如何才能做好數據加工工作

⑴ 如何做好數據分析的數據採集工作

數據分析離不開數據採集。數據採集包括歷史數據的採集和當前市場數據的採集，是科學進行數據分析的基礎。數據採集准確性決定了數據分析的價值。那麼數據採集是怎麼做的呢？一般來說，是需要制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作這四項工作。

1.制定市場調研的計劃
在進行數據分析之前，數據採集工作是一項最重要的工作，數據採集的工作能夠解決企業經營中在數據分析中的決策問題。因此很多企業非常重視數據採集，但是數據採集是需要花費大量的金錢人力以及物力，不過數據採集能夠給數據帶來極大的好處，這是因為數據採集能夠給大數據分析帶來極大的好處。所以，在數據採集工作的時候一定要讓資金花到有用的地方，對於每一分錢都有一個清楚的去向。所以，在數據採集的時候一定要控制好成本，在做數據採集工作之前一定要控制到成本，只有做好周密的市場調研計劃，才能夠好好的做好數據採集這一個工作。

2.明確數據來源
在數據採集前，就需要選擇好數據，選擇一些干凈的數據才能夠使得數據分析工作變得更加精準。通常來說，數據的資料一般分為第一手資料和第二手資料。這是根據數據資料的來源不同來決定。什麼是第一手資料呢？第二手資料是什麼呢？第一手資料就是未來某種目的採集所得的原始材料。一般來說，採集第一手資料所需要的費用比較高，但是第一手的資料的准確性很高，這是因為第一手資料的針對性強。第二手資料是指採集的現成資料。現成資料就是包括互聯網上面的信息，各種報刊書本上的資料，還有各類權威機構發布的統計和研究報告等。

3.明確抽樣方案
在一手數據的採集中，許多數據可以直接採集，由於對於成本費用等可控制的要素，以及數據的採集范圍很廣，這樣很難直接獲取全部數據。這時，我們常用抽樣技術對樣本進行調查，並根據樣本統計量估計總量。

4.明確數據採集方法
數據採集方法現在常見的有三種，分別是訪問調查法、實驗法和觀察法。訪問調查法通過訪問代表性的樣本而獲得數據，而觀察法強調非語言方式，這一點和訪問調查法不一樣。觀察法是通過調查人員在進行時和過去時記錄中採集信息。而實驗法可以有效控制調查的環境。這樣在實際項目數據採集中可以根據項目特點、成本費用、時間及精度的要求，從而使用不同的方法。

5.數據處理及分析
在進行數據處理工作時，原始數據收集回來很大概率會出現虛假、錯誤、冗餘等現象，如果直接把這些數據進行預測分析，極大概率會帶來錯誤的分析結論，那麼數據分析就完全沒有了意義。不過只要做好數據處理以及數據分析，就能避免上面出現的現象。而數據的處理是需要運用科學正確客觀的方法，將調查所得的原始資料按調查目的來去粗取精，這樣才能夠做好數據分析。

通過上面的內容，大家已經知道了數據採集是怎麼做的了吧？數據採集程序就是上面提到的5點，分別是制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作。只要集齊這些步驟一步一步走下去，那麼數據採集工作就可以更高效率地完成了。希望閱讀完的朋友對你們的職業生涯有一些幫助，這將是我莫大的榮幸！

⑵ 如何做好數據統計工作，淺談數據工作的重要性

（1）統計工作的特點。從總體上看，統計具有兩個明顯的特點：一是數量性。其能夠回藉助於數字某一事物答在特定的時間和特定方面的數量特徵，來幫助人們定量或定性分析這一事物，並正確地進行決策。二是綜合性。從統計的整體信息來看，其涉及到的國民經濟社會、文化、科技和人民生活的各個方面，也就是從微觀到宏觀的所有領域和環節。可以對不同的事物做有聯系的綜合性分析也可以進行橫向對比，能總結過去預測未來。

（2）重要性。作為統計制度，其主要包含兩方面的內容：確立管理體制的運行方式、統計內容和計算方法。這取決於統計的特性。當以個企業的一整套科學合理的統計工作制度建立完善起來之後，對企業而言，其作用主要有：一是對企業某一特定時間內的現狀和動態的反映；二是對企業的規模和結構情況進行反映；三是對企業的生產效益、速度和效率進行反映；四是反映企業的諸多數量與質量特性；五是對該生產經營活動相關的各個方面進行反映。

⑶ 如何做好數據的統計工作

因為駕校的每一個部門的每個成員都要完成招生人數，這關繫到每個部門的目標管理，每天的數據統計對於整個業績量的比率和完成有著莫大關聯，稍有差錯，都會影響到整體的目標管理和下一階段的目標計劃。 經過這兩年來都讓我負責本校學生交費統計工作，我覺得要做好這項工作並不難，我總結以下幾點：1、「想」就是要琢磨著該怎麼做好這個報表，首先要考慮到報表格式的美觀度，該用什麼方法來統計數據，才能夠做到又快又准又好，盡可能的把錯誤降低到零，做到盡善盡美,把它當作自己的事來做，這就是我的責任。2、「計劃」要有計劃性的做好這份報表，頭腦里必須要有一條清晰的思路，第一步先做什麼，接著第二步、第三步…又該做什麼，要條理性的分配時間。必須在規定的時間內做完，最好是能夠提前做好，這樣一來，出錯率會相對減少，免得急急忙忙的趕工，影響工作效率和質量。3、「做」我覺得既然答應要做這件事，要麼就不要做，要做就做得最好。正是因為領導們對我工作的信任，讓我擔當此重任，所以我要不負所望，打起十二分精神，戰勝自己，戰勝一切困難，按時按量地完成領導交待的任務。4、「檢查」是最後一步,也是最關鍵的一步，檢查整個表格的美觀情況（字體、格式），數據是否核算準確，這關繫到兩個校區的報名完成百分比，所以要審核了再審核，確保數據無誤才算做完。要不然前面把所有的事做好做完了，發現一個小小的錯誤，那麼會影響整個的工作質量，就等於沒做一樣。 所以我認為無論自己處於哪個崗位上做任何事，只要自己認真對待、帶著有責任感的態度、用心地去做，我相信，我們可以成功地做好每件事，甚至更好。

⑷ 統計員怎麼做才能把統計工作做好

作為統計人員，不僅要遵守單位的各項規章制度，而且要遵守國家的各項方針政策。下級服從上級、地方服從中央是一條鐵的紀律。除非上級決策有重大失誤和隱患，否則任何人、任何單位均不得違背、均不得打折扣。作為一名統計人員，就是要毫不猶豫地服從領導的安排，不能拈輕怕重，瞻前顧後，再苦再累，也要勇挑重擔。怎樣才能成為一名優秀的統計人員。

⑸ 如何將企業數據加工成行業數據

你現有的數據應該是DBF、電子表格之類的資料庫數據，你可以用電子表格的高級篩選功能或者是vfp的查找檢索功能。在資料庫中查找、篩選某一類數據還是比較簡單的。

⑹ 生產車間統計如何做好數據分析工作

車間數據分析主要做一下5方面的：
1、安全
2、質量
3、交付
4、成本
5、現金

⑺ 企業如何做好數據管理

企業想要學好數據管理，首先應該明確的數據管理的相關知識點，對於數據管理的知識點掌握好了以後，把它運用到自己的工作中就可以學好。

⑻ 企業如何開展數據管理工作

企業數據化管理是近幾年受眾多老闆歡迎的新管理理念，畢竟最主要的是減少里企業的管理成本，提高了企業的業績，對老闆來說就是賺錢！這是最關鍵的原因。

一套管理想導入企業當中，最大的阻礙不是金錢，而是最直接關聯的受管理者——員工。記得有看過一則新聞，某公司因為想導入壓迫式的管理方法，嚴重損害了員工的利益，導致全體員工罷工抗議，罷工近半個月，而後不得不擱淺。可以看出，被管理者是不可忽視的重要因素之一！

那近幾年讓老闆和員工所接受的數據化管理它是怎麼做的？什麼又是數據化積分管理呢？我們一起解析：

數據化積分管理簡單的說就是用積分對人的能力、熱情、綜合表現進行量化排名，用積分作為員工的導向，引導員工往企業想要的結果方向去走，到達企業最終的 目的。

成功之道積分系統管理軟體就是這樣一款幫助企業進行數據化管理和分析的一個軟體系統。

第一步：根據每個崗位量化不同員工的工作，設置標準的積分規則，設置薪酬體系，跟積分掛鉤，例如企業文化的考核：

⑼ 如何讓生產一線的數據採集工作更為高效和輕松

MDC™ (Manufacturing Data Collection & Status Management)是一套用來實時採集、並報表化和圖表化車間的詳細製造數據和過程的軟硬體解決方案。

蓋勒普MDC™ 通過多種靈活的方法獲取生產現場的實時數據(包括設備、人員和生產任務等)，將其存儲在Access , SQL 和 Oracle 等資料庫，並以國內外先進的精益製造(Lean Manufacturing)管理理念為基礎，結合系統自帶的近100種專用計算、分析和統計方法，以25,000多種報告和圖表直觀反映當前或過去某段 時間的生產狀況，幫助企業生產部門通過反饋信息做出科學和有效的決策。

為何需要使用 MDC系統？

MDC™ 可以幫助公司負責生產和設備管理部門的決策者回答很多現時製造方面的疑難問題，從而幫助改善和優化生產工藝過程。這些問題諸如:

◆ 現時生產中正在進行的是哪些工作或生產哪些部件？

◆ 有多少零部件在生產過程中已經報廢？

◆ 誰在進行零部件的生產？哪一班？

◆ 零部件的生產時間如何？

◆ 零部件當前正在哪一台機器上製造？設備是在加工中、故障還是空閑著？

◆ 生產停止的原因是什麼？

◆ 產量是由於哪些原因下降？

◆ 停工時間的成本怎樣？

◆ 生產績效分析。

◆ 等等

所有這些問題的答案都可以從任何一台計算機上顯示出來，並且可以衍生到企業任何一個管理層的細節。例如，一個位於上海總公司的生產主管，可以第一時間 看到蘇州分廠每台設備的生產狀況，包括處於何種狀態，在加工和組裝哪個零部件，哪個人員在操作，正在完成哪個工單以及客戶信息等。這些數據或近期結果都可 以和原來的工作運行情況作對比。生產的實時信息反饋是企業走向全球化的標志之一；實時生產細節的信息，有助於企業的管理，快速決策和提高生產效率。

主要功能

生產數據採集：蓋勒普MDC™ (Manufacturing Data Collection)可以根據您的工作、人員及機器設備這三大主要資源的數據進行收集和生成相應的報表。當有關數據被採集後的幾秒鍾內，所有蓋勒普MDC™ 產生的報表或圖表都能精確地反映生產車間當前的運作狀態 , 並同時向整個企業提供相關的信息資料。例如， 企業MDC聯網的機器 (CNC等) 運行狀態報告可以顯示出當前每台機器的工作狀態：包括可知道是否空閑、狀態設置如何、正在運行中或是出了故障了等等。除此以外，它還可以顯示當前執行任務 的信息和機器的操作者。每一台計算機上安裝的蓋勒普MDC™ 最多能夠同時監測 4096 台數控機床設備。

強大的數據採集和設備監控：將蓋勒普MDC™與您的蓋勒普DNC™ 結合起來，可以使您現存的 DNC 網路對機器設備實現自動的監測。您現有的條形碼讀碼器、DNC 交換機、Flex 系列交換機和 Grizzly 專用網路電纜會支持 蓋勒普MDC™ 的運行。蓋勒普MDC™ 分別支持基於軟體和硬體的機器設備監測或支持同時基於軟體和硬體的混合監測方法。基於軟體的 蓋勒普MDC™ 機器監測方法可以解決很多基於硬體的機器監測方法（如 PLC 裝置）所遇到的問題。蓋勒普MDC的解決方案是開放式的，它很容易安裝，消除你對過度修改 CNC 控制器、失去保修和對未來維護方面的擔心。自動數據採集不但提高了數據的精確度，還極大地將生產人員所需輸入的數據量降到最低。

MDC採集手段：

◆ 紙質表格

◆ 專用工業自動化數據採集儀

◆ 數控設備控制器

◆ 網路上的終端PC（觸摸式和非觸摸式）

◆ 條碼輸入終端

◆ 設備端的工控機界面

◆ PLCs

◆ NC宏指令

◆ 無線PDA/PPC終端

◆ SPC實時數據輸入

◆ 在線檢測終端 ……

通過上述MDC採集手段單獨使用或結合多種方式，以滿足用戶所制定的MDC採集分析需求。