总结，是对前一阶段工作的经验、教训的分析研究，借此上升到理论的高度，并从中提炼出有规律性的东西，从而提高认识，以正确的认识来把握客观事物，更好地指导今后的实际工作。什么样的总结才是有效的呢？下面是我给大家整理的总结范文，欢迎大家阅读分享借鉴，希望对大家能够有所帮助。
工作数据汇报总结 数据统计工作总结篇一
我是经济管理分院10届税务专业的一名学生，于20__年3月1日到杭州鸿达纺织有限公司进行了两个月的定岗教育实习。杭州鸿达纺织有限公司成立于20__年4月，系杭州市萧山区坎山镇重点骨干企业。公司占地60余亩，员工300余人，__等设备。公司是以生产纺织服装面料、中高档棉布及化纤面料为主的生产型企业。
一、实习内容
我实习的岗位是生产统计，实习的主要内容如下：
1、及时记录各项原始记录资料，以避免资料散失，保证统计资料的全面性和系统性。
2、编制统计报表的准备工作。统计台帐能把大量的原始资料过录工作分散到平时去做，减少期末集中汇总的工作量。
3、做好生产日报的编制工作，系统的反映生产经营过程的变化，反映生产进度和动态，有利于对照生产经营过程变化，及时发现和纠正偏差。
4、做好员工薪资结算，为财务工作铺垫。
二、实习过程
实习是每个实习生必须拥有的一段经历,它使我们在实践中了解社会,打开了视野,增长了见识,为我们以后进一步走向社会打下了坚实基础。
我实习的岗位是统计，统计是公司内部重要的职能部门。公司关心的有关经济、生产经营等重大问题，都需要从统计角度进行分析、研究，得出结论，提出建议。
在定岗实习期间里，我所做的工作比较繁杂，整天所面对都是数据，很怕出错，因为统计是整个生产线的重要环节。数据出错会影响整个生产线的进程，也会影响公司的效益，所以在工作期间我都非常谨慎，对于每项工作都很认真。刚开始的一段时间，要到车间了解员工如何工作。因为作为一个统计你必须先了解工艺流程，也就是生产线上总共有哪些工序，其次就是每个工序有多少台机器，每台机的加工范围和大概加工范围和大概产量。在第一个月里我大概了解到我们工厂的生产流程及公司布局，受益良多。
接下来的日子里，我的工作就是做生产日报表，核算各车间的产量和工资工厂里面的工种很多，又分为准备车间、喷织车间、成品修织车间等，而不同工种的产量和工资的核算标准有各有不同。
之后的日子里，我就是重复同样的工作，刚开始还不适应，后来渐渐就习惯了。这也让我明白在以后的学习工作中，一定要有意识的锻炼自己，做任何事情都要认真仔细。这也是一个统计工作者应具的基本素质，也是我们做好每一件事情的前提。
三、实习体会
毕业生实习是大学学习完成全部课程后的最重要环节，通过毕业实习使我们更直接接触企业，进一步了解企业实际，熟悉和掌握市场经济下企业生产经营的规则，了解企业运营活动过程存在的问题。在实习期间里，我在实习单位，了解和学习了企业员工薪资核算的一些基本情况和其他相关问题。
到工作经验和方法，为我以后进一步走向社会打下坚实的基础。
同时，在这是习过程中，我也深深地体会到自己所学知识的肤浅，在实际运用中的匮乏，这让我明白自己的不足，在之后的工作学习中，要更加积极的学习，充实自己。
最后，我想借此机会，向为我的实习提供帮助和指导的老师，公司的领导和同事，以及在实习过程中帮助我的同学、朋友表示由衷的感谢!
工作数据汇报总结 数据统计工作总结篇二
从我来到xx站的近2个月里，我和大家一起学习和工作，彼此建立了真挚的友谊，同时在实践中磨练了工作能力，使我的业务水平又有了较大的提高。当然这与上级领导的帮助和大家的支持是分不开的，在此我深表感谢!一年来，在局和站领导的正确带领下，我以创建和谐公路的重要思想为指导，牢固树立和落实科学发展观，紧紧围绕文明收费，礼貌服务，求真务实，开拓创新，不断强化自己收费工作的能力。
为了搞好工作，我不怕麻烦，向领导请教、向同事学习、自己摸索实践，在很短的时间内便熟悉了工作，明确了工作的程序、方向，提高了工作能力，在具体的工作中形成了一个清晰的工作思路，能够顺利的开展工作并熟练圆满地完成本职工作。
在这一年，我本着“把工作做的更好”这样一个目标，开拓创新意识，积极圆满的完成了工作。我会在新的一年再接再厉把工作做的更好。认真、按时、高效率地做好工作，积极配合其他同事做好工作。
我知道收费员的形象是代表了整个成南高速xx收费站的形象，所以每次都按照要求着装整齐的上岗，工作时我时刻注意自己的服务态度，使用礼貌用语，收费工作是窗口行业，接触的司机形形色色，良莠不齐，当然有很多的司机是理解和支持我们的工作，由于我站流通性大与今日来的真假救灾车处理问题，不可避免会有延长正常收费时间或者堵道的情况发生，对此有的司机是满腹牢骚，怪话连篇，更有甚者是骂骂咧咧。遇到这些出口不逊的司机，我都尽量忍住，礼貌地向他解释整件事的原因。以及积极配合班长与站级领导，快速、正确地处理好事件，并有效地恢复好交通，使收费站的工作能够顺利进行。
xxxx年，我站以“全心全意为顾客提供优质服务”的经营理念和“不断提高驾车人员和乘客的满意程度”的质量方针为指引，积极参加组织的各种活动和“厅级青年文明号”的争创活动，按照目标管理考核细则全面开展工作。在管理处和xx站领导的正确带领下，我们在开展工作之前做好个人工作计划，有主次的先后及时的完成各项工作，达到预期的效果，保质保量的完成工作，工作效率高，同时在工作中学习了很多东西，也锻炼了自己，经过不懈的努力，使工作水平有了长足的进步。
xx收费站是成南高速与xx市的窗口，每位收费员的工作态度、工作效率，甚至一言一行、一举一动都直接影响到成南高速与xx市的形象，这就要求我们加强职业道德教育，增强“窗口”意识，做到爱岗敬业、无私奉献;在具体工作中，就是要以“服务人民、奉献社会”为宗旨，把收费工作同文明服务结合起来，想车主所想，帮车主所需，按章收费，做到“应征不漏，应免不征”，热情服务，以自身的良好形象、用优质服务来感化车主，争创文明窗口。
一、要有过硬的收费技能。我们要熟练掌握各种车型的交费性质，在收费过程中点钞、识钞、找钱、给票动作迅速快捷。
二、要有严明的纪律观念。收费员在小小的收费亭里面临的不单单是机械枯燥的工作，有时还会面临金钱的诱惑，人情的困扰。在面临金钱诱惑时，我们要把好个人关，不准只收钱不给票或少给票，不私吞车主扔下的不要手工票据的现金。在面临人情困扰时要严格收费标准，切实做到“应征不漏，应免不征”，按章收费，不放过一辆人情车。
三、要有高度的工作热情。在征缴矛盾仍然存在的今天，如何化解征缴矛盾是我们每位收费员都要面临的问题。高度的工作热情是化解征缴矛盾最有效的方法。当我们在收费过程中与车主接触时，必须使用文明礼貌用语，实行微笑服务，要有耐心、诚心、对每一位车主都要做到来有迎声、问有答声、走有送声。有时你做好这些的时候还是会面对一些人的不理解，甚至污辱谩骂和威胁，这时我们要做打不还手，骂不还口。用我们亲切的话语感化车主。要做一名出色的收费员，不但要有过硬的收费技能、严明的纪律观念，优质的工作态度及高度的工作热情，还要有一种奉献精神，要通过自己的实际行动更好的服务人民奉献社会。是窗口，就要擦亮，是大门，就要树好形象，我决定在站领导的带领下，以严明的纪律约束自己，以真诚耐心的服务对待工作，让我们xx收费站这个窗口形象更加明亮起来。
总结一年的工作，尽管有了一定的进步和成绩，但在一些方面还存在着不足。比如有创造性的工作思路还不是很多，个别工作做的还不够完善，这有待于在今后的工作中加以改进。在新的一年里，我将认真学习各项政策规章制度，努力使思想觉悟和工作效率全面进入一个新水平，做出更大更多的贡献!
工作数据汇报总结 数据统计工作总结篇三
20xx年的工作即将告一段落。回顾这一年来的工作，我在公司领导及各位同事的关心、指导和帮助下，严格要求自己，认真落实领导交给的各项任务工作总结。
一、进行系统详细的业务分析
二、业务分析完成以后，进行详细的项目分析和实施
2.商议确定产品的具体需求，落实到每一个可获得的用例;
3.召集设计师和工程师、尤其是架构师充分参与产品开发设。
在面对技术与测试发出的疑问、意见时，产品经理的做法应是：
1.对持有疑问的设计内容找到对方的逻辑观点;
3.回想自己最初这样设计的初心，进行对比，是否需要改变什么?
以上是一个合格的产品经理需要能做到的事情，其实这对产品经理的个人素质要求很高，首先要经得起pk，其次是拉的下脸承认自己的设计确实有欠缺，最后是还要扛得住在开发过程中更改需求所带来的指责。
在今年的工作中，我渐渐的做到了这些事，从最初的纯粹的争吵到最后只对双方的提议进行分析与判断，这就是我的成长。到现在已经开始喜欢上对自己设计的产品有不同看法的用户了，真心的希望这样的用户量在多一点，以便帮助我更快的成长。
工作数据汇报总结 数据统计工作总结篇四
数据质量检核经销店数量：50家
数据质量检核目的：通过保险业务管理系统数据质量检核报表，对检核出数据有问题的经销店给予指导及修正，以提升经销店保险业务管理系统中新保、续保、理赔数据录入的准确性。
1、50家经销店8月份数据质量检核准确率均为100%;
2、新保数据错误条数0条，准确率达到100%;
3、续保数据错误条数0条，准确率达到100%;
4、理赔数据错误条数0条，准确率达到100%。
2、经销店新保、续保、理赔各岗位责任人定期(每周)对保险业务管理系统数据进行自检，并及时修正错误数据。
1、对保险团队人员做好内部培训，继续维护巩固优秀的数据质量;
2、保持良好的工作习惯，及时准确的录入保险业务管理系统;
3、保证保险业务管理系统数据的真实性、有效性。
综上所述，数据质量检核工作自实行以来，长期得到了经销店内保险业务部同仁及领导们的大力支持，8月新增了5家经销店，通过大家的共同努力所有经销店数据质量检核工作全部达标，本年度已连续8个月准确率达到100%，望大家继续保持，感谢大家对保险业务管理系统的重视和关注!
工作数据汇报总结 数据统计工作总结篇五
统计员每天负责统计公司的各种数据，对大脑的负担很大。本站小编为大家带来了数据统计员个人工作总结，谢谢查看。
数据统计员个人工作总结(一)
时间如梭，新年的钟声即将敲响。20xx年将告别它的光辉，20xx年从容而至。在这个辞旧迎新之际，第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。
一、统计工作
5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息，刊出宣传橱窗;
6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等;
7、自从公司实行免费餐以后，每日进行就餐人数统计;
8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。
二、20xx的工作计划
努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。
积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记与分析。
三、总结经验与不足之处
20xx年，在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格作了改进，并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题，尤为突出的是“食堂就餐人数的统计”问题。由于如今在厂职工按部门划分，人员变动情况很难在同一时间最准确地掌握，给每日的上报带来很大的麻烦。为此经过一系列的改进与调整，我们将专属部门专职人员上报签字认可，希望能够起到更准确更及时的统计。12月份最多统计人数相差了8人，为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题，那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽，但产量我可以大胆地说，不是百分之百的正确，却有99%的准确!工作中经常会出现这样那样的问题，我们要勇于正视错误，并且解决错误。有则改之，无则加勉!
回顾过去，20xx年是个不平凡的一年，是我职业生涯的一个重要转折点。宝光给了我锻炼的舞台，使我取得了不少的收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持，离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持!过去的'成绩只能说明过去，未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘，一份收获，我相信宝光的未来会更加辉煌!
最后，衷心地祝愿各位领导和同事们新年快乐!
数据统计员个人工作总结(二)
(一)仔细认真，提高自身素质。为做好统计工作，我坚持严格要求自己，统计工作最大地要求就是“仔细认真”，因此，我正确认识自身的工作价值，提高自己的耐心，增强自己的细心，时刻提醒自己，要以高效率，高质量的报表数据上报给各位领导。同时细心学习他人长处，改掉自己不足，并虚心向领导、同事请教，在不断学习和探索中使自己有所提高。
(二)严于律已，不断加强作风建设。一年来我对自身严格要求，始终把耐得平淡、舍得付出、默默无闻作为自己的准则，始终把作风建设的重点放在严谨、细致、扎实、求实脚踏实地埋头苦干上。在工作中，以制度、纪律规范自己的一切言行，严格遵守公司各项规章制度，尊重领导，团结同志，谦虚谨慎，主动接受来自各方面的意见，不断改进工作;坚持做到不利于公司形象的事不做，不利于公司形象的话不说，积极维护公司的良好形象。
一年来的工作虽然取得了一定的进步，但也存在一些不足，在今后工作中，我一定认真总结经验，克服不足，努力把工作做得更好。
(一)仔细认真，克服浮躁心理。面对枯燥的数字统计工作，不怕繁琐，做到谨慎细心，不浮躁，积极适应各种数据变化，在工作中磨练意志，增长才干。
(二)发扬孜孜不倦的进取精神。加强学习，勇于实践，博览群书，在向书本学习的同时注意收集各类信息，广泛吸取各种“营养”;同时，讲究学习方法，端正学习态度，提高学习效率，努力培养自己具有扎实的理论功底、辩证的思维方法、正确的思想观点、踏实的工作作风。力求把工作做得更好，树立处室室的良好形象。
(三)多从细节考虑，紧跟领导意图，协调好内外部关系，多为领导分忧解难。继续加强对公司各种制度和业务的学习，做到全面深入的了解公司的各种制度和业务。用公司的各项制度作为自己工作的理论依据，结合实际更好的开展统计工作。
总之，一年来，我做了一定的工作，也取得了一些成绩，但距领导和同志们的要求还有不少的差距：主要是对政治理论和文字基础的学习抓得还不够紧，学习的系统性和深度还不够;工作创新意识不强，创造性开展不够。在今后的工作中，我将发扬成绩，克服不足，以对工作、对事业高度负责的态度，脚踏实地，尽职尽责地做好各项工作，不辜负领导和同志们对我的期望。
工作数据汇报总结 数据统计工作总结篇六
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：
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。