2011年计划数据[大全五篇]

第一篇：2011年计划数据

呼图壁县残疾人联合会2011年计划完成任务

一、康复工作

1、完成贫困残疾人康复救助关爱工程白内障复明术15例。

2、用品用具。完成验配助听器5例；装配普及型假肢1例、矫型器1例；

3、康复训练与服务。完成肢体残疾儿童训练6人，智力残疾儿童康复训练1名，智力残疾儿童家长训练1名，家庭康复训练10人，机构康复训练15名；肢体训练4000人次。完成盲人按摩培训1人，盲人定向行走2人。举办一期社区康复员培训班。

4、精神病。继续做好关锁精神病人解锁及精神病人的免费治疗工作，对全县115名精神病患者发放免费治疗卡，对医治情况进行跟踪服务，建立完善康复工作台帐。

二、劳动就业工作

1、收缴残疾人就业保障金100万元。

2、安置残疾人就业51人。

3、开展农村实用技术培训161人，开展城镇职业技术培训80人，使培训合格的残疾人均取得劳动部门颁发的职业资格证书。

4、完成残疾人居家托养50人，其中：农村40人、城镇10人。

5、完成残疾人日间照料10人。

三、扶贫和社会保障工作

1、扶贫就业基地建设。至少建立一个残疾人扶贫就业基地。

2、新农合。继续对全县农牧区持证残疾人参加新型农村合作医疗给予每人30元的补助。

3、新农保。对一、二级残疾人参加新农保个人缴费最低100元进行全额补贴，对三、四级残疾人参加新农保个人缴费给予50元补贴。

四、项目工作

1、做好呼图壁县残疾人集中托养中心建设项目各项前期工作。

2、对旧的民政综合服务大楼进行改造，改善残疾人综合服务设施状况。

第二篇：2011林业贴息贷款计划申报数据（精选）

2011林业贴息贷款计划申报数据

国家林业局网络管理系统录入说明

根据国家林业局、财政部对林业贴息贷款计划申报管理的要求，2011林业贴息贷款计划申报数据必须录入国家林业局林业贴息贷款项目管理系统，现就录入注意事项通知如下：

一、录入网址：http://211.167.243.145/user.asp。选择 “市级管理端口”进入。注意选择2011年，市级用户名：dkgl2（小写，密码：888888）。省局直属林场选择“市级录入端口”登录，选择“省直单位”（注意：不要更改密码）。由于网络系统升级原因，今年计划申报不能在县级端口录入。

二、进入后选择“进入林业贴息贷款项目计划管理系统”，各市先行录入你市审核人姓名和联系电话，然后才进行林业贴息贷款项目计划申报数据的录入工作。

三、借款人全称必须与工商注册登记名称一致，借款人为个人的在录入姓名后加括号注明所属市县【如张某某（韶关市翁源县）】。

四、项目类别，既属龙头企业又营造工业原料林或木本油料经济林时，选择“工业原料林”类别。

五、项目规模与内容，必须注明建设面积和建设树种、建设地点，如“在大埔、五华等县种植1万亩、抚育3万亩桉树速生

丰产林基地”。这里特别注意工业原料林是种植还是抚育必须要分清楚，因为涉及今后的检查确认问题。

林业龙头企业收购林产品加工的流动资金贷款项目今年不能受理。

种植经济林（如荔枝、柑桔、龙眼等）不在国家林业局对我省的重点扶持范围之列，各地市在申报时注意甄别剔除。

六、申贷总额与当年申贷的区别：申贷总额是整个项目建设需要的贷款总额，当年申贷是2011年需要纳入计划的贷款金额。

七、信用等级如果没有就填“无”。

八、资产及有关财务数据原则上用最新数据，如2010年半年报数据或2010年10月底月报。会计中介签章数据则可用2009年年报审计数据，另附以上公司最新资产负债表、利润表。

九、贷款方式一般为“抵押”、“担保”或“信用”等。

十、林农和林业职工个人小额贷款【30万元以下（含）】录入小额计划申请表，借款人全称为“广东省**市**县林业局”，项目类别选择为“工业原料林”、“竹林”、“其他种植（如油茶、珍贵树种”。“养殖”和“经济林（如柑桔、荔枝等）”类别不在国家林业局对我省的重点扶持范围之列，不予受理。

十一、各项目在录入后如不能通过审核，则项目不符合要求。

十二、市级林业主管部门在汇总上报前先电话告知省林业局基金办审核，电脑审核通过后再行文上报，可采用电脑系统软件打印版。

请各单位抓紧时间，务必于12月10日前上报2011年林业贴息贷款计划申报材料（12月10日以省局收到文件为准，逾期不再受理）。12月11日，省将撤下公告期满的通知文件，关闭网络系统录入端口。省进入审核汇审程序，年底前行文上报国家林业局和财政部。

未明之处，请与各市县林业主管部门联系。

二〇一〇年十一月十六日

第三篇：2021年工作总结：数据局2021年工作总结及下步计划

数据局2021年工作总结及下步计划

今年以来，区数据局始终坚持以党建为引领，解放思想，攻坚克难，勇于创新，秉承“忠诚、团结、开放、创新、拼搏”的建局理念，将互联网时代“守正创新”“共享共治”“数字治理”的工作理念结合具体实际细化落实。在区划调整后，全局上下更是切实发扬“调整不调速，改革不停步”的精神，以工作推进增感情，以改革深化促融合，同心聚力，携手共进，全速扎实推进数字化改革各项工作。

一、主要工作情况

（一）聚焦创新创造，建好项目新系统。

将平时好用、战时管用的“平战结合”模式扎实落地，确保数字赋能在基层社会治理中起实效，真正做到收放自如、进退裕如。一是试点探索数智改革建设。打造“社区智治在线·一表通”平台，实现数据“一头录入，多方共享，多元归一”，相关信息登上了《人民日报》《新华社》《中新网》等多家纸媒的同时被央视《朝闻天下》专题报道。二是积极推进省市一体化平台搭建。按照省市“以用促建、共建共享”原则，全面复用省统建资源，实现省市区同源管理，做到“省、市、区、街、社”五级数据在统一平台上协同联动、层层穿透。一是助力赋能疫情防控工作。疫情发生以来，认真做好精密智控工作，实行X*XX小时值班制，以流水线模式快速分类处置各类人员数据，推动了我区疫情防控工作的有效落实。

（二）聚焦惟实唯先，做好数据安全官。

不断提高数据安全整体防护能力，做好网络安全等级保护工作。一是明确制度，规范运行。起草《XX区政务数字资源共建共享管理办法》《XX区政府投资信息化项目管理办法》等文件，明确各主体在安全工作中的责任义务及要履行的安全技术要求。围绕系统建设，制订项目验收一系列安全清单，确保所有系统上线运行前责任安全落实落细落到位。二是盘清底数，动态更新。坚持把盘清底数作为基础环节，在区级数字驾驶舱上整合四个平台、云上城管、企业服务等系统，梳理经济、政治、文化、社会、生态X大类多项数据指标，归集人、房、企、事等方面数据。积极与三大通讯运营商、XX每日互动公司等单位合作，为数字驾驶舱充实全区实时人口、志愿者等数据，使驾驶舱的数据更加精准有用。三是查漏补缺，守住底线。按照“分层管理，分级授权”原则，做好网络安全漏洞扫描修补、弱口令排查整改等工作，云上服务器运行安全稳定。

二、2022年重点工作

（一）积极探索数智XX新样本。

着眼亚运智慧服务，突出解决城市治理效果性不强与百姓痛点难点问题，积极探索推动“XXX”理论体系与县下“XXX”工作体系的全贯通，强化“社区智治在线”的基层赋能减负能力。进一步拓展城市眼·云共治等优秀数智治理应用，将优秀试点应用进行“可复制”，提供更多的“一地创新，全省（市）受益”好场景，为杭城数字化改革提供更多“XX样本”。

（二）努力夯实数据底座强基石。

按照省市工作部署，持续做好全区已建、新建政务信息系统项目、应用、数据、组件、云资源五类信息的编目工作。加强重大应用场景的数据归集和专题库建设，加快人口、企业、地址等基础数据的质量治理，为各级数字化改革应用场景建设提供强大数据支撑。

（三）切实做好项目统筹全管理。

按照《XX市XX区人民政府办公室关于印发XX区政府投资信息化项目管理暂行办法的通知》（拱政办发〔XXXX〕XX号）规定，做好预算、评审、采购、开发、验收、备案的全流程监管，落实闭环机制，避免重复建设，节省财政资金。

（四）全面筑守数据安全防护墙。

不断健全政务数据安全制度建设和工作机制，落实政务网络数据安全责任，通过宣传培训不断提升各级机关工作人员安全意识。进一步完善网络安全防范体系，强化我区政务数据安全综合管理平台、安全驾驶舱。

（五）拓宽整合数据归集社会面。

积极探索社会数据赋能政府运行的特色应用场景建设，坚持大数据思维，强化理论和制度研究，加强和高校、专业机构的深度合作，努力从整体上推动区域经济社会发展和治理能力质量变革、效率变革和动力变革。

第四篇：大数据（推荐）

《新技术讲座》论文2012-2013（1）

XXXX大学—

《微软新技术系列讲座》论文

大数据

一、背景及发展趋势

1.1.背景

大数据（BigData），或称巨量资料，指的是所涉及的资料规模巨大到无

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《新技术讲座》论文2012-2013（1）

法透过目前主流软件工具，在合理的时间内撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数

十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

1.2.发展趋势

斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍。FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。

“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自

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《新技术讲座》论文2012-2013（1）

身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。

大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。

大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的UGC(互联网术语，全称为User Generated Content，即用户生成内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，目前已进入大数据时代，但现在的硬件明显已跟不上数据发展的脚步。

以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。

虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。

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未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。

二、实施应用

大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”———哈佛大学 社会学教授加里·金

随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。

针对大数据的世界领先品牌存储企业有：IBM、EMC、LSISandForce、INTEL、惠普、戴尔、甲骨文、日立、赛门铁克等 对于大数据的存储问题，以下问题不可忽视：

容量问题

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这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。在解决容量问题上，不得不提LSI公司的全新Nytro™智能化闪存解决方案，采用Nytro产品，客户可以将数据库事务处理性能提高30倍，并且超过每秒4.0GB1的持续吞吐能力，非常适用于大数据分析。延迟问题

“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储，自动、智能地对热点数据进行读/写高速缓存的LSI Nytro系列产品等等都在蓬勃发展。

安全问题

某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，大数据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题，这就充分体现出利用基于DuraClass™ 技术的LSI SandForce®闪存处理器的优势了，实现了企业级闪存性能和可靠性，实现简单、透明的应用加速，既安全又方便。

成本问题

对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，这种锱铢必较的服务器也只有LSI推出的Syncro™ MX-B机架服务器启动盘设备都能够获得明显的投资回报，当今，5 / 7

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数据中心使用的传统引导驱动器不仅故障率高，而且具有较高的维修和更换成本。如果用它替换数据中心的独立服务器引导驱动器，则能将可靠性提升多达100倍。并且对主机系统是透明的，能为每一个附加服务器提供唯一的引导镜像，可简化系统管理，提升可靠性，并且节电率高达60%，真正做到了节省成本的问题。

数据的积累

许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

灵活性

大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

应用感知

最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。

针对小用户

依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。

实际应用

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《新技术讲座》论文2012-2013（1）

包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。

三、心得体会

听完此次王老师的《大数据》讲座，让我受益匪浅。不仅充分了解了大数据的概念，大数据时代的起源、发展及实际应用产品的问世，而且对大数据的神奇很是惊讶。的确，未来的世界需要科技创新，需要技术变革，而大数据就是改变世界的助推器之一，作为即将进入IT行业的我们来说，这既是机遇，也是挑战！

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第五篇：2016年国培计划大数据培训心得

2016年参加国培计划－中小学大数据应用普及培训项目学习总结

当我看到国培的内容是“中小学大数据应用普及培训”时，我就在想这“大数据”究竟是什么，它在我们的教育中能够应用吗？带着这个疑问我来参加了培训，通过这10天的培训，使我知道了什么是大数据，大数据如何在教学当中去应用。国培计划给我们一线教师提供了学习、交流平台，使我获益匪浅，提高了自身的专业水平与知识素养，完善了教学理念。使我在教育教学理念上接受了一次深刻的洗礼，让我有机会再次来充实和完善自己。在这次培训的过程中，我聆听了多位教育专家的生动、形象而精彩的授课，提高了自身的业务水平和业务知识。同时我也深深的感到自身存在的不足，我决定细品所学，总结所得，把此次培训的所学，所得用于现实教学中。下面谈谈我这次学习的收获。

“大数据”是什么？它是信息爆炸时代产生的海量数据，能够改变组织看待和使用数据的方式，迫使公司改变商业模式，同时也会改变我们的教育模式。听了各位教授和名师讲的大数据教学内容，我多有感触，这是对教师的挑战，也是对传统教育的挑战。这样的情形下，在大数据时代，我们教师如何去做教师? 在这样的背景下，我们必须走进网络，关注网络上与我们所教学科有关的甚至没有关联的新动态、新知识、新技术、新思想

在培训中，无论是每一次听课学习，还是教师的课堂教学展示，都让我感受着大数据在教育应用的新理念，我异常珍惜这次学习机会。因为他们为我提供了宝贵的教学理论和案例，让我从自身出发寻找差距，反复地琢磨和专研，不断地反思和总结。在学习中，也结识了很多专业上的伙伴，我们也进行了很多沟通交流。我庆幸自己拥有这次机会，我也很好地把握了这次机会，在收获知识的同时，也收获了珍贵的友谊。通过这些教育教学专家们的精彩传授，学员们私下里热烈交流讨论，人人坦言收获甚丰。我觉得自己在今后的教育教学实践中，在对教育工作的宗旨认识、数学教师肩负的育人责任、新课程理念的探索与思考、数学课堂教学的模式实践、科研课题的立项与实践、师生和谐关系的协调都应该有更高的追求。

我将会在这里学到的新知识尽快地内化为自己的东西，在今后的教育教学中，我要慢慢摸索经验，使自己能够尽快适应教学的信息化，在教学中去应用大数据。我要时刻告诫自己，解放思想，更新观念，确立创新意识，善于动脑，勤于思考，开拓进取，始终站在时代的前头，不断研究新情况，解决新问题，使自己的工作上一个新台阶。我还要结合我校的实际情况，及时地为学校的建设和发展出谋划策，努力学习同行们的学习态度，求知精神，协作能力，加强平时的学习、充电。我一定学以致用，将学到的知识运用于教育教学实践中去，让培训的硕果在教学事业的发展中大放光彩。