财务部工作总结范文的数据分析样例【汇集8篇】
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财务部工作总结的数据分析【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。
财务部工作总结的数据分析【第二篇】
那么怎样既有这些内容又能简洁表达呢?其实，雇主并不要求大学生实践活动的经验必须与应聘的职位对应，而是注重考察在这些实践活动中显示或者锻炼了应聘者的哪些能力，这些能力是不是职位所要求的或者有否发展潜力。因此，所谓的“简”是把那些与别人相同相似的.经历简化或者减掉，重点突出自己独特的东西，并一定使之与招聘岗位的需求对应起来。到这里大家可能又会说，我怎么知道那个招聘的岗位是什么需求?其实，大部分岗位的基本要求是有相同之处的，比如工作的主动性、时间管理、细节管理、沟通能力等。
个人信息。
三年以上工作经验|男|26岁。
来自
居住地：xx。
电话：xxx。
e-mail：/jianli。
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。
财务部工作总结的数据分析【第三篇】
近期主要完成了某产品用户画像分析，从9月底拿到数据，到上周输出第三稿，中间历时一个半月，如果从收到需求，到三稿输出，那就超过两个月，在这次整个分析过程中，遇到了不少问题，尝试了使用不同方法，现在是时候做一个复盘、总结、反思。
在开始阶段，遇到的主要问题是客户的要求是分析产品用户画像报告，因为没有直接跟客户沟通，而需求只有简单的一句话，我只能根据经验列出要分析的要点，确定需要的数据维度。在我确定分析框架后，我发现如果按照我方的想法最后输出的结果却不是客户想到的，那就白做了，所以确定分析框架后还需要客户确认，思路是否可行，分析方向有无异议。这个问题还算比较好解决，客户同意了分析思路即可。
经过与客户沟通后，到了第二阶段，发起提数需求。这个过程总体算比较顺利，客户方数据库工程师首先反馈了一份样本数据，让我方确认数据是否正确，如正确，则提供全量样本。数据验证的过程，主要是由我来完成，对样本数据，我提出了一些疑问，对方也一一解答。当然还有个别字段逻辑问题，我没有发现，对后续的分析带来了一些影响，造成最后能使用的维度减少，是一个遗憾。
拿到全量数据后，对数据进行清洗。在这个过程中发现数据质量非常不理想，很多字段的缺失值占比很大，个别字段也有异常值，总体样本中能使用的记录锐减。一开始我的处理方法比较简单，对缺失值占比达的字段直接不使用，带来的后果就是输出的第一版分析报告过于简单。
重新回到数据，再次对数据进行摸底，而且也调整分析方法，尝试使用聚类分析方法，按用户活跃渠道，对用进行分群，分群后，再结合其他维度，对用户进行描述。这一次输出的报告还是存在一些问题，最大问题就是用户群之间区别不明显，只能继续修改。中间因为要做另一个分析，用户画像分析就暂时先放一边。
完成另一个分析后，继续回到产品用户画像分析，这次同事提出了一些建议，在没有更好的思路前，我按照同事的建议第三次修改分析报告。当然还是要先处理数据，这次我对异常值、缺失值就行了处理，异常值使用的是盖帽法，对缺失值，在一些字段中用0填补，这样增加了可使用的维度。数据清洗完后，对连续变量进行分箱处理，这一次还是先使用聚类分析，对几个字段进行聚类，这样增加了两个大的维度，接着基于两个大的维度，使用对应分析方法，结合其他维度观察变量间的关系，最后的结果显示有部分变量之间是存在明显的关系，有些几乎没有区别。数据处理完后，再次输出分析报告。
完成第三次分析后，我回过头来看看分析中存在的问题，尤其是使用对应分析，查阅了一些资料，发现在对应分析中，应该先进行预分析。聚类分析，两次我都是使用k—means聚类，其实还可以使用二阶聚类，二阶聚类适用于分类变量，这是快速聚类不适用的，我尝试在清洗后的数据中使用二阶聚类，效果尚可。
最近恰好又在看丁亚军老师的讲课视频，讲到聚类分析，再结合我在工作中的应用，对聚类分析方法有了新的认识。聚类方法在刚兴起的时候，是不被传统的统计学家们接受，因为这个方法太简单，没有使用到过多的统计学知识。在实际的工作中，聚类使用的频率还是很高的，尤其是在用户分群方面，用户特征的描述。对应分析是第一次用到，为什么会想到使用对应分析，主要是根据变量类型，几个分类型变量，探究变量间的关系，除了相关分析外，对应分析也使用，而且它的结果更直观。
最后能完成第三稿也要感谢同事的建议，一个人的力量是有限的，群策群力、集思广益才能做得更好。
财务部工作总结的数据分析【第四篇】
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。
财务部工作总结的数据分析【第五篇】
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。
述职人：
20__年__月__日。
财务部工作总结的数据分析【第六篇】
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1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。
财务部工作总结的数据分析【第七篇】
1、酒店财务部提供数据（单位：人民币万元）：
2、分析原因（要求：由酒店总办牵头销售部、营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告）。
a、完成指标——采取哪些有效措施：
b、未完成指标——具体原因分析：
c、与去年同期相比（含同期月份及截止同期月份的累计）——上升及下降原因分析：
d、未完成指标——下一步准备采取哪些措施（以下措施下个月要分析成果）：
e、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
1、酒店财务部提供数据（单位：百分比）：
项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成去年同期差异。
毛利率。
2、分析（要求：由酒店总办牵头营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告）。
a、完成指标——采取哪些有效措施：
b、未完成指标——具体原因分析：
c、与去年同期相比（含同期月份及截止同期月份的累计）——上升及下降原因分析：
d、未完成指标的——下一步准备采取哪些措施（以下措施下个月要分析成果）：
e、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
税款。
1、酒店财务部提供数据（单位：人民币万元）：
2、分析（要求：由财务部进行分析）。
a、已完成指标采取过哪些有效措施：
b、未完成指标原因分析：
c、与去年同期相比（含同期及年累计）上升及下降原因分析：
d、在未完成指标的情况下，下一步准备采取哪些措施（以下将作为下个月分析重点）：
e、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
能源额。
1、酒店财务部提供数据（单位：人民币万元，百份比）：
2、经营分析（要求：由酒店总办牵头各能源责任部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告）。
a、节能降耗采取哪些措施：
b、能耗超标原因分析：
c、与去年同期相比（含同期及年累计）上升及下降原因分析：
d、下一步节能降耗采取哪些措施（以下将作为下个月分析重点）：
e、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
财务部工作总结的数据分析【第八篇】
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。
自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过n多错误。
下面简单谈下做一名数据分析师要经历的几个步骤：
(1)获取数据。
获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。比如淘宝，所有的数据都在hadoop上，很多数据都要经过hadoop，hive来获取。因此，基础的sql语言是必须的。具备基本sql基础，再学习下hive的细节的语法，基本就可以通过hive拿到很多数据了。每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。
(2)数据处理。
对于数据的处理，有两种形式：
a如果初步提取的数据是在linux上，建议学一门脚本语言，比如awk，或者python。如果掌握一门脚本语言，不仅可以在linux系统上写很多自动脚本来运行，会大大节省自己的时间，而且可以通过脚本语言把基础数据处理成自己想要的任何形式，直接可以使用。
b如果数据没有在linux上，那可以download，然后通过其他统计软件来处理。个人推荐sas或者r语言。sas的强大，不必多说。没有sas解决不了的问题，而且sas也有sql，处理起来也方便。r语言最近也很火，而且免费，packages越来越多，画图也简单，类似matlab。如果前期数据处理的好，后续只需要通过r或者sas画一些图就可以了。在数据分析师的世界，按照价值排序，图表文字。
(3)分析数据。
这里的数据，包括图，表，数字几种。分析数据是整个分析的关键，也考验分析师的水平。好的分析师，可以根据趋势图，对比数据，敏锐的观察到很多问题。可是这需要对业务，对数据有很深的了解，才会把数据和业务结合起来，发挥两者的价值，完成需求。所以，一名数据分析师，要把更多的时间放在了解业务上。只有业务了解，细节清楚，才会明白业务变动可能引起的数据指标的变动，也会在后续的需求分析中，更快更全面的解决其他人提出的问题。可能很多人都很困惑，怎么才能“敏锐”的观察到数据的变动呢，我为什么怎么也发现不了问题呢?个人感觉可以通过以下方法，来慢慢锻炼：
a多问几个为什么。比如，看到一些指标，就想想这些指标代表什么，用自己的话可以怎么理解;看到一条趋势线有波动，就想想为啥子某个点异常波动呢?多问问问题，自己就会加深对业务和指标关联的敏感性。
b借鉴统计方法。统计学中，都会有一些横纵对比，趋势分析等等。对比，在分析师数据时候，是一个很重要的东西。任何东西，也因为了对比，才会有高有低，有长有短。另外，分布，也是一个很好的东西。分布的变化，就意味着变动，变动的发展结果，就能知道业务发展的好坏。再次，占比啊等等，都是很简单但是实用的方法。
c向师兄请教。有的时候，一个问题，自己沉迷其中不能自拔，旁观者一句话，就能点清自己的思路。当自己分析数据不得要领的时候，就多请教师兄。
(4)展示成果。
分析数据以后，解决需求的问题，就需要汇总分析的成果，给到其他人。可能分析的过程，拿到的数据有很多，需要全部给其他人么?怎么去罗列这些数据呢?可能很多人都犯难。有一次，一个同学来问我，她有很多数据，但是就是不知道该怎么组织，才能证明自己的结论是对的。其实，作为一名数据分析师，就是根据数据，把问题解决，提出一两条参考建议给到需求方就ok了。因此，回复的结果简单明了就好。如果是回复一封邮件，可以这样来做：
b如果觉得有必要，就在下面再把分析过程写进去;。
c如果图和图表不多，可以添加到邮件第三部分。毕竟放上数据，任何同学有疑问，可以随时去看数据。如果图和图表实在太多，就放到附件!
其实，做一名数据分析师，真的不容易，不仅要懂业务，还要会技术，更要敏锐发现问题，总结，还要提出建议。自己干了n多工作，最后还不一定能得到一个好的结果。做了两年数据分析师，自己的重心也在慢慢的转移。从刚开始技术学习，到后面技术+业务的结合，到现在自己又钻到业务，研究业务，慢慢发现：一名好的数据分析师，是一个好的产品的规划者和行业的领跑者。