学校管理的数据分析师工作总结范文大全【优质8篇】
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学校管理的数据分析师工作总结【第一篇】
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！
学校管理的数据分析师工作总结【第二篇】
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。
学校管理的数据分析师工作总结【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。
学校管理的数据分析师工作总结【第四篇】
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。
学校管理的数据分析师工作总结【第五篇】
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。
学校管理的数据分析师工作总结【第六篇】
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。
学校管理的数据分析师工作总结【第七篇】
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【第八篇】
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。
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。
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。
出处
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。
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。
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。