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数据总结报告
领导以及各位老师大家上午好，下面由我来做一个个人年终总结。刚刚听过领导以及老师的汇报，我觉得自己的总结甚是肤浅，思考问题的角度以及深度还远远不够，下面的汇报若有什么不妥之处，会后还期望领导和老师们多多批评指正。
首先第一项是我的工作资料，
那么对于经代后援来说，它的任务也是十分繁重的，但是就我个人而言，由于年龄的问题，还欠缺很多的经验，所以我的工作任务相对来说还比较简单，主要有下面几项资料：
1、投保单的初审、登记、交单
2、保单的领取，发放登记
3、报表，包括各家代理公司本月截止到当天的数据报表、各渠道本月截止到当天的数据报表、每周各推展内勤截止到当天的数据报表、每日数据汇总报表，次月做上月的月度汇总报表
4、库存管理，主要是产品单证它的一个入库和领取的登记
第二部分，是个人成果和不足的总结
首先说一下个人成果：第一个方面就是初审工作，经过对投保单的认真仔细的审查之后，确保无误再交到运营进行扫描录入，减少后续问题的发生，以便提高承保速度。第二个方面是报表，每一天对总公司下发的报表做进一步的处理，统计，以便于各家代理公司及时的了解自己的业务量，对于各位老师来说就是能够及时的了解自己的任务进度，做到心里有数，透过对数据的分析，为后续工作制定更好的计划。就我个人而言，我觉得工作成果对我来说就是工作收获，那最大的收获就是学到了很多的知识，积累了必须的经验。
下面是工作不足：对于初审工作，说实话开始的时候我觉得它就是个小case，soeasy。但是经过一段时间的工作之后，出现的一些问题，比如证件号、银行卡号填写错误，邮编错误等等，让我深刻的意识到，这不是一项简单的工作，因为往往越是觉得容易的工作就越容易马虎，而初审这项工作恰恰是需要认真、仔细。单子多的时候，我就用以着急，也就容易马虎，所以这一点是需要改正的。另外一点就是还欠缺业务知识，业务水平还有待提高。
第三部分是未来明年的一个工作计划
首先，继续做好先前的工作，听从领导的安排
第二，努力做好自己的本职工作，做好后援服务，和各位老师为国华为经代搭建一个更好的平台
第三，继续努力的学习业务知识，提高自己的业务水平，那我期望有机会的话能够去听一听老师们的课程，因为很多东西自己去看和透过老师讲解，在理解上是有必须的差距的。
下面是个人感受
1保险方面的理论和知识以及保险行业的现状，使我对保险有了一个更客观、全面的认识。说实话在之前没有接触保险行业前，我对保险的认识就是，保险都是骗人的，对保险这门行业的认识十分的狭隘和片面，在真正的了解之后发现，那么对于此刻的社会，太多的事故问题的发生，保险就显得越加重要。
2、对职场有了初步、真实、贴切的认识，明确了努力和改善方向，透过与领导和老师们接触，学到了珍贵的人际交往技巧和处世经验。作为一名刚毕业的学生，能够有机会来到国华工作学习，我感到十分的荣幸。做学生的时候期望尽早的参加工作，但是根本不了解职场，工作之后才有了一个清晰的认识，每一个人职场都有它特定的一个运作流程
3、电脑办公的实用知识与软件应用技巧，以及处理问题的潜力和经验，强化了我对扩展知识和提高潜力的学习欲望。虽然我大学学习的是电脑，但是它设计的方面也很广，我学习的是计算机网络。学习的侧重点不同，所以之前对办公的应用也不是很精通，而且我之前是很烦恼e__cel表格，但是透过在工作中的学习，发现它并没有想象中那么难，世上无难事，只怕有心人，在认真面前，困难就是个纸老虎。我不怕自己犯错，需要的是在错误中总结经验，不能一错再错。也期望在我犯错误的同时，领导用心地批评指正，因为在以往的工作中，领导从没有严厉的批评过我，总是给予鼓励，这让我想到了某位名人说过的一句话就是“好孩子是夸出来的”我觉得是有必须的根据的，鼓励和夸赞也是一种动力。
4、培养了我勤奋、踏实、认真、负职责的工作态度
虽然初审不需要什么技术含量，但是它是一个需要你去认真仔细对待的工作，可能就是写错一个数字，可能就是一项资料空缺，等等，就会带来很多的问题。处在什么样的岗位上就该以身作则，做什么事都要担起自己的职责。
下面是个人的一个祈愿，愿景，
首先，我期望咱们国华明年能够顺利的上市，之后也算是一个新的开始，期望能够有一个更好的发展
其次，是期望我们经代能够在各位老师和我们大家的辛勤努力下，保质保量的完成各项任务，甚至是超额完成
第三，是对我自己的一个愿景吧，期望我有一天也能够像在座的各位老师一样，站到台上去讲课，有一天大家也会尊敬的叫我温老师，那我也算完成了小时候的一个当老师的梦想
第四，是对大家的祝愿，期望大家身体健康，合家幸福。因为老师们经常出差十分的辛苦，劳累奔波。所谓身体是革命的本钱，我们保证一个好的身体才能更好的投入到工作中，所以大家必须要注意身体，加强锻炼。
最后我要说一声感谢。
感谢领导长久以来的指教，感谢各位老师对我的帮忙和关怀。
这么长时间以来，领导和老师们不只是在工作中给予我很大的帮忙，在生活中也很关心我，大家都十分的照顾我，让我觉得这就是个家，十分的温馨。所以在那里我也代表我的父母向领导以及各位老师说一声谢谢!谢谢你们对小温的培养。
最后一句谢谢，谢谢大家能够与我分享我的总结汇报。谢谢!
数据保密承诺书
为保证对统计工作中知悉的国家秘密、商业秘密和个人信息履行保密义务，不断提高政府统计部门的公信度与美誉度，保障统计法律的严肃性，规范统计机构和统计人员的保密行为，上城区统计局根据区委组织部、区保密局、区人事局《关于认真组织开展保密承诺书签订工作的通知》要求，与全体统计干部职工签订了《保密承诺书》，明确规定六项保密承诺内容：
1、认真遵守国家保密法律、法规和规章制度，履行保密义务;
2、不提供虚假个人信息，自愿接受保密审查;
3、不违规记录、存储、复制国家秘密信息，不违规留存国家秘密载体;
4、不以任何方式泄露所接触和知悉的国家秘密;
5、未经单位审查批准，不擅自发表涉及未公开工作内容的文章、著述;
6、离岗时，自愿接受脱密期管理，签订保密承诺书。
《保密承诺书》的签定，从法律上、程序上规范了局全体人员的保密责任，为最大限度争取被调查对象理解、支持和配合统计工作创造了良好的条件。
大数据时代读书心得体会
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
大数据时代读书心得感想小结
世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于"防患于未然"。
《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了 "大数据"时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。
"我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系"，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体；而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。
这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年h1n1流行之时，通过检测检索词条，处理34。5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。
同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于预测，当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切"未来"将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有"大作为"的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。
对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以"先知、先觉"，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切!
大学生就业状况调查报告字 大学生就业现状数据分析
(一)大学毕业生人数逐年增加，面临新增劳动力就业、农村劳动力转移和下岗失业人员再就业局面，大学生就业难与社会整体就业环境有关。目前全国各类高等学校共有20xx余所，在校学生约2100万。据教育部门的统计，现今大学毕业生在离校前后的就业率大约为70%左右。今年要求职的大学毕业生总量在600万人左右，还没有计算历年累计下来未就业学生人数。同时，我国经济体制改革和经济结构调整过程中富余人员下岗分流，机关事业单位机构改革，人员精简，农村剩余劳动力向城市和非农产业转移等等，都使大学生面临一个不宽松的劳动力市场，进而造成大学生就业形势十分严峻。
(二)一些毕业生就业观念存在偏差，盲目择业现象严重。
(三)毕业生就业整体结构性矛质突出。
(四)解决实际问题能力不强，限制了部分毕业生的就业。一些高校在教学管理及实习环节上仍存在诸多不尽人意之处，加之学生自身存在的一些问题，造成部分毕业生掌握的知识仍然停留在书本上，解决实际问题的能力不强。
(五)高校教育体制改革步伐缓慢，学科专业结构和人才培养模式不够合理。不少高校缺乏科学的人才需求预测和规划，盲目追逐热门专业，导致专业趋同现象严重，使得专业人才的产出和岗位需求不成比例，人才供给严重大于需求。在人才培养中仍存在重知识灌输，轻能力培养现象，使大学毕业生缺乏工作经验、实际操作能力和创新精神。解决当前大学生就业问题的对策
学校加强对大学生的`就业指导，积极创造条件，有针对性的开展第二课活动，加强就业实践环节。比如开展“模拟求职演练”、举办“挑战杯”科技竞赛、营销大赛等活动。调整专业设置，根据师资力量，从实际出发，开设实用性较强、社会市场需求量较大的热门专业。使培养的毕业生具有扎实的专业基本知识，具有巨大的发展潜力，能够在各个领域中展露头角，成为满足社会需要的应用型、复合型高素质人才。
教育大学生认清就业形势，树立新型的就业观念。让他们认识社会、了解国情，认清当前的就业形势。加强就业观教育，转变就业观念，让大学生破除到国企、事业单位端“铁饭碗”的传统就业观念。
教育毕业生要客观的面对现实，全面的认识和了解自己，对所学专业以及未来的职业，进行科学定位。组织召开毕业生就业、创业动员大会，举办往届优秀毕业生回校给毕业生做就业、创业报告，谈经验、讲体会，以及组织大学生积极参加“服务西部”计划等活动。以转变毕业生传统的就业思想，帮助其树立“先就业、再创业、再发展”的新型就业理念。
各高校积极与企业联系，倾听企业对学生的意见，采纳他们对专业设置、培养目标的合理化建议。建立社会实践基地，让即将毕业的大学生到基地参加实训，在实践中成长自我、提高就业能力。把就业与实习结合起来，在实习中实现就业。学校积极和用人单位联系，每年到各地了解往届毕业生的学习、生活、工作状态，做好毕业生的就业回访，掌握最新就业动态。举办大型校园招聘会，邀请多企业来校园招聘，为大学生提供更广阔的就业平台等。
大学生就业，关系到高等教育的可持续发展，关系到社会的和谐稳定，关系到千家万户的兴旺发达。高校应积极采取有效措施，从专业设置、就业指导、校企合作等方面，全方位、多渠道促进大学生就业、创业。
统计局工作总结报告 统计局工作总结 数据质量
工作要求：
一、要敬业。要用积极的态度全身心的投入工作，即然选择了这个职业，选择了这个岗位，就要全力以赴，尽职尽责地去完成。
二、要以严谨细致的态度对待工作。在工作中要严格要求自已做到一丝不苟。统计对我来说是一项细致的工作，它的要求很严格，它要求我必须认真、细致。要做到在刚统计时与磅房核对数字相符，数字一定要准确无误，做表时要磅票与表格数字相符。无误的数据便于以后的查账，所以，必须要认真，仔细无差错。这就要求我们在做其它工作时也是必须用严谨细致的态度对待工作。三、责任心.工作对我们来说就是一种责任.我们有义务尽心尽责的去完成，去负责.所以工作的好坏，也取决于你对工作的责任心.
四、工作的高效率。对我来说提高工作的效率就是要多学习，从学习中汲取好的可以提高效率的知识，再就是，将问题细化，在短时间内决定，对任何事情都要当机立断，设定具体时间安排工作，给自已制定严格的最后期限五、保密性。统计具有很大的保密性，保密性就是对数据的保密。在这我也体验了库管这份工作，能同时做两份工作，对我说是受益非浅。工作虽然很辛苦可是对我真是个学习的机会。从中我体验了工作的性质，学到了很多我未曾接触过的事物和知识。不足之处也存在很多问题。例如货物入库时没有分类摆放、标记名称。环境卫生比较差、库容不整洁。新的一年又已来到。工作还在继续，但是新的一年自已要求自已要有一个全新的自我。理清自已的思路，把工作做的更细致化。
工作心态：
首先，宽恕平和心态看待工作中遇到的困难，正确评估自己的能力和价值目标，并进行必要的心态调整，努力培养乐观大度的良好性格，其次，对待工薪应有得之不喜，失之不忧得态度，提高自己的抗干挠能力，有效转移注意力，使个人的心态在工作中得到转移、释放、调整，消除紧张与疲劳。时刻保持求知向上的心，爱上工作，使工作变成生活的最大乐趣。
这一年，我抱着感激的心情迎接工作的考验，因为这份工作，我体现了自我的价值;因为这份工作，我磨练了我的意志。明年，我想我会把工作做的更细致、工作效率再提高一下、业务方面在做的更专业些。
统计局疫情防控最新工作报告 疫情防控数据统计工作
暑假第一次留在xx进行实习，有幸能够来到世纪联众保险代理公司接受了一个月的锻炼，直接深入到社会职场中，与客户面对面的接触与交流，一方面把自己所学知识与实践直接相结合，另一方面又学到了许多学校里所学不到的经验与教训，从而使自己对自己有了更加全面的了解，因为自己学的是金融进入保险有些不情愿，但是一个暑假的实习结束，自己觉得其实这样的经历才是自己最想要的！
*月**号正式来到汉口世纪联众，老总热情的接待我们，然后我就被安排到了卡单部实习，”卡单”这个概念是第一次接触，其实就是短期意外险的另一种说法，这是最先让我觉得新鲜的东西。然后开始学习如何填写保单，第一天就填错了几张保单，发现自己原来是这么粗心，好在公司对我们都非常宽容，让我非常感动。这时明白了什么是宽容！
接下来的几天我就一直在卡单部实习，每天每天要背卡单产品的信息，哪家保险公司有哪些产品，保障额度多少，适合哪些职业种类，适合那些人群，有哪些是拒保的职业…...
一下子记这么多东西，感觉头都有点大，但是要接待客户的话，必须要记住，所以每天都告诉自己要加油！这时明白了要永远对自己有信心！
在卡单最紧张的一天是第一次坐到前台正式接待客户，登帐、填单子、收费每一步都要认真细致，但是当天客户来的非常多，对还不熟练的我来说，简直有点力不从心，虽然很认真的去做，还是出了好多错误，幸亏有师傅帮忙善后，才不致于有太大损失， 这一天让我深刻的感觉到业务熟练的必要性和重要性！稳重的重要性从这里开始发掘！
每一天都在接触着形形色色的客户，他们中的大多数都是热情而且宽容的，但是也有一些要求非常严格甚至是苛刻的客户，他们要求特别苛刻，一不小心就把他们的得罪了，这些人真是让人疲于应付，但是你还是要克制自己的情绪，继续为他们耐心服务，这种情况还是为我们上了实实在在的一堂余人交流课！交流真的是一门艺术，幸亏自己明白的不是太晚！
再后来到车险部进行实习，幸运的是刚好赶上公司培训新的员工， 我就跟他们一起学起了车险算费，这里的学习不像在学校里的学习一样理论性那么强，这里注重的是实际操作能力，这里面有很多都是公司的老员工通过长期工作总结下来的经验，在实际工作中非常有用，因此感觉特别宝贵！等我们“黄浦三期”学员毕业时，公司朱总专门给我们讲了一下午的保险市场的发展现状及公司准则和公司的未来发展等，为我们描绘了一个美好的愿景，让我们在以后的工作中既不至于太盲目，也不至于没有动力！
公司现在与中国石化合作在很多加油站点开了一些车险的直销网点，这在全国乃至全世界都是一个创新，而且在公司良好的管理方式的运作下，正在有条不紊的开展，让人感觉到创新的力量！真的非常佩服老总的头脑！这在我们以前接触保险的时候根本就没有想过的事情，想不到竟然在市场上悄然萌发，并展现出强大的生命力，真是震撼在以后的学习中告诉自己一定要懂得活学活用，读死书，死读书竟会变得没有未来！
自己在世纪联众的每一天更多的是在发现自己，加速自己的成长，但是这种锻炼也是要付出代价的，自己每天早上挤公交从武昌到汉口，下午在从武昌到汉口，每天这么轮回！搞到自己现在看到汽车都有点晕，好在还知道坚持！坚持去发现美好的东西，学习有用的知识，虽然有点苦，但是痛并快乐着！
数据工作总结
一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。
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。
二、软硬件要求高，系统资源占用率高。
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。
三、要求很高的处理方法和技巧。
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4096*6+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。
大数据工程师的岗位职责 大数据工程师职责
职责：
1. 负责大数据基础平台、海量数据存储/处理分布式平台、数据分析系统架构设计和研发;
2. 负责实时计算平台基础架构设计、部署、监控、优化升级;
3. 制定项目/数据仓库设计及实现规范，指导设计研发和部署;
4. 协助策略和算法团队工作，保障数据挖掘建模和工程化;
5. 深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术。
任职要求：
1. 全日制本科及以上学历，5年以上软件和分布式系统研发经验，3年以上大数据系统架构经验;
2. 精通hadoop/hbase/spark/storm/redis技术及其生态圈;
3. 具备java/c++/scala等开发经验，熟悉数据挖掘和分析的策略与算法;
4. 具备良好的系统分析能力、故障诊断能力;
5. 有大数据策略、算法、可视化经验优先;
6、211/985 重点学校毕业优先。
数据库管理员的岗位职责
1、在信息科的领导下，负责全院病案的回收、整理、装订、归档、检查和保管工作。
2、负责病案资料的整理、编码、录入工作。
3、负责办理院内外病案的借阅工作，对库存、调阅、归还病案应定期检查核对，确保病案不丢失。
4、负责查找再次入院和复诊病员的病案号，保证病案的及时供应。
5、提供医疗、教学、科研、临床经验总结等使用的病案。
6、做好病案室的管理工作，保持室内清洁、整齐、通风、干燥、防止病案霉烂、虫蛀和火灾。
7、切实做好平时防范工作，做到人离灯灭，消除火灾隐患，保证病案安全。
数据分析助理工作内容
职责：
1、负责制作、发送、维护日常运营报表;
2、负责各类运营数据的验证与修正，保证数据质量;
3、对接并处理业务部门临时数据需求;
4、参与报表项目需求并提供支持; 其他上级交办事务。
任职要求：
1、全日制本科及以上学历，计算机、统计学、数学、应用数学专业优先;
2、1年左右数据分析/运营经验，优秀应届毕业生亦可;
3、执行能力强，沟通有耐心，踏实、执着，善于发现问题解决问题;
4、对数字敏感，精通excel,熟悉sql数据查询语言和可视化bi工具tableau者优先。
数据分析师助理的工作内容
职责
2、对重点项目开展调研，并撰写调研报告;
3、收集竞争对手的产品和销售数据，对当前市场情况有清晰的判断;
4、负责新产品的市场趋势和市场潜力分析
5、收集相关资料，为企业新产品开发提供决策依据。 任职要求
任职资格
1、市场营销、会计、计算机等相关专业本科以上学历;
2、具有良好的沟通能力;
3、责任心强，良好的语言表达能力，擅长与人沟通;
4、性格积极，注重工作细节，富有团队精神;
服务器数据保密合同
甲方：
乙方：
签约时间：
甲、乙双方经友好协商，并根据《民法典》及国家有关法律、法规之规定，就甲方租用乙方提供的服务器，达成如下协议并共同遵守：
1合同标的：
1.1甲方租用乙方电信机房的服务器从事网络信息服务。
服务器的具体配置如下：
型号：
内存：
硬盘：
规格：1U机器
1.2乙方为甲方提供机房物理环境以100兆共享带宽不限流量与Internet连接，并保证主机与外部连接的安全性、稳定性、及时性，使甲方可以通过远程对服务器进行管理，或者乙方在甲方授权后的情况下，协助甲方对服务器进行一定的管理和硬件的添置。
1.3乙方将于年月日为甲方开通服务器。
1.4除非明确注明，本合同所涉及的服务器租用以下统称“服务器”。
1.5本合同中“双方”仅指本合同的缔约方，即上述甲方和乙方。
2双方的权利和义务：
2.1甲方的权利和义务
2.1.1甲方利用服务器进行以www为主的信息服务，同时可以配置和使用Email、FTP、Telnet等Internet功能和数据库，可以安装甲方需要的软件。
2.1.2甲方不得将服务器用作代理服务器（Proxy）
2.1.3甲方承诺同意遵守国家有关网络安全的制度。
2.1.4如果甲方利用本合同服务进行的经营、活动需要获得国家有关部门的认可或批准的，甲方应获得该有关的认可或批准。但乙方没有义务审查甲方是否具有该认可或批准，出现问题也由甲方自行解决或者承担相关责任，与乙方无关。
2.1.5甲方如果在服务器上安装软件，所需要的软件版权/许可/使用权由甲方自行解决。
2.1.6甲方对使用服务器所引起的任何经济、政治、法律等责任负完全责任。甲方同意，如发生上述事件，与乙方没有任何关系，乙方也不应对此或对第三方承担任何责任或者义务。
2.1.7甲方对甲方自己存放在服务器上的数据的完整性和保密性负责。
2.1.8甲方应向乙方提交甲方执行本合同的联系人和所有管理甲方网络、设备和服务器的人员名单和联系方式，并在上述信息发生变化时及时通知乙方。甲方在乙方需要时应提供必要的协助，因甲方以上人员（包括已经离开甲方的甲方原雇员）的行为或者不作为而产生的后果均由甲方承担。
2.1.9除非双方另有书面约定，甲方承认乙方向甲方提供的任何资料、软件、数据等的权利属于乙方，甲方无权复制、传播、转让、许可或提供他人使用这些资源，否则应承担相应的责任。
2.1.10甲方应按时向乙方交纳本合同约定的费用。
2.2乙方的权利和义务
2.2.1乙方为甲方提供机房物理环境以100兆共享带宽不限流量与Internet连接，并保证主机与外部连接的安全性、稳定性、及时性，使甲方可以通过远程对服务器进行管理，或者乙方在甲方授权后的情况下，协助甲方对服务器进行一定的管理和硬件的添置。
2.2.2对服务器的进行日常监控，以保证甲方服务器的正常运行。
2.2.3乙方免费为甲方主机提供共1个独立的IP地址，如需要增加IP费用另议。供放置信息服务器的标准机房环境，包括：空调、照明、不间断电源、防静电地板等，并且不低于电信公司的同类机房环境标准。
2.2.4保留因甲方违反本合同2-1-2、2-1-3、2-1-5、2-1-8、2-1-10等条款而终止服务器运行的权利。
2.2.5除非双方另有书面约定，乙方承认甲方自己存放在服务器上的任何资料、软件、数据等的知识产权均与乙方无关，乙方无权复制、传播、转让、许可或提供他人使用这些资源，否则应承担相应的责任。
2.2.6按照本合同收取相关费用。
2.2.7因乙方原因，造成服务器的正常工作中断，乙方以小时为单位，以月费为基数，按平均每小时费用的二倍向甲方赔偿。但以当月的月费为赔偿的最高限。
2.2.8甲方自行安装软件或进行系统配置如导致系统无法使用，需要乙方进行恢复的，乙方有权要求甲方支付相应的服务费用。
2.2.9消除非甲方人为操作所出现的故障。
3费用及支付方法
3.1本合同所涉及的费用包括一次性费用和连续支付的月费。其涉及的金额一律以人民币元为单位。
3.2本合同涉及的年费共计元。
3.3甲方采取的方式付款。
3.4在本合同签订后3个工作日内，甲方将元支付乙方，乙方收到后安排配置服务器；
乙方为甲方开通服务器后，甲方两个工作日内支付元；
余款元于年月日前全部付清。
3.5如甲方付款逾期，除补交应付金额外，其拖欠的天数每天按应付金额的0.3%另付滞纳金。
4合同期限
4.1本合同有效期为__12____个月。起始日从服务器开通之日起计算。在合同到期时，双方如需要继续合作并对本合同无异议，则本合同自动顺延。如双方认为某些条款需要修改，届时双方另签合同。
4.2如果在合同期间或期满之后甲方需要乙方的其他服务，双方另签合同。
4.3本合同签订后，经双方协商一致，可以变更本合同，但应当以书面形式确认。
4.4发生下列情形本合同期限则按照以下情况计算：
4.4.1双方协商一致变更本合同期限；
4.4.2甲方严重违反本合同，乙方提前终止合同；
4.4.3合同约定或者法律法规规定的其他期限。
5合同中止及违约责任
5.1甲方违约责任
5.1.1如果甲乙双方无异议并且甲方在本合同结束期七日前按时付款续约，则本合同自动延续一年。
5.1.2乙方在进行维护时有时需要短时间中断服务，或因Internet上的通路的偶然阻塞造成甲方服务器访问速度下降，甲方认同这是属于正常情况，不属于乙方违约。此情况每月不得超过2次，每次不超过1小时，且必须提前一天通知甲方，否则按2.2.7条款进行赔偿。乙方有责任在合同到期前20天通知甲方，以便甲方考虑有关续约事宜。
5.2乙方的违约责任
5.2.1乙方不得无故破坏或干扰为甲方提供的服务。乙方保证甲方服务器的正常运行，供电稳定可靠，与Internet连接的正常，如确实必须暂时停机或与Internet断开连接，乙方应及时通知甲方。如乙方无故停机或未及时通知甲方，将以所列罚款款项的双倍对甲方进行赔偿。
5.2.1如果乙方违约，甲方有权要求乙方在限定时间内为甲方的退出或转移服务，其违约造成的损失由乙方负责。
5.2.3本合同在下述情形下终止，双方互不负责，但终止方应书面通知另一方：一方当事人主体资格消失，如破产。但进行重组、名称变更或者与第三方合并等不在此列。一方严重违反本合同，另一方根据本合同的约定解除本合同。因不可抗力而解除本合同或者双方当事人协商一致解除本合同的。依法律、法规规定的情形而终止。
5.2.4本合同到期后，如果甲方没有按时支付续约款项，则双方认同本合同执行终止，乙方届时将关闭该服务器。
5.2.5在合同执行期间，如果甲方拖延付款超过10个工作日，乙方可以关闭服务器。如甲方拖欠付款一个月之内完成付款并要求重新开启服务器，应支付1000元。重新开启费。如甲方拖欠付款超过一个月完成付款并要求重新开启服务器，应再次支付本合同3-3所述的一次性费用。
5.2.6由于一方不履行协议约定的义务，或严重违反本合同约定的义务，造成本合同无法履行或履行不必要时，视作违约方片面终止本合同，守约方除有权向违约方索赔外，并有权终止本合同。
6争议解决
6.1因履行本合同或与本合同有关的一切争议，双方当事人应通过友好协商方式解决。
6.2如果协商未成，双方同意向厦门仲裁委员会提交仲裁并接受其仲裁规则。该仲裁裁决是终局的，双方将无条件地履行该仲裁裁决。
7不可抗力
7.1任何一方遇有不可抗力而全部或部分不能履行本合同或迟延履行本合同，应自不可抗力事件发生之日起五日内，将事件情况以书面形式通知另一方，并于事件发生之日起二十日内，向另一方提交导致其全部或部分不能履行或迟延履行的证明。
7.2遭受不可抗力的一方应采取一切必要措施减少损失，并在事件消除后立即恢复本合同的履行，除非此等履行已不可能或者不必要。
7.3本条所称“不可抗力”系指不能预见、不能避免或不能克服的客观事件，包括但不限于自然灾害如洪水、火灾、爆炸、雷电、地震和风暴等以及社会事件如战争、动乱、政府管制、国家政策的突然变动和罢工等。
8保密
8.1任何一方对在本合同履行过程中以任何方式获知的另一方商业秘密或其他技术及经营信息均负有保密义务，不得向任何其他第三方透露或泄露，但中国现行法律、法规另有规定或经另一方书面同意的除外。
9权利保留
9.1任何一方没有行使其权利或没有就对方的违约行为采取任何行动，不应被视为是对权利的放弃或对追究违约责任或义务的放弃。任何一方放弃针对对方的任何权利，或放弃追究对方的任何过失，不应视为对任何其他权利或追究任何其他过失的放弃。所有放弃应书面作出。
10通知
10.1本合同要求或允许的通知或通讯，不论以何种方式传递，均自被通知一方实际收到时起生效。
10.2上款中的“实际收到”系指通知或通讯内容到达被通知人的法定地址或住所或其指定的通讯地址范围。
10.3一方变更通讯地址或通讯方式，应自变更之日起10个工作日内，将变更后的地址及联系方式通知另一方，否则变更方应对此造成的一切后果承担责任。
11合同的解释、法律适用、生效条件及其他
11.1本合同的解除、终止或者本合同有关条款的无效均不影响本合同关于合同的解释、违约责任、知识产权、法律适用、责任限制、补偿及争议解决的有关约定的效力。
11.2本合同的订立、效力、解释、履行和争议的解决均适用中华人民共和国法律、法规、电信管理部门的规定和计算机行业的规范。
11.3如果本合同任何条款根据适用的现行法律被确定为无效或无法实施，本合同的其他所有条款将继续有效。此种情况下，双方将以有效的约定替换该约定，且该有效约定应尽可能接近原约定和本合同相应的精神和宗旨。
11.4对本合同的理解与解释应依据合同目的和文本原义及业界通行的理解和惯例进行，并且应当将本合同各条款及有关附件作为一个整体来理解和解释。本合同内的标题不应影响本合同的解释。
11.5订立本合同所依据的法律、行政法规、规章发生变化，本合同应变更相关内容；订立本合同所依据的客观情况发生重大变化，致使本合同无法履行的，经甲乙双方协商同意，可以变更本合同相关内容或者终止合同的履行。
11.6在本合同有效期内，因乙方上市、被收购、与第三方合并、名称变更等事由，甲方同意乙方可以将其在本合同中的权利和/或义务转让给相应的乙方权利/义务的承受者，但乙方应保证甲方在本合同中的权益不会因此而受到不利影响。
11.7甲、乙双方应本着诚实信用的原则履行本合同。任何一方在履行中采用欺诈、胁迫或者暴力的手段，另一方均可以终止本合同并有权要求对方赔偿损失。
11.8本合同的有关条款或者约定若与双方以前签署的有关条款或者乙方的有关陈述不一致或者相抵触的，以本合同为准。
11.9未经双方协商一致，本合同项下的权利义务不可转移、许可给第三方，除非一方进行重组、合并或者名称变更，但应通知另一方。
11.10本合同正本一式两份，签约方各持一份，具有相同法律效力。
签字页
甲方：乙方：
（盖章）（盖章）
签字：签字：
20__年__月__日20__年__月__日
服务联系表（附一）
请甲方认真、完整、准确地填写下列内容并在相应的□里划“√”：
客户名称
服务类型
服务器租用服务器托管
联系人姓名：
电话：
移动电话：
传真：
电子邮箱：
联系地址及邮编
域名：
IP地址：
开通日期：
存放机房：
客户服务热线：
在线支持
传真：
电子邮箱：
地址：邮编：
销售员:
联系电话：
备注：
数据挖掘工程师岗位的主要职责表述错误的是
1、调整和优化中试生产工艺，确保生产工艺的稳定。
2、负责中试工艺规程、批记录、部门管理性文件起草、修订及培训。
3、负责中试工艺验证文件起草、修订、培训、执行。
4、负责中试工艺相关cr、偏差、capa等起草、跟踪。
5、批指令单、限额领料/退库单的准备，批记录的领用、审核和上交。
6、检查车间sop文件，若发现存在问题，及时发送至相应人员对文件进行更新。
7、负责车间gmp检查，确保现场合规操作，符合gmp要求。
8、遵守公司规章制度，严格按sop操作。
9、领导安排的其它工作。
数据挖掘工程师岗位的主要职责表述错误的是
职责：
1. 负责企业级数据仓库架构设计、建模以及etl开发，构建可扩展的数据仓库解决方案;
2.负责公司日常运营报表开发维护，和业务及分析部门沟通协作，提供多层面数据服务;
3.提供完善的数据保障体系，包括元数据管理、数据质量、数据安全等;
岗位要求
1. 计算机或相关专业本科及以上学历 ;
2. 具有丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验;
3. 熟悉sql，有一定的sql性能优化经验;
4. 熟练掌握java语言，mapreduce编程，脚本语言shell/python/perl之一;
5. 业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情;
6. 积极乐观、诚信、有责任心;具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神;
数据挖掘工程师的主要职责表述正确的是
2. 熟练使用脚本工具访问数据库，并完成相应的脚本分析，以图形界面的方式呈现;
3. 熟练使用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等;
4. 与相关项目开发组沟通，明确其需求并给予数据分析统计结果等支持。
任职要求：
1、应用数学，计算机，生物等相关专业硕士以上学历;
2、有生命科学、基因、医药等生物科技行业2年以上工作经验;
3、熟练运用各种常用算法和数据结构，熟悉常用的机器学习算法，了解各种算法的优缺点和局限性;
4、熟悉r、python 等数据分析平台及工具，有搭建hadoop、spark或类似平台从业经验;
5、 熟悉主流数据库oracle、mysql对 nosql 有一定了解及应用经验;
6、 有团队精神，能够承担责任和压力。
数据挖掘工程师的主要职责表述正确的是
1、熟悉客运专线施工质量验收暂行标准、施工技术指南及施工质量验收补充标准，参与桥梁工程施工技术创新和新技术、新设备、新工艺的推广、应用，督促落实新技术、新工艺的实施情况;负责桥梁工程科技信息收集、积累、开发、利用及科技资料的整理。
2、编制桥梁工程实施性施工组织设计。参与桥梁开工报告、竣工文件的编制工作。
3、负责桥梁工程的设计文件审核与汇总，对设计中存在的问题及时报请相关单位，相关部门，相关人员解决。
4、负责管段内桥梁工程的材料计划提报。
5、负责一般性桥梁工程施工方案的制定，并报主管领导审核。
6、参加解决桥梁工程施工中的技术问题，及时向主管领导汇报施工中遇到的技术难题，参与研究、制定解决问题的方案并及时组织实施。
7、参加工程竣工验收工作，编制施工技术总结。
数据的收集与整理教学反思简短
上课一开始我就创设情境，用学生已有的生活经验唤起他们学习新知识的欲望，激发学生的学习动机。
出示例题的情境图，让学生仔细观察，说说图中都有哪些人物，他们分别在做什么？再提出“还想知道什么”，引导学生提出一些问题，如学生比老师多多少人，参加哪种活动的人数最多等。
提出问题后，先告诉学生：要解决这些问题，可以把图中的人物分类整理。同时组织学生讨论分类的方法，并通过交流使学生明确：可以按不同的标准对图中的人物进行分类整理。如，可以按老师和学生分成两类；可以按参加的活动分成看书的、下棋的、做游戏的；还可以按老师和性别分成男的和女的两类。
明确分类和方法后，要求学生分别到情境图中收集数据，并把收集的数据按选定的标准进行分类，同时用合适的方法呈现分类整理的结果。学生活动时，我深入到学生中去，了解学生收集和记录数据的方法，并对个别有困难的学生给予必要的帮助和指导。同时让学生在小组里交流分类整理的过程。全班交流时，既要让学生说清楚是按什么标准进行分类整理的，是怎样整理的，又要充分展示学生中出现的不同方法。还要让学生说说分类整理时需要注意的问题。
然后先让学生说说通过分类整理，知道了什么，并回答教材中提出的问题；然后引导学生比较整理得到的不同结果，说说上面都是对同一批人物进行分类整理，为什么分类的结果却各不相同。
最后，引导学生回顾分类整理的过程，说说自己有哪些收获和体会，以帮助学生进一步梳理活动过程中获得的认识与体验，使方法得以明确，经验得以积累。
总之，本节课我力求突出学生的主体地位，学生在参与学习过程中形成统计意识，感受数学与现实生活的联系，发现生活中处处有数学，数学来源于生活，又应用、服务于生活，培养了学生学习数学的极大兴趣。
人教版小学数学数据收集整理教案
义务教育课程标准实验教科书小学数学二年级下册第92～93页的内容。
1、经历数据的收集、整理和分析的过程，体验统计结果在不同标准下的多样性。
2、能从统计的角度提出并解决与数据信息有关的问题。
3、组织学生参与合作交流的学习活动，培养学生学习数学的积极情感和良好的合作习惯。教学重点：
让学生经历统计活动的过程,体验不同标准下统计结果的多样性。
根据统计需要，正确地分类收集整理数据。
1、学习的内容具有现实意义。
2、学习的方式以自主探新、合作交流为主。
1、谈话：今天，我们的朋友小仙子来到了课堂，请听：(录音)小仙子先要带我们去个地方(课件演示“动物运动会”热闹的情景)
2、仔细观察，操场上有那些小动物他们参加了哪两项运动?
(一)按运动项目统计
1、提出问题
现在小仙子有个问题想考考大家。请你给参加跳高的运动员每人发一件红色的运动服，给参加长跑的运动员每人发一件绿色的运动服，该分别发几件呢?
2、收集数据
只要统计出(板书统计)参加跳高和参加长跑的各有几名运动员就知道了。
3，整理数据
出示第92页第一个统计表，学生分小组统计。
4、交流汇报
展示各小组的统计表，组内推荐同学汇报。
5、分析数据
从这张统计表中你知道了什么?
小仙子提的问题解决了吗?你能看着统计表回答吗?
(二)按动物种类统计
1、提出问题
现在小仙子有第二个问题想考考大家，请你给每位运动员订一份午餐，不过要注意小狗喜欢吃骨头套餐，小兔喜欢吃萝卜套餐，小猴喜欢吃水果套餐，这些午餐分别订多少份呢?你打算怎么办?
2、收集数据
只要统计出参加动物运动会的小狗、小兔、小猴各有几只就可以了。
3、整理数据
出示第92页第二个统计表，学生分小组统计。
4、交流汇报
展示各小组的统计表，组内推荐同学汇报。
5、分析数据
从这张统计表中你知道了什么?
小仙子提的第二个问题解决了吗?你能看着统计表回答吗?
(三)归纳小结
仔细观察统计表，两次统计有什么不同?从每个统计表里你知道了什么?
(1)调查每个同学最喜欢的一类电视节目并在全班交流后填写统计表。
(2)统计班级看动画片的情况。
(3)这两个统计表格是按什么来统计人数的?从中你知道了我们班的什么情况?
(4)小仙子还给大家带来了一些图形(课件出示图形)你能把这些图形分一分吗?
今天，我们学了什么?你学会了吗?
请拿车的小朋友到前面把车举起来，并按不同的标准分一分。
小结：原来分类的标准不同，所以你两次站的位置也不同。
谈话：小朋友，想一想，生活中还有哪些同一事物可以根据不同标准来分类统计的?课后请仔细观察，如果确定了统计内容就可用今天所学的知识进行统计。