总结的选材不能求全贪多、主次不分，要根据实际情况和总结的目的，把那些既能显示本单位、本地区特点，又有一定普遍性的材料作为重点选用，写得详细、具体。那么，我们该怎么写总结呢？以下是小编收集整理的工作总结书范文，仅供参考，希望能够帮助到大家。

部队年终个人工作总结 数据员个人工作总结篇一

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。

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。

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：

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sqlserver20xx需要花费6小时，而使用sqlserver20xx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4096xx6+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（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。

部队年终个人工作总结 数据员个人工作总结篇二

总结这事，说易也难。如果只是单纯地罗列一下这一年自己都干了点什么工作，相信这难不倒大家，但要用一份总结不仅表明这一年做了哪些工作，还要说清楚工作成效，甚至为明年的工作提出改进的建议，这就不是那么简单的了。

作为it运维管理人员，除了自己的工作表现，更肩负着整个企业it系统健康运营的重任，所以我认为运维人员的年终总结更应该倾向于结合本单位整体运维情况，以便于来年it工作的有序发展。

现在的it规模是怎样的？网络链路总长是多少？网络设备和服务器的数量、类型各是什么？都是什么品牌的？还有每个服务器上运行的数据库、中间件的类型和数量等等，这些情况都应该一个不漏、有条理地梳理清楚。

搞清楚“有什么”的问题以后，还应该做个比较，目前的资产情况和历年相比有什么变化，是增加还是减少了，这些变动都体现在哪里？这些数据整理出来，一张清晰的“资产图”便被轻松地“绘制”出来了。

it系统说到底是为业务来服务的，一个企业里，最重要的应该就是业务系统的稳定运行和增效。所以it运维管理员的总结里，必然不能缺少对业务系统保障情况的描述。

当然我们首先也应该勾勒出“业务”的大体形象：目前我们所有的业务系统有哪些？哪些是核心的业务，它们在解决何种问题，为用户提供了哪些服务？这些业务又运行在哪些服务器上，它们的运行状态如何…？这样我们先直观地把“业务系统”介绍给大家。

通过以上的梳理和总结，相信看到报告的人都会对这一年的业务系统情况有一个相对清晰的了解了。

理清了资产和业务情况，还应该对一年中所做的事件处理情况进行汇总。你是否能说清楚it部门这一年处理的事件数量有多少？这些事件分类有哪些？哪些是重大事件？这一年里产生过哪些重大的事件？这些重大事件对整个it系统的影响是什么？是否针对此进行过全面的分析，并给到过改进的意见？采取了哪些措施保障了核心业务的sla？这些数据也有助于对全年的运维工作进行了解。

部队年终个人工作总结 数据员个人工作总结篇三

部队年终个人工作总结 数据员个人工作总结篇四

一、加强学习、提高素质

我今年二月份从x调到x支行从事产品经理工作，以前对资产业务接触比较少，并且各项业务变化比较多，这就需要我静下心来重新学习信贷业务知识，在我到岗理清思路后，我自觉加强各种金融产品的理论知识学习，提高自我对我行金融产品的理解，并在较短时间内熟悉信贷业务，在领导和师傅们的帮忙下，很快就上手了。我想只有自我对业务掌握透彻后才能更好的为客户带给服务。

作为一名产品经理，我深刻体会和感触到该岗位的职责，客户经理是我行资产业务对公众服务的一张名片，是客户与我行联系的枢纽，怎样更好地服务好客户是我要学习和进步的地方，一方面要熟悉自我行里的业务产品，明白自我能够给客户带来什么，另一方面，要明白客户需求什么，尤其是后一方面，明白了客户的需求，才能去有的放矢的服务客户。

在加强业务学习的同时，我还用心认真学习政治理论，提高自身政治素质。作为一名中国民主建国会会员，我时时刻刻严格要求自我，作为参政党成员，我用心拥护中国共产党的领导，并用心参与建言献策，努力学习中国共产党的先进性文件，认真践行党的群众路线。

二、脚踏实地、勤奋工作

作为一名产品经理，我勤勤恳恳，任劳任怨。我的工作主要是银行资产业务，为单位创造效益的同时还要时刻把握业务风险，不能因为自我的疏忽给银行带来损失，这就要求我做事要细心，观察要仔细，调查要属实，报告要认真，分析要专业，在维护好存量客户的同时要努力挖掘新的客户，并以专业的业务处理潜力来满足客户的需求，在优先获取营业利润的同时实现个人合规工作，保证信贷资金的安全。

三、存在不足

对挖掘现有客户资源，客户好中选优，提高客户数量和质量，提升客户对我行更大的贡献度和忠诚度还有待加强。我还需要进一步克服年轻气躁，做到脚踏实地，提高工作主动性，多干少说，在实践中完善提高自我。

在新的一年，我将再接再厉，更加注重对新的规章、新的业务、新的知识的学习专研，改善工作方式方法，用心努力工作，增强服务意识，争取在各个方面取得进步，成为一名优秀产品经理。

部队年终个人工作总结 数据员个人工作总结篇五

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。

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?

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;

7.数据分析人员的角色定位——企业贤内助