每個月的工作總結都是對自己工作狀態(tài)的一次盤點，也是對未來工作的規(guī)劃和指導。考慮到大家在寫月工作總結時可能會遇到的困難，下面是一些范文供大家參考和借鑒。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇一

雖然這個工作的人還不能稱作數據分析師，但是往往作這樣工作的人還都自稱是數據分析師，這樣的人，只能通過×××系統(tǒng)看到有限的數據，并且很少去處理數據，甚至不理解數據的由來和含義，只是機械的把自己看到的數據拷貝出來，轉發(fā)給相應的人。這類人發(fā)出來的數據，是否有意義，怎么解讀，他自己是不知道的，只能期望收到數據的人了。

2、數據查詢員/處理員：數據處理沒問題，缺乏數據解讀能力。

這些人可以稱為分析師了，他們已經對數據有一定的理解了，對于大部分數據，他們也知道數據的定義，并且可以通過監(jiān)控系統(tǒng)或者原始的數據，處理得到這些數據。統(tǒng)計學的方法，這批人還是很精通的，統(tǒng)計學的工具，他們也是用起來得心應手，你讓他們做一下因子分析，聚類肯定是沒問題，各類檢驗也是用的爐火純青。他們的不足是：1、如果不告訴他們命題，那么他們就不知道該應用什么樣的方法去得到結論了。2、對于數據的處理沒問題，但是卻沒有一個很好的數據解讀能力。只能在統(tǒng)計學的角度上解釋數據。

數據分析師這群人，對于數據的處理已經不是問題了，他們的重點已經轉化到怎么樣去解讀數據了，同樣的數據，在不同人的眼中有不一致的內容。好的數據分析師，是能通過數據找到問題，準確的定位問題，準確的找到問題產生的原因，為下一步的改進，找到機會點的人。往往科班出身的人，欠缺的不是在處理數據上，而是在解讀數據上，至于將數據和產品結合到一起，則是其更缺少的能力了。

4、數據應用師：將數據還原到產品中，為產品所用。

5、數據規(guī)劃師：走在產品前面，讓數據有新的價值方向。

1.標準報表。

回答:發(fā)生了什么？什么時候發(fā)生的？

示例：月度或季度財務報表。

我們都見過報表，它們一般是定期生成，用來回答在某個特定的領域發(fā)生了什么。從某種程度上來說它們是有用的，但無法用于制定長期決策。

2.即席查詢。

回答：有多少數量？發(fā)生了多少次？在哪里？

示例：一周內各天各種門診的病人數量報告。

即席查詢的最大好處是，讓你不斷提出問題并尋找答案。

3.多維分析。

回答：問題到底出在哪里？我該如何尋找答案？

示例：對各種手機類型的用戶進行排序，探查他們的呼叫行為。

通過多維分析(olap)的鉆取功能，可以讓您有初步的發(fā)現(xiàn)。鉆取功能如同層層剝筍，發(fā)現(xiàn)問題所在。

4.警報。

回答：我什么時候該有所反應？現(xiàn)在該做什么？

示例：當銷售額落后于目標時，銷售總監(jiān)將收到警報。

5.統(tǒng)計分析。

回答：為什么會出現(xiàn)這種情況？我錯失了什么機會？

示例：銀行可以弄清楚為什么重新申請房貸的客戶在增多。

這時您已經可以進行一些復雜的分析，比如頻次分析模型或回歸分析等等。統(tǒng)計分析是在歷史數據中進行統(tǒng)計并總結規(guī)律。

6.預報。

回答：如果持續(xù)這種發(fā)展趨勢，未來會怎么樣？還需要多少？什么時候需要？

示例：零售商可以預計特定商品未來一段時間在各個門店的需求量。

預報可以說是最熱門的分析應用之一，各行各業(yè)都用得到。特別對于供應商來說，能夠準確預報需求，就可以讓他們合理安排庫存，既不會缺貨，也不會積壓。

7.預測型建模。

回答：接下來會發(fā)生什么？它對業(yè)務的影響程度如何？

示例：酒店和娛樂行業(yè)可以預測哪些vip客戶會對特定度假產品有興趣。

如果您擁有上千萬的客戶，并希望展開一次市場營銷活動，那么哪些人會是最可能響應的客戶呢？如何劃分出這些客戶？哪些客戶會流失？預測型建模能夠給出解答。

8.優(yōu)化。

回答：如何把事情做得更好？對于一個復雜問題來說，那種決策是最優(yōu)的？

示例：在給定了業(yè)務上的優(yōu)先級、資源調配的約束條件以及可用技術的情況下，請您來給出it平臺優(yōu)化的最佳方案，以滿足每個用戶的需求。

優(yōu)化帶來創(chuàng)新，它同時考慮到資源與需求，幫助您找到實現(xiàn)目標的最佳方式。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇二

而數據分析也越來越受到領導層的重視，借助報表告訴用戶什么已經發(fā)生了，借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發(fā)生了，通過dashboard監(jiān)控告訴用戶現(xiàn)在在發(fā)生什么，通過預報告訴用戶什么可能會發(fā)生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業(yè)務發(fā)展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發(fā)展方向起到積極作用，有力推動企業(yè)內部的科學化、信息化管理。

我們舉兩個通過數據分析獲得成功的例子：

(2)hitwise發(fā)布會上，亞太區(qū)負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統(tǒng)自動的產品推薦，通過客戶分類，測試統(tǒng)計，行為建模，投放優(yōu)化四步，運營客戶的行為數據帶來競爭優(yōu)勢。

然而，現(xiàn)實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息：在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業(yè)人員，以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國，受過專業(yè)訓練并有經驗的數據分析人才，未來三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級分析人才難尋。也就是說，數據分析的需求在不斷增長，然而合格的為企業(yè)做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數據，直接把數據拿來就用;要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實完全不是那么回事。按俗話說就是：見過豬跑，沒吃過豬肉。

為此，我對自己的規(guī)劃如下：

第一步：掌握基本的`數據分析知識(比如統(tǒng)計，概率，數據挖掘基礎理論，運籌學等)，掌握基本的數據分析軟件(比如，vba，matlab，spss，sql等等)，掌握基本的商業(yè)經濟常識(比如宏微觀經濟學，營銷理論，投資基礎知識，戰(zhàn)略與風險管理等等)。這些基礎知識，在學校里盡量的學習，而且我來到了和君商學院，這樣我可以在商業(yè)分析、經濟分析上面領悟到一些東西，增強我的數據分析能力。

第二步：參與各種實習。研一開始我當時雖然有課，不過很幸運的找到一份一周只需去一兩天的兼職，內容是為三星做競爭對手分析，當然分析框架是leader給定了，我只是做整合資料和往ppt里填充的內容的工作，不過通過兼職，我接觸到了咨詢行業(yè)，也向正式員工學習了很多商業(yè)分析、思考邏輯之類的東西。之后去西門子，做和vba的事情，雖然做的事情與數據分析無關，不過在公司經常用vba做一些自動化處理工作，為自己的數據分析工具打好了基礎。再之后去了易車，在那里兼職了一個多月，參與了大眾汽車銷量數據短期預測的項目，一個小項目下來，數據分析的方法流程掌握了不少，也了解了企業(yè)是如何用一些時間序列模型去參與預測的，如何選取某個擬合曲線作為預測值。現(xiàn)在，我來到新的地方實習，也非常幸運的參加了一個央企的碼頭堆場優(yōu)化系統(tǒng)設計，其實也算數據分析的一種吧，通過碼頭的數據實施調度，通過碼頭的數據進行決策，最后寫成一個可操作的自動化系統(tǒng)。而這個項目，最重要的就是業(yè)務流程的把握，我也參與項目最初的需求調研，和制定工作任務說明書sow，體會頗多。

第三步：第一份工作，預計3-5年。我估計會選擇咨詢公司或者it公司吧，主要是做數據分析這塊比較強的公司，比如fico，埃森哲，高沃，瑞尼爾，ibm，ac等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實些，學會在實際中應用所學，學會數據分析的流程方法，讓自己成長起來。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇三

一轉眼，一學期已過，有必要靜下心來反思自己的工作情況。*心而論，本學期我的工作擔子并不重，但工作壓力特別大，就怕不能出成績。縱觀整份試卷難度不大，有些題型耳熟能詳，是*時學習及復習檢測中遇見過的題型，學生容易得到基本分，但有些學生的成績還是不盡人意。憑簡單的記憶，忽略細節(jié)，粗心大意，不認真審題，造成失誤。*時沒有養(yǎng)成良好的學習習慣。從試卷設計來看我要以課本為主，在抓好“三基”教學的同時，以學生發(fā)展為本，加強數學思維能力的培養(yǎng)。積極實行探究性學習，激發(fā)學生思考，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力。

在今后的教學中，我們要在以下幾個方面多下功夫：

一、引導學生逐漸認識實際生活中的問題。如結合信息科技，為學生創(chuàng)設所熟悉的情境，讓學生認識到生活中處處存在數學問題。

二、指導學生解決實際問題時，要留給學生思考的余地。

學生用數學不是靠教師“教會”的，而是學生“想懂”的。古人云“授之以魚不如授之以漁”。在解決實際生活問題中充分發(fā)揮學生靈活運用數學知識解決問題的能力，使學生的思維發(fā)展。

三、因材施教。

在這次考試中，原本一直不及格的學生，數學成績考到了60分以上，主要的原因：其一是他們自身的努力，其二是降低對他們的要求，每一階段對他們提出他們能做到的目標，其三是樹立他們以及家長的自信心，密切做到家長與老師的配合。他們的進步，我們做老師的從內心深處為他們高興。從他們的身上也給了我們很大的啟示：

1、要對每一位學生切切實實做到分層練習，在每周的練習中讓不同的學生做不同的練習。

2、對于中下的學生及時了解他們薄弱環(huán)節(jié)，進行必要的練習。

3、樹立每一位學生學習的自信心。“不是錘的敲打，而是水的撫摸，才使鵝卵石這般光滑剔透。”作為一個老師，如果在威嚴中不失寬容，多總結教學中的得與失，多找找自身的原因，我想，教育學生才會真正有效。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇四

下面，我給你介紹一名合格的數據分析師需要具備的五大基本能力和素質。

1、態(tài)度嚴謹負責。

嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態(tài)度，才能保證數據的客觀、準確。在企業(yè)里，數據分析師可以說是企業(yè)的醫(yī)生，他們通過對企業(yè)運營數據的分析，為企業(yè)尋找癥結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態(tài)度，保持中立立場，客觀評價企業(yè)發(fā)展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據;不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業(yè)存在的問題，這樣做對企業(yè)發(fā)展是非常不利的，甚至會造成嚴重的后果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以后所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態(tài)度，這也是最基本的職業(yè)道德。

2、好奇心強烈。

好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發(fā)現(xiàn)和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個“為什么”，為什么是這樣的結果，為什么不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什么，為什么結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，并且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優(yōu)秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續(xù)研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背后的真相。

3、邏輯思維清晰。

除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。

通常從事數據分析時所面對的商業(yè)問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環(huán)境因素，并在若干發(fā)展可能性中選擇一個最優(yōu)的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考后，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業(yè)問題的答案。

4、擅長模仿。

在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是“前車之鑒”也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優(yōu)秀的分析思路和方法，而并不是說直接“照搬”。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善于將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是“一直在模仿，從未超越過”。

5、勇于創(chuàng)新。

通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，并且建議每次模仿后都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創(chuàng)新。創(chuàng)新是一個優(yōu)秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創(chuàng)新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現(xiàn)在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規(guī)是無法很好地解決所面臨的新問題的。

聽到這里，小白就掰著手指頭算自己符合幾條優(yōu)秀數據分析師的素質和能力。

mr.林繼續(xù)說道：這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養(yǎng)形成，不能一蹴而就。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇五

1、強化理論和業(yè)務的學習。我重視加強理論和業(yè)務知識學習，在工作中，堅持一邊工作一邊學習，不斷提高自身綜合業(yè)務素質水*，認真學習工作業(yè)務知識，并結合自己在實際工作中存在的不足有針對性地進行學習，并且參加統(tǒng)計職業(yè)資格考試，明確了統(tǒng)計員的工作職責。

2、在工作以來，我始終堅持嚴格要求自己，勤奮努力，時刻牢記在自己*凡而普通的工作崗位上，努力做好本職工作。在具體工作中，我努力做好領導交給的每一個工作，分清輕重緩急，科學安排時間，按時、按質、按量完成任務。

3、每天及時、準確按銷售合同或出入庫單的明細填寫統(tǒng)計臺帳，并及時作好數據的備份。

4、每月底根據本月實際發(fā)生情況向總部報送營業(yè)收入快報;產值指標月報;勞動工資及保障情況月報;主要產品產、銷、存情況月報;能源消費月報表，并存檔。

5、年底將部分數據用表格的形式進行匯總與分析。主要有《產成品交庫情況統(tǒng)計表》、《公司人員統(tǒng)計表》、《勞動工資及保障情況統(tǒng)計表》、《年度經濟活動分析》。

6、參加匯報了《關于做好特色產業(yè)中小企業(yè)發(fā)展資金項目》《xx省工業(yè)結構調整項目》的申報工作。

7、每周五向省工信委匯報項目建設完成情況，每月底向省科工局匯報項目進展情況及項目建設存在的問題，每月初向港區(qū)經發(fā)局、招商局匯報項目完成投資情況和建設完成情況。

1、在工作中，雖然我不斷加強理論知識的學習，努力使自己在各方面走向熟練，但由于自身學識、能力、思想、心理素質等的局限，導致在*時的工作中比較死板、心態(tài)放不開，工作起來束手束腳，對工作中的一些問題沒有全面的理解與把握。同時由于個人不愛說話，與同事們的溝通和交流很少，工作目標不明確，并且遇到問題請教不多，沒有做到虛心學習。

2、身為新時代的大學生，卻沒有青年人應有的朝氣，學習新知識、掌握新東西不夠。領導交辦的事基本都能完成，但自己不會主動牽著工作走，很被動，而且缺乏工作經驗，獨立工作能力不足。在工作中不夠大膽，總是在不斷學習的過程中改變工作方法，而不能在創(chuàng)新中去實踐，去推廣。

1、努力完成本職工作之余，學習更多有關財務、統(tǒng)計方面的知識，以提升自己專業(yè)學識。

2、積極參加一些和專業(yè)有關的培訓，有效提高對統(tǒng)計數據的準確性，并做好數據的登記、上報與分析。

3、在原有的各種統(tǒng)計報表基礎上，對一些沒有實際意義的表格進行改進，并對統(tǒng)計數字的準確性進行加強。

今后工作中我將努力奮斗，無論自己手頭的工作有多忙，都服從公司領導的工作安排，遇到工作困難，及時與領導聯(lián)系匯報，并尋找更好解決問題的辦法，繼續(xù)鞏固現(xiàn)有成績，針對自身的不足加以改進，爭取做的更好。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇六

1、強化理論和業(yè)務的學習。我重視加強理論和業(yè)務知識學習，在工作中，堅持一邊工作一邊學習，不斷提高自身綜合業(yè)務素質水平，認真學習工作業(yè)務知識，并結合自己在實際工作中存在的不足有針對性地進行學習，并且參加統(tǒng)計職業(yè)資格考試，明確了統(tǒng)計員的工作職責。

2、在工作以來，我始終堅持嚴格要求自己，勤奮努力，時刻牢記在自己平凡而普通的工作崗位上，努力做好本職工作。在具體工作中，我努力做好領導交給的每一個工作，分清輕重緩急，科學安排時間，按時、按質、按量完成任務。

3、每天及時、準確按銷售合同或出入庫單的明細填寫統(tǒng)計臺帳，并及時作好數據的備份。

4、每月底根據本月實際發(fā)生情況向總部報送營業(yè)收入快報;產值指標月報;勞動工資及保障情況月報;主要產品產、銷、存情況月報;能源消費月報表，并存檔。

5、年底將部分數據用表格的形式進行匯總與分析。主要有《產成品交庫情況統(tǒng)計表》、《公司人員統(tǒng)計表》、《勞動工資及保障情況統(tǒng)計表》、《年度經濟活動分析》。

6、參加匯報了《關于做好特色產業(yè)中小企業(yè)發(fā)展資金項目》《xx省工業(yè)結構調整項目》的申報工作。

7、每周五向省工信委匯報項目建設完成情況，每月底向省科工局匯報項目進展情況及項目建設存在的問題，每月初向港區(qū)經發(fā)局、招商局匯報項目完成投資情況和建設完成情況。

1、在工作中，雖然我不斷加強理論知識的學習，努力使自己在各方面走向熟練，但由于自身學識、能力、思想、心理素質等的局限，導致在平時的工作中比較死板、心態(tài)放不開，工作起來束手束腳，對工作中的一些問題沒有全面的理解與把握。同時由于個人不愛說話，與同事們的溝通和交流很少，工作目標不明確，并且遇到問題請教不多，沒有做到虛心學習。

2、身為新時代的大學生，卻沒有青年人應有的朝氣，學習新知識、掌握新東西不夠。領導交辦的事基本都能完成，但自己不會主動牽著工作走，很被動，而且缺乏工作經驗，獨立工作能力不足。在工作中不夠大膽，總是在不斷學習的過程中改變工作方法，而不能在創(chuàng)新中去實踐，去推廣。

1、努力完成本職工作之余，學習更多有關財務、統(tǒng)計方面的知識，以提升自己專業(yè)學識。

2、積極參加一些和專業(yè)有關的培訓，有效提高對統(tǒng)計數據的準確性，并做好數據的登記、上報與分析。

3、在原有的各種統(tǒng)計報表基礎上，對一些沒有實際意義的表格進行改進，并對統(tǒng)計數字的準確性進行加強。

今后工作中我將努力奮斗，無論自己手頭的工作有多忙，都服從公司領導的工作安排，遇到工作困難，及時與領導聯(lián)系匯報，并尋找更好解決問題的辦法，繼續(xù)鞏固現(xiàn)有成績，針對自身的不足加以改進，爭取做的更好。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇七

期末考試考的比較差，數108語105外106地83政59歷65生80，我認為問題出在以下幾個方面：

語文*時閱讀理解沒注意方法。在做閱讀理解時，我不知從何處下手，找不準要點。這是一個很嚴重的問題。閱讀理解是語文考試中比較關鍵的環(huán)節(jié)，也是很讓人頭疼的環(huán)節(jié)。語文中的很多寫作方法我都很不了解，導致考到一些寫作手法時只能瞎猜。我以后一定要多注意語文常識的積累。

在做數學問題時很不注意步驟。我在做題時的主要問題不是不會做，而是有時會跳步或者少寫答。這個問題只要注意我相信就會很快地改掉。我在以后的做題中注意每一步的依據，在考試中細心驗算，就會避免這個錯誤。

英語，還是在一些題上出現(xiàn)了馬虎的現(xiàn)象；由于*時積累的單詞和句型不夠多，考試丟了不少分。

在政治和歷史學科方面，由于沒能正確認識這兩科的重要性，*時學習態(tài)度不端正，知識上欠了很多債，以至于考出了慘不忍睹的分數。

總而言之，今后的學習計劃應該和上學期時不同。因此我要改變學習方法。為了改進學習方法，我給自己訂了一個學習計劃：

（1）做好課前預習。也就是要擠出時間，把老師還沒有講過的內容先看一遍。尤其是語文課，要先把生字認會，把課文讀熟；對課文要能分清層次，說出段意，正確理解課文內容。

（2）上課要積極發(fā)言。對于沒有聽懂的問題，要敢于舉手提問。

（3）每天的家庭作業(yè)，做完后先讓家長檢查一遍，把做錯了的和不會做的，讓家長講一講，把以前做錯了的題目，經常拿出來看一看，復習復習。

（4）對政治和歷史兩門學科的重要性要足夠重視，端正學習態(tài)度，及時還清過去欠下的知識債務。

（5）要多讀一些課外書。每天中午吃完飯，看半個小時課外書；每天晚上做完作業(yè)，只要有時間，再看幾篇作文。

（6）課外學習不放松。能夠利用星期天和節(jié)假日，到少年宮去學習作文、奧數、英語和書法，按時完成老師布置的作業(yè)，使各門功課都取得了好的成績。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇八

但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業(yè)發(fā)展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。

“大數據分析師就是一群玩數據的人，玩出數據的商業(yè)價值，讓數據變成生產力。”而大數據和傳統(tǒng)數據的最大區(qū)別在于，它是在線的、實時的、規(guī)模海量且形式不規(guī)整，無章法可循，因此“會玩”這些數據的人就很重要。

國內某大型招聘平臺給出的數據分析師平均薪酬為：9724(取自1139份樣本)，且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇九

2、負責處理客戶的現(xiàn)場咨詢、環(huán)境分析研判指導、數據分析指導、專家會商等需求;。

3、負責區(qū)域大氣污染成因分析指導及分析報告模板編制;。

4、負責協(xié)助重要項目實施的.技術指導和技術支撐工作。

1、大氣科學、環(huán)境科學、大氣物理或氣象等相關專業(yè)博士，或碩士特別優(yōu)秀者;。

2、掌握大氣污染理論，對污染擴散模型、污染預警、污染溯源等技術有實踐經驗;。

4、要求創(chuàng)新能力強，善于利用新方法新工具解決新問題;。

5、具有較強的邏輯分析能力和文字表達能力，善于和人交流。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇十

位于*東南部的福建（三明、泉州、福州、寧德）、江西（南豐、廣川）兩省山岳地區(qū)，有著數量較多的一種以生土為主要建筑材料、生土與木結構相結合并不同程度使用石材的“土堡”建筑。這些土堡建筑以合院式建筑為主，規(guī)模宏，造型奇特，結構精巧，或建在海拔較高的山崗（高崗型），或離村莊不遠的山坡（坡地型），或建在水田當中（田中型），或土堡與民居建在一起（混合型），與當地其他傳統(tǒng)低矮民居組合成小不同的村落，服務于家族或村落的聚居防御需要。它們比福建土樓歷史更悠久，既有著悠久的文化歷詩統(tǒng)，又與周邊自然環(huán)境完美融合，構成一組組和諧美妙的景觀。其中，福建土堡最具代表性，數量也最多，而福建土堡又以三明市田、尤溪和永安三縣留存數量最多、保存最完整、種類最齊全。

從20xx年至20xx年的五年時間里，三明土堡通過土堡課題專項調研、第三次全國文物普查、拍攝土堡資料宣傳電視片、召開*福建土堡全國學術研討會、舉辦土堡民俗文化節(jié)、福建土堡風光攝影展等系列活動，已初步摸清了三明境內土堡的基本情況：

1、土堡的創(chuàng)建歷史：產生于隋末唐初，成熟于兩宋，盛行于明清，并一直延續(xù)至今。

2、土堡的留存數量：200余座，約占總數量的十分之一。

3、范文top100土堡的建筑結構：內通廊式與合院式兩種，并以合院式為主。

4、土堡的分布范圍：福建、江西兩省，并以福建為多；福建省內三明、泉州、福州、寧德四地市，并以三明地區(qū)為多；三明市內田、尤溪、永安、寧化、沙縣、將樂、清流、明溪、泰寧、三元、梅列十一縣（市、區(qū)），并以田、尤溪、永安為多。

5、土堡的主要功能：防御為主。

6、土堡的產生原因：生存需要。

二、福建土堡的認定。

關于福建土堡的定義，至今尚未有公開的認定，因此本文的定義只是個人的觀點，若有謬誤還請方家指正。可以從以下幾個方面來探究：

1、三明土堡與土圍（江西）、土樓（福建）、圍攏屋（粵東）的異同，如下表。

盡管四者之間有差異，但共性是十分明顯的，都具有防御性，只師能不同而已，土圍、土堡以防御為主，而土樓、圍攏屋以居住為主。

2、福建土堡是包括福建土樓在內的*南方鄉(xiāng)土防御性建筑的鼻祖。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇十一

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇十二

5、參與推薦系統(tǒng)建設，直接向cto匯報。

1、全日制大學本科及以上學歷，數學、統(tǒng)計、計算機等相關專業(yè)；

2、3年以上數據統(tǒng)計相關經驗；

3、強烈的責任心，良好的溝通能力，細致耐心的工作態(tài)度，為人開朗樂觀；

4、良好的學習能力，邏輯清晰，對數據敏感；

5、具有簡單開發(fā)與數據挖掘算法基礎優(yōu)先優(yōu)先。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇十三

未成年人是祖國未來的建設者，是*特色事業(yè)的接班人。我國現(xiàn)有18歲以下的未成年人約億人，他們的成長狀況，直接關系著國家的前途和民族的命運。今天，隨著生子女的逐漸增多，隨著市場經濟的迅猛發(fā)展以及社會結構從傳統(tǒng)向現(xiàn)代的迅速轉型，未成年人的成長受到了前所未有的關注，同時也經受著巨變中的社會環(huán)境的不斷考驗。因此，全面、科學、深刻地認識未成年人成長的社會環(huán)境具有極為深遠的意義。針對目前未成年人成長環(huán)境堪憂的現(xiàn)象，順應人民群眾對凈化未成年人成長環(huán)境的強烈呼聲，20xx年2月26日，*、*下發(fā)了《關于進一步加強和改進未成年人思想道德建設的若干意見》，其中第九個方面強調提出“凈化未成年人的成長環(huán)境”。在未成年人保護法頒布10周年座談會上也著重指出應“依法為未成年人營造良好成長環(huán)境”。在6月18日召開的“武漢市加強和改進未成年人思想道德建設工作會議”上，湖北省副*、武漢市*陳訓秋就為未成年人營造健康成長的良好環(huán)境提出了要抓好“一凈、二創(chuàng)、三育”。“一凈”即凈化傳媒；“二創(chuàng)”即要創(chuàng)建“無毒社區(qū)”和“無艾（滋病）社區(qū)”；“三育”即緊緊抓住學校教育、家庭教育、社會教育這三個重要環(huán)節(jié)。為青少年成長創(chuàng)造良好的環(huán)境正成為時代的要求。順應時代的需求，對未成年人成長環(huán)境的研究也不斷提上日程，成為當前優(yōu)化青少年成長環(huán)境的一項迫切需要。

2、現(xiàn)實意義。

近年來，全國各地連續(xù)發(fā)生的各類安全事故、青少年犯罪、權利維護、兒童厭學及退學事件表明，青少年的成長環(huán)境受到嚴峻挑戰(zhàn)。在這種情況下，探討青少年成長環(huán)境，將之監(jiān)督評估的標準和預警機制定量化、操作化，不僅能將營造青少年成長的健康環(huán)境落到實處，而且能創(chuàng)造性的形成青少年成長環(huán)境的監(jiān)測評估系統(tǒng)和預警機制。

3、前瞻性。

4、開拓性。

多年來，國內研究青少年健康成長只注重研究一個或幾個方面的.問題，而沒有形成全方位研究的一個理論體系和立體模型，使我們對青少年成長環(huán)境的預測總處于被動地位。本項目將突破青少年成長環(huán)境的單向思維和傳統(tǒng)研究方式，不僅研究青少年成長環(huán)境的有利因素，同時研究青少年成長環(huán)境的不良因素，并通過對兩者正負影響的對比來映青少年成長總環(huán)境的健康狀況，為青少年成長環(huán)境的研究提供新的視野，使之更加科學化。

二、項目基礎。

支持此項目完成主要基于我們現(xiàn)在已擁有智力基礎、組織基礎、工作基礎。

1、智力基礎。

此項目是武漢市青少年教育辦公室、共青團武漢市、武漢學社會學研究所合作完成。武漢學社會學研究所在此領域具有較強的人才智力優(yōu)勢，主持此次項目研究的周運清教授豎內知名的社會學家，也是20xx年“武漢市青少年成長環(huán)境的監(jiān)測評估系統(tǒng)及其應用”研究的主持人。

2、組織基礎。

數據分析師的工作總結（匯總14篇）篇十四

4、研究用戶畫像、定期進行用戶行為數據分析、梳理產品使用的核心場景，提高市場投放和運營策略的收益能力。

1、全日制本科學歷及以上，2年以上相關經驗;

2、熟悉在線教育行業(yè);有基本數據運營的知識，有互聯(lián)網平臺相關工作經驗;

3、有使用易觀千帆、七麥數據等第三方數據平臺的實戰(zhàn)項目經驗;

4、有使用神策、微信小程序、growingio等數據分析工具的使用和有埋點經驗;

6、能快速掌握業(yè)務知識，發(fā)現(xiàn)問題，分析問題并提出解決方案;

7、具有良好的溝通能力及抗壓能力;有優(yōu)秀的團隊合作意識，善于溝通協(xié)調各部門合作。