教务处数据分析师的年度工作总结范文汇聚优秀5篇
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教务处数据分析师的年度工作总结【第一篇】
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。
教务处数据分析师的年度工作总结【第二篇】
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。
教务处数据分析师的年度工作总结【第三篇】
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*，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*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*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。
教务处数据分析师的年度工作总结【第四篇】
邛崃市^v^：
油榨乡*认真落实邛统函[20xx]14号文件精神，高度重视统计数据质量基础工作，认真宣传贯彻统计法律、法规和统计制度的要求。认真开展统计数据质量检查，扎实做好全乡统计数据质量等基础工作。
乡统计员认真学习统计法律、法规，高度重视统计数据质量要求，对统计数据做到“不重、不漏、不错”三大基本要求。按照实事求是的原则，对统计数据质量在统一口径的基础上，尽量要求符合实际的原则进行统计。认真组织村级统计人员和会计人员到乡*及市级部门等进行培训学习，提高统计人员的业务素质，认真按照统计法律、法规和统计制度的.要求，做好统计数据质量的基础工作。
乡统计工作，无论是月报、季度报、半年报、年终报表等，都按照“统计法”的要求，认真做好调查摸底工作，掌握原始统计数据和资料，努力做到统计数据的真实性、可靠性。掌握数据尽量全面、系统、资料齐全。
1、乡镇统计人员的工作量较大，岗位津贴几乎没有，统计工作经费存在不足。
2、部份统计人员不会电脑，对一些电子数据报表的处理存在一定难度。
3、对一此统计数据的要求还存在不够全面和系统。
4、村一级统计人员的素质还有待进一步加强。
1、加强乡镇统计人员的岗位等工作经费的落实。
2、进一步加强统计人员的电脑培训工作。
3、进一步完善统计数据的全面、系统工作。
4、进一步加强村一级统计人员的培训，提高村一级统计人员的业务素质。
教务处数据分析师的年度工作总结【第五篇】
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。