總結有助于思考問題的根本原因，從而更好地解決問題。該如何在面試中展現自己的優勢？總結的價值遠遠超過表面的文字，要用心去理解。

教務員的數據挖掘工作篇一

職責：

1.運用數據挖掘、統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析數據，并設計實現相應的算法。

2.大規模數據的分類、聚類、關聯等算法的比較研究，并能夠根據公司需要，在短內熟悉特定領域的業務知識。

3.根據數據產品的設計進行數據探索、包括算法選取、領域數據準備、數據預處理、特征抽取，以及模型驗證。

任職資格：

1.熟悉ai相關知識，了解常見的公開算法的原理和實現方法。

2.熟練使用數據分析、挖掘方法;熟悉各項數據挖掘、機器學習相關算法等方面知識。

3.有海量數據挖掘和分析經驗，能獨立構建模型，完成數據分析等工作。

4.對數據敏感，具有良好的邏輯思維能力、理解業務的能力、溝通能力和表達呈現能力，具備使用python，r，java，spss工具，python、r語言的經驗優先考慮。

5.全日制本科及以上學歷，計算機相關專業。

教務員的數據挖掘工作篇二

在市委、市政府的領導和關心下，在自治區農普辦的業務指導下，經過市農普辦和縣區農普辦全體人員的通力合作，我市第二次農業普查數據處理工作接近尾聲。現將全市農業普查數據處理工作總結如下：

一、數據處理基本情況。

我市共有1602個普查區、17010個普查小區，涉農單位1960家，需要錄入的普查表有200多萬張。我市農普數據處理工作全部安排在市一級開展，分為光電錄入和apras邏輯審核兩個階段，兩個階段同時進行。市農普辦調配二十多臺電腦，加上自治區調撥的12臺電腦，約有30多臺pc機用于農普數據處理工作。

整個普查數據處理工作從準備階段到數據上報，歷時一年半時間，經歷了數據處理組組建階段、清查處理階段、設備安裝調試階段、培訓階段、光電錄入階段、邏輯審核階段、數據上報階段等。我市光電錄入工作開始于20xx年4月上旬，采取外聘實習生和市農普辦工作人員相結合操作的方式，由實習生進行掃描、校驗、審核整個流程的操作，農普辦人員在旁監督以保證掃描錄入的質量。全面的光電錄入工作于6月12日結束，期間共掃描普查表2300579張，平均每天掃描3萬張左右，最高一天掃描約7萬張的普查表。

apras邏輯審核開始于4月中旬，采取的方法是由鄉鎮人員操作對本鄉鎮的數據進行邏輯審核、改錯，市農普辦業務組人員控制總體數據質量。為確保數據質量，市農普辦多次召開現場培訓會，通過制定、執行完整的工作流程，從而對apras審核進行全程監控。市農普辦先后組織了20批約400人次參加了農普apras邏輯審核工作，整個審核工作于7月下旬結束。市農普辦還結合我市的實際，發揮創新能力，在國家下發的apras程序制度基礎上，新增了19條審核公式和10張匯總表用于數據質量控制。8月下旬，我市農普數據順利通過自治區審核并上報至國家。

二、主要做法。

（一）領導重視，為數據處理工作提供強有力的組織保障。

數據處理作為整個農普工作的重要環節，關系到農普工作的好壞，我市農普數據處理工作之所以順利開展，與市農普辦領導密切關心分不開的。農普辦領導經常對數據處理工作進行檢查指導，及時糾正數據處理工作錯誤，協調解決數據處理工作遇到的困難。

教務員的數據挖掘工作篇三

基于數據分析的對標、關聯等應用越來越多用在企業人才管理，未來chro的工作方式會越來越像采用社交和大數據分析做精準營銷的cmo。

前幾年在某大型跨國公司管理團隊時，我意識到“大數據”在hr管理中的作用。在管理團隊薪酬時，it系統不僅處理薪酬流程，還提供對標數據支持決策：調薪周期開始時，公司把調薪預算從上到下分解到各級經理，經理會具體分析每個下屬員工應該分配多少預算。一般會考慮：一、員工當期績效表現，二、目前在公司內同類工作崗位中所處薪酬水平？三、與同行和競爭對手的同類崗位相比處于什么水平？經理根據業務需要確定是否要努力保留一位員工，通過預算分配使員工處于合理的薪酬水平。這個系統不僅提供了公司內按職位角色細分的薪酬分布曲線，同時提供了行業薪酬分布曲線，使管理人員能直觀看到員工調薪前后在公司內及市場上的薪酬“分位值”。

公司如果有規范的職位職務體系基礎容易統計內部薪酬分布，行業的數據一般來自大型hr咨詢公司的薪酬數據庫。做跨公司的職位職務對應匹配卻是件有挑戰性的事情――你怎么知道a公司的八級軟件工程師相當于b公司的十級咨詢顧問呢？傳統上，我服務的那家公司是定向的對標指定，即人工對應到具體同類型公司的同類型崗位。隨著技術的發展，現在時髦的基于文本分析的“大數據分析”能夠解決更廣泛的職位匹配問題，再結合薪酬數據庫，能夠提供更準確做薪酬對標。可以預計，這種對標方法會成為一種更加普及的應用。

hr部門的價值從后臺服務職能，發展到幫助業務部門挖掘、培養、發展人才，成為企業業務的驅動者，人才相關數據的分析為這樣的工作方式轉型提供了可能性。不僅是薪酬數據分析，從下圖所示的hr相關數據可以產生很多分析機會。

例如某些專業崗位招聘如何選擇候選細分人群，需要在用人成本、人才質量、使用風險以及細分人群供應量等不同因素中平衡，可以通過數據挖掘方法，根據不同人才尋源策略確定相應的候選人細分對象；又如雇主品牌建設，通常員工敬業度調研結果中薪酬是一個抱怨因素，可是，實際薪酬水平以及期望薪酬水平與員工的敬業度、員工績效之間有多深的關聯？不同的薪酬或者獎金結構方式會對敬業度產生什么影響？再例如提高招聘質量，國外某保險公司對數百例初級銷售人員聘用后的實際業績分析發現，應聘人資質與業績相關度較高的因素有：簡歷文本質量（語法準確、表述清楚）、教育經歷完整性、高端產品銷售的經驗、過去類似工作的成功、不確定環境下工作的能力等，并有意思地發現大學檔次、大學成績、推薦人資質等因素與業績相關度不高。除此之外，在員工保留因素、銷售人員績效、出勤率預測、繼任計劃、人才管道計劃、高潛力人才挖掘等人力資源管理領域，數據分析都有廣泛的應用。

hr總監向管理層解釋工作計劃是件比較麻煩的事情，如果他在預算會上拿出一份人員自然減員率分析、招聘預測、人員管道與業務增長相關性、不同績效水平的薪酬增長比率和市場對標水平等數據的分析報告，可以設想這會多么有說服力。

在移動、社交和互聯的今天，與消費者開展“傾聽、理解、使能”循環，加上精準效果評估，是新一代首席營銷官（cmo）的工作模式。如果把人才和員工看做hr的營銷對象，首席人力資源官（chro）的工作方式會越來越像cmo，通過社交媒體的多向信息溝通特點，建立內外部人才協作、目標設定和績效跟蹤、職業生涯管理、人才尋源等，并準確評價hr投入產出效果。

教務員的數據挖掘工作篇四

2、設計和驗證數據分析模型，結合業務需求，驗證模型的有效性并不斷優化;。

3、負責各業務數據的持續運營，保障數據服務質量。

任職要求：

1、計算機、統計、數學、信息技術本科及以上學歷;。

2、兩年以上的畫像標簽經驗，并對挖掘算法有深入理解;。

4、具備對數據的歸納、整理和分析能力;。

5、良好的報告寫作功底。

教務員的數據挖掘工作篇五

在數據分析崗位一年以來，在公司部門領導和黨支部的的正確領導下，認真貫徹執行黨的各項方針、政策，緊緊圍繞公司開展的“積極主動謀發展，務實奮進爭一流”的主題實踐活動，深入學習實踐科學發展觀，全面完成了各項工作目標，現簡單的向領導匯報一下我一年來的工作情況。

一、虛心學習，不斷提高政治素質和業務水平。

作為一名黨員和公司的一份子，具備良好的政治和業務素質是做好本職工作的前提和必要條件。一年來，我一方面利用工作和業余時間認真學習了科學發展觀、十一屆_二次會議和xx在中紀委十七屆三次全會上的講話精神，進一步提高了自己的黨性認識和政治水平；一方面虛心向周圍的領導、同事學習工作經驗、工作方法和相關業務知識，取人之長，補己之短，加深了與各位同事之間的感情，同時還學習了相關的數據庫知識，提高了自己在數據分析和處理上的技術水平，堅定了做好本職工作的信心和決心。二、踏實工作，努力完成好領導交辦的各項工作任務。

一年來，在主管的帶領和同事們的支持下，自己主要做了以下幾項工作：

一是認真做好各項報表的定期制作和查詢，無論是本部門需要的報表還是為其他部門提供的報表。保證報表的準確性和及時性，并與報表使用人做好良好的溝通工作。并完成各類報表的分類、整理、歸檔工作。

二是協助主管做好現有系統的維護和后續開發工作。包括topv系統和多元化系統中的修改和程序開發。主要完成了海關進出口查驗箱報表、出口當班查驗箱清單、駁箱情況等報表導出功能以及龍門吊班其他箱量輸入界面、其他崗位薪酬錄入界面的開發，并完成了原有系統中交接班報表導出等功能的修改。同時，完成了系統在相關崗位的安裝和維護工作，保證其正常運行。

三是配合領導和其他崗位做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總工作。做好相關數據的核實和上報工作，并確保數據的準確性和及時性。

四是完成領導交辦的其他工作，認真對待，及時辦理，不拖延、不誤事、不敷衍，盡力做到讓領導放心和滿意。

三、存在的不足和今后的努力方向。

一年來，在辦公室領導和同事們的指導幫助下，自己雖然做了一些力所能及的工作，但還存在很多的不足：主要是閱歷淺，經驗少，有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密，視角不夠靈活，缺乏應變能力；理論和專業知識不夠豐富，導致工作有時處于被動等等。

針對以上不足，在今后的工作中，自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、樸實的工作作風，擺正自己的位置，尊重領導，團結同志，共同把辦公室的工作做細做好。

教務員的數據挖掘工作篇六

在今年的政府工作報告中，__在談及簡政放權時強調：“大道至簡，有權不可任性。”

健康中國。

“健康是群眾的基本需求，我們要不斷提高醫療衛生水平，打造健康中國。”_總理在作政府工作報告時，這句承諾得到了熱烈的掌聲。

大數據分析：

“健康中國”最核心的是加快健全基本醫療衛生制度，讓民眾看得上病、看得起病、看得好病。《報告》提出要全面推開縣級公立醫院綜合改革，在100個地級以上城市進行公立醫院改革試點，破除以藥補醫，降低虛高藥價，合理調整醫療服務價格，通過醫保支付等方式減輕群眾負擔。

教務員的數據挖掘工作篇七

3、組織量產車型焊裝工藝技術服務;。

4、組織焊裝工藝過程材料及供應商管理;。

5、組織焊裝工藝“三新”研究與應用;。

6、組織焊裝新工廠工藝規劃方案評審;。

7、組織焊裝新生產線建設及工藝設備技術改造工作;。

8、焊裝專業組綜合管理;。

9、完成領導交辦的其它事項。

教務員的數據挖掘工作篇八

近年來，數據挖掘技術的發展讓市場上的工作需求增加了很多，更多的人選擇了數據挖掘工作。我也是其中之一，經過一段時間的實踐和學習，我發現數據挖掘工作遠不止是計算機技術的應用，還有許多實踐中需要注意的細節。在這篇文章中，我將分享數據挖掘工作中的體會和心得。

第二段：開始。

出處 www.cdxkw.cn

在開始數據挖掘工作之前，我們需要深入了解數據集和數據的特征。在實踐中，經常會遇到數據的缺失或者錯誤，這些問題需要我們運用統計學以及相關領域的知識進行處理。通過深入了解數據，我們可以更好地構建模型，并在后續的工作中得到更準確的結果。

第三段：中間。

在數據挖掘過程中，特征工程是十分重要的一步。我們需要通過特征提取、切割和重構等方法將數據轉化為機器可讀的形式，這樣才能進行后續的建模工作。在特征工程中需要注意的是，特征的選擇必須符合實際的情況，避免過度擬合和欠擬合的情況。

在建模過程中，選擇適合的算法是非常重要的。根據不同的實驗需求，我們需要選擇合適的數據預處理技術以及算法，比如聚類、分類和回歸等方法。同時我們也要考慮到時效性和可擴展性等方面的問題，以便我們在實際應用中能夠獲得更好的結果。

最后，在模型的評價方面，我們需要根據實際需求選擇不同的評價指標。在評價指標中，我們可以使用準確率、召回率、F1值等指標來評價模型的優劣，選擇適當的評價指標可以更好地評判建立的模型是否符合實際需求。

第四段：結論。

在數據挖掘工作中，數據預處理、模型選擇和評價指標的選擇是非常重要的一環。只有通過科學的方法和嚴謹的思路，才能夠構建出準確離譜的模型，并達到我們期望的效果。同時，在日常工作中，我們還要不斷學習新知識和技能，同時不斷實踐并總結經驗，以便我們能夠在數據挖掘領域中做出更好的貢獻。

第五段：回顧。

在數據挖掘工作中，我們需要注意實際需求，深入了解數據集和數據的特征，選擇適合的算法和模型，以及在評價指標的選擇和使用中更加靈活和注意實際需求，這些細節都是數據挖掘工作中需要注意到的方面。只有我們通過實踐和學習，不斷提升自己的技能和能力，才能在這個領域中取得更好的成就和工作經驗。

教務員的數據挖掘工作篇九

職責：

1、基于大數據平臺的海量數據，負責業務相關的數據挖掘研發，及定向相關技術研發;。

2、負責大數據可視化研究及平臺構建及優化工作;。

3、負責數據挖掘分析體系的建設，并建立和規范數據挖掘模型標準;。

4、協助項目團隊做好數據和應用的對接，完成項目的執行及交付;。

5、配合架構師進行技術攻關和核心挖掘算法改善。

崗位要求：

2、精通決策樹、聚類、邏輯回歸、關聯分析、貝葉斯等常用的數據挖掘相關算法和技術;。

4、至少熟悉一種大數據可視化平臺echart，tableau等;。

6、良好的邏輯思維能力，對數據敏感，能夠發現關鍵數據、抓住核心問題;。

7、具備團隊合作意識和創新意識，具有較強的學習能力和解決問題的能力，熱愛研究算法和新技術者優先。

教務員的數據挖掘工作篇十

1、企業基礎信息調查。

2、污染源調查。

3、對數據進行分析計算整理，編寫廢水、廢氣技術方案。

4、和甲方技術部門能充分有效溝通，確定完善的技術路線。

5、協助工程部確定工程安裝場地，確定設備，儀表，管道，閥門及其配件的選型，完成工藝流程圖、場地基礎圖、非標設備加工圖、設備布置圖、管路布置圖等設計安裝圖紙，圖紙交底，監制非標設備制造加工。

5、編制調試方案，安裝完成后根據調試方案進行設備單機調試、聯動調試，調試完成后編寫調試報告，整理移交竣工資料。

6、了解設計規范，了解最新環保法規以及行業環保標準和規范。

教務員的數據挖掘工作篇十一

軟件技術*建設總結報告。

二00九年九月。

目錄。

一、建設基礎------------------------1。

(一)課程體系與教學內容改革--------------1。

(二)師資隊伍建設-------------------1。

(三)實驗實訓條件建設-----------------2。

二、建設目標及達成情況-------------------2。

(一)課程體系與教學內容改革--------------3。

(二)師資隊伍建設情況-----------------5。

(三)實驗實訓條件建設情況---------------6。

三、組織管理------------------------7。

四、建設成效-----------------------8。

(一)確立并實踐了[深度三融合^v^的人才培養模式-----9。

(二)構建了[五大崗位為核心^v^的模塊化課程體系----11。

(三)重組了[基于工作過程^v^的課程內容--------12。

(四)搭建了[層級式^v^的實踐教學平臺---------13。

(五)建立了高水平的[雙師結構^v^教學隊伍-------14。

教務員的數據挖掘工作篇十二

職責：

2、負責數據挖掘系統的開發，包括需求分析、系統設計、系統測試和優化。

3、負責大數據集成、分析和洞察技術研究，業務建模。包括業務模型、數據模型的生成和應用，關鍵算法的研究和開發。

任職要求：

1、具有深厚的統計學、數學和數據挖掘知識基礎;。

2、有較強的數據分析能力，邏輯思考、問題定位解決能力;。

3、具有良好的溝通能力和團隊協作精神。

4、較強的數據處理和分析能力。

教務員的數據挖掘工作篇十三

大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向。

大數據時代書面記錄與心得體會2015年5月12日，聽取了大數據時代相關技術的技術講座。當今，大數據的到來，已經成為現實生活中無法逃避的挑戰。每當我們要做出決策的時候，大數據就無處不在。大數據術語廣泛地出現也使得人們漸漸明白了它的重要性。大數據漸漸向人們展現了它為學術、工業和政府帶來的巨大機遇。與此同時，大數據也向參與的各方提出了巨大的挑戰。

律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。

《大數據時代》讀后感。

一、學習總結。

年潛心研究數據科學的技術權威，他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。

2、關于大數據1）大數據是什么。

所謂的“bigdata”是由ibm和gartner分析師提出的概念，我們比較時髦的稱其為大數據。

3）大數據現狀、應用。

通過分析和優化企業數據實現一種對未來的企業運營的精準的預測能力。采用一系列的技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析；另外一個是分析路徑，尋找關鍵績效指標，從儀表盤這樣的工具進行數據分析，實現預測性工作。4）大數據未來fayyad曾被視為數據挖掘領域的，他用下圖向我們解釋了為什么說分析是大數據未來的發展方向。

責任：數據來源有效性、數據存儲安全性、數據使用合法性。自由：反對數據壟斷大亨。

二、讀后感。

1、大數據時代，是名符其實的“信息社會”