数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。

　　广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘的主要功能

　　1．　分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。

　　2．　聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。

　　3．　关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同，序列是一种纵向的联系。例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。

　　4．　预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。

　　5．　偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。

　　需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。

数据挖掘的方法及工具

　　作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：

　　(1) 传统统计方法：① 抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③ 统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。

　　(2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。

职业能力要求

基本能力要求

　　数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。

　　一、专业技能

　　硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验

　　熟练掌握常用的数据挖掘算法

　　具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件

　　二、行业知识

　　具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识

　　三、合作精神

　　具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作

　　四、客户关系能力

　　具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望

　　具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力

进阶能力要求

　　数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。

　　具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论

　　熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优

　　熟练掌握ETL开发工具和技术

　　熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术

　　善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案

应用及就业领域

　　当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店()，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。

　　数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。

数据采集分析专员

　　职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。

　　求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。

市场/数据分析师

　　1 市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节: Marketing/Data Analyst从业最多的行业: Direct Marketing (直接面向客户的市场营销) 吧，自90年代以来, Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(Canadian Marketing Association)的统计数据: 仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢 举个例子, 随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报, 他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。

　　2 行业适应性强: 几乎所有的行业都会应用到数据, 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在政府，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。

现状与前景

　　数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。

　　据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。

　　根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。

　　现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。

　　众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！

职业薪酬

　　就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺，在二线成熟，高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业，至少有3年以上大型DWH和BI经验，英语读写流利，具有项目推动能力，这样的人才年薪能达到20万以上。

职业认证

　　1、SAS认证的应用行业及职业前景

SAS全球专业认证是国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国IT环境和应用的日渐成熟，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，为您在数据挖掘、分析方法论领域积累丰富经验奠定良好的基础，帮助您开辟职业发展的新天地。

　　2、SAS认证的有效期

　　目前SAS五级认证没有特定有效期，但是时间太久或版本太老的认证证书会有所贬值。

　　3、五级认证的关系

　　五级认证为递进式关系，即只有通过上一级考试科目才能参加下一级认证考试。

　　4、SAS全球认证的考试方式

　　考试为上机考试，时间2个小时，共70道客观题。

相关链接

　　随着中国物流行业的整体快速发展，物流信息化建设也取得一定进展。无论在IT硬件市场、软件市场还是信息服务市场，物流行业都具有了一定的投资规模，近两年的总投资额均在20-30亿元之间。政府对现代物流业发展的积极支持、物流市场竞争的加剧等因素有力地促进了物流信息化建设的稳步发展。

　　易观国际最新报告《中国物流行业信息化年度综合报告2006》中指出，中国物流业正在从传统模式向现代模式实现整体转变，现代物流模式将引导物流业信息化需求，而产生这种转变的基本动力来自市场需求。报告中的数据显示:2006-2010年，传统物流企业IT投入规模将累计超过100亿元人民币。2006-2010年，第三方物流企业IT投入规模将累计超过20亿元人民币。

　　由于目前行业应用软件系统在作业层面对终端设备的硬件提出的应用要求较高，而软件与硬件的集成性普遍不理想，对应性单一，因此企业将对软件硬件设备的集成提出更高要求。

　　物流行业软件系统研发将更多的考虑运筹学与数据挖掘技术，专业的服务商将更有利于帮助解决研发问题。

　　物流科学的理论基础来源于运筹学，并且非常强调在繁杂的数据处理中找到关联关系(基于成本-服务水平体系)，因此数据挖掘技术对于相关的软件系统显得更为重。

　农业银行紧跟时代发展的方向，以建设“让数据说话、用数据治行”的生态环境为目标，依托大数据平台整合全行数据，持续完善数据管控机制，逐步开创出一条农业银行的数据共享服务之路。

　　创新共享 特色大数据平台

　　农业银行自2013年启动大数据平台建设以来，遵循“统筹规划、顶层设计、共享复用、分步实施”的建设思路，搭建了强大、稳定、可扩展的基础运行环境，入库了海量数据，为数据融合共享提供了数据基础。

　　第一，搭建了自主可控的大数据平台。在信息技术“自主可控”的战略背景下，农业银行在国内首次实现了大型金融商业公司大数据平台基础软硬件的全部国产化，在同业中率先采用开放式PC Server集群为硬件基础，以“MPP数据库+Hadoop平台”混搭结构的方式构建了企业级大数据平台。

　　依托近千节点的MPP+Hadoop集群环境，农业银行已经具备了PB级结构化数据处理、EB级非结构化数据处理以及实时流数据处理的能力，在业界处于领先地位；基于MPP数据库大规模分布式并行计算的优势，1000亿行以上的大数据量表做复杂分析运算达到了分钟级响应；在每日1TB数据增量、月末2TB数据增量的压力下，大数据平台可以稳定保持T+1的批量处理能力，为大数据的共享应用提供了强大系统保障。

　　第二，入仓、整合了海量数据。银行的数据主要来自于核心业务系统、账务核算系统、渠道交易、客户营销和流程审批等系统，但单独一个系统的数据称不上数据资产，必须再整合所有的数据，形成统一的业务和客户视图才可称之为资产，其整体才能构成大数据。农业银行由管理信息部牵头，统筹了对公、零售、银行卡、电子银行、金融市场、风险管理、经营分析等各条线，以及各分支机构、子公司的数据来源系统、业务规则、应用需要。经过近四年的努力，入仓源系统135个，源表7883张，仅行内结构化裸数据就已达18PB，并且形成了数据持续入仓的常态化机制。

　　在紧抓行内数据入仓的同时，农业银行也不断积极拓展外部数据来源。目前已经入仓了客户风险共享数据、公安部经侦局全国经济犯罪信息、最高法院失信被执行人信息，以及行外互联网新闻、主流论坛、社交媒体相关的Web非结构化数据；司法、工商、海关、农业，以及Wind、Bloomberg等外部资讯平台的数据也在持续采集积累中；基于和百度合作开展的联合实验室项目，农业银行也在积极研究相关外部数据的共享使用方式。

　　质量安全 保障共享服务

　　第一，数据质量管理是创造数据价值的前提。农业银行在大数据平台建设之前，数据分布散、质量差、管理弱、共享难的问题比较普遍，数据质量管理工作的职责也不清晰，数据低质量导致应用低效能的问题很突出。为了解决应用中的痛点问题，从数据共享使用的实际需求出发，农业银行先后开展了客户信息完整性、信贷业务跨系统一致性、同业业务一致性等主题相关的140多项专题数据问题整改工作，涉及一级部门33个，修正客户及业务记录5000余万条，将个人客户9要素平均合格率、对公客户12要素平均合格率提高至90%以上，数据治理的持续推进为数据共享服务打下坚实基础。

　　在数据问题治理工作中，农业银行逐步探索形成了“监测-整改-跟踪-评价”的闭环管理模式。质量定期监测是抓手，收集实际工作中遇到的数据问题，并基于此设置检查点、检查规则来收集数据问题的整体情况是质量管理工作的切入点；问题整改是核心，对发现的数据问题实行“清单制”管理，沿着“发现问题-分析原因-落实整改”的路径，持续推进落实；问题持续跟踪是关键，质量管理不是一次性工作，加强过程管理，持续反复的对数据问题考察，才能有效推进数据问题的彻底解决；考评机制是推动力，农业银行建立了“横向评价、纵向考核”机制，横向上以质量报告为抓手，定期通报各部门主管数据的质量管理工作进展，纵向上以分行数据质量考核为抓手，将质量问题的责任逐级落实到经办行和个人。同时，农业银行非常重视质量管控工作的信息化，建设了数据质量管控平台，将数据质量管控的四个环节内嵌固化到平台中，实现了数据质量监测、问题分发确认、整改任务跟踪、考核评价查询一站式服务。目前数据质量管控平台已经积累质量检查规则上千条，发布数据质量监测报告十余期，成为农业银行开展数据质量管控的有力抓手。

　　回顾农业银行数据质量管理的工作实践，我们有两点体会。一是该工作是一项全行性的基础工作，关系到总分行各条线各项业务的客户、产品、系统和流程，需要高管层支持，从全行层面出发，发动全行力量来共同开展；二是数据质量管理不能为了质量而抓质量，在工作开展时以营销、风控、监管统计、数据分析等具体应用工作为切入，寻找同数据主管各业务部门的价值契合点，变“要你管”为“你要管”，提高了各数据主管业务部门的积极性。

　　第二，安全防护体系构成了数据共享服务的底线。为了确保大数据平台数据服务的安全合规，守住数据服务的底线，农业银行规划构建矩阵式的数据安全防护体系，横向贯穿事前、事中、事后全流程，纵向覆盖管理、技术、法纪三道防线。

　　管理防线是第一道防线，通过建立严格的用户准入和授权机制、明确敏感数据的范围和责任主体、建立常态数据安全检查和审计机制来降低数据泄露风险；技术防线是第二道防线，采用数据云存储、敏感数据漂白加密、敏感操作实时预警等手段，发挥技术规则刚性约束作用，封堵数据泄露漏洞；法纪防线是第三道防线，依托安全规范、保密协议、合规培训的落地实施，明确保密责任和违法惩罚措施，起到威慑作用。基于矩阵式安全管理的工作思路，农业银行进一步细化落实了18大类的具体工作措施以便依照执行，并在后续不断优化完善。

　　创新数据服务体系

　　第一，一个平台。数据服务平台是提供统一服务的窗口。农业银行数据服务平台为日常经营管理和数据分析挖掘提供一站式服务。日常经管类服务以权威性、一致性、时效性、易用性为导向，面向中高级管理层、各领域业务管理和营销用户提供业务看板、常用指标、多维查询、定制查询等场景化服务，大幅提升用户体验和数据共享服务水平；分析挖掘服务定位为大数据分析创新服务，为总分行初、中、高级分析师提供定制分析、自助分析、深度挖掘等专业分析能力，充分发挥分析师的创造力，深度挖掘数据共享服务的价值。

　　第二，一套机制。为保障数据服务的开放、共享、便捷、安全，需要一整套数据运营管理的制度、机制和流程。农业银行通过数据服务地图和数据服务流程管理，方便用户接触数据、理解数据、使用数据；通过数据资产和数据质量管理，实现对数据的全生命周期管理，提高数据的可用性；通过管理手段和技术措施联动，加强数据安全管理，确保在数据服务和应用过程中数据不泄露。

　　第三，一支队伍。跨条线的分析师队伍结构是数据价值发挥的关键。农业银行的分析师队伍包括数据分析师和专业分析师，组织方式采用“适度集中+重点领域”的方式，即在管理信息部和科技部门设置一定数量的数据分析师，在营销、风控等条线及分行设置专业分析师。数据分析师统筹全行数据服务和支持，承担全行综合性分析、跨领域专题分析、深度数据挖掘等；专业分析师承担本领域数据分析工作，推动分析成果在业务活动中的落地。

　　下一阶段，农业银行将以大数据平台为基础，以数据分析示范项目为抓手，驱动数据服务体系建设滚动前进，实现海量数据资源的充分共享，挖掘大数据的深度价值，向建设“让数据说话、用数据治行”生态环境的目标迈进。

数据分析上半年工作总结范文

　数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。下面我就为大家整理了数据分析上半年工作总结范文，仅供参考!

　数据分析上半年工作总结范文一

　在数据中心全体员工辛勤的工作以及领导们的指导与支持下，年上半年我们部门在工作上取得了一定的成绩，同时也体现了许多工作上的不足，现将上半年的工作总结

　一：上半年的效益情况：

　回款情况，月份完成项目总项目金额为元，从年月开始截止到年月底四个月回款额元。有一部份网站为免费制作，还有一部分是欠款还没有追回，现在正积极回款。

　二：数据中心目前在建项目及完成情况：

　从一月份到六月底数据中心共接到网站建设项目项：。其中已完成项目项，未完成项目项标示为未建设，在建项目项，标示。

　三：信息网的日常维护情况：

　改版情况：今年信息网在二月底进行了一次改版调整了大量的板块与栏目，增加了的功能性设计，整体数据库应用达到了左右，并推出了行业咨询、教育、农业等几大块的会员板块。目前针对网站这几个月运行中体现的问题，正在积极准备第二次改版，主要提高各个会员板块的实用性、有效性。以经营数据为主要经营思想在网站中突出行业咨询、教育两大亮点，以其为突破口，经营数据。

　更新情况：通过加强内部管理，实行责任到人，工作定量的方法来加强网站信息的更新速度，信息的时效性提高网站的整体更新。六月份一个月信息网网站整体更新信息总数达到了条：其中经济科技组更新条：科技板块更新条经济板块更新条绿都商务平台条行业咨询条、教育，百姓组更新条：在线网校更新条文化教育更新条百姓生活板块更新条、农业旅游组更新条：其中旅游板块更新条农业板块更新条;政务组更新总数条：四大门板块更新条;热点话题更新条政务板块更新条;首页新闻更新条。

　四：内部建设：

　内部培训：半年以来部门内组织了四次内部培训主要是网站建设的标准、文件规格命名方式、文件夹的结构、以及编程基础、基本语法等基础内容;内部绩效考核：建立了一整套内部考核的制度，通过对部门工作进行划分，分成固定工作与绩效考核工作两大部分，对固定工作采取定人定量，对绩效工作采取公开竞标的形式。月底根据固定工作与绩效工作的`完成在当月工资体现。

　五：下半年计划：

　⒈网站改版：七月份正式开始今年第二次网站改版，提高网站界面的友好性，信息的实用性，做好各个板块的接口，提高整体的紧凑性，预计八月中下旬全部改版完毕;⒉市场方面：网站建设：网站建设市场方面主要考虑区内尚未制作网站的委办局，同时积极拓展蓟县方面的网站建设市场，由于蓟县方面的网站建设各方面都刚刚起步，有很大的市场发展空间。经营数据：主要以行业咨询、教育两大块为突破口积极寻求成功的经营思路力争实现零的突破;⒊人员素质培养：以自学为主加大技术方面的竞争力，督促员工工作观念的改变，端正工作态度。营造部门内部的学习氛围，以自学为主。留住能力强技术好的人，淘汰对部门做不出任何贡献的人;⒋内部管理：继续推行绩效考核制度，加大考核力度，逐步将绩效考核标准化，正规化。加大工资差距，通过绩效考核提高个人的管理意识，提高部门的整体竞争力。

　数据分析上半年工作总结范文二

　在数据分析岗位半年以来，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半年来的工作情况。

　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。半年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和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。

　半年来，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：

　数据分析2016上半年工作总结范文数据分析2016上半年工作总结范文

　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(“两学一做”学习活动总结)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

　半年来，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。

 

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