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数据分析师工作总结(汇总15篇)
  • 时间:2025-08-11 06:25:49
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数据分析师工作总结(汇总15篇)

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数据分析师工作总结(汇总15篇)
    小编:那些无名之辈

总结不仅仅是对过去的简单回顾,更是对未来的明晰规划和目标设定。完美的总结需要有系统性和逻辑性,要严谨地归纳和总结所涉及的内容。接下来,请大家一起来看看小编为大家准备的一些总结范文,或许能给你们一些思路。

数据分析师工作总结篇一

但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

“大数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。

国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为:9724(取自1139份样本),且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

数据分析师工作总结篇二

年龄:25。

教育经历:

院校:蓝翔技校。

专业:计算机软件。

来自 Www.KAoYanMiji.cOm

学历:专科。

主修课程:

数据库原理、软件工程。

获奖情况:

连续2年获得校三好学生、二等学习优秀奖学金。

全国大学生计算机竞赛市二等奖。

项目经验:

201x、1x-至今。

单位:翰威特咨询公司分公司。

筛选分析调研数据,使用excel处理超过2万个样本数据,具有丰富的数据处理经验;

自我评价:本人性格开朗,思想正直,诚信,稳重。工作认真踏实,责任心强,善于独立思考,分析问题,解决问题。

数据分析师工作总结篇三

数据分析方法是通过什么方法去组合数据从而展现规律的环节。从根本目的上来说,数据分析的任务在于抽象数据形成有业务意义的结论。因为单纯的数据是毫无意义的,直接看数据是没有办法发现其中的规律的,只有通过使用分析方法将数据抽象处理后,人们才能看出隐藏在数据背后的规律。

数据分析方法选取是整个数据处理过程的核心,一般从分析的方法复杂度上来讲,我将其分为三个层级,即常规分析方法,统计学分析方法跟自建模型。我之所以这样区分有两个层面上的考虑,分别是抽象程度以及定制程度。

其中抽象程度是说,有些数据不需要加工,直接转成图形的方式呈现出来,就能够表现出业务人员所需要的业务意义,但有些业务需求,直接把数据转化成图形是难以看出来的,需要建立数据模型,将多个指标或一个指标的多个维度进行重组,最终产生出新的数据来,那么形成的这个抽象的结果就是业务人员所需要的业务结论了。基于这个原则,可以划分出常规分析方法和非常规分析方法。

那么另一个层面是定制程度,到今天数学的发展已经有很长的时间了,其中一些经典的分析方法已经沉淀,他们可以通用在多用分析目的中,适用于多种业务结论中,这些分析方法就属于通用分析方法,但有些业务需求确实少见,它所需要的分析方法就不可能完全基于通用方法,因此就会形成独立的分析方法,也就是专门的数学建模,这种情况下所形成的数学模型都是专门为这个业务主题定制的,因此无法适用于多个主题,这类分析方法就属于高度定制的,因此基于这一原则,将非常规分析方法细分为统计学分析方法和自建模型类。

常规分析方法不对数据做抽象的处理,主要是直接呈现原始数据,多用于针对固定的指标、且周期性的分析主题。直接通过原始数据来呈现业务意义,主要是通过趋势分析和占比分析来呈现,其分析方法对应同环比及帕累托分析这两类。同环比分析,其核心目的在于呈现本期与往期之间的差异,如销售量增长趋势;而帕累托分析则是呈现单一维度中的各个要素占比的排名,比如各个地市中本期的销售量增长趋势的排名,以及前百分之八十的增长量都由哪几个地市贡献这样的结论。常规分析方法已经成为最为基础的分析方法,在此也不详细介绍了。

统计学分析方法能够基于以往数据的规律来推导未来的趋势,其中可以分为多种规律总结的方式。根据原理多分为以下几大类,包括有目标结论的有指导学习算法,和没有目标结论的无指导学习算法,以及回归分析。

另外无指导的学习算法因为没有一个给定的目标结论,因此是将指标之中所有有类似属性的数据分别合并在一起,形成聚类的结果。比如最经典的啤酒与尿布分析,业务人员希望了解啤酒跟什么搭配在一起卖会更容易让大家接受,因此需要把所有的购买数据都放进来,然后计算后,得出其他各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近,也就是同时购买了啤酒的人群中,都有购买哪些其他的商品,然后会输出多种结果,比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等,这每个商品都可以成为一个聚类结果,由于没有目标结论,因此这些聚类结果都可以参考,之后就是货品摆放人员尝试各种聚类结果来看效果提升程度。在这个案例中各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近就是算法本身了,这其中的逻辑也有很多中,包括apriori等关联规则、聚类算法等。

另外还有一大类是回归分析,简单说就是几个自变量加减乘除后就能得出因变量来,这样就可以推算未来因变量会是多少了。比如我们想知道活动覆盖率、产品价格、客户薪资水*、客户活跃度等指标与购买量是否有关系,以及如果有关系,那么能不能给出一个等式来,把这几个指标的数据输入进去后,就能够得到购买量,这个时候就需要回归分析了,通过把这些指标以及购买量输入系统,运算后即可分别得出,这些指标对购买量有没有作用,以及如果有作用,那么各个指标应该如何计算才能得出购买量来。回归分析包括线性及非线性回归分析等算法。

统计学分析方法还有很多,不过在今天多用上述几大类分析方法,另外在各个分析方法中,又有很多的不同算法,这部分也是需要分析人员去多多掌握的。

自建模型是在分析方法中最为高阶也是最具有挖掘价值的,在今天多用于金融领域,甚至业界专门为这个人群起了一个名字叫做宽客,这群人就是靠数学模型来分析金融市场。由于统计学分析方法所使用的算法也是具有局限性的,虽然统计学分析方法能够通用在各种场景中,但是它存在不精准的问题,在有指导和没有指导的学习算法中,得出的结论多为含有多体现在结论不精准上,而在金融这种锱铢必较的领域中,这种算法显然不能达到需求的精准度,因此数学家在这个领域中专门自建模型,来输入可以获得数据,得出投资建议来。在统计学分析方法中,回归分析最接近于数学模型的,但公式的复杂程度有限,而数学模型是完全自由的,能够将指标进行任意的组合,确保最终结论的有效性。

数据分析师工作总结篇四

述职报告是述职者向上自己的上级领导和群众汇报自己守职尽责和施政情况的报告,如何写述职报告。述职报告根据不同时间范围,又可分为若干种不同的类型,如年度述职报告、任期述职报告、阶段述职报告等。因为时间不同,述职报告的特点也不同,它们在写作上各有其侧重,但基本内容和要求是一样的。

一、述职报告的内容。

不同性质、不同层次的干部所写的内容是不同的,但一般的述职报告都要写如下内容:

(一)身份和岗位职责。

对自己的身份和岗位职责及其工作目标,要首先简明扼要地叙述清楚,不然群众和领导对其报告无法衡量。因为同一层次、同一级职务,不同部门的干部其职责范围并不一样,所以述职报告开头必须首先明确自己的岗位职责和工作目标,这样领导和群众对述职者才能有清楚的认识,正确的考评。

(二)履行职责的情况。

1、主要做了哪些工作。叙述工作时要恰当分类,把所做的工作按大小项并列起来,某大项工作内容如果很多,可再分小项。把工作项目按逻辑顺序排列清楚,积压项内容恰当归类。

2、做工作的指导思想。给合如何贯彻党和国家的方针、政策,写某项工作为什么要这样抓紧,要以现实观念和未来眼光作简要的理论阐述。

3、可以体现工作成果的事实和数据。如今昔的变化、数字的比较、计划指标与完成指标的比较、群众的情绪和反映等。

4、在自己职权范围内,有哪些开拓性的工作。包括调查研究工作,自己有哪些创见,为实现自己的主张做了哪些努力,遇到了哪些困难,是怎样完成的,述职报告《如何写述职报告》。

5、工作中的缺点或失误有哪些,其中主观上应负的责任是什么,客观原因有哪些,从中得出什么教训,等等。

(三)今后的打算。

对今后的工作有什么计划安排和打算可简要述及。

上述内容虽然按一定顺序列出来,但这并不代表述职报告的层次。关于述职报告的结构形式,可按工作项目归类写,也可按时间发展顺序写或按内容分类集中(即条块结合)来写。不要千篇一律,要根据具体内容需要选择不同的结构形式。

二、应注意的几点。

(一)述职报告不同于工作总结。

总结侧重提出经验、教训、体会,着眼的是整体的事迹,因而在表达上侧重用分析论证的方式。而述职报告则侧重在对客观情况实事求是地叙述上,以政绩为依据,体现个人的能力和贡献。在谈成绩的同时或之后可以谈经验体会,但经验体会不是述职报告的主要内容。

(二)述职报告不同于工作汇报。

工作汇报着眼的是工作,以事为主,而述职报告则着眼于个人方面的内容,以个人为主体,见人见事。因而写时要很好的`把握分寸,并避免两方面的疏忽:

一是不能贪天之功为已有,把别人的贡献记在自己账上;。

二是不要把自己的成绩遗漏掉。所以写述职报告本身也需要有一定的识别能力和分析能力。

在单位的整体工作中,要能正确地、准确地认识自己的位置,认识自己的成绩和贡献,这也是写好述职报告的先决条件。

(三)述职报告是应用文。

述职报告是表述自己的政绩和工作活动情况的,所以要用朴实真切、严肃不苟的语言如实地把事情表述出来,避免空话、套话,并且使人能够准确理解、明白所述的意思。

(四)明确位置,掌握主从。

每个干部都有自己的位置,在写述职报告时要围绕自己的工作职责,去说工作内容。写述职报告是以“我”为组织材料,无论涉及上级或下级,从表述的角度讲都属于从属地位。不可倒从为主,也不可变主为从。注意这两点,掌握好略于人、说于已的原则,才能把有限的文字恰当地用于叙述自己的政绩与工作活动。

(五)突出重点,要有新意。

述职报告不是公布“流水账”,事无巨细,“西瓜芝麻一起抓”。而是要写出规定考核期内工作的基本风貌和主旋律,并且要有新意。在改革开放的新形势下,平时工作也会增添许多新经验、新体会,因而要写出善于研究新情况、新课题不断进取的工作思路,并且要把理论和实际结合起来谈,以体现自己的工作能力和政策水平。

撰写述职报告一般不超过3000字。述职报告是述职的依据,也是个人填写考核登记表的基础,书面材料应避免繁琐,口述时可扩展。把握以上几点,基本能写出一个较好的述职报告。

数据分析师工作总结篇五

那么怎样既有这些内容又能简洁表达呢?其实,雇主并不要求大学生实践活动的经验必须与应聘的职位对应,而是注重考察在这些实践活动中显示或者锻炼了应聘者的哪些能力,这些能力是不是职位所要求的或者有否发展潜力。因此,所谓的“简”是把那些与别人相同相似的.经历简化或者减掉,重点突出自己独特的东西,并一定使之与招聘岗位的需求对应起来。到这里大家可能又会说,我怎么知道那个招聘的岗位是什么需求?其实,大部分岗位的基本要求是有相同之处的,比如工作的主动性、时间管理、细节管理、沟通能力等。

个人信息。

三年以上工作经验|男|26岁。

居住地:xx。

电话:xxx。

e-mail:/jianli。

最近工作。

公司:xx金融证券有限公司。

行业:金融/投资/证券。

职位:证券分析师最高学历。

学历:本科。

专业:金融学。

学校:xx理工大学。

求职意向。

到岗时间:一周以内。

工作性质:全职。

希望行业:金融/投资/证券。

目标地点:西安。

期望月薪:面议/月。

目标职能:证券分析师。

工作经验。

20xx/x—至今:xx金融证券有限公司[x年x个月]。

所属行业:金融/投资/证券。

研发部证券分析师。

1、负责通过股市报告会、面谈等形式,营销理财服务;。

2、负责分析目标板块的上市公司的基本面,列出投资原因,并给出风险提示;。

3、负责宏观经济、政策走向分析及解读;。

4、负责协助基金经理,对持仓比重、结构、品种做出建议;。

5、负责协助其他分析师进行投资组合的配置。

20xx/x--20xx/x:xx金融证券有限公司[x年x个月]。

所属行业:金融/投资/证券。

市场部证券分析师。

1、负责为客户提供投资理财咨询;。

2、负责组建及管理投资顾问团队,维护投资渠道;。

3、负责维护客户关系,推广并销售公司的金融理财产品;。

4、负责通过数据、技术面的分析来进行股票买卖的实盘操作;。

5、负责定期召开投资报告会,培训客户经理的投资分析知识。

20xx/x--20xx/x:xx金融有限公司[xx个月]。

所属行业:金融/投资/证券。

投资部证券分析师。

2、负责跟踪****行业动态,并对行业内变化个股做出分析评价;。

3、负责维护客户,为客户提供咨询服务;。

4、负责***基金的交易,并指导交易员完成交易指令;。

5、负责培训下属员工以及分配部门任务。

教育经历。

20xx/x--20xx/xxx理工大学金融学本科。

语言能力。

英语(良好)听说(熟练),读写(良好)。

自我评价。

在证券公司任职***年,对于股票投资具有深入的研究,善于数据挖掘和财务分析,对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力,曾在知名财经杂志发表文章数篇,得到读者的欢迎。能够承受巨大的工作强度,抗压能力强,工作责任心高,团队合作意识佳,希望在证券行业继续发展。

数据分析师工作总结篇六

虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己是不知道的,只能期望收到数据的人了。

2、数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力。

这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义,并且可以通过监控系统或者原始的数据,处理得到这些数据。统计学的方法,这批人还是很精通的,统计学的工具,他们也是用起来得心应手,你让他们做一下因子分析,聚类肯定是没问题,各类检验也是用的炉火纯青。他们的不足是:1、如果不告诉他们命题,那么他们就不知道该应用什么样的方法去得到结论了。2、对于数据的处理没问题,但是却没有一个很好的数据解读能力。只能在统计学的角度上解释数据。

数据分析师这群人,对于数据的处理已经不是问题了,他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了,同样的数据,在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师,是能通过数据找到问题,准确的定位问题,准确的找到问题产生的原因,为下一步的改进,找到机会点的人。往往科班出身的人,欠缺的不是在处理数据上,而是在解读数据上,至于将数据和产品结合到一起,则是其更缺少的能力了。

4、数据应用师:将数据还原到产品中,为产品所用。

5、数据规划师:走在产品前面,让数据有新的价值方向。

1.标准报表。

回答:发生了什么?什么时候发生的?

示例:月度或季度财务报表。

我们都见过报表,它们一般是定期生成,用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的,但无法用于制定长期决策。

2.即席查询。

回答:有多少数量?发生了多少次?在哪里?

示例:一周内各天各种门诊的病人数量报告。

即席查询的最大好处是,让你不断提出问题并寻找答案。

3.多维分析。

回答:问题到底出在哪里?我该如何寻找答案?

示例:对各种手机类型的用户进行排序,探查他们的呼叫行为。

通过多维分析(olap)的钻取功能,可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋,发现问题所在。

4.警报。

回答:我什么时候该有所反应?现在该做什么?

示例:当销售额落后于目标时,销售总监将收到警报。

5.统计分析。

回答:为什么会出现这种情况?我错失了什么机会?

示例:银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。

这时您已经可以进行一些复杂的分析,比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。

6.预报。

回答:如果持续这种发展趋势,未来会怎么样?还需要多少?什么时候需要?

示例:零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。

预报可以说是最热门的分析应用之一,各行各业都用得到。特别对于供应商来说,能够准确预报需求,就可以让他们合理安排库存,既不会缺货,也不会积压。

7.预测型建模。

回答:接下来会发生什么?它对业务的影响程度如何?

示例:酒店和娱乐行业可以预测哪些vip客户会对特定度假产品有兴趣。

如果您拥有上千万的客户,并希望展开一次市场营销活动,那么哪些人会是最可能响应的客户呢?如何划分出这些客户?哪些客户会流失?预测型建模能够给出解答。

8.优化。

回答:如何把事情做得更好?对于一个复杂问题来说,那种决策是最优的?

示例:在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下,请您来给出it平台优化的最佳方案,以满足每个用户的需求。

优化带来创新,它同时考虑到资源与需求,帮助您找到实现目标的最佳方式。

数据分析师工作总结篇七

1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习,在工作中,坚持一边工作一边学习,不断提高自身综合业务素质水*,认真学习工作业务知识,并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习,并且参加统计职业资格考试,明确了统计员的工作职责。

2、在工作以来,我始终坚持严格要求自己,勤奋努力,时刻牢记在自己*凡而普通的工作岗位上,努力做好本职工作。在具体工作中,我努力做好领导交给的每一个工作,分清轻重缓急,科学安排时间,按时、按质、按量完成任务。

3、每天及时、准确按销售合同或出入库单的明细填写统计台帐,并及时作好数据的备份。

4、每月底根据本月实际发生情况向总部报送营业收入快报;产值指标月报;劳动工资及保障情况月报;主要产品产、销、存情况月报;能源消费月报表,并存档。

5、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《产成品交库情况统计表》、《公司人员统计表》、《劳动工资及保障情况统计表》、《年度经济活动分析》。

6、参加汇报了《关于做好特色产业中小企业发展资金项目》《xx省工业结构调整项目》的申报工作。

7、每周五向省工信委汇报项目建设完成情况,每月底向省科工局汇报项目进展情况及项目建设存在的问题,每月初向港区经发局、招商局汇报项目完成投资情况和建设完成情况。

1、在工作中,虽然我不断加强理论知识的学习,努力使自己在各方面走向熟练,但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限,导致在*时的工作中比较死板、心态放不开,工作起来束手束脚,对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话,与同事们的沟通和交流很少,工作目标不明确,并且遇到问题请教不多,没有做到虚心学习。

2、身为新时代的大学生,却没有青年人应有的朝气,学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成,但自己不会主动牵着工作走,很被动,而且缺乏工作经验,独立工作能力不足。在工作中不够大胆,总是在不断学习的过程中改变工作方法,而不能在创新中去实践,去推广。

1、努力完成本职工作之余,学习更多有关财务、统计方面的知识,以提升自己专业学识。

2、积极参加一些和专业有关的培训,有效提高对统计数据的准确性,并做好数据的登记、上报与分析。

3、在原有的各种统计报表基础上,对一些没有实际意义的表格进行改进,并对统计数字的准确性进行加强。

今后工作中我将努力奋斗,无论自己手头的工作有多忙,都服从公司领导的工作安排,遇到工作困难,及时与领导联系汇报,并寻找更好解决问题的办法,继续巩固现有成绩,针对自身的不足加以改进,争取做的更好。

数据分析师工作总结篇八

我热爱自己的工作岗位,能够做到:不迟到、不早退;尊敬领导、团结同事,遵守园内各项规章制度;积极参加园里组织的各项活动;履行教师职责,协助配班老师认真负责的做好班级工作,努力保证幼儿在幼儿园度过安全、快乐的一天。

认真学习幼儿园新《纲要》及《幼儿园管理规程》,全面了解幼儿教育新动态,思想紧紧跟上现代教育的步伐。认真钻研教材,全面细致的了解每名幼儿的身心发展状况,因人施教,使幼儿得到全面发展。

在教学中,我尊重幼儿,营造*等、和谐温暖的班级氛围。用眼睛关注每个幼儿,从幼儿身上汲取闪光点,去点亮他们自信自立的明灯,我需要帮助幼儿发现自己的优势智能,建立其自信和对集体的归属感。比如在课堂上讲故事时,我会利用各种生动形象的直观教具,用丰富的表情讲故事,激发儿童的兴趣。

(1)一日常规是孩子养成良好习惯的关键,孩子们入园后不久,我就开始对孩子们进行常规的训练。

(2)课堂常规:在我和陈老师的培养教育下,我班幼儿养成了,课堂发言积极举手,老师讲话注音倾听等好习惯。提供了更多让孩子们在课堂中自由发挥的空间。

孩子的茁壮成长需要幼儿园与家长共同的配合,因此沟通工作也就成为了一个重点工程。我主动亲切地与家长沟通。我充分利用了晨接和放学的时间跟家长交流,使家长了解自己孩子在园的情况。

我及时把孩子在园的表现及出现的问题反映给家长,积极与家长联系,及时反应出现的问题,使家长了解情况,以便双方配合辅导,配合帮助孩子更好的进步。努力做到让家长满意,让家长放心,把爱撒播向每一个孩子。有人这样说过,你尊重别人,别人尊重你,在与家长交流时,我真心把他们当成自己的朋友,但他们遇到困难时,我很热情的去帮助他们,为此,我想只要自己付出了,家长才能对我工作的肯定。

在这学期,通过自己的小小努力,也取了一些成绩:

园内幼儿声乐比赛三等奖。

园内幼儿故事比赛三等奖。

园内幼儿绘画比赛二等奖、三等奖。

园内“六一”大合唱活动,幼儿表现很积极,家长很赞扬。

回顾一学期的工作,我深刻体会到,教师工作非常辛苦,不仅担负着教授知识的工作,更担负着培育下一代的重担。老师是孩子们集体的教育者、组织者和领导者,也是幼教教育工作主力军,老师像孩子的妈妈,更是孩子信赖的好朋友。做一名优秀的幼儿教师必须具备爱心、责任心,就好像对孩子要求,在对待学习接受慢的孩子多点耐心,多点关心,使每个孩子在期末都有不同的变化,全面、公*的热爱每一名幼儿。我要从幼儿心理发展特点出发,理解他们的要求和想法,信任他们的潜在能力,放手让幼儿在实践中锻炼、成长。尽管他们有些缺点和不足,但我对于他们的每一点进步都有给予鼓励,尤其是插班生和能力差的幼儿更要多给些温暖,理解、尊重、用心培育孩子对集体和他人的爱。

在今后的工作和生活中,我还将继续向各位同事学习,以不断提高自己。一番耕耘一番收获,在新的学期里我会更加努力地做好自己的本职工作,与孩子心连心。

数据分析师工作总结篇九

5、参与推荐系统建设,直接向cto汇报。

1、全日制大学本科及以上学历,数学、统计、计算机等相关专业;

2、3年以上数据统计相关经验;

3、强烈的责任心,良好的沟通能力,细致耐心的工作态度,为人开朗乐观;

4、良好的学习能力,逻辑清晰,对数据敏感;

5、具有简单开发与数据挖掘算法基础优先优先。

数据分析师工作总结篇十

位于*东南部的福建(三明、泉州、福州、宁德)、江西(南丰、广川)两省山岳地区,有着数量较多的一种以生土为主要建筑材料、生土与木结构相结合并不同程度使用石材的“土堡”建筑。这些土堡建筑以合院式建筑为主,规模宏,造型奇特,结构精巧,或建在海拔较高的山岗(高岗型),或离村庄不远的山坡(坡地型),或建在水田当中(田中型),或土堡与民居建在一起(混合型),与当地其他传统低矮民居组合成小不同的村落,服务于家族或村落的聚居防御需要。它们比福建土楼历史更悠久,既有着悠久的文化历诗统,又与周边自然环境完美融合,构成一组组和谐美妙的景观。其中,福建土堡最具代表性,数量也最多,而福建土堡又以三明市田、尤溪和永安三县留存数量最多、保存最完整、种类最齐全。

从20xx年至20xx年的五年时间里,三明土堡通过土堡课题专项调研、第三次全国文物普查、拍摄土堡资料宣传电视片、召开*福建土堡全国学术研讨会、举办土堡民俗文化节、福建土堡风光摄影展等系列活动,已初步摸清了三明境内土堡的基本情况:

1、土堡的创建历史:产生于隋末唐初,成熟于两宋,盛行于明清,并一直延续至今。

2、土堡的留存数量:200余座,约占总数量的十分之一。

3、范文top100土堡的建筑结构:内通廊式与合院式两种,并以合院式为主。

4、土堡的分布范围:福建、江西两省,并以福建为多;福建省内三明、泉州、福州、宁德四地市,并以三明地区为多;三明市内田、尤溪、永安、宁化、沙县、将乐、清流、明溪、泰宁、三元、梅列十一县(市、区),并以田、尤溪、永安为多。

5、土堡的主要功能:防御为主。

6、土堡的产生原因:生存需要。

二、福建土堡的认定。

关于福建土堡的定义,至今尚未有公开的认定,因此本文的定义只是个人的观点,若有谬误还请方家指正。可以从以下几个方面来探究:

1、三明土堡与土围(江西)、土楼(福建)、围拢屋(粤东)的异同,如下表。

尽管四者之间有差异,但共性是十分明显的,都具有防御性,只师能不同而已,土围、土堡以防御为主,而土楼、围拢屋以居住为主。

2、福建土堡是包括福建土楼在内的*南方乡土防御性建筑的鼻祖。

数据分析师工作总结篇十一

数据分析师大多是支撑运营和决策的,但是大多都是提供数据,分析的较少。我说的分析是给出意见的分析。近期,我也在招聘数据分析师,遇到一些问题,来面试的朋友,要么就是工具的使用者,业务非常不熟悉。要么是就是链条太短,只是做网站端和销售端,对供应链、客服等非常不熟悉。

这个题目就是开放的问一个销售问题,看分析师如何给出相关的意见或者建议。当然这不是分析范畴,但是我觉得分析师既然是做运营支撑、甚至决策,那么一些基础的销售理念是应该有的。

题目:100斤苹果怎么卖,可以卖的钱又多,卖的又快?

开题:此题目意在说如何从商品的角度去考虑如何销售的问题,传统的销售方式就是经典的4p理论。渠道,商品,价格,促销。而此问题意在从商品,价格,促销的角度去问面试者问题。

题注:

1. 如果回答者答的问题说的过多,比如说渠道如何做,如果做售后,如何二次营销,范围就扩大了。

2. 如果回答者的回答过于泛,或者理论的东西比较多,或者听着非常正确而不给出解决方案,那不适合一线分析师。

上面两项是减分项。

刀刀的解答:

1、渠道是重要

用户考虑暂且放在渠道里,因为用户必须依赖渠道实现链接。但就此问题来说,有点跑题,问的是卖苹果,用户考虑一般先考虑需求和消费场景,所以不分享渠道的做法。

2、商品自己分堆

最简单,一堆贵,一堆便宜。苹果不分拣。卖个差不多再重分,46开分。

解读:利用价格做出价格歧视的感念,同时告诉消费者4的商品比较好卖,这样一个明确的指向。

3、商品拆分

按好坏分堆,好苹果贵30%。其余的分两堆,一般的常规卖,最差的贵50%,并贴上标签如涩苹果之类。

解读:劣质商品只是品质不好,不是不能卖高价,关键是你要告诉别人这是稀缺的。真实说明商品特征,不要做多,好的商品还是要高价的,稀缺商品要更贵。一般的商品就这样买。但是注意结合第四条。

4、时间因素

一般早上要比晚上贵,水果尽量当天卖完,所以在晚上8点后开始半价卖。

解读:快和多都是必须的,水果隔夜很多都会坏。晚上8点是大家出来遛弯的时候,可以做清仓了。不留呆滞库存是关键,高周转是关键。手里最好留的是钞票,而不是货物。

5、地点

这个本来不想说,还是说一下,火车站和汽车站绝对卖不出去,摊位没有。最重要的是你见过这种地方卖水果的销售有好的么?好地方在地铁口,菜市口,学校门口。

解读:人流多并不代表需求好,菜市场门口绝对比火车站好。为什么,火车站贵这是大家都知道的,再者,谁没事到火车站去买水果啊。菜市场还是做长久生意的地方,学校门口,地铁口大家多观察就知道了。

商品这个东西可以玩的很多。留几句话:

不要卖货源不稳定的某类商品。

坚决下架无法销售占位置的`商品。

主推非标准品。

流行品一定是打折卖的。

via:庖丁的刀(外贸电商分析师。关注外贸电商b2c,国内大型零售电商平台,资深数据分析师)

随着大数据概念的火热,数据科学家这一职位应时而出,那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考,下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题,供各位同行参考。

1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。

2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?

3、什么是:提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?

4、什么是:协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?

6、如何设计一个解决抄袭的方案?

7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?

8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?

11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?

12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?

13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。

14、sas, r, python, perl语言的区别是?

15、什么是大数据的诅咒?

16、你参与过数据库与数据模型的设计吗?

17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?

18、你喜欢td数据库的什么特征?

22、什么是哈希表碰撞攻击?怎么避免?发生的频率是多少?

23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡?什么是负载均衡?

26、为什么朴素贝叶斯差?你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法?

27、你处理过白名单吗?主要的规则?(在欺诈或者爬行检验的情况下)

28、什么是星型模型?什么是查询表?

29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗?如何可以,说明一下建立过程?

33、普通线性回归模型的缺陷是什么?你知道的其它回归模型吗?

34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好?为什么?

35、保险精算是否是统计学的一个分支?如果不是,为何如何?

36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。

37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标?你建议用哪个指标替代?

42、你如何建议一个非参数置信区间?

44、什么是归因分析?如何识别归因与相关系数?举例。

45、如何定义与衡量一个指标的预测能力?

47、如何创建一个关键字分类?

48、什么是僵尸网络?如何进行检测?

50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好?

52、什么是概念验证?

53、你主要与什么样的客户共事:内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/it部门的人?有咨询经验吗?与供应商打过交道,包括供应商选择与测试。

54、你熟悉软件生命周期吗?及it项目的生命周期,从收入需求到项目维护?

55、什么是cron任务?

56、你是一个独身的编码人员?还是一个开发人员?或者是一个设计人员?

57、是假阳性好还是假阴性好?

58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗?分别给案例。

59、zillow’s算法是如何工作的?

60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的fb帐户?

61、你如何创建一个新的匿名数字帐户?

62、你有没有想过自己创业?是什么样的想法?

63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗?它将会被什么替代?

65、哪位数据科学有你最佩服?从哪开始?

66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的?

67、什么是效率曲线?他们的缺陷是什么,你如何克服这些缺陷?

68、什么是推荐引擎?它是如何工作的?

69、什么是精密测试?如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试?

70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家?

71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家?

73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。

74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释?一个有用的图形的特征?

75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗?或者在商业分析中。

76、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是?

数据分析师工作总结篇十二

而数据分析也越来越受到领导层的重视,借助报表告诉用户什么已经发生了,借助olap和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了,通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么,通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识,找出趋势,为决策层的提供有力依据,为产品或服务发展方向起到积极作用,有力推动企业内部的科学化、信息化管理。

(1)facebook广告与微博、sns等网络社区的用户相联系,通过先进的数据挖掘与分析技术,为广告商提供更为精准定位的服务,该精准广告模式收到广大广告商的热捧,根据市场调研机构emarketer的数据,facebook年营收额超过20亿美元,成为美国最大的在线显示广告提供商。

(2)hitwise发布会上,亚太区负责人john举例说明:亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐,通过客户分类,测试统计,行为建模,投放优化四步,运营客户的行为数据带来竞争优势。

此外,还有好多好多,数据分析,在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的:比如在营销领域,有数据库营销,精准营销,rfm分析,客户分群,销量预测等等;在金融上预测股价及其波动,套利模型等等;在互联网电子商务上面,百度的精准广告,淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多,以至于数据分析师也越来越受到重视。

然而,现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息:在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员,以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国,受过专业训练并有经验的数据分析人才,未来三年,分析能力人才供需缺口将逐渐放大,高级分析人才难寻。也就是说,数据分析的需求在不断增长,然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手,要么不懂得如何清洗数据,直接把数据拿来就用;要么乱套模型,分析的头头是道,其实完全不是那么回事。按俗话说就是:见过猪跑,没吃过猪肉。

为此,我对自己的规划如下:

第一步:掌握基本的`数据分析知识(比如统计,概率,数据挖掘基础理论,运筹学等),掌握基本的数据分析软件(比如,vba,matlab,spss,sql等等),掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学,营销理论,投资基础知识,战略与风险管理等等)。这些基础知识,在学校里尽量的学习,而且我来到了和君商学院,这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西,增强我的数据分析能力。

第二步:参与各种实习。研一开始我当时虽然有课,不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职,内容是为三星做竞争对手分析,当然分析框架是leader给定了,我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作,不过通过兼职,我接触到了咨询行业,也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子,做和vba的事情,虽然做的事情与数据分析无关,不过在公司经常用vba做一些自动化处理工作,为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车,在那里兼职了一个多月,参与了大众汽车销量数据短期预测的项目,一个小项目下来,数据分析的方法流程掌握了不少,也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的,如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在,我来到新的地方实习,也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计,其实也算数据分析的一种吧,通过码头的数据实施调度,通过码头的数据进行决策,最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目,最重要的就是业务流程的把握,我也参与项目最初的需求调研,和制定工作任务说明书sow,体会颇多。

第三步:第一份工作,预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者it公司吧,主要是做数据分析这块比较强的公司,比如fico,埃森哲,高沃,瑞尼尔,ibm,ac等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些,学会在实际中应用所学,学会数据分析的流程方法,让自己成长起来。

第四步:去自己喜欢的一个行业,深入了解这个行业,并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务,是因为未来必将是互联网的时代,电子商务必将取代传统商务,最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外,电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力,可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。

第五步:未知。我暂时没有想法,不过我希望我是在一直的进步。

能力:

1、一定要懂点战略、才能结合商业;。

2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。

3、一定要有globalview、才能打单;。

4、一定要懂业务、才能结合市场;。

5、一定要专几种工具、才能干活;。

6、一定要学好、才能有效率;。

7、一定要有强悍理论基础、才能入门;。

8、一定要努力、才能赚钱;最重要的:

文档为doc格式。

数据分析师工作总结篇十三

2、负责处理客户的现场咨询、环境分析研判指导、数据分析指导、专家会商等需求;。

3、负责区域大气污染成因分析指导及分析报告模板编制;。

4、负责协助重要项目实施的.技术指导和技术支撑工作。

1、大气科学、环境科学、大气物理或气象等相关专业博士,或硕士特别优秀者;。

2、掌握大气污染理论,对污染扩散模型、污染预警、污染溯源等技术有实践经验;。

4、要求创新能力强,善于利用新方法新工具解决新问题;。

5、具有较强的逻辑分析能力和文字表达能力,善于和人交流。

数据分析师工作总结篇十四

在数据分析岗位工作三个月以来,在公司领导的正确领导下,深入学习关于淘宝网店的相关知识,我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。

一、虚心学习,努力提高网店数据分析方面的专业知识。

作为一个食品专业出身的人,刚进公司时,对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知,曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到,我也曾怀疑过自己的选择,怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是,公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导,在不断的学习过程中,我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面,虚心学习每一个与网店相关的数据名词,提高自己在数据分析和处理方面的能力,坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面,向周围的同同事学习业务知识和工作方法,取人之长,补己之短,加深了与同事之间的感情。

二、踏实工作,努力完成领导交办的各项工作任务。

三个月来,在领导和同事们的支持和配合下,自己主要做了一下几方面的工作:

1.汇总公司的产品信息日报表,并完成信息日报表的每日更新,为产品追单提供可靠依据。

2.协同仓库工作人员盘点库存,汇总库存报表,每天不定时清查入库货品,为各部门的同事提供最可靠的库存数据。

3.完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。

4.完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。

5.每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查,保证每款宝贝的架上数的及时更新,防止出售中的宝贝无故下架。

6.配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作,并确保数据的准确性和及时性。

7.完成领导交代的其它各项工作,认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍,尽量做到让领导放心和满意。

三、存在的不足及今后努力的方向。

三个月来,在公司领导和同事们的指导和配合下,自己虽然做了一些力所能。

及的工作,但还存在很多的不足,主要是阅历浅,经验少,有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密,视角不够灵活,缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富,导致工作有时处于被动等等。另外,由于语言不通的问题,在与周围的同事沟通时,存在一定的障碍。

针对以上不足,在今后的工作中,自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风,摆正自己的位置,尊重领导,团结同事,把网店的数据分析工作做细做好。

四、对公司人员状况及员工工作状态的分析。

1.对公司人员状况的分析。

要想管好一个企业,首先要管好这个企业的人,要想管好一个企业的人,首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。

目前公司成员大部分为90后,是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大,心理素质不怎么成熟,没有自信心,没有目标,责任心不强,不怎么能吃苦,心理承受能力较弱,不爱学习,不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事,做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。

因此,我们在招聘的时候,要招那些肯学习、善于学习、领悟力学习力强的人。不过,这部分人一般都比较现实,对待遇、公正公平、发展空间比较看重。

其实,我们要想打造一流的企业,培养一流的员工,一流的管理人员并不是难事。最重要的是要有一颗真正的,持之以恒的做事业的心。

2.对员工工作状态的分析。

目前,部分岗位存在分工不明确的现象,出现问题时,同事之前相互推诿,不愿意承担责任,这也是部分员工责任心不强的最直接反映。部分员工没有团队合作意识,这就可能导致工作在某个环节衔接不上,进而有可能出现重大问题。

因此,明确分工和加强员工的团队合作意识也是公司目前需要解决的问题。

五、对公司企业文化的分析。

企业文化,对我本人来讲,是一个管理学里面比较专业的词,我怕自己讲不好它。但我却可以深刻的体会到,这个无形的东西就在我的周围,在我们的骨髓里。因为我觉得它重要,所以,还是想讲它,而且觉得非讲不可。

在我所走到的企业里,旺旺集团的企业文化给我留下的印象最深。他们有自己明确的经营理念、经营目标、公司训、公司口号、企业标识、公司社歌和独立的传媒机构。他们的企业文化具有很强的感染力和凝聚力。

但是,很长一段时间以来,我们的公司一直处在“黎明前的黑暗”之中,为什么公司领导的那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心,并没有感染所有的员工,那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心并没有很好的变成我们的企业文化。没有被突出出来,没有在公司发展的日日夜夜中,张扬的体现给我们企业所有的员工们看。甚至是没有被人感觉到。

所以,加强健康向上的企业文化的建设工作,也就成为一种必要。十分的必要。也该引起足够的重视。把目前创业阶段的决心和信心力量、企业和员工相互之间的理解、信任、支持和默契融入到我们的企业文化中去。从而感染和吸引更多的优秀人才到我们中来,共同开创我们企业的未来。

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数据分析师工作总结篇十五

大家了解过证券数据分析师这个职业吗?这是隶属金融管理学的一个专业型非常强的专业,刚刚专业优秀毕业生可以在证券公司从事分析师的工作!以下是:证券数据分析师简历欢迎大家参考!

三年以上工作经验 | 男 | 26岁(1985年10月8日)

居住地:xx

电话:xxx

e-mail:xx@

最近工作 [ x年x个月 ]

公司:xx金融证券有限公司

行业:金融/投资/证券

职位:证券分析师 最高学历

学历:本科

专业:金融学

学校:xx理工大学

在证券公司任职***年,对于股票投资具有深入的研究,善于数据挖掘和财务分析,对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力,曾在知名财经杂志发表文章数篇,得到读者的欢迎。

能够承受巨大的工作强度,抗压能力强,工作责任心高,团队合作意识佳,希望在证券行业继续发展。

求职意向

到岗时间: 一周以内

工作性质: 全职

希望行业: 金融/投资/证券

目标地点: 西安

期望月薪: 面议/月

目标职能: 证券分析师

20xx /x—至今:xx金融证券有限公司[ x年x个月]

所属行业:金融/投资/证券

研发部 证券分析师

1、 负责通过股市报告会、面谈等形式,营销理财服务;

2、 负责分析目标板块的上市公司的基本面,列出投资原因,并给出风险提示;

3、 负责宏观经济、政策走向分析及解读;

4、 负责协助基金经理,对持仓比重、结构、品种做出建议;

5、 负责协助其他分析师进行投资组合的配置。

20xx /x--20xx /x:xx金融证券有限公司 [ x年x个月]

所属行业:金融/投资/证券

市场部 证券分析师

1、 负责为客户提供投资理财咨询;

2、 负责组建及管理投资顾问团队,维护投资渠道;

3、 负责维护客户关系,推广并销售公司的金融理财产品;

4、 负责通过数据、技术面的.分析来进行股票买卖的实盘操作;

5、 负责定期召开投资报告会,培训客户经理的投资分析知识。

20xx /x--20xx /x:xx金融有限公司 [ xx个月]

所属行业: 金融/投资/证券

投资部 证券分析师

2、 负责跟踪****行业动态,并对行业内变化个股做出分析评价;

3、 负责维护客户,为客户提供咨询服务;

4、 负责***基金的交易,并指导交易员完成交易指令;

5、 负责培训下属员工以及分配部门任务。

20x x/x --20xx /x xx理工大学 金融学 本科

语言能力

英语(良好) 听说(熟练),读写(良好)

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