千文网小编为你整理了多篇相关的《消防文员培训心得体会(推荐2篇)》，但愿对你工作学习有帮助，当然你在千文网还可以找到更多《消防文员培训心得体会(推荐2篇)》。
第一篇：文员管理培训心得体会
即使拥有世界上最先进的生产工艺或设备，但如果不能对其进行有效地管理，那么工作场地会一片混乱，工件乱堆乱放，其结果只能是生产效率大幅下降，员工越干越没劲，成本上升，对企业生产没有任何积极的意义。“5S”现场管理可以有效地解决这个问题，它能使我们公司的生产环境得到极大地改善，是走上成功之路的重要手段。
“5S”是来自英文SEIRI(整理)、SEITON(整顿)、SEISO(清扫)、SEIKETSU(清洁)、SHITSUKE(修养)发音的第一个字母“S”，因此统称为“5S”。“5S”活动不仅能够改善生产环境，还能提高生产效率、产品品质、员工士气，是其他管理活动有效展开的基石之一。
一、“5S”现场管理的内容
“5S”现场管理包括整理、整顿、清扫、清洁、修养五方面的内容，具体包括：
1.清扫
就是将工作场所、环境、仪器设备、材料、工具等上的灰尘、污垢、碎屑、泥砂等脏东西清扫擦拭干净，创造一个一尘不染的环境，公司所有人员(包括公司领导)都应一起来执行这个工作。
(1)在整洁明亮的环境里，任何异常，包括一颗螺丝摔在地上都可马上发现。
(2)设备异常在保养中就能发现和得到解决。
(3)到处都干净整洁，客户感动，员工心情舒畅。
(4)能分配每个人应负责清洁的区域。分配区域时必须绝对清楚地划清界限，不能留下没有人负责的区域、死角。
(5)对自己的责任区城都不肯去认真完成的员工，不要让他担当更重要的工作。
2.清洁
清洁就是在“整理”、“整顿”、“清扫”之后的日常维持活动，即形成制度和习惯。每位员工随时检讨和确认自己的工作区城内有无不良现象，如有则立即改正。在每天下班前几分钟，实行全员参加的清洁作业，使整个环境随时都维持良好状态。实施了就不能半途而废，否则又回到原来的混乱状态。
(1)领导的言传身教、制度监督非常重要;
(2)一时养成的坏习惯，要花十倍的时间去改正。
3.整理
整理就是将必需物品与非必需品区分开，必须品摆在指定位置挂牌明示，实行目标管理，不要的东西则坚决处理掉，在岗位上不要放置必需以外的物品。这些被处理掉的东西可能包括原辅材料、半成品和成品、设备仪器、工模夹具、管理文件、表册单据等。其要点如下：
(1)对每件物品都要看看是必要的吗?非这样放置不可吗?
(2)要区分对待马上要用的、暂时不用的、长期不用的;
(3)即便是必需品，也要适量;将必需品的数量要降低到最低程度;
(4)在哪儿都可有可无的物品，不管是谁买的，有多昂贵，也应坚决处理掉，决不手软;
(5)非必需品是指在这个地方不需要的东西在别的地方或许有用，并不是“完全无用”的意思，应该找它合适的位置。
(6)当场地不够时，不要先考虑增加场所，要整理现有的场地，会发现竟然还很宽绰。
4.整顿
除必需物品放在能够立即取到的位置外，一切乱堆乱放、暂时不需放置而又无特别说明的东西，均应受到现场管理人员(班长、车间主任等)的责任追究。这种整顿对每个部门都同样重要，也是研究提高效率方面的科学，它研究怎样才可以立即取得物品，以及如何能立即放回原位。任意存放物品并不会让我们的工作速度加快，反而使我们的寻找时间加倍，必须思考分析怎样拿取物品更快，并让大家都能理解这套系统，遵照执行。
(1)将寻找的时间减少为零;
(2)有异常(如丢失、损坏)能马上发现;
(3)其他人员也能明白要求和做法，即其他人员也能迅速找到物品并能放回原处;
(4)不同的人去做，结果是一样的，因为已经形成标准化了。
5.修养
修养就是培养全体员工良好的工作习惯、组织纪律和敬业精神。每一位员工都应该自觉养成遵守规章制度、工作纪律的习惯，努力创造一个具有良好氛围的工作场所。如果绝大多数员工能够将以上要求付诸实践的话，个别员工就会抛
(1)需要人们有更高的合作奉献精神和职业道德;
(2)互相信任，管理公开化、透明化;
(3)勇于自我检讨反省，为他人着想，为他人服务。学习、理解并努力遵守规章;
(4)制度，使它成为每个人应具备的一种修养;
(5)的热情帮助与被的努力自律是非常重要的;
第二篇：文员管理培训心得体会
8月16日至19日，我有幸参加了在哈尔滨举办的数据集成与数据分析的高级培训班。报完名后，工作人员给我发放了本次培训教材。拿到培训教材后，我赶紧浏览了一遍，对本次培训的全部知识点有了大致了解，这次培训内容主要包括如下内容：商业智能、数据集成实战、数据仓库与多维数据建模、数据分析方法以及OLAP分析演示。本次培训方式采取老师在每介绍完相关知识后，再介绍微软在该方面的解决方案，如：SQL数据库中的SSAS、SSRS等。通过三天紧张的培训，主要的心得体会是商业智能核心技术—数据仓库的功能非常强大，具有数据抽取、清洗、加载、集成、分析以及将快速得出的分析结果进行各种图形化展示功能，可以通过MS Excel将数据库中的图形效果直接展示给用户，也可以通过Servlet和FLASH技术在门户或决策支持系统进行展示。
一、 数据仓库与主数据管理的关系
(一)共同之处：
Ø 减少数据冗余和不一致性，提升对数据的洞察力，都是跨业务系统的。
Ø 依赖很多相同的技术手段，都涉及到 ETL 技术、都强调数据质量。
Ø 建设方法类似，都需要数据规范作指导，都需要统一的安全策略。
(二)不同之处：
Ø 处理类型不同：主数据管理 (MDM) 系统是偏实时交互的应用，为各个业务系统提供联机交易服务;而数据仓库是面向是分析型的应用，是在大量历史数据的基础上进行多维分析。
Ø 实时性不同：主数据管理在运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步，对实时性要求高，而数据仓库存储的是历史数据，对实时性要求较低。
Ø 数据量不同：数据仓库存储的是海量的历史数据和各个维度的汇总数据，而主数据管理存储的仅仅是组织机构、项目工程等基本信息，存储的数据量较小。
Ø 服务对象不同：主数据管理的服务对象是服务对象是OA、人力资源、供应链、财务等业务系统，而数据仓库的服务对象是各层领导和业务分析、业务决策人员等。
二、 数据仓库与数据集市、ODS(操作数据仓库)的关系
数据仓库：存储历史的业务处理明细数据和维度的汇总数据。
数据集市：为满足各种特定分析需要，存储个性化分析汇总后的数据，为用户提供快捷的访问。
ODS：存储实时的业务数据。
三、 数据仓库的设计
(1)数据仓库的设计不可能一步到位，应按用户需求和业务需要逐步完善。
(2)数据仓库的设计范式应满足第三范式，即雪花型数据模型设计。
(3)数据仓库的设计尽量不使用视图，而使用事实表，并且表之间一定要有严格的约束。
(4)数据仓库事实表中要设置自身的主键(建议创建数字主键)，不建议使用业务系统中的主键，尽管可能是一样的，可以将其设置为事实表的代理健;尽量不用业务系统中的“备注”字段，避免引用描述性属性;字段类型为字符类型的，使用nvarchar，而不用varchar。
(5)数据权限的控制：数据库角色的权限只能控制到表的操作权限，而数据仓库的角色可以控制到数据仓库中字段的操作权限。
(6)根据业务分析需要，当数据仓库中的数据超过了分析周期时，可以将其迁移到磁带库中。
四、 数据抽取和数据挖掘
(1)数据抽取有两种方式：增量抽取和完全抽取。增量抽取中推荐采用时间戳法抽取，当数据更新量不大时，可以采用触发器法抽取。增量抽取方法并不一定优于完全抽取方法，需要根据实际情况进行选择。
(2)数据抽取ETL的过程需要被监控，对抽取失败的数据应重新同步。
(3)数据挖掘的方法有：决策树、聚类、时间序列、贝叶斯、关联、神经网络、逻辑回归、线性回归、文本挖掘。
五、 数据分析SSAS
(1)OLAP分析的维度、层次、Cube的了解
根据Cube新建向导，创建Cube，将维度和层次引入，利用MDX查询多维数据，并根据需要，可以选择KPI中的“值”、“目标”、“状态指示灯”、“趋势”、“趋势信号灯”方式进行展示，展示后，可以对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据，每次钻取都会向数据仓库发出一条查询语句。
(2)聚类分析
聚类分析有三种：MOLAP、ROLAP、HOLAP。MOLAP是将聚合数据和明细数据都存放在Cube中，是非实时的，存放于一个文本文件;ROLAP是实时的，只存放Cube框架，包括层次、维度等，用户在进行分析时，数据需要进行实时统计分析;HOLAP介于 MOLAP与ROLAP之间，聚合数据存放在Cube中，明细数据仍存放在数据仓库中。推荐使用MOLAP。
(3)报表分析SSRS
可以通过报表分析对事实表或数据表以及矩阵进行任意的集成，展示后，不能对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据。
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