学校管理的数据分析师工作总结范文实用精编8篇

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学校管理的数据分析师工作总结【第一篇】

未成年人是祖国未来的建设者,是*特色事业的接班人。我国现有18岁以下的未成年人约亿人,他们的成长状况,直接关系着国家的前途和民族的命运。今天,随着生子女的逐渐增多,随着市场经济的迅猛发展以及社会结构从传统向现代的迅速转型,未成年人的成长受到了前所未有的关注,同时也经受着巨变中的社会环境的不断考验。因此,全面、科学、深刻地认识未成年人成长的社会环境具有极为深远的意义。针对目前未成年人成长环境堪忧的现象,顺应人民群众对净化未成年人成长环境的强烈呼声,20xx年2月26日,*、*下发了《关于进一步加强和改进未成年人思想道德建设的若干意见》,其中第九个方面强调提出“净化未成年人的成长环境”。在未成年人保护法颁布10周年座谈会上也着重指出应“依法为未成年人营造良好成长环境”。在6月18日召开的“武汉市加强和改进未成年人思想道德建设工作会议”上,湖北省副*、武汉市*陈训秋就为未成年人营造健康成长的良好环境提出了要抓好“一净、二创、三育”。“一净”即净化传媒;“二创”即要创建“无毒社区”和“无艾(滋病)社区”;“三育”即紧紧抓住学校教育、家庭教育、社会教育这三个重要环节。为青少年成长创造良好的环境正成为时代的要求。顺应时代的需求,对未成年人成长环境的研究也不断提上日程,成为当前优化青少年成长环境的一项迫切需要。

2、现实意义。

近年来,全国各地连续发生的各类安全事故、青少年犯罪、权利维护、儿童厌学及退学事件表明,青少年的成长环境受到严峻挑战。在这种情况下,探讨青少年成长环境,将之监督评估的标准和预警机制定量化、操作化,不仅能将营造青少年成长的健康环境落到实处,而且能创造性的形成青少年成长环境的监测评估系统和预警机制。

3、前瞻性。

4、开拓性。

多年来,国内研究青少年健康成长只注重研究一个或几个方面的.问题,而没有形成全方位研究的一个理论体系和立体模型,使我们对青少年成长环境的预测总处于被动地位。本项目将突破青少年成长环境的单向思维和传统研究方式,不仅研究青少年成长环境的有利因素,同时研究青少年成长环境的不良因素,并通过对两者正负影响的对比来映青少年成长总环境的健康状况,为青少年成长环境的研究提供新的视野,使之更加科学化。

二、项目基础。

支持此项目完成主要基于我们现在已拥有智力基础、组织基础、工作基础。

1、智力基础。

此项目是武汉市青少年教育办公室、共青团武汉市、武汉学社会学研究所合作完成。武汉学社会学研究所在此领域具有较强的人才智力优势,主持此次项目研究的周运清教授竖内知名的社会学家,也是20xx年“武汉市青少年成长环境的监测评估系统及其应用”研究的主持人。

2、组织基础。

学校管理的数据分析师工作总结【第二篇】

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。

学校管理的数据分析师工作总结【第三篇】

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:

学校管理的数据分析师工作总结【第四篇】

基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握,通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析,达到对现有问题or主题的探索与剖析,最终实现业务问题的解决or优化。

业务知识:最重要。

业务分析能力:业务问题的拆解、探索与定位,也包括一些思维导图工具的使用(visio,mind,mindmanager)。

数据分析能力:基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握spss,r,python等。

数据提取能力:在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力(sql使用能力)。

数据处理及展现能力:主要指ecel及ppt的使用,也有信息图制作能力的要求。

3.长期只处理数据的.诟病for分析人员?

对于分析人员来说,若无实际分析经验,但经常提取数据,作为一个数据库工程师的角色开展工作时,容易形成一种惯性思维:从数据角度出发去看问题。这是很危险的,因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据,同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和etl处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据,若不清楚业务流程,业务知识,很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往,这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了,进而任何分析,出发点都是错的,分析过程和结果可想而知。

4.对于“数据敏感”的理解?

相关学历背景及工作年限;。

对数据预处理的重视程度;。

对细小业务问题解决方案及流程的抽取固化能力;。

算法知识的应用能力;。

业务知识的深度和广度;。

任务的整体把控和分配能力;。

沟通及表述的逻辑清晰程度;。

6.数据分析人员、应用型数据挖掘人员、算法型数据挖掘人员的区别?

应用型数据挖掘人员在数据预处理及模型调参上下的功夫最多;。

7.数据分析人员的角色定位——企业贤内助。

学校管理的数据分析师工作总结【第五篇】

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。

学校管理的数据分析师工作总结【第六篇】

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。

学校管理的数据分析师工作总结【第七篇】

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。

出自

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。

准确的统计信息是公司领导正确决策的基础,没有准确的统计数据,就无法准确反映公司经济运行情况及存在的问题,也就无法对经济形势做出正确的判断和决策,不能按照统计部门的要求保质保量按时报送。近年来,公司领导高度重视统计工作,配备得当人员,相关部门配合顺畅有序,公司的统计工作水平得到了显著提高。统计工作总结如下:

(一)公司在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施,增加了统计工作人员,健全完善了统计工作体系,进一步夯实了统计基础建设,确保统计数据源头的工作质量。指定公司领导主抓统计工作,制定了《财务信息采集使用管理暂行办法》、《财务报告编制管理办法》等与统计工作有关的规章制度,为做好统计工作保驾护航。

(二)扎实做好统计基层基础工作。围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标,夯实统计基础工作。各统计部门均具备独立的办公场所,同时配备了优良的微机、打印机、办公桌椅等,确保统计工作的顺利进行。逐步完善统计工作考核制度和岗位责任制度,理顺了原始记录和统计台帐、统计报表信息使用、数据审核等流程;建立了统计资料归档及保密措施。

(三)按时完成统计工作。公司严格执行国家统计报表制度,统计人员认真学习《统计法》和统计报表有关的规章制度,虚心向统计局有关领导专家学习,积极采用科学的统计方法,系统地调查研究,对待每一个统计数字和统计调查分析,严肃认真,确保统计数据的质量,及时收集、掌握重要经济指标,通过静态和动态、纵向和横向的比较分析,充分反映公司的经济运行态势,提高统计分析的水平,为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、经济发展提供了科学依据。

(四)公司领导严格要求提高统计数据的准确性。统计数据质量是统计工作的核心所在,公司坚持实事求是,弘扬求真务实精神,努力提高各部门的数据质量,规范基础工作,确保源头数据真实有效。统计报表有关数据直接从公司原始记录、统计台账、会计报表中取得,报表数据和有关记录项目能够保持一致,保证统计报表资料的真实完整。

(五)公司重视统计资料管理工作,报表档案管理科学化。公司按照统计信息化的要求,运用计算机处理企业统计数据的采集、汇总、分析和上报工作。每年结合企业的现实情况,完善各项档案管理制度,制定档案管理考核规定,统计台账分门别类地进行登记、整理,年终汇总表册存档,坚持从严规范、从细抓起,狠抓档案的归档率、完整率、准确率,加大考核力度。在档案资料的接收、借阅复制工作中,严格遵守档案的保密制度、交接制度和借阅利用制度,认真做好收存、借阅登记。

一。团队的合作是完成工作的前提。做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的,需要合理的意见和适当的帮助,自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。

二。精准的数据需要懂得数据的理念和要求,数据的运用。做数据表格是给人一种一目了然的清晰感,怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象,是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态,这就要求及时,迅速,对各部门上报的信息进行整理、加工,对发生的大事对各部门进行催报,使信息管理工作更加规范到位。

三。善于总结,懂得吸取经验。经验是在实际工作在中得到的,把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时,只知道一味的按部就班,缺少灵活性,表格表达不清晰。后来经过不断的摸索,领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的,运用vlookup,sumif等常用公式,让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果,这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。

四。善于沟通,避免出错。做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的,第一份原始资料就是小马做的数据报表,做数据时遇到什么不明白的需请教,因此信息传递是很重要的,我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通,否则出现差错,前功尽弃。所以,一边工作一边总结经验是百利而无一害的。

五。做数据表格要讲究效率和准确。数据的作用是给他人能够更快的看清楚所表达的数据内容,还有重要的是数据准确性及美观,给人一种赏心悦目,心旷神怡的舒服感,具有挑战性的是有一种感觉,就是一眼就分辨得出哪里好,哪里需要改进,哪里需要取。

感想:

一:数据部是实现自己理想和展现自己技能的平台。能把自己所学知识运用出来是一件值得庆幸的事,安分守己,把自己的工作出色完成对公司是一种责任,对自己是一种交代。

二。认识了很多新同事,交流广泛,知识面丰富了。新的环境必然有新的事物,接收新的事物必然有新的认识,新的认识必然有新的数据理念思想,对自己的专业知识和认识更上一层楼。

三。去旧迎新,迎接新的挑战,自我提升,给自己定下目标。20xx年是奋斗的一年,一年可以实现很多事情,可以改变很多事情,是选择继续奋斗还是碌碌无为,关键在于自己的行动。只有行动万事皆成事实,所以我给自己定下了三个目标:

1。全面提升自己,工作能独当一面。这样就能提高工作效率,不会延误工作进度。

2、数据能精确化,提高效率。

3。保持一颗上进心,永不熄灭。

最后,祝愿大家新春如意,事业有成,开开心心过一个好年。

学校管理的数据分析师工作总结【第八篇】

在数据分析岗位半年以来,在公司部门领导和党支部的的正确领导下,认真贯彻执行党的各项方针、政策,紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展,务实奋进争一流”的主题实践活动,深入学习实践科学发展观,全面完成了各项工作目标,现简单的向领导汇报一下我半年来的工作情况。

一、虚心学习,不断提高政治素质和业务水平。

作为一名党员和公司的一份子,具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。半年来,我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神,进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识,取人之长,补己之短,加深了与各位同事之间的感情,同时还学习了相关的数据库知识,提高了自己在数据分析和处理上的技术水平,坚定了做好本职工作的信心和决心。

二、踏实工作,努力完成好领导交办的各项工作任务。

半年来,在主管的带领和同事们的支持下,自己主要做了以下几项工作:

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