数据分析师工作总结大全（17篇）
通过总结，我们才能真正认识到自己的成长和进步，进而形成更具实践性的工作思路。较为完美的总结需要具备一定的逻辑性和条理性，以便读者更好地理解和接受。最后是一些总结的参考文献，供大家参考和借鉴。
数据分析师工作总结篇一
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。
我们举两个通过数据分析获得成功的例子：
(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。
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。
数据分析师工作总结篇二
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三
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四
本人于201*年1月起开始担任镇党委委员武装部部长。几年来，在镇党委、政府的正确领导下，在市武装部的具体指导下，在各个职能部门和机关同志的关心、支持、帮助下，我始终坚持按照“三个代表”的重要思想要求自己，努力学习，认真履行职能。现将201*年一年的工作报告如下：
一、主要工作情况。
1、抓好组织调整与落实。
年初，按照市武装部201*年民兵、预备役部队组织整顿工作的总体部署和要求，结合我镇民兵、预备役工作的实际情况，对基层民兵连队的组织进行了重新调整。把一批文化素质高、年龄较轻、身体素质好的适龄青年编入了民兵部队当中。通过抓组织调整，实现我真民兵“编组合理、组织健全、干部齐备、民兵充足、官兵相识”的好局面，调整后，我真民兵总数为4200名，普通民兵3700人，基干民兵480人，编制在20个民兵连中，其中编入市武装部及步兵分队2个连，311人；侦察连1个，95人；防化连1个，74人。
2、抓好基层连队正规化建设，搞好退伍军人与地方专业对口、半对口技术人员服预备役登记、统计工作。
为了加强基层连队正规化建设，按照年初制定的计划目标，以“典型”促进全面发展为目的，开展争创“先进连队”活动。我们重点对合并后的村按照连队建设标准进行了重点监督检查，健全了各项规章制度，宣传图板齐全，各种资料立卷归档、统一放入文件柜内保管，软件实施落实到位，硬件设施达到了“五有”的标准，即：有门牌、有办公室、有库房、有资料库、有活动场所。我们以交界台村、前柳河村民兵连正规化建设为典型，通过试点作用取得了很大成效，现已达到“红旗连5个，先进连队5个，达标连队10个”。使之全面达到了连队建设标准要求。前柳村民兵连被海城人武部评为基层标杆民兵连。通过对退伍军人和地方专业对口、半对口技术人员的等级统计，把身体素质好、年轻、有专业的技术人员及时补充编入“二营有线连”，成为预备役战士，提高连队的战斗力。
3、抓好民兵应急分队建设，圆满完成上级交给的各项急难险重任务。今年11月份，我们面对我省突如其来的禽流感疫情紧急启动了应急预案为了提高适应新情况能力，我们重新调整了应急分队人员，调整后，我们现有应急分队500人，每村25人。这些同志们分别配合镇、村两级领导在各自的村进行了设卡堵卡，他们不畏严寒，不怕艰苦，在保护国家人民群众生命财产的关键时刻不计个人得失，为党和政府交上一份满意的答卷。
4、抓好新兵选送，做好征兵工作。
201*年，海城市人民政府、市武装部向我镇下达了征集男性新兵32名的任务。为了圆满地完成今年的征兵任务，向部队输送优质兵员，我们早作准备开始宣传，并且在报名初检、上站体检、政治审查、文化检查、病史调查、协商兵员等多个步骤层层把关，使我镇兵员在海城体检时合格率达到70%，名列前茅。受到了市委武装部的大力赞赏，也得到了接兵部队的好评，我镇被鞍山市人武部和海城市人武部均授予了“征兵工作先进单位”的光荣称号。
二、不断加强学习，提高自身素质。
为了适应新时期的民兵预备役工作，自己深深感到理论的功底还比较浅。只有不断的学习，提高自身素质，才能迎接各个方面的挑战。因此，我除了参加真理定期的集中整治学习外，还利用一切机会挤出时间自学相关知识。
1、结合本职工作努力学习新时期党的路线、方针、政策。从今年一月开始，我镇开展了保持^v^员先进行教育学习活动。在学习过程中，我始终把“三个代表”的重要思想和十六届五中全会精神作为全年的学习重点，认真完成先进性教育学习各个阶段具体要求，写了一万字以上的学习笔记和两篇体会文章。以此来充实提高政治思想觉悟和理论水平，丰富政治理论功底，始终保持清醒的头脑。
2、扎进时间学习业务知识。为了能把本职工作做得更出色，我利用业余时间自学了《兵役法》、《辽宁省兵役工作管理条例》等相关法规书籍，关心新形势下国家队预备役要的新特点，力求把工作做到最好。
三、从严要求自己，锤炼自我品格。
作为镇党委班子的一员，自身的形象直接影响到镇党委的整体形象。因此，我在工作和生活中始终注重严格要求自己，努力锤炼过硬的思想品质，保持^v^员的本色。
1、筑牢思想防线。作为一名党员干部，必须时刻把维护党的利益，国家的利益和人民的利益作为实现人生价值的最高追求，牢固树立正确的.人生观、价值观、世界观。在工作中，始终坚持艰苦奋斗的光荣传统和作风，自觉地实践“三个代表”的重要思想，全心全意为人民服务。
2、注重行为规范。时刻按照党员干部标准来严格要求自己，时刻保持自重、自警、自醒、自励。严格执行党风廉政建设的各项规定，从小事做起，防微杜渐。堂堂正正做人，清清白白为官，对违背人民群众意愿的事，坚决不做。
3、塑造良好的品德。我始终恪守“为人以真，待人以诚，处事以公”的原则，不断强化自身修养，培养自己的良好品德，对待同志坚持以诚相待。
四、存在的不足。
当然，在取得一些成绩的同时，我还存在着一定的不足。主要体现在理论学习抓的深度还不够，在学习中只满足教育的需要，缺乏系统的学习精神，多是零散学习，接下来还应往着方面努力。
数据分析师工作总结篇五
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六
年龄：25。
教育经历：
院校：蓝翔技校。
专业：计算机软件。
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七
1、要认真研究课程标准。
在课程改革中，教师是关键，教师对新课程的理解与参与是推进课程改革的前提。认真学习数学课程标准，对课改有所了解。课程标准明确规定了教学的目的、教学目标、教学的指导思想以及教学内容的确定和安排。继承传统，更新教学观念。
高中数学新课标指出：“丰富学生们的学习方式，改进学生们的学习方法是高中数学课程追求的基本理念。学生们的数学学习活动不应只限于对概念、结论和技能的记忆、模仿和接受，独立思考、自主探索、动手实践、合作交流、阅读自学等都是学习数学的重要方式。在高中数学教导中，教师的讲授仍然是重要的教学方式之一，但要注意的是必须关注学生们的主体参与，师生互动”。
2、合理使用教科书，提高课堂效益。
对教材内容，教学时需要作适当处理，适当补充或降低难度是备课必须处理的。灵活使用教材，才能在教学中少走弯路，提高教学质量。对教材中存在的一些问题，教师应认真理解课标，对课标要求的重点内容要作适量的补充；对教材中不符合学生们实际的题目要作适当的调整。此外，还应把握教材的“度”，不要想一步到位，如函数性质的教学，要多次螺旋上升，逐步加深。
3、改进学生们的学习方式，注意问题的提出、探究和解决。
教会学生们发现问题和提出问题的方法。以问题引导学生们去发现、探究、归纳、总结。引导他们更加主动、有兴趣的学，培养问题意识。
4、在课后作业，反馈练习中培养学生们自学能力。
课后作业和反馈练习、测试是检查学生们学习效果的重要手段。抓好这一环节的教学，也有利于复习和巩固旧课，还锻炼了学生们的自学能力。在学完一课、一单元后，让学生们主动归纳总结，要求学生们尽量自己独立完成，以便正确反馈教学效果。
5、分层次教学。
我所教的两个班，层次差别大，1班主要是落后面的学生们，初中的基础差，高中的知识对他们来说就更增加了难度，而2班也是两极分化严重，前面16个学生们的基础扎实，成绩在中等以上，而后面的30个学生们的成绩却处于中下以下的水*，因此，不管是备课还是备练习，我都注重分层次教学，注意引导他们从基础做起，同时又不乏让他们可以开拓思维，积极动脑的提高性知识，让人人有的学，让人人学有获。
1、书本习题都较简单和基础，而我们的教辅题目偏难，加重了学生们的学习负担，而且学生们完成情况很不好。课时又不足，教学时间紧，没时间讲评这些练习题。
2、在教学中，经常出现一节课的教学任务完不成的现象，更少巩固练习的时间。勉强按规定时间讲完，一些学生们听得似懂非懂，造成差生越来越多。而且知识内容需要补充的内容有：乘法公式；因式分解的十字相乘法；一元二次方程及根与系数的关系；根式的运算；解不等式等知识。
3、虽然经常要求学生们课后要去完成教辅上的精选的题目，但是，相当部分的同学还是没办法完成。学生们的课业负担太重，有的学生们则是学习意识淡薄。
1、要处理好课时紧张与教学内容多的矛盾，加强对教材的研究；
2、注意对教辅材料题目的精选；
3、要加强对数学后进生的思想教育。
总之，作为一名刚教高中的新教师，对教材的不熟悉，对重难点的突破，对考点的把握，对学生们的方法指导，对高中教学的经验都是一个很大漏洞，我将把握好每一天，继续努力，争取更好的成绩。
数据分析师工作总结篇八
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九
期末考试考的比较差，数108语105外106地83政59历65生80，我认为问题出在以下几个方面：
语文*时阅读理解没注意方法。在做阅读理解时，我不知从何处下手，找不准要点。这是一个很严重的问题。阅读理解是语文考试中比较关键的环节，也是很让人头疼的环节。语文中的很多写作方法我都很不了解，导致考到一些写作手法时只能瞎猜。我以后一定要多注意语文常识的积累。
在做数学问题时很不注意步骤。我在做题时的主要问题不是不会做，而是有时会跳步或者少写答。这个问题只要注意我相信就会很快地改掉。我在以后的做题中注意每一步的依据，在考试中细心验算，就会避免这个错误。
英语，还是在一些题上出现了马虎的现象；由于*时积累的单词和句型不够多，考试丢了不少分。
在政治和历史学科方面，由于没能正确认识这两科的重要性，*时学习态度不端正，知识上欠了很多债，以至于考出了惨不忍睹的分数。
总而言之，今后的学习计划应该和上学期时不同。因此我要改变学习方法。为了改进学习方法，我给自己订了一个学习计划：
（1）做好课前预习。也就是要挤出时间，把老师还没有讲过的内容先看一遍。尤其是语文课，要先把生字认会，把课文读熟；对课文要能分清层次，说出段意，正确理解课文内容。
（2）上课要积极发言。对于没有听懂的问题，要敢于举手提问。
（3）每天的家庭作业，做完后先让家长检查一遍，把做错了的和不会做的，让家长讲一讲，把以前做错了的题目，经常拿出来看一看，复习复习。
（4）对政治和历史两门学科的重要性要足够重视，端正学习态度，及时还清过去欠下的知识债务。
（5）要多读一些课外书。每天中午吃完饭，看半个小时课外书；每天晚上做完作业，只要有时间，再看几篇作文。
（6）课外学习不放松。能够利用星期天和节假日，到少年宫去学习作文、奥数、英语和书法，按时完成老师布置的作业，使各门功课都取得了好的成绩。
数据分析师工作总结篇十
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十一
性别：男。
民族：汉族。
籍贯：浙江宁波。
现居住地：宁波。
婚姻状况：
手机：87******。
身份证：3302*********。
邮箱：job@。
求职意向。
期望行业：金融。
期望地点：宁波。
期望月薪：5000。
工作性质：全职。
到岗时间：随时。
工作经验。
起讫时间：10月至12月公司名称：xx估计有限公司职位描述：主要负责公司评级数据的核收整理，还有就是负责外部数据的收集;组建公司数据库系统，参与公司数据产品的开发工作，并制作数据产品。
起讫时间：202月至8月公司名称：xx科技发展有限公司职位描述：主要是完成数据分析项目过程中的数据提取，数据分析和数据展示工作;另外开发并持续完善公司各项业务的数据的统计分析模型，确保其准确性、实用性以及可衡量性;能够基于数据分析，得到有价值的信息，从而为公司的运营决策、产品方向、销售策略提供数据支持。
教育经验。
语言能力/技能证书。
自我评价。
本人具有较强的统筹沟通能力，具有较强的团队合作能力，性格开朗生活乐观，责任心强。对数据有很高的.敏感度，能发现数据之间的联系，具有突出的逻辑思维能力和分析判断能力，能熟练运用数据的处理及分析方法，熟练掌握spss，sas等统计软件。
数据分析师工作总结篇十二
4、研究用户画像、定期进行用户行为数据分析、梳理产品使用的核心场景，提高市场投放和运营策略的收益能力。
1、全日制本科学历及以上，2年以上相关经验;
2、熟悉在线教育行业;有基本数据运营的知识，有互联网平台相关工作经验;
3、有使用易观千帆、七麦数据等第三方数据平台的实战项目经验;
4、有使用神策、微信小程序、growingio等数据分析工具的使用和有埋点经验;
6、能快速掌握业务知识，发现问题，分析问题并提出解决方案;
7、具有良好的沟通能力及抗压能力;有优秀的团队合作意识，善于沟通协调各部门合作。
数据分析师工作总结篇十三
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;
转载自 cOOcO.net.CN
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)
数据分析师工作总结篇十四
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十五
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十六
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：
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数据分析师工作总结篇十七
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。
