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教育研究与数据分析师的工作总结范文报告(精选8篇)

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教育研究与数据分析师的工作总结报告【第一篇】

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。

教育研究与数据分析师的工作总结报告【第二篇】

电话:xxx。

e-mail:liuxue86@.

最近工作。

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。

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。

工作经验。

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。

教育经历。

20xx/x--20xx/xxx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)。

自我评价。

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。

教育研究与数据分析师的工作总结报告【第三篇】

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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教育研究与数据分析师的工作总结报告【第四篇】

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。

教育研究与数据分析师的工作总结报告【第五篇】

随着2022年钟声的临近,2021年的工作即将进入尾声。在这个特殊的时点,总结过去的工作,计划未来,就显得尤为重要!在过去的时间里,本人在公司各级领导的正确领导下,在同事们的团结合作和关心帮助下,较好地完成了2021年的各项工作任务,在工作能力和思想政治方面都有了更进一步的提高。现将2021年取得的成绩和存在的不足总结如下:

一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面。

2021年以来,本人认真遵守劳动纪律,按时出勤,有效利用工作时间;坚守岗位,需要加班完成工作按时加班加点,保证工作能按时完成。爱岗敬业,具有强烈的责任感和事业心。积极主动学习专业知识,工作态度端正,认真负责地对待每一项工作。

二、工作能力和其它方面。

我的工作岗位是数据与产品支持,准确和效率一直都是我的工作宗旨。工作内容大体分为四块:

1.在月初关账期间,要保证各地提报的非派费用和仓租、外包工、叉车租金分摊的准确性与及时性,同时不仅需要审查数据内容填写的规范性,还需要确认各地是否已经提报。汇总完数据后要进行初步分析,将不符合提报要求的费用提取出来并联系提报人进行确认,并判断是否应该提报。将数据提交给结算部门后,结算在核销的时候会有疑问,这些疑问也需要我来进行跟进与反馈。

2.关账结束后要进行合同外议价的分析,这部分分析分为同一线路同一承运商派车次数大于3次的分析和有合同但走合同外议价的分析两部分,前者分析的目的是为了考虑是否要与此线路签合同,而后者的分析目的是更新完善合同的报价。

3.结束合同外议价的分析工作,则需要进行单个to负毛利的分析,该分析数据主要来源于工盘,包括收入明细,成本明细,派车分摊和租车分摊。分析完成需要将结果发给对应的运输经理,查明产生亏损的原因,并提出合理的建议。

4.在以上三部分工作内容如期进行的时候,全月不定时穿插项目初步分析,此部分内容主要使用者为项目经理、客户经理等。

三、存在的不足。

总结2021来的工作,虽然取得了一定的成绩,自身也有了很大的进步,但是还存在着以下不足:

一是工作方式上还只是按部就班,虽然融入了一些自己的看法和改进,但还未提高到更高的层面,没有从管理层的角度去看待问题。

二是由于工作性质,与区域的负责人和调度员会有频繁的联系,但还不能很好的沉着面对,所以沟通交流能力还需要进一步的加强。

三是知识储备还不够,还需要更广泛的学习与增长经验,成为多方面的人才。

2022年我将进一步发扬优点,改进不足,拓宽思路,求真务实,全力做好本职工作。打算从以下几个方面开展工作:

一是加强工作统筹。根据公司领导的年度工作要求,对全年的工作进行具体谋划,明确内容、时限和需要达到的目标,把各项工作有机地结合起来,理清工作思路,提高办事效率,增强工作实效。

二是加强工作作风培养。始终保持良好的精神状态,发扬吃苦耐劳、知难而进、精益求精、严谨细致、积极进取的工作作风。

三是作为运输总部与区域对接人员之一,一言一行都代表着公司的形象。不仅在工作上必须做到精确、严谨,而且在行为品德上要严格要求自己,树立良好的个人形象。所以我要加倍努力的工作为了公司的发展做出自己的贡献。

教育研究与数据分析师的工作总结报告【第六篇】

职责:

1.结合业务需求执行监控体系、分析体系实现的具体计划;。

3.规划数据产品:bi报表自动化;。

4.输出分析结论,有效帮助业务增长、孵化新项目;。

任职要求。

4.熟练掌握sql等相关数据提取工具,熟练操作excel、ppt等工具;。

5.具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神,有独立开展分析研究项目经验。**投递须知:请备注作品链接。

教育研究与数据分析师的工作总结报告【第七篇】

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。

教育研究与数据分析师的工作总结报告【第八篇】

1、主要协助分析师工作,包括数据整理、分析,行情分析、传达,技术分析、授课。

2、协助部门主管处理部门的日常事务;

3、协助部门部门做销售团队的数据统计及分析;

4、负责部门文化的建设和传播工作;

5、处理上级安排的其他工作。

1、喜欢金融,希望进入金融行业,实现财富自由的梦想;

2、需要具有良好的学习、沟通、分析判断、执行能力和团队协作精神;

3、有较强的人际沟通能力,文字组织能力和口头表达能力;

4、具备往管理岗位晋升的野心;

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