关于数据采集工作的一些感受

简介:


         建工学院比较简单,大家出现的人多问题我这里都没有。既没有大三重新分专业,也没有选修课,总之问题不多。加上建工学院的教学秘书也很负责,所以我的工作就更少。

        现在想想我我收获了什么呢?是与老师的协调吗?张老师太尽职了,也不用和她多说什么,该弄的都弄好了,出现的错误都不是原则上的错误。要说最大的收获可能是再次了解了VB和Excel,看到了它们的强大。

        不过关于这次做的表格,个人觉得除了自动生成一些代码作用很大外,关于专业名称,班级名称的选择的麻烦程度远超过了我去复制粘贴相关信息。

(例如上图图,理论上可以选择是方便的,但是要我在那么多班级(专业)中去选择我想要的还不如我翻到前面的表格中去复制粘贴)

        表格中存在的一些错误由于时间原因也没有及时修改。

       由于数据的重要性,在我们导入数据前应该由师哥师姐们审查一下,或者再导入数据的时候要有师哥师姐们监督,不然会出现导入了错误数据,数据不明原因(可能已经导入部分数据,可能数据格式有问题,也可能数据中存在非法项)的无法导入。

        还有一点收获是,处理数据的时候一定要仔细,遇到问题一定不能我认为怎么样怎样,而是要先问问同期一起负责这先工作的先商量一下如果无法决定的一定要问问师哥师姐的意见。因为这项工作关系到全校学生的考试,评教责任重大。
       今天的感受就这么多了,再有想写的在发吧!

这是上周写得一点东西:http://liyou0909.blog.163.com/blog/static/198080263201311754044893/

目录
相关文章
|
15天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
大数据可视化技巧:借助PowerBI提升数据故事讲述力
【4月更文挑战第8天】Power BI助力大数据可视化,支持多种数据源连接,如SQL Server、Excel,提供数据清洗与转换功能。通过选择合适图表类型、运用颜色和大小强化表达,创建交互式仪表板。讲述数据故事时,注重故事主线设计,利用叙事技巧引导观众,并添加文本说明。分享已完成报告,提升数据驱动决策能力。动手实践,体验Power BI的强大与易用。
32 0
|
3月前
|
存储 云计算
生信工程师高效工作的背后——可观测性、资源适配与自动化
使用Memory Machine Cloud(简称MMCloud)的生信工程师们为什么工作效率比别人高呢?我们悄悄总结了MMCloud的三个核心优势——可观测性、资源适配与自动化。
159 0
|
8月前
|
消息中间件 大数据 Kafka
如何用大数据技术搭建一个高效的搬砖系统?
如何用大数据技术搭建一个高效的搬砖系统?
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据处理
如何做一个诊断系统
如何做一个诊断系统
103 0
|
8月前
|
人工智能 IDE 开发工具
高效工作高效学习
本文部分整理自法文书 《Comment travailler plus efficacement》
55 0
|
9月前
|
存储 编译器 数据处理
数据掌控大师:C++ 数据处理艺术与技巧
数据掌控大师:C++ 数据处理艺术与技巧
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
用ChatGPT「指挥」数百个模型,HuggingGPT让专业模型干专业事(1)
用ChatGPT「指挥」数百个模型,HuggingGPT让专业模型干专业事
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
自动化学科前沿讲座作业 基于深度学习的工厂人员监测系统设计
自动化学科前沿讲座作业 基于深度学习的工厂人员监测系统设计
94 0
自动化学科前沿讲座作业 基于深度学习的工厂人员监测系统设计
|
敏捷开发 数据可视化 测试技术
照亮问题——效能提升从可视化交付过程开始| 学习笔记
快速学习照亮问题——效能提升从可视化交付过程开始
206 0
照亮问题——效能提升从可视化交付过程开始| 学习笔记
|
SQL 数据采集 分布式计算
EMPS:个人做数据分析处理的4重境界
自从事数据科学行业以来,便每天在与各种数据处理打交道,当然这里的数据处理是多方面的:既有数据采集和读写,也有数据清洗与变换,当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看,大体上经历了这4重境界:Excel->MySQL->Pandas->Spark,姑且就称之为EMPS吧。
181 0
EMPS:个人做数据分析处理的4重境界