留学群精选栏目推选：“数据标注工作总结”。
时光在不经意间悄悄流逝，在新一阶段的工作来临前我们要开始做工作总结。总结是对取得的成绩、存在的问题等方面情况进行评价与描述的一种书面材料，我们在新一阶段工作来临前对这个阶段的工作做个总结。工作总结对于改进我们工作的方式方法起着十分重要的作用。你有写工作总结的任务吗？留学群编辑为大家呈上收集和整理的数据标注工作总结，供您参考，并请收藏本页！
数据标注工作总结(篇1)
xx年福建省政府工作报告（全文）
时间：xx年1月22日
一、xx年工作回顾
过去的一年，在xxx、xxx和xxx福建省委的正确领导下,我省各级政府坚持以xxx理论、“三个代表”重要思想、科学发展观为指导，认真学习贯彻党的十八大及十八届二中、三中全会和xxxxxx系列重要讲话精神，把握稳中求进的工作总基调，全面实施“三规划两方案”，全力推进科学发展跨越发展，省十二届人大一次会议确定的年度主要目标任务顺利完成,海峡西岸经济区建设在全局中的重要作用进一步显现。
初步统计，xx年全省生产总值亿元，增长11%；公共财政总收入亿元，增长14%，其中，地方公共财政收入亿元，增长；全社会固定资产投资亿元，增长；外贸进出口总额亿美元，增长，其中，出口1065亿美元，增长；实际利用外商直接投资亿美元，增长；社会消费品零售总额增长14%；居民消费价格总水平上涨；城镇居民人均可支配收入30816元，增长；农民人均纯收入11184元，增长；城镇登记失业率；人口自然增长率‰；节能减排年度目标可以实现。
一年来的主要工作和成效是：
(一)稳增长调结构深入推进
扩大内需扎实有效。继续打好“五大战役”（福建省委、省政府决定从xx年8月初开始，抓住牵动全局的重点和关键，集中力量启动“五大战役”，力求在加快发展上取得突破。这“五大战役”分别是：重点项目建设战役、新增长区域发展战役、城市建设战役、小城镇改革发展战役、民生工程战役。），实施城乡基础设施六项提升工程，省重点项目完成投资4895亿元，向莆、厦深铁路等一批项目建成投用，铁路新增运营里程543公里、总里程达2820公里，高速公路新增通车里程563公里、总里程达4057公里，港口新增通过能力2200万吨、吞吐量达亿吨，电力新增装机容量245万千瓦、总容量达4260万千瓦。省级跟踪管理的“三维”项目共3567个，全年完成投资5097亿元。完善促进城镇化健康发展的举措，新型城镇化试点和农业转移人口市民化有序推进，“点线面”攻坚继续深化。积极扩大消费，强化各类展会经贸功能和市场运作，一批电子商务示范平台和集聚区初具规模，文化、旅游、信息、健康消费等成为新热点。
政策扶持积极有力。在有效实施近两年出台的稳增长政策基础上，进一步推出促进工贸企业增长、开拓产品市场、加快流通产业发展、通关便利化等一系列措施，加强融资、用地、用工等服务保障，全年结构性减税亿元，取消、降低和减免收费亿元，全省规模以上工业企业利润总额增长9%。
产业发展水平提升。着力抓龙头、铸链条、建集群，以升级淘汰落后，以改造代替关停，深入实施六大专项行动，实行差别化电价，工业增加值增长，战略性新兴产业增加值增长25%，全省千亿产业集群达8个。出台支持建筑业发展壮大政策措施，建筑业增加值增长13%。推进服务业综合改革和“营改增”试点，第三产业增加值增长。加快建设海峡蓝色经济试验区，海洋生产总值增长15%，远洋渔业产值居全国第二位。
创新平台持续扩展。支持企业为主承担重大科技专项，新增高新技术企业113家、省级以上企业技术中心41家、重点实验室和工程技术研究中心223个。加快打造“6·18”虚拟研究院，第十一届海峡项目成果交易会共对接合同项目4379个、总投资968亿元。加强“数字福建”建设，水资源环境监测、北斗卫星综合应用、电子证照共享应用等平台建设取得成效。开展专利提升行动，全年专利授权量增长23%。
（二）“三农”工作不断加强
现代农业加快发展。加大强农惠农富农力度，农林牧渔业总产值增长，粮食总产量达万吨。培育形成农业产业化经营组织万家，覆盖所有特色优势产业，省级重点龙头企业销售收入增长10%，有效带动农户增收。全省拥有蔬果温室大棚147万亩，主要农作物、畜禽良种覆盖率分别达到和95%，现代农业示范区持续发展，农民创业园、示范基地覆盖所有涉农县市区。
数据标注工作总结(篇2)
xx年入库数据清理清查工作汇报
根据省、市、区文件要求，将全员人口数据清理清查工作作为当前重点工作来抓，解放思想，放下包袱，深入、彻底地开展入库数据清理清查，特别是历年（含当年）漏报、错报、瞒报人口出生数、“四术”数、查环查孕数、社会抚养费征收数等，全面录入系统。现将这项工作总计如下：
一、领导高度重视
为了确保清理清查工作取得实效，我街道成了以街道分管领导XXX任组长，相关人员为成员的“人口计生统计数据核实清查”活动领导小组，领导小组在计生科下设办公室，具体负责监督及统筹管理全员人口信息系统数据质量检查、信息采集和录入等工作。领导小组由街道分管领导陈伟元主持召开了协调会议，进一步明确了科室人员分片包干的社区工作站，根据我街道实际分为3个清理清查工作小组，整合了社区工作站各种资源，为清理清查的顺利进行提供了组织和队伍保障。
二、突出重点、深化措施，确保流动人口清理清查质量流动人口管理是计划生育工作的重点，也是难点，因此开展集中性清理清查是流动人口计划生育管理和服务的一种手段，目的是通过清理建立准确、详细的台账，摸清流动人口底子，调查他们的需求，为进一步开展“属地化管理、市民化服务”打好基础。在清理时，我们采取统一领导、统一时间、统一登记、统一管理的方法，按照宣传培训、清理清查、回访复查、建档利卡录入汇总，调查处理五个阶段，对城区流动人口进行了全面的清理清查、摸底建档，完善管理，清除管理“空挡”和“死角”，主攻管理的薄弱环节，为城区的流动人口管理与服务走上了经常化、制度化、规范化的管理轨道奠定了坚实基础。
数据标注工作总结(篇3)
如何运营一家数据标注公司
（资源特点篇）
在“基础架构篇”中我们提到的资源，也就是数据标注公司要面对的甲方：AI公司、AI企业、AI研究所。那么问题来了，人工智能公司、人工智能企业、人工智能研究所多种多样，作为一个数据标注公司应该如何定义自己的服务方向呢？
首先我们要能够准确的了解资源公司的特点，这样才能更好的为其提供符合自身特点的服务。
目前市场上的AI公司、AI企业、AI研究所大致分为以下几种,对于与数据标注公司的合作来说他们各有各的优势和劣势，这里对以下突出的几类进行分析：
1.初创型这里指的初创型公司一般指未进行过阶段融资的初次创业型公司。优势：
a)沟通成本低初创型公司的核心创始人一般都是公司的核心技术人员，所以他们对数
据标注的结果有清晰的需求认知，能够清楚严谨的表述出需要标注数据的规则，数据标注公司与此类资源公司在沟通上比较简单，能够快速的直入主题，迅速建立供需关系，省去冗长的上报、各级的批复等沟通环节。b)结算时间快这类资源公司本身公司架构也相对简单，对于标注完成后的结款时间相对也较短。劣势：
a)需求连贯性不强因为初创型公司很多没有稳定的甲方，同时公司在同一时期对接的甲方数量并不是一定的，有可能在某个月中会有很多，同样也可能一个没有。这就导致了在数据的需求连贯性上并不是很强。
b)标注需求量不大在与甲方沟通合作的路上，展示型项目产品并不需要大量数据的验证。更多时候都是以小批量数据进行产品的小样展示，因为初创公司也要考虑项目的成功率和标注成本之间的关系。
2.企业型这里指已经形成一定规模的人工智能企业，同时可能已经获得多轮融资。
优势：
a)数据连贯性强这里指的一定规模的人工智能企业可能已经是市场上第一梯队的领跑者，因为有成熟的产品和合作对象，其在产品需要进行迭代和研发关联产品时是需要大量标注数据作为模型训练的。同时因为其在业界的影响力，与新的需求商进行合作时的成单率也要远高于初创AI公司。
b)数据价值高因为大型公司需要综合保密、质量、工期等多方面因素，同时因为已经与需求公司建立了正式的合作关系，此类型的AI公司在提供的数据标注单价上是要略高于初创型企业。劣势：
a)结算周期长因为此类公司的结构相对复杂，同时结构越复杂的公司其对于支出资金的流程也越谨慎，这种谨慎就会导致合同内的结款周期远远高于初创型企业。b)沟通成本高因为此类公司的架构相对复杂，一般一个项目的启动流程是“算法团队将需求提供给项目经理，项目经理联系数据标注公司试标-数据标注公司试标完毕反馈-项目经理检查并反馈给算法团队”。这其中就避免不了多人传达规则时出现的模糊情况，需要大量的时间进行沟通和验证。同时在项目启动时的流程也相对复杂，不仅需要算法确认规则，需要财务确认支付方式，需要法务进行合同审核，需要项目主管领导批准，这些都会使数据标注公司的沟通成本大大增加。
3.科研型这里指各类政府、大学等行政事业单位的科研部门。
优势：
a)结算时间短一般的科技机构的审批方式都是先进行项目报备，在项目报备通过的时候其实这部分的项目资金就已经预留出来了，只要数据标注公司能够按时按量的完成项目内容同时提供合同内规定的相关发票，就可以顺利结算。
b)沟通成本低一般的科研机构都是由项目负责导师指定联系人进行与数据标注公司的沟通，同时被指定人一般也都是项目的参与人，所以在规则的制定上更为清晰，与初创公司一样，能够快速的进入主题，大大节省了数据标注公司在沟通方面所花费的时间。劣势:a)数据连贯性不强因为此类科研所的项目基本都是阶段性的，一类产品上线后，相关产品再进行上线需要周期。
b)找寻成本高因为科研机构的特殊性，在市场上很难准确就定位到需求部门，在众多部门中确立需求部门并与之建立起合作关系是需要耗费大量的时间和精力。
4.综合型向AI化转型的各类传统行业企业。
优势：
a)数据连贯性强因为涉及传统生产的转型，该类企业一般都有独立的AI产品研发组，同时因为此类公司本身的体量和市场占有率，会使其对于需要转型的领域和需求产品更为宽泛。
b)数据量大因为AI转型除了成熟的技术支撑之外，最重要的就是时间，越快将生产结合AI的企业，其市场竞争力也就越明显。而如何能让计算机快速的进行训练呢？除了算法团队的技术支撑，剩下的就是给计算机提供大量的符合模型识别的标注数据。劣势：
a)结算周期长和企业型公司性质相同，由于庞大的内部结构，项目资金的结款周期相较于初创型公司和研究所会大大增长。
b)工期紧张因为有转型这个宏观任务，所以一般此类企业都对转型项目的落地时间有明确的规定，说简单一些就是工期紧、任务重。由于这种特点，数据标注公司在承接此类公司的项目时，需要有大量的人手进行数据标注，这对于公司本身的管理无疑也是巨大的挑战。本文所说的每种公司都有各自的渠道获取特点，请持续关注博客，我们会在接下来更新更多的相关内容。
小编精心推荐