中文文本挖掘预处理流程总结
中文文本挖掘预处理流程总结
2017-09-22 12:14 编程派 0 0 阅读 15
作者：刘建平
来源：https://www.sodocs.net/doc/1f561794.html,/pinard/p/6744056.html
在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
1. 中文文本挖掘预处理特点
首先我们看看中文文本挖掘预处理和英文文本挖掘预处理相比的一些特殊点。
首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般我们需要用分词算法来完成分词，在文本挖掘的分词原理中，我们已经讲到了中文的分词原理，这里就不多说。
第二，中文的编码不是utf8，而是unicode。这样会导致在分词的时候，和英文相比，我们要处理编码的问题。
这两点构成了中文分词相比英文分词的一些不同点，后面我们也会重点讲述这部分的处理。当然，英文分词也有自己的烦恼，这个我们在以后再讲。了解了中文预处理的一些特点后，我们就言归正传，通过实践总结下中文文本挖掘预处理流程。
2. 中文文本挖掘预处理一：数据收集
在文本挖掘之前，我们需要得到文本数据，文本数据的获取方法一般有两种：使用别人做好的语料库和自己用爬虫去在网上去爬自己的语料数据。
对于第一种方法，常用的文本语料库在网上有很多，如果大家只是学习，则可以直接下载下来使用，但如果是某些特殊主题的语料库，比如"机器学习"相关的语料库，则这种方法行不通，需要我们自己用第
对于第二种使用爬虫的方法，开源工具有很多，通用的爬虫我一般使用beautifulsoup。但是我们我们需要某些特殊的语料数据，比如上面提到的"机器学习"相关的语料库，则需要用主题爬虫（也叫聚焦爬虫）来完成。这个我一般使用ache。 ache允许我们用关键字或者一个分类算法来过滤出我们需要的主题语料，比较强大。
3. 中文文本挖掘预处理二：除去数据中非文本部分
这一步主要是针对我们用爬虫收集的语料数据，由于爬下来的内容中有很多html的一些标签，需要去掉。少量的非文本内容的可以直接用Python的正则表达式(re)删除, 复杂的则可以用beautifulsoup来去除。去除掉这些非文本的内容后，我们就可以进行真正的文本预处理了。
4. 中文文本挖掘预处理三：处理中文编码问题
由于Python2不支持unicode的处理，因此我们使用Python2做中文文本预处理时需要遵循的原则是，存储数据都用utf8，读出来进行中文相关处理时，使用GBK之类的中文编码，在下面一节的分词时，我们再用例子说明这个问题。
5. 中文文本挖掘预处理四：中文分词
常用的中文分词软件有很多，个人比较推荐结巴分词。安装也很简单，比如基于Python的，用"pip install jieba"就可以完成。下面我们就用例子来看看如何中文分词。
首先我们准备了两段文本，这两段文本在两个文件中。两段文本的内容分别是nlp test0.txt和
nlp test2.txt：
1. 沙瑞金赞叹易学习的胸怀，是金山的百姓有福，可是这件事对李达康的触动很大。易学习又回忆起他们三人分开的前一晚，大家一起喝酒话别，易
学习被降职到道口县当县长，王大路下海经商，李达康连连赔礼道歉，觉得对不起大家，他最对不起的是王大路，就和易学习一起给王大路凑了5万块钱，王大路自己东挪西撮了5万块，开始下海经商。没想到后来王大路竟然做得风生水起。沙瑞金觉得他们三人，在困难时期还能以沫相助，很不容易。
沙瑞金向毛娅打听他们家在京州的别墅，毛娅笑着说，王大路事业有成之后，要给欧阳菁和她公司的股权，她们没有要，王大路就在京州帝豪园买了三套别墅，可是李达康和易学习都不要，这些房子都在王
大路的名下，欧阳菁好像去住过，毛娅不想去，她觉得房子太大很浪费，自己家住得就很踏实。
我们先讲文本从第一个文件中读取，并使用中文GBK编码，再调用结巴分词，最后把分词结果用uft8格式存在另一个文本nlp_test1.txt
中。代码如下：
1. # ‐*‐ coding: utf‐8 ‐*‐
2.
3. import jieba
4.
5. with open('./nlp_test0.txt') as f:
6. document = f.read()
7.
8. document_decode = document.decode('GBK')
9. document_cut = jieba.cut(document_decode)
10. #print ' '.join(jieba_cut) //如果打印结果，则分词效果消失，后面的result无法显示
11. result = ' '.join(document_cut)
13. with open('./nlp_test1.txt', 'w') as f2:
14. f2.write(result)
15. f.close()
16. f2.close()
输出的文本内容如下：
1. 沙 瑞金 赞叹 易 学习 的 胸怀 ， 是 金山 的 百姓 有福 ， 可是 这件 事对 李达康 的 触动 很大 。 易 学习 又 回忆起 他们 三人 分
开 的 前一晚 ， 大家 一起 喝酒 话别 ， 易 学习 被 降职 到 道口 县当 县长 ， 王 大路 下海经商 ， 李达康 连连 赔礼道歉 ， 觉得 对不起 大家 ， 他 最 对不起 的 是 王 大路 ， 就 和 易 学习 一起 给 王 大路 凑 了 5 万块 钱 ， 王 大路 自己 东挪西撮 了 5 万块 ， 开始 下海经商 。 没想到 后来 王 大路 竟然 做 得 风生水 起 。 沙 瑞金 觉得 他们 三人 ， 在 困难 时期 还 能 以沫 相助 ， 很 不 容易 。
可以发现对于一些人名和地名，jieba处理的不好，不过我们可以帮jieba加入词汇如下：
1. jieba.suggest_freq('沙瑞金', True)
2. jieba.suggest_freq('易学习', True)
3. jieba.suggest_freq('王大路', True)
4. jieba.suggest_freq('京州', True)
现在我们再来进行读文件，编码，分词，编码和写文件，代码如下：
1. with open('./nlp_test0.txt') as f:
2. document = f.read()
3.
4. document_decode = document.decode('GBK')
5. document_cut = jieba.cut(document_decode)
6. #print ' '.join(jieba_cut)
7. result = ' '.join(document_cut)
8. result = result.encode('utf‐8')
9. with open('./nlp_test1.txt', 'w') as f2:
10. f2.write(result)
11. f.close()
12. f2.close()
输出的文本内容如下：
1. 沙瑞金 赞叹 易学习 的 胸怀 ， 是 金山 的 百姓 有福 ， 可是 这件 事对 李达康 的 触动 很大 。 易学习 又 回忆起 他们 三人 分开
的 前一晚 ， 大家 一起 喝酒 话别 ， 易学习 被 降职 到 道口 县当 县长 ， 王大路 下海经商 ， 李达康 连连 赔礼道歉 ， 觉得 对不起 大家 ， 他 最 对不起 的 是 王大路 ， 就 和 易学习 一起 给 王大路 凑 了 5 万块 钱 ， 王大路 自己 东挪西撮 了 5 万块 ， 开始 下海经商 。 没想到 后来 王大路 竟然 做 得 风生水 起 。 沙瑞金 觉得 他们 三人 ， 在 困难 时期 还 能 以沫 相助 ， 很 不 容易 。
基本已经可以满足要求。同样的方法我们对第二段文本nlp test2.txt进行分词和写入文件nlp test3.txt。
1. with open('./nlp_test
2.txt') as f:
2. document2 = f.read()
3.
4. document2_decode = document2.decode('GBK')
5. document2_cut = jieba.cut(document2_decode)
6. #print ' '.join(jieba_cut)
7. result = ' '.join(document2_cut)
8. result = result.encode('utf‐8')
9. with open('./nlp_test3.txt', 'w') as f2:
10. f2.write(result)
11. f.close()
12. f2.close()
输出的文本内容如下：
1. 沙瑞金 向 毛娅 打听 他们 家 在 京州 的 别墅 ， 毛娅 笑 着 说 ， 王大路 事业有成 之后 ， 要 给 欧阳 菁 和 她 公司 的 股权 ，
她们 没有 要 ， 王大路 就 在 京州 帝豪园 买 了 三套 别墅 ， 可是 李达康 和 易学习 都 不要 ， 这些 房子 都 在 王大路 的 名下 ， 欧阳 菁 好像 去 住 过 ， 毛娅 不想 去 ， 她 觉得 房子 太大 很 浪费 ， 自己 家住 得 就 很 踏实 。
可见分词效果还不错。
6. 中文文本挖掘预处理五：引入停用词
在上面我们解析的文本中有很多无效的词，比如"着"，"和"，还有一些标点符号，这些我们不想在文本分析的时候引入，因此需要去掉，这些词就是停用词。常用的中文停用词表是1208个，下载地址在这。当然也有其他版本的停用词表，不过这个1208词版是我常用的。
在我们用scikit-learn做特征处理的时候，可以通过参数stop_words来引入一个数组作为停用词表。
现在我们将停用词表从文件读出，并切分成一个数组备用：
1. #从文件导入停用词表
2. stpwrdpath = "stop_words.txt"
3. stpwrd_dic = open(stpwrdpath, 'rb')
4. stpwrd_content = stpwrd_dic.read()
6. stpwrdlst = stpwrd_content.splitlines()
7. stpwrd_dic.close()
7. 中文文本挖掘预处理六：特征处理
现在我们就可以用scikit-learn来对我们的文本特征进行处理了，在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick中，我们讲到了两种特征处理的方法，向量化与Hash Trick。而向量化是最常用的方法，因为它可以接着进行TF-IDF的特征处理。在文本挖掘预处理之TF-IDF中，我们也讲到了TF-IDF特征处理的方法。这里我们就用scikit-learn的TfidfVectorizer类来进行TF-IDF特征处理。
TfidfVectorizer类可以帮助我们完成向量化，TF-IDF和标准化三步。当然，还可以帮我们处理停用词。
现在我们把上面分词好的文本载入内存：
1. with open('./nlp_test1.txt') as f3:
2. res1 = f
3.read()
3. print res1
4. with open('./nlp_test3.txt') as f4:
5. res2 = f4.read()
6. print res2
这里的输出还是我们上面分完词的文本。现在我们可以进行向量化，TF-IDF和标准化三步处理了。注意，这里我们引入了我们上面的停用词表。
1. from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
2. corpus = [res1,res2]
3. vector = TfidfVectorizer(stop_words=stpwrdlst)
4. tfidf = vector.fit_transform(corpus)
5. print tfidf
部分输出如下：
1. (0, 44) 0.154467434933
2. (0, 59) 0.108549295069
3. (0, 39) 0.308934869866
4. (0, 53) 0.108549295069
5. ....
6. (1, 27) 0.139891059658
7. (1, 47) 0.139891059658
8. (1, 30) 0.139891059658
9. (1, 60) 0.139891059658
我们再来看看每次词和TF-IDF的对应关系：
1. wordlist = vector.get_feature_names()#获取词袋模型中的所有词
2. # tf‐idf矩阵 元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf‐idf权重
3. weightlist = tfidf.toarray()
4. #打印每类文本的tf‐idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重
5. for i in range(len(weightlist)):
6. print "‐‐‐‐‐‐‐第",i,"段文本的词语tf‐idf权重‐‐‐‐‐‐"
7. for j in range(len(wordlist)):
8. print wordlist[j],weightlist[i][j]
部分输出如下：
1. ‐‐‐‐‐‐‐第 0 段文本的词语tf‐idf权重‐‐‐‐‐‐
2. 一起 0.217098590137
3. 万块 0.217098590137
4. 三人 0.217098590137
5. 三套 0.0
6. 下海经商 0.217098590137
7. .....
8. ‐‐‐‐‐‐‐第 1 段文本的词语tf‐idf权重‐‐‐‐‐‐
9. .....
10. 李达康 0.0995336411066
11. 欧阳 0.279782119316
12. 毛娅 0.419673178975
13. 沙瑞金 0.0995336411066
14. 没想到 0.0
15. 没有 0.139891059658
16. 浪费 0.139891059658
17. 王大路 0.29860092332
18. .....
8. 中文文本挖掘预处理七：建立分析模型
有了每段文本的TF-IDF的特征向量，我们就可以利用这些数据建立分类模型，或者聚类模型了，或者进行主题模型的分析。比如我们上面的两段文本，就可以是两个训练样本了。此时的分类聚类模型和之前讲的非自然语言处理的数据分析没有什么两样。因此对应的算法都可以直接使用。而主题模型是自然语言处理比较特殊的一块，这个我们后面再单独讲。
9.中文文本挖掘预处理总结
上面我们对中文文本挖掘预处理的过程做了一个总结，希望可以帮助到大家。需要注意的是这个流程主要针对一些常用的文本挖掘，并使用了词袋模型，对于某一些自然语言处理的需求则流程需要修改。比如我们涉及到词上下文关系的一些需求，此时不能使用词袋模型。而有时候我们对于特征的处理有自己的特殊需求，因此这个流程仅供自然语言处理入门者参考。
下一篇我们来总结英文文本挖掘预处理流程，尽情期待。
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“调试现在改新模式了，我们是 第一批加入进来的，机会真是千载难逢，要我们务必抓住这次机会！”听后我激动异常，暗暗下决心机会是留给有准备的人的，现在机会就放在我面前，我若不抓住，岂不是白白浪费？所以，努力与学习以及实践与理论都将为此而进行。 调试是一门技术活，彭师傅说过：“干调试要多问，多看，少动手。”说实话，刚听到这我就想“不是应该多动手吗？这样才能更加的熟练技能。”后来，我明白了“少动手”的意思是不要乱动、乱摸，调试不仅危险高压电，而且一旦产生事故十分严重，那些仪器仪表十分昂贵。一定要熟悉弄懂后才按规定操作，这也就要坐到前面说的“多问、多看。” 最近我们干的活主要是环吊、门吊、半门吊，具体就是一些接线，打磨，放电缆、装网架等等。在此过程中我深深明白四个字：眼高手低。这也是在学校时，实习老师常常教导我们的“干活最容易犯的是眼高手低，一个很简单的活看起来很容易，一旦动手，你就发现不是那么回事。”现在回想起来，才明白老师的淳淳教导。就在前几天，郭师傅跟牛师傅交给我一个任务，让我协助焊工把角钢焊上，再把网架固定在上面，结果我没把角钢扶正，导致角钢向两边偏了整整5cm。事后，牛 师傅严厉的批评了我，我无言以对，默默的思索自己错在了什么地方。最后，我用磨光机把角钢切下来，重新再安装上去。就是这一次，我真正懂得了“眼高手低。”当然了，这段时间，我也发生了许多别的失误。例如：常常忘记一些该办的要紧事、有些方面操作不当以及把螺丝弄丢等等。这些都不一一列举了。总之，干这些活，我明白了许多，也成熟了许多，我会尽自己的努力做好自己的工作。 这两个星期也感觉挺忙的，周一周三延点、周二周四培训、
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时间和日常保养事项，以及基本操作，使用户对设备足够的熟悉后，让对方签字验单。方便以后对客户进行回访时，询问设备使用情况以及对出现的问题给与及时的解答和回复。 三、配件销售方面，与去年相比有较大的进步。保内用户没有发现再使用副厂配件的，以及保外部分用户也在使用原厂配件，以油类配件最多，滤芯等相对比较少。关于这方面我与很多用户沟通过，保内用户使用是基于设备没有出保，使用副厂配件设备出现故障厂家不给予索赔和免费保养。保外用户不使用原厂配件基本是嫌配件太贵又不给予免费保养，又认为在一些大配件重要配件使用原厂的，小配件像滤芯等使用副厂的常保养下就无多大碍的误区。导致这样的现象主要还是由于我们在与客户沟通方面的问题，没有使用户认识到使用副厂配件对设备的损害。我还需改进和学习与用户沟通的方法与知识。 在过去20xx年的工作中，我基本达到所需完成工作的要求和领导交付的任务。通过这一年的锻炼，使我成长不少，但是，工作中还存在不少问题： 1.工作上善欠缺主观性与积极性。工作任务越来越繁重，工作压力也越来越大，但是在任务重、压力大的情况下，工作心态还比较懒散，态度不端正，一定程度上影响了工作效率。 2. 独自作业时欠缺经验，应对及应变措施还达不到所
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文本分类的数据预处理相关知识介绍 在进行文本分类时，毫无疑问会涉及到对文本数据进行预处理，包括文档切分、文本分词、去停用词（包括标点、数字、单字和其它一些无意义的词）、文本特征提取、词频统计、文本向量化等操作。下面就这几方面作一个概括性的介绍，具体的实现还有待慢慢的研究。 1. 文档切分 文档切分这个操作是可选的，取决于你获取到的文档集合的形式。如果你得到的文档集合本身就是一篇一篇文章分开的，那么这一步就可以省略了。反之，如果文档集合是一个单一的文件，所有的文章都存储在这个文件中，那么你就要将其中的文章提取出来单独存放在一个文件中，从而便于以后的操作。 一般来说，单一文件的文档集合中文章与文章之间都会使用一些标记来区分，比如用空行、特定符号等等。我做的课程作业中有一个人民日报语料库，语料库中文章与文章之间就是用空行来分隔的。 2. 文本分词 文本分词是预处理过程中必不可少的一个操作，因为后续的分类操作需要使用文本中的单词来表征文本。目前文本分词已经有很多比较成熟的算法和工具，在网上搜索一下就会发
现很多。 文本分词包括两个主要步骤，第一个是词典的构造，第二个是分词算法的操作。 词典的构造目前比较流行的有字典树即标准trie树，字典树的构造有很多方法，本人博客中也有一篇用java实现字典树的博文，但是空间利用率和效率可能不是很高。目前比较不错（节约空间和效率）的构造方法有双数组trie树等。 分词算法有简单的有复杂的，常见的主要有正向最大匹配、反向最大匹配、双向最大匹配、语言模型方法、最短路径算法等等，这些算法在网上都可以找到详细的资料。 3. 去停用词 去停用词也是预处理过程中不可缺少的一部分，因为并不是文本中每一个单词或字符都能够表征这个文本，比如说“这个”、“的”、“一二三四”、“我你他”、“0 1 2 ……9”等等，那么这些词就应当从文本中清除掉。可以在网上下载一份中文的停用词表来作为去停用词的参考。 4. 文本特征提取 这个是文本分类过程中很重要的一部分，但是并不是必要的，当然最好有这一部分。我们不能肯定的说文本中的某一个单词就能100%表征这篇文档，只能说这个单词能以某种程度来表征这篇文档，这个程度具体衡量的标准就是概率。概率越大，说明这个单词越能表征这篇文档；反之则越不能
基于情感文本挖掘和分析的系统设计
摘要：如何对网络中大量的文本数据进行挖掘和分析是大数据应用一个热点的问题，本文提供一种对文本数据进行挖掘和分析的新思路。以汽车口碑的文本数据为例，将采集的数据存入sql server 2008数据库，采用自然语言处理的方法处理数据，结合最大熵算法和支持向量机（support vector machine， svm）算法对数据进一步挖掘和分析。 关键词：文本分析；数据挖掘；汽车大数据；svm 一、研究背景 情感文本挖掘和分析是自然语言处理中的一个研究领域[1]。如何有效地挖掘网络情感文本中的数据，是当今网络舆情分析所面临的关键问题。[2]本文借鉴现有的研究成果，提出一种基于最大熵算法结合svm的文本情感分析新思路，设计出一个基于情感文本挖掘和分析的系统。 二、基于情感文本挖掘和分析的系统设计 （一）数据的采集 （二）数据的预处理 本系统创新地运用了hashset类来存储不重复的对象[3]；采用基于ansj的分词算法进行中文分词；使用基于哈工大停用词表的改进型停用词表进行停用词过滤操作。 （三）特征词的提取 针对“知网情感词典”和“台湾大学简体中文极性词典ntusd”合并后的词典，我们通过人工添加新词的方法构建更合理的情感词典，提取评论的特征词。 （四）文本向量化 为了使计算机处理文本数据，我们需要将数据进行向量化。本文使用了著名的权值计算方法――词频-逆向文档频率（term frequency?cinverse document frequency ， tf-idf[4]）实现汽车口碑的向量化。tf-idf是一种统计方法，用以评估特征词对于汽车口碑中情感倾向的重要程度。 tfidf的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率tf高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。特征词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随著它在语料库中出现的频率成反比下降。 （五）情感分析 1基于最大熵算法的情感分类 这里我们使用的是softmax回归模型，逻辑回归（softmax）是最大熵对应类别为两类时的特殊情况 [5]。在softmax回归中，类型标记y可以取k个不同的值。于是，对于我们的训练集便有。首先计算softmax回归概率值，其中是模型的参数。这一项对概率分布进行归一化，所有概率之和为1。然后添加一个权重衰减项来修改原代价函数，让参数值保持比较小的状态，这个衰减项会惩罚过大的参数值，得到新的代价函数，利用求偏导数，求最小化，从而实现一个可用的softmax回归模型。 2基于svm的情感细粒度分析 假设存在训练样本，可以被某个超平面没有差错地分开，其中，m为样本个数，为n维实数空间，是分类间隔。因此和两类最近的样本点距离最大的分类超平面称为最优超平面。在条件下对求解一下最大的函数值，为拉格朗日乘子，再根据公式求解最优分类函数，是偏移量，是是共轭表达。从而得到svm分类器[6]。 三、结果分析 本文对网上7种车型的口碑进行爬取，利用最大熵算法的softmax分类器进行情感倾向分类得到结果如下。
机电工程师年终工作总结范文
机电工程师年终工作总结范文 xxxx年是我在公司工作的第三年，在这三年里随着公司在不断的发展和壮大我 个人也从一个不知所谓的棱头青逐渐的变的成熟，从一个对平衡机毫无了解的门 外汉变成一个熟悉平衡机原理熟悉公司各种产品的专业技术人员，而且在对部门 的管理和与人沟通方面我也有了更深层次的认识，我深知我取得的这些进步和公 司领导的培养是分不开的。没有他们不厌其烦的教导和一次次的给予机会我不会 取得今天的进步，展望xx年是机遇和挑战并存的一年，我将团结在公司领导核心 周围，努力工作，艰苦奋斗，为公司向更高层次发展做出自己的贡献。 回首xxxx初，虽然在xx年公司取得了可喜的成果，但是公司领导并没有沾沾自喜，反而为xxxx年制定了更高的目标。我也在经过短暂的调整之后马上进入自己 的角色，当时按照领导的指示，我负责研发部管理和电气车间生产管理的工作。、 我首先指定的部门工作范畴细则，明确了整个部门的工作任务。又对每个部门的 成员在整个部门工作中所负责的范畴做了规定并已书面的形式发放到他们手中， 我制定了部门成员结构组成图，明确上下级的从属关系。我想在完成公司交给的 部门任务的同时建立一个有纪律，有向心力的团队更好的为公司服务是领导更希 望我能做到的。在xxxx年初我的部门人员发生了很大的变化，首先是李鑫的离职 按照公司领导的指示我迅速调整了部门的结构，将原来主要负责电气生产的董建 军接替李鑫的研发工作，将原来只参与电气生产的许建文安排在负责生产管理并 参与生产的位置，在我整理李鑫的工作备份时候，我发现一体机单片机程序不能 正常工作，我用其他方法找到李鑫要回了能用的程序，并完成当时李鑫负责的一 东项目， 4月份董建军离职，影响了第一台微电机自动平衡机部分编写，为了保 证设备参展，我连续加班，五一长假也不例外，最后实现了设备参展前有流畅动 作的目标。 这时公司领导也不断的给我提供新的技术人员来补充部门工作。在新的人员还不 能完全胜任的阶段，为了能完成生产任务，我经常是身兼多职，从电气图设计， 到指导和参与配电完成再有新plc程序和触摸屏程序编写，设备厂内调试都由我 一个人来完成。很多时候为了不耽误工程的进度我就利用自己的业余休息时间加 班加点。加班到很晚没有车我就自己花钱打车回家。重庆自动线项目，上海自动 打孔机项目，德惠大华自动机项目都是这个阶段的完成的。 我还努力培养新人，把许建文掉到研发办公室，指导他使用protel制图软件，制作电气原理图，在plc编程上，我也经常把思路告诉他让他动手编写程序，但是 由于我太急功尽力给他的压力太大，使得他承受不住压力提出辞职。在此事情上 人身上我重新认识了培养人才的方法和观点，要想炼出好钢，就应该找到好的材 料，不管在意志品质上还是道德修养上，选中人才后再努力培养才不能造成人力 和物力的浪费。在接下来的工作中我也是按照这样的思想去选材，后来公司输送
挖机驾驶员工作总结
挖机驾驶员工作总结 挖掘机技术哪家强!相信大家都知道，不过，挖掘机驾驶员的工作怎么写呢?以下就是小编为大家整理的关于挖掘机驾驶员的工作总结范文，欢迎阅读。 2015年时间转瞬逝去了，在各位领导的带领下、在同事们的支持和帮助下，我坚持不断地学习理论知识、工作总结范文工作经验，加强自身思想修养，努力提高综合素质，严格遵守各项，从而完成了自己岗位的各项职责。在此，我要感谢大家。正是因为你们的这种支持和帮助，以及你们对我的严格要求，使我感觉到我已融入了凯斯售后服务部这个团队，感受到了来自凯斯的温暖。 在山东格瑞特售后服务部德州办事处我主要是从事挖掘机维修方面的工作。任现职以来，严格履行维修工程师的岗位职责，认真学习，努力工作，较好地完成了本职工作和领导交给的各项任务。现将一年来的工作情况总结如下： 一、我的工作主要是负责挖掘机的维修保养技术支持，负责检修作业检查和不良设备的'维修，积极参与挖掘机各种故障的处理，按照客户要求，对出现问题的挖掘机进行检测维修;监管检修记录台帐，建立并完善设备履历档案管理;仓库管理，配件进货，出库记录等。 二、当公司的挖掘机卖出时，根据公司领导的需求，我需和挖掘机同往至交货地点，进行设备的交接，完成整个销售过程。并确认联系人和联系方式，签署售后，检查设备是否能正常运行，检查随车佩带工具及赠送配件是否齐全等。将设备完好无损的交给用户，给客户讲解车辆基础保养时间和日常保养事项，以及基本操作，使用户对设备足够的熟悉后，让对方签字验单。方便以后对客户进行回访时，询问设备使用情况以及对出现的问题给与及时的解答和回复。 三、配件销售方面，与去年相比有较大的进步。保内用户没有发现再使用副厂配件的，以及保外部分用户也在使用原厂配件，以油类配件最多，滤芯等相对比较少。关于这方面我与很多用户沟通过，保内用户使用是基于设备没有出保，使用副厂配件设备出现故障厂家不给予索赔和免费保养。保外用户不使用原厂配件基本是嫌配件太贵又不给予免费保养，又认为在一些大配件重要配件使用原厂的，小配件像滤芯等使用副厂的常保养下就无多大碍的误区。导致这样的现象主要还是由于我们在与客户沟通方面的问题，没有使用户认识到使用副厂配件对设备的损害。我还需改进和学习与用户沟通的方法与知识。 在过去2015年的工作中，我基本达到所需完成工作的要求和领导交付的任务。通过这一年的锻炼，使我成长不少，但是，工作中还存在不少问题： 1.工作上善欠缺主观性与积极性。工作任务越来越繁重，工作压力也越来越大，但是在任务重、压力大的情况下，工作心态还比较懒散，态度不端正，一定程度上影响了工作效率。
[数据分析] 教你一文掌握数据预处理
数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？ 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍： ?常用方法 ?N umpy部分 ?P andas部分 ?S klearn 部分 ?处理文本数据 一、常用方法 1、生成随机数序列 randIndex = random.sample(range(trainSize, len(trainData_copy)), 5*tra inSize) 2、计算某个值出现的次数 titleSet = set(titleData) for i in titleSet: count = titleData.count(i)
用文本出现的次数替换非空的地方。词袋模型 Word Count titleData = allData['title'] titleSet = set(list(titleData)) title_counts = titleData.value_counts() for i in titleSet: if isNaN(i): continue count = title_counts[i] titleData.replace(i, count, axis=0, inplace=True) title = pd.DataFrame(titleData) allData['title'] = title 3、判断值是否为NaN def isNaN(num): return num != num 4、 Matplotlib在jupyter中显示图像 %matplotlib inline 5、处理日期 birth = trainData['birth_date'] birthDate = pd.to_datetime(birth) end = pd.datetime(2020, 3, 5) # 计算天数birthDay = end - birthDate birthDay.astype('timedelta64[D]') # timedelta64 转到 int64 trainData['birth_date'] = birthDay.dt.days
调试员工作总结
调试员工作总结 篇一：调试员工作总结 年终总结 从今年年初来到公司，到现在不知不觉已经到了年末，细细品味，发觉自己在不轻易间 成熟了许多，对待工作的态度和为人处世的方式也有所改变，也许这就是成长。非常感谢公 司能给我这样一个平台，让我在工作中不断学习，不断进步，慢慢的提升自身的素质和才能。 回首过去一年，公司陪伴我走过重要的一个阶段，使我实现的自己的梦想，翻开了自己人生 崭新的一页，在此我向公司尊敬的领导和亲爱的同事们表示衷心的感谢，正是有了你们的帮 助和关心才能使我在公司的发展上一个台阶。虽然XX 年是我收获最大的一年，但是自身的不足之处也暴露无疑： 1. 虽然年轻充满干劲，但是缺乏经验，在工作中容易走“弯路”，处理一些新问题上存 在着一些的欠缺。 2. 工作中不够细致，不够用心，在装置调试的过程中，不该出现的小错误经常见到。 3. 有很多东西都是第一次着手，在思想上唯唯诺诺，不敢大胆放手去做，总是考虑半天
不动手，浪费了不少时间。虽然来调试组时间不长，个人能力和工作经验也有待提高，在工作中欠缺工作经验，但 是有个良好的工作态度，必定可以积极的处理遇到的问题，虚心的请教别人，来弥补经验的 不足。有的时候工作怕麻烦，不肯静下心来认真的认真的去学习调试方法，致使在调试的过 程中感觉比较累，无从下手，容易犯一些小错误，这个是日后工作中一定要解决的问题，做 事再细致点，方便别人，严格自我。随着时间的推移，调试过的装置也渐渐的多了，也对它 们有了一定的认识，以后再遇到就不会存在心理负担。因此在今后的工作和生活中，除了积 极改正自身缺点克服弱点，还需要注重知识的积累，和经验的总结，并以高标准要求自己， 不断学习，才能使自己更快的成为一名经验丰富的技术人员。 XX年是充满期待的一年。作为部门中的一员有义务、有责任、有目标、有理想的去做 好工作，做好自己工作范围内的事情。加强学习和实践，继续提高个人水平。针对自己的岗 位，重点是把高压系列和通信系列的装置做熟悉，要做到什么样的装置该怎么调试，那些事
挖掘机销售工作计划总结(精选多篇)
挖掘机销售工作总结(精选多篇) 挖掘机销售如何做好客户接触及拜访工作字体大小：大中小2014-05-3117:08:54来源：致信网作者：樊宇明 12.跟踪服务 一个接触目的达成后，随之会产生新的接触目的，在此接触目的基础上，业务员要与客户继续接触。 二．销售拜访流程 销售拜访是业务员以销售产品为目的对客户所作的拜访，目的明确、动机鲜明、毫不掩饰。一般业务员对客户的销售拜访按以下程序执行： 1.寻找客户 寻找客户是销售拜访的基础，客户是销售拜访的目标，达成销售时销售拜访的目的。业务员销售产品必须从寻找客户开始，如果连客户在哪里都不知道，销售时无从谈起的。在前面的内容里，我们曾经讲过我们的客户群体，其中说明了挖掘机使用和停放最集中的地方，同时介绍业务员该到什么地方去寻找客户。只要用心，其实客户是不难找到的。为了把生意做得更好，客户也在随时随地宣传着自己，他们不可能把自己藏起来让我们使劲找。 2.客户分析
寻找客户的过程是从大众人群内寻找对挖掘机感兴趣的人们的过程，客户分析的过程则是将对挖掘机感兴趣的人群进行分解的过程。 对挖掘机感兴趣的人群中除了业内人士之外，我们都可以把他们看作基础客户群体。我们的客户分析就是从分析基础客户群体开始的： ①首先我们按购买意向的强烈程度将客户分成若干等级； ②然后按资金实力再将客户分成若干等级； ③还可按客户信誉的好坏将客户分成若干等级； ④按是否拥有工程将客户分成若干等级； ⑤其它分级、分等原则。 购买意向与资金实力是我们进行客户分析的最关键因素，我们在具体分析过程中可以使用如下分析坐标： 如上图所示，“1”为购买意向强烈且资金实力雄厚的客户，这是需要我们首先要争取的客户，这部分客户如经考察信誉良好，我们可放心按规定与其操作业务；“2”为购买意向强烈，但资金实力相对较弱客户，对于这部分客户，如果经考察这其中信誉良好且有工程合同的客户，我们可以主张以银行按揭、分期付款或融资租赁的方式与其操作业务；“3”为购买意向不够强烈，但资金实力雄厚的客户，如经考察其信誉良好，我们可积极争取，以促成销售。“4”为购买意向不
中文文本挖掘预处理流程总结
中文文本挖掘预处理流程总结 2017-09-22 12:14 编程派 0 0 阅读 15 作者：刘建平 来源：https://www.sodocs.net/doc/1f561794.html,/pinard/p/6744056.html 在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 1. 中文文本挖掘预处理特点 首先我们看看中文文本挖掘预处理和英文文本挖掘预处理相比的一些特殊点。 首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般我们需要用分词算法来完成分词，在文本挖掘的分词原理中，我们已经讲到了中文的分词原理，这里就不多说。 第二，中文的编码不是utf8，而是unicode。这样会导致在分词的时候，和英文相比，我们要处理编码的问题。 这两点构成了中文分词相比英文分词的一些不同点，后面我们也会重点讲述这部分的处理。当然，英文分词也有自己的烦恼，这个我们在以后再讲。了解了中文预处理的一些特点后，我们就言归正传，通过实践总结下中文文本挖掘预处理流程。 2. 中文文本挖掘预处理一：数据收集 在文本挖掘之前，我们需要得到文本数据，文本数据的获取方法一般有两种：使用别人做好的语料库和自己用爬虫去在网上去爬自己的语料数据。 对于第一种方法，常用的文本语料库在网上有很多，如果大家只是学习，则可以直接下载下来使用，但如果是某些特殊主题的语料库，比如"机器学习"相关的语料库，则这种方法行不通，需要我们自己用第
对于第二种使用爬虫的方法，开源工具有很多，通用的爬虫我一般使用beautifulsoup。但是我们我们需要某些特殊的语料数据，比如上面提到的"机器学习"相关的语料库，则需要用主题爬虫（也叫聚焦爬虫）来完成。这个我一般使用ache。 ache允许我们用关键字或者一个分类算法来过滤出我们需要的主题语料，比较强大。 3. 中文文本挖掘预处理二：除去数据中非文本部分 这一步主要是针对我们用爬虫收集的语料数据，由于爬下来的内容中有很多html的一些标签，需要去掉。少量的非文本内容的可以直接用Python的正则表达式(re)删除, 复杂的则可以用beautifulsoup来去除。去除掉这些非文本的内容后，我们就可以进行真正的文本预处理了。 4. 中文文本挖掘预处理三：处理中文编码问题 由于Python2不支持unicode的处理，因此我们使用Python2做中文文本预处理时需要遵循的原则是，存储数据都用utf8，读出来进行中文相关处理时，使用GBK之类的中文编码，在下面一节的分词时，我们再用例子说明这个问题。 5. 中文文本挖掘预处理四：中文分词 常用的中文分词软件有很多，个人比较推荐结巴分词。安装也很简单，比如基于Python的，用"pip install jieba"就可以完成。下面我们就用例子来看看如何中文分词。 首先我们准备了两段文本，这两段文本在两个文件中。两段文本的内容分别是nlp test0.txt和 nlp test2.txt： 1. 沙瑞金赞叹易学习的胸怀，是金山的百姓有福，可是这件事对李达康的触动很大。易学习又回忆起他们三人分开的前一晚，大家一起喝酒话别，易 学习被降职到道口县当县长，王大路下海经商，李达康连连赔礼道歉，觉得对不起大家，他最对不起的是王大路，就和易学习一起给王大路凑了5万块钱，王大路自己东挪西撮了5万块，开始下海经商。没想到后来王大路竟然做得风生水起。沙瑞金觉得他们三人，在困难时期还能以沫相助，很不容易。 沙瑞金向毛娅打听他们家在京州的别墅，毛娅笑着说，王大路事业有成之后，要给欧阳菁和她公司的股权，她们没有要，王大路就在京州帝豪园买了三套别墅，可是李达康和易学习都不要，这些房子都在王
挖机销售工作总结
挖机销售工作总结 第一篇：20XX年度神钢挖机营销企划工作半年会 20XX年6月，中远机械投资集团董事长李梦楚先生、副总裁王文玉先生参加了由成都神钢工程机械有限公司组办的关于“共拓、共担、共赢”为主题的《20XX年度神钢挖机营销企划工作半年会》。本次会议针对全国工程机械市场目前持续低迷的严峻形势，就如何做好下一步市场营销工作进行了全面的分析与研讨。 第二篇：20XX销售工作总结总结 20XX年已经过去，在这一年中，经过自已的努力和领导的支持，工作上有了一些收获，一年的工作经验，让我学会了如何去处理和客户之间的关系。在这新的一年到来之前，为了吸取教训，提高自已，现在对自己的工作做一下总结，20XX年的工作做的更好： 我是12年9月份到太和总店工作的，工作期间到各小区，广场独立搞活动发宣传资料，到附近村推广等等。参加的小型活动也是很多很多，每次活动我都是全身心的投入了战斗。在没有负责销售工作以前，我是没有经验的，仅凭对销售工作的热情，而缺乏对销售家电工作的知识。为了迅速融入到这个工作中来，到总店上班之后，一切从零开始，一边学习产品知识，一边摸索小家电工作，遇到销售和产品方
面的难点和问题，只能从网上及从其它渠道了解，通过不断的努力学习，我初步掌握了净水器的基本方法，具备了基本的销售能力，并且具备了独立带队做活动的能力。培养了自己的人际关系。锻炼了自己处理事情的能力。感谢恒纳公司给我锻炼机会。下面是我对于这一年来我所存在的不足的总结： 存在的不足： 1、对于销售市场了解的还不够深入，对产品的技术问题掌握的过度薄弱不 能十分清晰的向客、户解释。 2、有些关于销售上的问题出现的时候不能及时找出解决的办法。 3、做事总是畏手畏脚的，把自己的位置定的太低，总是害怕做错了事。 4、给自己的目标定的太低，做事有点拖拉，做事太慢。 未来的计划：家用净水器是一个直接关系到人们生命健康的环保产品，净水器功效显而易见，加上人们消费水平和健康意识的迅速提高，净水器早就应该步入大众家庭。也正是因为这些美好的前景，才有很多净水器厂家、经销商愿意投身到这一朝阳行业中，希望能抓住这一产业发展的黄金机遇。 在接下来的一年中，我们的工作重点是如何推广，及诚
文本挖掘论文：WEB文本信息的提取
文本挖掘论文：WEB文本信息的提取 【摘要】随着网络信息的迅速发展，网络信息量日益增加，怎样从海量的网络上提取有用的信息是web文本挖掘技术的重要应用方向。本文提出一种web文本挖掘系统的设计模型，为实现更深层次的信息处理做准备。 【关键词】文本挖掘 web 信息处理 一引言 web挖掘从数据挖掘发展而来，因此，其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但是，web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处，web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档。由于web文档本身是半结构化或无结构的，且缺乏机器可理解的语义，因此，有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘，即使可用也需要建立在对web文档进行预处理的基础之上。 二 web文本挖掘系统的设计 web文本挖掘系统能自由漫游web站点，在web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取，并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。系统原型图，见图1。 1．文档采集器 利用信息访问技术将分布在多个web服务器上的待挖掘文档集成在web挖掘系统的本地数据库中。
2．文本预处理器 利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。 3．文本分类器 利用其内部知识库，按照预定义的类别层次，对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。 4．文本聚类器 利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。 5．多维文本分析引擎 web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术，为用户提供关于文档的多维视图。多维文本分析引擎还具有统计、分析功能，从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。此外，多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪，包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。 6．用户接口模块 在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。它为用户提供可视化的接口，将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎，并将多维文本分析引擎返回的多维文本视
工作总结-产品调试员个人工作总结 精品
产品调试员个人工作总结 产品调试员个人工作总结 2019年，我结束了学校生活，踏上了工作岗位，开始了新一轮不同于以往在学校的学习生涯。 这半年多以来，我在各领导及同事的帮助指导下，由一名初入社会没有任何经验的新人，成为了一名仍在不断摸索不断学习的技术员，而这半年多以来的学习使我无论是在敬业精神，思想境界，为人处事还是在业务素质，工作能力上都得到很大的提高，努力及时高效的完成领导赋予的工作任务，现将本人半年多以来的工作学习情况总结如下 1入职以来所做的工作 1图纸盖章签收 经由工程部和研发部派发下来新项目的图纸，我核对一下，盖章签收，作好记录，这样便于领导同事们的查找，修改。 项目是否对应好，图纸是否复印齐全，装订无误，这关系到接线安装人员能否对号准确安装接线，不返工。 每次复印我都会多复印一份，便于我们调试人员提前做好准备，用的哪种，需要调试哪些功能，思考下该怎样调试。 有时还会提前去接线区看看新来的接线同事有没有接错线，以免接完线，安装完后，不便于检查，电控里空间小了，板上线越来越多了，都不利于检查。 2调试出厂产品 经由车间工作人员安装接线完后，我们调试组便开始逐一检查产品各功能是否有效准确无误，还思考该用什么样的方法调试产品更加准确周到，便捷。 做到每项功能的调试准确不误漏，大家一起讨论研究各调试产品的功能，性能，用法等等。 这项工作是否完美的完成关系到公司的效益荣誉，操作人员的生命安全。 从部门同事间的讨论中，尤其售后同事反馈回的各种很实际的现象中，我深刻体会到调试人员的重要性。 3汇报工作 经我们调试完产品写完书面调试报告，由质检部审查后，我们进行软件上的
铁路员工工作总结范文
铁路员工工作总结范文 【范文一：铁路安全工作总结】 自全面推行安全风险管理以来，我站认真贯彻落实部、局及车站安全风险管理有关工作的部署，深刻领悟盛部长“问题在现场，原因在管理，根子在干部”的讲话内涵。管理人员深入作业现场，积极宣传安全风险管理理念，明确安全风险关键环节并制定对应的卡控措施，对影响运输生产安全的风险进行有效的控制。 一、明确风险管理目标，确定安全风险关键。 铁路安全工作一直以来是最重要的工作，也是最难做好的工作。在血的经验教训面前，只有尊重铁路安全生产规律，树立安全风险意识，从根本上查找安全管理的薄弱环节，才能最大限度地减少或消除安全风险，从而实现运输安全的长治久安。 1、充分利用各专项整治活动的平台，合理评估在接发列车、调车作业、劳动安全、专用线管理等方面存在的的安全风险，确立值班干部日常检查、添乘及跟班作业检查的安全风险关键点。 2、严格落实接发重点列车、动车组、切割正线调车等特殊情况干部上岗卡控制度，利用”;十五三”对规检查及时发现作业人员在执行作业标准过程中人员忽视的安全风险。
3、定期组织召开站区联劳会，协调组织工务、电务、接触网、公安对站区行车设备进行一次五位一体联合检查，排查设备隐患，同时将隐患及时纳入设备安全风险管理问题库。 二、把握风险管理规律，统筹分析评估风险。 安全风险管理，既是结合铁路安全工作实际，通过风险识别、风险研判和规避风险、转移风险、驾驭风险、监控风险等一系列活动来防范和消除风险。 1、对安全风险管理问题库中的问题，组织业务骨干成立专业小组，按照潜在损失或产生的风险后果分类为，然后映射到表格中进行分析。 2、对发生违线、严重违章问题的职工列为当月安全风险关键人，并由其所在班组的包班干部组织班组长、作业互控人及责任人进行问题分析。通过合理的安全风险评估，从而认识到工作中暴露的安全问题的根源。 3、利用职工日常业务学习、培训的时机，讲解全路的典型事故案例。从第三方的角度对案例进行分析讨论，引导职工对事故原因进行深入思考，把握安全风险点。 三、制定风险防范措施，积极主动应对风险。 实现安全风险的预先控制、超前防范，从源头上化解和降低风险是安全风险管理的首要环节。根据风险的性质、成因、规模、时段、力度及影响大小制定风险防范卡控措施，是强化安全管理基础的关键。
文本挖掘
文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理
电源调试工作总结
电源调试工作总结 非常感谢公司给我这个成长的平台，令我在工作中不断的学习，不段的进步，慢慢的提升自身的素质与才能，回首，我跨进公司这段时间里，这段时间对我来说很重要，可以说是我走过人生很重要的一个阶段，使我学到了很多工作经验，这些日子里领导和同事对我的支持与关爱，令我受用别致，在此我向公司的领导以及全体同事表示最衷心的感谢，有你们的协助才能使我在工作中更加的得心应手，在工作上，围绕中心工作，严以律己，较好的完成各项工作任务。 在工作态度上，能遵章守纪、团结同事、务真求实、乐观上进，始终保持严谨认真的工作态度和一丝不苟，勤勤恳恳，任劳任怨。在生活中发扬艰苦朴素、勤俭耐劳、乐于助人，老老实实做人，勤恳做事，简朴的生活，严格要求自己。 今后努力的方向：随公司各项制度的实行，可以预料我们的工作将更加繁重，要求也更高，需掌握的知识也更高更广。为此，我将更加勤奋的工作，刻苦的学习，努力提高文化素质和各种工作技能，为公司做出应有的贡献。在这调试过程中，作为一个运营管理者，首先提高自身的整体素质，树立起开拓创新、务实高效的形象。我充分认识到自己既是一个管理者，更是一个执行者。要想管理好这项运营工作，除了熟悉业务外，首先要以身作则，这样才能保证设备安全运营。总之，这次TCN的调试，在领导的支持、帮助下，在工程技术专家、前辈的培养下，我在不同的工作岗位上取得了一定的成绩。成绩已成
为过去，我面临的是来自新世纪、新技术、新问题的挑战。面对挑战，我深深地认识到自己的不足，差距很大。我必须一如既往地努力学习、勤奋工作，不断地增长知识，提高能力，为企业的发展尽自己的力量。我自从进入本公司参加此项工作以来，一直从事一线电工工作，主要从以下几个方面来总结： 一、在工作中，坚持谦虚、踏实、勤奋的工作准则，积累了较丰富的实践经验，取得了一定的工作成绩，得到了同事、领导认可。在此期间，完成了全过程多类工业、民用项目电气工程安装、调试、系统启动运行等工作，编写了大量的调试运营表格、调试方案、系统试运行方案，对施工、安装过程中的技术管理、生产管理有了较全面、系统的了解，二、强化理论和业务学习，不断提高自身综合素质 我重视加强理论和业务学习，在工作中，坚持一边工作一边学习，不断提高自身综合素质水平。 1.认真学习相关理论和简单经验，有效快速的完成运营程序。 2.是认真学习工作业务，在学习方法上做到在重点中找重点，抓住重点，并结合自己在这些知识方面存在哪些不足之处，有针对性地进行学习，不断提高自己的办公室业务工作能力。 3.认真学习公司文件及专业技术程序文件等，结合自己工作实际，逐条应用。通过学习，进一步扎实专业知识和实际应用方法。 三、努力工作，安全生产 1、提高职工安全用电意识，增强职工责任心。 2、落实完善安全用电组织体系，健全安全管理规章制度。
最新挖掘机销售工作总结(精选多篇)
挖掘机销售工作总结(精选多篇) 第1篇第2篇第3篇第4篇第5篇更多顶部 目录 第一篇：挖掘机销售如何做好客户接触及拜访工作第二篇：我国挖掘机市销售情况分析第三篇：挖掘机售后年终总结第四篇：挖掘机售后服务年终总结第五篇：挖掘机的工作计划更多相关范文 正文第一篇：挖掘机销售如何做好客户接触及拜访工作挖掘机销售如何做好客户接触及拜访工作字体大小：大中小2020-05-31 17:08:54来源：致信网作者：樊宇明 12.跟踪服务 一个接触目的达成后，随之会产生新的接触目的，在此接触目的基础上，业务员要与客户继续接触。 二．销售拜访流程 销售拜访是业务员以销售产品为目的对客户所作的拜访，目的明确、动机鲜明、毫不掩饰。一般业务员对客户的销售拜访按以下程序执行：
1.寻找客户 寻找客户是销售拜访的基础，客户是销售拜访的目标，达成销售时销售拜访的目的。业务员销售产品必须从寻找客户开始，如果连客户在哪里都不知道，销售时无从谈起的。在前面的内容里，我们曾经讲过我们的客户群体，其中说明了挖掘机使用和停放最集中的地方，同时介绍业务员该到什么地方去寻找客户。只要用心，其实客户是不难找到的。为了把生意做得更好，客户也在随时随地宣传着自己，他们不可能把自己藏起来让我们使劲找。 2.客户分析 寻找客户的过程是从大众人群内寻找对挖掘机感兴趣的人们的过程，客户分析的过程则是将对挖掘机感兴趣的人群进行分解的过程。 对挖掘机感兴趣的人群中除了业内人士之外，我们都可以把他们看作基础客户群体。我们的客户分析就是从分析基础客户群体开始的： ①首先我们按购买意向的强烈程度将客户分成若干等级；
②然后按资金实力再将客户分成若干等级； ③还可按客户信誉的好坏将客户分成若干等级； ④按是否拥有工程将客户分成若干等级； ⑤其它分级、分等原则。 购买意向与资金实力是我们进行客户分析的最关键因素，我们在具体分析过程中可以使用如下分析坐标： 如上图所示，“1”为购买意向强烈且资金实力雄厚的客户，这是需要我们首先要争取的客户，这部分客户如经考察信誉良好，我们可放心按规定与其操作业务；“2”为购买意向强烈，但资金实力相对较弱客户，对于这部分客户，如果经考察这其中信誉良好且有工程合同的客户，我们可以主张以银行按揭、分期付款或融资租赁的方式与其操作业务；“3”为购买意向不够强烈，但资金实力雄厚的客户，如经考察其信誉良好，我们可积极争取，以促成销售。“4”为购买意向不强，且没有资金实力用户，我们可暂先放松对其的跟踪，但放松不是放弃。