数据分析师的年度总结指南精编5篇

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数据分析师的年度总结指南【第一篇】

半个学期已经过去了，通过期中考试，才发现，四年级数学教学成绩幅度下滑，关键是我与任课教师之间的沟通力度不够，相互学习精神不足。在相互配合辅导后进生方面根本不交流，不探讨，不同步。只有互相学习，互相探讨教学方法，取长补短，数学教学成绩，才会提高。

下面，结合我班教学实际，谈谈测试中，教学中的困惑。我认为我，课标理解不透，教材挖掘不深，凭借经验备课。苏芥教材不同于人芥教材，其编排意图，内容安排都具有很的伸缩空间，为教师进行课堂教学实践活动提供了充分的空间，探究的自由。可以说教学过程中做到“下要保底，上不封顶”。从测试映的情况看，有些知识点没有给学生讲到，有些内容也没有给学生归纳总结出来，没有把教材充分挖掘透。边上课边看教参书，胸无成竹，缺乏对教学内容逻辑关系，层次脉络的整体把握。

理念渗透不够，教法研究不足，学法指导不够。课堂教学过程中就例题讲解例题，就练习做练习，缺乏教学思想的渗透，学习方法的指导。从测试中看，学生分析解决实际问题的能力较低。说明，我在*常的课堂教学过程中渗透和训练的力度不够。

从测试中看，学生做图不用三角板，量角器，圆规，凭感觉用手画，连线不用直尺。说明我课堂教学中操作演示不够规范，准确。许多课堂上，我就是一只粉笔，一本书，一张嘴。凭借这些，即使最优美的语言文字也调动不了学生的学习兴趣。教学的重难点突破不够。

后进生辅导缺乏计划安排，随意性，转化率低。从中心小学监测成绩统计来看，优生培养可以提高*均分，后进生转化可以提高整体名次。许多班级，*均分很高，可名次却上不去，原因是没有转化后进生。其实优生和后进生智力上没有多差别，差别就在于学习习惯，学习态度等非智力因素。教学中，我只是把辅导后进生喊在嘴上，缺乏在行动上。辅导后进生缺乏长远计划，缺乏静下心来，缺乏沉下身子，缺乏细心和耐心。

充分运用各种资源，研究教学方法，提高课堂教学实效。运用好远程下载资源，借鉴其中有用的课件，图片，案例等资源更好地服务于教学。数学课难以理解比较抽象的内容可以借助直观教具，学具加强操作演示，也可使用多媒体课件助学生理解体会。调动学生学习的积极性。注重书写指导。

因材施教，分层要求，培养优生和辅导后进学生。优生培养可以提高*均分，后进生转化可以提高整体名次。课堂教学中，作业批改中，练习设计中，课后辅导中，对两种类型的学生要区别对待。优生侧重挖掘潜力，激发学习探究的兴趣，增强进一步学习的强烈欲望。后进生侧重基础知识和基本技能的掌握和训练，特别是计算能力一定要过关，计算题一定要会做。中间学生侧重鼓励，向优生看齐。学校教研组组织学生竞赛等活动，培养学生的各种的能力，挖掘学生的各种潜力。

渗透思想，体现方法，培养学生自我学习能力。通过各种教学组织形式交给学生的分析综合的方法，注重培养学生有意识地学习。这种思想和方法要渗透在教学的每一分钟，每一环节上。

注意细节，培养习惯，提高质量。主要是认真审题的习惯，认真书写的习惯，格式规范的习惯。教育学生要有耐心和细心。

数据分析师的年度总结指南【第二篇】

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。

数据分析师的年度总结指南【第三篇】

从调查中可以看出，大学生兼职在我们湖南科技学院也是普遍从在的现象，而其中的原因是多方面的。从学习方面上看，大学的课堂授课时间要大大少于中学阶段，以自学为主的大学生们有更多的空闲时间可以自由支配；从生活方面看，进入大学后，衣食住行等个人生活往往都由自己安排，自主、自立、自律是大学生活的主旋律；大学生活节奏快，活动空间大，接触面广，朋友同学来自全国各地，语言、个性、习惯、价值观念各不相同的差异，在共同生活相互接触中，易逐渐融合；从校园环境上看，大学生活丰富多彩，各种启事，各式传单随处可见，各种组织的活动，各式性质的社团比比皆是。这为大学生们兼职提供了丰富的舞台。

现在大学校园里兼职的许多学生，他们兼职的目的并非完全是因为高额的学杂费和生活费，或者是贫困家境。毕竟国家助学贷款和学校各类奖学金在某种程度上减轻了学生的经济负担。大学生们认为，在校期间从事兼职工作是他们了解社会、贴近现实的最好方式，兼职经历能让他们更多地发现社会需求，明确自身的不足，通过兼职能让他们将来更好的适应瞬息万变的社会。于是他们纷纷迈出了走向社会的第一步兼职。所以大学生普遍选择兼职的主要目的还是通过这个过程使自己对社会的了解加深了许多，为今后的工作奠定基础。

同时大学生的从事兼职的类型是有限的，很少能与自己的专业相关，多数还是廉价的体力劳动。这原因有多方面的，但我认为主要原因有二：一方面，时间有限，一般都是利用课余时间，所以同学们只能选择耗时少，收入较高的工作；另一方面，社会经验较少，工作能力有限，诸多用人单位不予考虑。况且在校园里的学生了解兼职的途径还是不很广。很多都是同学介绍才走上兼职的岗位的。那是否可以通过中介来了解呢？答案是否定的。很多大学生对中介机构表示怀疑，而学生在通过中介寻找工作的过程中上当受骗也很多。中介机构本身的信誉就是一个关键，再加上中介机构还要收取中介费，少则三五十元，多则一二百元。这对于收入又不高的大学生来说，要付上这笔中介费相当于要他们无偿打工三五天，甚至一个星期。但通过学校海报了解且能获得工作的同学也不是很多，相对而言，大学生自己的勤工俭学部门是在信誉和权益方面有较好的保障，但由于其发布的信息量远远不能满足同学们的需要，且有时同学之间还会通过某种内在关系先取得工作的机会。所以这在两方面上也影响了同学们的兼职“前景”。

大学生对兼职的所得还是理性的处理，不会肆意挥霍。多数会作为生活费，减轻家里经济负担。同时多数的家长也会赞同孩子在校做一些兼职，因为家长们也知道，在这竞争如此激烈的社会，没有一点能力，没有一点社会经验是不容易找到好工作的，况且社会上的劳动力已经相当充足，每年高校却在不断扩招，大学生就业难的问题的也被媒体不断地报道，家长也担心孩子的未来，现存如果不放手让孩子锻炼一下，那将来的工作更难有保障。但家长也会担心孩子在外的安全问题，这也就需要大学生在兼职的同时，更多地注意自己的安全。

而面对同学们在兼职中面对各种问题，总的来说还是因为社会经验不足所引起的。有的时候面对下一些问题，没有利用法律武器来维护自己合法的权益，如工资拖欠问题，工作开始前的合同签定问题。同学们总是觉得这是兼职，非正式工作，一般也不会去仔细考虑一些问题。遇到困难不是私下解决，就是忍气吞声。

在兼职工作中同学们也遇到了不同的问题，主要有交通问题、交际问题、做事达不到标准、缺乏一定的社会经验，当工作中遇到的问题不能及时解决、有时工作时也会考虑到面子问题，体力劳动消耗大，对社会上的一些做法一些问题不能理解也不能接受，不太适应社会的风气，有时也会出现与学习冲突的时候。

数据分析师的年度总结指南【第四篇】

公司质量技术处负责统计技术应用的管理。通过应用统计技术,收集、整理、分析适当的数据,以证实管理体系的适宜性和有效性,并作为改进的依据。

为了证实整合型管理体系的适宜性和有效性并识别改进机会,公司各有关部门应收集并分析有关的数据。

质量技术处负责收集:施工过程检查产生的数据、环境绩效数据、职业健康安全绩效数据。

物资设备处负责收集:材料、物资及施工机械设备供方的数据。

经营预算处负责收集:顾客满意程度的各种信息。

项目部负责提供施工过程控制方面的相关信息。

数据来源包括:。

与工程质量有关的数据;。

与运行能力有关的数据;。

顾客满意度调查结果;。

环境绩效数据;。

职业健康安全绩效数据。

对数据作出分析和评价提供以下信息:。

顾客满意程度;。

工程和服务与产品要求的符合性:。

过程和工程产品的特性和趋势,包括采取预防措施的机会;。

供方工程的质量、环境和职业健康安全行为及合作的状况。

各部门应将分析的结果及时报质量技术处,由质量技术处进行传递。

所有数据分析结果均应评审,以识别是否需要进行改进。

各相关部门在收集分析数据时常用的方法有:抽样检测、排列图、调查表、因果图等。

质量技术处负责统计技术的应用指导。分析结果提交管理评审,作为评价公司管理体系的适宜性和有效性及确定改进方向的依据。

数据分析师的年度总结指南【第五篇】

期末考试考的比较差，数108语105外106地83政59历65生80，我认为问题出在以下几个方面：

语文*时阅读理解没注意方法。在做阅读理解时，我不知从何处下手，找不准要点。这是一个很严重的问题。阅读理解是语文考试中比较关键的环节，也是很让人头疼的环节。语文中的很多写作方法我都很不了解，导致考到一些写作手法时只能瞎猜。我以后一定要多注意语文常识的积累。

在做数学问题时很不注意步骤。我在做题时的主要问题不是不会做，而是有时会跳步或者少写答。这个问题只要注意我相信就会很快地改掉。我在以后的做题中注意每一步的依据，在考试中细心验算，就会避免这个错误。

英语，还是在一些题上出现了马虎的现象；由于*时积累的单词和句型不够多，考试丢了不少分。

在政治和历史学科方面，由于没能正确认识这两科的重要性，*时学习态度不端正，知识上欠了很多债，以至于考出了惨不忍睹的分数。

总而言之，今后的学习计划应该和上学期时不同。因此我要改变学习方法。为了改进学习方法，我给自己订了一个学习计划：

（1）做好课前预习。也就是要挤出时间，把老师还没有讲过的内容先看一遍。尤其是语文课，要先把生字认会，把课文读熟；对课文要能分清层次，说出段意，正确理解课文内容。

（2）上课要积极发言。对于没有听懂的问题，要敢于举手提问。

（3）每天的家庭作业，做完后先让家长检查一遍，把做错了的和不会做的，让家长讲一讲，把以前做错了的题目，经常拿出来看一看，复习复习。

（4）对政治和历史两门学科的重要性要足够重视，端正学习态度，及时还清过去欠下的知识债务。

（5）要多读一些课外书。每天中午吃完饭，看半个小时课外书；每天晚上做完作业，只要有时间，再看几篇作文。

（6）课外学习不放松。能够利用星期天和节假日，到少年宫去学习作文、奥数、英语和书法，按时完成老师布置的作业，使各门功课都取得了好的成绩。