在总结中，我们可以梳理自己的思路，更好地理解问题的根源和解决方法。写总结时要注重逻辑性和条理性，使读者能够轻松理解所陈述的内容。看看下面这些成功的总结的要素和技巧，或许能给你一些启示和帮助。
县大数据办工作总结篇一
（一）加强部署调度，各项工作全面推进落实。制发了全市大数据工作要点、“数聚赋能”专项行动方案等文件。建立了工作台账，加强工作督查调度，定期下发通报，确保了各项任务全面落实。疫情期间，分管副市长召开全市视频会议，调度疫情防控形势下大数据工作，并进行全面安排部署。11月，市委常委、副市长召开工作推进会议，对全市大数据工作提出明确要求，进一步强化了推进力度。
（三）强化试点创建，智慧城市建设扎实推进。一是积极争创全省新型智慧城市试点。开展了新型智慧城市建设第三方评估，为试点申报提供了依据。指导利津县和其他县区（开发区）做好新型智慧城市试点建设和申报工作。今年10月，我市入选全省四星级新型智慧城市建设试点。二是加强项目归口管理。引入专业第三方统一实施项目评估。今年来，评审项目54个，总申报值1。78亿元，审减3200多万元，审减率17。95%，促进了智慧环保、智慧交通、市域社会治理等21个重点项目高质量建设。三是组织开展了大数据项目优秀案例评选。开展两批大数据优秀案例评选，征集“惠民服务”“善政应用”“兴业发展”“疫情防控”四大类300多个案例，经专家评审，遴选了100个优秀案例，编制了《xx市大数据100佳优秀案例》，有效扩大了社会影响力。
（四）加快融合发展，数字产业发展迈出新步伐。一是搭建政企合作平台。成立市大数据产业协会，39家企业入会，与10家产业园区签订《战略合作协议》，与7家科研机构签订《专家入驻协议》，与中国软协开展软件企业、软件产品“双评估”合作。组织了惠企政策宣讲（大数据专场）等系列活动，帮助7家大数据企业入选《xx市2020年上市挂牌后备企业名单》。二是推进产业园区建设。加快xx软件园、利津智联农创工厂数字经济园区试点建设。今年市现代农业示范区等3个园区入选省级数字经济园区。三是加快产业数字化升级。积极推进数字化融合发展，立足石油化工等传统产业，打造了天弘化学“数字孪生工厂”、海科“危品汇”等一批数字化转型成功案例。
（五）加强队伍建设，大数据工作不断规范。一是强化教育培训。坚持党建引领，打造了“e心为民”服务品牌。积极参与疫情防控，被评为“山东省抗击新冠肺炎疫情先进集体”。积极参与“灯塔在线”大数据专题培训，参与度居全省前列。今年10月，在浙江大学举办了全市大数据能力提升培训班，全市大数据系统64人参加，取得良好效果。二是积极开展调查研究。将《应用大数据提升xx市社会治理能力研究》列入“全市2020年度首批社会科学规划课题”。深入开展调查研究，形成了高质量调研报告，顺利通过专家评审，获得分管市领导签批肯定。三是完善制度机制。将数字政府建设纳入全市综合考核。制定了《政务云平台管理实施细则》《政务信息资源归集技术规范》等5项标准规范，将提交省局专家审查，纳入行业标准规范。
二、工作中存在的问题和2021年重点工作打算。
今年来，我市大数据工作虽然取得了一定成绩，但与上级要求和先进地市相比，还有一定差距。主要是：数据资源“易用、好用”需要进一步提升；数据治理、绩效评价、应用场景打造等需要进一步突破；智慧城市建设运营模式需要进一步创新。2021年，我市将全面贯彻十九届五中全会精神，深入推进“数字山东”战略，以新型智慧城市试点建设为统领，以大数据应用为支撑，重点在以下三个方面实现突破。
（一）着力做好公共数据资源开发利用试点。坚持需求、问题和目标导向，开展全面试点，强化公共数据资源有效供给，打造一批具有xx特色的创新性数据产品、数据服务、数据标准和数据规范，形成公共数据资源开发利用的“xx经验”。
（二）着力打造新型智慧城市试点示范。抓住入选全省新型智慧城市建设试点的机遇，科学谋划，实施“135n”工程，即：打造1个智慧城市运行指挥中心，完善3大支撑体系（数据资源共享应用、安全及标准规范、智慧城市运营），实现5项突破（基础设施、政务服务、便民应用、城市治理、产业升级），推动实施n项重点任务，努力将我市建成“数字山东”领先城市、国内中小城市新型智慧城市建设标杆。
县大数据办工作总结篇二
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。
县大数据办工作总结篇三
20xx年以来，x县政务服务和大数据管理局在县委、县政府正确领导下，全局上下认真学习并贯彻落实深化“放管服”和优化营商环境的决策部署，提高政治站位，强化责任担当，创新工作举措，加大工作力度，全力做好优化营商环境相关的各项工作，为x县打造“审批事项最少、办理速度最快、办事流程最优、申请材料最简、群众感受最好”的一流营商环境贡献力量，助力全县经济社会高质量发展。
一、聚焦主责凝聚合力，全力提升工作质效。
20xx年初，根据省市政务服务规范化、标准化、便利化工作部署，以及省政务办事项精简试点县相关要求，县政数局紧紧围绕“高效办成一件事”，结合x县实际，坚持对标对表、对照先进地区经验做法，本着补短板、强弱项、高标准推进的原则，先后以县政府名义制发了《x县优化政务服务环境实施方案》《x县县级依申请政务服务事项精简试点工作实施方案》；以县职转办名义印发《x县推进政务服务“一窗通办”实施方案》等文件。明确了目标任务和相应时间节点，明确了各地各部门责任，强化了组织领导和督导责任。在部门内部，把方案中所有工作分解到分管负责人和股室，一直以来高位推进。
（一）聚焦“事项最少”，全力推进县级依申请政务服务事项精简试点工作。x县作为全省县级依申请政务服务事项精简试点县之一，各项工作稳步推进。成立了县长挂帅的领导小组，印发《x县依申请政务服务事项精简试点实施方案》，多次召开专题会议进行安排部署。聚焦“全省审批事项最少”目标，以《湖北省省市县乡村五级依申请及公共服务事项清单（目录）》为规范标准，对标国内先进地区目录清单进行全面梳理。截止目前全县共精简事项252项，保留事项523项，其中直接取消192项，委托下放12项，合并事项19项，改备案29项，精简比例在32。5%。直接取消事项204项纳入日常监管，其它精简类型事项34项纳入日常指导，最大程度放权减权。现已完成系统内事项回退工作，全省多数县市区复制了该项工作成果，省职转办和“放管服”办公室将x县精简试点工作作为典型经验在全省进行推广（政府职能转变和“放管服”改革简报第20期《x县以试点为牵引不断优化政务环境》），推广应用后将产生巨大的社会效益。
在“减事项”的同时，同步开展“减跑动、减材料、减时限、减环节”工作。截止到11月底，在原有压减时限的基础上，将办件承诺时限进一步压减，实际办理时限对比法定时限压减占比达90。5%。在充分尊重法律法规的前提下，全县即办程度达到80%，最大程度的为办事群众减跑动环节。以51本证照“免提交”（身份证、户口本、营业执照等51类电子证照类申请材料可在线共享调用，不用再线下提交）为前提，免提交比例达到100%。同时巩固提升“一事联办”事项，目前x县已上线12个主题事项，办件30余件。
（二）聚焦“高效办成一件事”，持续推进政府部门业务流程再造和系统重构。
2、“一窗通办”高效运转。政务服务中心全面推行“大综窗+小综窗”工作模式。一楼开设综合受理窗口，复用统一受理平台，提供咨询收件，资料初审和帮教办，及时推送、及时办理，反馈办理结果。将“一事联办”关联事项的单位物理集中，形成了“企业开办、不动产登记、工业项目开办、投资联审、户籍办事”五个专区，高效运转“前台一窗受理、后台分类审批、统一出件区出件”审批办事模式。
3、“一事联办”协同推进。围绕“高效办成一件事”工作要求，x县在复用去年省定标的8个主题事项基础上，今年新增“我要开蛋糕店、我要开面馆、我要开水产店、我要开鞋店”等4项试点主题事项，目前四个主题事项均已上线，并产生30余件办件量。
（三）聚焦“标准化引领规范化”，打造县乡村三级政务服务体系。
1、积极完善县级政务服务场所建设。一是县政府斥资1000万元启动x县政务服务和大数据一体化平台建设项目，改扩建后县级政务服务中心一至三层全部投入使用，窗口增至99个，全县行政审批单位实现“应进尽进”；二是斥资300万以政府购买服务的方式将县政务大厅前台受理等岗位整体外包，大厅形成县政数局全面负责大厅整体运行、服务态度和服务效率的监管；各入驻部门专心业务审批，负责业务指导和业务督导；第三方外包服务机构执行公共岗位服务活动的“1+1+1”的管理模式；三是斥资200万元在县政务服务中心门前建一高标准停车场，11月完工；四是安排资金近百万元用于“一事联办”软件编写和24小时不打烊自助服务终端进社区，现已完成政府采购程序。县级政务服务大厅的改造升级将极大提升企业和群众的体验感。
2、持续推进基层政务服务能力建设。采取以点带面模式即示范点促进基层政务服务能力建设，推进基层政务服务工作标准化。确定洪山镇、厉山镇、安居镇3个乡镇作为镇级基层政务服务示范点，新城居委会等39个村（社区）作为村级基层政务服务示范点。分别在厉山镇、安居镇、洪山镇建设三个“24小时不打烊”自助服务区，其中县级“24小时不打烊”自助服务区与税务部门合并建设，现已完成场地装修改造和自助设备进场等工作。在全市第一、第二批基层政务服务场所评估验收中，x县获评7个基层政务服务示范点。全县20个镇级政务服务大厅，384个村级便民服务中心均按工作要求设立综合受理窗口，事项进驻比例明显提升，硬件设施基本配备到位。
县大数据办工作总结篇四
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。
县大数据办工作总结篇五
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。
县大数据办工作总结篇六
于大部份营销者来说，网站再定向(onsiteretargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的roi，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。
其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。
网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewableimpreion)等指标。
再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。
第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。
而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。
对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。
案例分享。
挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。
优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量。
第一步：网站再定向。
广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：
有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。
一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。
首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。
在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费cpa下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。
第三步：利用机器学习(machinelearning)进一步扩大客户的数量。
用户来进行定位广告投放。xmo的算法可以对比客户的crm消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，xmo能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然cpa轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。
通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。
观点总结。
多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。
首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。
县大数据办工作总结篇七
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。
县大数据办工作总结篇八
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。
县大数据办工作总结篇九
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。
县大数据办工作总结篇十
xx年，在市委、市政府的坚强领导下，市大数据发展管理局坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实数字中国、数字强省战略部署，以“在数字x建设上创一流”为目标定位，将数字x建设作为事关全市发展的一项战略性、全局性、系统性工作，举全市之力一体推进，各项工作任务圆满完成，为现代化国际大都市建设贡献大数据智慧和力量。我市网上政务服务能力再次进入全国前x名，数字城市建设获评中国数字城市百强榜第x名。我市数字政府建设经验、破解中小微企业融资难经验被国务院办公厅专题推广。
一、数字政府聚焦提质增效，“多点用力”优化营商环境。
（一）深入推进政务服务“一网通办”。“爱x·青e办”整合x个部门、x个区（市）、x家企业的x多项服务，归集x类x余万条电子证照数据，电子身份证、驾驶证等x类市民常用证照汇入“青e办”电子卡包，实现掌上“亮码、扫码”应用。全面推进电子证照、电子印章应用，政务服务平台支撑能力进一步增强。市、区两级x万余项政务服务事项，实现网上服务“一次登录、全网通行”。除经批准的事项外，依申请政务服务事项网上可办率已达x%（其中市本级x项、市区两级x项）。
（二）全面推进城市治理“一网统管”。初步建成左右衔接、上下贯通的城市云脑，接入x个单位的x个业务系统、x个场景、x余项指标。基于市城市云脑和市应急指挥平台建成一体化综合指挥平台，为全市提供统一公共基础支撑和数据业务能力服务，推动城市管理科学决策，提升城市治理效能。
（三）加快推进数字机关“一网协同”。全面推进网上办公，一体化金宏办公系统开发各类功能模块x余个，服务全市x万机关用户和x万移动办公用户，今年以来全市网上公文流转量超过x万件,累计超过x亿件。全市统一的高清视频会议系统覆盖市、区（市）、镇（街道）三级党政机构，部署硬件终端x多台、软件终端超过x个，累计召开视频会议x次，参会人数x万余人次，已实现与全省工作综合视频会议系统互联互通。
（四）持续推进政务数据“一网共享”。开展“为民服务、数据赋能”攻坚行动，全面破除数据“壁垒”，建立政务数据共享清单和负面清单，凡未列入负面清单的数据必须共享。新归集“疫苗接种数据”“道路运输车辆”等x类x亿条数据，日均数据共享交换x万条，市级需求共享满足率达x%，打造了人才引进“秒批”等一系列典型案例。“信用中国（xx）”网站累计公示等各类信用信息x万条，助力相关部门查询调取信用数据超x万次，及时发现失信记录x次。完善信用修复办理机制，累计受理信用修复申请x件次，修复企业失信信息x件次，实现企业失信信息修复工作“零跑腿”“零投诉”。
（五）大力推进政务系统“一网支撑”。进一步增强政务云和政务网的支撑保障能力，完成云网密码应用测评评估。全市政务部门累计上云x个业务系统使用x台云主机，云主机使用量同比增长x%。升级优化视频监控资源共享平台，新增汇聚视频资源x万路，同比增长x%，视频监控资源在线率由年初的x%提升至x%，极大增强视频资源服务社会综合治理的效能。始终将安全摆在首位，加强网络安全管理，提升综合防御能力，进一步筑牢政务信息系统安全稳定运行的网络空间环境。
二、数字社会聚焦场景拓展，“无微不至”服务市民生活。
“就医付费一件事”已接入x家医疗机构线上支付体系，实现多渠道多方式就医付费；
“全市一家医院”已接入全市x家二级以上医疗机构医生号源；
“水电气暖有线与房屋协同过户一件事”已实现房屋过户登记最多跑一次。x个事项总体完成率已达x%，x个事项完成率x%。
（二）新型智慧城市试点全面推进。市、区（市）两级全域纳入“x省新型智慧城市建设试点”，成功举办“第一届中国新型智慧城市建设峰会”，x新型智慧城市建设经验叫响全国，进一步擦亮了“青春之岛·智慧新生活之城”新型智慧城市建设品牌。聚焦群众关切，开展新型智慧城市“问需于民”活动，梳理形成近x项热点问题，多措并举推动热点、堵点问题解决。
（三）智慧社区、街区建设率先发力。开展“智慧社区建设提升行动”，x个社区纳入省支持建设范围，全省数量最多，全市建成智慧社区、智慧街区示范点超过x个。完善社区基础设施，构建社区安全屏障，全市累计建设智慧安防小区、村庄x处，建成率达x%。出台《关于进一步明确和落实住宅小区智慧化基础设施配置条件的通知》，将智慧化基础设施配置纳入新建住宅项目土地出让和老旧小区改造常规条件。
（四）“一码通城”覆盖领域逐步扩展。打造一码通城平台，用“x健康码”打通部门、平台、应用间“码”的壁垒，在政务服务、交通出行等x大领域推动“多码”向“一码”转变。在市民中心、医疗机构、风景区、商超实现一码认证、一码入场。注册用户近x万，为市民、游客提供便民服务超x万次。
三、数字生态聚焦开放融合，“先行先试”激发要素潜能。
（一）推动公共数据开放应用。升级改造公共数据服务平台，构建集成隐私计算、联合建模、数据可视化、数据挖掘分析等功能的大数据通用算法模型和控件库。平台已开放交通出行、市场监管等领域x个数据目录，共x亿条数据，吸引x家企业入驻。印发《x市公共数据资源开发利用试点实施方案》，在智慧公安、教育、融资服务等x余领域，全面开展大数据创新应用示范创建。建设线上“数字实验室”，拓展工业互联网领域数据应用场景，支持海尔卡奥斯公司、海尔财务公司对工业互联网平台企业精准画像，提供“千企千面”服务。我市公共数据开放水平，入榜全球重要城市开放数据指数十强，在《a年上半年中国地方政府数据开放报告》中位列全国标杆城市第二名。
（二）积极探索数据流通交易。推动x大数据交易中心积极探索由“数据交易平台商”向“数据交易平台+服务商”转变，提供数据定制化清洗、加工、分析等服务，为社会数据流通者搭建数据供需、数据治理、数据服务平台。举办胶东经济圈大数据高峰论坛，建立胶东经济圈公共数据开放专区，促进数据要素胶东经济圈有序流动，推动政企数据充分对接和融合应用。
（三）助力小微企业增信融资。积极探索政务数据市场化配置的可行途径，创建x市政务数据中台，累计向社会提供近x类x万条涉企数据，支持金融机构直接利用政务数据资源开展信贷业务，有效破解了银企信息不对称导致的金融机构“不敢贷、不愿贷”问题。x家金融机构利用政务数据进行贷前审查、贷中放款和贷后跟踪，审核授信企业x万家，涉及综合资金x亿，放款x亿。相关经验做法被国务院办公厅以专刊形式宣传推广，并在中国政府网刊发。
生活便利，享受数字化建设成果。
县大数据办工作总结篇十一
众所周知，铁路向来是春运客运量最高的交通工具。相比去年，由于春运火车票只能提前30天购买，火车票抢票形势更加严峻。
如图所示，2016年春节提前一个月，旅客进入购票高峰。去哪儿网大数据预测，春节将至，2016年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。
2016年春运，互联网售票量占总售票量的64.6%，占比超过一半，其中手机app发售车票1.5亿张，售票总量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪儿网预测，生长在互联网时代的90后将是20春运的主力军。
在火车用户画像中，选择乘坐火车回家的男女比例分别为52.5%、47.5%，其中90后人群占比高达43%，80后人群为27.8%，两者占比超过70%，成为绝对的中坚力量。
近年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。
一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了41.5%，选择乘坐城际铁路的'人群比例也达到了10.3%，整体超过了总数的一半。
去哪儿网大数据预测显示，乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。
与热门出发地相对应的，重庆、上海、杭州、成都、郑州是往年国内最热门的目的地。这些城市周边铁路、公路、航空线路密集，以此作为中转目的地的旅客也不在少数，抢票难度成几何倍数增加。
非高铁、城际等高速列车的出发地，北京最为热门。不过与高速列车热门出发地不同，紧随其后的重庆、昆明、西安、郑州出发的票量与北京之间相差并不多。
二、最难买航线已经进入抢票模式多数航班恢复全价。
从2016年春运的大数据看，预定高峰期出现在距离春节20天，这一天的预订量创出近期以来的新高，与上个月同期环比增长100%。
大数据显示，2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态。返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。
三、85后成机票预订主力军天秤座成“空中飞人。
移动互联网时代来临，网上购票已经成为消费者最便捷的预订方式。来自去哪儿网大数据显示，选择乘坐飞机回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例为9.8%，力压群雄。
家乡越北，越会提前购买回家的机票。去哪儿网机票专家分析，排名前十名的航线，以大机场往小机场飞为主，每天的航班数多在30班以内，是北京至广州这种热门航线航班数的三分之一。
根据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早得多，堪称最难买航线。在去哪儿网平台预订过年前三天回家的机票中，北京至佳木斯这条航线，用户平均会提前36天。从深圳回海口更早，一般提前43天。
四、十条热门空中回家路出炉平均飞行1416公里。
从热门航线看，北京-成都、深圳-重庆、上海-哈尔滨、北京-三亚、广州-重庆、深圳-成都、成都-北京、重庆-广州、北京-哈尔滨、上海-成都，这十条是往年最热门的空中回家路。
去哪儿网统计了往年春运返乡票量最高的50条航线，发现追逐梦想的人们，选择求业、求学城市距离家乡的平均飞行距离是1416.2公里，这几乎是从深圳到西安的里程。
通过去哪儿网平台订票的用户，大多选择在早上7点就坐上飞机，按照平均离家距离1416公里来计算，飞行时间近3个小时，98.8%的用户选择乘坐经济舱。
五、行李多礼物重专车成热门接送工具。
春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包以及各种礼品出行，为了能够快速到达机场、火车站，专车接送机/站成为热门出行工具。
去哪儿大数据显示，北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。
其中，在预约时间上看，男性一般提前在出发前3.5天-4.1天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在4.1天-5.6天。
从出行时段上看，4点-11点为旅客乘车去机场、火车站高峰。其中5-6点出发人群最高，高达6.9%;10-11点又会出现小的高峰，出行占比为5.1%。数据显示，使用接送机/站的用户平均行驶27.2公里，平均时长为36分钟。
县大数据办工作总结篇十二
今年，火车票预售期由春节前60天缩短至30天。昨天下午，去哪儿网通过对60多万条飞机航线、50余万条铁路客运线进行大数据计算，对外发布了《春运大交通数据报告》，为回家旅客提供参考。报告显示，20春运期间，预计铁路车票中高铁占比将超4成;航班出发最集中的日期是年1月24日，十大难买票航线中，北京占了一半。同时“怡起回家”福利通道已开启，将为旅客提供最高金额达100元的火车票减免优惠券等多项福利。
火车票。
超四成人将坐高铁。
铁路向来是春运客运量最高的交通工具，据去哪儿网大数据预测，2017年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。
今年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了41.5%，选择乘坐城际铁路的人群比例也达到了10.3%，整体超过了总数的一半。乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。
飞机票。
北京飞佳木斯特难买。
2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态，返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。
北京至成都、深圳至重庆、上海至哈尔滨、北京至三亚、广州至重庆、深圳至成都、成都至北京、重庆至广州、北京至哈尔滨、上海至成都，这十条是往年最热门的空中回家路。据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早很多，平均会提前36天。而从深圳回海口更早，一般提前43天，堪称最难买航线。记者注意到，在“春运期间十大最难买线路”中，北京起飞地就占了一半。
接送站。
4点到11点为乘车高峰。
春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包并携带各种礼品，专车接送机/站成为热门出行工具。北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。
在接送机/站的用户中，25至35岁年龄段人群最高，占比48%，35至45岁占比也超过两成。在预约时间上看，男性一般提前在出发前3.5天至4.1天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在4.1天至5.6天。
从出行时段上看，4点至11点为旅客乘车去机场、火车站高峰，其中5至6点出发人群最高，高达6.9%;10至11点又会出现小的高峰，出行占比为5.1%。
发福利。
买火车票最高减100元。
由华润怡宝饮料(中国)有限公司和去哪儿网发起的2017“怡起回家”春节活动于昨天正式启动。即日起至2017年2月11日，旅客打开去哪儿网app找到“怡起回家”专题可以参加红包抽奖，覆盖去哪儿网旗下机票、火车票、汽车票、接送机租车、度假、门票、酒店等全线产品。
其中，活动力度最大的是乘坐比例最高的“火车票”，活动为旅客提供了最高金额达100元的火车票减免优惠券，并可直接用于购票抵扣，还有千张“1元机票”秒杀、4000份车车代金券、4万份出游保险等多种优惠。过年期间，旅客还将享受到国内外12条免费度假线路、3万份怡宝定制红包和1万份出游保险的额外奖项。
相关。
北京至昆明高铁首发。
记者从北京铁路局获悉，自2017年1月5日起，北京将首开昆明、福田和绍兴方向高铁列车，北京西至昆明南最快旅行时间较现行直达特快压缩约21小时，实现“朝发夕至”。
铁路部门提示，为了配合此次运行图和下一步春运运行图的调整，12月30日以后的火车票预售期调整为30天。按此计算，今日最远可以买到2017年1月4日的火车票，有出行需求的旅客，可登录中国铁路客户服务中心网站或通过车站窗口、火车票代售处、拨打北京铁路局订票电话(95105105)购买车票。
列车调整。
首开北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高铁列车2对;。
首开北京西至福田高铁列车2对，g71/2次、g79/80次;。
首开北京南至绍兴北高铁列车1对，g39/40次;。
增加1对北京南至商丘g1567/8次高铁列车;。
延长3对快速列车运行区段：北京西至桂林北k21/2次延长至南宁;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延长至上海;天津至大同k608/5次延长至朔州;大同至秦皇岛2604/1次改为朔州至秦皇岛。
县大数据办工作总结篇十三
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。
县大数据办工作总结篇十四
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。
县大数据办工作总结篇十五
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。
县大数据办工作总结篇十六
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。
县大数据办工作总结篇十七
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。
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