参加面试人员名单

（共194人）

语文组共37人

面试时间面试对象总面试人数

6月11日

上

午

7:40

抽

签

语文：郭静洁、李茜、邱能静、周纯婷、张倩倩、徐子

君、

李芳玲、冯小燕、江华、邵佳英、谢晓云、彭兰、

石霄虹、周南韵、罗珊、张甲、童敏、黄晶

韩硕、王懿苗

下

午

13:40

抽

签

语文：陶艳、潘珊珊、张琳苑、王岩、方杏、胡一婧、

周梦敏、施辉、陈惠芩、谢玉莹、龙桃花、贺彩芳、

袁梦瑶、陈琳、姚紫妍、张易寒、张丽17政史地组共17人

面试时间面试对象总面试人数

6月11日

上

午

7:40

抽

签

政治：翟娜、朱倩倩、陈芳冰、骆佳佳、陈梦姝、郗云

霞、韩薇、高桂丽

地理：徐锦文、张群、严佑盛、孙扬萍、徐熙玲、张锴、

熊英利

历史：卢姿璇、廖佳婉

17外语组共35人

面试时间面试对象总面试人数

6月11日

上

午

7:40

抽

签

英语：曾春燕、刘梦园、陈婧、纪贤萍、张木春、李朦、

周燕华、张楚莹、徐倩、张玲、周侨、邢凡、

王雪、肖艾婷、姚翠、李发发、鄢培、昌小丽、

许常娥、梁倩

下

午

13:40

抽

签

英语：张雪莹、周圆、谢亚琴、江朦朦、李珊珊、熊少

明、

刘素影、熊祺娜、柯孥孥、魏霜霜、任一涛、郑文莉、

周梦霞、郭瑜萍

日语：朱贵珍

理科一组共38人

面试时间面试对象总面试人数

6月11日

上

午

7:40

抽

签

数学：甘其、张琴、冷海丽、蔡黄仪、陈辉、陈涛、

李丹、陈启明、周璇、周慎友、陈倩文、邹小倩、

李晓燕、陆彪、胡琪、高钰莹、刘艳、喻荣萍

物理：胡传芳、游云帆

下

午

13:40

抽

签

数学：兰观华、夏金凤、徐茜纯、曾秦、李艳萍、刘家

湖、

许奇青、兰小霞、吴礼华、林珠、周欣、孔秀华、

邹恒丽、丘嘉敏、柯文静、罗华兰

物理：朱建媛、赖冠伊

18理科二组共38人

面试时间面试对象总面试人数

6月11日

上

午

7:40

抽

签

生物：熊星纯、程林、陶莹莹

数学：朱惠臣、曹彩霞、曹圆芳、段召忠、包行菊、潘虹、

冯兴来、熊娟、吴敏、向周敏

化学：陈莎莎、徐静、李颖、余燕华

信息技术：王秋景、张丽林、朱珠

下

午

13:40

抽

签

生物：罗新新、周英、平定、李谕

数学：卢小梦、冷敏芳、江训龙、冷百翊、林萍、刘顺

英

周雅琼、王志华

化学：漆亮亮、蔡文娟、穆晶、邓玉婷

信息技术：闵月月、曹慧军

18综合组共29人

面试时间面试对象总面试人数

6月11日

上

午

7:40

抽

签

心理健康：刘钰、胡惠迪、罗妍

体育：潘兴

美术：占静、王丹琦、余巍、周莹、桑佳晨、陈瑾、

殷绮、俞玉

音乐：张丹丹、胡璞琳

中专电子：李洁、万幸、胡美龄

中专会计：余杰

中专市场营销：张思

中专影视：巴露

下

午

美术：夏佳佳、蔡雨昕、邱浩炜、付子轩、刘洋、廖梦

林

13:40

中专护理：吴丹、柯瑾、赵逸平抽

签

主数据管理办法

中国联通供应商主数据管理办法（试行）第一章总则第一条为逐步形成中国联通完善的供应链管理体系，为企业运营和各业务发展提供唯一、准确的供应商基础数据，实现中国联通供应商基础数据的单点录入、全局共享，依据中国联通采购管理办法、中国联通IT规划等相关制度，制定本办法。第二条本办法所称供应商，是指直接向中国联通提供物资和服务的企业及其分支机构、事业单位和个人。个人包括个体工商户和其他自然人。第三条本办法所称供应商主数据，是指在整个企业范围内各个信息系统需要共享的，长期稳定存在的，描述供应商自然属性的相关数据。第四条中国联通供应商主数据管理的原则：一级平台、两级管理、三级操作。第二章供应商主数据管理范围第五条中国联通供应商主数据按照企业供应商和个人供应商分别管理。对于费用较低的零星购臵或一次性供应商，根据成本优先的原则不对其数据进行管理，仅作为企业

供应商的特殊类型（杂项供应商）予以归一化管理。第六条供应商信息主要包括基本信息、业务地点信息、联系人信息、采购信息和财务信息等五类信息。供应商基本信息是供应商的自然属性，由供应商主数据系统管理。第七条供应商的其它业务属性，由各业务属性的归口部门负责，通过各专业应用系统创建和维护。供应商的业务地点信息和财务信息由财务部门归口负责，在ERP系统中维护；联系人信息和采购信息由采购管理部门归口负责，在采购管理系统中维护。第三章供应商主数据管理职责第八条中国联通建立全集团统一的供应商主数据管理平台，建立全集团集中的维护工作组，统一负责供应商编码、数据质量、数据安全等管理和日常维护工作。第九条中国联通总部和省两级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务管理部门，负责制定供应商主数据管理制度、规范、编码规则和操作手册，负责指导下级公司的供应商主数据业务操作工作。供应商编码标准见附件1。第十条中国联通总部、省、市三级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务操作部门，负责受理各级供应商主数据创建的申请、审核、创建、维护和分发等工作。各级采购管理部门的操作权限如下：

大量品质管理书籍和资料,品管人员必备

│2010年质量专业理论与实务（中级）过关必做1500题.pdf │21世纪车间主任工作手册（添加书签）.pdf │35钢显微组织.pdf │3A企管書系精益生产方式——现场IE.rar │6S培训.doc │AQP&PSO 6th Manual.Chinese.20090420.1.to PDF.to print.1.pdf │Cmk计算视频.exe │DCC.pdf │DOE.PDF │EMS.pdf │Engineers' Guide to Rotating Equipment - The Pocket Reference.pdf │EXCEL制作的柏拉图.rar │EXCEL在管理中的应用（10年经验总结）.pdf │EXCEL在统计中的应用.pdf │Formel Q ChineseVersion.pdf │Formel-Q Training(5th edition)完稿1.pdf │Formel-Q-第五版（中文）.pdf │Formel-Q-第六版(中文).pdf │GEOPAK_Operation.pdf │GE的黑带培训资料.pdf │IE入门.pdf │IQC物料检验规范.rar │ISO 9001：2000质量管理体系的理解与运作.pdf │ISO-TS 16949 程序文件案例精选(pdf318).pdf │ISO9001-2008.pdf │ISO9001审核实践指南.pdf │ISO9001：2000管理体系标准图解教程.pdf │isots16949国际汽车供应商质量管理体系解读和实施.pdf │jit.rar │LEAN.PPT │MINITAB统计分析教程.pdf │minitab统计分析教程光盘文件.rar │OEE_workshop（中文）.pdf │PartManager.pdf │PHILIPS品管员的培训资料.rar │Q1 Introduction.pdf │QA.pdf │QC story&DMAIC.01.rar │QC小组活程序指导手册.rar │QFD-邵家俊.pdf │QFD.chm │QFD品质机能展开.pdf │quality.rar

证券公司的高级管理人员管理办法

证券公司的高级管理人员管理办法第一章总则第一条为了规范证券公司高级管理人员的管理，促进证券行业专业管理队伍的形成，提高证券公司经营管理水平，保护投资者的合法权益，根据《证券法》、《公司法》、《国务院对确需保留的行政审批项目设定行政许可的决定》和其他法律、行政法规，制定本办法。第二条本办法所称证券公司高级管理人员（以下简称高管人员）是指对公司决策、经营、管理负有领导职责的人员，包括董事长、副董事长、监事长、总经理、副总经理、公司财务负责人、公司合规负责人以及实际履行上述职责的人员。第三条证券公司应当选聘取得证券公司高级管理人员任职资格（以下简称高管任职资格）的人员担任高管人员；未取得高管任职资格的人员不得担任高管人员。高管任职资格应当经中国证监会依法核准。第四条高管人员应当遵守法律、行政法规和中国证监会的规定，遵守公司章程和行业规范，恪守诚信，审慎勤勉，忠实尽责。第五条中国证监会依法对高管人员进行监督管理。中国证券业协会、证券交易所依照法律、行政法规、中国证监会的规定和自律规则对高管人员进行管理。

第二章任职资格第六条申请董事长、副董事长和监事长高管任职资格应当具备下列条件：（一）从事证券工作3年以上，或者金融、法律、会计工作5年以上，或者经济工作10年以上；（二）通过中国证监会认可的资质水平测试；（三）具有大学本科以上学历；（四）诚实守信，具有良好的职业道德，最近5年内无不良行为记录；（五）熟悉与证券公司经营管理有关的法律知识，具备履行高管人员职责所必需的经营管理能力和组织协调能力；（六）没有《公司法》、《证券法》等法律、行政法规规定的禁止担任高管人员和从业人员的情形；（七）中国证监会规定的其他条件。第七条申请总经理、副总经理、财务负责人和合规负责人高管任职资格的，除应当具备本办法第六条（二）项至第（六）项规定的条件外，还应当具备下列条件：（一）取得证券业执业资格；（二）从事证券工作3年以上或者金融工作5年以上；（三）曾担任证券、基金、期货、银行、保险等金融机构部门负责人以上职务不少于两年，或者具有相当职位管理工作经历。

数据质量管理

数据质量管理定义：是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤一数据质量管理数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。二数据质量管理评估维度由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

1 数据质量评估维度完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等；验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善；监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。三分析影响数据质量的因素影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素

上海申通地铁集团有限公司高级管理人员

上海申通地铁集团有限公司高级管理人员 2017年度薪酬情况单位：人民币万元姓名职务任职起始时间 2017年度从本公司获得的税前报酬情况 2015-2017 年任期激励收入（核定数，实际未发放）是否在股东单位或其他关联方领取薪酬在关联方领取的税前薪酬总额应付年薪社会保险、企业年金、补充医疗保险及住房公积金的单位缴纳（存）部分其他货币性收入（注明具体项目并分列）俞光耀党委书记董事长 2014.10－69 16.45 62.1 否顾伟华党委副书记总裁 2014.10－69 16.32 62.1 否葛世平原副总裁/ 现党委副书记 2010.5-2017.4 2017.4－ 62.1 15.76 55.89 否钱耀忠副总裁2004.6－62.1 15.76 55.89 否邵伟中副总裁2010.5－62.1 15.75 55.89 否毕湘利副总裁2016.5－62.1 15.73 55.89 否叶彤副总裁2015.6－56.49 14.23 41.9175 否宋博原总工/ 现副总裁 2016.5-2017.8 2017.8－ 47.22 13.72 24.9262 否陆阳纪委书记 2017.7－21.99 7.97 8.7975 否刘纯洁总工程师 2017.8－12.94 4.62 5.175 否徐建群原党委副书记 2011.1－ 2017.7 42.69 8.99 48.1275 否黄建原纪委书记 2013.4－ 2016.9 11.36 30.8775 否备注：上表披露薪酬为我公司高级管理人员报告期内全部应发税前薪酬。其中法定代表人薪酬由国资委核定。

2017年质量管理体系数据分析报告

2017年质量管理体系数据分析报告一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效

控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势：（1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。（2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。（3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，

数据存储管理技术的更新换代

数据存储管理技术的更新换代关键词：数据存储 1．引言在有数据存储能力的电子设备中，从微型的手机到大型的计算机和数据库系统，数据管理的一个关键技术是由替换算法（Replacement Algorithm）来实现的。此类算法概念简单，但其优化和系统实现有各种挑战和困难。1966年，IBM学者比雷迪（L.Belady）[1]发表了LRU（Least Recent Used）替换算法。1968年美国麻省理工学院教授考巴脱（F.J. Corbato，1990年图灵奖获得者）[2]用Clock 近似操作在分时操作系统中的内存管理中实现了LRU算法。在1966年到2009年的四十几年里，计算机学者和系统工程师从理论和实践上对替换算法的更新和改进做了不懈的努力。在过去很长的一段时期里，LRU是存储管理的经典算法。尽管LRU算法有几个致命的缺陷，但由于它具有简单且可操作性强的特点，这个算法及其Clock的近似实现在数据存储系统中广泛使用。这个局面在我们的LIRS替换算法[3]及其近似实现算法Clock-pro[4]发表后，发生了改变。近年来在主要的操作系统和数据库系统中，LIRS和Clock-pro逐步取代了LRU和Clock，更新了这个存储管理的关键技术。随着CPU计算速度的不断加快和网络技术的更新，数据存储层也在不断加深。在CPU芯片上有L1、L2和L3三层硬件快速缓存（Cache）；操作系统将程序的虚拟地址转换为内存的物理地址，这些转换数据也缓存在芯片内的TLB里（Translation Lookaside Buffer）；在DRAM内存中有行缓存区（Row Buffer）。除了放置主存数据以外，DRAM还设有I/O数据缓存区（Buffer Cache），磁盘内也有缓存区（DiskCache）。数据中心和互联网上都有各种大大小小的缓存区。如果数据在某一层缓存区找不到，系统就要到下层去找，这样大大增加了访问的延迟。例如，通过互联网，从美国到欧洲获取一个数据块的延迟，是从自己计算机的L1快速存储器取同样数据块延迟的3亿倍！增加访问数据的延迟也增加了不必要的能源消耗和系统的不稳定因素，所以替换算法的质量在数据密集型计算中起着非常关键的作用。 2．LRU算法及其优缺点 LRU算法是通过一个LRU栈（Stack）将访问的数据自上而下地压进栈里，这样，在栈顶的数据总是最新访问的（Most Recently Used或MRU），而在栈底的数据是最少访问的（LRU）。当访问命中（Hit）时，LRU算法将此数据块移到栈顶；当访问不命中（Miss）时，如果存储区已满，LRU算法将栈底的数据块替换出去，将在另一层存储空间获取的数据块压入栈顶。LRU栈里的每一块数据与栈顶的距离给出了它多久没有被访问的信息（又称为Recency）。 LRU算法的一个基本假设是：一个数据块一旦被访问了，它还会再被访问。这个假设对局部性强的数据是适用的，而且基于这个假设的算法的数据结构简单，实现容易。但是LRU算法的简单假设导致了它在结构上的三个缺陷。第一，一次性访问的数据和弱局部性的数据，可以长期滞留在LRU栈中，大量的此类数据块的频繁访问还可以“污染”缓存区，将局部性强的数据块替换出去；第二，如果LRU栈的长度是k，一个k+1的数据循环访问是没有任何命中的；第

获得高级工程师资格人员名单

获得高级工程师资格人员名单序号姓名性别单位 1 李勇男潮州市城市规划勘测设计院 2 俞泽震男潮州市建筑工程质量安全监督站 3 许绍广男潮州市建筑设计院 4 许耿群男潮州市南翔钢结构工程有限公司 5 赖凤葵女东莞市财政投资审核中心 6 苏戈萍男东莞市大业建筑技术咨询有限公司 7 邹彤女东莞市大业建筑技术咨询有限公司 8 袁裕光男东莞市东城区规划建设办公室质监组 9 倪东高男东莞市建设工程质量监督站 10 刘文兵男东莞市建设工程质量监督站 11 叶红女东莞市建筑设计院 12 熊俊明男东莞市建筑设计院 13 梁朝晖男东莞市莞城建筑工程公司 14 方文女佛山-广东华典建筑工程有限公司 15 杨庆凡男佛山-广东华典建筑工程有限公司 16 吴子成男佛山-广东省六建集团有限公司 17 温兰春女佛山-广东省六建集团有限公司 18 钟浩安男佛山-广东省六建集团有限公司 19 陈国权男佛山-广东省六建集团有限公司 20 周绍缨女佛山科学技术学院 21 赵波男佛山南海-广东启源建筑工程设计院有限公司 22 劳文慧女佛山南海-广东世纪达装饰工程有限公司 23 黄耀族男佛山南海市南海建筑设计院有限公司 24 张方华男佛山市禅城区园林管理处 25 吴育红女佛山南海建筑设计院有限公司 26 朱墨男佛山市城市规划勘测设计研究院 27 李健民女佛山市城市规划勘测设计研究院 28 林建军男佛山市第三建筑工程公司 29 欧伟堂男佛山市第一建筑集团公司 30 杨广坚男佛山市房建集团有限公司 31 杜瑞杰男佛山市房屋建筑设计院 32 李健女佛山市房屋建筑设计院 33 许丹琳女佛山市供水公司

34 梁超培男佛山市管桩厂 35 李家辉男佛山市建筑工程质量监督站 36 傅书训男佛山市建筑工程质量监督站 37 沈华鑫男佛山市建筑工程质量监督站 38 孙杰男佛山市建筑设计院有限公司 39 吴明福男佛山市南海发展股份有限公司 40 罗苑龙男佛山市南海区规划设计院有限公司 41 朱红莺女佛山市南海区建筑工程造价管理站 42 马健生男佛山市南海区建筑工程质量安全监督站 43 张巨泉男佛山市南海区建筑工程质量检测站 44 陈宇鸿女佛山市南海区南海市政建筑设计有限公司 45 于志敏男佛山市南海区瑞通水电设备安装公司 46 蔡勇女佛山市燃气总公司 47 曹阳男佛山市燃气总公司 48 谭炎光男佛山市三水区二建集团有限公司 49 陈小忠男佛山市三水区建筑设计院 50 黄铁强男佛山市三水区三建集团有限公司 51 徐达男佛山市市政建设工程有限公司 52 于永才男佛山市市政设计研究院 53 刘秋元男佛山市顺德区规划设计院有限公司 54 林楚焘男佛山市顺德区建筑设计院有限公司 55 董银建女佛山市顺德区天元建筑设计有限公司 56 李仁耿男佛山市顺德区永基建筑基础有限公司 57 张宁生女佛山市粤辉工程造价咨询事务所有限公司 58 黄福平男河源市规划设计院 59 谢光华男惠州市大亚湾规划设计研究院 60 张惠文男惠州市第一建筑工程公司 61 吴纪昌男惠州市东江电气设备消防工程安装有限公司 62 黄建宏男惠州市东江建筑安装工程总公司 63 王冬梅女惠州市建设工程造价管理站 64 李宝男惠州市建设工程质量监督站 65 张文良男惠州市建设集团工程建设监理公司 66 邝晓东男惠州市建筑工程总公司 67 蔡少峰男惠州市建筑基础工程总公司 68 刘晓东男惠州市建筑设计院 69 刘军男惠州市龙门县建筑设计室

大数据政府的五大应用

大数据政府的五大应用在公共管理领域，国内外一些先行者已经在运用大数据的方法，通过多渠道的数据采集和快速综合的数据处理，提升治理社会的能力，实现政府公共服务的技术创新、管理创新和服务模式创新。大数据在公共管理领域的应用，不仅使传统难题变得迎刃而解，更成为新时期应对新挑战、解决新问题的必然选择。利用大数据治国，美国政府早已先行一步，奥巴马认为，数据在未来将是陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。美国白宫科技政策办公室在2012年3月发布《大数据研究和发展计划》，同时组建“大数据高级指导小组”，以协调政府在大数据领域的 2亿多美元投资，这标志着美国把大数据提高到国家战略层面，形成全体动员的格局。根据麦肯锡的报告，大数据技术可为欧盟23个最大的政府的公共部门管理活动的成本提供15%—20%的下降空间，在未来10年每年创造1500亿欧元到3000亿欧元的价值，并将公共部门的预计效率提高0.5个百分点。对各个国家地区大数据实践的研究表明，大数据的应用可以从五个方面提高公共管理水平：一是实现信息透明和共享，使外部利益相关者（比如公民和企业）和内部利益相关者（比如政府雇员和政府机构）都能提高自身的工作效率，产生积极的经济社会综合效益。在上海，自2006年起，人民银行上海总部公开金融信息后，催生了一批金融信息咨询服务企业，其中有上海联和金融信息服务有限公司等5家上市企业，拉动了十几万人的就业。在北京，交通管理部门公开提供违章信息，也催生了一批提供专业交通信息服务的互联网企业，他们向用户提供免费服务，并获得了可观的广告收入。二是通过评估公共部门的绩效，增强内部竞争，激励工作表现，提高公共建设效率，提升行政服务质量，降低政府的管理成本。例如，荷兰政府推出了一项名为数字三角洲的工程，通过协调环境部、税务部门和国家研究所三方的财力、人力和物力，研究如何利用大数据预测，改变防洪策略以及整个荷兰水

维护管理制度及信息更新流程资料讲解

网站维护管理制度及信息更新流程第一章总则网站作为展示中心形象的一个重要窗口，应充分加以利用以达到宣传中心文化、理念、项目成果等目的，为使网站能真正促进公司外部信息交流与沟通，扩大知名度，提升公司形象特制定本制度。网站信息类的所有文字和图片及上传文件都需通过总经理签批后方可上传。本制度仅适用于公司网站管理。第二章职责网站的管理要遵循统一管理、分工负责、及时更新、共同建设、资源共享的原则，需要由各个部门共同完成。各部门主要职责为：1．网站后台由企划部网站管理员负责网站的后期的管理与维护工作。 2.专家秘书处负责专家信息的收集、整理、归档等工作。如有变动及时与网站管理员沟通，保持网站对外宣传信息与专家信息相符合。 3.做好网站的宣传策划工作，如：网站图片的制作、处理等及企业组织机构的更新等。使网站以图文并茂的形式呈现在大众面前。 4.网站需要对外展示公司的科研成果、专业的科技设备等资源。

5.网站设有“动态发布”专栏，适时的发布一些公司招聘信息、送死重大新闻及相关新闻等信息，可让外部及时了解中心动态。第三章网站管理 1.网站维护管理原则： 1.1网站管理员需定期对网站系统进行检查，保证系统正常运行，并做好记录工作。 1.2根据规定及时更新网站内容，应注重网上信息的时效性和准确性，不断完善网页上的项目和内容。 1.3网站管理员应与网络公司随时保持沟通与联系，以防网站出现异常现象，确保网站管理员能及时采取措施，制定解决方案。 1.4鼓励单位员工时常浏览网站，查看网站信息，发现不符信息和内容及时通知网站管理员予以更改。 1.5网站密码应有网站管理员负责控制，不到随意向其他人透露。 1.6及时备份数据，做好归档工作。 2.网站日常维护工作： 2.1网站管理员应每天登陆网站查看，如发现异常，应及时与网站进行沟通，进行解决。 2.2网站管理员根据各责任人提供的信息加以整理，制作相关网站网页，页面编排应注重美观整齐，不应出现错别字等。

质量管理数据

第一节质量管理数据质量管理的目的就是通过管理来保证生产出用户满意的产品，为达到此目的就必须规定明确的质量特性，而用数据表示的质量特性最有说服力，最能反映事物的本质。没有数据就不能进行定量分析，更谈不上科学管理，全面质量管理尽可能使说明质量水平的事实数据化，通过数据的整理、分析和判断，从中找出质量的活动规律，并做出正确的判断，以达到控制和提高产品质量的目的。一、数据的用途数据的用途是由搜集数据的目的来决定的。其用途可分以下几项。 1．分析用数据：为掌握和分析现场质量情况而搜集的数据。如：通过调查钢铁的化学成分来控制钢铁的质量；通过调查纺织厂纱条干CV％值来分析CV％值的波动原因等。搜集这类数据，主要用于分析存在的问题，找出所要控制的影响因素，并确定各因素间的相互关系，为最后进行判断提供依据。 2．管理用数据：为了掌握工序加工质量特性波动原因，用于对工序状态作出判断而搜集的数据。即收集这类数据是为了对生产过程进行预防性控制和管理。每次从工序中抽取的数据个数不多，但却要多次抽取，此时要特别注意每组数据的次序不能混淆。 3．检验用数据：对产品进行全数检验或抽样检验而搜集的数据。即搜集这方面的数据是为了对一批产品的质量进行评价和验收。一般说来，此时被研究的对象处于静止状态，常不强调数据搜集的先后次序，但要特别强调抽检数据的随机性，同时抽取的数据量要尽可能大些，以保证数据的代表性。二、数据的分类按照性质的不同，质量管理中的数据通常分为两类，计量值数据与计数值数据。 1．计量值数据凡是可以取连续性数值的数据，或者说可以取给定范围的任何一个可能的数值的数据，称为计量值数据。如用各种测量工具测量的数据（表示长度、强度、浓度、温度、重量等数据），就是计量值数据。由于测量工具的精度所限，结果使得测量范围内的数据，也不能做到无限可分而任取其值，因此实测到的数据往往也呈跳跃状。

大数据时代的政务管理

大数据时代的政务管理哈佛大学达文波特说：大数据及其分析，将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。任何一个组织，如果早一点着手大数据的工作，就可以获得明显的竞争优势。怎样利用大数据创新政务管理呢？一、当今世界已进入大数据时代现在世界已经进入了大数据时代。什么是大数据呢？大数据是指对海量数据进行智慧分析并且预测结果的行为和思维方式。以2012年的互联网为例，每天有2940亿封电子邮件发出，如果采用20多年前寄信的方式，需要美国邮政局处理两年；每天有200万篇博客发表、2。5亿张照片上传到Facebook；每天有86。4万小时的视频上传到Youtube，如果连续播放需要770年，这一天产生的信息量，可以装满1。86亿张DVD光盘。《大数据时代》的作者舍恩伯格说，数据量在过去25年当中急剧增长，所以就形成了现在的数据雪崩。1987年，模拟数据量是26亿，数字数据量是2000万。2007年，模拟数据量是186亿，数字数据量是2760亿。今天，模拟数据量占比已经不到2%，模拟数据很难被再处理、再应用，而数字数据可以不断地被重复应用，数字数据的大量产生让计算机处理成为可能。什么时候开始爆发大数据呢？我们什么时候进入大数据时代

呢？《大数据时代》这本书是去年12月份出版的，作者认为，世界进入“拍字节（PB，Petabyte）是大数据爆发的临界点”。计算机上最小的数据单位是一个字节，一个英文字母或者一个阿拉伯数字就是一个字节，一个汉字相当于两个字节。最早我们知道的是KB，就是千字节，MB是百万字节，GB是亿字节。世界进入大数据时代，后面还有EB、ZB等等，KB＜MB＜GB＜TB＜PB＜EB＜ZB＜YB＜BB＜NB＜DB。中国国家图书馆藏书是2631万册，这相当于41TB，美国国家图书馆是1.5亿册，相当于235TB，一个PB相当于4.36个美国国家图书馆的数据量。现在新提出来一个概念，叫数据宇宙。据有关方面预测，从现在到2020年，数字宇宙将每两年翻一倍，到2020年，全球的数据量会达到40ZB，人均数据预计将达5，247GB。现在，大部分数据没有得到充分保护。2012年只有35%的数据被以某种形式进行保护。到2020年时，近40%的信息将会被云计算“触及”。也就是说，数据在产生、传播和处理应用的过程中，肯定在某一个环节被以云计算方式来展现。大数据有四个特征即“4V”。一是Volume，数据量巨大。2007年的数据量是1987年的100多倍，这么大的数据量对过去传统的存储技术产生了挑战，如果按照大数据时代的要求，现在的存储方式肯定是不能适应的，而且成本巨大。将来唯有储存到某个云计算中心或者云存储中心，才是最便宜最方便的。二是Variety，数据的类型多。各种各样类型的数据都被展现出来，有数字、图像、声音、文本等各

数据质量管理

数据质量管理数据质量管理系统应用----生活篇最近在看关于综合分析数据质量管理规范的时候，结合实际生活当中的例子。在这里说出来，可以讨论一下。这里主要是指标值数据质量的管理： 1：数值检查可以和我们固定的阈值检查结合起来，即通过检查单个指标的数值和阈值的比较发现指标的异常和变动的情况。这个就是固定阈值的一种情况。比如当地铁离近站只有4分钟的时候，地铁旁边的灯会一直闪烁。地铁离开车只有一分钟要关门的时候，就会告警即将开车。以免突然开车造成人的伤害。 2：波动检查：一般就是同比波动的检查和环比波动的检查。先计算指标的同比或环比波动率，然后与预订的波动率上下限（阈值）进行比较。这个就是范围阈值。例如昨天公交车上有一条新闻就是重庆目前一小时之内公交车换成免费。那么这一个小时之内就是一个范围阈值，只要在一个小时之内不收钱，即什么也不做，但是当超过一个小时之后就要收钱。那么我们这里就需要告警。 3：还有一种日常当中常用的就是动态阈值比如我们乘坐地铁的时候根据路程的不同地铁价格不同。以及依照路程计价的公交车也一样，路程不同，价格不同。本质上都是乘坐地铁或者公交，但是由于距离

问题因此价格不同，比如收入指标阈值制定的时候，比如不同的地市，在同一时间维度阈值是不同。比如经济发达地区应该制定高一点，经济欠发达地区制定低一点。 4：指标之间的关联检查，比如我们常说的同增同减关联关系，还是以地铁为例，路程增加了，那价格相应就增加了。比如我们理论上我们的用户数增加了，那么收入应该有所增加。但是有时候反而用户量增加了，收入却下降了。增加的用户数比丢失的用户数多因此整体上用户量增加了。但是增加的用户量都是一些劣质用户，而丢失了一部分高端用户。从而导致用户数增加，收入下降的局面。 5：指标平衡检查：对若干个指标值的简单四则运算（加、减、乘、除），来检验各个指标间潜在的平衡或其他比较关系。比如有些指标日指标汇总应该与月指标的值平衡。（也许还可以研究更科学的复杂计算）当发现数据出现异常的时候，首先先分析一下，是不是一些因素导致指标的变化，比如节假日，周末，市场营销策略，以及外部的一些政策对指标造成的变化，然后再查看是不是真的是数据质量的问题，以及源接口数据的问题。数据质量管理系统----理论篇一：从以下5个方面对数据的质量进行管控 1：及时性：数据获取是否及时，主要指数据提取、传送、转换、加

高级管理人员劳动合同

编号：劳动合同书（高级管理人员及技术人员使用）用人单位劳动者签订日期：年月日

签约须知一、用人单位与劳动者应当遵循合法、公平、平等自愿、协商一致、诚实信用的原则，依法订立本劳动合同。二、签订劳动合同，用人单位应加盖公章，法定代表人（主要负责人）或委托代理人应本人签字或盖章，劳动者应本人签字或盖章。三、用人单位与劳动者需要协商约定的其他事项，在本合同书第九项中写明。四、用人单位与劳动者约定的其他内容，劳动合同的变更等内容在本合同内填写不下时，可另附纸。五、本合同应使用钢笔或签字笔填写，字迹清楚，表述准确，不得涂改。六、本合同一式两份，用人单位与劳动者双方各执一份，用人单位不得为劳动者代保管合同。

劳动合同甲方（用人单位）名称：法定代表人（主要负责人）：注册地址：经营地址：乙方（劳动者）姓名：性别：出生年月日：居民身份证号码：联系电话：现居住地址：邮编：户口所在地：邮编：根据《中华人民共和国劳动合同法》以及有关法律、法规的规定，经甲乙双方平等自愿、协商一致，共同签订并履行本合同所列条款。一、劳动合同期限（选择下列其中一项） □本合同为固定期限劳动合同。合同期从年月日起至年月日止；其中试用期为从年月日起至年月日止。 □本合同为无固定期限劳动合同。合同期从年月日起；其中试用期从年月日起至年月日止。 □本合同为以完成一定工作任务为期限的劳动合同。本合同定于年月日生效，于工作完成时终止。劳动合同期限与甲、乙双方签订的培训服务期限相冲突的，劳动合同期限自动延续至《培训合同》约定的服务期限届满为止。二、工作内容和工作地点

市政府大数据管理规范编制内容要求20170923V1.5

市政府大数据管理规范编制内容要求分析

目录 1 编制依据 (3) 2 项目建设目标 (3) 3 咨询工作内容 (3) 3.1咨询服务要求 (3) 3.2咨询工作内容 (4) 3.2.1 编制市政府大数据管理规范体系 (4) 3.2.2 编制市政府大数据管理方案 (4) 3.2.3 编制市政府大数据应用指南 (5) 3.3成果体现 (5) 3.3.1 咨询服务成果包括： (5) 3.3.2 成果形式 (5) 3.3.3 成果归属 (5) 4 项目周期安排 (6) 5 项目开展及验收安排 (6)

1编制依据市委编办〔2015〕372号《关于市信息技术服务中心机构编制调整的批复》：市信息中心，加挂市大数据管理中心，市信息中心的主要任务是：2、组织起草全市大数据发展战略、规划、标准和相关政策法规，引导和推进大数据应用和产业发展。本项目的建设即为市政务大数据的发展建设提供基础保障。市府〔2015〕209号《市人民政府关于印发大数据应用与产业发展规划（2015-2020年）的通知》：妥善处理加快发展与保障安全、开发利用与规范管理、应用推进与产业发展的关系，建立健全政策法规、标准规范，分类、分步推进大数据产业与应用发展。 2项目建设目标在已有国家相关标准的基础上，结合《市政务信息资源共享管理暂行办法》和《市政务数据开放管理暂行办法》，制定数据采集、数据质量提升、数据共享、数据开放、数据分析、数据开放、安全管理等数据管理规范，形成统一完善的市政府大数据规范体系，支撑大数据的深化整合与应用，实现政府大数据信息资源的有效共建和跨部门高度共享，大幅提升政府大数据综合利用水平，有效避免电子政务领域重复投资、盲目建设，提高政府部门的工作效率，促进政府决策科学化、推动社会管理精细化、实现民生服务人性化和提升社区管理民主化。 3咨询工作内容 3.1咨询服务要求调研市相关职能部门的政府大数据及其管理情况，梳理市政府大数据总体框架，编制市政府大数据管理规范体系，规范政府大数据管理。结合市大数据布局及未来大数据发展方向，提出市政府大数据管理方案，指

上海市政务数据资源共享管理办法

上海市政务数据资源共享管理办法第一章总则第一条（目的依据）为规范和促进本市政务数据资源共享与应用，推动政务数据资源优化配置和增值利用，促进政府部门间业务协同，避免重复建设，进一步提高本市公共管理和服务水平，依据国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）等文件精神，结合本市实际，制定本办法。第二条（概念定义）本办法所称的政务数据资源，是指市级行政机关和依法经授权行使行政职能的组织（以下统称“行政机构”）在依法履行职能的过程中采集和获取的各类数据资源。第三条（适用范围）行政机构之间的各类政务数据资源共享行为及其相关管理活动，适用本办法。第四条（职责分工）网上政务大厅建设与推进工作领导小组（以下简称“领导小组”）是全市政务数据资源共享管理工作的领导机构，负责协调推进政务数据资源共享有关的重大事项，领导小组办公室设在市政府办公厅。市经济信息化委负责行政机构政务数据资源共享的统筹规划和本办法的组织实施，会同相关部门制定、发布政务数据资源共享交换具体实施制度，承担政务数据资源共享基础设施以及资源管理平台的建设、运行和维护，负责政务数据资源维护管理、安全运行管理等工作。市财政局负责行政机构政务数据资源共享的资金保障。行政机构是政务数据资源共享的责任主体，应当在各自职责范围内，做好本部门政务数据资源的采集获取、互联互通、目录编制、共享提供和更新维护工作，并按照法律、法规和有关规定，合理使用获得的可共享的政务数据资源（以下简称“共享数据资源”）。第五条（原则要求）政务数据资源的共享与应用遵循以下原则：（一）全面共享。政务数据资源以共享为原则，不共享为例外。行政机构应当在职能范围内，提供各类政务数据资源共享服务。

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司管理文件文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

数据使用管理规定

数据使用管理规定为了加强对信息系统数据的管理，确保网络数据信息的安全，制定了《校园数据安全与使用的管理办法》，下面小编给大家介绍关于数据使用管理规定的相关资料，希望对您有所帮助。数据使用管理规定如下第一章总则第一条制定《校园数据安全与使用的管理办法》的目的是明确我院数字化校园及各子系统的责任和权限，确保各个系统正常运行;加强我院数字化校园信息系统数据维护和安全，预防针对我院数字化校园信息系统数据进行的违纪违法行为;规范我院数字化校园及各子系统的管理和使用，提高我院数字化校园信息系统数据管理的整体水平。第二条本办法中所指数字化校园信息系统数据是指教务管理、学生管理、学生缴费、一卡通、固定资产管理、学生上网、学籍管理、教材管理、实验室管理、智能电控等系统的电子数据。第三条我院数字化校园及各子系统的应用和管理实行与部门职能相对应，谁主管谁负责，部门领导责任制原则。这里应用和管理包括操作系统、应用平台、数据维护(数据整理、数据导入、数据导出、数据修改、数据备份、数据共享等)及推广应用等。第四条我院数字化校园及各子系统的数据修改和安全实行谁修改、谁维护，谁管理、谁负责，预防为主、综合治理，制度防范与技术防范相结合的原则，逐级建立数据安全管理领导问责制和岗位责任制。

第五条电教中心负责提供技术指导、数据标准制定、人员培训、灾难恢复、数据再备份和异地备份、网络安全审计和系统再次开发及应用。第二章组织管理第六条院长是我院数字化校园建设和数据安全第一责任人。成立我院数字化校园领导小组，负责全院数字化校园建设;组建我院数字化校园数据安全管理小组，负责全院信息系统数据安全管理;设置我院网络安全审计监察工作组，负责对网络安全和各部门数据标准、数据整理、数据导入导出、数据修改、数据共享、各部门网站等进行安全审计监察。第七条数据安全管理小组负责制定和评审我院信息系统数据安全策略、安全标准、系统实施方案、安全工作流程和各项规章制度，定期对各部门信息系统数据安全情况进行检查、考核。对于存在数据安全隐患的部门，协助提出整改方案，限期整改。因不及时整改而发生重大事故的，由该部门的有关责任人承担责任。第八条各数字化校园使用部门要设立兼职数据安全管理人员。数据安全管理员的职责是按照安全管理工作流程，执行各项数据安全管理操作任务，保障本部门各项业务数据的安全。数据安全管理小组负责对各部门数据安全管理员进行安全教育培训。第三章权责管理第九条数字化校园的使用和数据安全的权责管理工作按照谁主管，谁负责;谁修改，谁维护的原则进行分级管理。我院数字化校园