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    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)

    時間:2025-05-31 作者:曼珠

    撰寫月工作總結也是一種對自己成長的記錄,可以幫助我們回憶起過去的努力和進步。以下是小編為大家準備的幾篇月工作總結范文,供大家參考和學習。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇一

    本次生鮮電商報告從百分點全網商品畫像中提取了數十萬條消費者的網絡購物行為記錄和6萬多條生鮮產品的數據,借助機器學習、分類訓練等模型,對生鮮產品進行品類打通和類目劃分,深入探尋消費者對生鮮電商的態度以及在發展中需要關注和改進的環節,為行業發展和企業進步提供數據支撐。

    生鮮電商代表更高效的模式,收入提升、消費升級、技術進步和資本介入促進了發展。

    電商是促進農業進步發展的重要手段之一,生鮮由于其自身價值以及運輸、倉儲等特性,更適宜發展電子商務。相對于傳統的生鮮模式,生鮮電商縮短了整個產業鏈,避免了傳統模式下各個環節的運輸、存儲等步驟,減少了損耗,同時生鮮電商作為產業鏈中的核心,供求雙方的信息傳遞和溝通更加順暢。

    近年來城鎮居民人均可支配收入逐年提升,恩格爾系數呈現下降態勢,人們的生活水平不斷提高;消費的升級,人們對產品的需求層次也在不斷遞進,生鮮電商符合了人們的消費趨勢,迎來爆發期是水到渠成。同時物流的進步和資本的介入也促進生鮮電商的發展升級。

    蔬菜水果占據主導地位,整體價位偏低,水產海鮮銷售較為平穩,消費者對生鮮滿意程度較高。

    生鮮電商以銷售生鮮和普通食品為主,其中生鮮類產品的比重為69.5%,新年春節是網購生鮮的旺季;在細分品類中,蔬菜水果占據主導地位,占比為55.2%。

    生鮮產品的單價整體偏低,其中蔬菜水果、牛奶乳品、冷藏冷凍產品中單價30元以下的產品銷量占比超過60%,但水產海鮮的單價為64.6元,屬于高端產品,遠超其他品類的價格。

    水產海鮮銷量全年趨于平穩,春節對銷量拉動效果最大,20xx年2月份的銷量是1月份的.'1.36倍。

    本來生活、天天果園的討論熱度最高;微博討論內容多以轉發抽獎、購買分享為主;各生鮮電商總體滿意度較高,本來生活略勝一籌。

    人群集中在北上廣深為中心區域的經濟帶,女性更關注健康、男性更闊綽,并且與菜譜類網站用戶群高度相關。

    華北地區生鮮購買人數占總體55.1%,華南地區占據16.6%,東部地區占26.3%,三個地區購買人數占據總人數97.8%,在經濟較發達的地區,購買用戶出現較明顯的地域性。

    女性更愿意購買蔬菜水果;女性用戶中購買蔬菜水果的比例比男性用戶中的多5.3%;在各個品類上,男性用戶平均客單價高于女性用戶。

    用戶瀏覽菜譜類網站和在生鮮電商購買處于同一場景,存在特定先后順序,兩者的客戶具有一定的相關性,兩者整合可以更好地滿足客戶需求。

    貨源、客源、物流、競爭策略等方面需要進一步的優化,借助大數據打通運營、執行、物流等環節有望成為方案之一。

    雖然生鮮電商獲得了用戶、市場乃至資本的認可,但行業發展仍存在一些掣肘,需要在發展中解決和完善,在貨源、客源、物流、競爭策略等方面都需要進一步的優化,上圖是物流因素的具體分析。

    生鮮電商掌握大量的交易數據和用戶,通過對數據金礦的挖掘,可以充分了解消費、了解市場,為企業和行業的優化升級提高支撐,上圖是通過大數據對生鮮產品進行畫像以及產品關聯推薦的示意圖。

    社交媒介的作用日益。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇二

    在數據分析崗位半年以來,在公司部門領導和黨支部的的正確領導下,認真貫徹執行黨的各項方針、政策,緊緊圍繞公司開展的“積極主動謀發展,務實奮進爭一流”的主題實踐活動,深入學習實踐科學發展觀,全面完成了各項工作目標,現簡單的向領導匯報一下我半年來的工作情況。

    一、虛心學習,不斷提高政治素質和業務水平。

    作為一名黨員和公司的一份子,具備良好的政治和業務素質是做好本職工作的前提和必要條件。半年來,我一方面利用工作和業余時間認真學習了科學發展觀、十一屆全國人大二次會議和在中紀委xx屆三次全會上的講話精神,進一步提高了自己的黨性認識和政治水平;一方面虛心向周圍的領導、同事學習工作經驗、工作方法和相關業務知識,取人之長,補己之短,加深了與各位同事之間的感情,同時還學習了相關的數據庫知識,提高了自己在數據分析和處理上的技術水平,堅定了做好本職工作的信心和決心。

    二、踏實工作,努力完成好領導交辦的各項工作任務。

    半年來,在主管的帶領和同事們的支持下,自己主要做了以下幾項工作:

    一是認真做好各項報表的定期制作和查詢,無論是本部門需要的報表還是為其他部門提供的報表。保證報表的準確性和及時性,并與報表使用人做好良好的溝通工作。并完成各類報表的分類、整理、歸檔工作。

    二是協助主管做好現有系統的維護和后續開發工作。包括topv系統和多元化系統中的修改和程序開發。主要完成了海關進出口查驗箱報表、出口當班查驗箱清(“兩學一做”學習活動總結)單、駁箱情況等報表導出功能以及龍門吊班其他箱量輸入界面、其他崗位薪酬錄入界面的開發,并完成了原有系統中交接班報表導出等功能的修改。同時,完成了系統在相關崗位的安裝和維護工作,保證其正常運行。

    三是配合領導和其他崗位做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總工作。做好相關數據的核實和上報工作,并確保數據的準確性和及時性。

    四是完成領導交辦的其他工作,認真對待,及時辦理,不拖延、不誤事、不敷衍,盡力做到讓領導放心和滿意。

    三、存在的不足和今后的努力方向。

    半年來,在辦公室領導和同事們的指導幫助下,自己雖然做了一些力所能及的工作,但還存在很多的不足:主要是閱歷淺,經驗少,有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密,視角不夠靈活,缺乏應變能力;理論和專業知識不夠豐富,導致工作有時處于被動等等。

    針對以上不足,在今后的工作中,自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、樸實的工作作風,擺正自己的位置,尊重領導,團結同志,共同把辦公室的工作做細做好。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇三

    這個題目就是開放的問一個銷售問題,看分析師如何給出相關的意見或者建議。當然這不是分析范疇,但是我覺得分析師既然是做運營支撐、甚至決策,那么一些基礎的銷售理念是應該有的。

    題目:100斤蘋果怎么賣,可以賣的錢又多,賣的又快?

    開題:此題目意在說如何從商品的角度去考慮如何銷售的問題,傳統的銷售方式就是經典的4p理論。渠道,商品,價格,促銷。而此問題意在從商品,價格,促銷的角度去問面試者問題。

    題注:

    1.如果回答者答的問題說的過多,比如說渠道如何做,如果做售后,如何二次營銷,范圍就擴大了。

    2.如果回答者的回答過于泛,或者理論的東西比較多,或者聽著非常正確而不給出解決方案,那不適合一線分析師。

    上面兩項是減分項。

    刀刀的解答:

    1、渠道是重要。

    用戶考慮暫且放在渠道里,因為用戶必須依賴渠道實現鏈接。但就此問題來說,有點跑題,問的是賣蘋果,用戶考慮一般先考慮需求和消費場景,所以不分享渠道的做法。

    2、商品自己分堆。

    最簡單,一堆貴,一堆便宜。蘋果不分揀。賣個差不多再重分,46開分。

    解讀:利用價格做出價格歧視的感念,同時告訴消費者4的商品比較好賣,這樣一個明確的指向。

    3、商品拆分。

    按好壞分堆,好蘋果貴30%。其余的分兩堆,一般的常規賣,最差的貴50%,并貼上標簽如澀蘋果之類。

    解讀:劣質商品只是品質不好,不是不能賣高價,關鍵是你要告訴別人這是稀缺的。真實說明商品特征,不要做多,好的商品還是要高價的,稀缺商品要更貴。一般的商品就這樣買。但是注意結合第四條。

    4、時間因素。

    一般早上要比晚上貴,水果盡量當天賣完,所以在晚上8點后開始半價賣。

    解讀:快和多都是必須的,水果隔夜很多都會壞。晚上8點是大家出來遛彎的時候,可以做清倉了。不留呆滯庫存是關鍵,高周轉是關鍵。手里最好留的是鈔票,而不是貨物。

    5、地點。

    這個本來不想說,還是說一下,火車站和汽車站絕對賣不出去,攤位沒有。最重要的是你見過這種地方賣水果的銷售有好的么?好地方在地鐵口,菜市口,學校門口。

    解讀:人流多并不代表需求好,菜市場門口絕對比火車站好。為什么,火車站貴這是大家都知道的,再者,誰沒事到火車站去買水果啊。菜市場還是做長久生意的地方,學校門口,地鐵口大家多觀察就知道了。

    商品這個東西可以玩的很多。留幾句話:

    不要賣貨源不穩定的某類商品。

    堅決下架無法銷售占位置的商品。

    主推非標準品。

    流行品一定是打折賣的。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇四

    一是認真做好各項報表的定期制作和查詢,無論是本部門需要的報表還是為其他部門提供的報表。保證報表的準確性和及時性,并與報表使用人做好良好的溝通工作。并完成各類報表的分類、整理、歸檔工作。

    二是協助主管做好現有系統的維護和后續開發工作。包括topv系統和多元化系統中的修改和程序開發。主要完成了海關進出口查驗箱報表、出口當班查驗箱清(“兩學一做”學習活動總結)單、駁箱情況等報表導出功能以及龍門吊班其他箱量輸入界面、其他崗位薪酬錄入界面的開發,并完成了原有系統中交接班報表導出等功能的修改。同時,完成了系統在相關崗位的安裝和維護工作,保證其正常運行。

    三是配合領導和其他崗位做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總工作。做好相關數據的核實和上報工作,并確保數據的準確性和及時性。

    四是完成領導交辦的其他工作,認真對待,及時辦理,不拖延、不誤事、不敷衍,盡力做到讓領導放心和滿意。

    三、存在的不足和今后的努力方向。

    半年來,在辦公室領導和同事們的指導幫助下,自己雖然做了一些力所能及的工作,但還存在很多的不足:主要是閱歷淺,經驗少,有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密,視角不夠靈活,缺乏應變能力;理論和專業知識不夠豐富,導致工作有時處于被動等等。

    針對以上不足,在今后的工作中,自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、樸實的工作作風,擺正自己的位置,尊重領導,團結同志,共同把辦公室的工作做細做好。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇五

    數據分析師,簡單切詞為“數據”,“分析”,“師”。因此,獲取必要的數據,分析這些數據,然后從數據中發現一些問題提出自己的想法,這就是一個數據分析師的基本工作內容。

    自己做了兩年數據分析師,真的覺得古語說的對,“功夫在詩外”。一名好的數據分析師,接到一個需求時,會更多考慮這個需求本身,包括要做的東西是什么,為什么這么做,還可以怎么做,怎么去做,關鍵點是什么。都想清楚了,才去動手做。建議任何一名數據分析人員,都能在做以前把問題想清楚,確認清楚,不要等到做完才發現自己做錯了,那樣會很浪費時間。自己這方面曾犯過n多錯誤。

    下面簡單談下做一名數據分析師要經歷的幾個步驟:

    (1)獲取數據。

    獲取相關的數據,是數據分析的前提。每個企業,都有自己的一套存儲機制。比如淘寶,所有的數據都在hadoop上,很多數據都要經過hadoop,hive來獲取。因此,基礎的sql語言是必須的。具備基本sql基礎,再學習下hive的細節的語法,基本就可以通過hive拿到很多數據了。每個需求明確以后,都要根據需要,把相關的數據獲取到,做基礎數據。

    (2)數據處理。

    對于數據的處理,有兩種形式:

    a如果初步提取的數據是在linux上,建議學一門腳本語言,比如awk,或者python。如果掌握一門腳本語言,不僅可以在linux系統上寫很多自動腳本來運行,會大大節省自己的時間,而且可以通過腳本語言把基礎數據處理成自己想要的任何形式,直接可以使用。

    b如果數據沒有在linux上,那可以download,然后通過其他統計軟件來處理。個人推薦sas或者r語言。sas的強大,不必多說。沒有sas解決不了的問題,而且sas也有sql,處理起來也方便。r語言最近也很火,而且免費,packages越來越多,畫圖也簡單,類似matlab。如果前期數據處理的好,后續只需要通過r或者sas畫一些圖就可以了。在數據分析師的世界,按照價值排序,圖表文字。

    (3)分析數據。

    這里的數據,包括圖,表,數字幾種。分析數據是整個分析的關鍵,也考驗分析師的水平。好的分析師,可以根據趨勢圖,對比數據,敏銳的觀察到很多問題??墒沁@需要對業務,對數據有很深的了解,才會把數據和業務結合起來,發揮兩者的價值,完成需求。所以,一名數據分析師,要把更多的時間放在了解業務上。只有業務了解,細節清楚,才會明白業務變動可能引起的數據指標的變動,也會在后續的需求分析中,更快更全面的解決其他人提出的問題??赡芎芏嗳硕己芾Щ?,怎么才能“敏銳”的觀察到數據的變動呢,我為什么怎么也發現不了問題呢?個人感覺可以通過以下方法,來慢慢鍛煉:

    a多問幾個為什么。比如,看到一些指標,就想想這些指標代表什么,用自己的話可以怎么理解;看到一條趨勢線有波動,就想想為啥子某個點異常波動呢?多問問問題,自己就會加深對業務和指標關聯的敏感性。

    b借鑒統計方法。統計學中,都會有一些橫縱對比,趨勢分析等等。對比,在分析師數據時候,是一個很重要的東西。任何東西,也因為了對比,才會有高有低,有長有短。另外,分布,也是一個很好的東西。分布的變化,就意味著變動,變動的發展結果,就能知道業務發展的好壞。再次,占比啊等等,都是很簡單但是實用的方法。

    c向師兄請教。有的時候,一個問題,自己沉迷其中不能自拔,旁觀者一句話,就能點清自己的思路。當自己分析數據不得要領的時候,就多請教師兄。

    (4)展示成果。

    分析數據以后,解決需求的問題,就需要匯總分析的成果,給到其他人??赡芊治龅倪^程,拿到的數據有很多,需要全部給其他人么?怎么去羅列這些數據呢?可能很多人都犯難。有一次,一個同學來問我,她有很多數據,但是就是不知道該怎么組織,才能證明自己的結論是對的。其實,作為一名數據分析師,就是根據數據,把問題解決,提出一兩條參考建議給到需求方就ok了。因此,回復的結果簡單明了就好。如果是回復一封郵件,可以這樣來做:

    b如果覺得有必要,就在下面再把分析過程寫進去;。

    c如果圖和圖表不多,可以添加到郵件第三部分。畢竟放上數據,任何同學有疑問,可以隨時去看數據。如果圖和圖表實在太多,就放到附件!

    其實,做一名數據分析師,真的不容易,不僅要懂業務,還要會技術,更要敏銳發現問題,總結,還要提出建議。自己干了n多工作,最后還不一定能得到一個好的結果。做了兩年數據分析師,自己的重心也在慢慢的轉移。從剛開始技術學習,到后面技術+業務的結合,到現在自己又鉆到業務,研究業務,慢慢發現:一名好的數據分析師,是一個好的產品的規劃者和行業的領跑者。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇六

    根據市局要求,現我村已對本村16戶mmps調查登記戶20xx年上半年及20xx年上半年的數據進行匯總分析,經仔細分析后結合我村情況,現就有關部分收支差距明顯的項目作出如下報告:

    1、代碼(403)漁業經營收入方面比去年同期增加56000元,原因是去年同期受持續降雨影響,大部分養殖戶(養殖南美白對蝦)v有不同程度的損失,而今年年初越冬棚蝦卻有大幅的價格上升,所以今年上半年漁業收入方面有少許增加,但從本村總體情況來看,因四、五、六月開始南美白對蝦價格持續下滑,故從總體來看,本村漁業經營收入方面與去年同期相比差距不是很大。

    2、代碼(412)漁業生產費用支出方面,比去年同期有所增加,原因是受到魚塘租金上升及漁業生產資料(蝦料)價格上升所影響。

    3、代碼(317)財產性現金收入比去年同期增加22970元,主要受代碼(405)村集體分紅影響,本村集體分紅主要來自兩方面:一是年終分配款,二是口糧款;這兩方面的收入又受到本村集體魚塘租金及花地租金的.多少而決定,隨著現在每年魚塘租金的上升,故村民集體分紅也跟著增加,這是今年上半年財產性現金收入增加的原因。

    4、代碼(320)期內非收入所得現金增加57500元,主要受代碼(323)取回存款所影響,與去年同期相比,取回存款增加57500元。

    5、代碼(315)工業和建筑業經營收入與代碼(333)工業建筑業生產費用支出,此兩項與去年同期相比減少近11萬多元,原因在兩方面:一是去年登記數據時是按不扣除成本即總收入來登記,而今年上半年開始,登記時是按扣除成本的凈利潤來登記,故是造成差距極大的原因;二是本村“吳開榮”一戶是經營毛織廠的',去年均是全年經營,而今年開始此毛織廠每月才開工兩、三天,故經營收入或支山均有較明顯的減少。

    6、代碼(340)居住現金支出:比去年同期增加6萬多元,此項受代碼(415)新建(購)房支出影響,原因是有一戶有新建房屋支出。

    7、代碼(342)醫療保健支出:比去年同期有所增加,原因是有一戶有一個新出生嬰兒,所以在保健方面費用有所增加。

    8、代碼(343)交通通迅支出:此項比去年同期有所減少,原因是外出(遠行)減少,所以交通費用相應減少。

    9、代碼(418)教育費用支出:比去年同期有所減少,原因是去年有部份讀高中或中專的學生去年7月已畢業,今年上半年在讀的學生絕大部分是初中生或小學生,學費相對較少,甚至有一戶有一學生已沒有上學(個人原因輟學),所以教育費用相應減少。另外代碼(419)旅游費用支出方面,今年上半年16戶之中均沒有外出旅游,故此項沒有支出。

    10、代碼(339)衣著消費支出和代碼(353)存入銀行信用社款的減少,這些項目主要是受農戶“主觀性”原因所影響,不用深究!

    另外,今年上半年經過再開會培訓,已將以前部份項目代碼概念搞混亂的地方重新更正過,致使這些代碼數據與去年同期相比會出現或多或少的情況。我村已將16戶調查戶的家庭人口情況按照年齡、職業、收入全部制成表格分析填報,每月跟蹤訪問,力求做到數據真實可靠、不錯漏。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇七

    轉眼間,20xx年已悄然走來,20xx年,我們以“創先爭優”、搞好優質服務、提供良好素質員工為己任,以提高客運服務質量為宗旨,依據年度站務員培訓計劃,有步驟、分階段的開展了員工培訓工作,在公司領導的關心和幫助下,在全體員工的不懈努力下,圓滿完成了全年的培訓任務,為企業的持續發展提供必要的人力、智力的支持,同時也為20xx年度培訓工作的持續開展奠定了良好的基礎,為了總結經驗,尋找差距,現將年度培訓工作總結如下:

    20xx年綜合培訓員工(站務員)5期以上,共八十多人次參加,每屆培訓合格率達90%以上,基本達到了目標要求。

    1、國家及云南省有關道路旅客法律法規。

    2、集團公司客運管理制度、規定和相關要求。

    3、集團公司勞動管理制度。

    4、員工崗位職責、操作規范。

    5、服務禮儀等。

    1、培訓工作考核少,造成培訓“參加與不參加一個樣,學好與學孬一個樣”的消極局面,導致培訓工作的被動性。

    2、培訓形式缺乏創新,只是一味的'采取“上面講,下面聽”形式,呆板、枯燥,提不起員工的興趣,導致員工注意力不集中,影響了培訓的效果。

    3、培訓制度有待建立健全。

    4、培訓資料欠缺,有待豐富。

    5、內部授課技巧普遍不高,有待提高,制作課件水平不足,自主研發課程能力有所欠缺,所以,以上需要改善。

    認真進行總結是一個不斷學習和提高的過程,只有在實際工作的過程中不斷總結,通過總結尋找工作中的規律,從而培養和提高工作效率及完成工作能力。以上是我對培訓工作的總結,敬請領導批評指正。

    給各位朋友兄弟拜個早年了,祝各位身體健康,心想事成,萬事如意!

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇八

    期末考試考的比較差,數108語105外106地83政59歷65生80,我認為問題出在以下幾個方面:

    語文*時閱讀理解沒注意方法。在做閱讀理解時,我不知從何處下手,找不準要點。這是一個很嚴重的問題。閱讀理解是語文考試中比較關鍵的環節,也是很讓人頭疼的環節。語文中的很多寫作方法我都很不了解,導致考到一些寫作手法時只能瞎猜。我以后一定要多注意語文常識的積累。

    在做數學問題時很不注意步驟。我在做題時的主要問題不是不會做,而是有時會跳步或者少寫答。這個問題只要注意我相信就會很快地改掉。我在以后的做題中注意每一步的依據,在考試中細心驗算,就會避免這個錯誤。

    英語,還是在一些題上出現了馬虎的現象;由于*時積累的單詞和句型不夠多,考試丟了不少分。

    在政治和歷史學科方面,由于沒能正確認識這兩科的重要性,*時學習態度不端正,知識上欠了很多債,以至于考出了慘不忍睹的分數。

    總而言之,今后的學習計劃應該和上學期時不同。因此我要改變學習方法。為了改進學習方法,我給自己訂了一個學習計劃:

    (1)做好課前預習。也就是要擠出時間,把老師還沒有講過的內容先看一遍。尤其是語文課,要先把生字認會,把課文讀熟;對課文要能分清層次,說出段意,正確理解課文內容。

    (2)上課要積極發言。對于沒有聽懂的問題,要敢于舉手提問。

    (3)每天的家庭作業,做完后先讓家長檢查一遍,把做錯了的和不會做的,讓家長講一講,把以前做錯了的題目,經常拿出來看一看,復習復習。

    (4)對政治和歷史兩門學科的重要性要足夠重視,端正學習態度,及時還清過去欠下的知識債務。

    (5)要多讀一些課外書。每天中午吃完飯,看半個小時課外書;每天晚上做完作業,只要有時間,再看幾篇作文。

    (6)課外學習不放松。能夠利用星期天和節假日,到少年宮去學習作文、奧數、英語和書法,按時完成老師布置的作業,使各門功課都取得了好的成績。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇九

    而數據分析也越來越受到領導層的重視,借助報表告訴用戶什么已經發生了,借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發生了,通過dashboard監控告訴用戶現在在發生什么,通過預報告訴用戶什么可能會發生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識,找出趨勢,為決策層的提供有力依據,為產品或服務發展方向起到積極作用,有力推動企業內部的科學化、信息化管理。

    我們舉兩個通過數據分析獲得成功的例子:

    (2)hitwise發布會上,亞太區負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦,通過客戶分類,測試統計,行為建模,投放優化四步,運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。

    然而,現實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息:在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業人員,以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國,受過專業訓練并有經驗的數據分析人才,未來三年,分析能力人才供需缺口將逐漸放大,高級分析人才難尋。也就是說,數據分析的需求在不斷增長,然而合格的為企業做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手,要么不懂得如何清洗數據,直接把數據拿來就用;要么亂套模型,分析的頭頭是道,其實完全不是那么回事。按俗話說就是:見過豬跑,沒吃過豬肉。

    為此,我對自己的規劃如下:

    第一步:掌握基本的`數據分析知識(比如統計,概率,數據挖掘基礎理論,運籌學等),掌握基本的數據分析軟件(比如,vba,matlab,spss,sql等等),掌握基本的商業經濟常識(比如宏微觀經濟學,營銷理論,投資基礎知識,戰略與風險管理等等)。這些基礎知識,在學校里盡量的學習,而且我來到了和君商學院,這樣我可以在商業分析、經濟分析上面領悟到一些東西,增強我的數據分析能力。

    第二步:參與各種實習。研一開始我當時雖然有課,不過很幸運的找到一份一周只需去一兩天的兼職,內容是為三星做競爭對手分析,當然分析框架是leader給定了,我只是做整合資料和往ppt里填充的內容的工作,不過通過兼職,我接觸到了咨詢行業,也向正式員工學習了很多商業分析、思考邏輯之類的東西。之后去西門子,做和vba的事情,雖然做的事情與數據分析無關,不過在公司經常用vba做一些自動化處理工作,為自己的數據分析工具打好了基礎。再之后去了易車,在那里兼職了一個多月,參與了大眾汽車銷量數據短期預測的項目,一個小項目下來,數據分析的方法流程掌握了不少,也了解了企業是如何用一些時間序列模型去參與預測的,如何選取某個擬合曲線作為預測值?,F在,我來到新的地方實習,也非常幸運的參加了一個央企的碼頭堆場優化系統設計,其實也算數據分析的一種吧,通過碼頭的數據實施調度,通過碼頭的數據進行決策,最后寫成一個可操作的自動化系統。而這個項目,最重要的就是業務流程的把握,我也參與項目最初的需求調研,和制定工作任務說明書sow,體會頗多。

    第三步:第一份工作,預計3-5年。我估計會選擇咨詢公司或者it公司吧,主要是做數據分析這塊比較強的公司,比如fico,埃森哲,高沃,瑞尼爾,ibm,ac等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實些,學會在實際中應用所學,學會數據分析的流程方法,讓自己成長起來。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇十

    按以下流程來寫:

    1、清楚業務目標。

    2、查看數據報表表現。

    3、發現問題。

    4、分析原因。

    5、提出建議。

    6、測試/實驗。

    7、實施。

    首先要明白沒有目標也就無所謂分析,其次分析的時候要注重關聯,細分,以及數據的背景信息,同時可采用魚骨分析法分析原因類型,注意的是問題的80%可能只是20%的原因造成,找出主要問題,提出建議,不要忘了做測試,有時候原因可能不是想象中的,所以需要通過測試來驗證你的假設,最后如果實驗結果滿意就進一步具體實施,不滿意再來一邊。

    千萬不要悶頭自己想,一定要測試。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇十一

    在數據分析崗位工作三個月以來,在公司領導的正確領導下,深入學習關于淘寶網店的相關知識,我已經從一個網店的門外漢成長為對網店有一定了解和認知的人。現向公司領導簡單匯報一下我三個月以來的工作情況。

    一、虛心學習,努力提高網店數據分析方面的專業知識。

    作為一個食品專業出身的人,剛進公司時,對網店方面的專業知識及網店運營幾乎一無所知,曾經努力學習掌握的數據分析技能在這里根本就用不到,我也曾懷疑過自己的選擇,懷疑自己對踏出校門的第一份工作的選擇是不是沖動的。但是,公司為我提供了寬松的學習環境和專業的指導,在不斷的學習過程中,我慢慢喜歡上自己所選擇的行業和工作。一方面,虛心學習每一個與網店相關的數據名詞,提高自己在數據分析和處理方面的能力,堅定做好本職工作的信心和決心。另一方面,向周圍的同同事學習業務知識和工作方法,取人之長,補己之短,加深了與同事之間的感情。

    二、踏實工作,努力完成領導交辦的各項工作任務。

    三個月來,在領導和同事們的支持和配合下,自己主要做了一下幾方面的工作:

    1、匯總公司的產品信息日報表,并完成信息日報表的每日更新,為產品追單提供可靠依據。

    2、協同倉庫工作人員盤點庫存,匯總庫存報表,每天不定時清查入庫貨品,為各部門的同事提供最可靠的庫存數據。

    3、完成店鋪經營月報表、店鋪經營日報表。

    4、完成每日客服接待顧客量的統計、客服工作效果及工作轉化率的查詢。

    5、每日兩次對店鋪里出售的寶貝進行逐個排查,保證每款寶貝的架上數的及時更新,防止出售中的寶貝無故下架。

    6、配合領導和其他崗位的同事做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總等工作。做好數據的核實和上報工作,并確保數據的準確性和及時性。

    7、完成領導交代的其它各項工作,認真對待、及時辦理、不拖延、不誤事、不敷衍,盡量做到讓領導放心和滿意。

    三、存在的不足及今后努力的方向。

    三個月來,在公司領導和同事們的指導和配合下,自己雖然做了一些力所能。

    及的工作,但還存在很多的不足,主要是閱歷淺,經驗少,有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密,視角不夠靈活,缺乏應變能力;理論和專業知識不夠豐富,導致工作有時處于被動等等。另外,由于語言不通的問題,在與周圍的同事溝通時,存在一定的障礙。

    針對以上不足,在今后的工作中,自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、樸實的工作作風,擺正自己的位置,尊重領導,團結同事,把網店的數據分析工作做細做好。

    四、對公司人員狀況及員工工作狀態的分析。

    1、對公司人員狀況的分析。

    要想管好一個企業,首先要管好這個企業的人,要想管好一個企業的人,首先要對這個企業人員的基本情況有個比較全面的、細致的、科學的正確的了解。

    目前公司成員大部分為90后,是一個年輕化的團隊。他們大部分在長輩們的寵愛中長大,心理素質不怎么成熟,沒有自信心,沒有目標,責任心不強,不怎么能吃苦,心理承受能力較弱,不愛學習,不明白工作的真正意義。不過也有一部分比較懂事,做事比較踏實、勤奮、性格也比較好。

    因此,我們在招聘的時候,要招那些肯學習、善于學習、領悟力學習力強的人。不過,這部分人一般都比較現實,對待遇、公正公平、發展空間比較看重。

    其實,我們要想打造一流的企業,培養一流的員工,一流的管理人員并不是難事。最重要的是要有一顆真正的,持之以恒的做事業的心。

    2、對員工工作狀態的分析。

    目前,部分崗位存在分工不明確的現象,出現問題時,同事之前相互推諉,不愿意承擔責任,這也是部分員工責任心不強的最直接反映。部分員工沒有團隊合作意識,這就可能導致工作在某個環節銜接不上,進而有可能出現重大問題。

    因此,明確分工和加強員工的團隊合作意識也是公司目前需要解決的問題。

    五、對公司企業文化的分析。

    企業文化,對我本人來講,是一個管理學里面比較專業的詞,我怕自己講不好它。但我卻可以深刻的體會到,這個無形的東西就在我的周圍,在我們的骨髓里。因為我覺得它重要,所以,還是想講它,而且覺得非講不可。

    在我所走到的企業里,旺旺集團的企業文化給我留下的印象最深。他們有自己明確的經營理念、經營目標、公司訓、公司口號、企業標識、公司社歌和獨立的傳媒機構。他們的企業文化具有很強的感染力和凝聚力。

    但是,很長一段時間以來,我們的公司一直處在“黎明前的黑暗”之中,為什么公司領導的那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心,并沒有感染所有的員工,那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心并沒有很好的變成我們的企業文化。沒有被突出出來,沒有在公司發展的日日夜夜中,張揚的體現給我們企業所有的員工們看。甚至是沒有被人感覺到。

    所以,加強健康向上的企業文化的建設工作,也就成為一種必要。十分的必要。也該引起足夠的重視。把目前創業階段的決心和信心力量、企業和員工相互之間的理解、信任、支持和默契融入到我們的企業文化中去。從而感染和吸引更多的優秀人才到我們中來,共同開創我們企業的未來。

    述職人:

    20__年__月__日。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇十二

    年齡:25。

    教育經歷:

    院校:藍翔技校。

    專業:計算機軟件。

    學歷:專科。

    主修課程:

    數據庫原理、軟件工程。

    獲獎情況:

    連續2年獲得校三好學生、二等學習優秀獎學金。

    全國大學生計算機競賽市二等獎。

    項目經驗:

    201x、1x-至今。

    單位:翰威特咨詢公司分公司。

    篩選分析調研數據,使用excel處理超過2萬個樣本數據,具有豐富的數據處理經驗;

    自我評價:本人性格開朗,思想正直,誠信,穩重。工作認真踏實,責任心強,善于獨立思考,分析問題,解決問題。

    教育工作者的數據分析工作總結(熱門13篇)篇十三

    基于現有的業務知識和統計學基礎知識及基本思想的理解與掌握,通過數據庫及統計分析工具對數據的調取與處理、分析,達到對現有問題or主題的探索與剖析,最終實現業務問題的解決or優化。

    業務知識:最重要。

    業務分析能力:業務問題的拆解、探索與定位,也包括一些思維導圖工具的使用(visio,mind,mindmanager)。

    數據分析能力:基本的統計學及數學知識及較強的邏輯思維能力及分析工具的掌握spss,r,python等。

    數據提取能力:在數據庫中能完成較為復雜的數據查詢及預處理的能力(sql使用能力)。

    數據處理及展現能力:主要指ecel及ppt的使用,也有信息圖制作能力的要求。

    3.長期只處理數據的.詬病【for分析人員】?

    對于分析人員來說,若無實際分析經驗,但經常提取數據,作為一個數據庫工程師的角色開展工作時,容易形成一種慣性思維:從數據角度出發去看問題。這是很危險的,因為一條連貫、清晰的業務邏輯中間會產生各種數據,同時由于業務人員操作的相對靈活以及數據錄入和etl處理的問題會導致某一業務節點產生不同值的數據,若不清楚業務流程,業務知識,很難確認異常值的合理性及異常值產生的關鍵原因。長此以往,這種數據角度出發的慣性思維就很難改變了,進而任何分析,出發點都是錯的,分析過程和結果可想而知。

    4.對于“數據敏感”的理解?

    相關學歷背景及工作年限;。

    對數據預處理的重視程度;。

    對細小業務問題解決方案及流程的抽取固化能力;。

    算法知識的應用能力;。

    業務知識的深度和廣度;。

    任務的整體把控和分配能力;。

    溝通及表述的邏輯清晰程度;。

    6.數據分析人員、應用型數據挖掘人員、算法型數據挖掘人員的區別?

    應用型數據挖掘人員在數據預處理及模型調參上下的功夫最多;。

    7.數據分析人員的角色定位——企業賢內助。

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