数据分析师的个人总结大全【优秀10篇】

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数据分析师的个人总结大全【第一篇】

本人于201*年1月起开始担任镇党委委员武装部部长。几年来,在镇党委、政府的正确领导下,在市武装部的具体指导下,在各个职能部门和机关同志的关心、支持、帮助下,我始终坚持按照“三个代表”的重要思想要求自己,努力学习,认真履行职能。现将201*年一年的工作报告如下:

一、主要工作情况。

1、抓好组织调整与落实。

年初,按照市武装部201*年民兵、预备役部队组织整顿工作的总体部署和要求,结合我镇民兵、预备役工作的实际情况,对基层民兵连队的组织进行了重新调整。把一批文化素质高、年龄较轻、身体素质好的适龄青年编入了民兵部队当中。通过抓组织调整,实现我真民兵“编组合理、组织健全、干部齐备、民兵充足、官兵相识”的好局面,调整后,我真民兵总数为4200名,普通民兵3700人,基干民兵480人,编制在20个民兵连中,其中编入市武装部及步兵分队2个连,311人;侦察连1个,95人;防化连1个,74人。

2、抓好基层连队正规化建设,搞好退伍军人与地方专业对口、半对口技术人员服预备役登记、统计工作。

为了加强基层连队正规化建设,按照年初制定的计划目标,以“典型”促进全面发展为目的,开展争创“先进连队”活动。我们重点对合并后的村按照连队建设标准进行了重点监督检查,健全了各项规章制度,宣传图板齐全,各种资料立卷归档、统一放入文件柜内保管,软件实施落实到位,硬件设施达到了“五有”的标准,即:有门牌、有办公室、有库房、有资料库、有活动场所。我们以交界台村、前柳河村民兵连正规化建设为典型,通过试点作用取得了很大成效,现已达到“红旗连5个,先进连队5个,达标连队10个”。使之全面达到了连队建设标准要求。前柳村民兵连被海城人武部评为基层标杆民兵连。通过对退伍军人和地方专业对口、半对口技术人员的等级统计,把身体素质好、年轻、有专业的技术人员及时补充编入“二营有线连”,成为预备役战士,提高连队的战斗力。

3、抓好民兵应急分队建设,圆满完成上级交给的各项急难险重任务。今年11月份,我们面对我省突如其来的禽流感疫情紧急启动了应急预案为了提高适应新情况能力,我们重新调整了应急分队人员,调整后,我们现有应急分队500人,每村25人。这些同志们分别配合镇、村两级领导在各自的村进行了设卡堵卡,他们不畏严寒,不怕艰苦,在保护国家人民群众生命财产的关键时刻不计个人得失,为党和政府交上一份满意的答卷。

4、抓好新兵选送,做好征兵工作。

201*年,海城市人民政府、市武装部向我镇下达了征集男性新兵32名的任务。为了圆满地完成今年的征兵任务,向部队输送优质兵员,我们早作准备开始宣传,并且在报名初检、上站体检、政治审查、文化检查、病史调查、协商兵员等多个步骤层层把关,使我镇兵员在海城体检时合格率达到70%,名列前茅。受到了市委武装部的大力赞赏,也得到了接兵部队的好评,我镇被鞍山市人武部和海城市人武部均授予了“征兵工作先进单位”的光荣称号。

二、不断加强学习,提高自身素质。

为了适应新时期的民兵预备役工作,自己深深感到理论的功底还比较浅。只有不断的学习,提高自身素质,才能迎接各个方面的挑战。因此,我除了参加真理定期的集中整治学习外,还利用一切机会挤出时间自学相关知识。

1、结合本职工作努力学习新时期党的路线、方针、政策。从今年一月开始,我镇开展了保持^v^员先进行教育学习活动。在学习过程中,我始终把“三个代表”的重要思想和十六届五中全会精神作为全年的学习重点,认真完成先进性教育学习各个阶段具体要求,写了一万字以上的学习笔记和两篇体会文章。以此来充实提高政治思想觉悟和理论水平,丰富政治理论功底,始终保持清醒的头脑。

2、扎进时间学习业务知识。为了能把本职工作做得更出色,我利用业余时间自学了《兵役法》、《辽宁省兵役工作管理条例》等相关法规书籍,关心新形势下国家队预备役要的新特点,力求把工作做到最好。

三、从严要求自己,锤炼自我品格。

作为镇党委班子的一员,自身的形象直接影响到镇党委的整体形象。因此,我在工作和生活中始终注重严格要求自己,努力锤炼过硬的思想品质,保持^v^员的本色。

1、筑牢思想防线。作为一名党员干部,必须时刻把维护党的利益,国家的利益和人民的利益作为实现人生价值的最高追求,牢固树立正确的.人生观、价值观、世界观。在工作中,始终坚持艰苦奋斗的光荣传统和作风,自觉地实践“三个代表”的重要思想,全心全意为人民服务。

2、注重行为规范。时刻按照党员干部标准来严格要求自己,时刻保持自重、自警、自醒、自励。严格执行党风廉政建设的各项规定,从小事做起,防微杜渐。堂堂正正做人,清清白白为官,对违背人民群众意愿的事,坚决不做。

3、塑造良好的品德。我始终恪守“为人以真,待人以诚,处事以公”的原则,不断强化自身修养,培养自己的良好品德,对待同志坚持以诚相待。

四、存在的不足。

当然,在取得一些成绩的同时,我还存在着一定的不足。主要体现在理论学习抓的深度还不够,在学习中只满足教育的需要,缺乏系统的学习精神,多是零散学习,接下来还应往着方面努力。

数据分析师的个人总结大全【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。

数据分析师的个人总结大全【第三篇】

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。

数据分析师的个人总结大全【第四篇】

1、热爱并忠诚于人民的教学事业,教学态度认真,教风扎实,严格遵守学校的规章制度。

2、认真备课。

不但备学生们而且备教材备教法,根据教材内容及学生们的实际,设计课的类型,拟定采用的教学方法,并对教学过程的程序及时间安排都作了详细的记录,认真写好教案。每一课都做到“有备而来”,每堂课都在课前做好充分的准备,并制作各种利于吸引学生们注意力的有趣教具,课后及时对该课作出总结,写好教学后记,并认真按搜集每课书的知识要点,归纳成集。

3、增强上课技能,提高教学质量。

使讲解清晰化,条理化,准确化,条理化,准确化,情感化,生动化,做到线索清晰,层次分明,言简意赅,深入浅出。在课堂上特别注意调动学生们的积极性,加强师生交流,充分体现学生们的主作用,让学生们学得容易,学得轻松,学得愉快。

注意精讲精练,在课堂上老师讲得尽量少,学生们动口动手动脑尽量多;同时在每一堂课上都充分考虑每一个层次的学生们学习需求和学习能力,让各个层次的学生们都得到提高。现在学生们普遍反映喜欢上课数学课。

每周坚持集体备课,保证每次都有收获,真正为提高高一级的数学成绩而努力。要求所有老师用电脑备教案,尽量并且实现资源共享共同研究、共同进步。在教学上,坚持教学研究,共同讨论,同时,多听课,学习别人的优点,克服自己的不足。

4、在课堂授课中,坚持启发式教学,坚持向45分钟要质量。

以学生们为主体,以训练为主线。教学过程重视知识与技能,学习过程和方法,情感态度与价值观,培养学生们自主学习,合作学习,探究性学习的精神。

5、真批改作业:布置作业做到精读精练。

数据分析师的个人总结大全【第五篇】

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。

数据分析师的个人总结大全【第六篇】

我热爱自己的工作岗位,能够做到:不迟到、不早退;尊敬领导、团结同事,遵守园内各项规章制度;积极参加园里组织的各项活动;履行教师职责,协助配班老师认真负责的做好班级工作,努力保证幼儿在幼儿园度过安全、快乐的一天。

认真学习幼儿园新《纲要》及《幼儿园管理规程》,全面了解幼儿教育新动态,思想紧紧跟上现代教育的步伐。认真钻研教材,全面细致的了解每名幼儿的身心发展状况,因人施教,使幼儿得到全面发展。

在教学中,我尊重幼儿,营造*等、和谐温暖的班级氛围。用眼睛关注每个幼儿,从幼儿身上汲取闪光点,去点亮他们自信自立的明灯,我需要帮助幼儿发现自己的优势智能,建立其自信和对集体的归属感。比如在课堂上讲故事时,我会利用各种生动形象的直观教具,用丰富的表情讲故事,激发儿童的兴趣。

(1)一日常规是孩子养成良好习惯的关键,孩子们入园后不久,我就开始对孩子们进行常规的训练。

(2)课堂常规:在我和陈老师的培养教育下,我班幼儿养成了,课堂发言积极举手,老师讲话注音倾听等好习惯。提供了更多让孩子们在课堂中自由发挥的空间。

孩子的茁壮成长需要幼儿园与家长共同的配合,因此沟通工作也就成为了一个重点工程。我主动亲切地与家长沟通。我充分利用了晨接和放学的时间跟家长交流,使家长了解自己孩子在园的情况。

我及时把孩子在园的表现及出现的问题反映给家长,积极与家长联系,及时反应出现的问题,使家长了解情况,以便双方配合辅导,配合帮助孩子更好的进步。努力做到让家长满意,让家长放心,把爱撒播向每一个孩子。有人这样说过,你尊重别人,别人尊重你,在与家长交流时,我真心把他们当成自己的朋友,但他们遇到困难时,我很热情的去帮助他们,为此,我想只要自己付出了,家长才能对我工作的肯定。

在这学期,通过自己的小小努力,也取了一些成绩:

园内幼儿声乐比赛三等奖。

园内幼儿故事比赛三等奖。

园内幼儿绘画比赛二等奖、三等奖。

园内“六一”大合唱活动,幼儿表现很积极,家长很赞扬。

回顾一学期的工作,我深刻体会到,教师工作非常辛苦,不仅担负着教授知识的工作,更担负着培育下一代的重担。老师是孩子们集体的教育者、组织者和领导者,也是幼教教育工作主力军,老师像孩子的妈妈,更是孩子信赖的好朋友。做一名优秀的幼儿教师必须具备爱心、责任心,就好像对孩子要求,在对待学习接受慢的孩子多点耐心,多点关心,使每个孩子在期末都有不同的变化,全面、公*的热爱每一名幼儿。我要从幼儿心理发展特点出发,理解他们的要求和想法,信任他们的潜在能力,放手让幼儿在实践中锻炼、成长。尽管他们有些缺点和不足,但我对于他们的每一点进步都有给予鼓励,尤其是插班生和能力差的幼儿更要多给些温暖,理解、尊重、用心培育孩子对集体和他人的爱。

在今后的工作和生活中,我还将继续向各位同事学习,以不断提高自己。一番耕耘一番收获,在新的学期里我会更加努力地做好自己的本职工作,与孩子心连心。

数据分析师的个人总结大全【第七篇】

下面,我给你介绍一名合格的数据分析师需要具备的五大基本能力和素质。

1、态度严谨负责。

严谨负责是数据分析师的必备素质之一,只有本着严谨负责的态度,才能保证数据的客观、准确。在企业里,数据分析师可以说是企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师,应具有严谨、负责的态度,保持中立立场,客观评价企业发展过程中存在的问题,为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据,隐瞒企业存在的问题,这样做对企业发展是非常不利的,甚至会造成严重的后果。而且,对数据分析师自身来说,也是前途尽毁,从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑,因为你已经不再是可信赖的人,在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以,作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度,这也是最基本的职业道德。

2、好奇心强烈。

好奇心人皆有之,但是作为数据分析师,这份好奇心就应该更强烈,要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来,并且通过数据分析,给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师,好奇心也越不容易满足,回答了一个问题,又会抛出一个新的问题,继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神,才会对数据和结论保持敏感,继而顺藤摸瓜,找出数据背后的真相。

3、逻辑思维清晰。

除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过:结构为王。何谓结构,结构就是我们常说的逻辑,不论说话还是写文章,都要有条理,有目的,不可眉毛胡子一把抓,不分主次。

通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的,我们要考虑错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解,同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构,在深度思考后,理清结构中相互的逻辑关系,只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

4、擅长模仿。

在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的,它能帮助数据分析师迅速地成长,因此,模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法,而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓,理解其分析原理,透过表面达到实质。万变不离其宗,要善于将这些精华转化为自己的知识,否则,只能是“一直在模仿,从未超越过”。

5、勇于创新。

通过模仿可以借鉴他人的成功经验,但模仿的时间不宜太长,并且建议每次模仿后都要进行总结,提出可以改进的地方,甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神,只有不断的创新,才能提高自己的分析水平,使自己站在更高的角度来分析问题,为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化,墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。

听到这里,小白就掰着手指头算自己符合几条优秀数据分析师的素质和能力。

mr.林继续说道:这些素质能力不是说有就有的,需要慢慢培养形成,不能一蹴而就。

数据分析师的个人总结大全【第八篇】

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。

数据分析师的个人总结大全【第九篇】

1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习,在工作中,坚持一边工作一边学习,不断提高自身综合业务素质水平,认真学习工作业务知识,并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习,并且参加统计职业资格考试,明确了统计员的工作职责。

2、在工作以来,我始终坚持严格要求自己,勤奋努力,时刻牢记在自己平凡而普通的工作岗位上,努力做好本职工作。在具体工作中,我努力做好领导交给的每一个工作,分清轻重缓急,科学安排时间,按时、按质、按量完成任务。

3、每天及时、准确按销售合同或出入库单的明细填写统计台帐,并及时作好数据的备份。

4、每月底根据本月实际发生情况向总部报送营业收入快报;产值指标月报;劳动工资及保障情况月报;主要产品产、销、存情况月报;能源消费月报表,并存档。

5、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《产成品交库情况统计表》、《公司人员统计表》、《劳动工资及保障情况统计表》、《年度经济活动分析》。

6、参加汇报了《关于做好特色产业中小企业发展资金项目》《xx省工业结构调整项目》的申报工作。

7、每周五向省工信委汇报项目建设完成情况,每月底向省科工局汇报项目进展情况及项目建设存在的问题,每月初向港区经发局、招商局汇报项目完成投资情况和建设完成情况。

1、在工作中,虽然我不断加强理论知识的学习,努力使自己在各方面走向熟练,但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限,导致在平时的工作中比较死板、心态放不开,工作起来束手束脚,对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话,与同事们的沟通和交流很少,工作目标不明确,并且遇到问题请教不多,没有做到虚心学习。

2、身为新时代的大学生,却没有青年人应有的朝气,学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成,但自己不会主动牵着工作走,很被动,而且缺乏工作经验,独立工作能力不足。在工作中不够大胆,总是在不断学习的过程中改变工作方法,而不能在创新中去实践,去推广。

1、努力完成本职工作之余,学习更多有关财务、统计方面的知识,以提升自己专业学识。

2、积极参加一些和专业有关的培训,有效提高对统计数据的准确性,并做好数据的登记、上报与分析。

3、在原有的各种统计报表基础上,对一些没有实际意义的表格进行改进,并对统计数字的准确性进行加强。

今后工作中我将努力奋斗,无论自己手头的工作有多忙,都服从公司领导的工作安排,遇到工作困难,及时与领导联系汇报,并寻找更好解决问题的办法,继续巩固现有成绩,针对自身的不足加以改进,争取做的更好。

数据分析师的个人总结大全【第十篇】

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。

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