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      1. 調(diào)研報(bào)告

        時(shí)間:2022-09-05 19:30:30 調(diào)研報(bào)告 我要投稿

        調(diào)研報(bào)告范文

          在生活中,報(bào)告對(duì)我們來(lái)說(shuō)并不陌生,報(bào)告具有雙向溝通性的特點(diǎn)。那么你真正懂得怎么寫(xiě)好報(bào)告嗎?下面是小編收集整理的調(diào)研報(bào)告范文,僅供參考,歡迎大家閱讀。

        調(diào)研報(bào)告范文

        調(diào)研報(bào)告范文1

          在市委、市政的領(lǐng)導(dǎo)和關(guān)心下,在自治區(qū)農(nóng)普辦的業(yè)務(wù)指導(dǎo)下,經(jīng)過(guò)市農(nóng)普辦和縣區(qū)農(nóng)普辦全體人員的通力合作,我市第二次農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)處理工作接近尾聲,F(xiàn)將全市農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)處理工作總結(jié)如下:

          一、數(shù)據(jù)處理基本情況

          我市共有1602個(gè)普查區(qū)、17010個(gè)普查小區(qū),涉農(nóng)單位1960家,需要錄入的普查表有200多萬(wàn)張。我市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作全部安排在市一級(jí)開(kāi)展,分為光電錄入和Apras邏輯審核兩個(gè)階段,兩個(gè)階段同時(shí)進(jìn)行。市農(nóng)普辦調(diào)配二十多臺(tái)電腦,加上自治區(qū)調(diào)撥的12臺(tái)電腦,約有30多臺(tái)PC機(jī)用于農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作。

          整個(gè)普查數(shù)據(jù)處理工作從準(zhǔn)備階段到數(shù)據(jù)上報(bào),歷時(shí)一年半時(shí)間,經(jīng)歷了數(shù)據(jù)處理組組建階段、清查處理階段、設(shè)備安裝調(diào)試階段、培訓(xùn)階段、光電錄入階段、邏輯審核階段、數(shù)據(jù)上報(bào)階段等。我市光電錄入工作開(kāi)始于20xx年4月上旬,采取外聘實(shí)習(xí)生和市農(nóng)普辦工作人員相結(jié)合操作的方式,由實(shí)習(xí)生進(jìn)行掃描、校驗(yàn)、審核整個(gè)流程的操作,農(nóng)普辦人員在旁監(jiān)督以保證掃描錄入的質(zhì)量。全面的光電錄入工作于6月12日結(jié)束,期間共掃描普查表2300579張,平均每天掃描3萬(wàn)張左右,最高一天掃描約7萬(wàn)張的普查表。Apras邏輯審核開(kāi)始于4月中旬,采取的方法是由鄉(xiāng)鎮(zhèn)人員操作對(duì)本鄉(xiāng)鎮(zhèn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯審核、改錯(cuò),市農(nóng)普辦業(yè)務(wù)組人員控制總體數(shù)據(jù)質(zhì)量。為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量,市農(nóng)普辦多次召開(kāi)現(xiàn)場(chǎng)培訓(xùn)會(huì),通過(guò)制定、執(zhí)行完整的工作流程,從而對(duì)Apras審核進(jìn)行全程監(jiān)控。市農(nóng)普辦先后組織了20批約400人次參加了農(nóng)普Apras邏輯審核工作,整個(gè)審核工作于7月下旬結(jié)束。市農(nóng)普辦還結(jié)合我市的實(shí)際,發(fā)揮創(chuàng)新能力,在國(guó)家下發(fā)的Apras程序制度基礎(chǔ)上,新增了19條審核公式和10張匯總表用于數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。8月下旬,我市農(nóng)普數(shù)據(jù)順利通過(guò)自治區(qū)審核并上報(bào)至國(guó)家。

          二、主要做法

          (一)領(lǐng)導(dǎo)重視,為數(shù)據(jù)處理工作提供強(qiáng)有力的組織保障。

          數(shù)據(jù)處理作為整個(gè)農(nóng)普工作的重要環(huán)節(jié),關(guān)系到農(nóng)普工作的好壞,我市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作之所以順利開(kāi)展,與市農(nóng)普辦領(lǐng)導(dǎo)密切關(guān)心分不開(kāi)的。農(nóng)普辦領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)常對(duì)數(shù)據(jù)處理工作進(jìn)行檢查指導(dǎo),及時(shí)糾正數(shù)據(jù)處理工作錯(cuò)誤,協(xié)調(diào)解決數(shù)據(jù)處理工作遇到的困難。

          市農(nóng)普辦領(lǐng)導(dǎo)從普查經(jīng)費(fèi)中劃撥出數(shù)據(jù)處理專(zhuān)項(xiàng)經(jīng)費(fèi),用于保障數(shù)據(jù)處理培訓(xùn)、外聘數(shù)據(jù)處理人員勞務(wù)費(fèi)、購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)處理用服務(wù)器和PC機(jī)等電子設(shè)備、網(wǎng)站建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行以及平時(shí)日常辦公所需要的支出,保障了農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作的順利進(jìn)行。

          (二)精心準(zhǔn)備,成立農(nóng)普數(shù)據(jù)處理組,制定本市普查數(shù)據(jù)處理實(shí)施。

          根據(jù)南農(nóng)普辦字11號(hào)文《南寧市第二次全國(guó)農(nóng)業(yè)普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室成員職責(zé)分工方案》的要求,在市農(nóng)業(yè)普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室專(zhuān)門(mén)設(shè)立數(shù)據(jù)處理組,并以文件形式明確了數(shù)據(jù)處理組的工作職責(zé),處理組成員由市統(tǒng)計(jì)局計(jì)算站業(yè)務(wù)骨干組成。

          根據(jù)國(guó)家和自治區(qū)的普查數(shù)據(jù)處理實(shí)施方案要求,結(jié)合南寧市的實(shí)際情況,我們制定了農(nóng)普數(shù)據(jù)處理實(shí)施方案。方案明確規(guī)定了整個(gè)農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作流程、處理模式,建立了數(shù)據(jù)處理工作崗位責(zé)任制,確保了系統(tǒng)管理、掃描、識(shí)別、校驗(yàn)、審核、任務(wù)管理、數(shù)據(jù)管理崗位責(zé)任到人。市農(nóng)普辦還制定了一些數(shù)據(jù)處理工作規(guī)定,如計(jì)算機(jī)房管理規(guī)定、機(jī)房日常工作管理要求等。

          (三)密切配合,做好農(nóng)普清查數(shù)據(jù)處理工作,為普查正式開(kāi)展夯實(shí)基礎(chǔ)。市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理組積極配合業(yè)務(wù)組開(kāi)展農(nóng)普清查摸底工作,協(xié)助業(yè)務(wù)組完成清查快速匯總工作。

          (四)認(rèn)真籌備,做好數(shù)據(jù)處理環(huán)境的落實(shí)、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的集成和設(shè)備補(bǔ)充工作。

          市農(nóng)普辦及時(shí)落實(shí)了數(shù)據(jù)處理工作的場(chǎng)地,并對(duì)數(shù)據(jù)場(chǎng)地按要求進(jìn)行了改造,保證獨(dú)立接地并且小于1歐姆。購(gòu)置了17臺(tái)PC機(jī),在機(jī)房安裝了一臺(tái)格力5P天井式空調(diào),給機(jī)房配備了打印機(jī),調(diào)配5臺(tái)電腦和2臺(tái)服務(wù)器用于Apras邏輯審核工作,并更新了機(jī)房的兩臺(tái)UPS。

          及時(shí)接收自治區(qū)下發(fā)的數(shù)據(jù)處理軟、硬件,及時(shí)組織數(shù)據(jù)處理組人員組裝設(shè)備、安裝程序、調(diào)試網(wǎng)絡(luò)、測(cè)試系統(tǒng)集成,搭建了與外部隔絕的農(nóng)普數(shù)據(jù)處理專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò),保障了數(shù)據(jù)處理按時(shí)開(kāi)展。同時(shí),落實(shí)了資料周轉(zhuǎn)、調(diào)閱和管理的資料庫(kù)用房。

          (五)精心挑選,做好數(shù)據(jù)處理人員選調(diào)和培訓(xùn)工作。

          根據(jù)農(nóng)普工作要求,市農(nóng)普辦從各成員單位抽調(diào)了一批年紀(jì)輕、學(xué)歷高、業(yè)務(wù)精的同志充實(shí)到農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作中來(lái),在數(shù)據(jù)處理工作各環(huán)節(jié)擔(dān)當(dāng)監(jiān)督員、審核員等重要角色。并從南寧市有關(guān)院校挑選出39名學(xué)生參加光電錄入和Apras邏輯審核工作。

          市農(nóng)普辦多次派出業(yè)務(wù)骨干參加國(guó)家、自治區(qū)舉辦的各種數(shù)據(jù)處理工作的培訓(xùn)會(huì),結(jié)合本市實(shí)際制定了詳細(xì)的培訓(xùn)計(jì)劃,對(duì)我市參加數(shù)據(jù)處理工作的縣區(qū)及外聘的人員進(jìn)行數(shù)據(jù)處理技術(shù)的培訓(xùn)。培訓(xùn)取得良好效果,受訓(xùn)人員熟練理解培訓(xùn)內(nèi)容和掌握了相應(yīng)的操作技巧,極大促進(jìn)了我市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作順利開(kāi)展。

          (六)合理安排,做好各縣區(qū)普查表上交及數(shù)據(jù)處理工作中原始資料的登記交接工作。

          制定原始資料交接流程,制作了交接登記表,規(guī)定各縣區(qū)上交普查表的時(shí)間,指定專(zhuān)人負(fù)責(zé)資料的交接工作,原始資料有專(zhuān)門(mén)地點(diǎn)存放,專(zhuān)人進(jìn)行管理,已錄入和未錄入的資料分開(kāi)存放,避免了在資料管理上出現(xiàn)混亂。

          在光電錄入和邏輯審核過(guò)程中,每個(gè)環(huán)節(jié)普查表的流轉(zhuǎn)均有詳細(xì)的記錄。特別是在光電錄入環(huán)節(jié)中,有專(zhuān)人領(lǐng)取普查表并由專(zhuān)人負(fù)責(zé)回收領(lǐng)取的普查表,對(duì)于已掃描、已校對(duì)、已審核的普查表均有明顯標(biāo)識(shí)。

          (七)精心組織,做好普查表光電錄入和邏輯審核工作。

          在自治區(qū)下發(fā)的12臺(tái)PC機(jī)的基礎(chǔ)上,我市又購(gòu)置一批PC機(jī)用于光電錄入工作。制定了規(guī)范的錄入工作流程,領(lǐng)表、掃描、校驗(yàn)、審核、收表等環(huán)節(jié)均定人定崗,專(zhuān)人負(fù)責(zé),市級(jí)和縣級(jí)排出專(zhuān)業(yè)人員負(fù)責(zé)跟班答疑。參與錄入工作的人員實(shí)行兩班倒,每班設(shè)有一個(gè)由市農(nóng)普辦人員擔(dān)任的班長(zhǎng)負(fù)責(zé)對(duì)光電錄入的全面調(diào)配。每班交接有詳細(xì)的交接單,記錄清楚前一班未完成的工作、已領(lǐng)出報(bào)表的小區(qū)名。

          數(shù)據(jù)處理組負(fù)責(zé)把光電掃描的數(shù)據(jù)從光電錄入系統(tǒng)導(dǎo)出,再導(dǎo)入到Apras邏輯審核中,并進(jìn)行審核,記錄好審核出來(lái)的錯(cuò)誤筆數(shù)。當(dāng)光電錄入導(dǎo)出時(shí)遇到錯(cuò)誤,數(shù)據(jù)處理組人員將錯(cuò)誤清單打出,交由光電錄入當(dāng)班班長(zhǎng)處理。

          Apras邏輯審核由鄉(xiāng)鎮(zhèn)人員操作完成,鄉(xiāng)鎮(zhèn)人員負(fù)責(zé)審核、修訂本鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)普數(shù)據(jù)。市農(nóng)普辦統(tǒng)一協(xié)調(diào),安排各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的時(shí)間,業(yè)務(wù)組和數(shù)據(jù)處理組人員實(shí)時(shí)監(jiān)控,當(dāng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、錯(cuò)誤,及時(shí)告知相關(guān)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人員。為進(jìn)一步控制好我市的數(shù)據(jù)質(zhì)量,市農(nóng)普辦結(jié)合我市的實(shí)情,發(fā)揮創(chuàng)新能力,在國(guó)家下發(fā)的Apras程序制度基礎(chǔ)上,新增了19條審核公式和10張匯總表。光電錄入工作基本結(jié)束后,原先參與光電錄入的人員立即轉(zhuǎn)入到Apras邏輯審核的工作。

          (八)嚴(yán)格執(zhí)行,做好農(nóng)普?qǐng)D像、數(shù)據(jù)的備份和處理設(shè)備的維護(hù)工作。

          數(shù)據(jù)處理組對(duì)光電錄入系統(tǒng)進(jìn)行刻盤(pán)備份,定期對(duì)光電掃描的圖像和Apras邏輯審核的數(shù)據(jù)進(jìn)行備份,圖像可以通過(guò)程序定時(shí)自動(dòng)備份,Apras中的數(shù)據(jù)通過(guò)人工定時(shí)備份。接入農(nóng)普數(shù)據(jù)處理專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò)的每臺(tái)電腦上均裝有國(guó)家下發(fā)的VRV北信源殺毒軟件,并對(duì)其設(shè)置了定時(shí)自動(dòng)查殺病毒。由于措施得當(dāng),整個(gè)數(shù)據(jù)處理工作中未出現(xiàn)因操作不當(dāng)或不及時(shí)備份或未及時(shí)查殺病毒而造成數(shù)據(jù)和圖像丟失現(xiàn)象。

          每天工作結(jié)束時(shí),均要求掃描儀操作人員對(duì)掃描儀進(jìn)行清潔。數(shù)據(jù)處理組每個(gè)月定期對(duì)掃描儀進(jìn)行深度清潔。當(dāng)掃描儀出現(xiàn)故障超出能力范圍時(shí),數(shù)據(jù)處理組均能及時(shí)與贊華公司聯(lián)系,請(qǐng)技術(shù)人員上門(mén)維護(hù)處理故障。其他設(shè)備在農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作期間未出現(xiàn)任何故障。

          及時(shí)對(duì)光電錄入系統(tǒng)和邏輯審核系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)。一旦國(guó)家農(nóng)普網(wǎng)或自治區(qū)下文件更新,市農(nóng)普辦數(shù)據(jù)處理組均能及時(shí)對(duì)市級(jí)相關(guān)程序按要求進(jìn)行更新(包含Apras制度更新),避免出現(xiàn)更新不及時(shí)而耽誤整個(gè)數(shù)據(jù)處理進(jìn)程的事件。

          (九)服從調(diào)配,積極配合全區(qū)農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作的開(kāi)展。

          根據(jù)自治區(qū)的要求,在光電錄入期間,我市先后支援了貴港市和北海市各一臺(tái)光電掃描儀,支援貴港市四臺(tái)PC機(jī),有力支持了兄弟市的數(shù)據(jù)處理工作。在數(shù)據(jù)上報(bào)后,及時(shí)返還了自治區(qū)下發(fā)的所有掃描儀、PC機(jī)、服務(wù)器等數(shù)據(jù)處理設(shè)備。

          (十)按時(shí)保質(zhì),做好普查數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、評(píng)估和上報(bào)工作。

          市農(nóng)普辦安排有專(zhuān)人負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)每天的光電錄入進(jìn)度,并按照要求及時(shí)向自治區(qū)上報(bào)光電錄入進(jìn)度。

          嚴(yán)格按照規(guī)定的內(nèi)容、時(shí)間和方式向自治區(qū)農(nóng)普辦上報(bào)我市農(nóng)普數(shù)據(jù)和掃描圖像。在上報(bào)數(shù)據(jù)之前,數(shù)據(jù)經(jīng)市農(nóng)普辦業(yè)務(wù)組進(jìn)行了分析和評(píng)估,符合要求的評(píng)估報(bào)告及有關(guān)文字隨同普查數(shù)據(jù)一并上報(bào)自治區(qū)。

          對(duì)于自治區(qū)審核反饋的數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤清單,及時(shí)組織人員進(jìn)行核實(shí)、修訂,及時(shí)按規(guī)定再次上報(bào)數(shù)據(jù)。

          (十一)密切配合,做好普查數(shù)據(jù)事后質(zhì)量抽查工作。

          數(shù)據(jù)上報(bào)后,根據(jù)自治區(qū)農(nóng)普辦的安排,我市派出業(yè)務(wù)組組長(zhǎng)和數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)骨干參加了普查數(shù)據(jù)事后質(zhì)量的抽查工作。在整個(gè)抽查工作中,我市按照自治區(qū)農(nóng)普辦的要求,嚴(yán)格把關(guān),認(rèn)真完成抽查工作的每一個(gè)步驟。我市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作質(zhì)量得到了較大提升。

          三、今后工作計(jì)劃

          下一步數(shù)據(jù)處理工作的重心將轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)資料的開(kāi)發(fā)上。我們計(jì)劃在自治區(qū)反饋數(shù)據(jù)后,立即組織人員對(duì)全市農(nóng)普資料進(jìn)行系統(tǒng)整理,及早開(kāi)展本市的農(nóng)業(yè)普查資料匯編的編輯工作,完成縣區(qū)一級(jí)的匯總并向其反饋相關(guān)數(shù)據(jù)和資料,努力搞好農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)工作。

        調(diào)研報(bào)告范文2

          時(shí)間如梭,新年的鐘聲即將敲響。20xx年將告別它的光輝,20xx年從容而至。在這個(gè)辭舊迎新之際,第一次嘗試把自己在這一年來(lái)的行動(dòng)用語(yǔ)言表達(dá)。下面我就做個(gè)簡(jiǎn)單的總結(jié)。

          一、統(tǒng)計(jì)工作

          1、每日做好生產(chǎn)一線(xiàn)職工的個(gè)人產(chǎn)量與次品數(shù)據(jù)的匯總與登記,并間斷性地抽查相關(guān)數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確;

          2、每月匯總并公布職工的出勤、個(gè)人產(chǎn)量、次品等。做好產(chǎn)量月報(bào)表上報(bào)生產(chǎn)經(jīng)理和財(cái)務(wù)部門(mén),包括生產(chǎn)車(chē)間和包裝車(chē)間;

          3、每月月底進(jìn)行一次徹底的盤(pán)庫(kù),主要有原材料、輔料、半成品、成品。整理分析數(shù)據(jù)后上交財(cái)務(wù)部等相關(guān)部門(mén);

          4、每月將生產(chǎn)部各種人員流動(dòng)情況及考勤,獎(jiǎng)罰,請(qǐng)假等數(shù)據(jù)匯總上報(bào)行政人事部;

          5、協(xié)助人事部門(mén)招聘、登記求職人員信息,刊出宣傳櫥窗;

          6、配合生產(chǎn)部發(fā)布和修改各類(lèi)制度、通知、考核等;

          7、自從公司實(shí)行免費(fèi)餐以后,每日進(jìn)行就餐人數(shù)統(tǒng)計(jì);

          8、年底將部分?jǐn)?shù)據(jù)用表格的形式進(jìn)行匯總與分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生產(chǎn)表》、《年度成品包裝產(chǎn)量表》。

          二、20xx的工作計(jì)劃

          努力完成本職工作之余,學(xué)習(xí)更多有關(guān)財(cái)務(wù)、統(tǒng)計(jì)方面的知識(shí),以提升自己專(zhuān)業(yè)學(xué)識(shí)。

          積極參加一些和專(zhuān)業(yè)有關(guān)的培訓(xùn),有效提高對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,并做好數(shù)據(jù)的登記與分析。

          三、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)與不足之處

          20xx年,在原有的各種統(tǒng)計(jì)報(bào)表基礎(chǔ)上,對(duì)一些沒(méi)有實(shí)際意義的表格作了改進(jìn),并對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)字的準(zhǔn)確性進(jìn)行了加強(qiáng)。但也存在著不少問(wèn)題,尤為突出的是“食堂就餐人數(shù)的統(tǒng)計(jì)”問(wèn)題。由于如今在廠職工按部門(mén)劃分,人員變動(dòng)情況很難在同一時(shí)間最準(zhǔn)確地掌握,給每日的上報(bào)帶來(lái)很大的麻煩。為此經(jīng)過(guò)一系列的改進(jìn)與調(diào)整,我們將專(zhuān)屬部門(mén)專(zhuān)職人員上報(bào)簽字認(rèn)可,希望能夠起到更準(zhǔn)確更及時(shí)的統(tǒng)計(jì)。12月份最多統(tǒng)計(jì)人數(shù)相差了8人,為此我也做了檢討。有人反映人數(shù)統(tǒng)計(jì)方面存在問(wèn)題,那是否職工產(chǎn)量也是如此。關(guān)于這個(gè)問(wèn)題是我統(tǒng)計(jì)中的'疏忽,但產(chǎn)量我可以大膽地說(shuō),不是的正確,卻有99%的準(zhǔn)確!工作中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)這樣那樣的問(wèn)題,我們要勇于正視錯(cuò)誤,并且解決錯(cuò)誤。有則改之,無(wú)則加勉!

          回顧過(guò)去,20xx年是個(gè)不平凡的一年,是我職業(yè)生涯的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。寶光給了我鍛煉的舞臺(tái),使我取得了不少的收益。這些成績(jī)是離不開(kāi)領(lǐng)導(dǎo)的信任和支持,離不開(kāi)車(chē)間各道質(zhì)檢的共同努力。在此我要感謝各位對(duì)本人工作的支持!過(guò)去的成績(jī)只能說(shuō)明過(guò)去,未來(lái)的日子還是要靠我們共同的努力去實(shí)現(xiàn)。一份耕耘,一份收獲,我相信寶光的未來(lái)會(huì)更加輝煌!

        調(diào)研報(bào)告范文3

          一、數(shù)據(jù)量過(guò)大,數(shù)據(jù)中什么情況都可能存在。

          如果說(shuō)有10條數(shù)據(jù),那么大不了每條去逐一檢查,人為處理,如果有上百條數(shù)據(jù),也可以考慮,如果數(shù)據(jù)上到千萬(wàn)級(jí)別,甚至過(guò)億,那不是手工能解決的了,必須通過(guò)工具或者程序進(jìn)行處理,尤其海量的數(shù)據(jù)中,什么情況都可能存在,例如,數(shù)據(jù)中某處格式出了問(wèn)題,尤其在程序處理時(shí),前面還能正常處理,突然到了某個(gè)地方問(wèn)題出現(xiàn)了,程序終止了。

          二、軟硬件要求高,系統(tǒng)資源占用率高。

          對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系統(tǒng)資源。一般情況,如果處理的數(shù)據(jù)過(guò)TB級(jí),小型機(jī)是要考慮的,普通的機(jī)子如果有好的方法可以考慮,不過(guò)也必須加大CPU和內(nèi)存,就象面對(duì)著千軍萬(wàn)馬,光有勇氣沒(méi)有一兵一卒是很難取勝的。

          三、要求很高的處理方法和技巧。

          這也是本文的寫(xiě)作目的所在,好的處理方法是一位工程師長(zhǎng)期工作經(jīng)驗(yàn)的積累,也是個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。沒(méi)有通用的處理方法,但有通用的原理和規(guī)則。

          下面我們來(lái)詳細(xì)介紹一下處理海量數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和技巧:

          一、選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫(kù)工具

          現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)工具廠家比較多,對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理對(duì)所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)工具要求比較高,一般使用Oracle或者DB2,微軟公司最近發(fā)布的SQLServer20xx性能也不錯(cuò)。另外在BI領(lǐng)域:數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),多維數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工具也要進(jìn)行選擇,象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要,例如Informatic,Eassbase等。筆者在實(shí)際數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,對(duì)每天6000萬(wàn)條的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,使用SQLServer20xx需要花費(fèi)6小時(shí),而使用SQLServer20xx則只需要花費(fèi)3小時(shí)。

          二、編寫(xiě)優(yōu)良的程序代碼

          處理數(shù)據(jù)離不開(kāi)優(yōu)秀的程序代碼,尤其在進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理時(shí),必須使用程序。好的程序代碼對(duì)數(shù)據(jù)的處理至關(guān)重要,這不僅僅是數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確度的問(wèn)題,更是數(shù)據(jù)處理效率的問(wèn)題。良好的程序代碼應(yīng)該包含好的算法,包含好的處理流程,包含好的效率,包含好的異常處理機(jī)制等。

          三、對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作

          對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作十分必要,例如針對(duì)按年份存取的數(shù)據(jù),我們可以按年進(jìn)行分區(qū),不同的數(shù)據(jù)庫(kù)有不同的分區(qū)方式,不過(guò)處理機(jī)制大體相同。例如SQLServer的數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)是將不同的數(shù)據(jù)存于不同的文件組下,而不同的文件組存于不同的磁盤(pán)分區(qū)下,這樣將數(shù)據(jù)分散開(kāi),減小磁盤(pán)I/O,減小了系統(tǒng)負(fù)荷,而且還可以將日志,索引等放于不同的分區(qū)下。

          四、建立廣泛的索引

          對(duì)海量的數(shù)據(jù)處理,對(duì)大表建立索引是必行的,建立索引要考慮到具體情況,例如針對(duì)大表的分組、排序等字段,都要建立相應(yīng)索引,一般還可以建立復(fù)合索引,對(duì)經(jīng)常插入的表則建立索引時(shí)要小心,筆者在處理數(shù)據(jù)時(shí),曾經(jīng)在一個(gè)ETL流程中,當(dāng)插入表時(shí),首先刪除索引,然后插入完畢,建立索引,并實(shí)施聚合操作,聚合完成后,再次插入前還是刪除索引,所以索引要用到好的時(shí)機(jī),索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。

          五、建立緩存機(jī)制

          當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時(shí),一般的處理工具都要考慮到緩存問(wèn)題。緩存大小設(shè)置的好差也關(guān)系到數(shù)據(jù)處理的成敗,例如,筆者在處理2億條數(shù)據(jù)聚合操作時(shí),緩存設(shè)置為100000條/Buffer,這對(duì)于這個(gè)級(jí)別的數(shù)據(jù)量是可行的。

          六、加大虛擬內(nèi)存

          如果系統(tǒng)資源有限,內(nèi)存提示不足,則可以靠增加虛擬內(nèi)存來(lái)解決。筆者在實(shí)際項(xiàng)目中曾經(jīng)遇到針對(duì)18億條的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,內(nèi)存為1GB,1個(gè)P42.4G的CPU,對(duì)這么大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行聚合操作是有問(wèn)題的,提示內(nèi)存不足,那么采用了加大虛擬內(nèi)存的方法來(lái)解決,在6塊磁盤(pán)分區(qū)上分別建立了6個(gè)4096M的磁盤(pán)分區(qū),用于虛擬內(nèi)存,這樣虛擬的內(nèi)存則增加為4096xx6+1024=25600M,解決了數(shù)據(jù)處理中的內(nèi)存不足問(wèn)題。

          七、分批處理

          海量數(shù)據(jù)處理難因?yàn)閿?shù)據(jù)量大,那么解決海量數(shù)據(jù)處理難的問(wèn)題其中一個(gè)技巧是減少數(shù)據(jù)量。可以對(duì)海量數(shù)據(jù)分批處理,然后處理后的數(shù)據(jù)再進(jìn)行合并操作,這樣逐個(gè)擊破,有利于小數(shù)據(jù)量的處理,不至于面對(duì)大數(shù)據(jù)量帶來(lái)的問(wèn)題,不過(guò)這種方法也要因時(shí)因勢(shì)進(jìn)行,如果不允許拆分?jǐn)?shù)據(jù),還需要另想辦法。不過(guò)一般的數(shù)據(jù)按天、按月、按年等存儲(chǔ)的,都可以采用先分后合的方法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分開(kāi)處理。

          八、使用臨時(shí)表和中間表

          數(shù)據(jù)量增加時(shí),處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零,大表變小表,分塊處理完成后,再利用一定的規(guī)則進(jìn)行合并,處理過(guò)程中的臨時(shí)表的使用和中間結(jié)果的保存都非常重要,如果對(duì)于超海量的數(shù)據(jù),大表處理不了,只能拆分為多個(gè)小表。如果處理過(guò)程中需要多步匯總操作,可按匯總步驟一步步來(lái),不要一條語(yǔ)句完成,一口氣吃掉一個(gè)胖子。

          九、優(yōu)化查詢(xún)SQL語(yǔ)句

          在對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)處理過(guò)程中,查詢(xún)的SQL語(yǔ)句的性能對(duì)查詢(xún)效率的影響是非常大的,編寫(xiě)高效優(yōu)良的SQL腳本和存儲(chǔ)過(guò)程是數(shù)據(jù)庫(kù)工作人員的職責(zé),也是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)工作人員水平的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn),在對(duì)SQL語(yǔ)句的編寫(xiě)過(guò)程中,例如減少關(guān)聯(lián),少用或不用游標(biāo),設(shè)計(jì)好高效的數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)等都十分必要。筆者在工作中試著對(duì)1億行的數(shù)據(jù)使用游標(biāo),運(yùn)行3個(gè)小時(shí)沒(méi)有出結(jié)果,這是一定要改用程序處理了。

          十、使用文本格式進(jìn)行處理

          對(duì)一般的數(shù)據(jù)處理可以使用數(shù)據(jù)庫(kù),如果對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理,必須借助程序,那么在程序操作數(shù)據(jù)庫(kù)和程序操作文本之間選擇,是一定要選擇程序操作文本的,原因?yàn)椋撼绦虿僮魑谋舅俣瓤?對(duì)文本進(jìn)行處理不容易出錯(cuò);文本的存儲(chǔ)不受限制等。例如一般的海量的網(wǎng)絡(luò)日志都是文本格式或者csv格式(文本格式),對(duì)它進(jìn)行處理牽扯到數(shù)據(jù)清洗,是要利用程序進(jìn)行處理的,而不建議導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)再做清洗。

          十一、定制強(qiáng)大的清洗規(guī)則和出錯(cuò)處理機(jī)制

          海量數(shù)據(jù)中存在著不一致性,極有可能出現(xiàn)某處的瑕疵。例如,同樣的數(shù)據(jù)中的時(shí)間字段,有的可能為非標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)間,出現(xiàn)的原因可能為應(yīng)用程序的錯(cuò)誤,系統(tǒng)的錯(cuò)誤等,這是在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí),必須制定強(qiáng)大的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則和出錯(cuò)處理機(jī)制。

          十二、建立視圖或者物化視圖

          視圖中的數(shù)據(jù)來(lái)源于基表,對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理,可以將數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則分散到各個(gè)基表中,查詢(xún)或處理過(guò)程中可以基于視圖進(jìn)行,這樣分散了磁盤(pán)I/O,正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區(qū)別。

          十三、避免使用32位機(jī)子(極端情況)

          目前的計(jì)算機(jī)很多都是32位的,那么編寫(xiě)的程序?qū)?nèi)存的需要便受限制,而很多的海量數(shù)據(jù)處理是必須大量消耗內(nèi)存的,這便要求更好性能的機(jī)子,其中對(duì)位數(shù)的限制也十分重要。

          十四、考慮操作系統(tǒng)問(wèn)題

          海量數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,除了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù),處理程序等要求比較高以外,對(duì)操作系統(tǒng)的要求也放到了重要的位置,一般是必須使用服務(wù)器的,而且對(duì)系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性等要求也比較高。尤其對(duì)操作系統(tǒng)自身的緩存機(jī)制,臨時(shí)空間的處理等問(wèn)題都需要綜合考慮。

          十五、使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)

          數(shù)據(jù)量加大是一定要考慮OLAP的,傳統(tǒng)的報(bào)表可能5、6個(gè)小時(shí)出來(lái)結(jié)果,而基于Cube的查詢(xún)可能只需要幾分鐘,因此處理海量數(shù)據(jù)的利器是OLAP多維分析,即建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),建立多維數(shù)據(jù)集,基于多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行報(bào)表展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。

          十六、使用采樣數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

          基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘正在逐步興起,面對(duì)著超海量的數(shù)據(jù),一般的挖掘軟件或算法往往采用數(shù)據(jù)抽樣的方式進(jìn)行處理,這樣的誤差不會(huì)很高,大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時(shí)要注意數(shù)據(jù)的完整性和,防止過(guò)大的偏差。筆者曾經(jīng)對(duì)1億2千萬(wàn)行的表數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,抽取出400萬(wàn)行,經(jīng)測(cè)試軟件測(cè)試處理的誤差為千分之五,客戶(hù)可以接受。

          還有一些方法,需要在不同的情況和場(chǎng)合下運(yùn)用,例如使用代理鍵等操作,這樣的好處是加快了聚合時(shí)間,因?yàn)閷?duì)數(shù)值型的聚合比對(duì)字符型的聚合快得多。類(lèi)似的情況需要針對(duì)不同的需求進(jìn)行處理。

          海量數(shù)據(jù)是發(fā)展趨勢(shì),對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘也越來(lái)越重要,從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息重要而緊迫,這便要求處理要準(zhǔn)確,精度要高,而且處理時(shí)間要短,得到有價(jià)值信息要快,所以,對(duì)海量數(shù)據(jù)的研究很有前途,也很值得進(jìn)行廣泛深入的研究。

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