数据化年终工作总结(汇总8篇)
围绕工作中的某一方面或某一问题进行的专门性总结，总结某一方面的成绩、经验。写总结的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？那么下面我就给大家讲一讲总结怎么写才比较好，我们一起来看一看吧。
数据化年终工作总结篇一
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。
三、存在的不足和今后的努力方向。
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。
数据化年终工作总结篇二
在20xx年上半年，从总体来讲，日常的数据采集依然占据了很大的比重。在数据录入方面，我依然严格要求自己，在保证速度的同时做到准确录入。在上半年，我参与了第一季度数据报告以及5月份月报的撰写，虽然是常规数据报告，我依然不敢松懈，尽力做到一遍通过，不犯低级错误。
另外，在日常工作之余，也向xx学习了专刊考核方面的工作。考核工作对我来说并不陌生，因为以前曾经也接触过，考核规则简化之后，上手更加容易。主要是做到耐心细致就不会出错。
那么，本年度除日常工作外，应中心领导要求，每日由广告部渠道组提供当日未到达名单，由xx和我轮流在系统中查询最后一次投放本报的时间。广告部渠道组提供名单并不细致，加大了查询工作的难度，希望日后通过有效的交流和沟通，双方可以达成统一，提高工作效率。
人才招聘行业调研报告：年初，在报社领导的指示下，我和xx共同完成了人才招聘行业的专项调研报告。本次报告通过对全国人才招聘行业的仔细研究，包括全国媒体人才招聘广告投放情况与沈阳地区媒体投放对比分析，沈阳地区自身招聘行业的.特点以及报纸、网络、人才市场等多个方面的深入分析，在金融危机的影响下，对xx年招聘行业情况做出了有预见性的预测，并验证了领导的想法。通过撰写此次报告，使我的思路更加开阔，学到了很多东西，也掌握了一些撰写专项分析报告的技巧，对我日后撰写某个行业的专项报告有一定的帮助。在这里感谢主任对我和xx的信任和指导。
xx电器调研项目：
4月份，在领导的指示下，我们与xx电器一起合作了一次关于家电行业的调研活动。本次调研方式为街头拦访。关于问卷，个人认为，由于街头拦访形式比较特殊，被访者是在行走过程中，问卷题目应该尽量短小简单。本次问卷题目一共26道题目，包括单选、多选以及复合题目，a4纸打印需要三张。在访问过程中，感觉有些繁琐冗长。被访者大多觉得题目较多，一张问卷访问下来，大约需要10分钟的时间。就日后的调研来看，个人认为，街头拦访问卷一般题目在10-20个问题，a4纸打印2张，访问时间控制在5-8分钟左右为宜。过长会导致被访者的厌烦情绪，在问卷的最后容易随便糊弄了事，影响调研的准确性。虽然调研中有这样和那样的困难，但经过全体项目人员的努力，本次调研项目执行到位，保质保量的完成了任务，达到预期要求。
版面监测调研：
4月份，与xx市场研究公司合作开展了“20xx年第一期版面监测调研项目”。针对项目执行过程中的各个环节严格把关，务求使版面调研数据的真实准确。并在6月初召开了报告讲解会。本次报告在原有基础上增加了定性研究与版面的直观对比，对各部们领导解读报告起到一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话，与同事们尤其是领导的沟通和交流很少，工作目标不明确，并且遇到问题请教不多，没有做到虚心学习。
这是我对这段时间工作的总结，说的不太多。但我认为用实际行动做出来更有说服力。
在此我真心的感谢领导和同事对我所犯下错误的容忍，并悉心指导，这在我人生的成长中会有很大的帮助，所以在今后工作中我将努力奋斗，对自己有更高更严格的要求，无论是大事小事都会要求自己做到尽善尽美，不断提高自身素质，为公司的发展尽自己的一份力量。
数据化年终工作总结篇三
第一条为了加强我省国土资源数据的管理，规范全省国土资源数据的生产、汇交、更新、保管和利用等工作，提高国土资源数据的应用水平，确保“一张图”的现势性、动态性、真实性和权威性，满足全省国土资源管理和社会经济发展的需要，根据国土资源部《国土资源数据管理暂行办法》及有关法律法规，制定本办法。
第二条全省国土资源数据的生产、汇交、更新、保管和利用，适用本办法。
第三条本办法所称国土资源数据，是指全省各级国土资源管理部门在履行国土资源规划、管理、保护与合理利用等职能过程中所生产和使用的数字化成果。主要包括：
(四)各级国土资源管理部门组织实施的成果更新数据。
第四条国土资源数据管理工作按照统筹规划、统一汇交、分级管理、分布服务的原则组织实施。
第二章管理机构和职责。
第五条省、市、县三级国土资源管理部门，分别为省、市、县三级国土资源数据主管部门(以下称数据主管部门)，分别负责本行政区域内国土资源数据生产、汇交、更新、保管和利用的监督管理，履行下列职责：
(一)负责数据管理工作的统一管理和组织协调，组织制定数据管理工作的规章制度;。
(四)明确提供数据汇交与更新的业务管理部门及数据汇交与更新的范围;。
(六)负责指导、监督和管理数据的保密工作。
第六条数据主管部门的处、科、股室(以下称业务管理部门)，具体负责组织实施本行政区域内国土资源数据生产、汇交、更新等工作，履行下列职责：
(二)受数据主管部门委托，组织开展数据检查工作;。
(三)将数字化成果数据汇交到数据保管单位，并按要求逐级向上汇交;。
(四)对数据的保管和利用进行监督管理;。
(五)履行数据主管部门规定的与数据生产、汇交、更新有关的其他职责。
第七条省、市、县三级国土资源管理部门的信息中心或信息化工作机构，分别为省、市、县三级国土资源数据保管单位(以下称数据保管单位)，受相应数据主管部门的委托，承担数据管理的技术工作，履行下列职责：
(一)承担数据汇交、保管和利用等技术工作;。
(四)协助业务管理部门，实施数据检查工作;。
(五)建立和维护数据汇交、保管和利用的软硬件环境以及数据管理系统;。
(六)开展数据整合与集成，建立信息服务系统，为政府部门和社会提供信息服务;。
(七)开展数据汇总、综合分析和研究，为国土资源管理工作提供支持;。
(八)实行数据安全工作责任制，健全数据安全管理制度，完善数据安全防护措施;。
(九)履行数据主管部门规定的与数据管理有关的其他职责。
第八条国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项数字化成果数据的形成单位(以下称数据生产单位)，承担数据的生产、加工、汇交、更新等具体工作，履行下列职责：
(二)将数字化成果数据汇交到业务管理部门;。
(三)履行与数据生产、加工、汇交、更新有关的其他职责。
第三章数据的生产、汇交与更新。
第九条数据主管部门统筹规划数据生产工作，将其纳入国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项的规划和计划中，确保数字化成果数据的可获取、可利用。
第十条数据生产应遵循相关业务规定及国家、行业有关技术标准、规范，保证数据生产的规范性。
第十一条数据主管部门统筹规划数据汇交工作：
(一)国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项形成的各类国土资源基础和专题数字化成果数据，由数据生产单位向业务管理部门汇交，经数据主管部门组织验收合格后，再由业务管理部门向数据保管单位汇交。
(二)数据主管部门履行业务管理职能过程中形成的政务管理数字化成果数据，通过政务管理信息系统自动进入数据保管单位的数据管理系统中。
(三)依照法律法规的相关规定和有关合同约定形成的国土资源数字化成果数据，由管理相对人向业务管理部门报送，经数据主管部门组织验收合格后，再由业务管理部门向数据保管单位汇交。
(四)承担数据汇交的业务管理部门及汇交的数据范围，依照本办法附件的规定执行，数据主管部门可根据国土资源管理的需要进行调整与补充。
第十二条业务管理部门应按国家及省政府有关规定负责组织实施数据更新工作。数据生产单位提交更新数据包到业务管理部门，经数据主管部门审查验收合格后，由业务管理部门汇交到数据保管单位，再由数据保管单位更新数据管理系统中的数据。
对于行政审批完成后的数字化成果数据，通过政务管理信息系统在线实时动态更新。
第十三条数据生产单位应当按照下列规定的期限汇交数据：
(三)数据生产单位应对数据质量和数据的真实性、准确性和完整性负责，建立数据质量监督体系和技术保障制度。
第十四条数据主管部门要求数据生产单位补充有关数据或者对有关汇交的数据作进一步说明的，数据生产单位应当在30个工作日内完成有关的汇交工作。
第十五条因不可抗力，数据生产单位不能按照本办法第十二条规定的期限汇交数据的，应当向数据主管部门提出延期汇交申请，经批准后，方可延期汇交并告知数据保管单位。
第十六条已经中止的项目，数据生产单位应当在项目中止后30个工作日内按照数据汇交计划完成有关的数据汇交工作。
第十七条未依照本办法规定的期限汇交数据或未及时更新数据的，由数据主管部门责令限期汇交或更新;逾期不汇交或更新的，视不同情况，责令限期改正、通报批评，并追究相关人员的责任;造成严重损失的，应当予以赔偿。
第十八条伪造数据或者在数据汇交中弄虚作假的，由数据主管部门没收、销毁有关数据，责令限期改正;逾期不改正的，通报批评，并视情节追究相关人员的行政或法律责任。
第十九条数据生产单位疏于管理，造成汇交数据不合格的，数据主管部门可以给予通报批评。
第二十条数据生产单位汇交的数据，经数据主管部门审查和数据保管单位检查合格后，由数据保管单位出具数据汇交凭证。数据保管单位不得无故拒收数据生产单位汇交的数据。
第四章数据的审核。
数据化年终工作总结篇四
根据三星公司的调查，2016年全球互联网流量超过了1zb，即10亿兆字节。这个数字是巨大的，但这个数据量与全球各企业正在存储的全部数据相比还相差甚远。
更重要的是，在大多数公司中，数据处在“管理之下”的这个用词有些不当。
理解暗数据。
数据保留。
实现最佳分析结果的数据集成。
数据访问。
it部门在这些领域进行艰苦努力的原因如下：
所有类型的输入数据流(其中大部分是非结构化的)太大，无法每天进行管理，因此最终将数据放在任何地方。
电子发现和行业法规对历史数据的法律和审计流程的要求使得业务决策者不愿放弃数据，最终用户并不喜欢在年度审查会议上讨论数据保留政策。
数据集成是it部门面临的最困难的任务之一，像数据聚合这样的概念在分析中发挥更大的作用才会加强，因此看似不同的数据集合可以组合成可搜索的存储库，用于新型的业务查询。
快速访问数据是一种业务需求，但是高端存储在现场或云端的价格昂贵，因此一些数据必须归档到速度更慢，成本更低的存储空间中。为了解决这些问题，组织管理层将项目的人力物力主要放在了其他重要的目标上。
以下是机器学习，人工智能和分析可以在以下几个方面提供帮助：
(1)暗数据排序。
每个企业系统和每个业务部门都有一些积累的数据，但是人们对此一无所知。通过使用机器学习并结合其功能与算法，可以解决如何排序和处理存储在服务器上的不同类型的电子邮件，文档，图像等文件，机器学习，人工智能(ai)和分析可以对这个未发布的数据进行处理，而经验丰富，知识渊博的工作人员可以查看和回顾自动化推荐的数据分类方案，调整并执行方案。该过程的一部分还可以解决数据保留问题，其分析将产生一组可能从文件中清除数据的建议。
(2)决定丢弃哪些数据。
机器学习，分析和人工智能(ai)可以客观地识别那些很少使用或从未使用过的数据，并建议工作人员将其丢弃，但它并不具备与工作人员相同的识别能力。例如，这些进程可以选择未访问五年以上的数据或记录，表明数据可能已过时。这样可以节省员工的时间来查找这个潜在的过时数据，因为现在他们需要做的只是确定是否有任何理由保留它。
(3)汇总数据。
当分析开发人员确定需要聚合查询的数据类型时，他们常常为应用程序生成一个存储库，然后从不同的源中提取各种类型的数据，以形成一个分析数据池。要做到这一点，他们必须开发集成方法来访问不同的数据源。机器学习可以通过自动开发数据源和应用程序的数据存储库之间的“映射”，使这种人工过程更加高效。这减少了集成和聚合时间。
(4)组织数据存储以获得最佳访问。
在过去的五年中，由于低成本固态存储的发展，数据存储供应商已经在自动化存储管理方面取得了重大进展。这些技术进步使it部门能够使用“智能”存储引擎，使用机器学习来查看最常使用哪些类型的数据，哪些数据很少使用或从不使用。根据插入到机器算法中的业务规则，自动化能够以快速存储或慢速存储来自动存储数据。自动化可以让存储管理员不必人工解决存储优化问题。
数据管理是一个主要的it挑战，在大多数组织中并没有很好的解决方案，这是因为随着数据的不断流入，数据管理将会变得更糟。
首席信息官，数据架构师，以及存储管理者需要向企业高管强调这个问题，但数据管理项目并不容易通过花费费用来解决。
然而，it经理通过指出数据管理的分析时间，以及可以降低人力和存储成本的价值，至少在与企业管理者讨论如何提高战略敏捷性并降低运营成本的同时，这将成为一个至关重要的切入点。
数据化年终工作总结篇五
在数据分析岗位半年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我半年来的工作情况。
一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。
作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。半年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。
二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。
半年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：
数据化年终工作总结篇六
时间如梭，新年的钟声即将敲响。2020年将告别它的光辉，2021年从容而至。在这个辞旧迎新之际，第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。
1.每日做好生产一线职工的个人产量与次品数据的汇总与登记，并间断性地抽查相关数据是否准确。
2.每月汇总并公布职工的出勤、个人产量、次品等。做好产量月报表上报生产经理和财务部门，包括生产车间和包装车间。
3.每月月底进行一次彻底的盘库，主要有原材料、辅料、半成品、成品。整理分析数据后上交财务部等相关部门。
4.每月将生产部各种人员流动情况及考勤，奖罚，请假等数据汇总上报行政人事部。
5.协助人事部门招聘、登记求职人员信息，刊出宣传橱窗。
6.配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等。
7.自从公司实行免费餐以后，每日进行就餐人数统计。
8.年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。
1.努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。
2.积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记与分析。
2020年，在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格作了改进，并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题，尤为突出的是“食堂就餐人数的统计”问题。由于如今在厂职工按部门划分，人员变动情况很难在同一时间最准确地掌握，给每日的上报带来很大的麻烦。为此经过一系列的改进与调整，我们将专属部门专职人员上报签字认可，希望能够起到更准确更及时的统计。xx月份最多统计人数相差了8人，为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题，那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽，但产量我可以大胆地说，不是的正确，却有99%的准确！工作中经常会出现这样那样的问题，我们要勇于正视错误，并且解决错误。有则改之，无则加勉！
回顾过去，2020年是个不平凡的一年，是我职业生涯的一个重要转折点。xx给了我锻炼的舞台，使我取得了不少的`收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持，离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持！过去的成绩只能说明过去，未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘，一份收获，我相信xx的未来会更加辉煌！最后，衷心地祝愿各位领导和同事们新年快乐！
数据化年终工作总结篇七
8月16日至19日，我有幸参加了在哈尔滨举办的数据集成与数据分析的高级培训班。报完名后，工作人员给我发放了本次培训教材。拿到培训教材后，我赶紧浏览了一遍，对本次培训的全部知识点有了大致了解，这次培训内容主要包括如下内容：商业智能、数据集成实战、数据仓库与多维数据建模、数据分析方法以及olap分析演示。本次培训方式采取老师在每介绍完相关知识后，再介绍微软在该方面的解决方案，如：sql数据库中的ssas、ssrs等。通过三天紧张的培训，主要的心得体会是商业智能核心技术—数据仓库的功能非常强大，具有数据抽取、清洗、加载、集成、分析以及将快速得出的分析结果进行各种图形化展示功能，可以通过mse_cel将数据库中的图形效果直接展示给用户，也可以通过servlet和flash技术在门户或决策支持系统进行展示。
(一)共同之处：
减少数据冗余和不一致性，提升对数据的洞察力，都是跨业务系统的。
依赖很多相同的技术手段，都涉及到etl技术、都强调数据质量。
建设方法类似，都需要数据规范作指导，都需要统一的安全策略。
(二)不同之处：
处理类型不同：主数据管理(mdm)系统是偏实时交互的应用，为各个业务系统提供联机交易服务;而数据仓库是面向是分析型的应用，是在大量历史数据的基础上进行多维分析。
实时性不同：主数据管理在运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步，对实时性要求高，而数据仓库存储的是历史数据，对实时性要求较低。
数据量不同：数据仓库存储的是海量的历史数据和各个维度的汇总数据，而主数据管理存储的仅仅是组织机构、项目工程等基本信息，存储的数据量较小。
服务对象不同：主数据管理的服务对象是服务对象是oa、人力资源、供应链、财务等业务系统，而数据仓库的服务对象是各层领导和业务分析、业务决策人员等。
二、数据仓库与数据集市、od的关系。
数据仓库：存储历史的业务处理明细数据和维度的汇总数据。
数据集市：为满足各种特定分析需要，存储个性化分析汇总后的数据，为用户提供快捷的访问。
ods：存储实时的业务数据。
三、数据仓库的设计。
(1)数据仓库的设计不可能一步到位，应按用户需求和业务需要逐步完善。
(2)数据仓库的设计范式应满足第三范式，即雪花型数据模型设计。
(3)数据仓库的设计尽量不使用视图，而使用事实表，并且表之间一定要有严格的约束。
(4)数据仓库事实表中要设置自身的主键(建议创建数字主键)，不建议使用业务系统中的主键，尽管可能是一样的，可以将其设置为事实表的代理健;尽量不用业务系统中的“备注”字段，避免引用描述性属性;字段类型为字符类型的，使用nvarchar，而不用varchar。
(5)数据权限的控制：数据库角色的权限只能控制到表的操作权限，而数据仓库的角色可以控制到数据仓库中字段的操作权限。
(6)根据业务分析需要，当数据仓库中的数据超过了分析周期时，可以将其迁移到磁带库中。
四、数据抽取和数据挖掘。
(1)数据抽取有两种方式：增量抽取和完全抽取。增量抽取中推荐采用时间戳法抽取，当数据更新量不大时，可以采用触发器法抽取。增量抽取方法并不一定优于完全抽取方法，需要根据实际情况进行选择。
(2)数据抽取etl的过程需要被监控，对抽取失败的数据应重新同步。
(3)数据挖掘的方法有：决策树、聚类、时间序列、贝叶斯、关联、神经网络、逻辑回归、线性回归、文本挖掘。
五、数据分析ssas。
(1)olap分析的维度、层次、cube的了解。
根据cube新建向导，创建cube，将维度和层次引入，利用md_查询多维数据，并根据需要，可以选择kpi中的“值”、“目标”、“状态指示灯”、“趋势”、“趋势信号灯”方式进行展示，展示后，可以对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据，每次钻取都会向数据仓库发出一条查询语句。
(2)聚类分析。
聚类分析有三种：molap、rolap、holap。molap是将聚合数据和明细数据都存放在cube中，是非实时的，存放于一个文本文件;rolap是实时的，只存放cube框架，包括层次、维度等，用户在进行分析时，数据需要进行实时统计分析;holap介于molap与rolap之间，聚合数据存放在cube中，明细数据仍存放在数据仓库中。推荐使用molap。
(3)报表分析ssrs。
可以通过报表分析对事实表或数据表以及矩阵进行任意的集成，展示后，不能对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据。
数据化年终工作总结篇八
时光荏苒，很快就要过去了，回首过去一年来的数据统计工作，内心不禁感慨万千，在领导和全体同志的关怀、帮助、支持下，紧紧围绕中心工作，充分发挥岗位职能，不断改进工作方法，提高工作效率。
2、严于律已，不断加强作风建设。一年来我对自身严格要求，始终把耐得平淡、舍得付出、默默无闻作为自己的准则，始终把作风建设的重点放在严谨、细致、扎实、求实脚踏实地埋头苦干上。在工作中，以制度、纪律规范自己的一切言行，严格遵守企业各项规章制度，尊重领导，团结同志，谦虚谨慎，主动接受来自各方面的意见，不断改进工作；坚持做到不利于企业形象的事不做，不利于企业形象的话不说，积极维护企业的良好形象。
3、强化后勤处室职能，做好服务工作。对办公室费用方面，继续发扬以必需品为前提，节省处室费用消耗，保证各种办公必需用品齐全，确保领导与同事对办公用品的需求。在这一年里，我积极配合做好后勤工作，与同事心往一处想，劲往一处使，不会计较干得多，干得少，只希望把工作圆满完成。
一年来的工作虽然取得了一定的进步，但也存在一些不足，在今后工作中，我一定认真总结经验，克服不足，努力把工作做得更好。
1、仔细认真，克服浮躁心理。面对枯燥的数字数据统计工作，不怕繁琐，做到谨慎细心，不浮躁，积极适应各种数据变化，在工作中磨练意志，增长才干。
3、多从细节考虑，紧跟领导意图，协调好内外部关系，多为领导分忧解难。继续加强对企业各种制度和业务的学习，做到全面深入的了解企业的各种制度和业务。用企业的各项制度作为自己工作的理论依据，结合实际更好的开展数据统计工作。
总之，一年来，我做了一定的工作，也取得了一些成绩，但距领导和同志们的要求还有不少的差距：主要是对政治理论和文字基础的学习抓得还不够紧，学习的系统性和深度还不够；工作创新意识不强，创造性开展不够。在今后的工作中，我将发扬成绩，克服不足，以对工作、对事业高度负责的态度，脚踏实地，尽职尽责地做好各项工作，不辜负领导和同志们对我的期望。