三方大数据流通交易平台,加快中原大数据交易中心建设,为数据供需双方提供对接和交易服务。培育数据交易市场,研究制订数据交易规则,积极开展数据交易试点。(省发展改革委牵头,省工商局配合)

(二)加快推进大数据创新应用。推动大数据在各行业、各领域深入应用,提升大数据在产业升级、政府治理和民生服务领域的运用能力,以应用助力大数据产业发展。

1.实施制造业数字化转型行动。加强工业大数据基础设施建设,推动大数据在工业设计、生产制造、售后服务等产品全生命周期和全产业链应用,加快生产过程全要素数字化,构建基于大数据的产业生态体系。加快发展智能制造,利用大数据提升研发效率、优化产品质量、降低能源消耗,形成数据驱动的工业发展新模式。201X—20XX年,每年滚动建设50个省级智能工厂、100个省级智能车间。(省工业和信息化委牵头,省发展改革委配合)

2.实施社会信用体系与大数据融合发展行动。加快推进社会信用体系与大数据融合发展试点省建设,拓展公共信用数据归集领域,归集各类信用主体的全生命周期、全活动过程的信用信息数据,实施全省一体化“信用云”工程,积极推进中小企业、交通物流、信息通信、食品药品安全等重点行业领域信用体系建设。201X年多层级、跨地区的全省一体化的信用云体系建成运行,归集信用信息数据总量超过15亿条;201X年培育创建一批社会信用体系建设示范市县;到20XX年,全省信用服务机构及关联企业超过500家,整体社会信用环境明显优化,信用大数据立法和标准制度建设走在全国前列。(省发展改革委、人行郑州中心支行牵头,省工商局、工业和信息化委、交通运输厅、食品药品_、质监局、通信管理局等部门配合)

数据分类及工作计划 第五篇

数据管理过程中，存在执行不到位、开发利用不深入、流通共享不充分、缺乏有效应用和管理流程等问题，尚未完全发挥对数字经济的放大、叠加和倍增作用，使数据失去了价值。

国际上发布了数据分类的相关标准，ISO/IEC 27001:2013《信息安全管理体系要求》指出信息分类的目标是确保信息按照其对组织的重要程度受到适当的保护，并对信息分类提出了明确要求。

在国家层面，2021年施行的《_数据安全法》第二十一条中提到“国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。”各类政策文件也明确提出了数据分类分级的要求。_中央、_《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确提出：推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强政务数据、企业商业和个人数据的保护；《_数据安全法》明确规定：根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。

在行业层面，工业和信息化部办公厅印发《工业数据分类分级指南（试行）》（工信厅信发〔2020〕6号），从促进工业数据的使用、流动与共享等角度，对工业数据分类维度、工业数据分级管理和安全防护工作提出了明确要求，指导企业提升工业数据管理能力，促进工业数据的使用、流动与共享，释放数据潜在价值，赋能制造业高质量发展。2018年中国证券监督管理委员会发布JR/T 0158—2018《证券期货业数据分类分级指引》指导证券期货行业机构、相关专项业务服务机构、相关信息技术服务机构开展数据分类分级工作。2020年中国人民银行发布JR/T 0197—2020《金融数据安全 数据安全分级指南》指导金融业机构开展数据安全分级工作，以及第三方评估机构等参考开展数据安全检查与评估工作。

在地方层面，数据分类分级保护制度、实行分类分级保护等规定逐渐渗透到了地方日常的数据管理中。公共数据资源的开放和利用是培育数据要素市场的重要举措，因而针对其分类分级制度的探索也已在多地展开。日前，贵州、上海、青岛、浙江等出台了相关标准或文件，对本地区的政务/公共数据分类分级提出建议或要求。

数据分类及工作计划 第六篇

各国政府在数据分类方法和相关数据分类标准的指导下，均开展了相关实践，并根据国情各自形成了一套成熟的体系或模型，比如联合国的政府职能分类体系（COFOG）；美国联邦政府组织机构（FEA）的业务参考模型（BRM）和数据参考模型（DRM）；英国的电子政务元数据标准（e-GMS）和电子政务互操作框架（e-GIF）。

在国家层面，GB/T 38667—2020《信息技术 大数据 数据分类指南》，给出了数据分类过程、数据分类视角、数据分类维度和数据分类方法，指导大数据分类。GB/T 38667—2020《信息技术 大数据 数据分类指南》主要内容如下：

1、大数据分类过程

大数据分类过程包括分类规划、分类准备、分类实施、结果评估、维护改进5个阶段，见图1。

数据分类及工作计划 第七篇

[摘 要] ERP系统经过几年的运行在后台数据库中积累了大量的数据信息，同时因为系统具有严格的管控手段，所有的业务操作都可追溯，但ERP本身是面向事务处理型的系统，传统的数据分析也无法快速有效的挖掘这些数据的价值。因此，亟待利用大数据分析技术进行ERP数据价值挖掘，以实现业务流程监控、薄弱环节管理、预测企业未来，从而进一步提升管理水平。

[关键词] ERP系统；大数据；数据挖掘

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 11. 028

[中图分类号] [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）11- 0061- 02

0 引 言

ERP系统是公司主要的经营管理系统，目前财务、物资、设备、销售等业务全部纳入系统运行，实现了业务与财务的无缝集成，是公司智慧管理的重要组成部分。系统上线运行以来，结合公司自身的业务管理需要不断进行深化应用，目前正着手开展ERP系统数据价值挖掘的相关工作。

1 ERP系统应用概况

建设成效

ERP的实施规范了业务流程，统一了数据标准，强化了业务管控，推动油田管理理念的提升，给精细管理注入新鲜血液，进一步提高了勘探开发整体效率和整体效益。实现各部门在同一平台上协同工作；实现成本控制与计划执行的实时监控；实现物流、资金流和信息流“三流合一” ；实现全油田各经营管理流程规范统一；实现公司基础数据规范、唯一，经营管理数据来源统一。

2 大数据与ERP的契合

存在问题

ERP系统经过几年的运行，在后台数据库中积累了大量的数据信息，同时因为系统具有严格的管控手段，所有的业务操作都可追溯。但ERP本身是面向事务处理型的系统，满足不了企业对数据挖掘分析的需求。传统的数据分析也无法快速有效的挖掘这些数据的价值。因此，亟待利用大数据分析技术进行ERP数据价值挖掘，以实现业务流程监控、薄弱环节管理、预测企业未来，从而进一步提升管理水平。

ERP数据挖掘流程

ERP数据通过FTP接口推送到本地服务器，针对推送过来的数据进行解析，并存储到本地数据资源池中。利用ETL技术对数据资源池中的数据进行抽取、转换、加载，清洗过的数据放置数据仓库，再通过大数据分析平台对其进行分析建模，最终以图文形式展现分析结果。

ERP数据分析

ERP系统中即累积了大量的业务数据，也记录了用户操作行为的日志数据，对ERP数据的分析，主要从两个方面入手，即用户行为分析和相关业务分析。

ERP用户分析的取数方案

用户行为分析，是指对获得的用户数据进行统计、分析，从中发现用户的活动规律。用户行为分析涉及的数据包括用户登录日志、操作日志和权限配置等相关数据，通过对这些数据的组合分析，让管理者能够直观地了解本单位用户的工作状态，找出工作中的薄弱环节，掌握工作链条中各岗位的工作情况，有针对性地开展岗位培训和管理，合理安排工作计划。

优质用户分析

ERP系统涉及业务多，用户量大，挖掘优质用户将会带动系统整体应用水平的提高。本次分析选取用户量大、业务处理相对集中的供应处为例进行。从ERP服务器中抽取供应处80多名业务人员2014年系统中处理的采购申请、采供订单等10万多条凭证，从业务处理量、准确性两个指标综合考虑进行优质用户的选取。

用户登录习惯分析

抽取系统中2012-2014年三年的100余万条，对所有业务凭证的处理时间进行提取汇总，以此来反映出用户登录系统处理业务的时间，可以直观的反映出在每年的四季度尤其是年底，及每月的15-25日为业务处理集中的时段，给系统的运行带来很大压力。

针对这种集中做业务导致的系统负载均衡高、速度慢的情况，提出了业务处理的理想化状态曲线，为达成这种状态，建议从管理层面和系统层面控制两方面进行优化。 在管理层面：分批次提报计划，加强考核管理，以此实现合理调峰；在系统层面：对系统做增强控制，分流管控业务操作时段，需求计划的提报放在每月的中上旬进行处理。

3 ERP数据深度挖掘

在前期ERP数据分析的基础上，根据业务管理的需要，配合集团公司应用集成项目及决策支持平台、用户访问平台的开展，并与公司管理一体化平台以及其他经营管理系统相结合，充分挖掘数据新价值，对数据进行主题分析、绩效分析、战略分析。

主题分析

主题分析是指对历史数据进行价值挖掘，分析出改善的空间和手段，付诸到业务管理中，以提高管理效益，可以从投资管理分析、项目效益评价、设备维修成本分析、物资计划分析、质量检验分析等方面入手进行。这些需要与业务部门进行充分的沟通，根据业务部门的真正需求开展。

绩效分析

绩效分析指对执行时间长、时效性要求高的业务流程进行监控，分析出影响执行效率的短板岗位或流程节点，进而优化流程，提升业务运行效率。

战略分析

战略分析是根据用户需求的不同，将其最关注的业务指标，以图文并茂的方式呈现出来，使决策者实时掌握经营管理全貌，并根据指标预警信息来判断是否需要干预业务。

4 结 语

数据分类及工作计划 第八篇

从徐子沛的《大数据》中得到的感悟

数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和大价值（Value）。这四个V就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。

拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。

对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。再次，需要技术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业，最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理数据，某些数据可以成为系统的“本能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析，作出决策和反应。数据应该为人服务，这是一条基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。

对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为最少应该认真思考和解决好三个问题： 一、提供什么样的数据？

在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人民，让政府失信于人民。因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。

二、如何高效有序地收集数据？

收集数据的目的是为分析利用数据。通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高政府管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。

数据分类及工作计划 第九篇

数据分析工作总结

数据分析工作总结

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 20XX 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

数据分类及工作计划 第十篇

大数据分析政府工作报告： 那注定牵动生活的十大新词 有权不可任性

【出处】

在今年的政府工作报告中，__在谈及简政放权时强调：“大道至简，有权不可任性。”

大数据分析： 2014年，政府交出了一张漂亮的简政放权成绩单：10多次_常务会议进行专题研究，2次电话会议全国动员，246项行政审批事项被取消和下放、149项职业认证被取消。获得感

【出处】

健康中国

【出处】

“健康是群众的基本需求，我们要不断提高医疗卫生水平，打造健康中国。”_总理在作政府工作报告时，这句承诺得到了热烈的掌声。

大数据分析：

“健康中国”最核心的是加快健全基本医疗卫生制度，让民众看得上病、看得起病、看得好病。《报告》提出要全面推开县级公立医院综合改革，在100个地级以上城市进行公立医院改革试点，破除以药补医，降低虚高药价，合理调整医疗服务价格，通过医保支付等方式减轻群众负担。