2014数据岗位年终总结

第一篇：2014数据岗位年终总结

2014年终工作总结

随着2015年钟声的临近，2014年的工作即将进入尾声。在这个特殊的时点，总结过去的工作，计划未来，就显得尤为重要！在过去的时间里，本人在公司各级领导的正确领导下，在同事们的团结合作和关心帮助下，较好地完成了2014年的各项工作任务，在工作能力和思想政治方面都有了更进一步的提高。现将2014年取得的成绩和存在的不足总结如下：

一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面

2014年以来，本人认真遵守劳动纪律，按时出勤，有效利用工作时间；坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作能按时完成。爱岗敬业，具有强烈的责任感和事业心。积极主动学习专业知识，工作态度端正，认真负责地对待每一项工作。

二、工作能力和其它方面

我的工作岗位是数据与产品支持，准确和效率一直都是我的工作宗旨。工作内容大体分为四块：

1.在月初关账期间，要保证各地提报的非派费用和仓租、外包工、叉车租金分摊的准确性与及时性，同时不仅需要审查数据内容填写的规范性，还需要确认各地是否已经提报。汇总完数据后要进行初步分析，将不符合提报要求的费用提取出来并联系提报人进行确认，并判断是否应该提报。将数据提交给结算部门后，结算在核销的时候会有疑问，这些疑问也需要我来进行跟进与反馈。

2.关账结束后要进行合同外议价的分析，这部分分析分为同一线路同一承运商派车次数大于3次的分析和有合同但走合同外议价的分析两部分，前者分析的目的是为了考虑是否要与此线路签合同，而后者的分析目的是更新完善合同的报价。

3.结束合同外议价的分析工作，则需要进行单个TO负毛利的分析，该分析数据主要来源于工盘，包括收入明细，成本明细，派车分摊和租车分摊。分析完成需要将结果发给对应的运输经理，查明产生亏损的原因，并提出合理的建议。

4.在以上三部分工作内容如期进行的时候，全月不定时穿插项目初步分析，此部分内容主要使用者为项目经理、客户经理等。

三、存在的不足

总结2014来的工作，虽然取得了一定的成绩，自身也有了很大的进步，但是还存在着以下不足：

一是工作方式上还只是按部就班，虽然融入了一些自己的看法和改进，但还未提高到更高的层面，没有从管理层的角度去看待问题。

二是由于工作性质，与区域的负责人和调度员会有频繁的联系，但还不能很好的沉着面对，所以沟通交流能力还需要进一步的加强。

三是知识储备还不够，还需要更广泛的学习与增长经验，成为多方面的人才。

四、2015年的工作打算

2015年我将进一步发扬优点，改进不足，拓宽思路，求真务实，全力做好本职工作。打算从以下几个方面开展工作：

一是加强工作统筹。根据公司领导的年度工作要求，对全年的工作进行具体谋划，明确内容、时限和需要达到的目标，把各项工作有机地结合起来，理清工作思路，提高办事效率，增强工作实效。

二是加强工作作风培养。始终保持良好的精神状态，发扬吃苦耐劳、知难而进、精益求精、严谨细致、积极进取的工作作风。

三是作为运输总部与区域对接人员之一，一言一行都代表着公司的形象。不仅在工作上必须做到精确、严谨，而且在行为品德上要严格要求自己，树立良好的个人形象。所以我要加倍努力的工作为了公司的发展做出自己的贡献。

第二篇：数据分析岗位笔试题目总结

阿里巴巴

1、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier)是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值.常见的异常值检验方法如下：       基于统计的方法 基于距离的方法 基于密度的方法 基于聚类的方法 基于偏差的方法 基于深度的方法

t检验：按照t分布的实际误差分布范围来判别异常值，首先剔除一个可疑值，然后按t分布来检验剔除的值是否为异常值。

狄克逊检验法：假设一组数据有序x1

格拉布斯检验法：与狄克逊检验法思想一样，其检验公式为：

指数分布检验：

SPSS和R语言中通过绘制箱图可以找到异常值，分布在箱边框外部；

2、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤。

聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。常见的聚类方法有：K-pototypes算法，K-Means算法，CLARANS算法（划分方法），BIRCH算法（层次方法），CURE算法（层次方法），DBSCAN算法（基于密度的方法），CLIQUE算法（综合了基于密度和基于网格的算法）；

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

其流程如下：

(1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;

(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;

(3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象);

(4)循环(2)、(3)直到每个聚类不再发生变化为止(标准测量函数收敛)。

优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，K是聚类中心，t是迭代的次数。

缺点：1.K 是事先给定的，但非常难以选定;2.初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。3.数据标准化技术

是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。常用的方法有：

（1）总和标准化。分别求出各要素所对应的数据的总和，以各要素的数据除以该要素的数据的总和，即

4.缺失值处理方法

1）直接丢弃含缺失数据的记录

如：个案剔除法，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。2）补缺

A.用平均值来代替所有缺失数据：均值替换法，均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。

B.K-最近距离邻居法：先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。C.用预测模型来预测每一个缺失数据：该方法最大限度地利用已知的相关数据，是比较流行的缺失数据处理技术。如：回归替换法，该方法也有诸多弊端，第一，容易忽视随机误差，低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。第二，研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系，很多时候这种关系是不存在的。5..Apriori算法和信息熵

信息熵是数学中一个抽象的概念，他表示了信息源的不确定度，这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。

支持度：Support(A->B)=P(A U B)。支持度揭示了A与B同时出现的概率。如果A与B同时出现的概率小，说明A与B的关系不大；如果A与B同时出现的非常频繁，则说明A与B总是相关的。

置信度(Confidence)的公式式：Confidence(A->B)=P(A | B)。置信度揭示了A出现时，B是否也会出现或有多大概率出现。如果置信度度为100%，则A和B可以捆绑销售了。如果置信度太低，则说明A的出现与B是否出现关系不大。

H(x)= E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi))] =-∑p(xi)log(2,p(xi))(i=1,2,..n)，单位是bit.其中，x表示随机变量，与之相对应的是所有可能输出的集合，定义为符号集,随机变量的输出用x表示。P(x)表示输出概率函数。变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大.以频繁项集{I1，I2，I3}为例产生强关联规则，最小置信度为40%

(1)频繁项集{I1，I2，I3}的非空子集有{I1，I2},{I1，I3},{I2，I3},{I1},{I2},{I3}(2)产生强关联规则

{I1，I2}=>I3 confidence=support({I1,I2,I3})/support({I1,I2})=2/4=0.5 {I1,I3}=>I2 confidence=support（I1，I2，I3）/support(I1,I3)=2/4=0.5 {I2,I3}=>I1 confidence=support（I1，I2，I3）/support(I2,I3)=2/4=0.5 I1=>{I2,I3} confidence=support（I1，I2，I3）/support(I1)=2/6=0.33 I2=>{I1,I3} confidence=support（I1，I2，I3）/support(I2)=2/7=0.29 I3=>{I1,I2} confidence=support（I1，I2，I3）/support(I3)=2/6=0.33 则强关联规则为：{I1，I2}=>I3；{I1,I3}；{I2,I3}=>I1

3、根据要求写出SQL（没有学习过，之后的学习中需要补）

表A结构如下：

Member_ID(用户的ID，字符型)

Log_time(用户访问页面时间，日期型(只有一天的数据))

URL(访问的页面地址，字符型)

要求：提取出每个用户访问的第一个URL(按时间最早)，形成一个新表(新表名为B，表结构和表A一致)参考答案：

create table B as select Member_ID, min(Log_time), URL from A group by Member_ID;

5、用户调研

某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：

a)试验需要为决策提供什么样的信息?

c)按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。

a)试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。

b)根据三类客户的数量，采用分层比例抽样;

需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数;

选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验

6.常见的抽样方法有哪些？

常用的有以下六种类型：

简单抽样（Simple sampling）

即简单随机抽样，指保证大小为n的每个可能的样本都有相同的被抽中的概率。例如：按照“抽签法”、“随机表”法抽取访问对象，从单位人名目录中抽取对象。

优点：

随机度高，在特质较均一的总体中，具有很高的总体代表度；是最简单的抽样技术，有标准而且简单的统计公式。

缺点：

未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本，可能导致统计效率低；有可能抽到一个“差”的样本，使抽出的样本分布不好，不能很好地代表总体。

系统抽样（Systematic random sampling）

将总体中的各单元先按一定顺序排列，并编号，然后按照不一定的规则抽样。其中最常采用的是等距离抽样，即根据总体单位数和样本单位计算出抽样距离（即相同的间隔），然后按相同的距离或间隔抽选样本单位。例如：从1000个电话号码中抽取10个访问号码，间距为100，确定起点（起点＜间距）后每100号码抽一访问号码。

优点：

兼具操作的简便性和统计推断功能，是目前最为广泛运用的一种抽样方法。

如果起点是随机确定的，总体中单元排列是随机的，等距抽样的效果近似简单抽样；与简单抽样相比，在一定条件下，样本的分布较好。

缺点：

抽样间隔可能遇到总体中某种未知的周期性，导致“差”的样本；未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本，可能导致统计效率低。

分层抽样（Stratified random sampling）

是把调查总体分为同质的、互不交叉的层（或类型），然后在各层（或类型）中独立抽取样本。例如：调查零售店时，按照其规模大小或库存额大小分层，然后在每层中按简单随机方法抽取大型零售店若干、中型若干、小型若干；调查城市时，按城市总人口或工业生产额分出超大型城市、中型城市、小型城市等，再抽出具体的各类型城市若干。

优点：

适用于层间有较大的异质性，而每层内的个体具有同质性的总体，能提高总体估计的精确度，在样本量相同的情况下，其精度高于简单抽样和系统抽样；能保证“层”的代表性，避免抽到“差”的样本；同时，不同层可以依据情况采用不同的抽样框和抽样方法。

缺点：

要求有高质量的、能用于分层的辅助信息；由于需要辅助信息，抽样框的创建需要更多的费用，更为复杂；抽样误差估计比简单抽样和系统抽样更复杂。

整群抽样（Cluster sampling）（层层深入抽样，不断缩小抽样的范围）

是先将调查总体分为群，然后从中抽取群，对被抽中群的全部单元进行调查。例如：入户调查，按地块或居委会抽样，以地块或居委会等有地域边界的群体为第一抽样单位，在选出的地块或居委会实施逐户抽样；市场调查中，最后一级抽样时，从居委会中抽取若干户，然后调查抽中户家中所有18岁以上成年人。

优点：

适用于群间差异小、群内各个体差异大、可以依据外观的或地域的差异来划分的群体。

缺点：

群内单位有趋同性，其精度比简单抽样为低。

前面谈到抽样方法的一些基本分类和各自特点，需要注意的是，在实际的运用中，一个调查方案

常常不是只局限于使用某一种抽样方式，而根据研究时段的不同采用多种抽样方法的组鸽为实现不同的研究目的，有时甚至在同一时段综合运用几种抽样方法。

例如，设计一个全国城市的入户项目，在抽样上可以分为几个不同的步骤，包括：

1）在项目正式开始前，可以采用判断抽样法选出某一城市先作试点，在问卷设计初期可以采用任意抽样法选出部分人群进行问卷试访。

2）采用分层随机抽样法，确定全国要分别在多少个超大型市、多少个中型市、多少个小型市实施（先分出城市的几个层次，再依据研究需要在各层用PPS法选取具体城市）

3）采用简单抽样法或PPS抽样法，确定抽出城市中应抽的地块或居委会；

4）采用整群抽样法，确定抽出地块或居委会应访问的家庭户；

5）在项目后期，可以采用判断抽样法选取某城市进行深入研究。

8.置信度与置信区间

P（x1

ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。

10.数据挖掘步骤

① 理解数据和数据的来源（understanding）。

② 获取相关知识与技术（acquisition）。

③ 整合与检查数据（integration and checking）。

④ 去除错误或不一致的数据（data cleaning）。

⑤ 建立模型和假设（model and hypothesis development）。

⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。

⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。

⑧ 解释和应用（interpretation and use）。11.如何评估促销活动？

11.Bayes公式（全概率公式）

探索在已知结果的情况下，是由哪种原因引起的概率；p(Bi|A)p(BiA)p(Bi)p(A|Bi) p(A)p(B)p(A|B)jj

12.逻辑回归（分类问题）

逻辑回归适合求解哪些问题：逻辑回归本质上解决的是分类问题，Logistic回归的主要用途：   寻找危险因素：寻找某一疾病的危险因素等；

预测：根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大；

 判别：实际上跟预测有些类似，也是根据模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。

11.线性回归

线性回归（一元和多元）中对误差的假设都是假定服从均值为0方差为定值的正态分布，拟合系数的求解方法可以有最小二乘法梯度下降法等。关于残差的假设为：零均值，同方差，正态性，不相关，样本随机。

回归分析的自变量为连续性变量，而方差分析的自变量为离散型分类变量； 广义线性回归于线性回归的最大区别是随机误差的分布不一定是正态分布，与非线性模型的最大区别是非线性回归无明确的随机误差分布假定。12.过拟合现象以及避免的方法

所谓过拟合问题：过拟合反映的是在学习训练中,模型对训练样本达到非常高的逼近精度, 为了能够对样本完全正确的分类，使得它的构造如此精细复杂，规则如此严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别，在测试数据上往往显示出很差的效果.产生过拟合是因为：

1.由于对样本数据,可能存在隐单元的表示不唯一,即产生的分类的决策面不唯一.2.权值学习迭代次数足够多(Overtraining),拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征.过度拟合解决方法： 1.权值衰减.它在每次迭代过程中以某个小因子降低每个权值 ,此方法的动机是保持权值较小,避免weight decay,从而使学习过程向着复杂决策面的反方向偏。

2.减少特征的数量，有人工选择，或者采用模型选择算法

3.验证数据

一个最成功的方法是在训练数据外再为算法提供一套验证数据,应该使用在验证集合上产生最小误差的迭代次数,不是总能明显地确定验证集合何时达到最小误差.4.Cross-validation with some patterns

交叉验证方法在可获得额外的数据提供验证集合时工作得很好,但是小训练集合的过度拟合问题更为严重.k-fold交叉方法: 把训练样例分成k份,然后进行k次交叉验证过程,每次使用不同的一份作为验证集合,其余k-1份合并作为训练集合.每个样例会在一次实验中被用作验证样例,在k-1次实验中被用作训练样例;5.正则化方法 正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项或惩罚项。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化项就越大，正则化方法的作用是：保留所有特征但减小参数的取值。

13.监督学习与非监督学习

有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。所有的分类回归算法都是有监督算法，常见的算法有：SVM,KNN,决策树算法,朴素Bayes算法，神经网络，最小平方拟合，最大熵等。

无监督学习：对没有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。这里，所有的标记（分类）是未知的。因此，训练样本的岐义性高。聚类就是典型的无监督学习，常见的无监督学习算法：聚类，PCA，关联规则算法Aprior，FP-Growth等。14.分位数3原则

3原则：在-3,+3区间上的概率密度曲线之下的面积占总面积的99.7%,对于标准正态分布有p3x30.997。15.常见分布的密度函数均值和方差

16.常见的区间估计以及假设检验表

对于均值的检验，方差已知一般采用U检验（标准正太分布），方差未知采用T检验（t分布）；

关于方差的检验，一般都采用卡方检验，若是两个正太总体采用F检验；

17.假设检验

P值(P value)是一个概率，就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的几率。如果P值很小，说明原假设发生的概率很小，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著，一般以P < 0.05 为显著，P<0.01 为非常显著。

Sig值是显著性指标，一般大于0.05拒绝原假设，否则接受原假设，一般大于0.05表示差异不显著，小于0.05表示差异显著，小于0.01表示差异极显著。

a:第一类错误是原假设真时拒绝了原假设（弃真）;b:第二类错误是原假设错误时接受了原假设（取误）;c=1-b:检验功效是原假设错误拒绝原假设； 第一类错误与第二类错误互相矛盾的，检验功效越大越好即犯第二类错误的概率竟可能的小。18.数据分析的基本流程

第三篇：消防 年终 数据 总结

2012年工作总结

3.1本着投资节约的原则，加强对公司消防设施、设备的精心维护和保养，保证了消防设施、设备处于良好备用状态。申请配置了部分较为经济实用的消防设施、设备，为股份公司更换各类灭火器129具、灭火器箱25个、室内消火栓4套、室外地上式消火栓2根、消防水带16盘；为改制企业更换各类灭火器112具，灭火器箱21个，室内消火栓箱5套，室外消火栓6根，水带44盘，水枪17支；充装氧气瓶235个、空气瓶107个，校准氧气呼吸器730台次，检测空气呼吸器132台、氧气气瓶120个，送检氧压表340块。

3.2坚持消防救护安全巡检和日常工作，发现隐患，及时整改。2012年共进行消防、气防安全月度检查35人次，查出各类隐患48起，全部督促整改完毕；坚持每周对股份公司和改制单位进行氧气呼吸器巡查、每季度检查防毒面具，查出的问题都及时处理。开展气防安全、防火防爆、冬季防火等专项检查，共查出各类隐患34起，全部督促整改。坚持每周检查抢险救援器材，并启动、试验、保养；每日车辆例检，发现问题，及时解决。

3.3接警及时，出动迅速。共接报火警22起，出动火警消防车31台/次，消防人员173人/次（其中公司内10次，地方12次）；完成各类动活作业监护276次，出动消防车辆311台/次，消防员1258人次；生产现场救护6次，出动救护车辆6台/次，救护人员19人/次；抢险救援9次，出动车辆22台/次，人员103人/次（其中公司内2次，地方7次），成功救出5人。参加泸州市人员密集场所、宾馆以及泸州市、纳溪区防灾救灾综合演练等，共出动消防救护车辆22台次，消防指战员112人次；其他工作任务50次，出动消防救护车辆58台次，人员265人次。社会救助2次，救出1人。在“7.23”抗洪抢险中，共出动消防车辆14台次、人员84人次投入到抗洪抢险中，成功救出落水群众1人、疏散30余人、清洗淤泥路面1500余平方米。

3.4强化消防救护人员的基本功、适用性训练，不断提高消防救护人员专业技能。全年组织消防救护人员进行了为期6个月的消防救护理论和技能训练，其中春训安排在4-6月，秋训9-11月，由中心领导亲自任教、督促，抽调业务骨干和当班班长担任教员进行消防业务22项基本功及业务应用性训练。春训结束已进行了考核，目前，秋训工作正在开展中，待训练结束后完成考核任务。

3.5加强从业人员和特种作业人员的消防救护安全教育、培训，不断提高他们的消防救护安全知识和技能。上半年对各单位进行教育培训9次，培训人员约200余人次。积极宣传消防好人好事，利用安全生产月和119宣传日等，大力宣传消防法律法规、消防常识、火场逃生自救技能等。向报社投稿10余篇。

（统计起止日期：2011年10月20日—2012年10月19日）

第四篇：基础数据总结

基础数据

1、混凝土重量2500KG/m3

2、钢筋每延米重量0.00617*d*d

3、干砂子重量1500KG/m3，湿砂重量1700KG/m34、石子重量2200KG/m3

5、一立方米红砖525块左右（分墙厚）

6、一立方米空心砖175块左右

7、筛一方干净砂需1.3方普通砂

一点不同观点：

1、一般多层砌体住宅： 钢筋25-30KG/m2，其中经济适用房为16--18KG/m2.2、一般多层砌体住宅，室外抹灰面积占建筑面积0.5--0.7。

3、一般多层砌体住宅，模版面积占建筑面积1.3--2.2，根据现浇板多少、柱密度变化很大。

4、一个砖工一天砌240砖墙1000—1800块，370或500墙2000--3000块。

5、钢筋混凝土重量2200KG/m3，素混凝土重量2100KG/m3。

6、工程石子重量1800KG/m3。

0.617是圆10钢筋每米重量。钢筋重量与直径（半径）的平方成正比。

G=0.617*D*D/100 每米的重量(Kg)＝钢筋的直径(mm)×钢筋的直径(mm)×0.00617 其实记住建设工程常用的钢筋重量也很简单φ6＝0.222 Kg φ6.5＝0.26kg φ8＝0.395kg φ10＝0.617kg φ12＝0.888kg Φ14＝1.21kg Φ16＝1.58kg Φ18＝2.0kg Φ24＝2.47kgΦ22＝2.98kgΦ25＝3.85kgΦ28＝4.837kg............Φ12(含12)以下和Φ28(含28)的钢筋一般小数点后取三位数，Φ14至Φ25钢筋一般小数点后取二位数 Φ6=0.222Kg Φ8=0.395Kg Φ10=0.617Kg Φ12=0.888Kg Φ14=1.21Kg Φ16=1.58Kg Φ18=2Kg Φ20=2.47Kg Φ22=3Kg Φ25=3.86Kg

钢材理论重量计算简式

材料名称 理论重量W（kg/m）

扁钢、钢板、钢带 W＝0.00785×宽×厚

方钢 W＝0.00785×边长2 圆钢、线材、钢丝 W＝0.00617×直径2 钢管 W＝0.02466×壁厚（外径--壁厚）

等边角钢 W＝0.00785×边厚（2边宽--边厚）

不等边角钢 W＝0.00785×边厚(长边宽+短边宽--边厚)工字钢 W＝0.00785×腰厚[高+f（腿宽-腰厚）] 槽钢 W＝0.00785×腰厚[高+e（腿宽-腰厚）] 备注：

1、角钢、工字钢和槽钢的准确计算公式很繁，表列简式用于计算近似值。

2、f值：一般型号及带a的为3.34，带b的为2.65，带c的为2.26。

3、e值：一般型号及带a的为3.26，带b的为2.44，带c的为2.24。

4、各长度单位均为毫米

一、普通住宅建筑混凝土用量和用钢量：

1、多层砌体住宅：

钢筋30KG/m2

砼0.3—0.33m3/m2

2、多层框架

钢筋38—42KG/m2

砼0.33—0.35m3/m2

3、小高层11—12层

钢筋50—52KG/m2

砼0.35m3/m2

4、高层17—18层

钢筋54—60KG/m2

砼0.36m3/m2

5、高层30层H=94米

钢筋65—75KG/m2

砼0.42—0.47m3/m2

6、高层酒店式公寓28层H=90米

钢筋65—70KG/m2

砼0.38—0.42m3/m2

7、别墅混凝土用量和用钢量介于多层砌体住宅和高层11—12层之间

以上数据按抗震7度区规则结构设计

二、普通多层住宅楼施工预算经济指标

1、室外门窗（不包括单元门、防盗门）面积占建筑面积0.20—0.24

2、模版面积占建筑面积2.2左右

3、室外抹灰面积占建筑面积0.4左右

4、室内抹灰面积占建筑面积3.8

三、施工功效

1、一个抹灰工一天抹灰在35平米

2、一个砖工一天砌红砖1000—1800块

3、一个砖工一天砌空心砖800—1000块

4、瓷砖15平米

5、刮大白第一遍300平米/天，第二遍180平米/天，第三遍压光90平米/天

四、基础数据

1、混凝土重量2500KG/m3

2、钢筋每延米重量0.00617*d*d

3、干砂子重量1500KG/m3，湿砂重量1700KG/m3

4、石子重量2200KG/m3

5、一立方米红砖525块左右（分墙厚）

6、一立方米空心砖175块左右

7、筛一方干净砂需1.3方普通砂

第五篇：数据项目总结[推荐]

数据项目整体流程

1.项目立项

2.招投标工作

3.了解客户具体需求，进行成本大概估算依据以下条件：

1）工作范围确定（成本核算）

 客户要求工作总区域

2）地市、县城建成区地图数据要求（成本核算）

 各种比例尺具体要求

 是否需要三维数据，及具体要求

 是否需要街景数据，及具体要求

 各种点、线、面数据采集的具体要求

 坐标系统

 投影方式

3）影像类型、分辨率具体要求（成本核算）

 航片---时间、范围、分辨率

 卫片------时间、范围、卫星、分辨率

 根据客户需求是否需要航飞

 航飞的精度、范围

4.项目实施

1）项目启动会

2）项目需求说明书编写，交予外业组、内业组、质检组、影像组，根据合同确定项目

时间节点。

3）影像的查找

 根据客户需求的区域在谷歌地球和专业影像网站查找影像资源

 并圈出矢量图框

4）影像下载

 下载满足客户需求的谷歌影像

 利用公司已有影像

5）影像采购（成本核算）

 根据查找结果，对部分区域影像需要采购，并进行采购成本核算

 提交采购申请，交予采购部门

 采购回的影像交予影像处理组进行专业处理

6）内外业范围确定（成本核算）

 根据影像划分精确的外业采集范围，交予外业采集组，并进行成本核算  根据影像划分精确的内业生产范围，交予内业生产组，并进行成本核算

7）质检工作的安排和质检方式确定（成本核算）

8）如需要外包，需要核算外包成本

 内业外包，外包范围、时间、成本

 外业外包，外包范围、时间、成本

9）定期跟踪项目进度，与客户沟通，如有新需求，即与项目协调沟通。