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。什么样的总结才是有效的呢？以下是小编精心整理的总结范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
2023年物业数据工作总结 数据统计工作总结汇总篇一
大家好!
我毕业于大学经济管理专业，在集团领导的悉心组织和安排下，于20xx年8月至20xx年10月到清洗抽油管及油管修复车间实习,20xx年11月至20xx年4月底到集团安全生产办学习统计、计划工作。
首先感谢各位领导和同事们在过去的快一年的时间里对我的支持帮助以及栽培和信任，使我有幸在部门担任统计员一职。
工作期间，我始终勤勤恳恳工作，服从上级的工作安排，同时加强学习锻炼，全面提高自身的思想认识、工作能力和综合素质。
现在将我这近一年来的工作情况向大家汇报一下：
在思想上，我严格要求自己，坚决地遵守和执行企业的规章制度;任劳任怨，尽心尽力尽意地做好上级和同事分配的工作;忠于职守，尽职尽责，爱岗敬业，始终保持着谦虚谨慎的学习态度，不因为自己是个女同事而放松对自己的要求，并相信男同志能做到的也要求自己能够做到。
在实习工作中能够不怕脏，不怕累，始终履行自己的工作职责。按时对水管清洗，根据领导和同事的指导按时编制各种生产统计报表和产品链接表，核对各种生产统计数据，参与盘点工作，每月按时提交原材料采购计划预案，随时整理合同文件，对产品标识的管理，按时保质完成领导和同事交办的其它工作。
在学习的同时也磨练了自己的意志，提高了自身素质。特别是我对水管清洗流程和注塑机有了初步了解能够做到不懂就问，不明白就请教有经验的师傅，为了提高自己的动手能力，在师傅的指引下亲自操作了水管清洗流程中的全自动试压机通过亲手实践和操作对水管的清洗流程原理有了更深的理解，从而使理论和实践可以更好的结合起来。
为了更加丰富自己的理论水平，我还学习了有关于《机械加工》《数控入门》等书籍，以使自己在理论水平上较以前有所提高。
2023年物业数据工作总结 数据统计工作总结汇总篇二
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。
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。
2023年物业数据工作总结 数据统计工作总结汇总篇三
时间如梭，新年的钟声即将敲响。2020年将告别它的光辉，2021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。
1.每日做好生产一线职工的个人产量与次品数据的汇总与登记，并间断性地抽查相关数据是否准确。
2.每月汇总并公布职工的出勤、个人产量、次品等。做好产量月报表上报生产经理和财务部门，包括生产车间和包装车间。
3.每月月底进行一次彻底的盘库，主要有原材料、辅料、半成品、成品。整理分析数据后上交财务部等相关部门。
4.每月将生产部各种人员流动情况及考勤，奖罚，请假等数据汇总上报行政人事部。
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》。
1.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。
2.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。
2020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。xx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，2020年是个不平凡的一年，是我职业生涯的一个重要转折点。xx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xx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！
2023年物业数据工作总结 数据统计工作总结汇总篇四
一、一年来度统计工作开展情况
1、逐步建立健企业统计规章制度，加强统计管理工作
为保证《_法》及其《_》的贯彻实施，结合我企业实际，有力地促进了统计工作的制度化建设，使企业统计工作基本做到了有法可依、有章可循统计工作者依法统计意识不断增强。企业统计工作逐步向规范化方面发展，基本做到了“专业实施、归口管理”。
2、加强统计基础工作建设，提高统计工作水平
一是不断建立健全企业统计规章制度，规范统计工作程序，严格落实统计人员岗位责任制，保证统计数据的准确性、及时性和全面性。
二是加强统计人员队伍建设，提高统计人员素质。
三是加强基层信息质量考核，统计检查时重点检查基层原始记录、统计基础台帐、统计资料的管理、统计数据是否真实准确，促进了统计资料积累的制度化、规范化和标准化。
3、加强统计执法检查，努力提高统计数据质量
根据统计工作的要求和企业《_办法》的规定，在全企业范围内开展了统计工作执法大检查。统计部门就统计工作开展与执行情况进行了认真自查，自查率达100%;统计部门对本专业基层统计工作进行抽查，并将检查报告和检查表报企业企管部。通过统计大检查，进一步贯彻了《_法》及其《_》，较好地执行了企业的统计工作管理办法，提高了统计人员依法统计的意识，促进了基层统计基础工作的规范化，从源头上保证统计数据的质量，推动了企业统计工作的发展和提高。
二、当前统计工作中存在的问题和不足
1、对统计工作的认识不足、重视不够。一些人认为统计工作可有可无，统计数字可以马虎对付。这种思想势必影响统计工作的进一步开展，进而给企业经营生产带来负面影响。
2、统计归口管理职能仍需加强。归口管理的职能虽然在逐步加强，但由于长期以来各专业统计各自上报，缺乏沟通，数出多门，造成同一统计指标出现多个数据的混乱局面。
3、统计执法检查力度有待加强。近一年，企业虽然按统计规章进行了统计执法检查工作，但由于思想上对统计工作的重视不够，统计自查流于形式，走走过场;加之组成检查组需抽调相关部门人员，牵涉面大，致使统计抽查工作不能全面展开，局限在狭小范围，不利于统计工作的正常开展。
三、意见和建议
1、希望企业加强对统计工作方面的业务指导。加强信息交流，取长补短，以推动企业统计工作的全面提高。
2、希望企业通过开办数据统计分析培训班、组织统计工作经验交流会等多种形式培训统计人员，以提高统计人员对统计资料的分析能力，使统计工作更好地为企业生产经营服务。
2023年物业数据工作总结 数据统计工作总结汇总篇五
一、产品支撑工作
在进行产品支撑工作的过程中，认真学习移动公司的各种产品，特别是我们的集团产品，熟悉产品的具体操作，并在此基础上，在客户经理挖掘到客户需求后，根据客户的具体需求合理组合产品，设计出真正满足客户需求的产品。同时经过几次移动公司组织的产品经理素质提升培训，慢慢培养起自身的产品推介能力、客户沟通能力;在平时本人也十分注重关注通讯产品方面的最新资讯，学习其中的一些成功案例，并且经常思考这些案例能否真正运用到客户处，对有此需求的潜在客户及时挖掘出此需求，制定具体方案，并陪同客户经理前往客户处进行产品推介，及时做好产品支撑工作，提高客户的满意度。
在与客户达成一致意见、签定协议后，对方案的实施过程进行全面跟踪：如某客户处需要安装互联网专线，从派全业务建设需求单开始，先转交我司技术支撑人员，待其做完资源勘探后发回于我，本人再提交给支撑中心，若终端配置以及布线超出的情况下，还需填写配置申请单于集团大客户部主观及经理签字后传给支撑中心，最后支撑中心派施工单到我司网络部，安排施工，施工开始后，经常与施工队以及客户联系，以便解决施工过程中的问题，确保按时完工，让客户及时使用，在客户开始使用后，适时进行上门或者电话拜访，了解客户使用情况以及存在的问题，将问题及时反馈给市公司，真正做好产品支撑工作，提高客户满意度。
过去的一年是中国移动进行全业务激烈竞争的一年，在这一年的时间里，手上经手完成约50条互联网专线、语音专线，并且完成地税一卡通项目，不段学习新知识，充实自己，真正地做好了产品支撑工作。
二、指标跟踪工作
在进行指标跟踪工作的过程中，本着认真、细心、严谨这六个字做好此项工作，经常与各县市的经营分析人员进行交流，遇到不明白的向他们请教，学习经验，并在借鉴他人经验的基础上，摸索出一套适合自己以及团队的指标跟踪及完成方式。
我司的指标主要分为年考核指标、季度考核指标以及月考核指标，针对不同指标时间上的差异性，合理安排时间，根据年考核指标来统揽全局，指导其他两个指标，并与季度考核指标以及月考核指标共同进行，将年考核指标融合到季度考核指标和月考核指标之中;使季度考核指标和月考核指标服务于年考核指标，在完成季度考核指标及月考核指标的时候，同时完成年考核指标。但是，指标有轻重缓急之分，不可能说做到完美，在这时候，舍去一些可以在后期完成的指标，重点完成目前紧急的指标。
具体来说，将需要完成的指标整在一个表格内，认真学习指标的具体口径，并将指标如何完成进行分解，落实到每个具体责任人，对其进行跟踪，定期提取数据，将数据缺口告知相关责任人，让其知道自身指标完成进度，积极与其和主管商谈，寻找完成方式方法，以确保各项指标准时完成。
三、培训工作
在对客户经理进行培训工作时，自身熟练掌握产品，学习产品的操作方式，提前准备好培训的各种材料，并且根据客户经理的薄弱产品进行重点推介，在培训的过程中与同事们一起学习成长，所谓“书山有路勤为径，学海无涯苦做舟”只有通过不断的学习，才能在科学技术日新月异的今天，在通讯行业全业务激烈竞争的严峻形势下，取得更好的成绩。
四、其它工作
在做好以上具体工作的基础上，认真地完成好公司主管、领导交代的其他临时性工作，不计酬劳，任劳任怨、加班加点，按时保质完成工作。
五、问题以及缺点总结
回顾一年来的工作，反省自身存在的问题及缺点，我认为主要由于进移动的时间尚短，技术方面的专业知识不够全面，对公司的一些操作流程也不熟悉，在工作中也走了一些弯路。但是，“实践出真知”，本人在工作中不断发现自己的错误，也及时改进了自己的错误。在今后的工作中，我会努力提高自身的修养，充分发挥自己的特长，克服不足之处，努力做出新的成绩。