总结的过程中，我们可以发现自己的不足之处，从而有针对性地提升自己。要写一篇较为完美的总结，首先要明确总结的目的和对象。以下是一份企业年度总结的范文，从中可以了解到企业的发展动态和经验教训。

数据分析师的工作总结篇一

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。

数据分析师的工作总结篇二

1、热爱并忠诚于人民的教学事业，教学态度认真，教风扎实，严格遵守学校的规章制度。

2、认真备课。

不但备学生们而且备教材备教法，根据教材内容及学生们的实际，设计课的类型，拟定采用的教学方法，并对教学过程的程序及时间安排都作了详细的记录，认真写好教案。每一课都做到“有备而来”，每堂课都在课前做好充分的准备，并制作各种利于吸引学生们注意力的有趣教具，课后及时对该课作出总结，写好教学后记，并认真按搜集每课书的知识要点，归纳成集。

3、增强上课技能，提高教学质量。

使讲解清晰化，条理化，准确化，条理化，准确化，情感化，生动化，做到线索清晰，层次分明，言简意赅，深入浅出。在课堂上特别注意调动学生们的积极性，加强师生交流，充分体现学生们的主作用，让学生们学得容易，学得轻松，学得愉快。

注意精讲精练，在课堂上老师讲得尽量少，学生们动口动手动脑尽量多；同时在每一堂课上都充分考虑每一个层次的学生们学习需求和学习能力，让各个层次的学生们都得到提高。现在学生们普遍反映喜欢上课数学课。

每周坚持集体备课，保证每次都有收获，真正为提高高一级的数学成绩而努力。要求所有老师用电脑备教案，尽量并且实现资源共享共同研究、共同进步。在教学上，坚持教学研究，共同讨论，同时，多听课，学习别人的优点，克服自己的不足。

4、在课堂授课中，坚持启发式教学，坚持向45分钟要质量。

以学生们为主体，以训练为主线。教学过程重视知识与技能，学习过程和方法，情感态度与价值观，培养学生们自主学习，合作学习，探究性学习的精神。

5、真批改作业：布置作业做到精读精练。

数据分析师的工作总结篇三

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。

数据分析师的工作总结篇四

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。

数据分析师的工作总结篇五

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。

数据分析师的工作总结篇六

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。

数据分析师的工作总结篇七

引导语：述职报告采用夹叙夹议的方式，运用叙述和议论，还辅助以适当的说明。今天，小编为大家整理了关于数据分析师述职报告范文，欢迎阅读与参考!

号角相闻，告别xx业界风云;战鼓催发，迎来更富挑战的xx。站在新一年的起点，**证券继往开来，正确把握券业发展大势，振奋精神、周密运筹，以必胜的信心和有效的准备积极应对挑战，拉开了抢占券业新的战略制高点、以资源深度整合为突破口、以发展缔造新希望的序幕。回首xx年，**证券面对券业严峻的市场形势，面对重大政策变化和券商大规模分化、重组、兼并等因素带来的历史性发展机遇，审时度势，认定“非固实之基无以铸广厦千尺，非坚韧之躯无以搏沧海巨澜”的道理，按照“规范发展，做精做强”工作指导思想和年初股东会、董事会提出的工作任务目标积极推进各项工作，以增收节支、业务转型、强化风险控制等管理工作、加强人力资源建设为侧重点，公司全体干部员工同舟共济、坚定信心、迎难而上、一些业务和工作取得了较大进展。

过去的一年，**证券投行在严峻的证券市场环境下克服重重困难，勇于探索与创新，摸索出一条“以重点行业形成特色经营、做优质项目打造公司品牌”的经营思路。经过不懈的努力，**证券投行实现了股票承销、债券承销、收购兼并三大业务的协同发展，并逐步培育了在基础行业特色与品牌。xx年**投行业务又上一新台阶，1-12月主承销家数排名第三,ipo主承销家数排名第二，总承销金额在行业排名第十二，取得了历史最优成绩。其中，我们承销的开滦精煤项目筹资金额达到10.5亿元，这标志着我司在承揽大型投行项目上实现历史性跨越。

经纪业务扭亏为盈，市场份额逐步上升，从交易所公布的xx年1至11月股票基金交易量同业排名统计数据看，我公司股票基金总交易量的排名为21位，比xx年提高了3位。同时，业务转型取得一定进展，仅今年前11各月，基金销售就比去年同期增长近4.5倍，8月份基金代销资格的取得，使我司基金业务的竞争力得到进一步提升;作为拓展市场、抢占客户资源、实现经纪业务转型的另一项工作，经纪业务今年大力推广了以银证通为主的非现场业务，并初见成效，xx年在银证通客户开户量、交易量上都有大幅增长，银证通交易在营业部交易中的比例比xx年提高了一倍。

内部管理进一步加强，信息技术平台建设进一步推进。按照业务归属，公司精简管理机构与管理岗位，整合资源，充实一线业务部门，提高了公司工作效率。风险控制以审计部牵头，成立了公司风险控制委员会，建立了从立项、决策到 执行、反馈的科学流程与一体化风险控制体系，使风险控制覆盖各项业务的事前、事中、事后各个环节，在实际工作中收到一定成效。公司加大it平台建设投入，启动了集中交易、crm、广域网升级、办公自动化、公司网站升级等大型项目，投资规模是公司成立以来最大的一次，对公司实现可持续发展以及开展创新业务具有重要意义。

告别xx年，回首载浮载沉、激荡变换的业界风云，我们可以毫无愧色地说，**证券广大干部员工风雨与共、顷尽全力奋斗过，众志成城、满怀喜悦收获过。尽管有些工作还不尽如人意，尽管前程还颇多艰险，但路是一步步走出来的，过去留下的缺憾正是我们今后攻坚的着力点。

展望xx，**证券必定会开创更具希望、更富前景的明天。为什么如此断言?这是由外围环境和内在因素综合决定的——券业市场、资本市场乃至宏观经济形势给我们以挑战的同时，也为我们提供了大好的机遇;而**证券初步具备了抓住机遇的素质，充分具备抓住机会的智慧和魄力。

从券业发展外部环境看，xx年，随着宏观调控政策效应进一步释放，经济运行中不稳定、不健康因素得到遏制，宏观经济发展的国内外环境总体继续趋好，面临一些长期结构性矛盾和一些短期问题已引起高层足够重视，并开始着手解决，这为资本市场持续发展提供了良好的条件。我国资本市场是一个新型市场，一方面市场证券化比率和世界平均水平相比明显偏低，有进一步提升的要求和潜力;另一方面，经济增长需要资本市场支持并与之相适应，加之我国企业直接融资比例一直比较低，不仅加大了银行风险，也限制了企业的融资渠道，扩大直接融资已成为当前经济和金融改革的一项重要任务。综合各种外部因素，未来几年，我国证券市场必然呈快速发展态势，新型+转轨的市场，必然会造就一批业界英雄。

从券业发展走势看，经过十多年发展，中国证券市场集聚起来的问题集中爆发，倒逼机制已经在促使制约券业发展的深层次问题逐步得到解决。尽管这一过程对某些券商来说是相当痛苦乃至是灭顶之灾，但从券业发展的整体角度看，经过分化、兼并、重组等券业资源整合，一个健康、富有生命力的市场将脱胎而出，低水平、白热化、死不了也活不痛快的竞争将成为过眼烟云。

面对券业资源整合，自然“有人笑来，有人哭”，濒临外忧内患，**证券完全有笑到最后的潜质。

申报和成功发行，就是监管部门和广大客户对我们的最有力的认可;我们具有逐鹿券业市场的经营基础和良好业绩，在经营管理能力不断提高的前提下，公司各项经营和财务指标基本良好，而且，经过xx年的努力，我们的投行业务、经纪业务实力又有较大提高，在某些方面，**证券已经成为业内的一支劲旅。

在券业资源整合的关键时刻，公司又显示出抢抓机遇的智慧和魄力。xx年末，公司组织力量编制了**证券未来十年发展战略的实施意见;在不同部门、不同层次召开座谈会，针对券业发展趋势深入探讨解决公司资源整合、业务转型等事关未来生存发展的深层次问题，为xx年的发展绘就了攻坚图。可以预见，新的一年，公司将实施一系列在**证券发展史上具有深远影响的变革和创新，新一年的新希望，在年初便已现出曙光。

新起点、新希望。站在xx年的起点，让我们满怀信心，以更清醒的头脑、更旺盛的斗志、更奋发的姿态、更勤奋敬业的精神和更充沛的干劲，向我们的既定目标进发!

述职人：xxx

xx年xx月xx日

数据分析师的工作总结篇八

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？

数据分析师的工作总结篇九

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。

准确的统计信息是公司领导正确决策的基础，没有准确的统计数据，就无法准确反映公司经济运行情况及存在的问题，也就无法对经济形势做出正确的判断和决策，不能按照统计部门的要求保质保量按时报送。近年来，公司领导高度重视统计工作，配备得当人员，相关部门配合顺畅有序，公司的统计工作水平得到了显著提高。统计工作总结如下：

(一)公司在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头的工作质量。指定公司领导主抓统计工作，制定了《财务信息采集使用管理暂行办法》、《财务报告编制管理办法》等与统计工作有关的规章制度，为做好统计工作保驾护航。

(二)扎实做好统计基层基础工作。围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标，夯实统计基础工作。各统计部门均具备独立的办公场所，同时配备了优良的微机、打印机、办公桌椅等，确保统计工作的顺利进行。逐步完善统计工作考核制度和岗位责任制度，理顺了原始记录和统计台帐、统计报表信息使用、数据审核等流程；建立了统计资料归档及保密措施。

(三)按时完成统计工作。公司严格执行国家统计报表制度，统计人员认真学习《统计法》和统计报表有关的规章制度，虚心向统计局有关领导专家学习，积极采用科学的统计方法，系统地调查研究，对待每一个统计数字和统计调查分析，严肃认真，确保统计数据的质量，及时收集、掌握重要经济指标，通过静态和动态、纵向和横向的比较分析，充分反映公司的经济运行态势，提高统计分析的水平，为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、经济发展提供了科学依据。

(四)公司领导严格要求提高统计数据的准确性。统计数据质量是统计工作的核心所在，公司坚持实事求是，弘扬求真务实精神，努力提高各部门的数据质量，规范基础工作，确保源头数据真实有效。统计报表有关数据直接从公司原始记录、统计台账、会计报表中取得，报表数据和有关记录项目能够保持一致，保证统计报表资料的真实完整。

(五)公司重视统计资料管理工作，报表档案管理科学化。公司按照统计信息化的要求，运用计算机处理企业统计数据的采集、汇总、分析和上报工作。每年结合企业的现实情况，完善各项档案管理制度，制定档案管理考核规定，统计台账分门别类地进行登记、整理，年终汇总表册存档，坚持从严规范、从细抓起，狠抓档案的归档率、完整率、准确率，加大考核力度。在档案资料的接收、借阅复制工作中，严格遵守档案的保密制度、交接制度和借阅利用制度，认真做好收存、借阅登记。

一。团队的合作是完成工作的前提。做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。

二。精准的数据需要懂得数据的理念和要求，数据的运用。做数据表格是给人一种一目了然的清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。

三。善于总结，懂得吸取经验。经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用vlookup，sumif等常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。

四。善于沟通，避免出错。做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是小马做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通，否则出现差错，前功尽弃。所以，一边工作一边总结经验是百利而无一害的。

五。做数据表格要讲究效率和准确。数据的作用是给他人能够更快的看清楚所表达的数据内容，还有重要的是数据准确性及美观，给人一种赏心悦目，心旷神怡的舒服感，具有挑战性的是有一种感觉，就是一眼就分辨得出哪里好，哪里需要改进，哪里需要取。

感想：

一：数据部是实现自己理想和展现自己技能的平台。能把自己所学知识运用出来是一件值得庆幸的事，安分守己，把自己的工作出色完成对公司是一种责任，对自己是一种交代。

二。认识了很多新同事，交流广泛，知识面丰富了。新的环境必然有新的事物，接收新的事物必然有新的认识，新的认识必然有新的数据理念思想，对自己的专业知识和认识更上一层楼。

三。去旧迎新，迎接新的挑战，自我提升，给自己定下目标。20xx年是奋斗的一年，一年可以实现很多事情，可以改变很多事情，是选择继续奋斗还是碌碌无为，关键在于自己的行动。只有行动万事皆成事实，所以我给自己定下了三个目标：

1。全面提升自己，工作能独当一面。这样就能提高工作效率，不会延误工作进度。

2、数据能精确化，提高效率。

3。保持一颗上进心，永不熄灭。

最后，祝愿大家新春如意，事业有成，开开心心过一个好年。

数据分析师的工作总结篇十

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。

数据分析师的工作总结篇十一

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

出处 COOco.Net.Cn

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)

数据分析师的工作总结篇十二

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。

数据分析师的工作总结篇十三

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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