數據分析師工作總結篇一
年齡：25。
教育經歷：
院校：藍翔技校。
專業(yè)：計算機軟件。
學歷：?？?。
主修課程：
數據庫原理、軟件工程。
獲獎情況：
連續(xù)2年獲得校三好學生、二等學習優(yōu)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(wěn)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。
數據分析師工作總結篇二
下面，我給你介紹一名合格的數據分析師需要具備的五大基本能力和素質。
1、態(tài)度嚴謹負責。
嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態(tài)度，才能保證數據的客觀、準確。在企業(yè)里，數據分析師可以說是企業(yè)的醫(yī)生，他們通過對企業(yè)運營數據的分析，為企業(yè)尋找癥結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態(tài)度，保持中立立場，客觀評價企業(yè)發(fā)展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據;不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業(yè)存在的問題，這樣做對企業(yè)發(fā)展是非常不利的，甚至會造成嚴重的后果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以后所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態(tài)度，這也是最基本的職業(yè)道德。
2、好奇心強烈。
好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發(fā)現(xiàn)和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個“為什么”，為什么是這樣的結果，為什么不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什么，為什么結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，并且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優(yōu)秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續(xù)研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背后的真相。
3、邏輯思維清晰。
除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常從事數據分析時所面對的商業(yè)問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環(huán)境因素，并在若干發(fā)展可能性中選擇一個最優(yōu)的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考后，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業(yè)問題的答案。
4、擅長模仿。
在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是“前車之鑒”也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優(yōu)秀的分析思路和方法，而并不是說直接“照搬”。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善于將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是“一直在模仿，從未超越過”。
5、勇于創(chuàng)新。
通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，并且建議每次模仿后都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創(chuàng)新。創(chuàng)新是一個優(yōu)秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創(chuàng)新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值?，F(xiàn)在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規(guī)是無法很好地解決所面臨的新問題的。
聽到這里，小白就掰著手指頭算自己符合幾條優(yōu)秀數據分析師的素質和能力。
mr.林繼續(xù)說道：這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養(yǎng)形成，不能一蹴而就。
數據分析師工作總結篇三
1、熱愛并忠誠于人民的教學事業(yè)，教學態(tài)度認真，教風扎實，嚴格遵守學校的規(guī)章制度。
2、認真?zhèn)湔n。
不但備學生們而且備教材備教法，根據教材內容及學生們的實際，設計課的類型，擬定采用的教學方法，并對教學過程的程序及時間安排都作了詳細的記錄，認真寫好教案。每一課都做到“有備而來”，每堂課都在課前做好充分的準備，并制作各種利于吸引學生們注意力的有趣教具，課后及時對該課作出總結，寫好教學后記，并認真按搜集每課書的知識要點，歸納成集。
3、增強上課技能，提高教學質量。
使講解清晰化，條理化，準確化，條理化，準確化，情感化，生動化，做到線索清晰，層次分明，言簡意賅，深入淺出。在課堂上特別注意調動學生們的積極性，加強師生交流，充分體現(xiàn)學生們的主作用，讓學生們學得容易，學得輕松，學得愉快。
注意精講精練，在課堂上老師講得盡量少，學生們動口動手動腦盡量多；同時在每一堂課上都充分考慮每一個層次的學生們學習需求和學習能力，讓各個層次的學生們都得到提高。現(xiàn)在學生們普遍反映喜歡上課數學課。
每周堅持集體備課，保證每次都有收獲，真正為提高高一級的數學成績而努力。要求所有老師用電腦備教案，盡量并且實現(xiàn)資源共享共同研究、共同進步。在教學上，堅持教學研究，共同討論，同時，多聽課，學習別人的優(yōu)點，克服自己的不足。
4、在課堂授課中，堅持啟發(fā)式教學，堅持向45分鐘要質量。
以學生們?yōu)橹黧w，以訓練為主線。教學過程重視知識與技能，學習過程和方法，情感態(tài)度與價值觀，培養(yǎng)學生們自主學習，合作學習，探究性學習的精神。
5、真批改作業(yè)：布置作業(yè)做到精讀精練。
數據分析師工作總結篇四
雖然這個工作的人還不能稱作數據分析師，但是往往作這樣工作的人還都自稱是數據分析師，這樣的人，只能通過×××系統(tǒng)看到有限的數據，并且很少去處理數據，甚至不理解數據的由來和含義，只是機械的把自己看到的數據拷貝出來，轉發(fā)給相應的人。這類人發(fā)出來的數據，是否有意義，怎么解讀，他自己是不知道的，只能期望收到數據的人了。
2、數據查詢員/處理員：數據處理沒問題，缺乏數據解讀能力。
這些人可以稱為分析師了，他們已經對數據有一定的理解了，對于大部分數據，他們也知道數據的定義，并且可以通過監(jiān)控系統(tǒng)或者原始的數據，處理得到這些數據。統(tǒng)計學的方法，這批人還是很精通的，統(tǒng)計學的工具，他們也是用起來得心應手，你讓他們做一下因子分析，聚類肯定是沒問題，各類檢驗也是用的爐火純青。他們的不足是：1、如果不告訴他們命題，那么他們就不知道該應用什么樣的方法去得到結論了。2、對于數據的處理沒問題，但是卻沒有一個很好的數據解讀能力。只能在統(tǒng)計學的角度上解釋數據。
數據分析師這群人，對于數據的處理已經不是問題了，他們的重點已經轉化到怎么樣去解讀數據了，同樣的數據，在不同人的眼中有不一致的內容。好的數據分析師，是能通過數據找到問題，準確的定位問題，準確的找到問題產生的原因，為下一步的改進，找到機會點的人。往往科班出身的人，欠缺的不是在處理數據上，而是在解讀數據上，至于將數據和產品結合到一起，則是其更缺少的能力了。
4、數據應用師：將數據還原到產品中，為產品所用。
5、數據規(guī)劃師：走在產品前面，讓數據有新的價值方向。
1.標準報表。
回答:發(fā)生了什么？什么時候發(fā)生的？
示例：月度或季度財務報表。
我們都見過報表，它們一般是定期生成，用來回答在某個特定的領域發(fā)生了什么。從某種程度上來說它們是有用的，但無法用于制定長期決策。
2.即席查詢。
回答：有多少數量？發(fā)生了多少次？在哪里？
示例：一周內各天各種門診的病人數量報告。
即席查詢的最大好處是，讓你不斷提出問題并尋找答案。
3.多維分析。
回答：問題到底出在哪里？我該如何尋找答案？
示例：對各種手機類型的用戶進行排序，探查他們的呼叫行為。
通過多維分析(olap)的鉆取功能，可以讓您有初步的發(fā)現(xiàn)。鉆取功能如同層層剝筍，發(fā)現(xiàn)問題所在。
4.警報。
回答：我什么時候該有所反應？現(xiàn)在該做什么？
示例：當銷售額落后于目標時，銷售總監(jiān)將收到警報。
5.統(tǒng)計分析。
回答：為什么會出現(xiàn)這種情況？我錯失了什么機會？
示例：銀行可以弄清楚為什么重新申請房貸的客戶在增多。
這時您已經可以進行一些復雜的分析，比如頻次分析模型或回歸分析等等。統(tǒng)計分析是在歷史數據中進行統(tǒng)計并總結規(guī)律。
6.預報。
回答：如果持續(xù)這種發(fā)展趨勢，未來會怎么樣？還需要多少？什么時候需要？
示例：零售商可以預計特定商品未來一段時間在各個門店的需求量。
來自 XueFen.Com.cn
預報可以說是最熱門的分析應用之一，各行各業(yè)都用得到。特別對于供應商來說，能夠準確預報需求，就可以讓他們合理安排庫存，既不會缺貨，也不會積壓。
7.預測型建模。
回答：接下來會發(fā)生什么？它對業(yè)務的影響程度如何？
示例：酒店和娛樂行業(yè)可以預測哪些vip客戶會對特定度假產品有興趣。
如果您擁有上千萬的客戶，并希望展開一次市場營銷活動，那么哪些人會是最可能響應的客戶呢？如何劃分出這些客戶？哪些客戶會流失？預測型建模能夠給出解答。
8.優(yōu)化。
回答：如何把事情做得更好？對于一個復雜問題來說，那種決策是最優(yōu)的？
示例：在給定了業(yè)務上的優(yōu)先級、資源調配的約束條件以及可用技術的情況下，請您來給出it平臺優(yōu)化的最佳方案，以滿足每個用戶的需求。
優(yōu)化帶來創(chuàng)新，它同時考慮到資源與需求，幫助您找到實現(xiàn)目標的最佳方式。
數據分析師工作總結篇五
未成年人是祖國未來的建設者，是*特色事業(yè)的接班人。我國現(xiàn)有18歲以下的未成年人約億人，他們的成長狀況，直接關系著國家的前途和民族的命運。今天，隨著生子女的逐漸增多，隨著市場經濟的迅猛發(fā)展以及社會結構從傳統(tǒng)向現(xiàn)代的迅速轉型，未成年人的成長受到了前所未有的關注，同時也經受著巨變中的社會環(huán)境的不斷考驗。因此，全面、科學、深刻地認識未成年人成長的社會環(huán)境具有極為深遠的意義。針對目前未成年人成長環(huán)境堪憂的現(xiàn)象，順應人民群眾對凈化未成年人成長環(huán)境的強烈呼聲，20xx年2月26日，*、*下發(fā)了《關于進一步加強和改進未成年人思想道德建設的若干意見》，其中第九個方面強調提出“凈化未成年人的成長環(huán)境”。在未成年人保護法頒布10周年座談會上也著重指出應“依法為未成年人營造良好成長環(huán)境”。在6月18日召開的“武漢市加強和改進未成年人思想道德建設工作會議”上，湖北省副*、武漢市*陳訓秋就為未成年人營造健康成長的良好環(huán)境提出了要抓好“一凈、二創(chuàng)、三育”?！耙粌簟奔磧艋瘋髅?；“二創(chuàng)”即要創(chuàng)建“無毒社區(qū)”和“無艾（滋?。┥鐓^(qū)”；“三育”即緊緊抓住學校教育、家庭教育、社會教育這三個重要環(huán)節(jié)。為青少年成長創(chuàng)造良好的環(huán)境正成為時代的要求。順應時代的需求，對未成年人成長環(huán)境的研究也不斷提上日程，成為當前優(yōu)化青少年成長環(huán)境的一項迫切需要。
2、現(xiàn)實意義。
近年來，全國各地連續(xù)發(fā)生的各類安全事故、青少年犯罪、權利維護、兒童厭學及退學事件表明，青少年的成長環(huán)境受到嚴峻挑戰(zhàn)。在這種情況下，探討青少年成長環(huán)境，將之監(jiān)督評估的標準和預警機制定量化、操作化，不僅能將營造青少年成長的健康環(huán)境落到實處，而且能創(chuàng)造性的形成青少年成長環(huán)境的監(jiān)測評估系統(tǒng)和預警機制。
3、前瞻性。
4、開拓性。
多年來，國內研究青少年健康成長只注重研究一個或幾個方面的.問題，而沒有形成全方位研究的一個理論體系和立體模型，使我們對青少年成長環(huán)境的預測總處于被動地位。本項目將突破青少年成長環(huán)境的單向思維和傳統(tǒng)研究方式，不僅研究青少年成長環(huán)境的有利因素，同時研究青少年成長環(huán)境的不良因素，并通過對兩者正負影響的對比來映青少年成長總環(huán)境的健康狀況，為青少年成長環(huán)境的研究提供新的視野，使之更加科學化。
二、項目基礎。
支持此項目完成主要基于我們現(xiàn)在已擁有智力基礎、組織基礎、工作基礎。
1、智力基礎。
此項目是武漢市青少年教育辦公室、共青團武漢市、武漢學社會學研究所合作完成。武漢學社會學研究所在此領域具有較強的人才智力優(yōu)勢，主持此次項目研究的周運清教授豎內知名的社會學家，也是20xx年“武漢市青少年成長環(huán)境的監(jiān)測評估系統(tǒng)及其應用”研究的主持人。
2、組織基礎。
數據分析師工作總結篇六
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(huán)節(jié)，也是很讓人頭疼的環(huán)節(jié)。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(xiàn)了馬虎的現(xiàn)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(tài)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(fā)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(yè)，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(tài)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(yè)，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(jié)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(yè)，使各門功課都取得了好的成績。
數據分析師工作總結篇七
一轉眼，一學期已過，有必要靜下心來反思自己的工作情況。*心而論，本學期我的工作擔子并不重，但工作壓力特別大，就怕不能出成績?？v觀整份試卷難度不大，有些題型耳熟能詳，是*時學習及復習檢測中遇見過的題型，學生容易得到基本分，但有些學生的成績還是不盡人意。憑簡單的記憶，忽略細節(jié)，粗心大意，不認真審題，造成失誤。*時沒有養(yǎng)成良好的學習習慣。從試卷設計來看我要以課本為主，在抓好“三基”教學的同時，以學生發(fā)展為本，加強數學思維能力的培養(yǎng)。積極實行探究性學習，激發(fā)學生思考，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力。
在今后的教學中，我們要在以下幾個方面多下功夫：
一、引導學生逐漸認識實際生活中的問題。如結合信息科技，為學生創(chuàng)設所熟悉的情境，讓學生認識到生活中處處存在數學問題。
二、指導學生解決實際問題時，要留給學生思考的余地。
學生用數學不是靠教師“教會”的，而是學生“想懂”的。古人云“授之以魚不如授之以漁”。在解決實際生活問題中充分發(fā)揮學生靈活運用數學知識解決問題的能力，使學生的思維發(fā)展。
三、因材施教。
在這次考試中，原本一直不及格的學生，數學成績考到了60分以上，主要的原因：其一是他們自身的努力，其二是降低對他們的要求，每一階段對他們提出他們能做到的目標，其三是樹立他們以及家長的自信心，密切做到家長與老師的配合。他們的進步，我們做老師的從內心深處為他們高興。從他們的身上也給了我們很大的啟示：
1、要對每一位學生切切實實做到分層練習，在每周的練習中讓不同的學生做不同的練習。
2、對于中下的學生及時了解他們薄弱環(huán)節(jié)，進行必要的練習。
3、樹立每一位學生學習的自信心?！安皇清N的敲打，而是水的撫摸，才使鵝卵石這般光滑剔透。”作為一個老師，如果在威嚴中不失寬容，多總結教學中的得與失，多找找自身的原因，我想，教育學生才會真正有效。
數據分析師工作總結篇八
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(fā)生了，借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發(fā)生了，通過dashboard監(jiān)控告訴用戶現(xiàn)在在發(fā)生什么，通過預報告訴用戶什么可能會發(fā)生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業(yè)務發(fā)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(fā)展方向起到積極作用，有力推動企業(yè)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(fā)布會上，亞太區(qū)負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統(tǒng)自動的產品推薦，通過客戶分類，測試統(tǒng)計，行為建模，投放優(yōu)化四步，運營客戶的行為數據帶來競爭優(yōu)勢。
然而，現(xiàn)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(yè)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(yè)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(yè)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(guī)劃如下：
第一步：掌握基本的`數據分析知識(比如統(tǒng)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(yè)經濟常識(比如宏微觀經濟學，營銷理論，投資基礎知識，戰(zhàn)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(yè)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(yè)，也向正式員工學習了很多商業(yè)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(yè)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(xiàn)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(yōu)化系統(tǒng)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(tǒng)。而這個項目，最重要的就是業(yè)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。
數據分析師工作總結篇九
1、強化理論和業(yè)務的學習。我重視加強理論和業(yè)務知識學習，在工作中，堅持一邊工作一邊學習，不斷提高自身綜合業(yè)務素質水*，認真學習工作業(yè)務知識，并結合自己在實際工作中存在的不足有針對性地進行學習，并且參加統(tǒng)計職業(yè)資格考試，明確了統(tǒng)計員的工作職責。
2、在工作以來，我始終堅持嚴格要求自己，勤奮努力，時刻牢記在自己*凡而普通的工作崗位上，努力做好本職工作。在具體工作中，我努力做好領導交給的每一個工作，分清輕重緩急，科學安排時間，按時、按質、按量完成任務。
3、每天及時、準確按銷售合同或出入庫單的明細填寫統(tǒng)計臺帳，并及時作好數據的備份。
4、每月底根據本月實際發(fā)生情況向總部報送營業(yè)收入快報;產值指標月報;勞動工資及保障情況月報;主要產品產、銷、存情況月報;能源消費月報表，并存檔。
5、年底將部分數據用表格的形式進行匯總與分析。主要有《產成品交庫情況統(tǒng)計表》、《公司人員統(tǒng)計表》、《勞動工資及保障情況統(tǒng)計表》、《年度經濟活動分析》。
6、參加匯報了《關于做好特色產業(yè)中小企業(yè)發(fā)展資金項目》《xx省工業(yè)結構調整項目》的申報工作。
7、每周五向省工信委匯報項目建設完成情況，每月底向省科工局匯報項目進展情況及項目建設存在的問題，每月初向港區(qū)經發(fā)局、招商局匯報項目完成投資情況和建設完成情況。
1、在工作中，雖然我不斷加強理論知識的學習，努力使自己在各方面走向熟練，但由于自身學識、能力、思想、心理素質等的局限，導致在*時的工作中比較死板、心態(tài)放不開，工作起來束手束腳，對工作中的一些問題沒有全面的理解與把握。同時由于個人不愛說話，與同事們的溝通和交流很少，工作目標不明確，并且遇到問題請教不多，沒有做到虛心學習。
2、身為新時代的大學生，卻沒有青年人應有的朝氣，學習新知識、掌握新東西不夠。領導交辦的事基本都能完成，但自己不會主動牽著工作走，很被動，而且缺乏工作經驗，獨立工作能力不足。在工作中不夠大膽，總是在不斷學習的過程中改變工作方法，而不能在創(chuàng)新中去實踐，去推廣。
1、努力完成本職工作之余，學習更多有關財務、統(tǒng)計方面的知識，以提升自己專業(yè)學識。
2、積極參加一些和專業(yè)有關的培訓，有效提高對統(tǒng)計數據的準確性，并做好數據的登記、上報與分析。
3、在原有的各種統(tǒng)計報表基礎上，對一些沒有實際意義的表格進行改進，并對統(tǒng)計數字的準確性進行加強。
今后工作中我將努力奮斗，無論自己手頭的工作有多忙，都服從公司領導的工作安排，遇到工作困難，及時與領導聯(lián)系匯報，并尋找更好解決問題的辦法，繼續(xù)鞏固現(xiàn)有成績，針對自身的不足加以改進，爭取做的更好。
數據分析師工作總結篇十
數據分析方法是通過什么方法去組合數據從而展現(xiàn)規(guī)律的環(huán)節(jié)。從根本目的上來說，數據分析的任務在于抽象數據形成有業(yè)務意義的結論。因為單純的數據是毫無意義的，直接看數據是沒有辦法發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律的，只有通過使用分析方法將數據抽象處理后，人們才能看出隱藏在數據背后的規(guī)律。
數據分析方法選取是整個數據處理過程的核心，一般從分析的方法復雜度上來講，我將其分為三個層級，即常規(guī)分析方法，統(tǒng)計學分析方法跟自建模型。我之所以這樣區(qū)分有兩個層面上的考慮，分別是抽象程度以及定制程度。
其中抽象程度是說，有些數據不需要加工，直接轉成圖形的方式呈現(xiàn)出來，就能夠表現(xiàn)出業(yè)務人員所需要的業(yè)務意義，但有些業(yè)務需求，直接把數據轉化成圖形是難以看出來的，需要建立數據模型，將多個指標或一個指標的多個維度進行重組，最終產生出新的數據來，那么形成的這個抽象的結果就是業(yè)務人員所需要的業(yè)務結論了?；谶@個原則，可以劃分出常規(guī)分析方法和非常規(guī)分析方法。
那么另一個層面是定制程度，到今天數學的發(fā)展已經有很長的時間了，其中一些經典的分析方法已經沉淀，他們可以通用在多用分析目的中，適用于多種業(yè)務結論中，這些分析方法就屬于通用分析方法，但有些業(yè)務需求確實少見，它所需要的分析方法就不可能完全基于通用方法，因此就會形成獨立的分析方法，也就是專門的數學建模，這種情況下所形成的數學模型都是專門為這個業(yè)務主題定制的，因此無法適用于多個主題，這類分析方法就屬于高度定制的，因此基于這一原則，將非常規(guī)分析方法細分為統(tǒng)計學分析方法和自建模型類。
常規(guī)分析方法不對數據做抽象的處理，主要是直接呈現(xiàn)原始數據，多用于針對固定的指標、且周期性的分析主題。直接通過原始數據來呈現(xiàn)業(yè)務意義，主要是通過趨勢分析和占比分析來呈現(xiàn)，其分析方法對應同環(huán)比及帕累托分析這兩類。同環(huán)比分析，其核心目的在于呈現(xiàn)本期與往期之間的差異，如銷售量增長趨勢；而帕累托分析則是呈現(xiàn)單一維度中的各個要素占比的排名，比如各個地市中本期的銷售量增長趨勢的排名，以及前百分之八十的增長量都由哪幾個地市貢獻這樣的結論。常規(guī)分析方法已經成為最為基礎的分析方法，在此也不詳細介紹了。
統(tǒng)計學分析方法能夠基于以往數據的規(guī)律來推導未來的趨勢，其中可以分為多種規(guī)律總結的方式。根據原理多分為以下幾大類，包括有目標結論的有指導學習算法，和沒有目標結論的無指導學習算法，以及回歸分析。
另外無指導的學習算法因為沒有一個給定的目標結論，因此是將指標之中所有有類似屬性的數據分別合并在一起，形成聚類的結果。比如最經典的啤酒與尿布分析，業(yè)務人員希望了解啤酒跟什么搭配在一起賣會更容易讓大家接受，因此需要把所有的購買數據都放進來，然后計算后，得出其他各個商品與啤酒的關聯(lián)程度或者是距離遠近，也就是同時購買了啤酒的人群中，都有購買哪些其他的商品，然后會輸出多種結果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，這每個商品都可以成為一個聚類結果，由于沒有目標結論，因此這些聚類結果都可以參考，之后就是貨品擺放人員嘗試各種聚類結果來看效果提升程度。在這個案例中各個商品與啤酒的關聯(lián)程度或者是距離遠近就是算法本身了，這其中的邏輯也有很多中，包括apriori等關聯(lián)規(guī)則、聚類算法等。
另外還有一大類是回歸分析，簡單說就是幾個自變量加減乘除后就能得出因變量來，這樣就可以推算未來因變量會是多少了。比如我們想知道活動覆蓋率、產品價格、客戶薪資水*、客戶活躍度等指標與購買量是否有關系，以及如果有關系，那么能不能給出一個等式來，把這幾個指標的數據輸入進去后，就能夠得到購買量，這個時候就需要回歸分析了，通過把這些指標以及購買量輸入系統(tǒng)，運算后即可分別得出，這些指標對購買量有沒有作用，以及如果有作用，那么各個指標應該如何計算才能得出購買量來?；貧w分析包括線性及非線性回歸分析等算法。
統(tǒng)計學分析方法還有很多，不過在今天多用上述幾大類分析方法，另外在各個分析方法中，又有很多的不同算法，這部分也是需要分析人員去多多掌握的。
自建模型是在分析方法中最為高階也是最具有挖掘價值的，在今天多用于金融領域，甚至業(yè)界專門為這個人群起了一個名字叫做寬客，這群人就是靠數學模型來分析金融市場。由于統(tǒng)計學分析方法所使用的算法也是具有局限性的，雖然統(tǒng)計學分析方法能夠通用在各種場景中，但是它存在不精準的問題，在有指導和沒有指導的學習算法中，得出的結論多為含有多體現(xiàn)在結論不精準上，而在金融這種錙銖必較的領域中，這種算法顯然不能達到需求的精準度，因此數學家在這個領域中專門自建模型，來輸入可以獲得數據，得出投資建議來。在統(tǒng)計學分析方法中，回歸分析最接近于數學模型的，但公式的復雜程度有限，而數學模型是完全自由的，能夠將指標進行任意的組合，確保最終結論的有效性。
數據分析師工作總結篇十一
職責：
2、參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估;。
4、通過數據分析支持產品改進及新模式的探索;。
5、負責通過海量數據的挖掘和分析，給用戶提供分析報告;。
任職要求。
1、統(tǒng)計學、應用數學、計算機等相關專業(yè)，本科及以上學歷;。
2、熟練掌握多種統(tǒng)計和挖掘方法，熟練使用spss、sas等相關數據分析軟件;。
3、熟練使用oracle、mysql數據庫，能夠書寫復雜的sql語句及存儲過程。
4、能夠熟練使用主流的數據處理工具kettle等。
5、較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔寫作能力;。
6、有責任心，良好的溝通能力和組織管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑戰(zhàn);。
7、具有一定的財務、審計分析能力;。
8、有資金分析相關經驗優(yōu)先。
數據分析師工作總結篇十二
6、配合銷售人員進行市場營銷和客戶培訓。
1、中專及以上學歷，經濟、金融等相關專業(yè)；
2、具有金融分析投資經驗，有分析師執(zhí)業(yè)資格者優(yōu)先；
3、具有豐富的金融基礎理論知識，善于進行行業(yè)研究和挖掘；
4、熟悉外匯股票公司決策流程和各個交易管理系統(tǒng)；
5、具有較強的邏輯思維能力、創(chuàng)新和鉆研精神；
6、具有很強的文字表達能力和金融分析能力；
7、具有很強的工作責任心和團隊精神。
數據分析師工作總結篇十三
職責：
1.結合業(yè)務需求執(zhí)行監(jiān)控體系、分析體系實現(xiàn)的具體計劃;。
3.規(guī)劃數據產品：bi報表自動化;。
4.輸出分析結論，有效幫助業(yè)務增長、孵化新項目;。
任職要求。
4.熟練掌握sql等相關數據提取工具，熟練操作excel、ppt等工具;。
5.具備良好的抗壓能力、溝通能力和團隊精神，有獨立開展分析研究項目經驗。**投遞須知：請備注作品鏈接。
數據分析師工作總結篇十四
7、檢測所有投放渠道廣告效果并對其投放數據進行分析，總結投放問題，提出并優(yōu)化策略。
2、對數據敏感、有較強的邏輯分析能力、文字表達能力和學習能力；
4、思維縝密、思路清晰，注重細節(jié)，較好的邏輯分析能力；
5、良好的文檔撰寫能力、口頭表達能力和溝通能力；
6、對tableau或者帆軟有一定的基礎，能夠帶作品過來演示面談。
數據分析師工作總結篇十五
職責：
1.對運營數據進行監(jiān)控分析，根據數據情況快速有效的定位問題并提出解決方案;。
3.完善數據分析標準體系與分析模型，并向業(yè)務人員提出需求;。
6.從業(yè)務運作視角出發(fā)，對數據監(jiān)測系統(tǒng)進行功能優(yōu)化，通過各類數據分析發(fā)現(xiàn)業(yè)務趨勢，輸出公司所需的報告，反饋至各業(yè)務人員進行落地。
任職資格：
1.計算機、統(tǒng)計學、會計、數學相關專業(yè)本科及以上學歷;。
2.熟悉數據庫基本編程及sql語言，熟悉海量數據處理和性能優(yōu)化;。
3.熟練使用python語言中pandas數據分析包;。
5.具有1年以上咨詢公司、運營商經營企劃/數據分析等相關工作經驗;。
6.掌握數據分析基本流程，要有敏銳的數據感覺，良好的快速學習吸收能力。
數據分析師工作總結篇十六
職責：
1、負責新媒體廣告投放效果分析工作;。
2、負責公司會員客戶各種屬性與行為的分析工作;。
3、負責會員銷售中心會員數據的挖掘、分配、與回收工作;。
4、負責電商部各種銷售日報、月服的處理;。
5、完成上級領導交辦的其他工作。
崗位要求：
1、數學、統(tǒng)計、計算機等相關專業(yè)本科以上學歷，***有一年以上相關工作經驗;。
2、有良好的溝通技巧與語言表達能力;。
3、掌握用其本sql語句的使用，可以用sql進行數據庫相關查詢;。
4、熟練操作office軟件，熟練掌握excel表的大部分統(tǒng)計功能。