在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。范文怎么写才能发挥它最大的作用呢？下面是小编帮大家整理的优质范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
基础数据调查的目的篇一
各类数据信息化已是乡镇软件工作的重要方面，也是未来软件快捷运行的必然趋势。录入真实、有效的第一手数据资料即是业务部门的基本要求，又是查询传递、交流共享的内在需要。自去年城乡居民养老保险、低保数据录入之后，全镇平均83%的贫困人口信息在历经3月之后全面实现了信息化。综合分析录入数据来看，呈现出各类项目繁多、量大面宽、流程复杂、操作性强、资料收集困难等特点。在多次的录入实践中，我们逐步总结、提炼、完善了“吃透业务、严把关口、注重过程、速反速纠”的16字工作方针，并按照此工作方针，较好的完成了各类数据录入工作。
样的能力是重中之重。要组织、召开专门的业务培训会，有专门性、针对性的进行培训，具体要“提出程序节点、制定具体步聚、磋商有关事宜、形成初步方案”，每位业务人员都要做到心中有数、有的放矢。同时，对录入过程中有可能出现的新情况、新问题，要有预见性，不至于到时手忙脚乱。
严把关口。要做到严把三关，即镇级安排关、村级上报关、业务录入关。把好镇级安排关，就要求对于已明确的业务指标、确定的规范程序、业务联系人员等信息，以会议的形式安排到村级，做到中途不可变更。把好村级上报关就是要对村级上报表册、数据，按照“谁联系、谁审核、谁负责”的原则，逐册、逐份、逐项、逐条进行审核，从表册数据真伪、逻辑关系、涂抹程度、有无签字盖章等多方把关。对不符合要求的一律退回重新填写，坚决不收取不合格表册，避免影响数据录入。业务录入关就是业务人员在录入过程中，要按照“填什么、录什么”的原则进行录入，不随意更改相关数据。对录入中存有疑惑的数据要及时联系询问，进行更改，力求做到准确、高效。
等信息平台，加强与其它兄弟乡镇的经验交流，了解其进度进展、业务动态。掌握“我镇处在全区什么位置”“我们的做法是否最有效”，在相互交流中，寻求捷径、寻找差距，推动和促进我镇工作。对于村级业务要悉心指导，将业务指导贯穿于全过程。及时了解和询问“填到了什么阶段？”“有没有遇到什么问题”等问题，及时掌握动态，做到心中有数。
速反速纠。就是要在录入过程中就发现的问题做到迅速反馈、迅速纠正。如在贫困人口系统录入中，原有程序没有“身份证重复审核”程序，业务人员xx及时与区扶贫办联系，在交流平上下载了该“命令”，对我镇已录入的数据进行了“校验”，发现有4000多条记录重复，并针对出现的新问题进行了及时上报，民政站紧急召开了业务人员会议，就如何对数据进行校验、如何纠正重复信息等重新进行了安排，由于业务人员的细心和及时反馈，才得以快速纠正，确保了按期上报。综上所述，就要求业务人员在录入过程中必须注重每一个细小问题，做到“细微之处发现问题、准确无误反馈问题、快速纠正解决问题”。
总之，在各类数据录入工作中，需要每一位业务人员认真细致的录入，也需要镇业务负责人及分管领导的紧密衔接，更需要村级填报第一手资料的真实有效。只有这样，才能在量大面宽的数据录入工作中不至于走在全区的后面。
基础数据调查的目的篇二
随着大数据时代的到来，数据分析成为了各行各业的热门话题，越来越多的公司和企业开始重视数据分析，在其背后的核心技术——大数据也逐渐成为了各大高校的研究热点。作为一名大学生，学习大数据基础知识，不仅能够提高自己的技能，也可以帮助我们更好地理解当今社会，并为未来的职业发展奠定基础。在本文中，我将分享自己学习大数据基础的心得体会。
第二段：学习大数据基础知识的必要性
学习大数据基础知识的必要性不仅在于我们可以通过大数据分析来解决实际问题，还在于可以让我们更好地理解当今社会的发展趋势。通过学习大数据基础知识，我们可以更好地理解数据如何被收集、存储、处理和分析，可以更好地掌握数据可视化技术，为未来的职业发展奠定基础。
第三段：大数据基础知识的学习过程
学习大数据基础知识需要掌握一系列工具和技术，如Hadoop，Hive，MapReduce，以及机器学习等。在学习的过程中，要重视实践，通过大量的实践来掌握技能，还要注重理论学习，深入理解技术的核心原理。此外，还可以参加一些大数据竞赛，锻炼自己的解决问题能力。
第四段：大数据基础知识对职业发展的影响
在当今数字化、信息化和智能化的大趋势下，掌握大数据基础知识已经成为了各行业人才的必备技能之一。无论是数据分析师、互联网工程师、金融分析师还是软件开发工程师等职业，都离不开对大数据基础知识的熟练掌握。
第五段：总结
总之，学习大数据基础知识对我们的职业发展和个人成长都有着重要的影响。通过学习大数据基础知识，我们能够更好地理解当今社会的发展，掌握相关技能和知识，并为未来的职业发展奠定基础。因此，大学生们同时也要重视学习大数据基础知识，不断提升自己的技能和实践能力。
基础数据调查的目的篇三
考试链接：
考点1在笔试考试中是一个经常考查的内容，出现的机率为70%，主要是以填空形式出现，分值为2分，此考点为重点识记内容，读者应该识记数据模型的3个部分。
数据模型用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。分为两个阶段：把现实世界中的客观对象抽象为概念模型;把概念模型转换为某一dbms支持的数据模型。
数据模型所描述的内容有3个部分，它们是数据结构、数据操作与数据约束。
考试链接：
考点2在笔试考试中出现的机率为30%，主要是以选择题的形式出现，分值为4分，此考点为理解内容，读者应该理解实体间三种函数关系，识记实体、属性、联系各用什么图形来表示。
1.e-r模型的'基本概念
(1)实体：现实世界中的事物可以抽象成为实体，实体是概念世界中的基本单位，它们是客观存在的且又能相互区别的事物。
(2)属性：现实世界中事物均有一些特性，这些特性可以用属性来表示。
(3)码：唯一标识实体的属性集称为码。
(4)域：属性的取值范围称为该属性的域。
(5)联系：在现实世界中事物间的关联称为联系。
两个实体集间的联系实际上是实体集间的函数关系，这种函数关系可以有下面几种：一对一的联系、一对多或多对一联系、多对多。
2.e-r模型的图示法
e-r模型用e-r图来表示。
(1)实体表示法：在e-r图中用矩形表示实体集，在矩形内写上该实体集的名字。
(2)属性表示法：在e-r图中用椭圆形表示属性，在椭圆形内写上该属性的名称。
(3)联系表示法：在e-r图中用菱形表示联系，菱形内写上联系名。
考试链接：
考点3在笔试考试中出现的机率为30%，主要是以选择题的形式出现，分值为2分，此考点为识记内容，读者应该理解层次模型的定义。它的基本结构是树形结构。
满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型。
(1)有且只有一个结点没有双亲结点，这个结点称为根结点;
(2)除根结点以外的其他结点有且仅有一个双亲结点。
基础数据调查的目的篇四
第十四组:extract(抽出)
extract(抽出)在7.0中被移到了滤镜菜单中，可别找不着了喔！
作用:extract(抽出)可以将对象与其背景分离，无论对象的边缘是多么细微和复杂，使用抽出命令都能够得到满意的效果，主要步骤为先标记出对象的边缘并对要保留的部分进行填充，可以进行预览，然后对抽出的效果进行修饰。
调节参数:
a―边缘高光器工具:此工具用来绘制要保留区域的边缘。
b―填充工具:填充要保留的区域。
c―橡皮擦工具:可擦除边缘的高光。
d―吸管工具:当强制前景被勾选时可用此工具吸取要保留的颜色。
e―清除工具:使蒙版变为透明的，如果按住alt键则效果正相反。
f―边缘修饰工具:修饰边缘的效果，如果按住shift键使用可以移动边缘像素。
g―缩放工具:可以放大或缩小图像，
h―抓手工具:当图像无法完整显示时，可以使用此工具对其进行移动操作。
画笔大小:指定边缘高光器，橡皮擦，清除和边缘修饰工具的宽度。
高光:可以选择一种或自定一种高光颜色。
填充:可以选择一种或自定一种填充颜色。
智能高光显示:根据边缘特点自动调整画笔的大小绘制高光，在对象和背景有相似的颜色或纹理时勾选此项可以大大改进抽出的质量。
平滑:平滑对象的边缘。
通道:使高光基于存储在alpha通道中的选区。
强制前景:在高光显示区域内抽出与强制前景色颜色相似的区域。
颜色:指定强制前景色。
显示:可从右侧的列表框中选择预览时显示原稿还是显示抽出后的效果。
显示:可从右侧的列表框中选择抽出后背景的显示方式。
显示高光:勾选此项，可以显示出绘制的边缘高光。
显示填充:勾选此项，可以显示出对象内部的填充色。
图解效果:
原图像标记边缘并填充保留区域
抽出后的效果
基础数据调查的目的篇五
在当今社会中，数据的重要性无可置疑，而大数据更是成为了信息时代的宝贵财富。而作为大数据的未来之路，大学生们应该对于数据有着更深入的了解，提升自己的数据素养，也为自己的未来奠定坚实的基础。在我个人的大数据学习过程中，我也有了一些心得和体会，在本文中，我将会为大家分享这些心得。
第二段：深入了解大数据的概念和意义
首先，我们需要深入了解大数据的概念和意义。大数据是指海量而复杂的数据集合，具有诸多特征，如高维、异构、多尺度、不确定、动态变化等。大数据对于未来的科技和经济发展都有着至关重要的作用，能够为社会带来规模效应、效率效应、差异化效应和创新效应等多种优势，因此掌握大数据的核心概念和重要意义，对于大学生来说是必要的。
第三段：提升自身的大数据素养
其次，大学生们应该争取提升自己的大数据素养，包括数据分析能力、数据存储技能、数据可视化能力以及数据安全意识等。在这一过程中，我们可以选择相关的学习课程，如计算机科学、数据科学和人工智能等，也可以参加相关的实践活动和比赛，如Hackathon等，优化自己的技能，拓展自己的视野。
第四段：发掘大数据在实际生活中的应用
大数据已经在现实生活中发挥着巨大的作用，如智能制造、城市管理、医疗保健等领域，它们都离不开数据的支持和推动。因此，大学生们也应该关注大数据在实际生活中的应用，如社交网络中的数据分析、电商平台中的推荐算法等，这有利于我们更好地了解大数据的应用场景和实际效果，并从中积累更多的数据素材和技巧。
第五段：结语
综上所述，在当今以数据为基础的社会中，大学生们应该提高自身的运用和处理数据的能力，不断深化自己的数据学习和实践，发挥大数据的潜在作用，为未来打下坚实的基础。希望本文能对于大家有所启发和帮助。
基础数据调查的目的篇六
第一段：引言（200字）
在当今信息爆炸的时代，大数据已经渗透进入了各个行业和领域。作为IT从业者，我有幸参与了大数据的学习和实践，通过这一过程，我深深体会到了大数据的重要性和潜力。本文将从数据的产生、存储与处理、挖掘与分析以及应用落地四个方面，总结我在大数据基础学习中得到的心得体会。
第二段：数据的产生（200字）
大数据时代的到来，源于数据的快速增长和多样化产生。无论是社交媒体、移动互联网还是物联网，都为数据的产生提供了巨大的源泉。作为从业者，我们需要深入了解数据产生的原因和规律，才能更好地适应这一变化。只有了解数据背后的趋势与动态，才能更好地应对和把握未来的发展方向。
第三段：数据的存储与处理（300字）
大数据对存储和处理的要求是巨大的，传统的处理方式已经无法胜任。通过学习和实践，我发现云计算是大数据存储和处理的重要方式之一。使用云计算技术，可以将数据存储在虚拟化的云环境中，并通过分布式计算和并行处理来提高数据的处理速度和效率。此外，利用Hadoop等大数据处理平台，我们可以更好地应对数据量庞大、计算复杂的情况。数据存储和处理是大数据基础的重要环节，我们需要不断学习和掌握相关技术，以应对不断增长的数据需求。
第四段：数据的挖掘与分析（300字）
数据挖掘和分析是大数据时代的核心任务之一。通过挖掘和分析大数据，我们可以挖掘出其中的价值和洞见，为企业的决策和发展提供支撑和指导。通过学习和实践，我了解到机器学习和人工智能等技术在数据挖掘和分析中的重要性。这些技术可以帮助我们自动化地从海量数据中提取有意义的信息，并进行深入的分析和预测。数据挖掘和分析的成功取决于对数据挖掘算法和模型的了解，因此我们需要不断学习和研究相关领域的知识。
第五段：大数据的应用落地（200字）
大数据的应用落地是大数据发展的重要一环。通过学习和实践，我发现大数据的应用广泛涉及市场营销、金融、医疗、交通等各个领域。有了大数据，企业可以更加精准地了解用户需求，制定相应的营销策略；金融机构可以通过大数据分析风险和预测趋势，提供更好的服务；医疗行业可以利用大数据来优化医疗流程和提高疾病预防和治疗的效率。大数据的应用将会改变各行各业的发展方式和模式。
结束语（100字）
在大数据的学习与实践中，我深深体会到了大数据的重要性和潜力。数据的产生、存储与处理、挖掘与分析以及应用落地是大数据基础的核心环节，我们需要不断学习和掌握相关技术，以应对未来的发展需求。大数据时代已经来临，我们需要不断更新知识和技能，与时俱进，才能在这个快速变化的时代中保持竞争力。