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数据员工作总结 篇1
作为一名渔业大数据工程师，我一直致力于发掘渔业领域的数据价值，为海洋渔业提供更加智能和高效的解决方案。在工作中，我主要进行了以下方面的工作总结：
首先，我负责设计和开发了渔业数据处理和分析系统，该系统可以深入挖掘渔业领域的繁多数据，包括捕捞量、渔区渔获、生态环境等多个方面。通过这个系统，用户可以轻松地查看并分析数据，以便更好地管理和运营其企业。
其次，我在协作中与相关部门沟通，我通过与相关人员的沟通，对业务需求有了更加全面的了解，并制定了适合业务人员的数据分析策略。同时，在实际操作中，我也可以快速响应用户需求，及时帮助他们解决问题，以便确保最终的数据分析和结果得出准确无误。
第三，对于大数据的应用和处理，我能够利用各种大数据技术，例如Hadoop、Spark等，进行数据处理和存储。同时，在数据处理过程中，我也能够制定出完善的数据安全和隐私保护方案，以确保数据的安全性和隐私性。
最后，在工程团队内，我鼓励知识的分享。我与其他工程师分享我的经验和知识，并收听同事的建议和想法。通过与他们的合作，我可以快速发现并解决一些潜在的问题，并为团队中的其他人员提供支持和帮助，共同推进项目的成功。
总之，作为一名渔业大数据工程师，我始终把数据处理与业务紧密相连，着力挖掘海洋渔业的数据价值，帮助渔业企业提高自身竞争力和创新能力。同时，我也注重团队内部的协作和知识分享，在实现个人目标的同时，推进整个团队的成长和发展。
数据员工作总结 篇2
在市委、市政的领导和关心下，在自治区农普办的业务指导下，经过市农普办和县区农普办全体人员的通力合作，我市第二次农业普查数据处理工作接近尾声。现将全市农业普查数据处理工作总结如下：
一、数据处理基本情况
我市共有1602个普查区、17010个普查小区，涉农单位1960家，需要录入的普查表有200多万张。我市农普数据处理工作全部安排在市一级开展，分为光电录入和Apras逻辑审核两个阶段，两个阶段同时进行。市农普办调配二十多台电脑，加上自治区调拨的12台电脑，约有30多台pC机用于农普数据处理工作。
整个普查数据处理工作从准备阶段到数据上报，历时一年半时间，经历了数据处理组组建阶段、清查处理阶段、设备安装调试阶段、培训阶段、光电录入阶段、逻辑审核阶段、数据上报阶段等。我市光电录入工作开始于20xx年4月上旬，采取外聘实习生和市农普办工作人员相结合操作的方式，由实习生进行扫描、校验、审核整个流程的操作，农普办人员在旁监督以保证扫描录入的质量。全面的光电录入工作于6月12日结束，期间共扫描普查表2300579张，平均每天扫描3万张左右，最高一天扫描约7万张的普查表。Apras逻辑审核开始于4月中旬，采取的方法是由乡镇人员操作对本乡镇的数据进行逻辑审核、改错，市农普办业务组人员控制总体数据质量。为确保数据质量，市农普办多次召开现场培训会，通过制定、执行完整的工作流程，从而对Apras审核进行全程监控。市农普办先后组织了20批约400人次参加了农普Apras逻辑审核工作，整个审核工作于7月下旬结束。市农普办还结合我市的实际，发挥创新能力，在国家下发的Apras程序制度基础上，新增了19条审核公式和10张汇总表用于数据质量控制。8月下旬，我市农普数据顺利通过自治区审核并上报至国家。
二、主要做法
（一）领导重视，为数据处理工作提供强有力的组织保障。
数据处理作为整个农普工作的重要环节，关系到农普工作的好坏，我市农普数据处理工作之所以顺利开展，与市农普办领导密切关心分不开的。农普办领导经常对数据处理工作进行检查指导，及时纠正数据处理工作错误，协调解决数据处理工作遇到的困难。
（二）精心准备，成立农普数据处理组，制定本市普查数据处理实施。
根据南农普办字11号文《南宁市第二次全国农业普查领导小组办公室成员职责分工方案》的要求，在市农业普查领导小组办公室专门设立数据处理组，并以文件形式明确了数据处理组的工作职责，处理组成员由市xxx计算站业务骨干组成。
根据国家和自治区的普查数据处理实施方案要求，结合南宁市的实际情况，我们制定了农普数据处理实施方案。方案明确规定了整个农普数据处理工作流程、处理模式，建立了数据处理工作岗位责任制，确保了系统管理、扫描、识别、校验、审核、任务管理、数据管理岗位责任到人。市农普办还制定了一些数据处理工作规定，如计算机房管理规定、机房日常工作管理要求等。
（三）密切配合，做好农普清查数据处理工作，为普查正式开展夯实基础。市农普数据处理组积极配合业务组开展农普清查摸底工作，协助业务组完成清查快速汇总工作。
（四）认真筹备，做好数据处理环境的落实、数据处理系统的集成和设备补充工作。
市农普办及时落实了数据处理工作的场地，并对数据场地按要求进行了改造，保证独立接地并且小于1欧姆。购置了17台pC机，在机房安装了一台格力5p天井式空调，给机房配备了打印机，调配5台电脑和2台服务器用于Apras逻辑审核工作，并更新了机房的两台UpS。
数据员工作总结 篇3
在当前快速发展的信息时代里，数据已成为我们生活和工作中的重要组成部分。随着各行各业数据的范畴逐渐扩大，人文社科数据的应用也变得越来越广泛。在该领域，我们不仅需要掌握数据分析工具和方法，更需要探索数据背后的意义和价值。下文将对人文社科数据工作进行总结。
一、数据收集
对于人文社科研究，数据的采集是研究的基础。数据收集可以通过问卷、访谈、观察等方式进行。例如，在文化研究中，数据收集要依据研究对象的不同特征和情境进行选择并设计相应的问卷或访谈问题。
二、数据处理
数据处理是人文社科数据工作中必不可少的环节。该环节的核心在于数据清洗、统计和编码。在数据清洗方面，我们需要对收集到的数据进行查错、去重、筛选和整合，确保数据的准确性和完整性；在统计方面，我们需要进行探索性数据分析、描述性数据分析和推论性统计分析，指出数据的主要特点和趋势；在编码方面，我们需要将原始数据转换成可以被分析软件使用的数据格式，以便后续的数据分析和可视化呈现。
三、数据分析
数据分析是人文社科数据工作的重点和难点。该环节的目的是利用统计方法或其他数学模型对数据进行建模和分析，以获得更深刻的结论和洞见。在数据分析方面，我们需要确定研究问题、设计数据模型、选择数据分析方法、统计显著性和解读结果等。例如，在文化研究中，数据分析可以通过多元统计方法来探索文化生活、消费习惯和文化认同等问题。
四、数据可视化
数据可视化是数据工作中的另一重要环节。该环节的主要目的是将数据分析的结果用图形化的形式展现出来，以便更好地传达数据的意义和价值。在数据可视化方面，我们需要选择相应的可视化工具和方法，设计合适的数据图表和呈现方式。例如，在文化研究中，我们可以利用柱状图、饼图、散点图和地图等形式呈现数据结果，以直观展示文化差异和文化变迁趋势等问题。
五、数据解读
数据解读是数据工作的最后一个环节。该环节的主要目的是将数据的结果与实际问题相结合，提出合理的结论并贡献新的知识。在数据解读方面，我们需要评估数据的可信度和实用性，结合实际问题进行解释和推论，提出合理的建议和对策。例如，在文化研究中，我们可以利用数据结果推断文化产业的发展趋势和未来发展方向。
总之，人文社科数据工作需要我们具备深厚的领域知识和统计分析能力。只有学会如何收集、清洗、分析、可视化和解读数据，才能更好地探索人文社科问题的本质和规律，贡献更多的学术成果。
数据员工作总结 篇4
作为一名数据管理与统计主管，我在过去的一年中积极推进公司数据管理与分析工作，不断优化数据管理流程，并着重加强数据统计和分析工作。以下是我的工作总结：
一、加强数据管理
作为数据管理与统计主管，我十分重视企业数据安全和管理。因此，我制定了一系列数据管理政策，并确保员工遵守。我们将数据按照不同级别进行分类，建立了权限管理体系，并且实时监控数据访问情况，确保数据安全。
同时，我也着重加强了数据的搜集与整理工作。我们定期搜集、整理数据，确保数据的准确性和完整性。我们采用了先进的数据清洗技术，将数据存储在云平台，以便员工随时访问和使用。我们还建立了数据备份和恢复机制，以防止数据丢失。
二、优化数据分析流程
数据分析是企业决策的关键工作之一，因此我加强了数据分析的能力和效率。我们采用了自主研发的数据分析工具，可以快速提取有用的数据，并自动生成报表和图表。这些报表和图表不仅可以帮助管理层及时了解企业情况，还可以为企业决策提供数据支持。
此外，我们还通过数据分析的方法，深入挖掘数据，发现潜在的商机，同时也能准确评估企业运营效果。这极大地提高了企业竞争力，让我们能够在激烈的市场竞争中获得优势。
三、加强数据统计和分析工作
统计是数据管理与分析的基础。我们针对不同的业务需求，建立了相应的统计指标和模型，并通过数据的搜集、整理和分析来进行有效的数据统计。现在，我们每个月都会进行一次数据统计分析，以便更好地把握企业运营情况和市场趋势。
回顾过去一年，我认为我们在数据管理与统计方面已经取得了很大的进展。在未来，我会继续关注数据的安全、完整性和准确性，并加强数据分析和统计工作，让企业数据更有价值和参考性，为企业做出更准确的决策提供有力支持。
数据员工作总结 篇5
人文社科数据工作总结
随着社会的不断发展和进步，数据在各个领域的应用越来越广泛，其中包括人文社科领域。在传统观念中，人文社科和数据似乎格格不入。但在当今社会，数据分析已经成为人文社科研究的重要手段，数据处理更是成为判定社会发展趋势的重要途径。因此，社会科学研究中的数据工作变得愈发重要和紧迫。本文将详细总结人文社科数据工作的几个方面：
一、数据采集
数据采集是进行人文社科数据工作的第一步，该工作的精确程度和处理后数据的质量成正比。人文社科数据的来源也比较广泛，比如社会调查、统计数据、新闻报道、博客文章等等。通过对各种来源的数据进行系统性采集和整合，可以收集大量的有关人文社会领域的信息，并对其进行整合和分析。
二、数据清洗
数据采集后的数据都需要进行数据清洗，这一步非常关键，因为数据不完善，不准确，或者有缺失项等等问题，都会影响数据的后续分析。数据清洗包括去掉重复项、转换格式、更新缺损项、删除异常数据等。合理清洗过的数据，有利于后续数据的分析。
三、数据分析
数据分析是人文社科数据工作的重中之重。人文社科领域的数据比较复杂，常见的数据挖掘技术、统计分析技术、机器学习技术等，都可以应用于数据分析。通过对数据进行趋势分析和回归分析，可以得出一些有价值的结论和数据预测。例如人口数据、经济数据、社会状态数据等领域，数据分析的重要性尤为突出。
四、数据可视化
公众在了解数据就很容易流失，因为从原始数据中拓展的信息太多，不同的读者可能需要不同的方式来使用数据，并且人们通常更喜欢简化的信息。数据可视化可以将数据中的结论呈现出来，体现数据的价值。通过柱状图、折线图、饼状图等，将数据可视化，更容易吸引读者的注意力，增强数据分析的效果。
除上述几点外，人文社科数据工作还需要对数据安全、数据存储和数据共享等方面进行充分考虑。在传统人文社科研究中，采取的是人工调研和分析，而在当前社会大数据环境下，人文社科领域数据的智能化和全面化成为了社会科学研究的重要发现之一。人文社科数据工作是现代社会科学研究的必要阶段，它的出现也为研究人员提供了更多的思考和收获的空间。
总之，人文社科领域的数据工作是一个复杂和漫长的过程，但它的价值却是显而易见的。掌握和应用数据工作，可以有效提高人文社科研究的效率和准确性，促进社会科学的探究和发展。相信人文社科领域数据工作必将不断创新和进步，为人类繁荣进步贡献更多的智慧和力量。
数据员工作总结 篇6
一、引言
近年来，人文社科领域的发展已经受到了越来越多的关注和重视。数据在人文社科研究中已经成为了不可或缺的重要工具。本文将从人文社科数据的意义、数据收集、处理、分析以及数据库建设等多个方面进行总结。
二、人文社科数据的意义
人文社科数据的意义在于提供了客观依据，使研究得以科学化、精确化、系统化。数据可以为研究提供数据基础、理论验证、分析和应用支持。通过数据分析，人们可以发现问题、找到规律、预测趋势和解释现象，为决策提供科学依据，同时也为提高社会运行效率、优化资源配置做出了贡献。
三、数据收集
1. 调查研究法
这是指通过面对面、电话、邮件、网络等方式，对社会现象、社会问题、人的思想行为等进行调查研究，从而收集相关数据。调查研究法需要制定调查问卷，并对受访者进行约束，例如规定调查时间、地点和数量等，以保证数据的准确性和整体性。
2. 参与观察法
参与观察法是指观察某种现象或行动，而且同时亲身参与其中，可以收集数据。相较于调查研究法，参与观察法更加具有亲身体验感，收到的数据也更加真实可信。
4. 历史文献法
历史文献法是指搜集、研究古籍、古文物、史料、档案及其他与所研究对象相关的文献资料，并对其进行研究。历史文献法能够提供丰富的社会历史背景，帮助研究人员深入探讨问题，并对相关现象进行理论分析。
四、数据处理
1. 数据录入与清洗
在收集了数据后，需要将数据进行录入和清洗。录入是指将原始数据以数字的形式进行输入，而数据清洗则是删除数据中的异常值，统一编码格式等操作，以保证数据的准确性和一致性。
2. 数据存储
数据存储是指将经过录入和清洗的数据保存在数据库中，提高数据的可持续性和可操作性。常用的数据存储形式包括关系型数据库、非关系型数据库等。
五、数据分析
1. 描述性统计分析
描述性统计分析是对数据的常规分析，包括对数据的平均值、中位数、众数、标准差等指标进行计算和分析。
2. 统计推断分析
统计推断分析是基于数据的统计学原理，运用概率和假设检验等方法，对数据进行分析、推断和预测。
3. 图表分析
图表分析是将数据以各种图形形式进行呈现，将数据转化为更直观、形象的形式，提高数据的可视化程度，并引导用户直观地感受数据。
六、数据库建设
数据库建设是指建立一个能够解决特定问题的数据存储体系，并按照一定的规范和标准进行管理。数据库建设可以有效提高数据的可操作性和共享性，并为后续数据研究和开发提供了可靠的基础。
七、总结
人文社科数据工作不仅需要研究者具备相关领域的专业知识，还需要有对数据的理解与应用，以及对数据工具的熟练掌握。人文社科数据在未来的发展中将扮演越来越重要的角色，为人文社科的深入研究提供了更多的可能和帮助。
数据员工作总结 篇7
一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。
二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清(“两学一做”学习活动总结)单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。
三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。
半年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足：主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。
针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同志，共同把办公室的工作做细做好。
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数据员工作总结 篇8
常工作内容一、统计工作 1、从竞价组的竞价账户综合报表中获取竞价数据。
2、从 CNZZ 中获取竞价站的流量数据。
3、从各商务通账号中获取进入商务通数据，并查询其缺失数据。
4、从咨询登记平台中获取咨询数据。
5、从导医报表中获取来院数据。
6、将上述各类数据汇总到细分统计表和病种数据汇总表。
7、获取访问、咨询、来院这一线的关键词，并分类汇总。
二、分析工作 1、数据监控：观察数据动向，监控异常变动，分析数据变动原因并上报。
2、定期分析：在固定统计期间上对数据做统计分析，通过统计量的比较分 析数据特征趋势，结合内外坏境的变化分析影响趋势的因素，提出改进意见，并 形成分析报告。
3、自由分析：目标自选，期间自定，根据自身想法去探索数据中的信息， 从不同的角度运用不同的方法分析数据。
三、工作改进 1、统计思路：根据要求及时调整统计思路，优化日常统计表结构，提高数 据准确性和及时性。
2、统计方法：思索新的统计方法，完善统计工具功能，尽量使日常统计智 能化，提高统计效率同时保证数据质量。
3、分析方法：学习新的数据分析方法和分析工具，提高数据分析准确度和 深度。
四、其它临时统计分析工作
数据员工作总结 篇9
在如今这个数字化时代，数据已经不再是仅仅属于自然科学领域的领地，而是正在逐渐成为人文社科领域的工作重心。作为人文社科数据工作的从业人员，总结这一领域中的工作充满了挑战但也充满了乐趣，以下本文将对人文社科数据工作进行详细的阐述。
一、什么是人文社科数据工作？
人文社科数据工作是指将采集、整理、分析和呈现数据的工作应用于非自然科学领域，以便于对人类社会和文化以及人类思维和行为进行研究。这种工作除了需要良好的数据处理和分析能力外，还需要具备深入了解目标研究领域的能力以及对研究方法和工具的熟练应用能力。
二、人文社科数据工作的优势
1. 提高研究效率
人文社科数据工作将人文社科领域塑造成一种更现代的形式，这使人们能够使用更广泛且更易于访问的数据来解决复杂的问题。这样一来，它在提高研究效率方面的作用就不言自明。
2. 改善研究的准确性
通过人文社科数据工作，我们可以确保我们的研究结果更加准确，因为数据的处理和分析是科学、统一和标准化的。这使得我们的研究结果更加有说服力，从而加强了我们对自己研究结论的信心。
3. 帮助提出新的问题
在分析人文社科数据方面，我们可以通过挖掘数据中隐藏的模式和趋势来发现新的问题或现象。在这种情况下，数据基于我们的发现来指导我们的研究，有助于帮助我们制定更好的研究问题并找到更佳的解决方案。
三、人文社科数据工作的挑战
1. 数据的获取
在人文社科领域，数据有时可能不那么容易获得。有时我们需要对一些不易获取的数据进行个别调查或谨慎的数据采集，这可能需要花费更多的时间和资源。这个问题可能会导致我们在分析和研究过程中的很大的停顿。
2. 数据的处理
在人文社科领域，大多数时候我们需要处理一些不规则的、杂乱无章的数据。这将需要我们使用专业的数据分析工具，以便我们能够正确、准确地处理和分析数据并得出可靠的结论和建议。因此，需要我们掌握这些工具且有深厚的数据加工和处理经验。
3. 数据的解释
人文社科领域中的数据往往需要与较广泛的背景进行结合和解释。数据的解释需要我们深刻的了解目标领域的文化和历史背景。正是这一方面的不确定性使得人文社科数据工作显得更加有挑战性。
四、如何开展人文社科数据工作？
1. 了解相关领域
在对数据进行收集和分析之前，我们需要深入了解涉及领域的文化和历史背景，并掌握特定领域的研究方法和工具。
2. 使用专业工具
人文社科领域的数据处理和分析需要各种工具和软件。因此，我们需要学习、掌握这些工具，以便更好地处理和分析我们的数据，同时提高数据的准确性和可靠性。
3. 仔细分析和解释数据
人文社科领域的数据分析和解释需要仔细考虑。我们应该认真思考数据背后的意义，分析和解释数据，以便能够得出相关的结论和建议。
4. 不断探索和改进
随着不断的技术进步和学术发展，人文社会的数据工作也在不断创新和进步。因此，需要我们始终保持开放和学习态度，不断探求新的思路和方法，以提高自己的工作能力和水平。
五、总结
在数字化时代，数据不再是科学领域的专属领地。人文社会和文化因素也成为了数据分析和处理的主要研究领域。作为人文社科数据工作的从业人员，我们需要根据实际情况来确定我们应该如何开展自己的工作。但无论如何，我们都需要深入了解目标领域、掌握技能和工具，以便更好地进行数据处理和分析，提高研究效率、准确性和可靠性。
数据员工作总结 篇10
一、前言
随着各种传感器、无线设备和人工智能算法的不断发展，数据的产生和使用越来越多，越来越重要。在渔业领域中，大量数据的产生以及海洋资源的开发利用，都需要渔业大数据工程师的技术支持。
作为一名渔业大数据工程师，我总结了近期的工作，希望能够为同行们提供一些参考和思路。
二、渔业大数据工程师的基本工作
1. 数据采集和处理
在渔业大数据工程师的工作中，最基本的工作就是数据的采集和处理。因为渔业数据来源广泛，从渔业捕捞到水质监测等等，需要工程师设计针对性的数据采集方案。
在采集过程中，我们也需要做好数据质量的管控，确保采集到的数据准确、可靠。
2. 数据分析和建模
数据采集后，接下来就是数据分析、挖掘和建模。作为渔业大数据工程师，我们需要运用专业的数据分析工具和算法，对采集到的数据进行深入分析。同时，根据自己的业务需求，构建相应的数据模型，对数据进行挖掘和预测，为业务部门提供有力的支撑。
3. 业务应用与系统集成
在以上工作的基础上，渔业大数据工程师需要根据实际业务需求，将分析和预测的结果应用到实际业务场景中。这就需要工程师具备较强的业务分析和架构能力，以及良好的数据可视化和交互设计技能，将分析的结果以清晰、易懂的形式展现出来。
同时，维护好各种系统的稳定性也是工程师的责任之一。要及时、准确地发现和解决系统存在的问题，确保业务的正常运转。
三、渔业大数据工程师的案例分析
在具体实施工作中，我们遇到了一些挑战和需求，我在这里总结了一些案例，希望能为大家提供一些思路。
1. 渔业资源调控与监测
在渔业资源调控和监测中，我们需要利用渔业大数据技术，对过去的捕捞数据进行深度学习和分析，建立包括鱼种、数量、体型等方面的数据模型，帮助渔业管理部门进行资源评估和调控。
2. 海水质量监测
渔业生产与水环境密切相关，需要对海水的质量进行实时、可视化、动态监控。我们可以通过搭建海洋数据平台，整合各相关方监测数据，再通过数据分析模型对海洋生态环境进行分析，提供可视化分析和预测服务，辅助海洋环境管理部门进行有效的监测和管理。
3. 智能养殖
在智能养殖场中，可以利用传感器、图像识别等技术收集养殖活动中的数据，每条鱼的成长过程、运动轨迹、身体状况、食欲等信息，运用渔业大数据算法和模型，对养殖场进行实时、动态的监测和反馈，提高养殖效率和品质。
四、渔业大数据工程师的素质要求
在这里，作为一名渔业大数据工程师，我想总结出一些我认为需要具备的素质：
1. 科学的素质，包括逻辑思维、科学方法等方面，能够灵活、快速的分析和解决问题。
2. 良好的团队合作能力，要能够协调好工程师与业务团队之间的沟通与协作。
3. 学习和创新精神，随着技术的不断发展，需要不断学习和掌握新的技术知识。
4. 深入业务的理解，对渔业相关的业务和市场环境有深入的理解，能够结合业务需求提供深度的分析和解决方案。
5. 良好的客户服务、沟通和协调能力，对于渔业大数据工程师来说，客户服务是至关重要的，要能够快速解决客户提出的所有问题。
五、总结
作为渔业大数据工程师，我们需要在数据采集、处理、分析等方面具备专业的技能和知识，能够有效地帮助业务部门完成各种业务需求。在今后的工作中，我们还需要不断地学习和掌握新的技术，跟上时代的步伐，为渔业发展贡献更多的力量。
数据员工作总结 篇11
1 速动资产金额 应等于（现金及现金等价物+有价证券+应收账款） 2 或物价处于稳定上涨时期，公司采用后进先出存货计价法，会加大 核算成本，压缩了当期账面利润，少纳了所得税 3、商誉=收购价―权益 4、主营业务成本=产品的材料成本+工人工资+设备折旧+水电费及辅 料 5、销售成本=主营业务成本+广告、促销及文宣费+销售税金（增值 及营业税）+管理、业务费 6、经营租凭
（出租承租其它机构财产或设备）为表外项目，这些项 目的金额没有在资产负债表上记录为资产或负债， 信息披露在报表附 注中，因此此项也应计入债务。
7、优先股（享有固定分红，优先清偿，无表决权特点）也应视为长 期借款。
8、少数股权即非全资子公司的少数股权投资者的权益，应计入负债。
9、股东权益、普通股权益、股东投资、账面价值、净值、净资产都 与权益相近。
10、资本公积：为资本（股本发行溢价）溢价+其他与企业经营收益 无关的资本公积+资产评估增值+接受的捐赠资本 （如国家某些技术的 拨款扶持）+资本折算差额（是外币资本因汇率变动产生的差额，此 项的差价不能用于转增资本或弥补亏损） ，资本公积只能按法定程序转增为资本，不少上市公司用资本公积转增资本，增发股票。
11、留存收益：是指公司在经营过程中所创造的，但由于公司经营发 展的需要或由于法定的原因等，没有分配给所有者而留在公司的盈 利，源于企业的盈余公积和未分配利润。
盈余公积：指企业按照规定从净利润中提取的积累资金，包括法定公 积金、任意公积金等，法定公积金按利润（减去弥补以前年度亏损） 的 10%或自愿更高的比例收取，法定公积金累计达注册资本的 50% 时可以不再提取， 任意公积主要是公司制企业按照股东大会的决议提 取。
（公积金用于弥补公司的亏损、扩大公司生产经营或者转为增加 公司资本。但资本公积金不能用于补亏损） 未分配利润指企业实现的净利润经过弥补亏损、 提取盈余公积和向投 资者分配利润后留存在企业的、历年结存的利润，是企业所有者权益 的组成部分。再投资收益：为投资者投资分期付息债券，将分期付息债券的利息收入（债券记息时间终止前）再投资于付息债券（记入本金）而而 获得的收益。资产负债表关键投资评价指标公司资产负债表的强健程度三大投资评价指标：流动性/效率 资产 业绩及杠杆。流动性、效率流动性吃紧比利润吃紧的状况还要差，利润减少时，公司会卖掉、削 减盈利能力差、过时的业务或产品。而流动性危机时，公司一般会卖掉盈利能力最好或最有前途的部分，这样能迅速获得现金。
流动比率=流动资产/流动负债 应该高于 2/1 为宜。
注意负债平均付 （ 款期、应收账款时间及存货周期之间的长短关系，区别对待。
） 营运资本=流动资产―流动负债 速动比率＝（流动资产合计－存货及一些有不确定因素的流动资产）/流动负债合计保守速动比率＝0。8（货币资金+短期投资+应收票据+应收账款净额）/流动负债企业设置的标准值：1 意义：比流动比率更能体现企业的偿还短期债务的能力。因为流动资产中，尚包括变现速度 较慢且可能已贬值的存货， 因此将流动资产扣除存货再与流动负债对比， 以衡量企业的短期 偿债能力。
分析提示
低于 1 的速动比率通常被认为是短期偿债能力偏低。
影响速动比率的可信性的重 要因素是应收账款的变现能力，账面上的应收账款不一定都能变现，也不一定非常可靠。存货周期：指一类产品、材料或单品进出仓库的循环时间，制造业中 存货周期通常根据客户的月需求量和下订单频率而定。
经营周期
应收账款和存货转变为现金所需花费的时间。
周转率是指每年的经营周期次数。
经营周期=应收账款周期+存货周期应收账款周转周期计算：求每日销售额=年销售净额/365 平均应收账款=（上一年度应收账款+本年度应收账款）/2 应收账款周转天数=平均应收账款/每日销售额 应收账款应加上坏账。存货周转周期求每日销售成本=销售成本/365 平均存货=（上年度存货+本年度存货）/2存货周转周期=平均存货/每日销售成本 固定资产周转率（年周转的次数）=销售收入/平均固定资产 资产报酬率=净利润/平均总资产 1 总债务中固定债务所占百分比越大越好， （固定债务即长期借款如 固定债、优先股等） 负债资产比=负债/总资产 2 商誉及一些无形资产大多情况下应不做考虑。
3 资本化比率计算
资本化金额=长期借款总额（包括到期部分）+权益总额 资本化比率= 长期借款总额/资本化金额
