数据中心协议书汇总 数据中心网络架构解决方案(2篇)

无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。范文怎么写才能发挥它最大的作用呢？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。

精选数据中心协议书汇总一

一、主要检查对象

我县纳入统计范围粮油企业14户，取得粮食收购资格的企业(经营者)10户，其中国有企业1户。对所有涉粮企业20xx年以来的粮食经营台账建立情况，粮食统计报表报送情况，以及有关粮食购进、销售、储存等主要统计数据质量情况进行了检查。

1.粮食经营台账建立情况。对涉粮企业粮食经营台账建立、台账资料保存、台账填写规范、台账数据真实等进行检查。

2.粮食统计报表报送情况。涉粮企业报送统计报表是否及时、真实，是否存在迟报、拒报统计报表等问题。

3.统计数据质量情况。对有关粮食购进、销售、储存等业务的统计处理的准确进行检查，统计账与保管账、会计账账账相符进行了核对。重点检查经营企业(经营者)20xx年以来从生产者收购及库存粮油是否存在虚报、瞒报、漏报等问题进行检查。

4.在实际工作中是否办理统计管理登记，主要数据来源的方法，有无原始记录，统计台帐，有无违法行为，存在的问题和改正的措施。通过检查，粮食统计数据质量专项检查认识到位，领导重视，措施得力，有检查人员负责。

三、存在问题

通过这次粮食统计数据质量专项检查，发现以下问题：一是统计人员数量偏少，对统计业务、统计法律知识掌握不全面;二是统计网络不过健全;三是统计人员学习不够;四是在本企业上报过程中有时数据单位口径不统一等现象依然存在，从而导致统计数据缺乏真实性、连续性;五是全社会粮食购销统计，数据上报还存在迟报、漏报，甚至统计数据的来源差等现象。

四、整改措施

1、提升统计地位，提高统计素质。应该严格执行《统计法》、《统计违法违纪行为处分规定》和《江西省粮食行业统计制度》保证其相对的独立性，法定性，以提升统计地位。

2、健全统计监管制度。使统计工作步入正轨，全面提高统计工作的质量，要求统计人员必须持证上岗，建立定期检查制度，加强监督管理力度，杜绝统计违法行为。

3、健全统计台账和原始记录，提升统计数据质量。要提高企业统计数据质量，必须依据统计法律法规和统计报表制度建立健全原始记录、统计台账等，真正做到“数出有据”。

4、加强统计队伍建设，提高统计人员素质。相对稳定的统计队伍，为单位管理起到决策作用，为政府统计部门提供准确的统计数据。

5、实现统计电算化，脱离手工报表，提高工作效率。统计工作网络化和信息化是必然趋势，每一个统计人员都要努力学习计算机知识，与业务工作相结合，快速提高统计工作的服务。

6、加大检查、督促力度，搞好培训工作。加强统计基础化建设，经常下乡进行指导、检查、督促，着力于经营者有困难、发现问题及时解决，提高统计人员的素质和业务水平。

二○一二年八月二十五日

精选数据中心协议书汇总二

职责：

1、负责项目的数据需求调研、数据质量治理、数据分析及数据挖掘建模等工作; 建立有效的分析模型，为政府类客户的应用及业务发展提供决策支持;

2、根据政府的实际业务要求，与团队内其他成员共同设计完成数据分析平台，建立数据分析的流程，规范和方法;共同探索用户洞察，综合运用定性、定量的多种研究方法，深刻理解用户，研究用户不断变化的诉求，研究行业同类产品的数据，分析研究用户的喜爱相关性，输出用户需求分析和满足用户需求的方向和方法;

3、对交付部门进行数据需求支持，挖掘分析主题，开展数据分析工作，基于数据分析成果，为管理层和交付部门提供维护策略分析和业务优化建议，持续改进;

4、基于海量数据运行数据分析，制定多维度获取相关数据的策略;通过对数据和业务的挖掘，持续给出优化、升级方案;完成上级交办的其他工作。

任职要求：

1、大学本科及以上学历;统计学、应用数学、计算机等相关专业;5年以上数据统计分析、数据挖掘、数据算法等相关工作经验;

2、能熟练使用sql、spss、sas等统计相关软件或工具，会数据建模者优先考虑;擅长数据分析，对数据具有足够的敏感性、对数据分析极为细心，熟悉数据建模知识、数据挖掘理论，掌握数据分析体系方法，统计方法;

3、熟悉数据产品的设计、开发流程，有类似业务分析场景经验，对数据分析思路开阔;

4、熟悉聚类、决策树、回归、朴素贝叶斯算法、svm、神经网络等算法，有实际的算法开发经验和建模经验优先;精通excel，掌握python、r、sas、spss等任一数据分析工具;熟悉sql脚本编写快速准确进行数据提取和处理，为决策提供数据支撑;有hadoop进行分布式数据处理经验，对hbase、hive操作熟练;熟悉storm或spark流计算开发技术，实际开发过实时数据应用者优先 逻辑思维能力较强，能独立思考和分析问题，善于将业务问题转化为数据挖掘模型;

5、自我驱动，快速学习能力，抗压能力;

6、有政府类用户数据治理分析经验优先，知名互联网公司经验优先，有海量数据分析、处理经验及大数据分析计算平台的开发经优先。