教育工作者的数据分析工作总结范文热选【参考5篇】

【参照】优秀的范文能大大的缩减您写作的时间，以下优秀范例“教育工作者的数据分析工作总结范文热选【参考5篇】”由阿拉漂亮的网友为您精心收集分享，供您参考写作之用，希望下面内容对您有所帮助，喜欢就复制下载吧！

教育工作者的数据分析工作总结【第一篇】

根据市局要求，现我村已对本村16户mmps调查登记户20xx年上半年及20xx年上半年的数据进行汇总分析，经仔细分析后结合我村情况，现就有关部分收支差距明显的项目作出如下报告：

1、代码（403）渔业经营收入方面比去年同期增加56000元，原因是去年同期受持续降雨影响，大部分养殖户（养殖南美白对虾）v有不同程度的损失，而今年年初越冬棚虾却有大幅的价格上升，所以今年上半年渔业收入方面有少许增加，但从本村总体情况来看，因四、五、六月开始南美白对虾价格持续下滑，故从总体来看，本村渔业经营收入方面与去年同期相比差距不是很大。

2、代码（412）渔业生产费用支出方面，比去年同期有所增加，原因是受到鱼塘租金上升及渔业生产资料（虾料）价格上升所影响。

3、代码（317）财产性现金收入比去年同期增加22970元，主要受代码（405）村集体分红影响，本村集体分红主要来自两方面：一是年终分配款，二是口粮款；这两方面的收入又受到本村集体鱼塘租金及花地租金的.多少而决定，随着现在每年鱼塘租金的上升，故村民集体分红也跟着增加，这是今年上半年财产性现金收入增加的原因。

4、代码（320）期内非收入所得现金增加57500元，主要受代码（323）取回存款所影响，与去年同期相比，取回存款增加57500元。

5、代码（315）工业和建筑业经营收入与代码（333）工业建筑业生产费用支出，此两项与去年同期相比减少近11万多元，原因在两方面：一是去年登记数据时是按不扣除成本即总收入来登记，而今年上半年开始，登记时是按扣除成本的净利润来登记，故是造成差距极大的原因；二是本村“吴开荣”一户是经营毛织厂的'，去年均是全年经营，而今年开始此毛织厂每月才开工两、三天，故经营收入或支山均有较明显的减少。

6、代码（340）居住现金支出：比去年同期增加6万多元，此项受代码（415）新建（购）房支出影响，原因是有一户有新建房屋支出。

7、代码（342）医疗保健支出：比去年同期有所增加，原因是有一户有一个新出生婴儿，所以在保健方面费用有所增加。

8、代码（343）交通通迅支出：此项比去年同期有所减少，原因是外出（远行）减少，所以交通费用相应减少。

9、代码（418）教育费用支出：比去年同期有所减少，原因是去年有部份读高中或中专的学生去年7月已毕业，今年上半年在读的学生绝大部分是初中生或小学生，学费相对较少，甚至有一户有一学生已没有上学（个人原因辍学），所以教育费用相应减少。另外代码（419）旅游费用支出方面，今年上半年16户之中均没有外出旅游，故此项没有支出。

10、代码（339）衣着消费支出和代码（353）存入银行信用社款的减少，这些项目主要是受农户“主观性”原因所影响，不用深究！

另外，今年上半年经过再开会培训，已将以前部份项目代码概念搞混乱的地方重新更正过，致使这些代码数据与去年同期相比会出现或多或少的情况。我村已将16户调查户的家庭人口情况按照年龄、职业、收入全部制成表格分析填报，每月跟踪访问，力求做到数据真实可靠、不错漏。

教育工作者的数据分析工作总结【第二篇】

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。

教育工作者的数据分析工作总结【第三篇】

转眼间，20xx年已悄然走来，20xx年，我们以“创先争优”、搞好优质服务、提供良好素质员工为己任，以提高客运服务质量为宗旨，依据年度站务员培训计划，有步骤、分阶段的开展了员工培训工作，在公司领导的关心和帮助下，在全体员工的不懈努力下，圆满完成了全年的培训任务，为企业的持续发展提供必要的人力、智力的支持，同时也为20xx年度培训工作的持续开展奠定了良好的基础，为了总结经验，寻找差距，现将年度培训工作总结如下：

20xx年综合培训员工（站务员）5期以上，共八十多人次参加，每届培训合格率达90%以上，基本达到了目标要求。

1、国家及云南省有关道路旅客法律法规。

2、集团公司客运管理制度、规定和相关要求。

3、集团公司劳动管理制度。

4、员工岗位职责、操作规范。

5、服务礼仪等。

1、培训工作考核少，造成培训“参加与不参加一个样，学好与学孬一个样”的消极局面，导致培训工作的被动性。

2、培训形式缺乏创新，只是一味的'采取“上面讲，下面听”形式，呆板、枯燥，提不起员工的兴趣，导致员工注意力不集中，影响了培训的效果。

3、培训制度有待建立健全。

4、培训资料欠缺，有待丰富。

5、内部授课技巧普遍不高，有待提高，制作课件水平不足，自主研发课程能力有所欠缺，所以，以上需要改善。

认真进行总结是一个不断学习和提高的过程，只有在实际工作的过程中不断总结，通过总结寻找工作中的规律，从而培养和提高工作效率及完成工作能力。以上是我对培训工作的总结，敬请领导批评指正。

给各位朋友兄弟拜个早年了，祝各位身体健康，心想事成，万事如意！

教育工作者的数据分析工作总结【第四篇】

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。

教育工作者的数据分析工作总结【第五篇】

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。