数据采集技术论文如何写 医学论文的数据怎么采集(2篇)

人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？下面我给大家整理了一些优秀范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。

数据采集技术论文如何写一

一、产品支撑工作

在进行产品支撑工作的过程中，认真学习移动公司的各种产品，特别是我们的集团产品，熟悉产品的具体操作，并在此基础上，在客户经理挖掘到客户需求后，根据客户的具体需求合理组合产品，设计出真正满足客户需求的产品。同时经过几次移动公司组织的产品经理素质提升培训，慢慢培养起自身的产品推介能力、客户沟通能力;在平时本人也十分注重关注通讯产品方面的最新资讯，学习其中的一些成功案例，并且经常思考这些案例能否真正运用到客户处，对有此需求的潜在客户及时挖掘出此需求，制定具体方案，并陪同客户经理前往客户处进行产品推介，及时做好产品支撑工作，提高客户的满意度。

在与客户达成一致意见、签定协议后，对方案的实施过程进行全面跟踪：如某客户处需要安装互联网专线，从派全业务建设需求单开始，先转交我司技术支撑人员，待其做完资源勘探后发回于我，本人再提交给支撑中心，若终端配置以及布线超出的情况下，还需填写配置申请单于集团大客户部主观及经理签字后传给支撑中心，最后支撑中心派施工单到我司网络部，安排施工，施工开始后，经常与施工队以及客户联系，以便解决施工过程中的问题，确保按时完工，让客户及时使用，在客户开始使用后，适时进行上门或者电话拜访，了解客户使用情况以及存在的问题，将问题及时反馈给市公司，真正做好产品支撑工作，提高客户满意度。

过去的一年是中国移动进行全业务激烈竞争的一年，在这一年的时间里，手上经手完成约50条互联网专线、语音专线，并且完成地税一卡通项目，不段学习新知识，充实自己，真正地做好了产品支撑工作。

二、指标跟踪工作

在进行指标跟踪工作的过程中，本着认真、细心、严谨这六个字做好此项工作，经常与各县市的经营分析人员进行交流，遇到不明白的向他们请教，学习经验，并在借鉴他人经验的基础上，摸索出一套适合自己以及团队的指标跟踪及完成方式。

我司的指标主要分为年考核指标、季度考核指标以及月考核指标，针对不同指标时间上的差异性，合理安排时间，根据年考核指标来统揽全局，指导其他两个指标，并与季度考核指标以及月考核指标共同进行，将年考核指标融合到季度考核指标和月考核指标之中;使季度考核指标和月考核指标服务于年考核指标，在完成季度考核指标及月考核指标的时候，同时完成年考核指标。但是，指标有轻重缓急之分，不可能说做到完美，在这时候，舍去一些可以在后期完成的指标，重点完成目前紧急的指标。

具体来说，将需要完成的指标整在一个表格内，认真学习指标的具体口径，并将指标如何完成进行分解，落实到每个具体责任人，对其进行跟踪，定期提取数据，将数据缺口告知相关责任人，让其知道自身指标完成进度，积极与其和主管商谈，寻找完成方式方法，以确保各项指标准时完成。

三、培训工作

在对客户经理进行培训工作时，自身熟练掌握产品，学习产品的操作方式，提前准备好培训的各种材料，并且根据客户经理的薄弱产品进行重点推介，在培训的过程中与同事们一起学习成长，所谓“书山有路勤为径，学海无涯苦做舟”只有通过不断的学习，才能在科学技术日新月异的今天，在通讯行业全业务激烈竞争的严峻形势下，取得更好的成绩。

四、其它工作

在做好以上具体工作的基础上，认真地完成好公司主管、领导交代的其他临时性工作，不计酬劳，任劳任怨、加班加点，按时保质完成工作。

五、问题以及缺点总结

回顾一年来的工作，反省自身存在的问题及缺点，我认为主要由于进移动的时间尚短，技术方面的专业知识不够全面，对公司的一些操作流程也不熟悉，在工作中也走了一些弯路。但是，“实践出真知”，本人在工作中不断发现自己的错误，也及时改进了自己的错误。在今后的工作中，我会努力提高自身的修养，充分发挥自己的特长，克服不足之处，努力做出新的成绩。

数据采集技术论文如何写二

如何做好一份数据分析报告

现有数据分析报告当中存在一些问题，我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析，来找到如何做出更高质量的数据分析报告。

一、基础数据的采集缺乏科学依据

基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成，从无到有的时候，基础数据一般采用一手的数据，因为它没有历史的轨迹来遵循，所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如：问卷调查、观察、抽样技术等等，来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源，数据提示，没有对基础数据严谨的分析。

作为数据分析报的使用方而言，拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。

二、数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性 很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据，后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时，是结果单一，数据和结论找不到必然的联系，要不就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告，必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。

例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析

（一）、 什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做

（二）、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。

（三）、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？

三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的分险因素和风险变量（不可避免的），作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中

有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。

三、现有的数据分析报的结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究

建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金；借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排，如何能确保成本最低。进一步项目的分析，如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度，这时候在投资人的角度分析时是自有资金流量表；在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析，不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。

四、数据分析报告现有的形式多

可以表现为商业计划书形式、项目的可行性的研究等，根据委托方的要求操作。作为立项的依据，数据分析报告就是项目的可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析，作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析角度来说，对于委托方而言，可研报告和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究，而更多的立项报告的可研报告分析和委托方式一致的，这样的报告带有一(来自: 海达 范文 网:数据分析报告)定的目的性和倾向性。从数据分析

角度来说坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业的最基准的要求。

五、数据分析报告的特点

（一）、 独立性

（二）、 定量研究的分析方法

（三）、 严谨和逻辑性

（四）、 战略规划性

（五）、 在格式上的规范性

（一）、独立性

报告必须独立于委托方、报告的使用方，这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法，一个从无到有的项目缺乏历史数据，但不可能独立于享有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目我们采取定性的研究，通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算，估算的结果再进行定量分析，定向和定量相结合，最终定量化。拿到项目时，有一个总的投资金额、成本效益的分析，首先看项目是在微观经济的角度分析还是在国民经济的角度分析，还是社会经济角度分析，确立着眼点后再进行基础数据的采集，找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们学过的模型来进行评判，包括对方

案的选择采取我们能够使用的方法。

（二）、严谨和逻辑性

意味着数据分析报告要有科学的逻辑性，基础数据是怎么来的？有什么依据？对于说明判断又有什么样的依据？有什么样的依据做立足点？基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据？收入预测出来后成本预测是怎么出来的？成本费用的基础数据是怎么样得到的？一步一步进行判断。

（三）、战略规划性

战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当你的数据分析报告能对你的委托方的战略规划进行策划和梳理得时候，数据分析报告的价值就体现出来了。

（四）、在格式上的规范性

格式上要做规范，要有严谨性、专业性和责任性。

（五）、在整体思路明确后一定要涉及到总投资的研究

1、总投资的概念不同的要求有不同的涵盖面，对于项目数据分析而言，我们的投资包括建设投资、建设期利息、流动资金的全部投入，需要和国家现行的规模投资范围相区别。

2、拿到项目时要进行收益的预测，要分清项目是什么样的项目，是新的还是有大量历史数据的项目，决定我们采用的数据模型是建