數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇一
下面，我給你介紹一名合格的數(shù)據(jù)分析師需要具備的五大基本能力和素質(zhì)。
1、態(tài)度嚴謹負責。
嚴謹負責是數(shù)據(jù)分析師的必備素質(zhì)之一，只有本著嚴謹負責的態(tài)度，才能保證數(shù)據(jù)的客觀、準確。在企業(yè)里，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的分析，為企業(yè)尋找癥結(jié)及問題。一名合格的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)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(jù);不應(yīng)受其他因素影響而更改數(shù)據(jù)，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?xí)斐蓢乐氐暮蠊?。而且，對?shù)據(jù)分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以后所做的數(shù)據(jù)分析結(jié)果都將受到質(zhì)疑，因為你已經(jīng)不再是可信賴的人，在同事、領(lǐng)導(dǎo)、客戶面前已經(jīng)失去了信任。所以，作為一名數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析師，這份好奇心就應(yīng)該更強烈，要積極主動地發(fā)現(xiàn)和挖掘隱藏在數(shù)據(jù)內(nèi)部的真相。在數(shù)據(jù)分析師的腦子里，應(yīng)該充滿著無數(shù)個“為什么”，為什么是這樣的結(jié)果，為什么不是那樣的結(jié)果，導(dǎo)致這個結(jié)果的原因是什么，為什么結(jié)果不是預(yù)期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數(shù)據(jù)分析時提出來，并且通過數(shù)據(jù)分析，給自己一個滿意的答案。越是優(yōu)秀的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和結(jié)論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)為王。何謂結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)分析時所面對的商業(yè)問題都是較為復(fù)雜的，我們要考慮錯綜復(fù)雜的成因，分析所面對的各種復(fù)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(jié)構(gòu)，在深度思考后，理清結(jié)構(gòu)中相互的邏輯關(guān)系，只有這樣才能真正客觀地、科學(xué)地找到商業(yè)問題的答案。
4、擅長模仿。
在做數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)的，它能幫助數(shù)據(jù)分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學(xué)習(xí)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(lǐng)會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質(zhì)。萬變不離其宗，要善于將這些精華轉(zhuǎn)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(jīng)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(jié)，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(shù)據(jù)分析師應(yīng)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(lǐng)域乃至社會帶來更多的價值。現(xiàn)在的分析方法和研究課題千變?nèi)f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(shù)據(jù)分析師的素質(zhì)和能力。
mr.林繼續(xù)說道：這些素質(zhì)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(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇二
年齡：25。
教育經(jīng)歷：
院校：藍翔技校。
專業(yè)：計算機軟件。
學(xué)歷：?？?。
主修課程：
數(shù)據(jù)庫原理、軟件工程。
獲獎情況：
連續(xù)2年獲得校三好學(xué)生、二等學(xué)習(xí)優(yōu)秀獎學(xué)金。
全國大學(xué)生計算機競賽市二等獎。
項目經(jīng)驗：
201x、1x-至今。
單位：翰威特咨詢公司分公司。
篩選分析調(diào)研數(shù)據(jù)，使用excel處理超過2萬個樣本數(shù)據(jù)，具有豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)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(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇三
數(shù)據(jù)分析方法是通過什么方法去組合數(shù)據(jù)從而展現(xiàn)規(guī)律的環(huán)節(jié)。從根本目的上來說，數(shù)據(jù)分析的任務(wù)在于抽象數(shù)據(jù)形成有業(yè)務(wù)意義的結(jié)論。因為單純的數(shù)據(jù)是毫無意義的，直接看數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)抽象處理后，人們才能看出隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。
數(shù)據(jù)分析方法選取是整個數(shù)據(jù)處理過程的核心，一般從分析的方法復(fù)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(xué)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(shù)據(jù)不需要加工，直接轉(zhuǎn)成圖形的方式呈現(xiàn)出來，就能夠表現(xiàn)出業(yè)務(wù)人員所需要的業(yè)務(wù)意義，但有些業(yè)務(wù)需求，直接把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成圖形是難以看出來的，需要建立數(shù)據(jù)模型，將多個指標或一個指標的多個維度進行重組，最終產(chǎn)生出新的數(shù)據(jù)來，那么形成的這個抽象的結(jié)果就是業(yè)務(wù)人員所需要的業(yè)務(wù)結(jié)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(shù)學(xué)的發(fā)展已經(jīng)有很長的時間了，其中一些經(jīng)典的分析方法已經(jīng)沉淀，他們可以通用在多用分析目的中，適用于多種業(yè)務(wù)結(jié)論中，這些分析方法就屬于通用分析方法，但有些業(yè)務(wù)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(shù)學(xué)建模，這種情況下所形成的數(shù)學(xué)模型都是專門為這個業(yè)務(wù)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(xué)分析方法和自建模型類。
常規(guī)分析方法不對數(shù)據(jù)做抽象的處理，主要是直接呈現(xiàn)原始數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)來呈現(xiàn)業(yè)務(wù)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(yīng)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(jié)論。常規(guī)分析方法已經(jīng)成為最為基礎(chǔ)的分析方法，在此也不詳細介紹了。
統(tǒng)計學(xué)分析方法能夠基于以往數(shù)據(jù)的規(guī)律來推導(dǎo)未來的趨勢，其中可以分為多種規(guī)律總結(jié)的方式。根據(jù)原理多分為以下幾大類，包括有目標結(jié)論的有指導(dǎo)學(xué)習(xí)算法，和沒有目標結(jié)論的無指導(dǎo)學(xué)習(xí)算法，以及回歸分析。
另外無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)算法因為沒有一個給定的目標結(jié)論，因此是將指標之中所有有類似屬性的數(shù)據(jù)分別合并在一起，形成聚類的結(jié)果。比如最經(jīng)典的啤酒與尿布分析，業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)都放進來，然后計算后，得出其他各個商品與啤酒的關(guān)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(jié)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(jié)果，由于沒有目標結(jié)論，因此這些聚類結(jié)果都可以參考，之后就是貨品擺放人員嘗試各種聚類結(jié)果來看效果提升程度。在這個案例中各個商品與啤酒的關(guān)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(guān)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(chǎn)品價格、客戶薪資水*、客戶活躍度等指標與購買量是否有關(guān)系，以及如果有關(guān)系，那么能不能給出一個等式來，把這幾個指標的數(shù)據(jù)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(yīng)該如何計算才能得出購買量來。回歸分析包括線性及非線性回歸分析等算法。
統(tǒng)計學(xué)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(lǐng)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(shù)學(xué)模型來分析金融市場。由于統(tǒng)計學(xué)分析方法所使用的算法也是具有局限性的，雖然統(tǒng)計學(xué)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(dǎo)和沒有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)算法中，得出的結(jié)論多為含有多體現(xiàn)在結(jié)論不精準上，而在金融這種錙銖必較的領(lǐng)域中，這種算法顯然不能達到需求的精準度，因此數(shù)學(xué)家在這個領(lǐng)域中專門自建模型，來輸入可以獲得數(shù)據(jù)，得出投資建議來。在統(tǒng)計學(xué)分析方法中，回歸分析最接近于數(shù)學(xué)模型的，但公式的復(fù)雜程度有限，而數(shù)學(xué)模型是完全自由的，能夠?qū)⒅笜诉M行任意的組合，確保最終結(jié)論的有效性。
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇四
而數(shù)據(jù)分析也越來越受到領(lǐng)導(dǎo)層的重視，借助報表告訴用戶什么已經(jīng)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(yù)報告訴用戶什么可能會發(fā)生。數(shù)據(jù)分析會從海量數(shù)據(jù)中提取、挖掘?qū)I(yè)務(wù)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(jù)，為產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)展方向起到積極作用，有力推動企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)化、信息化管理。
我們舉兩個通過數(shù)據(jù)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(chǎn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xùn)練并有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析師卻寥寥無幾。好多人想做數(shù)據(jù)分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數(shù)據(jù)，直接把數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析知識(比如統(tǒng)計，概率，數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論，運籌學(xué)等)，掌握基本的數(shù)據(jù)分析軟件(比如，vba，matlab，spss，sql等等)，掌握基本的商業(yè)經(jīng)濟常識(比如宏微觀經(jīng)濟學(xué)，營銷理論，投資基礎(chǔ)知識，戰(zhàn)略與風(fēng)險管理等等)。這些基礎(chǔ)知識，在學(xué)校里盡量的學(xué)習(xí)，而且我來到了和君商學(xué)院，這樣我可以在商業(yè)分析、經(jīng)濟分析上面領(lǐng)悟到一些東西，增強我的數(shù)據(jù)分析能力。
第二步：參與各種實習(xí)。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(nèi)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(nèi)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(xué)習(xí)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(shù)據(jù)分析無關(guān)，不過在公司經(jīng)常用vba做一些自動化處理工作，為自己的數(shù)據(jù)分析工具打好了基礎(chǔ)。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(shù)據(jù)短期預(yù)測的項目，一個小項目下來，數(shù)據(jù)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(yù)測的，如何選取某個擬合曲線作為預(yù)測值。現(xiàn)在，我來到新的地方實習(xí)，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(shè)計，其實也算數(shù)據(jù)分析的一種吧，通過碼頭的數(shù)據(jù)實施調(diào)度，通過碼頭的數(shù)據(jù)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(wù)流程的把握，我也參與項目最初的需求調(diào)研，和制定工作任務(wù)說明書sow，體會頗多。
第三步：第一份工作，預(yù)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(shù)據(jù)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(xué)會在實際中應(yīng)用所學(xué)，學(xué)會數(shù)據(jù)分析的流程方法，讓自己成長起來。
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇五
雖然這個工作的人還不能稱作數(shù)據(jù)分析師，但是往往作這樣工作的人還都自稱是數(shù)據(jù)分析師，這樣的人，只能通過×××系統(tǒng)看到有限的數(shù)據(jù)，并且很少去處理數(shù)據(jù)，甚至不理解數(shù)據(jù)的由來和含義，只是機械的把自己看到的數(shù)據(jù)拷貝出來，轉(zhuǎn)發(fā)給相應(yīng)的人。這類人發(fā)出來的數(shù)據(jù)，是否有意義，怎么解讀，他自己是不知道的，只能期望收到數(shù)據(jù)的人了。
2、數(shù)據(jù)查詢員/處理員：數(shù)據(jù)處理沒問題，缺乏數(shù)據(jù)解讀能力。
這些人可以稱為分析師了，他們已經(jīng)對數(shù)據(jù)有一定的理解了，對于大部分數(shù)據(jù)，他們也知道數(shù)據(jù)的定義，并且可以通過監(jiān)控系統(tǒng)或者原始的數(shù)據(jù)，處理得到這些數(shù)據(jù)。統(tǒng)計學(xué)的方法，這批人還是很精通的，統(tǒng)計學(xué)的工具，他們也是用起來得心應(yīng)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(yīng)用什么樣的方法去得到結(jié)論了。2、對于數(shù)據(jù)的處理沒問題，但是卻沒有一個很好的數(shù)據(jù)解讀能力。只能在統(tǒng)計學(xué)的角度上解釋數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)分析師這群人，對于數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)不是問題了，他們的重點已經(jīng)轉(zhuǎn)化到怎么樣去解讀數(shù)據(jù)了，同樣的數(shù)據(jù)，在不同人的眼中有不一致的內(nèi)容。好的數(shù)據(jù)分析師，是能通過數(shù)據(jù)找到問題，準確的定位問題，準確的找到問題產(chǎn)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(shù)據(jù)上，而是在解讀數(shù)據(jù)上，至于將數(shù)據(jù)和產(chǎn)品結(jié)合到一起，則是其更缺少的能力了。
4、數(shù)據(jù)應(yīng)用師：將數(shù)據(jù)還原到產(chǎn)品中，為產(chǎn)品所用。
5、數(shù)據(jù)規(guī)劃師：走在產(chǎn)品前面，讓數(shù)據(jù)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(wù)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(lǐng)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(shù)量？發(fā)生了多少次？在哪里？
示例：一周內(nèi)各天各種門診的病人數(shù)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(yīng)？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(jīng)可以進行一些復(fù)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(shù)據(jù)中進行統(tǒng)計并總結(jié)規(guī)律。
6.預(yù)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(yù)計特定商品未來一段時間在各個門店的需求量。
預(yù)報可以說是最熱門的分析應(yīng)用之一，各行各業(yè)都用得到。特別對于供應(yīng)商來說，能夠準確預(yù)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(yù)測型建模。
回答：接下來會發(fā)生什么？它對業(yè)務(wù)的影響程度如何？
示例：酒店和娛樂行業(yè)可以預(yù)測哪些vip客戶會對特定度假產(chǎn)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(yīng)的客戶呢？如何劃分出這些客戶？哪些客戶會流失？預(yù)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(fù)雜問題來說，那種決策是最優(yōu)的？
示例：在給定了業(yè)務(wù)上的優(yōu)先級、資源調(diào)配的約束條件以及可用技術(shù)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(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇六
述職報告是述職者向上自己的上級領(lǐng)導(dǎo)和群眾匯報自己守職盡責和施政情況的報告，如何寫述職報告。述職報告根據(jù)不同時間范圍，又可分為若干種不同的類型，如年度述職報告、任期述職報告、階段述職報告等。因為時間不同，述職報告的特點也不同，它們在寫作上各有其側(cè)重，但基本內(nèi)容和要求是一樣的。
一、述職報告的內(nèi)容。
不同性質(zhì)、不同層次的干部所寫的內(nèi)容是不同的，但一般的述職報告都要寫如下內(nèi)容：
(一)身份和崗位職責。
對自己的身份和崗位職責及其工作目標，要首先簡明扼要地敘述清楚，不然群眾和領(lǐng)導(dǎo)對其報告無法衡量。因為同一層次、同一級職務(wù)，不同部門的干部其職責范圍并不一樣，所以述職報告開頭必須首先明確自己的崗位職責和工作目標，這樣領(lǐng)導(dǎo)和群眾對述職者才能有清楚的認識，正確的考評。
(二)履行職責的情況。
1、主要做了哪些工作。敘述工作時要恰當分類，把所做的工作按大小項并列起來，某大項工作內(nèi)容如果很多，可再分小項。把工作項目按邏輯順序排列清楚，積壓項內(nèi)容恰當歸類。
2、做工作的指導(dǎo)思想。給合如何貫徹黨和國家的方針、政策，寫某項工作為什么要這樣抓緊，要以現(xiàn)實觀念和未來眼光作簡要的理論闡述。
3、可以體現(xiàn)工作成果的事實和數(shù)據(jù)。如今昔的變化、數(shù)字的比較、計劃指標與完成指標的比較、群眾的情緒和反映等。
4、在自己職權(quán)范圍內(nèi)，有哪些開拓性的工作。包括調(diào)查研究工作，自己有哪些創(chuàng)見，為實現(xiàn)自己的主張做了哪些努力，遇到了哪些困難，是怎樣完成的，述職報告《如何寫述職報告》。
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5、工作中的缺點或失誤有哪些，其中主觀上應(yīng)負的責任是什么，客觀原因有哪些，從中得出什么教訓(xùn)，等等。
(三)今后的打算。
對今后的工作有什么計劃安排和打算可簡要述及。
上述內(nèi)容雖然按一定順序列出來，但這并不代表述職報告的層次。關(guān)于述職報告的結(jié)構(gòu)形式，可按工作項目歸類寫，也可按時間發(fā)展順序?qū)懟虬磧?nèi)容分類集中(即條塊結(jié)合)來寫。不要千篇一律，要根據(jù)具體內(nèi)容需要選擇不同的結(jié)構(gòu)形式。
二、應(yīng)注意的幾點。
(一)述職報告不同于工作總結(jié)。
總結(jié)側(cè)重提出經(jīng)驗、教訓(xùn)、體會，著眼的是整體的事跡，因而在表達上側(cè)重用分析論證的方式。而述職報告則側(cè)重在對客觀情況實事求是地敘述上，以政績?yōu)橐罁?jù)，體現(xiàn)個人的能力和貢獻。在談成績的同時或之后可以談經(jīng)驗體會，但經(jīng)驗體會不是述職報告的主要內(nèi)容。
(二)述職報告不同于工作匯報。
工作匯報著眼的是工作，以事為主，而述職報告則著眼于個人方面的內(nèi)容，以個人為主體，見人見事。因而寫時要很好的`把握分寸，并避免兩方面的疏忽：
一是不能貪天之功為已有，把別人的貢獻記在自己賬上;。
二是不要把自己的成績遺漏掉。所以寫述職報告本身也需要有一定的識別能力和分析能力。
在單位的整體工作中，要能正確地、準確地認識自己的位置，認識自己的成績和貢獻，這也是寫好述職報告的先決條件。
(三)述職報告是應(yīng)用文。
述職報告是表述自己的政績和工作活動情況的，所以要用樸實真切、嚴肅不茍的語言如實地把事情表述出來，避免空話、套話，并且使人能夠準確理解、明白所述的意思。
(四)明確位置，掌握主從。
每個干部都有自己的位置，在寫述職報告時要圍繞自己的工作職責，去說工作內(nèi)容。寫述職報告是以“我”為組織材料，無論涉及上級或下級，從表述的角度講都屬于從屬地位。不可倒從為主，也不可變主為從。注意這兩點，掌握好略于人、說于已的原則，才能把有限的文字恰當?shù)赜糜跀⑹鲎约旱恼兣c工作活動。
(五)突出重點，要有新意。
述職報告不是公布“流水賬”，事無巨細，“西瓜芝麻一起抓”。而是要寫出規(guī)定考核期內(nèi)工作的基本風(fēng)貌和主旋律，并且要有新意。在改革開放的新形勢下，平時工作也會增添許多新經(jīng)驗、新體會，因而要寫出善于研究新情況、新課題不斷進取的工作思路，并且要把理論和實際結(jié)合起來談，以體現(xiàn)自己的工作能力和政策水平。
撰寫述職報告一般不超過3000字。述職報告是述職的依據(jù)，也是個人填寫考核登記表的基礎(chǔ)，書面材料應(yīng)避免繁瑣，口述時可擴展。把握以上幾點，基本能寫出一個較好的述職報告。
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇七
2、負責處理客戶的現(xiàn)場咨詢、環(huán)境分析研判指導(dǎo)、數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)、專家會商等需求;。
3、負責區(qū)域大氣污染成因分析指導(dǎo)及分析報告模板編制;。
4、負責協(xié)助重要項目實施的.技術(shù)指導(dǎo)和技術(shù)支撐工作。
1、大氣科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、大氣物理或氣象等相關(guān)專業(yè)博士，或碩士特別優(yōu)秀者;。
2、掌握大氣污染理論，對污染擴散模型、污染預(yù)警、污染溯源等技術(shù)有實踐經(jīng)驗;。
4、要求創(chuàng)新能力強，善于利用新方法新工具解決新問題;。
5、具有較強的邏輯分析能力和文字表達能力，善于和人交流。
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇八
4、研究用戶畫像、定期進行用戶行為數(shù)據(jù)分析、梳理產(chǎn)品使用的核心場景，提高市場投放和運營策略的收益能力。
1、全日制本科學(xué)歷及以上，2年以上相關(guān)經(jīng)驗;
2、熟悉在線教育行業(yè);有基本數(shù)據(jù)運營的知識，有互聯(lián)網(wǎng)平臺相關(guān)工作經(jīng)驗;
3、有使用易觀千帆、七麥數(shù)據(jù)等第三方數(shù)據(jù)平臺的實戰(zhàn)項目經(jīng)驗;
4、有使用神策、微信小程序、growingio等數(shù)據(jù)分析工具的使用和有埋點經(jīng)驗;
6、能快速掌握業(yè)務(wù)知識，發(fā)現(xiàn)問題，分析問題并提出解決方案;
7、具有良好的溝通能力及抗壓能力;有優(yōu)秀的團隊合作意識，善于溝通協(xié)調(diào)各部門合作。
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇九
未成年人是祖國未來的建設(shè)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(guān)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(jīng)濟的迅猛發(fā)展以及社會結(jié)構(gòu)從傳統(tǒng)向現(xiàn)代的迅速轉(zhuǎn)型，未成年人的成長受到了前所未有的關(guān)注，同時也經(jīng)受著巨變中的社會環(huán)境的不斷考驗。因此，全面、科學(xué)、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(yīng)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(guān)于進一步加強和改進未成年人思想道德建設(shè)的若干意見》，其中第九個方面強調(diào)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(yīng)“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(shè)工作會議”上，湖北省副*、武漢市*陳訓(xùn)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（滋病）社區(qū)”；“三育”即緊緊抓住學(xué)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(yīng)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(quán)利維護、兒童厭學(xué)及退學(xué)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(yù)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(yù)警機制。
3、前瞻性。
4、開拓性。
多年來，國內(nèi)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(yù)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(xué)化。
二、項目基礎(chǔ)。
支持此項目完成主要基于我們現(xiàn)在已擁有智力基礎(chǔ)、組織基礎(chǔ)、工作基礎(chǔ)。
1、智力基礎(chǔ)。
此項目是武漢市青少年教育辦公室、共青團武漢市、武漢學(xué)社會學(xué)研究所合作完成。武漢學(xué)社會學(xué)研究所在此領(lǐng)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(nèi)知名的社會學(xué)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(yīng)用”研究的主持人。
2、組織基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇十
5、參與推薦系統(tǒng)建設(shè)，直接向cto匯報。
1、全日制大學(xué)本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機等相關(guān)專業(yè)；
2、3年以上數(shù)據(jù)統(tǒng)計相關(guān)經(jīng)驗；
3、強烈的責任心，良好的溝通能力，細致耐心的工作態(tài)度，為人開朗樂觀；
4、良好的學(xué)習(xí)能力，邏輯清晰，對數(shù)據(jù)敏感；
5、具有簡單開發(fā)與數(shù)據(jù)挖掘算法基礎(chǔ)優(yōu)先優(yōu)先。
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇十一
而數(shù)據(jù)分析也越來越受到領(lǐng)導(dǎo)層的重視，借助報表告訴用戶什么已經(jīng)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(yù)報告訴用戶什么可能會發(fā)生。數(shù)據(jù)分析會從海量數(shù)據(jù)中提取、挖掘?qū)I(yè)務(wù)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(jù)，為產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)展方向起到積極作用，有力推動企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)化、信息化管理。
(1)facebook廣告與微博、sns等網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的用戶相聯(lián)系，通過先進的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，為廣告商提供更為精準定位的服務(wù)，該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據(jù)市場調(diào)研機構(gòu)emarketer的數(shù)據(jù)，facebook年營收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。
(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(chǎn)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(shù)據(jù)帶來競爭優(yōu)勢。
此外，還有好多好多，數(shù)據(jù)分析，在營銷、金融、互聯(lián)網(wǎng)等方面應(yīng)用是非常廣泛的：比如在營銷領(lǐng)域，有數(shù)據(jù)庫營銷，精準營銷，rfm分析，客戶分群，銷量預(yù)測等等;在金融上預(yù)測股價及其波動，套利模型等等;在互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)上面，百度的精準廣告，淘寶的數(shù)據(jù)魔方等等。類似成功的案例會越來越多，以至于數(shù)據(jù)分析師也越來越受到重視。
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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xùn)練并有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析師卻寥寥無幾。好多人想做數(shù)據(jù)分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數(shù)據(jù)，直接把數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析知識(比如統(tǒng)計，概率，數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論，運籌學(xué)等)，掌握基本的數(shù)據(jù)分析軟件(比如，vba，matlab，spss，sql等等)，掌握基本的商業(yè)經(jīng)濟常識(比如宏微觀經(jīng)濟學(xué)，營銷理論，投資基礎(chǔ)知識，戰(zhàn)略與風(fēng)險管理等等)。這些基礎(chǔ)知識，在學(xué)校里盡量的學(xué)習(xí)，而且我來到了和君商學(xué)院，這樣我可以在商業(yè)分析、經(jīng)濟分析上面領(lǐng)悟到一些東西，增強我的數(shù)據(jù)分析能力。
第二步：參與各種實習(xí)。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(nèi)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(nèi)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(xué)習(xí)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(shù)據(jù)分析無關(guān)，不過在公司經(jīng)常用vba做一些自動化處理工作，為自己的數(shù)據(jù)分析工具打好了基礎(chǔ)。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(shù)據(jù)短期預(yù)測的項目，一個小項目下來，數(shù)據(jù)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(yù)測的，如何選取某個擬合曲線作為預(yù)測值。現(xiàn)在，我來到新的地方實習(xí)，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(shè)計，其實也算數(shù)據(jù)分析的一種吧，通過碼頭的數(shù)據(jù)實施調(diào)度，通過碼頭的數(shù)據(jù)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(wù)流程的把握，我也參與項目最初的需求調(diào)研，和制定工作任務(wù)說明書sow，體會頗多。
第三步：第一份工作，預(yù)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(shù)據(jù)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(xué)會在實際中應(yīng)用所學(xué)，學(xué)會數(shù)據(jù)分析的流程方法，讓自己成長起來。
第四步：去自己喜歡的一個行業(yè)，深入了解這個行業(yè)，并講數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到這個行業(yè)里。比如我可以去電子商務(wù)做數(shù)據(jù)分析師。我覺得我選擇電子商務(wù)，是因為未來必將是互聯(lián)網(wǎng)的時代，電子商務(wù)必將取代傳統(tǒng)商務(wù)，最顯著的現(xiàn)象就是傳統(tǒng)零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰(zhàn)。此外，電子商務(wù)比傳統(tǒng)的零售商具有更好的數(shù)據(jù)收集和管理能力，可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。
第五步：未知。我暫時沒有想法，不過我希望我是在一直的進步。
能力：
1、一定要懂點戰(zhàn)略、才能結(jié)合商業(yè);。
2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。
3、一定要有g(shù)lobalview、才能打單;。
4、一定要懂業(yè)務(wù)、才能結(jié)合市場;。
5、一定要專幾種工具、才能干活;。
6、一定要學(xué)好、才能有效率;。
7、一定要有強悍理論基礎(chǔ)、才能入門;。
8、一定要努力、才能賺錢;最重要的：
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇十二
隨著2022年鐘聲的臨近，2021年的工作即將進入尾聲。在這個特殊的時點，總結(jié)過去的工作，計劃未來，就顯得尤為重要!在過去的時間里，本人在公司各級領(lǐng)導(dǎo)的正確領(lǐng)導(dǎo)下，在同事們的團結(jié)合作和關(guān)心幫助下，較好地完成了2021年的各項工作任務(wù)，在工作能力和思想政治方面都有了更進一步的提高?，F(xiàn)將2021年取得的成績和存在的不足總結(jié)如下：
一、思想政治表現(xiàn)、品德修養(yǎng)及職業(yè)道德方面。
2021年以來，本人認真遵守勞動紀律，按時出勤，有效利用工作時間;堅守崗位，需要加班完成工作按時加班加點，保證工作能按時完成。愛崗敬業(yè)，具有強烈的責任感和事業(yè)心。積極主動學(xué)習(xí)專業(yè)知識，工作態(tài)度端正，認真負責地對待每一項工作。
二、工作能力和其它方面。
我的工作崗位是數(shù)據(jù)與產(chǎn)品支持，準確和效率一直都是我的工作宗旨。工作內(nèi)容大體分為四塊：
1.在月初關(guān)賬期間，要保證各地提報的非派費用和倉租、外包工、叉車租金分攤的準確性與及時性，同時不僅需要審查數(shù)據(jù)內(nèi)容填寫的規(guī)范性，還需要確認各地是否已經(jīng)提報。匯總完數(shù)據(jù)后要進行初步分析，將不符合提報要求的費用提取出來并聯(lián)系提報人進行確認，并判斷是否應(yīng)該提報。將數(shù)據(jù)提交給結(jié)算部門后，結(jié)算在核銷的時候會有疑問，這些疑問也需要我來進行跟進與反饋。
2.關(guān)賬結(jié)束后要進行合同外議價的分析，這部分分析分為同一線路同一承運商派車次數(shù)大于3次的分析和有合同但走合同外議價的分析兩部分，前者分析的目的是為了考慮是否要與此線路簽合同，而后者的分析目的是更新完善合同的報價。
3.結(jié)束合同外議價的分析工作，則需要進行單個to負毛利的分析，該分析數(shù)據(jù)主要來源于工盤，包括收入明細，成本明細，派車分攤和租車分攤。分析完成需要將結(jié)果發(fā)給對應(yīng)的運輸經(jīng)理，查明產(chǎn)生虧損的原因，并提出合理的建議。
4.在以上三部分工作內(nèi)容如期進行的時候，全月不定時穿插項目初步分析，此部分內(nèi)容主要使用者為項目經(jīng)理、客戶經(jīng)理等。
三、存在的不足。
總結(jié)2021來的工作，雖然取得了一定的成績，自身也有了很大的進步，但是還存在著以下不足：
一是工作方式上還只是按部就班，雖然融入了一些自己的看法和改進，但還未提高到更高的層面，沒有從管理層的角度去看待問題。
二是由于工作性質(zhì)，與區(qū)域的負責人和調(diào)度員會有頻繁的聯(lián)系，但還不能很好的沉著面對，所以溝通交流能力還需要進一步的加強。
三是知識儲備還不夠，還需要更廣泛的學(xué)習(xí)與增長經(jīng)驗，成為多方面的人才。
2022年我將進一步發(fā)揚優(yōu)點，改進不足，拓寬思路，求真務(wù)實，全力做好本職工作。打算從以下幾個方面開展工作：
一是加強工作統(tǒng)籌。根據(jù)公司領(lǐng)導(dǎo)的年度工作要求，對全年的工作進行具體謀劃，明確內(nèi)容、時限和需要達到的目標，把各項工作有機地結(jié)合起來，理清工作思路，提高辦事效率，增強工作實效。
二是加強工作作風(fēng)培養(yǎng)。始終保持良好的精神狀態(tài)，發(fā)揚吃苦耐勞、知難而進、精益求精、嚴謹細致、積極進取的工作作風(fēng)。
三是作為運輸總部與區(qū)域?qū)尤藛T之一，一言一行都代表著公司的形象。不僅在工作上必須做到精確、嚴謹，而且在行為品德上要嚴格要求自己，樹立良好的個人形象。所以我要加倍努力的工作為了公司的發(fā)展做出自己的貢獻。
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇十三
數(shù)據(jù)分析師大多是支撐運營和決策的，但是大多都是提供數(shù)據(jù)，分析的較少。我說的分析是給出意見的分析。近期，我也在招聘數(shù)據(jù)分析師，遇到一些問題，來面試的朋友，要么就是工具的使用者，業(yè)務(wù)非常不熟悉。要么是就是鏈條太短，只是做網(wǎng)站端和銷售端，對供應(yīng)鏈、客服等非常不熟悉。
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(guān)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(chǔ)的銷售理念是應(yīng)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(tǒng)的銷售方式就是經(jīng)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(xiàn)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(guī)賣，最差的貴50%，并貼上標簽如澀蘋果之類。
解讀：劣質(zhì)商品只是品質(zhì)不好，不是不能賣高價，關(guān)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(jié)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(guān)鍵，高周轉(zhuǎn)是關(guān)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(xué)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(xué)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(wěn)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。
via：庖丁的刀(外貿(mào)電商分析師。關(guān)注外貿(mào)電商b2c，國內(nèi)大型零售電商平臺，資深數(shù)據(jù)分析師)
隨著大數(shù)據(jù)概念的火熱，數(shù)據(jù)科學(xué)家這一職位應(yīng)時而出，那么成為數(shù)據(jù)科學(xué)家要滿足什么條件？或許我們可以從國外的數(shù)據(jù)科學(xué)家面試問題中得到一些參考，下面是77個關(guān)于數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)科學(xué)家招聘的時候會常會的幾個問題，供各位同行參考。
1、你處理過的最大的數(shù)據(jù)量？你是如何處理他們的？處理的結(jié)果。
2、告訴我二個分析或者計算機科學(xué)相關(guān)項目？你是如何對其結(jié)果進行衡量的？
3、什么是：提升值、關(guān)鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設(shè)計、2/8原則？
4、什么是：協(xié)同過濾、n-grams, map reduce、余弦距離？
6、如何設(shè)計一個解決抄襲的方案？
7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用？
8、點擊流數(shù)據(jù)應(yīng)該是實時處理？為什么？哪部分應(yīng)該實時處理？
11、你是如何處理缺少數(shù)據(jù)的？你推薦使用什么樣的處理技術(shù)？
12、你最喜歡的編程語言是什么？為什么？
13、對于你喜歡的統(tǒng)計軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。
14、sas, r, python, perl語言的區(qū)別是？
15、什么是大數(shù)據(jù)的詛咒？
16、你參與過數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)模型的設(shè)計嗎？
17、你是否參與過儀表盤的設(shè)計及指標選擇？你對于商業(yè)智能和報表工具有什么想法？
18、你喜歡td數(shù)據(jù)庫的什么特征？
22、什么是哈希表碰撞攻擊？怎么避免？發(fā)生的頻率是多少？
23、如何判別mapreduce過程有好的負載均衡？什么是負載均衡？
26、為什么樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗算法？
27、你處理過白名單嗎？主要的規(guī)則？(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)
28、什么是星型模型？什么是查詢表？
29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？
33、普通線性回歸模型的缺陷是什么？你知道的其它回歸模型嗎？
34、你認為葉數(shù)小于50的決策樹是否比大的好？為什么？
35、保險精算是否是統(tǒng)計學(xué)的一個分支？如果不是，為何如何？
36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數(shù)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)案例。給出一個分布非?；靵y的數(shù)案例。
37、為什么說均方誤差不是一個衡量模型的好指標？你建議用哪個指標替代？
42、你如何建議一個非參數(shù)置信區(qū)間？
44、什么是歸因分析？如何識別歸因與相關(guān)系數(shù)？舉例。
45、如何定義與衡量一個指標的預(yù)測能力？
47、如何創(chuàng)建一個關(guān)鍵字分類？
48、什么是僵尸網(wǎng)絡(luò)？如何進行檢測？
50、什么時候自己編號代碼比使用數(shù)據(jù)科學(xué)者開發(fā)好的軟件包更好？
52、什么是概念驗證？
53、你主要與什么樣的客戶共事：內(nèi)部、外部、銷售部門/財務(wù)部門/市場部門/it部門的人？有咨詢經(jīng)驗嗎？與供應(yīng)商打過交道，包括供應(yīng)商選擇與測試。
54、你熟悉軟件生命周期嗎？及it項目的生命周期，從收入需求到項目維護？
55、什么是cron任務(wù)？
56、你是一個獨身的編碼人員？還是一個開發(fā)人員？或者是一個設(shè)計人員？
57、是假陽性好還是假陰性好？
58、你熟悉價格優(yōu)化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？分別給案例。
59、zillow’s算法是如何工作的？
60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的fb帳戶？
61、你如何創(chuàng)建一個新的匿名數(shù)字帳戶？
62、你有沒有想過自己創(chuàng)業(yè)？是什么樣的想法？
63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎？它將會被什么替代？
65、哪位數(shù)據(jù)科學(xué)有你最佩服？從哪開始？
66、你是怎么開始對數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣的？
67、什么是效率曲線？他們的缺陷是什么，你如何克服這些缺陷？
68、什么是推薦引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密測試？如何及什么時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？
70、你認為怎么才能成為一個好的數(shù)據(jù)科學(xué)家？
71、你認為數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個藝術(shù)家還是科學(xué)家？
73、給出一些在數(shù)據(jù)科學(xué)中“最佳實踐的案例”。
74、什么讓一個圖形使人產(chǎn)生誤解、很難去讀懂或者解釋？一個有用的圖形的特征？
75、你知道使用在統(tǒng)計或者計算科學(xué)中的“經(jīng)驗法則”嗎？或者在商業(yè)分析中。
76、你覺得下一個20年最好的5個預(yù)測方法是？
數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇十四
位于*東南部的福建（三明、泉州、福州、寧德）、江西（南豐、廣川）兩省山岳地區(qū)，有著數(shù)量較多的一種以生土為主要建筑材料、生土與木結(jié)構(gòu)相結(jié)合并不同程度使用石材的“土堡”建筑。這些土堡建筑以合院式建筑為主，規(guī)模宏，造型奇特，結(jié)構(gòu)精巧，或建在海拔較高的山崗（高崗型），或離村莊不遠的山坡（坡地型），或建在水田當中（田中型），或土堡與民居建在一起（混合型），與當?shù)仄渌麄鹘y(tǒng)低矮民居組合成小不同的村落，服務(wù)于家族或村落的聚居防御需要。它們比福建土樓歷史更悠久，既有著悠久的文化歷詩統(tǒng)，又與周邊自然環(huán)境完美融合，構(gòu)成一組組和諧美妙的景觀。其中，福建土堡最具代表性，數(shù)量也最多，而福建土堡又以三明市田、尤溪和永安三縣留存數(shù)量最多、保存最完整、種類最齊全。
從20xx年至20xx年的五年時間里，三明土堡通過土堡課題專項調(diào)研、第三次全國文物普查、拍攝土堡資料宣傳電視片、召開*福建土堡全國學(xué)術(shù)研討會、舉辦土堡民俗文化節(jié)、福建土堡風(fēng)光攝影展等系列活動，已初步摸清了三明境內(nèi)土堡的基本情況：
1、土堡的創(chuàng)建歷史：產(chǎn)生于隋末唐初，成熟于兩宋，盛行于明清，并一直延續(xù)至今。
2、土堡的留存數(shù)量：200余座，約占總數(shù)量的十分之一。
3、范文top100土堡的建筑結(jié)構(gòu)：內(nèi)通廊式與合院式兩種，并以合院式為主。
4、土堡的分布范圍：福建、江西兩省，并以福建為多；福建省內(nèi)三明、泉州、福州、寧德四地市，并以三明地區(qū)為多；三明市內(nèi)田、尤溪、永安、寧化、沙縣、將樂、清流、明溪、泰寧、三元、梅列十一縣（市、區(qū)），并以田、尤溪、永安為多。
5、土堡的主要功能：防御為主。
6、土堡的產(chǎn)生原因：生存需要。
二、福建土堡的認定。
關(guān)于福建土堡的定義，至今尚未有公開的認定，因此本文的定義只是個人的觀點，若有謬誤還請方家指正?？梢詮囊韵聨讉€方面來探究：
1、三明土堡與土圍（江西）、土樓（福建）、圍攏屋（粵東）的異同，如下表。
盡管四者之間有差異，但共性是十分明顯的，都具有防御性，只師能不同而已，土圍、土堡以防御為主，而土樓、圍攏屋以居住為主。
2、福建土堡是包括福建土樓在內(nèi)的*南方鄉(xiāng)土防御性建筑的鼻祖。