style="text-indent:2em;">大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下数据领域专家建议怎么写的问题，以及和存储重要数据用机械硬盘好还是用固态硬盘好的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
本文目录
工作总结怎么写
工作中我们每天、每周、每月、每年都要做总结。那么如何做好总结，我简单的阐述，我是如何做工作总结。
在我的工作中，总结分为个人工作（年/月）总结、项目（周/月/年）总结、部门（月/年）总结，我都是用PPT展示。
一、个人（年/月）总结
1、计划的完成情况
主要阐述，本月/年的工作计划的完成率，未完成的进行原因说明，以及预期的完成时间。
2、主要工作回顾
主要阐述，主要做了哪些事情，如何进行的。
3、工作亮点（变化）
主要展示，工作完成后的亮点，带来什么要的变化。变化包括个人工作中涉及的相关的指标的变化、现场的变化等。
4、个人提升与不足
主要阐述个人工作中，在哪些方面有成长，有什么进步。哪些地方的不足以及可以改的地方，针对不足或需改善的地方，制定相应的改进措施；以及本岗位发现的部门的不足，并附带改进建议。
5、下一步工作计划
主要阐述下月或来年的工作的计划，展示主要的三到五个事项即可，并附工作计划表。
二、项目（周/月/年）总结
1、项目计划的完成情况
主要阐述，项目计划的完成情况和项目进度说明，同样的未完成的进行原因说明，以及预期的完成时间。
2、项目开展历程回顾
主要展示项目关键活动或节点的回顾。
3、项目带来的变化
主要展示，该项目开展带俩的变化，包括指标的变化、现场的变化、团队的变化等。
4、项目中存在风险及管控措施
主要阐述，该项目开展中的风险或未来推行中可能存在的风险，以及风险的管控措施。
5、下一步工作计划
主要阐述，项目下一步关键活动或关键节点，并附项目计划表。
三、部门（月/年）总结
1、部门计划完成情况
A、月度总结主要阐述，月度计划的完成率，未完成的进行原因说明，以及预期的完成时间；
B、年度总结主要阐述，年度主要事项的完成情况，未完成的进行原因说明，以及明年该怎么做。
2、月/年工作回顾
主要阐述，主要事项的工作回顾，未完成的要阐述进行到了哪一步？
3、部门的成绩（变化）
主要阐述，本月或本年的工作亮点，也是主要阐述变化。
A、部门指标的变化：是否到达年度目标指，未到达的进行原因说明。
B、部门现场的变化：改进后与改进前进对比，图片展示为佳。
C、团队的变化：士气、观念、团队协作等方面的，有图片对比为佳，有视频展示更好。
4、存在的不足与改进措施
主要阐述部门还有哪些地方做的不够完善，以及针对性的改进措施。存在的不足，不要过多展示，1到3项为宜。
5、需要协调的事项
主要阐述，本部门不能独立完成的事项，需要公司层面协调以及需要其他部门协助的事项。主要针对的是跨部门的事项。
6、下阶段工作计划
主要阐述，主要的工作事项（改进事项）为宜，日常工作不要展示。附上工作计划表。
我是精益小虾，以上就是我的经验分享，如对您有帮助，欢迎关注、点赞；同时欢迎各路大神留言交流。
Java大数据要学一些什么内容
这是一个非常好的问题，也是很多初学者比较关心的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，所谓的Java大数据通常指的是采用Java语言来完成一些大数据领域的开发任务，整体的学习内容涉及到三大块，其一是Java语言基础，其二是大数据平台基础，其三是场景开发基础。总体上来说，Java大数据的学习内容是比较多的，而且也具有一定的难度。
java语言基础部分的学习内容相对比较明确，由于Java语言本身的技术体系已经比较成熟了，所以学习过程也会相对比较顺利。对于初学者来说，建议围绕JavaWeb开发来制定学习计划，这样也会提升就业竞争力。JavaWeb开发不仅涉及到后端开发知识，还涉及到前端开发知识，整体的知识量还是比较大的，而且在学习的过程中，需要完成大量的实验。
大数据平台部分可以围绕Hadoop来展开，由于当前Hadoop生态已经比较健全了，所以这部分学习内容非常多，需要初学者有一个系统的学习过程。学习Hadoop的初期是完全可以自学的，当前Hadoop的案例也越来越丰富了，所以学习Hadoop也会有一个较好的学习体验。由于Hadoop对于实验场景有一定的要求，所以搭建实验环境是学习Hadoop的一个重要基础。
学习Java大数据一定离不开具体的场景，这里面的场景不仅指硬件场景（数据中心），还需要有行业场景支持，所以学习Java大数据通常都会选择一个行业作为切入点，比如金融行业、医疗行业、教育行业等等。初学者在学习场景开发知识的过程中，并不建议完全采用自学的学习方式，可以考虑在实习岗位上来完成这个阶段的学习任务。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
存储重要数据用机械硬盘好还是用固态硬盘好
重要数据的安全性自然是最重要的。机械硬盘因为采用了碟片存储方式，所以如果数据丢失在大部分情况下是可以恢复的，而且费用相对可以接受，但是固态硬盘用的是闪存颗粒，这类颗粒的数据一旦丢失是很难找回来的，即使有办法也需要专业设备和技术人员才能做到，恢复数据的价格非常昂贵，大部分人根本负担不起，而且如果颗粒直接损坏，那完全没有恢复的可能。
所以说从安全性和寿命角度出发，传统的机械硬盘更靠谱，虽说从理论寿命来看，机械硬盘并不一定比固态硬盘要好，但是机械硬盘当发生隐患时一般是有先兆的，比如出现坏道，读写速度突然下降等等，我们一般可以隔离坏区或者提前备份文件来以防万一，但是固态硬盘有时候损坏是没有预见的，可能前一分钟是好的，过后就坏掉了。
一般重要数据不管是涉及到文档也好，图片也好，对硬盘读写速度一般要求不高，所以尽量使用机械硬盘保存这类数据就可以，而固态硬盘还是专门存储操作系统、一些常用软件和常玩的游戏即可。
数据分析有哪些工具
数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。
如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。
我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：
1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。
2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。
3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。
所以结论就是找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字
DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。
上图先，先看些基本图
各种数据分析好后，可以做成组合图册：
重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。
如果是专业人士或者计算机大拿的，估计可以寻找更复杂的工具进行尝试了。但不适合我，所以我这里就不进行推荐了。
关于数据领域专家建议怎么写的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
