挖掘机岗位工作计划范文

挖掘机岗位工作计划范文第1篇

关键词：土方平衡；实物量法；施工车间

中图分类号：TU723文献标识码： A

1、前言

从2006年开始至今，我局共参与摩洛哥公路约20个标段的投标，其中6个标段中标签约。仅摩洛哥公路项目合同总额约59亿人民币，因此，摩洛哥是我局海外市场开发和经营的重要国家之一。随着海外业务的不断拓展和投标实践，有必要总结实物工程量法的编标方法，一方面提高我们的编标报价水平，另一方面供同行探讨和借鉴。

摩洛哥公路工程投标，要求按照施工进度对施工项目配置施工车间，按照施工进度表中施工车间所需要完成的工程量和计划的工期配置机械设备和人力资源，再根据施工车间的配置计算各项工程的单价。本文将以摩洛哥东西高速公路III标为对象，阐述国际投标项目中土石方工程采用实物工程量法进行土方平衡设计、施工车间和机械设备配置设计的基本方法，以供相关人员参考和借鉴。

2、摩洛哥东西向高速公路III标工程概况

该标项目所在地为地中海型气侯，主要地形为平原、丘陵间山区地形，项目全长为35.82公里。道路为双向四车道的沥青混凝土路面。

主要工作内容：土方开挖3171000 m3，借土3144000 m3，路体填筑5664000 m3，底基层填筑409000 m3，非处理碎石基层245400 m3、沥青碎石基层134000 t、沥青混凝土面层128200t，另外包括沿线桥、水利工程、各种通道及其他结构物工程等。

施工工期为30个月。

3、总体规划设计

根据该项目主要工作内容和工程量、工程区域的地质情况以及现场考察报告，将整个标段（35.82KM）规划为两个工区进行施工管理，第一工区：PK0+000---PK19+000,长19km；第二工区：PK19+000---PK35+820，长16.82km。二个工区同时进行土方开挖、回填，水利工程、各种通道及桥梁工程施工。在PK8+000和PK31+000处布置两个施工营地。由于土方工程是控制工期的关键，在每个工区内规划两个作业面进行施工，即土方工程有四个施工车间。

根据工程的总体规划设计、主要工作内容和工程量编制网状施工进度表。网状施工进度表详细反映各项工程的位置或桩号、施工时段和时间、施工作业面的分布情况。

4、 土方平衡设计

4.1 每km段的挖方、可利用方、弃方工程量计算

根据招标BOQ清单的工程量，参考地质资料、招标图纸的开挖曲线和断面结构型式和地形图，计算出每km段的挖方、可利用方、弃方工程量。根据招标文件提供的条件和现场考察的情况就近规划弃土料场。

4.2 每km段的填方工程量计算

根据填方总工程量、招标图纸的回填曲线和断面结构型式，计算出每km段的填方工程量。

4.3 挖方中可利用方填筑的规划设计

根据上面已经计算出的每km段挖方可利用方和填方工程量，列表比较，部分挖方路段不需回填、部分挖方路段需要回填、部分需要回填的路段没有挖方；因此首先将挖方中的可利用方按照先满足本桩路段填筑、再远运利用的原则进行规划，远运利用按照填方工程量的需要由近到远填筑的原则进行规划。挖方中可利用方的回填压实系数结合地质资料、现场考察和相关工程手册确定。并通过列表反映出每km段可利用方和每km段可利用方压实后的填方量。

4.4 借方填筑的规划设计

在计算出每公路段的填方工程量、挖方中可利用方填筑工程量（压实方）后，根据土方平衡图就可以计算出需要借土填筑路段的借方量。借土填筑压实系数根据工程地质和填筑材料的要求，参考类似项目和施工手册确定；并根据招标文件提供的条件和现场考察的情况就近规划借土料场。并列表反映每km段借方量和借方压实后的填方量。

4.5 土方平衡汇总

通过上述步骤，将标段的挖方、可利用方、弃方、填方和借土工程量全部按每KM段分布形成了分解表（由于篇幅原因，不详细列示），再以这些细化的分解表为基础形成了土方平衡总表，见表1。在标书中可以将上述成果绘成形象直观的土石方调配图。

表1 土方平衡总表

5、施工车间设计

5.1岗位工作内容参数的设定

根据招标文件给定的条件，按照夜间不施工和我们的施工经验确定：每月工作25天、每个作业面为一个车间、每个车间为1个岗位、岗位工作时间10小时。当然不同的项目、根据不同的要求相应确定。

5.2施工车间效率确定

根据所规划的施工分区、并依据土方平衡计算表，即可确定每个施工车间的工程量，然后施工总进度安排可知相应施工车间的计划工期以及每个工作岗位内容就可计算出每个岗位施工车间效率。

每个岗位施工车间效率＝需要完成的工程量÷工程计划施工工期÷每月有效工作天数÷每天岗位数÷岗位小时数。

实例施工车间：土方开挖工程施工车间(三) (PK19+000~PK31+000)，需要完成的土方开挖工程量为767000 m3，施工总进度安排该施工车间的计划施工工期为14个月，由此可计算出该车间的土方开挖效率。

土方开挖车间效率＝767000 ÷14÷25÷1÷10=219(m3/ 小时) 。

5.3 主要机械设备计算、辅助机械设备及各岗位人员确定

根据车间工作性质和工作内容，综合考虑本标特点，确定基本的设备组合。如土方开挖工程施工的主要设备是液压挖掘机和自卸汽车，辅助设备是平地机、装载机、推土机、加油车等。

然后依据经验，并结合有关资料，确定主要设备生产效率；例如，CAT320C液压挖掘机的生产效率为110m3/h，CAT330C液压挖掘机的生产效率为134 m3/h，PC400液压挖掘机的生产效率为160 m3/h；根据土方平衡规划，土方工程的平均运距2.0km，计划采用15t和20t的自卸汽车运输，按照机械设备的生产效率的确定原则计算，15t自卸汽车运输效率为30 m3/h，25t自卸汽车运输效率为35 m3/h。

这样根据土方开挖车间效率和设备效率，就可计算出主要施工设备的数量，同时根据工作内容和施工经验配置满足施工需要的辅助设备数量，然后根据所配置的施工设备的数量和工作内容配置人力资源。

5.4 施工车间配置实例

土方开挖工程施工车间(三)

(PK19+000~PK31+000)

需要完成的工程量： 767000M3

工程所需时间 ： 14 …(月)

每个岗位施工车间效率： 219……………………………………………(m3/ 小时)

每个岗位工作内容：

*岗位小时数：10

*每天岗位数：1

*每月有效工作天数：25

该项目的施工车间数：1

6、投标报价的跟踪及反馈意见的分析比较

2007年1月开标的摩洛哥阿尔卡纳--阿姆斯库德高速公路第I标段工程的投标报价与排名第二的土耳其公司报价相差2.92%；2007年11月21日开标的摩洛哥东西高速公路Ⅰ、Ⅱ、III标段工程的投标报价Ⅰ、Ⅱ、III标报价与摩洛哥当地SINTRAM-LRN公司报价相差分别比较约为5.0%。由上述开标情况可见按实物量法编制的投标报价比较合理，说明施工方案组织和施工车间的设计是合适的。

另外，从已经完建的摩洛哥几个高速公路项目管理实践跟踪和分析看，项目中标后前期策划确定的原则是土方施工设备在国内采购，先按投标技术文件中的设备数量的60%购买，不足部分由项目部开工后在当地采购、租用或采取其他方式解决；从后期项目实施阶段反馈的情况分析，原进场时国内购买的土方设备只能满足进度50-60％的施工能力，这也反证了当时投标阶段的车间配置是合理的。由此可见，采用实物量法进行施工总体规划，进行施工车间设计配置设备人力资源，进行投标报价的方法是比较符合实际的。

挖掘机岗位工作计划范文第2篇

【关键词】技能大赛；人才培养方案；课程建设；课程思政

职业技能大赛可以全面培养大学生综合素质，提高大学生专业技能水平，国内高职院校有职业技能大赛引领高职专业教学改革［1～2］、职业技能大赛对课程教学改革的支持［3］、职业技能大赛对实训教学改革的支持［4］、职业技能大赛对创新教育的支持［5］等多方面的研究。改革实践研究表明，职业技能大赛与教学相融合的模式可以提升学生综合能力和教师实践能力，推动实验室建设和教学改革实施，促进工学结合。本文主要以“商务数据分析与应用”高职技能大赛为依托，研究赛项规程和各种资源，从而促进大数据技术专业教学改革。分析赛项规程，融入人才培养方案、课程标准、课程思政建设等方面，实现赛项成果推广应用。

一、专业课程改革总体思路

按照人才培养方案改革、课程改革、课程思政改革、创新创业教育改革的思路，深入挖掘赛项资源，在专业中落地。（一）技能大赛规程在人才培养方案中落地。数据分析是近几年来应用范围不断扩大的朝阳产业技术，信息管理、数据处理、智能制造、电子商务、金融财务、物联网、电子政务等专业领域都大量融入与渗透有关数据分析与应用内涵，引发复合型技术技能型人才培养的新需求。赛项聚焦数据分析核心技术，考查学生使用合适数据分析方法和工具进行数据分析的核心技能点。对应的职业岗位及岗位群包括数据中心运维管理、数据采集处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、售前售后、技术支持等应用型岗位。大数据技术专业培养大数据分析、大数据平台运维、数据可视化等岗位的人才，与赛项对应的职业岗位相匹配，因此需要研究如何把赛项规程融入到大数据技术专业的人才培养方案中。在知识目标、技能目标、素养目标中体现大赛要求，在课程体系、实践课程中融入大赛规程。（二）技能大赛规程与1＋X证书要求融合，在课程中落地。赛项按照真实数据分析项目设置，围绕数据分析相关岗位实际工作过程进行设计，覆盖训练数据采集、数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化等标准工作过程，赛项内容涵盖企业数据分析相关工作岗位的主要岗位技能。体现以数据分析为核心的大数据技术的应用。1＋X“大数据分析与应用职业技能等级”证书要求学生具备大数据分析、数据挖掘、大数据运营等工作领域的基本能力。能完成数据清洗、加工、同步、集成、开发，数据可视化，制作数据分析报表，根据实际业务输出大数据分析解决方案；更进一步能独立完成数据提取，构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持，能构建产品、运营及活跃用户行为评估体系，通过数据分析对产品、运营、市场提出建议并推动实施；能进行市场调研，对用户行为进行分析，通过海量数据的挖掘和分析，形成报告。赛项要求与1＋X证书要求是一致的，大数据技术专业为满足数据分析岗位要求，开设了《Python数据分析》《数据可视化》《大数据分析与应用》等三门课程，培养的岗位技能与赛项规程、1＋X证书要求一致，因此需要研究如何把赛项规程和1＋X证书要求相融合，融入到三门课程中，从课程目标、课程资源、授课方式、课程内容等方面改造专业课。（三）技能大赛规程在课程思政建设中落地。赛项采用国际主流先进技术，符合数据分析行业相关技术标准和工作规范，直接与市场同步，与产业前沿技术水平的对接。因此赛项规程具有标准性、规范性、前沿性等特点。把赛项要求的规范操作能力、综合分析能力、团队协作能力等职业素养融入到专业课程中，完善专业课的课程思政建设，培养学生良好的职业素养。（四）技能大赛规程在创新创业教育中落地。赛项选取真实的业务分析应用场景，培养学生发现问题解决问题的能力，能利用大数据技术进行分析、决策。创新创业教育融入专业课的思路也是从数据挖掘、数据清洗等环节获取项目的基础数据，从数据分析、数据可视化等环节完成数据分析，在数据分析基础上进行创业方向的选择、细分市场的选择，帮助学生完成商业计划书。因此赛项数据资源、数据分析的方法都可以融入到双创教学中，在专业课、创新创业教育课中加以应用，培养学生双创能力。

二、专业课程改革措施

（一）完善人才培养方案。赛项规程如表1所示。　赛项规程融入人才培养方案，从培养规格、课程体系、实践环节等方面入手，完善人才培养方案。赛项结合数据分析行业相关岗位实际工作过程、数据分析在行业的应用，总结出比赛规程，选取有代表性和可操作性的技能知识作为赛项方案，将专业知识与操作技能结合在一起，兼顾知识、技能和市场需求。通过分析赛项规程，提炼出知识、能力、素养目标，丰富实践环节，完善人才培养方案。（二）完善专业课程建设。为满足数据分析岗位要求及1＋x“大数据分析与应用职业技能等级”证书要求，开设了《Python数据分析》《数据可视化》《大数据分析与应用》三门课程。赛项促进课程建设包含以下两方面研究内容。1．案例资源库建设。课程将建立数据资源库，汇聚各类数据平台的数据资源，赛项采用真实的案例数据，所用数据集也将作为资源库的一部分。2．课程标准建设。分析赛项要求、1＋X证书要求、岗位要求，提炼出三门课程的课程目标。赛项围绕数据分析相关岗位实际工作过程设计比赛内容和比赛流程，设计电商平台用户数据清洗与可视化分析的流程。对数据清洗预处理，再导入数据分析与应用实训平台的数据分析可视化平台，进而分析用户的基本特征、消费特征、行为特征等情况，最后对电商平台营销扩展等运营决策给出建议。对此设计了商业数据分析设计、数据清洗、数据分析、制作可视化仪表盘、撰写数据分析报告等任务环节，每个任务包含若干子任务。上述设计符合行业规范、岗位工作流程，也是1＋X证书考核内容。在专业课程标准中，参考赛项要求，划分工作项目、设计工作任务、丰富训练内容。通过课程学习，实现人人可比赛，人人能考证的良好学习氛围。（三）促进课程思政建设。专业课的课程思政建设明确了课程思政建设目标，职业素养的培养是课程思政建设的一项内容。职业素养是指遵守职业内在的规范和要求，在职业过程中表现出来的。它包含职业技能、职业道德和职业意识等方面的综合品质。当前，职业教育强调培养知行合一、德技并修的高技能人才。这就要求我们要在培养学生的坚定理想信念、厚植爱国主义情怀、加强品德修养、增长知识见识、培养奋斗精神、增强综合素质上下功夫，使学生既具有较高的技术技能水平、又具备良好的职业素养。赛项规程要求学生操作规范性、专业性、协作性、能力综合性，要求较高的职业素养。需要进一步研究分析赛项对职业素养的要求，在三门专业课的课程思政建设中挖掘职业素养思政案例，设定思政目标。在任务中融入职业素养思政元素，完成课程思政建设。通过挖掘赛项思政要求，融入课程思政建设，培养学生踏实严谨、耐心专注、吃苦耐劳等优秀品质，具有大数据分析相关职业技能、职业道德、职业意识，具有“精益求精，追求卓越”的工匠精神，心系社会并有时代担当的职业情怀。（四）促进创新创业教育建设。创新创业教育建设需要改进专业核心课程，将创新创业意识融入其中，以实际案例为依据，培养学生发现问题解决问题的能力。赛项规程也包含创新创业能力的培养。从数据挖掘、数据清洗、数据分析、数据可视化、商业决策等环节培养双创能力。因此需要研究如何将大数据分析流程融入到创新创业教育中，将创新的教学理念和教育方式嵌入到创新创业教育课程建设中。通过将赛项任务和流程融入创新创业教育建设，科学合理地规划创新创业教育课程，使双创教育采用正确的方法，培养学生发现问题、定位客户群、制定计划、制定营销策略的多重能力。赛项案例也能丰富专业的双创案例库。

三、结语

赛项成果推广是职业院校技能大赛的一项要求。充分挖掘赛项规程和比赛内容，从人才培养方案、大数据分析方向课程改革、课程思政建设多方面挖掘赛项成果，真正做到推广应用。赛项内容体现了前沿技术与产业应用的融合，引导高职院校紧跟技术的发展和新型产业对人才的需求，及时调整和改革专业人才培养方案。对赛项规程和比赛内容进行分析，使得课程设置及教学计划的实施有了参考依据。在课程模块的设计上可以参照赛项规程和比赛内容，以新技术发展趋势和产业岗位对人才的需求为依据，划分任务，设计教学内容。赛项规程和比赛内容是创新创业的前端环节。以此比赛为契机，将专业知识整合并有效利用，服务于创新创业项目。

【参考文献】

［1］陈颜．职业院校技能大赛引导专业教学改革的研究［J］．工业和信息化教育，2020，12

［2］余婕．基于职业技能大赛的高职电子商务专业教学改革实践［J］．武汉工程职业技术学院学报，2020，12

［3］沈东生．“赛、课、教”融合教学模式探析———以“宴会设计与管理”课程为例［J］．辽宁科技学院学报，2020，12

［4］周铁．国际商务实训教学改革探析———基于信息化与职业技能大赛融合的视角［J］．北方经贸，2021，1

挖掘机岗位工作计划范文第3篇

如今，他有更高的目标：把企业做大做强，使公司成为一家现代化大型、专业液压挖掘机制造企业，跻身世界大型高端挖掘机制造企业前五强，铸造中国名牌

在这里，一至四楼的办公室能看见藤椅、老式的木柜，立马让人联想起20世纪90年代的国有企业；来到第五楼，时尚的装修、隔间办公的格局，现代企业的面貌却跃然眼前。这一切令人很是疑惑，为什么同一家公司的一栋楼里居然有两重天地？

带着满腹的疑问，记者见到了四川邦立重机有限责任公司董事长蔡禺。在一份记者发出的采访提纲上，蔡禺密密麻麻地写满了字。面对记者，他仿佛要参加一场考试。谈笑间，记者当了一回“考官”。

出海：技术过硬显身手

“刚到单位，我们的工作主要是为生产服务。图纸送到车间，一有问题，我们就下到车间，手工更改图纸。”1985年8月，蔡禺从四川工业学院毕业分配到长江挖掘机厂设计处任设计员。

由于专业理论扎实，加上勤奋好学，思路灵活，1989年，参加工作才三年多的蔡禺成为长江挖掘机厂历史上最年轻的主管设计员。也就在这一年，蔡禺根本无暇照顾怀孕的妻子。当女儿呱呱落地时，他还远在贵阳做产品配套调研，只在电话的那头得到当父亲的消息。

1989年的夏天，为完成WLY202型轮胎式液压挖掘机的设计方案，蔡禺把自己关在房间里。在10平方米的空间里，太阳直晒预制板的楼顶，房间温度高达摄氏三十几度。忍受住酷热，蔡禺翻阅着成堆的参考书，查资料，改图纸，汗如雨下。一个星期后，解决了技术难题，蔡禺终于走了出来。

机会总是垂青有准备的人。1992年，蔡禺被公司派到日本进行技术研修。“一出去，眼界开阔了，思想境界和认识水平提升了，接下来一些观念也随之改变。”蔡禺讲起了在日本的一段经历，“我曾经碰到一位在日本一家公司工作的高管人员。这个老头子从中国的历史文化谈及赴我国考察的经历。最后感慨地告诉我，中国很多企业说缺乏资金、技术，其实最缺的是管理。”

学成归来，蔡禺带着全新的理念和认识回到了长江挖掘机厂，先后担任了设计室主任、设计处处长、副总工程师、总工程师。一路走来，从最普通的设计人员到总工程师，蔡禺在每个岗位上认真学习、细致钻研，为成长为专业精通的技术复合型高级管理人才作充分的准备。

扬帆：锐意创新图自强

1999年，由于市场经济浪潮的冲击和老国有企业的沉重历史包袱，长江挖掘机厂连续多年亏损，职工工资也不能足额发放，企业在破产的边缘徘徊。此时，蔡禺受命于危难之际，出任四川长江挖掘机有限责任公司常务副总经理，主持全面工作。

“自己在这里工作了十几年，多少也有感情，不希望单位垮掉。有了这个机遇，自己感到压力和责任重大，思考更多的是如何把工作做好。”谈及当时上任的情形，蔡禺如是说，“那时，我们党委一班人认真讨论，决定立足企业实际，扬长避短，走大型化、专业化、个性化、人性化的产品开发路子，靠技术创新求发展。”

2000年的一天，蔡禺突然接到一个客户的电话，原来那个客户急需抓钢机。意识到这个产品的潜力，蔡禺放下手头的工作，立马转向。在抓钢机产品研发上，蔡禺首创“直动臂、弯斗杆”结构工作装置、五瓣梅花抓斗、可加高和升降的司机室等五项国内技术。产品填补了国内空白，大大改变了我国冶金行业废钢装卸机具落后的局面。

为了打开产品市场，几个月时间，蔡禺带队跑遍了全国所有的钢铁公司，足迹留在了转运废钢的火车站和码头。功夫不负有心人。两年时间，产品的市场占有率达到80%以上。随着一台台系列抓钢机、抓料机走下生产流水线，企业也因此演绎了一段“一个产品救活一个企业”的“神话”。

技术创新救活了企业，企业更重视推进技术进步。“技术出身的蔡总深知我们的需求，给技术人员更大的发展空间和环境。我们技术中心设在公司的五至七楼，是公司办公环境最好的。”负责公司技术中心的副总经理钟春健的一番话，解开了记者对公司的“两重天”的疑问。

远航：企业改制显生机

2003年12月，公司按照政府有关国有企业改制的政策，组建四川邦立重机有限责任公司，蔡禺出任董事长兼总经理。企业改制后，为了加强企业管理，公司进一步深化了内部管理体制改革，大刀阔斧地摒弃旧的管理思想和僵化的管理模式，建立了一套产权明晰、管理科学的法人治理结构，并建有完善高效运行的管理机制。

“大家都戏称我是单位的‘包青天’。”企业管理督导室负责人刘文笑言，“公司一旦定下的制度，对谁都一视同仁、公平考核。我们刚完成今年上半年的考核，蔡总都要被扣800元。”原来，在蔡禺的力推下，2005年6月，公司推行了《创新、改善提案管理办法》，要求全员参与创新改善提案活动。至今为止，公司已收到员工的各类创新提案800多条，并对225条创新提案进行了奖励。

“‘唯创新才能发展，唯发展才能生存’，这是公司的信条。”蔡禺对公司的企业文化给予这样的阐释，“‘员工个个是人才’，这就是邦立重机的人才理念。我们并不苛求每一位员工方方面面都优秀，只要认真履行好岗位职责、能胜任岗位工作的员工就是公司需要的人才。”

挖掘机岗位工作计划范文第4篇

关键词：市政工程；深基坑；工艺；质量控制

中图分类号： TU201.2 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）18-84-2

0 引言

我国城市化进程加快脚步，我们应该深入研究深基坑技术，更好的利用深基坑技术进行施工。我国深基坑技术起步晚，发展较慢，相对于发达国家还有很多需要提高的地方。深基坑挖掘过程中，水位等环境的影响经常造成事故发生，所以我们应该挖掘深基坑技术的优势，使其充分发挥出来。

1 深基坑技术概述

1.1 深基坑技术的应用范围

市政工程深基坑技术是针对几类特定的情况而适用的技术，它的应用范围有三种：

①当需要挖掘的坑的深度≥5m时，可使用深基坑技术。

②如果挖掘深度没有超过5m，但是地质、环境因素影响较大，地下管网错综复杂的情况也可用深基坑技术。

③当建设3层以上地下室时也可以用深基坑技术。

1.2 深基坑技术的特点

1.2.1 区域性

市政工程深基坑技术的可行性随着地质、人文环境、市政特征等因素而变化，区域性较强，不同的环境深基坑施工方案也不同。施工前应该对当地情况进行严密勘测，反复试验，最后制定可行方案，不能凭空猜想，生搬硬套。

1.2.2 临时性

市政工程深基坑周围围护系统通常为临时搭建的设备，它的安全性没有保障，所以我们应该对维护系统进行实时监测，一旦发现有异常或者已经发生危险，应立即给予补救或者及时排除危险。

1.2.3 制约性

市政工程深基坑受到周围建筑物、地下复杂的管道网络、水位、施工设备等因素的影响，应该综合这些制约因素制定计划，尽量使计划最优化。

1.2.4 环境性

环境对市政工程深基坑施工影响非常大。深基坑施工过程中，地下水位以及土层应力场产生变化，使得深基坑发生形变，一旦引起周围土层平衡力发生改变，就会使得相关建筑物和地下管道等遭到破坏。建筑物倾斜、路面开裂、地下管线破裂等危险时有发生。此类安全事故不仅会造成巨大的经济损失，还会使我们的施工进度受到严重打击，另外，社会上还会掀起一番议论，影响及其恶劣。控制地下管线位移最好的方法则为基坑内被动区土体压力加固法。坑内土体被动区土体加固能够同时大面积降低地下管线竖向、水平位移量，加固效果和加固范围的宽度、深度相关。所以，应当细致观察，科学设计，依照顺序有效施工[1]。

2 深基坑技术的工艺要点

2.1 土方开挖顺序

土方开挖的顺序非常重要，是规避危险的重要环节，很多事故的发生原因都是由于土方开挖顺序的不合理造成的。首先，应该做好准备工作，即将需要开挖的地面打扫干净，平整地面。然后进行分层开挖，每开挖20cm，便进行阶段性的支撑施工和支撑养护，重复此步骤直到挖掘到我们预先设定的深度。最后进行垫层封底，整个开挖过程结束。

2.2 土方的运输

深基坑施工中产生的土方必须及时处理。如果周围有足够大的空地放置土方，则应就地放置，以便随时使用土方进行回填等工作。但是如果条件不允许就地放置，则应把土方运输到指定地点放置，距离不应太远，以方便运输回填。回填土方时，应该清理深基坑，将所有杂物清理干净，避免留下工具、垃圾等，影响回填。回填时应该回填一层，夯实一层，保证回填土的结实紧密。

2.3 深基坑排水措施

2.3.1 地表水流入的预防

地表水可以顺着深基坑壁流入基坑，导致积水，所以，必须采取措施预防地表水回流。地表水回流的处理方法是在深基坑周围挖掘环基坑的明沟，这样可以使地表水流入明沟内，而保证不流到深基坑中。

2.3.2 坑壁渗水

坑壁水渗水问题无法避免。要对坑壁渗水问题采取预防可以使用堵、疏的方法，第二次支撑梁可以沿着基坑周围设置排水沟在坑底周围设置卵石盲沟和盲并。可以使用海绵和导流管保证疏导的完成[2]，还要疏导渗水进入集水坑收集。

2.4 深基坑维护措施

施工前，必须了解基坑周围一定范围内的建筑物、桥梁等的桩基结构等并掌握好，地下管网的交错铺设资料也要弄清楚，地下水位、土层条件等地理因素一定要提前掌握，做到周密计划。对于发现的问题和不良隐患，要做好记录，采取预防措施。施工中要实时地对深基坑开挖造成的变化进行监测，一旦发现隐患问题就要采取相应补救措施。挖掘过程要加强支护体系，对安全开挖实时监测，每开挖一步都要有专人专门监测安全问题，注意地面开裂等细节问题。如果已经出现深基坑变形等严重问题，则应停止开挖，进行加固处理。基坑围护结构有两个主要功能：一是挡土，二是止水。围护结构主要分加固型、支挡型、混合型三种。土钉墙是加固型的一种，土钉墙支护造价低廉，在经济上具有明显的优越性，目前在基坑工程中得到广泛应用[3]。

3 深基坑技术的质量控制

3.1 施工工艺严格把关

施工前做好施工计划是很有必要的，这是保证工程质量的最有效的方法。周密考察周围环境和土层状况，在了解环境基础之上，按照施工工艺制定施工计划。按照施工计划进行施工，遇到紧急问题，临时研究解决。这样不仅不会耽误工期，而且使得施工有条不紊的进行，也能保证施工正规化、标准化地进行，施工质量也就有了可靠保障。

3.2 完善检查系统

施工前应该制定一套完善的检查系统，由专人负责检查。不管是施工前的勘测准备工作，还是施工中的挖掘工作，都应该及时受到检查，以免由于操作不当引起的危险。检查发现问题后，应及时处理，保证工程施工安全进行。

3.3 优选建筑材料

市政工程建设使用的建筑材料一定要严格进行筛选，不能应付，这将关系到整个工程的质量。选择材料的供应商应该从正规平台选择，寻找资质较深的供应商，派有经验的人员采购材料，材料运输工作也要专人把关。采购后材料应该经过严格检验方可使用。

3.4 机械设备正常运行

土方挖掘要用到机械设备，保证机械设备零故障运行，是保证工程质量的物质基础，工具好用，施工进程快，施工质量优。选择运行良好的机械开展工作，施工中定时对设备进行检查和保养，这样就很大程度上减少了设备故障。

3.5 安全防护要做好

市政工程深基坑施工的关键是保证安全。在开挖前，严密的勘察后，对于勘察处的危险隐患应该尽早排除，并结合施工现状制定施工计划。要对深基坑施工人员进行培训，培训方向有施工技术、安全知识、紧急救援方法等方面。要使施工人员了解当前施工的安全状况，做到心中有数。在面对突发的危险时，应该沉着面对，快速补救。另外，做好实时监测很有必要，日常检查必不可少。

对于技术性较强的挖掘机驾驶员、焊接工人等岗位要求工人持证上岗，考核工人的操作规范性和熟练程度。进行岗前培训，强化安全针对挖掘机驾驶员、焊工等特殊行业人员要求其持证上岗，在施工以前对其进行相应的岗前培训并强化安全知识。

4 结语

可见，深基坑建设是城市化基础建设的重要一环，我国深基坑技术还有待提高。在深基坑施工过程中，应该加强施工人员的培训，在充分了解深基坑技术及其工艺的基础上进行工作，还应协调好人员之间的交流沟通。制定切实可行的规范工艺文件，按照工艺进行施工。最后，应该保证施工质量，通过有效的监测施工中的各个环节，保证施工顺利安全进行。

参 考 文 献

[1] 冯建斌.市政道路工程深基坑施工工艺及质量安全控制[J].现代物业・新建设，2015，4：38-39.

[2] 齐小军.市政道路工程深基坑施工工艺与质量控制[J].财经界，2014，19：141.

[3] 张萍.浅谈市政工程深基坑施工工艺及质量安全控制[J].地基与基础，2014，4：524.

挖掘机岗位工作计划范文第5篇

一、企业会计信息化建设的意义

1.会计信息化能提升会计工作的效率

会计信息化是一个循序渐进的过程，可以不断地解决会计基础核算过程中一些工作量大、重复性高的问题，有效地提升会计工作效率和质量，减轻工作人员负担，特别在目前大部分企业为了提高人均产值，盘活人力资源的背景下。

2.会计信息化能强化会计监督

企业根据自身自动化管理控制目标设立相应的会计信息化监控程序，能提高管理者对会计信息变化的及时了解和掌控。企业利用会计信息化对公司的各类风险防控大类进行约束和管控。例如，为了防止出现应收账款，利用会计信息化风险防控系统设置相应的程序，销售、财务、仓储相关控制点利用对接好的联动数据，控制相应的业务是否进行。

3.会计信息化能提升财务管理水平

通过会计信息化的建设，可以倒逼财务核算的规范性，提高会计信息的质量，减少工作量的同时，还可以避免人工核算的失误。同时，会计信息化能将企业各子公司、各生产与服务部门的会计信息连接起来，全盘掌握公司经营链，统一汇总到企业的财务管理体系中，克服了时间与空间的约束，及时、快捷掌握所需要的财务信息。此外，企业管理者也可根据相关的财务信息调整与制定相应的生产经营决策。

二、企业会计信息化建设过程中常存在的问题

会计信息化给会计工作带来诸多益处的同时，也会随之而产生新的需求和问题，主要包括以下几点：

1.管控问题

会计信息化管控方面的问题包括两个方面：一是缺乏全面且有效的系统操作和维护管理制度。为了有效地实现会计信息化，基础数据的维护须满足会计信息化特定的要求。很多会计人员不能正确地操作系统，导致会计基础数据录入不规范。相关信息技术部门不能按要求对系统进行实时监督和维护，容易导致系统数据紊乱或丢失，影响会计信息化的正常运转。二是没有设置严格的职责分工和权限制度。有些数据操作人员越权或者错入有关基础数据，很可能导致后续数据汇总的不真实和逻辑关系错误，影响财务管理。

2.转型问题

会计信息化在转型方面存在经济条件难以满足、会计岗位转型难及会计人员功能转型难等问题。首先是经济条件的问题。会计信息化建设需要配以相关的管理办法和对应的硬件和软件，这就需要合适的资金支持，对于资金状况偏紧的企业，管理层更重视生产销售，认为会计部门不能产生经济效益，只要不影响财务模块完整地履行自身功能，更愿意安于现状。这就导致企业会计信息化建设处于停滞状态，会计核算长时间无法转型，效率无法得以提升。其次是会计岗位转型的问题。会计信息化建设势必使手工核算逐步被系统自动核算所取代，会计岗位的工作内容随之扩展，从业务终端的结算延伸到系统需求的规划，实现会计基础核算前移和规范系统数据的目标。再次是会计人员岗位功能转型的问题。会计信息化建设其中一个难点是会计人员如何正确有效地树立会计信息化意识和接受各方面核算操作。会计信息化要求会计人员掌握相关的会计信息化系统操作技能，对计算机及系统的应用能力有较大的要求。目前很多企业低层次的会计人员队伍庞大，专业技能比较单一，缺乏应对复杂系统问题的处理能力，同时高端复合型会计人才还未培养起来或者人数较少不能满足需求，这就对企业信息化建设是个较大的困难。

3.利用问题

在大数据时代背景下，数据分析，挖掘有用信息是信息化最终的价值体现。会计信息化不仅仅是基础核算的信息化，更应该加以数据分析、数据挖掘等多方面功能，这样才能充分发挥会计信息化价值，更加有效的运用于企业财务管理，有力支撑管理层面的经营决策，起到善谋创效的基础角色。目前企业信息化系统中的信息挖掘深度和利用力度还处于萌芽状态或初始阶段，这就浪费了潜在的资源。如何更进一步推进会计信息化到数据分析、价值挖掘的层面，这是会计信息化面临的一个如何充分利用问题。

三、强化会计信息化建设的解决对策与建议

1.建立健全的会计信息化系统的风险管理与控制制度

有条件的企业可以专门设立会计信息化系统管理与维护部门，对信息化实际运行过程中出现的问题或风险进行解决和防控。对日后会计信息化需求的新业务做相应的程序开发、测试和维护。同时提供咨询和指导服务，针对日常可能出现的问题给与方法指导，并对相关的新业务进行培训，使会计人员按照正确的方法进行系统操作，确保系统不断改善升级和正常有效运转。明确岗位责任制，对不同的会计岗位设置相应的系统操作权限，合理分工，形成相互制约机制，从而防止工作差错和舞弊行为。

2.做好会计信息化的宣传工作，培养复合型会计人才

对于会计人力资源偏紧的企业，会计信息化建设的不断深入是极其迫切的需求，这不仅是时展的需求，也是提高企业竞争力的一种手段。企业会计信息化工作贯穿企业生产经营管理的各个环节，要高要求、高标准。不管是会计人员还是企业管理者，应转变观念，并引起高度重视。对此，要做好对会计信息化建设的宣传工作，通过宣传让企业员工认识到会计信息化的诸多益处，促使企业积极调整管控制度。着力培养复合型会计人才，使之成为具备信息化技术的管理会计。完善会计信息化人才提拔机制，调动员工积极性。设立会计信息化岗位互帮互学措施，不同岗位的会计人员可以相互学习、相互帮助，更快更好的培养复合型会计人才。

3.加强对会计信息化的利用层次

挖掘机岗位工作计划范文第6篇

招聘作为人力资源管理的重要环节，在企业的可持续发展过程中起着关键作用。对于民营企业招聘而言，选用合适的招聘形式和方法，实现和提高招聘的有效性，才能有效解决企业人力资源管理的相关问题，

一、传统民营企业在人力资源招聘过程中存在的问题

1.缺乏系统的招聘标准

民营企业人员甄选手段往往过于单一，招聘工作缺乏科学性、系统性。有的职位从学历和一些证书的角度去考虑，招聘人员容易按照自己主观性来实施招聘，未根据实际工作需要设置招聘尺度。

2.员工胜任力低，人岗不匹配

人员和岗位的匹配度低通常表现为员工流失率较高。民营企业招聘工作中的主要以教育背景、工作年限、知识结构等来作为招聘标准，忽略员工培训与发展，这种陈旧的招聘标准导致人员不能满足企业需求，同时员工也无法有较大发展空间。

3.招聘工具与渠道的选择不合理

企业人员招聘渠道是内外两部分，对外主要是进行校园招聘和社会招聘，然而不同的职位要求不一样的人才，企业人力资源部门没有选择实施更有针对性的招聘渠道。对内招聘过程中缺乏对内部人员潜力的挖掘，而校园招聘未挖掘出学习能力强的人才，社会招聘中未找到经验丰富人才。出现这些问题主要原因是没有科学的招聘工具，没有挖掘出良好的招聘渠道。

4.缺乏合理的人力资源规划

民营企业现行招聘紧靠熟悉招聘工作的人员执行，没有合理的人力资源规划，没有明确的招聘计划与目标。为了节约人力成本，民营企业往往都是岗位出现人员紧缺后再进行招聘，最后导致的是招聘后的人员不能胜任所对应岗位，招聘效果不尽人意。

二、民营企业招聘问题的相应解决措施

1.对岗位进行工作分析

做好工作分析，设计出合理的职位说明书，明确岗位的职务内容、工作职责以及任职要求，明确员工履行岗位所需要具备的专业技能和相关工作经验，包括对工作岗位本身特征分析、工作环境及危险性分析、资格分析、其他相关信息的分析，从而确定招聘的标准，使得在人员的甄选和选拔方面有了一个标准和依据。具备完善的工作分析，人员在招聘甄选方面就已经成功了一半。

2.提升企业招聘人员的专业素质

招聘人员是企业的形象“窗口”，招聘人员素质的高低直接对企业的发展壮大有促进作用。无论是在选人或育人过程中，招聘人员能力高低直接影响到企业的招入人才的水平，因此对招聘人员素质的研究就变得十分重要。专业知识性强，协同度高，知识全面性良好，心理素质综合素质高是企业选择招聘人员的主要参考标准。加强企业员工内部专业技能培训，外派调研与学习，也是提升招聘人员整体素质的有效方法与手段。

3.采取科学的招聘方式和甄选技术

构建一套完整的以胜任力为基础的基于人的招聘机制，帮助企业招聘到具有符合招聘职位要求的核心竞争力及拥有相应特质的人员，防止其它非胜任力要素的干扰，确保招聘进程的公正性与透明度，确保经过基于胜任力的招聘机制招聘出的人将能够有用地为企业带来积极作用具有相对较高的成本效益，并且能维持较低的招聘成本。

挖掘机岗位工作计划范文第7篇

（一）档案管理的技术逐渐科技化。档案管理的信息化革命，弥补了传统档案管理中的些许弊端，让档案信息的管理在计算机系统的辅助下变得高效便捷，极大地提高了档案管理人员的工作效率，但同时也对档案管理人员的信息化管理能力和素质提出了新要求，档案管理人员不仅要熟练运用各种科技设备将档案信息存入信息系统，还要懂得根据系统的更新换代保障传统声像资料进行格式化转换，并懂得如何对存在信息系统中的信息进行保密化管理等。（二）档案管理的作用逐渐被挖掘。传统化档案管理模式较为被动，档案管理人员对档案信息的作用存在被动化挖掘现象。新常态下档案管理不再是将档案按照标准和要求储存在相应的库房里，而是需要充分了解各种档案中的信息，让煤炭企业的人事档案成为选拔人才、规避“带病提拔”风险的保护伞；让各种历史记录、事故性报告、研究资料等成为煤炭企业建立风险防范措施的信息支撑；让各种实物档案、声像档案等成为助推煤炭企业研究新的技术手段、新产品研发的历史基石。对此，需要档案管理人员能够具备较强的学习能力和业务素质，根据企业要求，主动挖掘档案中隐藏的宝贵信息，为企业发展作贡献。（三）档案管理的分工日益专业化。档案管理的对象不仅需要按照纸质化档案、声像资料、资源物品等不同的信息载体进行划分，还需要按照信息类别、不同部门和不同作用等进行划分。新时期，档案所起的作用越来越大，且这些作用还在不断被挖掘，要高效并充分地利用这些档案信息，需要将这些信息按照各种用途进行专业化和精细化划分，而专业化精细化划分，则需要档案管理人员具备相应的专业知识和分析能力，能够将各种信息准确地进行归类，便于档案利用者能够根据索引精确地找到相应的档案信息。

二、与时俱进地培养煤炭企业档案管理人员素质的措施

（一）开展信息化课程，培养档案管理技术。档案管理技术的信息化，需要煤炭企业针对信息化内容对档案管理人员的信息化管理水平进行集中化培训、分散化指导的培养。档案管理中纸质化档案信息化，需要聘请相关的信息技术人员来对档案管理人员进行纸质档案的扫描、信息化录入、数据库管理、索引的建立、信息的调取等过程和步骤的培训；对于声像档案的格式化转换，也需要信息技术人员定期根据科学技术的更新，来对档案管理人员的相关技术进行培训；对于实物资料的保管，需要专业的摄像人员，对档案管理人员，对实物按照专业化角度拍摄进行培训，再对采集的信息进行信息化录入培训等。从而使得档案管理人员具备传统档案管理模式向信息化管理模式转变的能力。（二）完善制度化建设，强化档案挖掘能力。档案管理人员要具备档案深挖掘的能力，还需要制度建设来对其进行约束与激励。制度的建设主要从更新岗位职责与报酬激励两个方面进行。档案管理人员的岗位职责需要与时俱进地根据新标准新要求进行更新，加入主动挖掘档案信息的岗位内容，对档案管理人员进行定期的信息收集、考核，便于档案管理人员能够根据企业的需要能迅速提供并索引出对应的信息。在档案管理人员岗位职责加大的情况下，需要配套地给予相应的激励措施，适当地增加考核报酬，激励档案管理人员自觉主动地深挖档案信息资源。（三）动态化分工制度，定期组织学习知识。档案的专业分工和精细化管理需要建立动态的分工制度，才能保障档案随着时代和管理的变化而灵活变化。档案信息的分类需要煤炭企业建立一个分类明确的规章制度，指导档案管理人员准确地将档案分类、整理、检索、编目、检索和存储。同时，对于新发掘的档案信息用途等，还需要定期组织档案管理人员进行业务学习提升，对新设备、新产品、新工艺等的认识和熟悉，与档案管理的知识相结合，进行培训与交流，确保档案管理人员及时了解行业动态知识。

三、结束语

综上所述，新时期的档案管理对管理人员提出了新标准新要求，这些新的工作标准，需要档案管理人员自觉主动地加强自身专业知识和信息化管理能力，也需要企业根据自身实际情况对档案管理人员的能力进行针对性培训，从而使得档案管理人员能够具备相应的胜任能力，来推动企业的档案管理工作与时俱进地发展。

作者:李苗 单位:中国神华神东公司档案室

【参考文献】

[1]付淑芬.谈新常态下的档案管理工作[J].兰台纵横,2015(4):65.

[2]王振东.煤炭企业加强兼职档案人员队伍建设的探索与实践[J].山东省档案学会2009年学术年会,2013(10):753.

挖掘机岗位工作计划范文第8篇

【关键词】大数据 数据挖掘 人力资源管理 简历分析 预测分析

如今，各行业都掀起一股大数据浪潮，人力资源管理领域也不例外。在大数据的辅助下，招聘不仅仅单纯依靠经验和应聘者面试的表现，还参考根据数据分析产生的规则进行人员评测和筛选。依靠事实数据，不仅提高了招聘效率，更提升了招聘效果。

招聘是人力资源管理的工作，是指企业为了发展的需要，根据人力资源规划和工作分析的要求，寻找、吸引那些有能力又有兴趣到该企业任职的人员，并从中选出适宜人员予以录用的过程。一名具备的特定领域的知识和经验的招聘人员通过分析和筛选候选人的潜质、学历、相关工作经验、掌握技能等因素，以判断其在新的岗位上获得成功的潜质，进而决定是否聘用候选人。招聘人员的经验还能使其迅速把握最有可能在一个特定的工作岗位或工作环境获得成功的人所具备的要素。传统的招聘严重依赖招聘人员个人的经验：一次成功的招聘，往往依靠具有不确定因素的主观判断。

虽然用人单位的经营管理者可以进行招聘过程的实施，许多大型组织和公司仍然设立专业的招聘部门或将招聘工作外包给一些招聘机构。在这些情况下，大量的候选人使得招聘工作变得更为复杂，即使是最好的招聘经理，都会感到无从下手。在大数据的分析挖掘技术下，通过使用统计分析和预测分析，招聘人员或招聘机构可以利用招聘专家的经验和招聘人员的直觉创建模型，通过模型来帮助组织找到最能胜任某个职位的个人，招聘工作也开始从“经验+感觉”模式向“事实+数据”模式转型。

以网络人力资源服务机构为例，此类公司的一大服务内容是为雇主寻找雇员。在此过程中，最重要的是人力资源服务机构能够及时推荐最优秀的人才以填补客户公司的空缺职位，同时根据候选人的资历与期望，提供具有挑战性的工作机会。尽管通过网络的招聘方式成本低、选择面广、招聘不受时间空间限制，但同时也具有诸如无法让求职者和招聘单位直接沟通等劣势。不仅如此，招聘公司每月回收大量简历，所面临的最大问题是简历筛选效率低下、无法迅速响应客户的招聘需求。如果能够专注细分和模式创新，便能更精准高效地为企业推荐推广寻访候选人、为求职者推荐适合岗位。

在上述例子中，对候选人的简历数据进行挖掘，可以帮助企业找到准确、适合的目标候选人，架起人才与用人单位之间的桥梁。简历数据所蕴含的巨大价值通常被招聘公司忽略，通过对大量简历数据的分析，可挖掘候选人特征之间的联系，如何种年龄、何种性别的候选人适宜担任行政助理的职位；何种学历、何种特长的候选人能够胜任销售经理这一职位。候选人通过访问人力资源服务机构的网站，在线填写并提交简历，该服务机构便可获取这些候选人的简历数据；随着时间的推移和大量的访问提交，更多的候选人简历进行积累，当数据的量达到一定级别，便可进行信息的统计和分析。

分析的首要步骤是识别关键变量，这些变量可能会确定一个潜在候选人所适合的岗位。数据通常包含多种变量，而许多变量并非必要，如学校的学号、候选人的手机号码等。此外，所收集的大量的指标如候选人的性别、婚姻状况、所在城市、上岗时间、入职总月数、行业、职位、薪水数量、教育水平、语言水平等信息，则可确定与其职业选择有较大的关联。

此外，为判断候选人所适合的职业选择，需确定每个关键变量的相对重要性，并对关键变量进行组合。探索关键变量应该如何进行组合的过程，便是数据挖掘建模过程。目前主流的数据挖掘工具有SPSS软件、SAS软件等，这些软件通常包含了基础建模功能和算法，如神经网络、决策树、时间序列、聚类方法、关联方法等。

以决策树算法这种典型的分类方法为例，首先对数据进行处理，再利用归纳算法生成可读的规则和决策树。为了对求职者进行更好地管理以及其上岗后的表现进行预测，我们可利用决策树模型求职者进行特征的刻画和描述，如利用决策树算法，我们能够发现诸如“月薪在4000-5000元月之间、已婚的低学历女性”倾向于“具有更高的工作稳定性，能够在同一份工作上任职五年以上”等。

事实上，其实已经有企业开始利用数据筛选简历招募和筛选人才。最佳雇主之一的Google公司，每月收到10万份以上简历，如何筛选出合适的简历。Google求助了大数据技术，让所有在职员工每人完成一份测评，并跟据测评结果建立数学模型。这套模型规则让Google的人才筛选不再唯文凭是从，而是结合诸多要素，发现那些在校成绩并不出众但具有较大潜力的申请者。

除了挖掘候选人特质与其所匹配的工作岗位之间的关联之外，由于大量数据的积累，人力资源管理公司利用这些简历数据，还可以对每个候选人的“个人竞争力”进行分析和排名，以使得招聘工作更大程度上被量化和透明。基于此，可以给出相应薪水建议，以帮助企业从最大程度上吸引和保留人才，达到公平满意的招聘。

招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。通过大数据手段，分析与挖掘洞察求职者的不同属性对求职结果的影响，人力资源招聘和管理公司就能够对求职者的工作表现进行预测及把握，为客户公司的空缺职位及时精确推荐适合的人才，同时根据候选人的资历与期望，提供与其条件匹配的工作机会。

参考文献：

[1]陶立慧.数据挖掘技术及在商业决策中的应用研究[J].商场现代化，2007（10）.

[2]孟晓蕊.人力资源服务行业应当跟上“大数据”趋势.中国劳动保障报，2014年06月28日.

挖掘机岗位工作计划范文第9篇

毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力，比如网络工程师、系统架构师、咨询顾问、数据库管理与开发等等。下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位：

一、算法工程师

何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”可以看出算法在系统效率中的重要地位。算法是让机器按照人类设想的方式去解决问题，算法很大程度上取决于问题类型和工程师对机器编程的理解，其效率的高低与算法息息相关。

在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。比如针对公司搜索业务，开发搜索相关性算法、排序算法。对公司海量用户行为数据和用户意图，设计数据挖掘算法。

算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。

二、商业智能分析师

算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更加火热。IT职业与咨询服务公司Bluewolf曾经报告指出，IT职位需求增长最快的是移动、数据、云服务和面向用户的技术人员，其中具体的职位则包括有商业智能分析师一项。

商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。

商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。不过这些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘统计学家并教授他们有关技术和商业的知识。

三、数据挖掘工程师

数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其快速创造财富。当年亚马逊的首位数据挖掘工程师大卫·赛林格(David Selinger)创办的数据挖掘公司，将类似于亚马逊的产品推荐引擎系统销售给在线零售和广告销售商，而这种产品推荐引擎系统，也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。

四、咨询顾问(专家)

任何业务部门和任何行业企业，都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代，业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下，IT系统的规划部署和运维，都要有更为精通的专业人士才能胜任，并满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。

纽约蒙特法沃医疗中心(montefioremedical center)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾经表示，他寻求不仅会建立和使用系统而且还会给予其他员工技术支持的新员工，他说："新的系统意味着你必须有更多的咨询台来处理更多的咨询量。"当然，这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能，但管中规豹我们不难发现，无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言，都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。

五、网络工程师

网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业，网络技术一直以来就处于急需之中，美国人力资源公司罗勃海佛国际(Robert Half International)第三季度IT招聘指数和技能报告指出，网络管理占总需求技能排名中的第二位。对于云计算时代来说，网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更为重要的作用。

另一方面，IPv6标准、物联网、移动互联等蓬勃发展，使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也越来越多。网络工程师也因此而可以细分成多个发展方向，相应的技能要求其侧重也有所不同。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。

六、移动应用开发工程师

移动应用开发，会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。截至2012年底我国已经有10亿手机用户，移动智能终端用户超过4亿，在移动支付、移动购物、移动旅游、移动社交等方面涌现了大量的移动互联网游戏、应用和创业公司。

移动平台智能系统较多，但真正有影响力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原来PC和互联网上的信息化应用、互联网应用均已出现在手机平台上，一些前所未见的新奇应用也开始出现，并日渐增多。

移动应用开发，由于存有多个平台系统，因此不同的平台开发者其所面临的机遇和挑战也不尽相同。一个很明显的例子就是，当初由Google公司和开放手机联盟领导及开发的基于Linux的安卓系统，在开源之后就给广大开发者(商)带来巨大商机，而坚定选择iOS平台的的开发工程师，也通过苹果生态系统的不断扩建和智能设备的高市场占有，使得较早的一批开发者都赚得盆满钵满。不过在国内由于用户习惯、产业环境和版权保护的问题，移动应用开发者并没有因此而获得相应的收益。

七、软件工程设计师

近年IT业界逐渐涌现出一股软件定义网络(SDN)、软件定义数据中心、软件定义存储(SDS)和软件定义服务器(MoonShot)等浪潮，大有软件定义未来一切IT基础设施的趋势。

PaaS、SaaS、数据挖掘和分析、数据管理和监控、虚拟化、应用开发等等，都是软件工程师大展身手的好舞台。相应的，这些技术领域也对软件工程师的要求会更高，尤其是虚拟化和面向BYOD、云计算、大数据等应用的开发和管理，都需要有更高深的技术支撑。

和算法工程师有点类似的地方在于，软件工程师也需要注重设计模式的使用，一位优秀的工程师通常能识别并利用模式，而不是受制于模式。工程师不应让系统去适应某种模式，而是需要发现在系统中使用模式的时机。

八、数据库开发和管理

数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现，要求我们实时采集、分析、传输这些数据集，在对基础设施提出严峻挑战的同时，也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。

比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT开发人员深度开发NoSQL系统，解决对存储的扩容、宕机时长、平滑扩容、故障自动切换等问题的困恼。

另外，更为知名的Hadoop分布式数据库HBase的数据管理，需要借助HRegion、HMaster、HClient组成的体系结构从整体上管理数据。这些也都需要有对Hadoop深刻理解和业务的精通才能胜任。而除此以外的大数据的存储管理、内存计算、包括基于这些应用上的平台开发等等，也得会越来越受市场欢迎。

九、系统架构师

去年三星首席系统架构师吉姆·莫加德(Jim Mergard)跳槽至苹果，属于近期比较大的系统架构师人事变动，这种变动也说明了当今对于系统架构师的高度重视和认可。

众所周知，云计算和大数据的出现，使得传统的数据中心基础设施难以胜任;另一方面，日益激烈的市场竞争和移动互联等商机的出现，势必会给企业业务带来深刻变革。这种变革和IT架构转型，都会牵扯到IT系统架构这个核心问题。相比之前介绍的那些IT技能和所对应的岗位，系统架构师的规划部署能力显得尤为重要，它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。

十、系统安全师

同样的，网络、计算、存储还是系统架构，也都需要关注安全问题，而安全在现在的云计算环境下，个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。

挖掘机岗位工作计划范文第10篇

一、金融企业中人力资源管理大数据的分布及积累现状

与一般企业相似，金融企业人力资源管理大数据也主要包括原始数据、能力数据、效率数据、潜力数据等方面。但是作为特殊的服务业，金融企业人力资源大数据又因行业特性表现出一定的特点和差异性。

1.记录员工基本信息的原始数据

员工的基本信息是指能够反映员工个人素质，在人才招聘的过程中可提供客观参考和依据的数据，具体包括个人基本信息,如年龄、性别、身高、体重、学历、专业、爱好、教育背景、工作经历、技术职务、奖惩历史等。而能够成为大数据的基本信息，则是指那些被“数据化”的个人信息。作为走在信息化前列的金融企业，人力资源管理的信息化程度一般较高，基本信息领域的大数据信息相对比较丰富。

2．记录员工受训情况的能力数据

能力数据是指反映员工“干中学”的情况及其效果，包括参训经历、培训时长、培训考核情况等，金融业作为一个实践性、操作性、创新性较强的行业，培训程度较高且网络培训近年来也得到了快速普及，这方面的大数据资源积累一般也较为丰富。完善的能力数据一方面有助于人力资源部门及时掌握员工情况，另一方面也能够为教育培训部门了解和逐步完善教育培训工作提供参考。

3.反映员工工作效果的效率数据

效率数据主要包括工作任务完成程度、单项任务完成时间、失误率及其后果等。完善的效率数据不仅能够为人力资源部门优化岗位设置和人员配备提供依据，也能为教育培训部门更有针对性地安排培训内容提供参考。遗憾的是，在大多数金融企业中，人力资源部门往往不掌握或较少掌握该类型数据，该类数据沉淀在业务部门和基层机构或网点。

4.反映员工发展前途的潜力数据

所谓的人力资源潜力数据主要是指那些能够比较客观反映员工工作效率提升和工作效果的数据，以及能够比较客观反映员工劳动能力提升速度和幅度的数据，比如收入涨幅水平、职称提升频率等。这些数据在人力资源系统中应该普遍存在，理论上能够为人才发掘和甄选提供可靠依据。从以上分析可以看出，随着金融业信息化水平持续提高，与人力资源相关的大数据沉淀规模也与日俱增。但是，并非所有相关数据都已经为人力资源部门所用，相关数据的价值潜力并未得到有效挖掘。

二、金融企业人力资源管理的困境及挑战

一直以来，金融企业普遍受专业人才不足、人才流失等问题的困扰，近年来快速兴起的互联网金融等新兴业态成为金融行业的“搅局者”，不仅分流了传统金融机构的资金和客户，也间接凸显了传统人力资源管理模式的若干弊端。

1.薪酬管理市场化程度不高

当前，在金融企业尤其是国有控股金融企业当中，除了整体薪酬水平与市场化经营程度较高的新兴金融业态有较大差距外，薪酬分配领域至少存在以下几个问题：一是薪酬分配与行政级别和资历挂钩。传统国有控股金融企业的薪酬设计主要以“行政级别”划分，与员工的工作岗位、工作实绩相关性较差，专业技术职务级别工资上升空间较小，容易挫伤那些从事高技能、高知识、高能力工作的人的积极性。二是薪酬分配中的平均主义现象仍然较为普遍。理论上，薪酬分配应体现三个价值，即货币价值、表彰价值和激励价值，但目前后两项价值常常被忽略。除了能够明确量化评价的营销岗位外，薪酬分配中的平均主义现象仍然较为普遍，薪酬分配与个人工作业绩没有紧密挂钩，没有发挥应有的激励作用。三是福利政策与企业战略不一致。好的福利政策应该与企业战略目标紧密结合，能够起到激励员工、鼓舞士气、降低人工成本的效果，但事实上大多数企业福利政策设计并未充分考虑战略激励导向。同时，激励政策的设计也较少考虑不同员工需求偏好的差异性，难以发挥应有的激励效果。

2.业绩考核的精细化水平不高

作为经营风险的特殊企业，金融企业对其分支机构和员工实施有效的绩效考核是经营管理的核心内容，由于经营规模持续扩大、业务复杂程度快速提升等原因，当前，金融企业绩效考核领域逐渐表现出一些不适应业务发展的问题，具体而言：一是“考核最后一公里”较难落实。网点（营业部）是金融企业最基本的经营单元和利润来源，有效的考核激励是确保企业实现整体业绩目标的基础。金融企业的绩效考核制度一般由总部统一制定，经过多级机构的层层传导，最终转化为指导一线业务营销的指挥棒；但在实践中，由于考核传导链条较长，较少考虑地区差异性等原因，总部的考核导向很难与一线客户竞争需求保持高度一致。二是业务交叉与分散考核的矛盾日渐突出。如上所述，目前金融企业基本仍停留在“部门和产品线管理”阶段，反映到考核中，就是各条线考核独立分散，致使基层员工缺乏联动拓展其他业务的积极性，影响客户维护和市场拓展的总体效果，而实践中，综合营销服务能力已经是客户维护和市场竞争的重要手段。三是“重结果轻过程，重惩罚轻奖励”不利于形成创新氛围。出于对风险的审慎防范，金融企业一般都制定了严格的问责制度，对于额外努力的奖励制度却往往不完善，不论是追责还是奖励往往仅以结果为准绳。对金融业这样有经营风险的企业而言，任何创新都是高风险的，如果历经辛苦还可能被严厉追责，则不出差错、守成固旧就可能成为“一般法则”。

3.专业培训不适应营销拓展需求

在行业竞争日趋激烈、技术应用节奏日益加快的背景下，“干中学”已经成为持续提升员工岗位适应能力的基本手段。在实践中，大部分金融企业有在岗培训计划，但相对于一线员工需要而言，当前的专业培训效果还有较大提升空间，主要表现在以下几个方面：一是培训参与度不高。由于大部分专业培训仍普遍采用集中脱岗方式，在培训资源有限、一线员工工作负荷较高的背景下，个人参与度往往较为有限。二是跨专业培训不足。当前，金融企业的专业培训一般仍以专业线各自负责的形式开展，员工专业知识单一，不能很好适应客户需求多元化和交叉销售的现实需要。比如，当前商业银行网点综合化、公私联动效果不佳的重要原因之一就是缺少综合化营销人才，个人客户经理不熟悉法人客户产品和业务，对公客户经理也不了解零售业务。三是互动交流氛围较差。除了专业师资授课以外，员工之间的实时互动和交流也应该是经验分享和知识更新的重要渠道。当前，虽然各企业普遍搭建了在线学习平台，但平台的使用主要停留在在线视频和测试层面，还没有形成浓厚的员工在线学习交流氛围。4.对职业生涯规划工作重视不够近年来，传统金融企业人才流失，特别是高端专业人才流失现象越来越普遍，已经引起金融企业高度重视和关注。员工忠诚度下降，一方面有传统金融企业薪酬体系与市场脱节的原因，另一方面也反映出员工个人成长与企业发展战略的关联度不够紧密的问题。具体而言，亟待解决的突出问题有两个方面：一是对专业技术人才关注和重视不够。随着金融创新和业务多元化不断发展，投资、交易、风控、IT等领域的专业人才已经成为金融企业核心竞争力的重要载体。然而，当前在金融企业尤其是国有控股金融企业的人力资源管理体系中，管理类职位仍是晋升的主渠道，官本位思想仍然较为严重，不利于激发技术类人才创新创业的主动性和能动性。二是尚未建立起高效的内部人才市场。不论对企业还是对个人，人岗匹配、才尽其用都是人力资源配置的最优境界，但在实践中，人岗匹配受时机、兴趣、能力等诸多因素影响，因此，高效有序的企业内部人才市场就是实现人力资源动态优化配置的必要制度安排。虽然大部分企业都已经建立起内部人才市场，但在实践过程中，内部换岗成功的几率很小，部分员工离职实质上就是期望在更大市场中寻求人岗匹配的有利机会。

三、大数据背景下金融企业人力资源管理优化策略

在技术与金融融合程度逐步提高的背景下，大数据技术不但为金融企业业务与产品创新提供了新方向，也为破解当前人力资源管理领域的现实困境和挑战提供了契机。

1.树立大数据理念，全方位积累人力资源数据

“大数据”无处不在，在金融企业经营管理的各个环节，都存在大量人力资源相关数据，此时需要金融企业人力资源管理部门切实树立“数据为王”的理念，在日常工作中注意全面、广泛地搜集员工的各项真实数据信息，比如在人才招聘中积累员工原始数据，在人员配置和培训考核中积累员工能力数据、潜力数据，在培训考核和薪酬管理中积累效率数据和潜力数据等。同时，也要注重提升和优化人力资源管理系统功能，进一步扩大数据积累规模。由于缺乏扎实的数据基础等原因，传统的人力资源管理普遍强调对人力资本现状的记录，传统人力资源管理系统一般包括招聘、培训、考核、薪酬等功能，在预测企业未来的人力资源走势，包括员工的成长曲线、离职倾向等方面较为困难。而现代人力资源管理更强调规划和预测，随着人力资源大数据的持续积累，金融企业可以考虑借鉴“大数据”理念，结合自身战略规划和经营实际，制定或引入科学的预测模型，定期预测分析和挖掘人力资源数据中潜在的信息，不断丰富人力资源大数据的价值信息，提高人力资源数据的可用性，增强人力资本管理的效率。

2.应用大数据技术与方法，增强专业培训效果

在线课堂、网络大学的出现为企业的岗位培训提供了极大的便利，近年来大部分金融企业也已搭建起相对完善的在线学习平台。针对当前普遍存在的专业培训覆盖面不够、跨专业交叉培训不适应业务拓展需求、缺乏培训交流等问题，金融企业仍需深入探索大数据技术在教育培训领域的应用潜力，尽快完成从平台搭建阶段向真正的不间断学习模式转变。首先，利用数据挖掘技术精准挖掘员工个性化培训需求。建立并完善员工培训资料档案库，提供在线培训需求统计服务，并实现与员工履职信息的精准匹配，定期分析员工岗位特点、个人培训需求的汇总信息，该信息一方面可作为培训项目立项的重要依据，另一方面可作为培训信息实时个性化推送的依据。其次，构建线上线下一体化的培训测评模式。相对于线下培训，在线培训的硬约束较少，培训效果难以评价，可以考虑将部分核心培训项目的在线培训与线下测评相结合，为员工参与在线培训提供反向激励，同时也为评价培训产品开发效果提供客观依据。最后，搭建开放式移动互动交流平台。相对于线下培训，由于线上学习时间随机，学员之间的互动交流氛围相对较差，可以考虑适应工作生活移动化趋势，搭建移动在线交流平台，并为每个专业板块甄选资深专业管理员，为跨专业、跨地域的学习交流提供便捷机会。

3.应用大数据技术与方法，提升人力资源配置效率

一般而言，人岗不匹配、考核激励不相容是影响企业人力资源配置效率的核心问题，金融企业亦如此，大数据技术为解决这一管理困境提供契机。首先，数据挖掘能够为人岗匹配提供科学依据。人力资源数据库积累了各维度的人力资源信息，基于该数据库的挖掘分析，既能够为前瞻性招募培训员工提供准确信息，也能够为员工的岗位轮换、职级晋升提供客观依据，因此要在数据库建设的同时切实加强数据库的深化应用。其次，大数据技术能够为精益化激励考核提供科学依据。事实上，无论是基层考核问题、交叉销售分润问题，还是结果导向问题，都源于缺乏精细化考核数据这一基本现实，如果业务系统能够实时记录业务拓展的过程信息，并同步标识机构、人员信息，数据挖掘就能够得到精益考核所需的机构、员工维度的考核数据。由于金融企业的业务系统多是分板块、分时段搭建起来的，实现上述数据积累挖掘目标不但涉及内部信息标准化问题，也涉及系统升级、优化和互联互通问题，甚至可能涉及信息保密的法律问题，无疑是一个艰巨的工程。

4.加强人力资源数据挖掘分析，优化员工职业生涯管理

挖掘机岗位工作计划范文第11篇

分类选树典型，突出示范特色

长期以来，烟台市地税局坚持围绕中心、服务大局，持续深入做好抓基层打基础工作，全面推动税收工作提质增效升级，系统上下涌现出了一系列生动的优秀典型。各基层党组织从不同角度进行总结、挖掘、提炼，分类选树了一批叫得响、立得住、过得硬、有特色的先进单位和个人典型，在实践中充分发挥了表率作用。

弘扬主旋律，培养时代先锋型的“排头兵”。时代造就典型，典型反映时代。围绕时代要求和形势发展选树典型，大力弘扬时代主旋律，进一步增强典型的生命力才能保证党建工作的先进性。各基层单位党组织结合群众路线教育实践活动和省局开展的“为民务实清廉”典型人物评选活动，激励广大党员干部保持争上游的使命感、坐不住的危机感、慢不得的紧迫感，选树了“山东好人”连再兴、烟台市“优秀共产党员”刘爱香、吴世芳等典型。他们身上集中展现了新时期地税党员干部拼搏、奉献、亲民的高尚情操，他们的事迹经过宣传，在社会上迅速产生了积极影响。

突出实绩能力，培养勤学精业的“业务尖兵”。 围绕干事创业和成事兴业，既树时代先锋型的“排头兵”，又树特长型的“业务尖兵”，成为各基层单位党组织选树典型的重要特点。特别是通过比武竞赛、现场演示等形式，发现了一批不同岗位、不同层次的先进典型，极大丰富了先进典型的挖掘面。如芝罘分局党员朱建华多年来勤于钻研，勇于创新，被誉为专家型地税干部，先后被评为“烟台市先进工作者”、“优秀公务员”。他提出的房地产税源动态管理方法曾被新华社《国内动态清样》报道。在这些典型的引领下，比学习、比技能、比业绩蔚然成风，基层单位呈现出空前的活力和创造力。

注重人格品质，培养崇德向善的“四德”标兵。典型只有贴近基层、贴近生活、贴近实际，才具有说服力和感染力。在全省地税系统率先开展的“四德”创建活动，由于把目光更多地投向普通人的生活空间，注重从平凡的群体中去发现、挖掘和树立先进典型，在社会中反响很好。比如热心社会公益活动普通党员干部曲海涛、孝老爱亲的杨梅晓、与烟台SOS村13号家庭结成帮扶对子的福山纳税服务中心“爱心妈妈党员群体”等，他们的典型事迹契合了社会大众对真、善、美的呼唤，契合了和谐社会的主旋律，引起系统上下和社会各界高度关注。为发挥好四德模范人物的引领作用，机关党委在全市地税系统开展了“一学两争”活动，即：“学习道德模范，争当先锋共产党员、争创先锋基层党组织”，引导大家对照先进找差距，结合工作查不足。

立体宣传典型，扩充辐射效应

各基层党组织根据不同典型的实际情况，改变以往就宣传而宣传的单一形式，不断策划创新宣传方式。坚持全方位、立体化集中宣传，典型宣传的吸引力和感染力不断增强。

注重整合资源，增强宣传的合力效应。近年来，典型宣传的环境发生了很大变化，传播渠道多元化，受众关注点多样化，单一、零星的先进典型宣传难以产生足够的影响力。为解决这一难题，各基层单位不仅充分利用报刊、电视、网站等多种形式，对先进典型多渠道、多形式、大纵深、分批次地宣传表彰，而且注重发挥文化艺术的宣传效应。我局通过组织“德润大地”道德模范颁奖典礼、“先锋颂”纪念建党90周年诵唱会，运用歌曲小品、故事演讲、诗歌朗诵、电视短片、现场连线、致颁奖词等形式，形成了全方位、多层次、立体化的宣传态势。

深入挖掘经验，增强宣传的持久效应。典型推出后，如何让其不断发展和提高，持续发挥激励引导作用，是典型宣传工作的重要任务。实践中，注重不断挖掘先进典型的思想和社会意义，使其在时代大背景下保持强劲的生命力。蔡京堂最初作为烟台市委“争创三个一流”典型，参加了烟台市英模事迹报告团。后来，又把蔡京堂作为践行社会主义荣辱观的典型向地方党委、政府和省局进行了推荐。之后，又推荐他参加了“全国首届十大优秀税务工作者”的评选。实践表明，像蔡京堂这样的典型要常推常新，锲而不舍，不断赋予其新的精神内涵和时代特色。

大兴学先争先，增强典型的酵母效应。一个典型就是一座前进的航标，一个典型就是一本生动的教材。为鼓励干部职工立足本职创先争优，通过选树“党员先锋岗”和“先进党组织”作为“活教材”，引导各基层党组织和党员从各自工作实际出发，开展了特色鲜明、形式多样的建功立业活动，激发了党员立足本岗创造佳绩。透过先进典型的外在宣传效果，教育激励全体干部职工立足本职作贡献。为了发挥莱阳、莱州地税“爱心接力”这一典型事迹的酵母效应，我们开展了“结穷亲、解民忧、受教育、促发展”活动，成立党员志愿者服务队，与农村贫困户、下岗职工、贫困学生和残疾儿童结成长期稳定的帮扶对子。

动态管理典型，持续焕发活力

先进典型是巨大的精神财富，必须采取得力措施激励、保护他们，使其在地税事业发展中不断焕发新的活力。坚持用感情关爱典型、用事业培养典型、用待遇激励典型，增强典型的感召力和超越自我的能力，是建立健全培育先进典型长效机制，防止“昙花一现”、后继乏人的一条重要经验。

完善发掘机制，确保典型持续涌现。各基层党组织针对先进典型的标准和要求，把平时掌握、了解和发现的先进苗子、先进人物、先进事迹等，分门别类建立先进典型培养人才库。同时，紧密结合队伍建设实际，制定典型培养计划，对典型苗子进行有重点的培养，着眼队伍整体发展规划，做到典型培养有计划、有重点、有目标。

建立关爱机制，解决典型后顾之忧。一个树得起、叫得响、过得硬的先进典型，除了自身必须具备良好的素质和不懈努力外，更需要组织的关心和培养。为解决典型的后顾之忧，各基层党组织十分注重在生活上多关心典型，如婚丧嫁娶、生病住院、子女上学、住房问题等。当典型思想上有波动时，及时做好他们的思想政治工作，帮助他们摆脱不应有的压力，保持典型的荣誉感。

挖掘机岗位工作计划范文第12篇

[ 关键词 ] 招聘 人力资源管理 数据挖掘 决策树 神经网络

一、引言

随着计算机和网络的迅速发展和普及,网络招聘正日益成为用人单位招聘人才的一种重要方式,招聘者们越来越

希望通过计算机技术协助人力资源管理来处理电子简历的评价及筛选,提升整个人力资源管理的效率。数据挖掘技术,是解决这一问题的较好方法。

本文将数据挖掘技术运用于网络电子简历的筛选,并比较了决策树与神经网络两种算法的优劣。

二、网络简历样本的获取与预处理

1.简历样本的获取

本文从某人才招聘网站数据库获得简历数据,选取十个热门的岗位(会计、销售工程师、卫生医疗、纺织服装设计、司机、建筑/结构工程师管理人员、美术/图形设计、市场经理、行政/人事人员),每个岗位中抽取50个招聘职位,每个职位抽取20份简历信息,每一份简历及其相应的招聘职位要求构成一个样本。其中10份为企业通过招聘网站发出面试通知的简历(简称A类样本),另外10份为没有被企业通知面试的简历(简称B类样本)。

2.简历样本的预处理

考虑到本研究的挖掘目的,本文选取了以下几个应聘者的属性与招聘公司的需求进行匹配,在对数据进行处理后,再应用到数据挖掘工作中。所选择的属性都需要将招聘企业的要求和应聘者的信息相匹配,再进行数据的处理。选择的输入属性是:性别、年龄、籍贯、学历、婚姻状况、工作年限、政治面貌、毕业院校、计算机水平、专业、工作经验,输出属性是:是否被接受面试。

由于原始数据库中的数据存在着各种各样现实中不可避免的缺陷,下面将根据所选择的属性分别详述对简历数据所进行的预处理。

(1)性别(R_Sex):不需要复杂的处理。

(2)年龄(R_Age):本文将应聘者划分为三个年龄段:a.小于或等于三十岁;b.三十到五十岁;c.五十岁以上,修改后的数据变为“=50”。

(3)婚姻状况(R_Married):婚姻状况仅仅分为已婚和单身,因此将数据修改前的FALSE改为单身,TRUE改为已婚。

(4)籍贯(R_Place):本文在预处理中,将籍贯与招聘单位所在省份一致的应聘者籍贯取1,其余的为0。

(5)工作年限(R_WorkYear):本文将应聘者按照工作年限的长短来划分,修改后数据分别变为“=10”。

(6)学历(R_Education):大致分为博士后、博士、硕士、本科、大专、高中/中专六类,通过观察发现这一属性中存在一些空缺值,因此对这一属性的处理仅仅是把空缺值清除。

(7)政治面貌(R_Political):本文将是党员的不做修改,将其他表述一概改为其他。

(8)毕业院校(R_School):本文将应聘者的学校分为五类,并收集了大学的排名和院校名称,211重点大学取为1,一般重点大学为2,一般本科院校为3,其他专科和民办院校为4,海外大学为0。

(9)专业(R_Specialty):本文将企业对专业的要求提取出来与应聘者简历中的信息做对比,若两者专业相符合则改为符合,否则改为不符合。

(10)计算机水平(R_ComputerGrade):本研究将初级程序员用等级1代替,中级用2,高级用3,其余的为0。

(11)工作经验(R_Experience):本文提取了招聘者要求中的一些关键字眼与应聘者简历中的描述来做对比,将应聘者的经验划分为三类:有相关经验、有实习经验、无相关经验。

(12)接受(Accept):接受与否属性是数据挖掘中唯一的输出属性,A类样本取作为接受,B类样本取为拒绝。

三、简历筛选的分类算法

本文主要选取了C5.0决策树算法和神经网络算法在数据挖掘软件Clementine中对预处理后的简历样本数据进行分类挖掘。

1. C5.0决策树算法

构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知记录的类别。本文分别抽取了几个岗位中的部分预处理后的数据作为数据挖掘的数据测试集,为决策树算法在招聘简历中的数据挖掘应用做进一步的验证和解释。

首先在Clementine中建立Excel来源节点,导入数据,对其进行读取和处理,使其符合Clementine中的挖掘要求,将数值类型改为读取,在方向定输入输出属性。

C5.0算法能产生决策树或规则集,并且在决策树的产生过程中它能自动根据最大信息增益进行样本拆分,一直到样本子集不能再拆分为止。因此本文选择C5.0算法来产生规则集,C5.0能支持基于准确性的规则和基于普遍性的规则,基于普遍性的规则会考虑尽可能大的样本量,而基于准确性的规则则更倾向于规则的准确率。如对财务管理职位进行挖掘,可得到如下分类规则:

(1) 基于准确性的十二个拒绝规则:

规则一:如果Sex=女;并且Education=本科;且School=3;且ComputerGrade

规则二:若Sex=男;且WorkYear2;且Experience=无相关经验;则拒绝。样本数:16,准确性:88.9%。

规则三:如果Education=高中/中专;并且CompurerGrade

规则四:如果Sex=男;且WorkYear2;并且ComputerGrade

规则五:如果Education=高中/中专;并且Specialty=不符合;则拒绝。样本数:27,准确性:86.2%。

规则六:如果School

规则七:如果Education=大专;并且Specialty=不符合;并且ComputerGrade>1;则拒绝。样本数:45,准确性:83%。

规则八:如果Education=高中/中专;并且Experience=无相关经验;则拒绝。样本数:63,准确性:80%。

规则九:若Sex=女;并且Age

规则十:如果Education=初中;则拒绝。样本数:12,准确性:75%。

规则十一:如果Education=大专;并且School>2;并且Experience=无相关经验;则拒绝。样本数:35,准确性:75.7%。样本数:212,准确性:70.6%。

规则十二:如果Place=符合;并且Education=大专;并且School>3;并且ComputerGrader>1;则拒绝。样本数:68,准确性:68.6%。

(2) 基于准确性的四个接受规则

规则一:如果Married=单身;并且WorkYear=5-10;并且Education=本科;则接受。样本数:8,准确性:90%。

规则二:如果School

规则三:如果Education=大专;并且School>3;并且Computergrade=1;并且Experience=有相关经验;则接受。样本数:56,准确性:72.4%。

规则四:如果Specialty=符合;则接受。样本数:566,准确性:50.2%。

(3) 基于普遍性的两个接受规则

规则一:如果R_School

规则二:如果Experience=有相关经验;则接受。样本数:270,准确性:62.5%。

(4) 基于普遍性的四个拒绝规则

规则一:如果R_School

规则二:如果Education=高中/中专;则拒绝。样本数:103,准确性:74.3%。

规则三:如果R_School>2;并且Experience=无相关经验;则拒绝。样本数:372,准确性:69.5%。

规则四:如果R_Political=其他;并且R_School>3;并且ComputerGrade>1;则拒绝。样本数:201,准确性:64.7%。

2. 神经网络算法

相对于决策树来说,神经网络算法需要更多的时间,而且对结果的解释也相对较困难,而且神经网络模型只包含一组权值,了解其中的关系和为什么有效也比较困难。

将数据导入Clementine中并与神经网络模型相连接,其方法与决策树算法中一样。考虑到时间和准确性的关系,本文选择了修剪方法。另外,为了预防训练过度,本文选择了样本的50%至60%进行训练。

本文希望数据训练的准确性尽量高一些,因此,在模型选择中选择使用最佳网络。节点训练结束后将会产生一个神经网络模型。神经网络算法挖掘的准确性在84%左右。

3. 两种分类算法的比较

分类算法的分类质量一般可以用查全率和查准率来评价。

决策树算法和神经网络算法分别对A、B类样本中部分数据集1、2的挖掘情况比较如下所示:

(1)决策树和神经网络算法对数据集1的挖掘结果比较:

决策树算法

测试样本数:356,训练样本数:713,查准率:79.8%,查全率:75.1%,F1测试值:0.77,用时:1秒。

神经网络算法

测试样本数:428,训练样本数:713,查准率:83.95%,查全率:80.59%,F1测试值:0.82,用时:5分9秒。

(2)决策树和神经网络算法对数据集2的挖掘结果比较:

决策树算法

测试样本数:500,训练样本数:1000,查准率:81.02%,查全率:79.2%,F1测试值:0.80,用时:1秒。

神经网络算法

测试样本数:600,训练样本数:1000,查准率:84.56%,查全率:82.34%,F1测试值:0.83,用时:1分33秒。

从上文中我们可以知道,决策树算法的原理相对容易为人力资源管理者所理解,也能够得到比神经网络算法更加直观易懂的分类规则。决策树算法计算速度较快,用时较少,神经网络算法花费时间较长。但神经网络算法比决策树算法有更高的整体查准率和查全率,同时F1测试值反映出来的分类质量的二者比较中可见,神经网络算法比决策树算法分类质量要高一些。

四、结束语

本文主要研究了数据挖掘技术在电子简历数据筛选中的应用,得到了一些有用的结论,但还存在一些不足。

(1)在挖掘过程中,由于时间精力有限,所以本文只选择了决策树和神经网络两种算法进行挖掘比对,没有考虑其他算法。

(2)本文在对原始数据进行预处理时,其中涉及到对文本数据的预处理,如工作经验以及专业,本文只是简单的进行替换处理。

参考文献:

[1]赵苏星:数据挖掘技术在人力资源管理中的应用[J].管理科学,2007,91.

[2]陈小颖:人力资源管理系统中数据挖掘技术的应用[D].武汉:武汉理工大学,2006.

挖掘机岗位工作计划范文第13篇

绩效是一种可以评估的行为，绩效管理是人力资源职能系统的核心工作，也是企业管理中的重点。

一、绩效考核的目的

企业是一个组织，有不同的岗位设置，岗位分工不同，完成的任务不同。企业为了持续经营，制定了发展规划、战略目标，蒙东能源集团公司的发展战略八年实现“六个一”，为了实现规划和战略目标，蒙东能源集团公司需要把指标分阶段分解到露天煤业股份公司，股份公司再将指标分解到二级单位，二级单位将指标分解到车间、部门、岗位个人身上，指标层层分解，人人有任务。

通过绩效考核在一定时期内科学动态地衡量员工工作绩效和效果的一种方式，通过制定有效客观的考核标准，对员工绩效进行评价，以进一步激发员工的积极性、主动性、创造性，提升个人、部门和组织的绩效。

绩效考核就是对企业岗位员工完成任务情况的一个跟踪、记录、考评，了解员工绩效贡献，为员工的晋升、降职、调岗、奖励、评先进等提供了依据；为标准化定额建立打下基础。

二、绩效考核意义

（一）降低产品成本

露天煤业生产规模达到限度，南矿、扎矿、北矿合计生产规模4000万吨，没有产能扩大空间，蒙东能源集团为了实现公司战略目标，每年都在递增利润指标，对完成利润指标进行分析，从产能上增加利润是没有空间的，只能从降低产品成本，提高获利能力考虑，要想有稳定利润水平，完成集团公司每年下达的利润目标，就要寻找其他增加利润途径，哪就是成本空间、人的潜能空间、效率空间、协同空间，从这些方面寻求利润增长点，蒙东能源集团公司对二级单位，实行EVA考核，EVA指企业的税后净营业利润减去包括股权和债务的全部投入资本的机会成本后的所得，影响EVA的计算变量，取决于三个基本变量：税后营业利润、资本占用和加权平均资本成本率。利润等于销售收入减去产品销售成本。从南矿来看，影响产品销售成本主要有，一是大车万立米公里油料消耗；二是大车万立米公里轮胎消耗；三是挖掘机万立米钢丝绳消耗、四是设备利用效率的影响，如设备出动率与实动率中间差；挖掘机小时效率；装车率等。

南矿是露天煤业主要生产单位，是成本中心，设备占用较多单位，从EVA价值计算中可以看出，产品成本、设备利用效率与南矿内部加强管理有直接关联，原煤产品质量、产品成本，对销售收入和利润有主要影响，生产设备利用效率对成本费用的影响，如何提高产品质量，保销售收入，提高设备效率，降低成本支出，是增加EVA价值的途径，因此，从绩效考核、激励机制建立是企业各级管理者的责任，绩效考核是开发上述空间最好办法。

（二）提高劳动效率

在课堂上人民大学商学院教授石伟老师在现场做一个小游戏，从现场抽出两个小组人员，相当于企业两个班组，在人数相同，工作时间相等，工作任务相同，工作环境相同的情况下，就是采用的考核方法不一样，一个小组有考核目标，另一个小组没有考核目标，最后结果产生差异。有考核目标小组人均完成工作量8.25个产品，没有考核目标小组完成4.6个产品。从这个小小游戏中可以看出问题，人是有潜在能力，人的行为，受到外界推动力或者吸引力的影响，这种吸引力和推动力通过个体的消化和吸收，通过有效的考核形式，转化员工行为，由消极行为转化为积极行为，提高员工的工作积极性和效率。绩效考核是一个不断制订计划、执行、检查、修正、信息反馈的一个循环过程，是一种有效的管理方法，是提高生产力和劳动效率最佳方法，说明绩效考核在企业中的重要性。

三、存在问题

对“成本”的概念有所淡化，主要表现所在，一是各级领导在大会小会上讲成本的少了，重视程度发生变化；二是在报刊、电视上宣传少了，对员工引导发生变化；三是工资结构发生变化；四是基层单位基础工作跟不上，指标量化难以落实，成本与收入挂钩发生变化；五是兑现落实不好，影响员工对成本节支重视程度发生变化；六是指标下达缺乏科学性。

四、解决措施

（一）成立机构，强化管理

各级领导要充分认识到绩效考核与效率与成本的关系，重视绩效考评工作，把它列入“一把手”工程，主要领导亲自抓，成立了“绩效考核领导小组”，确定了绩效考核具体工作人员；制定“岗位绩效考核实施方案”，细化指标，完善考核，强化绩效，加大宣传绩效考核的意义、目标、任务，注重企业与员工双向沟通，让广大员工全过程参与，通过绩效考核让员工从中受益，得到实惠，引起员工对绩效考核的兴趣，对全年考核工作进行了详细的安排，发挥了绩效考核工作在日常管理中的作用。

（二）统一分配形式

现行工资制度是中电投岗位绩效工资制度，新的工资制度包括四个部分组成，岗位工资、业绩奖金、综合绩效奖金、津补贴。固定收入的部分增加了，变动收入的部分减少，以往年终嘉奖（所谓的年终奖金）现在已经拿到各月以岗位工资形式发放，工资总量一定，就拿南矿来说，大车司机、电铲司机、钻机司机实行计件工资，计件奖是收入分配主要形式，在分配中起到调动员工的积极性作用，在保证历年计件单价不变的情况下，可支配的变动资源很少，如果将安全管理、机电管理、成本管理纳入绩效考核，解决劳动报酬与工作绩效紧密相结合现代工资分配制度，从目前工资分配结构看，就存一个问题，现有工资总量变动部分不足，就得动用岗位工资，股份公司二级单位好几家，有的动用岗位工资，有的不动用，并且单位与单位之间员工存在相关联处，一个单位独立实行是有问题的，很可能造成单位员工不理解，因此，需要股份公司结合实际，制定统一动用岗位工资比例。

（三）加强基础工作管理

会计基础工作是会计的基本环节，是实现会计管理的必要手段，基础工作完善与否，直接影响会计核算质量，直接关系着企业管理水平。基础工作的建立要结合实际，立足本企业工作性质，从南矿来说要紧紧围绕成本核算下功夫，不断审视传统的会计核算办法，是否适应现代企业管理的需要，延伸会计核算，建立大车轮胎万立米公里单耗辅助账；建立挖掘机钢丝立方米单耗辅助账；运用SPS高科技管理手段，建立运输设备万立米公里单耗辅助账。通过延伸会计核算，建立标准化成本管理，促进成本科学化，精细化管理，提高计划的准确性，发挥财务人员更好为生产服务，提高企业经营管理水平，评价管理者业绩，建立员工绩效考核，实现单耗与员工收入挂钩，通过分配机制，激励员工对成本管理的意识，提高生产人员、技术人员、管理人员对成本差异的分析，揭示企业成本管理中存在的问题，使标准成本管理发挥了作用

（四）量化指标完成与收入挂钩

在激励员工的各种方法中，奖赏激励是最常用的，也是见效最快的一种方法。管理者为激励员工通常会采用加薪和支付额外的薪酬，效益奖、嘉奖、超额奖、小指标竞赛奖等。薪酬每发一分钱都要有价值、有导向，分解量化指标落实到岗位上，如南矿的运输设备万立米公里油耗，运输设备大车轮胎万立米公里单耗，挖掘机钢丝绳立方米单耗，挖掘机小时效率，设备出动率与实动率中间差，挖掘机电度电费立方米单耗，装车率等。制定切实可行的考核目标，通过阶段性工作完成，对员工个体绩效考核，采取不同的激励手段，量化指标完成与收入挂钩，推动阶段性目标实现，使员工价值与企业价值最大化。

挖掘机岗位工作计划范文第14篇

“互联网+”、“大众创业、万众创新”等概念已经上升为国家层面的战略，我们已经进入“互联网+”时代，电子商务已经成为实施“互联网+”行动的重要手段，是实现“大众创业、万众创新”目标的重要抓手，是中国经济转型升级重要的支撑之一。

截至2015 年12月，全国开展在线销售的企业比例为32.6%，开展在线采购的企业比例为31.5%，全国利用互联网开展营销推广活动的企业比例为33.8%。受中国网络零售市场发展带动，开展网上销售业务的企业数量、销售规模增长迅速。有34.0%的企业在基层设置了互联网专职岗位，中国电子商务服务企业直接从业人员超过270万人，由电子商务间接带动的就业人数，已超过2000万人。未来3年，我国3000多万家中小企业将有半数企业尝试发展电子商务，电子商务行业人才需求量也更加趋紧，对具备运营、技术、推广技能人才的需求量将会激增。

1企业对电子商务人才的需求层次

企业对电子商务人才需求的层次是不同的，具体可以分为以下两种不同的层次，不同层次的电子商务人才可以适应不同层次的企业的需求。

（1）企业电子商务应用初级阶段技术与商务复合初级人才，需要的是能够在互联网思维的主导下用技术传达商务理念的复合人才。

（2）企业电子商务应用到一定阶段综合型高级人才，需要有丰富的电子商务从业经验，了解电子商发展趋势，熟悉品牌运营之道，挖掘电子商务发展机会的高精尖综合型人才。

2企业对电子商务人才的需求方向

2.1技术性人才

美工人员：开展视觉营销的人员。分为美工助理、美工专员和美工设计师。电商卖的就是图片和文字，美工人员成为企业标准配置的人员。要求具备视觉营销的思维，设计能力强，并熟悉网页设计技巧；

信息化人员：实现用户体验的网站策划和建设、信息化模块建设和维护人员。电商企业依靠高度信息化产生的效率取得竞争优势，企业内部各个环节的信息系统的设计和维护是企业的核心能力。

2.2运营人才

运营策划人员：企业电子商务整体规划、网络交易平台SEO优化整治、网络交易平台内外部营销、进销存管理；

商品编辑：商品信息维护与更新；

数据分析：电子商务是数据依赖的，通过数据分析，可以判断网站的健康状况，可以评估运营计划执行的效果，并为企业下一步的行动提供决策依据。

客服人员：客服洽谈、跟单与订单处理、客户关系管理。

2.3推广人才

网络推广：制定和实施推广计划。

2.4综合型高级人才

高级电子商务师：了解电商发展趋势，熟悉品牌运营之道，通晓电子商务全局，具有前瞻性思维，挖掘电商发展机会的综合型高级人才。

高层管理人员：企业高层管理人员应了解电子商务，协调各部门应用电子商务提高工作效率及企业效益。

3高职电子商务人才对应的就业岗位职责及能力要求分析

根据以上对当前企业对电子商务人才需求的层次及方向分析，结合高职电子商务专业学生的特点，可以将高职电子商务专业毕业生就业岗位分为网店美工、网络营销、网络推广、在线客服、网络信息编辑、网站运营、网店店长等7类，各岗位对于职业素养的要求大致相同，主要归纳为以下几个方面：

（1）有较强的沟通及压力承受能力；

（2）思维灵活，进取心和责任心强；

（3）有团队合作意识；

（4）善于沟通，良好的表达、沟通协调能力；

（5）良好的服务意识。

各岗位分别对应的岗位职责与能力要求如下：

3.1网店美工

岗位职责：规划店铺及素材、商品宝贝拍摄、图片美化工作、主图设计、详情页制作、店面整体形象设计更新。

能力要求：了解市场营销和消费者心理，懂得视觉营销原理，精通光影魔术手和美图秀秀、Photoshop、Dreamweaver和HTML语言、CSS 。

3.2网络营销

岗位职责：制定网络营销计划与方案；网络交易平台SEO与优化整治；有价流量的获取（直通车等）的日常优化；淘宝论坛发帖顶贴，帮派的建立与促销活动策划与实施、增加成交转换率与客单价活动的策划和实施；交易平台促销活动（增加店铺信誉度及新顾客）的策划和实施；外部网站、微博、微信、QQ宣传及活动策划和实施；搜索引擎优化与排名；网络营销效果评估。

能力要求：计算机网络能力、网站推广能力、Seo搜索引擎优化能力、网络营销方案策划能力、网络营销效果评估能力

3.3网络推广

岗位职责：制定推广计划；利用邮件，论坛，博客，QQ等网络方式进行推广、优化搜索引擎竞价排名、网络广告、网站合作等多种渠道的推广工作，增加网站的流量和知名度；熟悉各种互联网广告的形式和特点，善于利用网络各种资源，对网站进行宣传，包括SNS、BBS、BLOG、微博、微信等；与线下推广活动协同。

能力要求：网络推广能力、推广方案策划能力。

3.4在线客服

岗位职责：售后服务；售中负责客户线上咨询、投诉、订单处理等，引导用户成交，提高服务质量；负责客户意见、建议、系统需求的记录、整理、提交；维护良好的客户关系，掌握客户需求，将客户信息归档，促销活动及时通知。

能力要求：办公自动化软件应用能力、语言表达能力和沟通能力、应变能力和解决问题的能力。

3.5网络信息编辑

岗位职责：负责网站新闻栏目的日常更新及维护；负责网站原创稿件的撰写及；参与新闻专题策划，负责相关新闻专题及栏目的日常维护。

能力要求：良好的文字功底、较强的网站专题策划和信息采编能力、网络推广能力、计算机网络应用能力、采集与搜索工具应用能力。

3.6网站运营

岗位职责：网络营销推广活动、专题活动策划及执行；分析并把握用户体验需求，调整各级栏目的建设，监控、敦促网站内容及时更新与完善；负责网站SEO推广，各种流量推广的策划、执行与跟进，主要针对各大搜索引擎进行推广，及外部链接的建设；负责检测各大搜索引擎收录和关键词排名，研究竞争对手及其他网站相关做法，按阶段优化提升网站的PR和关键词排名；对网站相关数据，进行收集、建模、分析和挖掘，提出改进完善方案，督促跟进相关部门执行。

能力要求：网站运营策划能力、网络营销推广能力、用户需求分析能力、搜索引擎排名优化能力、网络营销评估能力。

3.7网店店长

岗位职责：负责淘宝、天猫、京东等店铺的运营管理和营销推广；根据网店的销售情况制定合适的促销计划；负责每个月的销售管理、业绩考核；制定聚划算、淘金币等及淘宝内部活动等操作计划；直通车、淘宝客、淘宝帮派、社区、网店相互推广和数据分析管理；熟悉运营环境、交易规则、推广ROI、网站广告资源；对竞争对手的品牌、价位进行研究，提出应对措施；撰写软文等推广产品与品牌；负责团队的日常电子商务的管理工作。

挖掘机岗位工作计划范文第15篇

关键词 数据挖掘 现代物流 物流管理

中图分类号：TP311 文献标识码：A

近年来，随着信息技术的广泛应用，各种理论研究和商业应用不断深入，数据挖掘技术也得到了前所未有的发展。现在现代智能物流的提出，也推动着物流业向信息化、自动化、智能化的方向发展，数据挖掘技术在现代物流业的应用也势在必行。目前在仓储、配送、拣货、选址等领域，数据挖掘已经开始得到应用。横向来看，物流业涉及社会的各个行业；纵向来看，物流业贯穿社会生产的各个环节。随着信息技术在物流业的大力推广，物流业各方面的数据会成指数级的增长，如何利用好这些数据为企业服务，提升企业的竞争水平就成了一个重要的课题。

一、数据挖掘的步骤CRISP-DM介绍

数据挖掘流程很多，但是目前流程的挖掘标准流程是CRISP-DM，跨行业数据挖掘标准流程（Cross-Industry Standard Process for Data Mining，CRISP-DM）是数据挖掘方法论，相对于现存的其他数据挖掘方法论，更具有优越性，因而被广泛地采用。CRISP-DM将数据挖掘分成如下六个阶段：

（一）商业理解阶段。

商业理解是明确项目需要达到的业务目的，将其影身为数据挖掘的主题，并从商业角度对业务部门的需求进行理解，将业务需求转化为数据挖掘的定义。同时对现有资源进行评估，以及对项目的可行性进行评估，确定数据挖掘目标并制定相应的项目计划。

（二）数据理解阶段。

数据理解是找出可能影响主题的因数，并确定这些影响因素的数据载体、数据体现形式和数据存储位置。数据理解从数据收集开始，然后熟悉数据，具体包括以下工作内容：检测数据质量，对数据进行初步理解，简单描述数据，探测数据意义，并对数据中潜藏的信息和知识提出拟用数据加以验证的假设。

（三）数据准备阶段。

由于数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有着复杂的数据结构，数据准备是为了建模整理收集到的数据，是数据挖掘最重要的阶段之一，实际的数据准备工作通常占 50-70% 的工程时间和工作量。数据准备阶段具体的工作包含合并数据集、汇总记录、导出新的属性、排序数据、删除或替换空值或缺失值、分类数据等。

（四）建立模型阶段。

建立模型是应用软件工具，选择合适的建模方法，处理准备好的数据集，找出数据中隐藏的规律。在建立模型阶段中，将选择和使用各种建模方法，并将模型参数进行优化。建立模型阶段的具体工作包括：选择合适的建模技术、进行检验设计、建造模型。

（五）模型评估阶段。

模型评估是要从业务角度和统计角度进行模型结论的评估。要求检查建模的整个过程，以确保模型没有重大错误，并检查是否遗漏重要的业务问题。当模型评估阶段结束时，应对数据挖掘结果的计划达成一致。

（六）模型阶段。

模型又称为模型部署，建立模型本身并不是数据挖掘的目标，虽然模型使数据背后隐藏的信息和知识显现出来，但数据挖掘的根本目标是将信息和知识以某种方式组织和呈现出来，并用来改善运营和提高效率。把数据挖掘模型的结果送到相应的管理人员手中，对模型进行日常的监测和维护，定期更新数据挖掘模型。

二、数据挖掘在物流业的应用

（一）市场预测与物流计划。

数据挖掘主要体现在市场的预测以及建立在预测基础上的企业物流计划两个方面。基于数据挖掘的市场预测，是通过各种预测模型，利用数据挖掘工具，对数据进行研究。分析客户的运输习惯和其他的战略性信息。如通过对最近一段时间的数据物流数据进行挖掘，可以从货物的季节性、运输量、库存以及品种等维度进行挖掘分析，形成有价值的分析报告，为企业了解市场提供有效的支持。在物流企业规划和控制活动的预测分析问题上，时间序列分析模型是一种有效的分析模型。

（二）物流中心选址问题。

物流中心主要包含流通中心和配送中心，物流中心的选址直接影响到物流的各项活动的成本，同时也直接关系到物流中心的正常运作与发展，因此物流中心的选址问题是学术界和实业界一直探讨的问题，选址问题即为求解运输陈本、变动处理成本和固定成本之和为最小的最小化问题。选址问题考虑的为中心点数量与分布得的情况，目前更多的是通过假设、简化的方式进行研究。而数据挖掘的应用，可以更好结合实际的情况进行分析，如分类树的应用。分类树 （classification）的目标是连续的划分数据，使依赖变量的差别最大。

通过分类树，可以计算出最终的中心点的位置，并且各中心之间的运输量。在保证业务的同时，使得企业的长期运营的成本是最小的。

（三）仓储存库优化。

仓储库存的优化包含如下几个层级的优化，仓容利用的优化、储存搬运分拣效率的优化、以及高效库存等。仓容优化主要是针对仓库容积的优化，仓库是以存储为基础，而对仓容的优化即表现在相同单位面积的仓库，尽可能的存放更多的物品，通过对仓储环境和物品本身的分析，得出最优的仓储方式。如针对货物的存放问题，我们可以通过数据挖掘模型中关联模式来寻找货物之间潜在的关联规则。通过这样的关联分析，确定了货物集之间的关系，结合企业本身的情况和企业的战略目的，来决定货物的存放。对生产性资料存放，生产过程中的相关的，或者在紧邻的时间流程上的应该存放在一起，对于消费品的存放可以基于交叉销售或者某类交易模式来决定货物的存放。

（四）运输配送优化。

物流配送工作流中，会产生大量的业务数据，而如何分析利用这些数据，来对物流配送进行相应的优化是数据挖掘处理的，物流配送的优化可以分为运输优化以及配送优化。

遗传算法将进行局部优化得到的最优路径继承，并应用到整理，并逐步将其他的区域并入，最后得出最优策略。蚁群算法则是通过信息的积累和更新来寻找最优解，将蚂蚁替代车辆，当遇到运载总量超出额定重量或者运输距离超过额定距离时，返回配送中心，然后服务其他的顾客，直到完成一次循环，并根据巡游记录计算信息素增量，并更新相关路径上的信息素，最终寻找到最优路径策略。这两种算法在路径配送的研究上得到越来越广泛的应用，并且结合其他的顾客信息、运输信息等其他的信息，可以更进一步的完善路径优化问题。

（五）顾客管理。

根据市场营销理论，不同类型的顾客为企业带来的利益是不同的，所以现代企业都在建立与企业利益关联的顾客分层体系，通过对不同层次的顾客提供具有针对性的服务来提高客户满意度以及企业本身的利益。现代物流企业也需要对顾客进行分层体系的建设，通过分析顾客对物流服务的频率、持续性等指标来衡量客户的忠诚度，并通过数据挖掘分析来鉴别用户价值，为企业进一步的战略提供参考。如通过分类模型，进行顾客分类，使得企业能分层营销以及满足客户的服务需求，通过决策树建立客户流失模型，就可以让企业客户未流失之前进行针对性的策略保持客户。

三、数据挖掘在物流业应用注意的问题

（一）挖掘目标的确认。

任何数据挖掘项目的立项，都要基于一个明确的业务目标，只有明确了商业的目标，才能确定数据挖掘的主题，才能计算开展数据挖掘项目的投入产出。

（二）数据准备。

数据挖掘的基础是基于业务数据，业务数据需要企业在业务过程中进行积累，因此企业应该重视日常业务数据的收集、分类和整理，建立企业的数据中心。对于数据挖掘的准备度是建立拥有大量的、真实的数据，数据不足会影响数据挖掘项目的开展，数据不准确，会影响到数据挖掘结论的可靠性。

（三）工具和模型的选择。

数据挖掘首先要选择合适的数据挖掘工具，开展数据挖掘工作，在选择工具时一定要结合企业本身的特点。其次，对于不同的物流领域的问题，应当合理的选择适当的数据挖掘模型，对于任何一种数据挖掘模型，都不是万能，都有其适用的问题类型。对于同一个分析主题，可以采用多种模型，通过预先的评估，以及后期评估来决定模型的选择。

（四）团队的建设。

数据挖掘是对业务的理解、分析和优化，所以数据挖掘不是一个独立的团队，而是业务与技术人才结合的团队，只有通过各个岗位的通力合作，才能完成数据挖掘的任务。对于数据挖掘岗位的人员，不仅仅要求会数据挖掘技术，也一样需要了解业务流程才能更好的完成任务。

四、结束语

我国物流处于一个蓬勃发展的阶段，也是一个竞争日益激烈的行业。同时数据挖掘作为一门新兴的多学科交叉的技术在多个领域取得了令人满意的效果。数据挖掘技术已经在我国的物流企业中开始得到小规模的应用。随着对数据挖掘本身研究的不断深入，以及物流企业的不断发展和对运营绩效的追求，数据挖掘在物流行业的应用一定会有更广阔的空间。

（作者单位：北京物资学院研究生部）

参考文献：

[1]郭献山，乐业. 我国企业物流发展现状及对策的思考. 集团经济研究，2006（12月下旬刊）：122～123.

[2]黄绍川. 数据挖掘在物流管理系统中的应用研究. 电脑知识与技术. 2012（20）.

[3]黄毅. 数据挖掘技术在物流决策系统中的应用 广州航海高等专科学校学报. 2003（02）.

[4]陆澎，樊重俊，李文. 现代企业物流管理中的数据挖掘技术 商场现代化，2009，（3）.