数据处理员转正报告总结(优选12篇)

发布时间：2018-07-02

数据处理员转正报告总结(优选12篇)。

✦ 数据处理员转正报告总结

采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理,利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同,基于极大极小化思想选取去噪处理中的.阈值,达到分离噪声和信号的目的.结果表明:利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声.

作者：谢军王典军 XIE Jun WANG Dian-jun 作者单位：北京控制工程研究所・北京・100080 刊名：飞行器测控学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF SPACECRAFT TT & C TECHNOLOGY 年，卷(期)： 26(3) 分类号：V446.9 关键词：小波变换遥测数据信号去噪

✦ 数据处理员转正报告总结

今天，6月20日，免试班的同学们又学习了新的内容——数据处理与统计。

上午，老师教我们怎样制作柱状图、折线和饼图。午饭后，闪耀一夏小组又对昨天自主阅读调查问卷的数据结果作了统计，并进行了数据的处理。

下午，轮到我们大显身手了。老师带每个小组去了电脑教室，把数据制作成饼图。我们小组按老师的要求先把抄下来的数据输入新建的Excel表上；再单击数据和名称；然后单击“插入”，选择柱状图、三维图像；接着在图表空白处右键单击“源数据”；最后输入新的标题，一张饼图便制作好了。别看只有几个步骤，很简单，免试生们可都遇到了许多麻烦哟！有的人忘记了某些字的拼法；有的人忘记了下一步的步骤；，向老师“求救”；还有的人在程序上出了问题，急得像热锅上的蚂蚁······看来我们以后还要更认真的学习哟！

这两天，我学到了许多书本上学不到的新知识，我好开心呀！

✦ 数据处理员转正报告总结

尊敬的领导、各位评审专家：

大家好！我是一名物料员，很荣幸能在此向大家汇报我的工作情况并申请转正。在这一年的工作中，我深刻体会到了在物料仓库工作的重要性和挑战性。虽然转换工作角色确实不是一件容易的事情，但是我乐在其中，时刻保持着积极的心态，用心对待每一项工作。

首先，我要感谢公司领导给我这个机会，让我可以在一个优秀的团队中学习和成长。自新进公司以来，我一直认真且扎实地完成各项工作任务，从不马虎。在工作中，我不断发现问题并寻求解决方案，在处理各种繁琐的物料收发、存储等方面的工作中也不断积累工作经验。通过这些工作的实践经验，我逐渐掌握了物料管理的技能和技巧，对于生产线上的物料管理有了更加深入的认识和掌控。

其次，我认为我的工作态度对于我的工作非常重要。在我的工作中，我一直遵循着认真负责的原则，有责任感，自我管理能力也相对较强。我认为一个优秀的物料员不仅需要有一定的技术水平和经验，更需要有认真负责良好的工作态度。我的工作效率较高，在物料出库、入库及库存调整等方面，可以迅速做出正确的决策，避免了因物料不足或过多而导致的生产纠纷。

最后，我在工作中也非常注重团队合作。我热爱与同事之间的交流和互动，乐于帮助他们解决遇到的困难。在工作中，我经常会与同事讨论性质不同的物料如何分类储存、如何配送，等等。我也经常和他们沟通协调工作，提出建设性的意见和建议，从而使我们整个团队共同完成各项工作任务。

总结一下我的工作，我觉得由于我对物料管理的兴趣和热爱，我不仅养成了良好的工作习惯和创新意识，也收获了同事们的赞誉和信任。我希望能够通过今天的述职报告向大家展示我的工作成果和取得的进步，并且向大家表示，在未来的工作中，我会始终保持积极的工作态度，不断学习和提高，为公司的发展献出自己的聪明才智。

谢谢大家！

✦ 数据处理员转正报告总结

作为就业培训，项目的好坏对培训质量的影响十分大，常常是决定性的作用。

这篇文章是关于在学习java软件开发时练习项目的总结，简单总结为以下几点:

2、项目一定要企业真实项目，不能是精简以后的，不能脱离实际应用系统

长话短说就是以上几点，如果你想要更多的了解，可以继续往后看。

因为参加就业培训的学员很多都是有一定的计算机基础，大部分都具备一定的编程基础，尤其是在校或者是刚毕业的`学生，多少都有一些基础。

他们欠缺的主要是两点:

(1)不能全面系统的、深入的掌握某种技术，也就是会的挺多，但都是皮毛，不能满足就业的需要。

(2)没有任何实际的开发经验，完全是想象中学习，考试还行，一到实际开发和应用就歇菜了。

解决的方法就是通过项目练习，对所学知识进行深化，然后通过项目来获取实际开发的经验，从而弥补这些不足，尽快达到企业的实际要求。

项目既然那么重要，肯定不能随随便便找项目，那么究竟如何来选择呢?根据java的研究和实践经验总结，选择项目的时候要注意以下方面:

这个要根据项目练习的阶段，练习的时间，练习的目标来判断。

不能太大，太大了做不完，也不能太小，太小了没有意义，达不到练习的目的。

项目应该是实际的系统，或者是实际系统的简化和抽象，不能够是没有实战意义的教学性或者是纯练习性的项目。

因为培训的时间有限，必须让学员尽快地融入到实际项目的开发当中去。

任何人接受和掌握一个东西都需要时间去适应，需要重复几次才能够真正掌握，所以每个项目都必须跟实际应用挂钩。

学以致用，学完的知识点需要到应用中使用，才能够真正理解和掌握，再说了，软件开发是一个动手能力要求很高的行业，什么算会了，那就是能够做出来，写出代码来，把问题解决了，你就算会了。

学员经过这个项目的练习，就要走上实际的工作岗位了，如果这个系统还达不到实际应用系统的标准，学员练习过后也还是达不到企业实际的需要，那么这个培训应该说质量就不高了。

理想的状况是这个项目就是实际项目，到时候学员就业到另外一个公司，不过是换个地方干活而已，完全没有技能上的问题。

✦ 数据处理员转正报告总结

《数据库及其应用》

（课程编号：B0901000）

实验报告

实验成绩：

学号：

姓名：

专业班级：

课堂号：

任课教师： _

完成日期：

直接启动Access，或在“文件”选项卡中选择“新建”命令项，出现新建空数据库的Backstage视图界面。在窗口左侧列出了可以执行的命令项。包括“打开”、“最近使用文件”、“新建”、“帮助”、“选项”等。

②已有打开数据库的Backstage视图

若已打开数据库，单击“文件”选项卡，进入当前数据库的Backstage视图。包括“数据库另存为”、“关闭数据库”、“信息”“打印”“保存并发布”等。

（2）观察功能区：了解组成功能区的选项卡。

①功能区主选项卡包括“文件”、“开始”、“创建”、“外部数据”和“数据库工具”。每个选项卡都包含多组相关命令。在功能区选项卡上，某些按钮提供选项样式库，而其他按钮将启动命令。4个主要命令选项卡为后四个。

②有一些选项卡属于上下文命令选项卡，根据当前的操作出现或转换。

③快速访问工具栏。出现在窗口顶部Access图标右边显示的标准工具栏，它将常用操作

命令显示在这里，用户可以单击按钮进行快速操作。用户可以定制该工具栏。

④快捷键。执行命令的方法有多种。最快速、最直接的方法是使用与命令相关联的键盘

快捷方式。在功能区中可以使用键盘快捷方式。

（3）观察导航窗格。各种对象的显示组合。

4．Access选项及其设置

在Backstage视图中选择“选项”命令单击，进入Access选项对话框窗口。在该窗口可设置默认文件夹等。选择“当前数据库”页，在该页面可设置文档窗口显示方式、定制导航窗格、定制工具栏的项目等。

#．回答问题

（1）启动Access一般有几种方法？

答：3种．

1.单击“开始”按钮，选择“所有程序”|“Microsoft Office”|“Microsoft Access 2010”菜单项单

击。

2．双击Access桌面快捷方式（若没有快捷方式可先创建）。

3．打开“计算机”窗口，找到要操作的Access数据库文件，双击

（2）按键退出Access，对应的键是什么？

答：Alt+F4

（3）几种方式进入Backstage视图？

答：2种。通过“开始”按钮或桌面Access快捷方式启动进入Backstage视图。

✦ 数据处理员转正报告总结

一、

尊敬的领导、各位同事：

大家好！我是数据分析部门的一名数据分析员，非常荣幸能够在此向大家汇报我的工作情况和成果。在过去的一年里，我全力以赴，不断学习进步，努力为公司的发展做出了一定的贡献。在今天的述职报告中，我将详细介绍我的工作内容、所取得的成绩以及遇到的问题和解决方案。

二、工作内容

1. 数据采集与整理：我负责负责通过各类工具和技术收集公司的内部和外部数据，并进行数据清洗和整理。我深入了解需求，制定合适的采集方案，并通过编写网页爬虫、查询数据库等方式获取数据。同时，我也积极参与数据仓库建设，提高数据的存储效率和可用性。

2. 数据分析与建模：我运用统计学和机器学习相关知识，对收集到的数据进行分析和建模。我熟练运用Python、R、SQL等工具和编程语言，通过数据挖掘、聚类、预测等技术，揭示数据背后的规律，为公司的决策提供依据。在过去的一年中，我参与了多个数据分析项目，帮助公司实现了销售预测的精准度提升、用户行为分析的转化率提高等目标。

3. 数据可视化与报告撰写：我通过使用Power BI、Tableau等工具，将分析结果可视化，制作直观明了、具有说服力的数据报告。同时，我也参与了公司内部培训，提升了自己的数据可视化能力。通过数据可视化的方式，我帮助公司领导和各部门同事更好地理解数据，提高了决策的效率和准确性。

三、工作成果

在过去的一年里，我取得了以下具体成绩：

1. 提供了即时高效的数据支持：通过建立数据采集和处理的自动化流程，缩短了数据准备的时间，使得团队成员可以更早地进行数据分析和报告撰写。同时，我还针对各部门需求，提供了个性化的数据报告和分析服务，帮助他们更好地了解市场趋势和用户行为，从而为业务决策提供了有力的支持。

2. 实现了销售预测的准确度提升：我利用历史销售数据和相关市场指标，运用时间序列分析和回归分析方法建立了销售预测模型。通过对模型进行训练和测试，我成功提升了销售预测的准确度，帮助公司优化了库存管理，减少了因库存过剩或不足而造成的损失。

3. 优化了用户行为分析流程：我通过对用户行为数据的深入挖掘，发现了用户转化的关键特征和影响因素。我构建了用户转化预测模型，并对营销策略进行了优化。这一系列的工作帮助公司提高了用户的转化率和投资回报率。

四、遇到的问题与解决方案

在工作中，我也面临了一些困难和挑战。其中主要的问题有：

1. 数据质量问题：在数据采集过程中，由于数据源的不一致性和不完整性，导致了数据质量的下降。为了解决这个问题，我与数据采集团队合作，建立了数据验收的标准和流程，对采集到的数据进行了筛选和清洗，从根源上提高了数据的质量。

2. 模型精确度问题：在建立预测模型的过程中，由于数据样本的不充分和特征选择的困难，模型的预测精确度存在一定的局限性。为了提高模型精确度，我积极扩大数据样本的范围，引入更多的外部数据特征，并尝试了不同的模型算法和参数调优的方法，最终实现了一定的提升。

五、总结与展望

通过一年的努力和实践，我在数据分析领域取得了一定的成绩，也积累了宝贵的经验。但是，我深知自己在数据分析理论和技术方面还有许多需要提升的地方。在今后的工作中，我将继续加强自己的学习，不断提高数据分析的专业能力，为公司的发展做出更大的贡献。

谢谢各位领导和同事对我的支持和信任！我愿意继续承担更多的责任，为公司的数据分析工作不断创新和进步！

✦ 数据处理员转正报告总结

英文数据处理员岗位职责

职责描述：

1.负责处理国内航行通告数据；

2.处理全球航路及相关数据；

3.配合公司其他部门完成航空公司运控系统开发与测试。

任职要求：

1.本科及以上学历；

2.具备良好的英语读写能力，英语专业优先考虑；

3.熟练操作计算机及办公软件，有较强的'语言文字表达能力；

4.有强烈的责任心，具备良好的沟通能力与学习能力；

5.具有民航专业背景或相关工作经验优先考虑。

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2.1 采集技术

大数据的采集指利用很多个数据库同时接收，从客户端的传输来的数据，一般用户可以通过这些数据库，在客户端能够达到一般查询和处理过程。但是在大数据的采集过程中，最大的难点数据并发高，很有可能会同时成千上万的用户来进行访问和操作，采用在采集端部署大量数据库作为支持，能够有效、科学地在投资数据库之间进行负载均衡和分片，是数据采集技术的关键环节。

各类大数据分部不同的部门或项目，给数据的收集带来一定难度，采用关系数据管理模型，运用Google 文件系统GFS 技术，具有纵向扩展功能，应对数据采集并发数高，也是确保实现高效获取大数据的核心。

存储技术

投资统计系统采用联网直报平台，运行时会实时产生各式各样的原始数据，特别定期用投资遥感监测中数据也会产生更多的数据，经过日月积累海量的数据，会给投资监控设备及数据传输、存储系统造成沉重的负担，并对投资统计系统发展造成很大的影响。

目前投资统计系统数据的传输，为了减轻数据传输量，大部分采用数据压缩的方式，可以应用到投资统计数据传输，大大提速整个系统数据的传输，从而有效降低数据储存的空间。若没有建立有效批处理模型，在压缩、解压过程中仍然占用系统资源较大，浪费也很大，因此更急需建立有效的批处理模型是重要的。现在普遍采用MapReduce批处理模型，能够在平常配置的计算机上实现并行化处理，且能够分割输入数据，在计算机组成的集群上统一调度，确保计算机的集群之间顺畅的通信。

投资统计大数据存储一般采用分布式保存方式，具有性能可靠性，可以解决海量数据的存储问题，可有局限性，如投资统计系统运行时，随时产生实时性数据，处理过程中还是不能够全面应对，最好要根据不同类型的大数据性能先分析，然后再进行实时分类存储。特别是投资遥感监测系统中非结构化数据占大数据比重非常大，需要解决大量非结构化数据转变为结构化数据处理能力，是投资统计系统在大数据处理技术解决的.关键问题。采用GFS的分布式文件系统主要对海量大文件而设计，而海量小文件可以用Haystack系统，可以用多个逻辑文件共同使用一个文件，解决小文件存储的问题。

2.3 实时处理技术

解决投资统计大数据处理速度是至关重要，数据处理范围越来越大，数据处理时间就越长，假如数据量处理的范围超过了数据本来的处理能力，缺乏整个系统稳定运行，就会对投资统计系统运行产生不可估量的影响。虽然可以利用云计算系统，能够提供投资统计系统服务，但是对特别联网直报时间高峰期，现在也经常出现堵塞事件，造成企业统计人员无法准时上报数据，也对投资统计系统运行提出更高要求。

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大数据产生的过程比较复杂，对有投资统计数据(结构化数据、半结构化数据和非结构化数据)进行基于各种统计算法的计算，必然存在数据的内涵不一致、记录重复、或者感兴趣拟处理的属性指标不完整、或者含有噪声(数据中存在错误和异常值)等各种问题，必须实时进行清洗和预处理，去掉噪声和无关数据，便于后续的分析、分析处理。使用Sector广域网的分布式系统，利用Sphere基本数据处理模型，针对不同的数据，能够统一输入数据流方式，进行实时大规模并行计算，在对数据进行分割，分割后数据转交给SPE(具有处理引擎功能)，能够起到负载平衡。

2.4 分析技术

投资大数据分析主要通过分布式数据库或者分布式计算集群，对现有已存储的大量数据库，分步骤能够简单的分类汇总、统计分析等，能够实现普遍常见的分析需求，但是对于一些需要批处理基于半结构化或非结构化数据，利用可视化分析技术、高度集成技术，对图像和投资原始数据及专业的大数据分析工具，进行与部门数据之间统计分析或比对。统计与分析这环节的主要特点涉及的面广、量大，运行系统资源占用也非常高，特别是输入输出资源占用率高。随着大数据的发展，用Bigtable分布式、按列存储、多维表结构的实时分布式数据库，可以对大数据结构化、半结构化和非结构化数据读写操作，使用SQL 语言进行大量数据的统计、查询和分析操作，解决了可视化分析技术的扩展性，能够有效提取重要数据、显示合成图像。用LOD技术采用策略处理大数据量的实时传输与可视化，实现按等级组织分块，平常称为金字塔结构。

大数据的分析技术与传统的统计数据汇总分析方法有较大的差别，不能将原来的统计系统数据处理经验简单的移植到大数据的数据处理中去，需要针对不同的大数据对象，部署相应的数据采集环境，建立平值法、平滑法、预测法和频率统计法等统计数据相关模型或算法，对投资统计大数据进行深度和广度的对比分析或核查。

✦ 数据处理员转正报告总结

快速求解整周模糊度是利用GPS载波相位进行精确相对定位的关键技术.基于LAMBDA算法和FASF算法,提出了一种新的`整周模糊度快速求解算法.该算法充分结合LAMBDA算法和FASF算法的优点,首先运用LAMBDA算法中的空间变换的思想,然后利用FASF算法的模糊度搜索技术,提高了模糊度求解效率.通过对1 km左右基线的相对定位实验表明:算法利用几个历元的数据可以正确地求解模糊度,使基线精度达到亚厘米级.

作者：何晓峰胡小平HE Xiao-feng HU Xiao-ping 作者单位：国防科技大学机电工程与自动化学院,长沙,410073,中国刊名：南京航空航天大学学报（英文版） EI英文刊名：TRANSACTIONS OF NANJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND ASTRONAUTICS 年，卷(期)： 22(2) 分类号：V249.32 关键词：GPS 载波相位相对定位整周模糊度 GPS carrier phase relative positioning integer ambiguity

✦ 数据处理员转正报告总结

1 数据处理分析系统简介

起重机械轨道自动检测系统主要由轨道小车、自动跟踪全站仪、计算机与处理软件系统组成。通过遥控载有棱镜的轨道小车沿着待测轨道自由行进，全站仪可实时自动追踪机器人的位置，进行数据采集。通过数据处理，重构出轨道顶面中心线的空间位置，对其空间几何参数进行分析，判定其是否符合运行的要求。数据采集处理分析系统是系统的核心，其应用程序主要分为三大功能模块：数据采集模块、数据预处理模块和数据分析模块。

数据采集模块中，基准测量是通过多测回自动测定控制点的坐标来建立轨道测量的基准;轨道测量是通过测量装置连续测量轨道参数坐标;测站测量则是在不同测站测量轨道时，确定新测站在同一坐标系中的坐标。

数据预处理模块中，数据可视化指直观显示轨道测量结果;剔除粗差是通过设定阈值来剔除异常数据;基准转换则是通过坐标转换，将坐标轴旋转到沿轨道方向。

数据分析模块中，数据内插是指通过内插求得固定间距点坐标和标高;参数计算是指计算内插点处的直线度、平面度、标高差及轨距等轨道参数;报表输出则是将数据分析得到的分析结果以报表形式展现。

2 数据处理分析系统原理

2.1 测量公共点的自动匹配

在起重机械轨道自动检测系统中，需要对两条轨道分别进行测量，对特长轨道，还需分段测量，在每次测量时，全站仪的位置是不同的，测量数据的坐标参数是以全站仪所在位置为坐标基准点(下称为测站)读取的，即每次测站是不同的。为统一基准，使各测站在同一个坐标系中，需要在不同测站中测量同一组公共点坐标，以确定统一坐标。

2.2 统一坐标的建立

在数据采集和数据处理过程中都会涉及到坐标转换的问题，参考基准的确定是解决该问题的关键，可以通过在第一次测量时多测回测量分布于轨道区域内的公共点并计算公共点的平面坐标和高程来解决。

2.3 基于点到直线距离的直线拟合

数据处理的核心是轨道中心线的拟合，直线拟合的准则为拟合残差平方和最小。传统的线性回归方法只考虑拟合直线y量的偏差，以y量的偏差来代替点到直线的距离。

2.4 自适应粗差剔除

粗差剔除不仅要考虑到尽可能多地识别粗差点并剔除，还要尽量保留好的轨道数据和瑕疵点。常规数据粗差剔除方法利用啃轨、安装偏差等因素使得起重机械轨道并非是绝对的直线。如果采用单一、绝对的标准来剔除粗差可能误删变形点或啃轨处的点，从而影响数据监测的效果。自适应粗差剔除是指在单一标准的基础上增加了一个经验标准，以最大可能地保护真实数据，即：检测人员在充分了解轨道特性和总结长期检测结果的`基础上，得到轨道点偏离拟合直线的最大值，并以此作为阈值，对数据进行剔除。

3 试检测数据

通过以上原理分析，编制程序，使用起重机械轨道自动检测系统样机对两条刚安装并粗调整完毕的轨道(轨道中心距设计值为导轨直线度图等，各点的测量数据和检测最大(小)测量值同时以Excel表格形式输出。经与常规法比对，检测结果能真实体现导轨的实际安装质量。

4 结语

基于统一坐标原理和基于垂直距离的直线拟合原理开发的数据处理分析系统，能实现起重机械轨道自动检测系统精确、简捷、实时和安全测量起重机械轨道参数，适用于各种野外和室内环境下对大跨度、长距离和高空条件下的起重机械轨道参数测量，为起重机械的安全运行和自动监控提供数据基础，具有广泛的应用前景。