<menuitem id="an1j4"></menuitem> 總結是一種對自身價值和能力的認知，有助于提高自信心和自尊心。那么我們該如何寫一篇較為完美的總結呢？以下是一些實用的總結寫作技巧，可以幫助我們提高總結的質量和效果。
1、強化理論和業務的學習。我重視加強理論和業務知識學習，在工作中，堅持一邊工作一邊學習，不斷提高自身綜合業務素質水*，認真學習工作業務知識，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，并且參加統計職業資格考試，明確了統計員的工作職責。
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計臺帳，并及時作好數據的備份。
4、每月底根據本月實際發生情況向總部報送營業收入快報;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《產成品交庫情況統計表》、《公司人員統計表》、《勞動工資及保障情況統計表》、《年度經濟活動分析》。
6、參加匯報了《關于做好特色產業中小企業發展資金項目》《xx省工業結構調整項目》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，每月初向港區經發局、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、統計方面的知識，以提升自己專業學識。
2、積極參加一些和專業有關的培訓，有效提高對統計數據的準確性，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，及時與領導聯系匯報，并尋找更好解決問題的辦法，繼續鞏固現有成績，針對自身的不足加以改進，爭取做的更好。
本人于201*年1月起開始擔任鎮黨委委員武裝部部長。幾年來，在鎮黨委、政府的正確領導下，在市武裝部的具體指導下，在各個職能部門和機關同志的關心、支持、幫助下，我始終堅持按照“三個代表”的重要思想要求自己，努力學習，認真履行職能?，F將201*年一年的工作報告如下：
一、主要工作情況。
1、抓好組織調整與落實。
年初，按照市武裝部201*年民兵、預備役部隊組織整頓工作的總體部署和要求，結合我鎮民兵、預備役工作的實際情況，對基層民兵連隊的組織進行了重新調整。把一批文化素質高、年齡較輕、身體素質好的適齡青年編入了民兵部隊當中。通過抓組織調整，實現我真民兵“編組合理、組織健全、干部齊備、民兵充足、官兵相識”的好局面，調整后，我真民兵總數為4200名，普通民兵3700人，基干民兵480人，編制在20個民兵連中，其中編入市武裝部及步兵分隊2個連，311人；偵察連1個，95人；防化連1個，74人。
2、抓好基層連隊正規化建設，搞好退伍軍人與地方專業對口、半對口技術人員服預備役登記、統計工作。
為了加強基層連隊正規化建設，按照年初制定的計劃目標，以“典型”促進全面發展為目的，開展爭創“先進連隊”活動。我們重點對合并后的村按照連隊建設標準進行了重點監督檢查，健全了各項規章制度，宣傳圖板齊全，各種資料立卷歸檔、統一放入文件柜內保管，軟件實施落實到位，硬件設施達到了“五有”的標準，即：有門牌、有辦公室、有庫房、有資料庫、有活動場所。我們以交界臺村、前柳河村民兵連正規化建設為典型，通過試點作用取得了很大成效，現已達到“紅旗連5個，先進連隊5個，達標連隊10個”。使之全面達到了連隊建設標準要求。前柳村民兵連被海城人武部評為基層標桿民兵連。通過對退伍軍人和地方專業對口、半對口技術人員的等級統計，把身體素質好、年輕、有專業的技術人員及時補充編入“二營有線連”，成為預備役戰士，提高連隊的戰斗力。
3、抓好民兵應急分隊建設，圓滿完成上級交給的各項急難險重任務。今年11月份，我們面對我省突如其來的禽流感疫情緊急啟動了應急預案為了提高適應新情況能力，我們重新調整了應急分隊人員，調整后，我們現有應急分隊500人，每村25人。這些同志們分別配合鎮、村兩級領導在各自的村進行了設卡堵卡，他們不畏嚴寒，不怕艱苦，在保護國家人民群眾生命財產的關鍵時刻不計個人得失，為黨和政府交上一份滿意的答卷。
4、抓好新兵選送，做好征兵工作。
201*年，海城市人民政府、市武裝部向我鎮下達了征集男性新兵32名的任務。為了圓滿地完成今年的征兵任務，向部隊輸送優質兵員，我們早作準備開始宣傳，并且在報名初檢、上站體檢、政治審查、文化檢查、病史調查、協商兵員等多個步驟層層把關，使我鎮兵員在海城體檢時合格率達到70%，名列前茅。受到了市委武裝部的大力贊賞，也得到了接兵部隊的好評，我鎮被鞍山市人武部和海城市人武部均授予了“征兵工作先進單位”的光榮稱號。
二、不斷加強學習，提高自身素質。
為了適應新時期的民兵預備役工作，自己深深感到理論的功底還比較淺。只有不斷的學習，提高自身素質，才能迎接各個方面的挑戰。因此，我除了參加真理定期的集中整治學習外，還利用一切機會擠出時間自學相關知識。
1、結合本職工作努力學習新時期黨的路線、方針、政策。從今年一月開始，我鎮開展了保持^v^員先進行教育學習活動。在學習過程中，我始終把“三個代表”的重要思想和十六屆五中全會精神作為全年的學習重點，認真完成先進性教育學習各個階段具體要求，寫了一萬字以上的學習筆記和兩篇體會文章。以此來充實提高政治思想覺悟和理論水平，豐富政治理論功底，始終保持清醒的頭腦。
2、扎進時間學習業務知識。為了能把本職工作做得更出色，我利用業余時間自學了《兵役法》、《遼寧省兵役工作管理條例》等相關法規書籍，關心新形勢下國家隊預備役要的新特點，力求把工作做到最好。
三、從嚴要求自己，錘煉自我品格。
作為鎮黨委班子的一員，自身的形象直接影響到鎮黨委的整體形象。因此，我在工作和生活中始終注重嚴格要求自己，努力錘煉過硬的思想品質，保持^v^員的本色。
1、筑牢思想防線。作為一名黨員干部，必須時刻把維護黨的利益，國家的利益和人民的利益作為實現人生價值的最高追求，牢固樹立正確的.人生觀、價值觀、世界觀。在工作中，始終堅持艱苦奮斗的光榮傳統和作風，自覺地實踐“三個代表”的重要思想，全心全意為人民服務。
2、注重行為規范。時刻按照黨員干部標準來嚴格要求自己，時刻保持自重、自警、自醒、自勵。嚴格執行黨風廉政建設的各項規定，從小事做起，防微杜漸。堂堂正正做人，清清白白為官，對違背人民群眾意愿的事，堅決不做。
3、塑造良好的品德。我始終恪守“為人以真，待人以誠，處事以公”的原則，不斷強化自身修養，培養自己的良好品德，對待同志堅持以誠相待。
四、存在的不足。
當然，在取得一些成績的同時，我還存在著一定的不足。主要體現在理論學習抓的深度還不夠，在學習中只滿足教育的需要，缺乏系統的學習精神，多是零散學習，接下來還應往著方面努力。
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，轉發給相應的人。這類人發出來的數據，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，并且可以通過監控系統或者原始的數據，處理得到這些數據。統計學的方法，這批人還是很精通的，統計學的工具，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:發生了什么？什么時候發生的？
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現。鉆取功能如同層層剝筍，發現問題所在。
4.警報。
回答：我什么時候該有所反應？現在該做什么？
示例：當銷售額落后于目標時，銷售總監將收到警報。
5.統計分析。
回答：為什么會出現這種情況？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。統計分析是在歷史數據中進行統計并總結規律。
6.預報。
回答：如果持續這種發展趨勢，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：接下來會發生什么？它對業務的影響程度如何？
示例：酒店和娛樂行業可以預測哪些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，那種決策是最優的？
示例：在給定了業務上的優先級、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平臺優化的最佳方案，以滿足每個用戶的需求。
優化帶來創新，它同時考慮到資源與需求，幫助您找到實現目標的最佳方式。
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生了，借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發生了，通過dashboard監控告訴用戶現在在發生什么，通過預報告訴用戶什么可能會發生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發展方向起到積極作用，有力推動企業內部的科學化、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發布會上，亞太區負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦，通過客戶分類，測試統計，行為建模，投放優化四步，運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。
然而，現實卻是另一種情況。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，我對自己的規劃如下：
第一步：掌握基本的`數據分析知識(比如統計，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)，掌握基本的商業經濟常識(比如宏微觀經濟學，營銷理論，投資基礎知識，戰略與風險管理等等)。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，也向正式員工學習了很多商業分析、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?，F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化系統設計，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。而這個項目，最重要的就是業務流程的把握，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。
但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，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，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力?！倍髷祿蛡鹘y數據的最大區別在于，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，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。
1、要認真研究課程標準。
在課程改革中，教師是關鍵，教師對新課程的理解與參與是推進課程改革的前提。認真學習數學課程標準，對課改有所了解。課程標準明確規定了教學的目的、教學目標、教學的指導思想以及教學內容的確定和安排。繼承傳統，更新教學觀念。
高中數學新課標指出：“豐富學生們的學習方式，改進學生們的學習方法是高中數學課程追求的基本理念。學生們的數學學習活動不應只限于對概念、結論和技能的記憶、模仿和接受，獨立思考、自主探索、動手實踐、合作交流、閱讀自學等都是學習數學的重要方式。在高中數學教導中，教師的講授仍然是重要的教學方式之一，但要注意的是必須關注學生們的主體參與，師生互動”。
2、合理使用教科書，提高課堂效益。
對教材內容，教學時需要作適當處理，適當補充或降低難度是備課必須處理的。靈活使用教材，才能在教學中少走彎路，提高教學質量。對教材中存在的一些問題，教師應認真理解課標，對課標要求的重點內容要作適量的補充；對教材中不符合學生們實際的題目要作適當的調整。此外，還應把握教材的“度”，不要想一步到位，如函數性質的教學，要多次螺旋上升，逐步加深。
3、改進學生們的學習方式，注意問題的提出、探究和解決。
教會學生們發現問題和提出問題的方法。以問題引導學生們去發現、探究、歸納、總結。引導他們更加主動、有興趣的學，培養問題意識。
4、在課后作業，反饋練習中培養學生們自學能力。
課后作業和反饋練習、測試是檢查學生們學習效果的重要手段。抓好這一環節的教學，也有利于復習和鞏固舊課，還鍛煉了學生們的自學能力。在學完一課、一單元后，讓學生們主動歸納總結，要求學生們盡量自己獨立完成，以便正確反饋教學效果。
5、分層次教學。
我所教的兩個班，層次差別大，1班主要是落后面的學生們，初中的基礎差，高中的知識對他們來說就更增加了難度，而2班也是兩極分化嚴重，前面16個學生們的基礎扎實，成績在中等以上，而后面的30個學生們的成績卻處于中下以下的水*，因此，不管是備課還是備練習，我都注重分層次教學，注意引導他們從基礎做起，同時又不乏讓他們可以開拓思維，積極動腦的提高性知識，讓人人有的學，讓人人學有獲。
1、書本習題都較簡單和基礎，而我們的教輔題目偏難，加重了學生們的學習負擔，而且學生們完成情況很不好。課時又不足，教學時間緊，沒時間講評這些練習題。
2、在教學中，經常出現一節課的教學任務完不成的現象，更少鞏固練習的時間。勉強按規定時間講完，一些學生們聽得似懂非懂，造成差生越來越多。而且知識內容需要補充的內容有：乘法公式；因式分解的十字相乘法；一元二次方程及根與系數的關系；根式的運算；解不等式等知識。
3、雖然經常要求學生們課后要去完成教輔上的精選的題目，但是，相當部分的同學還是沒辦法完成。學生們的課業負擔太重，有的學生們則是學習意識淡薄。
1、要處理好課時緊張與教學內容多的矛盾，加強對教材的研究；
2、注意對教輔材料題目的精選；
3、要加強對數學后進生的思想教育。
總之，作為一名剛教高中的新教師，對教材的不熟悉，對重難點的突破，對考點的把握，對學生們的方法指導，對高中教學的經驗都是一個很大漏洞，我將把握好每一天，繼續努力，爭取更好的成績。
出處 faNWEn.CHaZidiaN.COM
數據分析方法是通過什么方法去組合數據從而展現規律的環節。從根本目的上來說，數據分析的任務在于抽象數據形成有業務意義的結論。因為單純的數據是毫無意義的，直接看數據是沒有辦法發現其中的規律的，只有通過使用分析方法將數據抽象處理后，人們才能看出隱藏在數據背后的規律。
數據分析方法選取是整個數據處理過程的核心，一般從分析的方法復雜度上來講，我將其分為三個層級，即常規分析方法，統計學分析方法跟自建模型。我之所以這樣區分有兩個層面上的考慮，分別是抽象程度以及定制程度。
其中抽象程度是說，有些數據不需要加工，直接轉成圖形的方式呈現出來，就能夠表現出業務人員所需要的業務意義，但有些業務需求，直接把數據轉化成圖形是難以看出來的，需要建立數據模型，將多個指標或一個指標的多個維度進行重組，最終產生出新的數據來，那么形成的這個抽象的結果就是業務人員所需要的業務結論了?；谶@個原則，可以劃分出常規分析方法和非常規分析方法。
那么另一個層面是定制程度，到今天數學的發展已經有很長的時間了，其中一些經典的分析方法已經沉淀，他們可以通用在多用分析目的中，適用于多種業務結論中，這些分析方法就屬于通用分析方法，但有些業務需求確實少見，它所需要的分析方法就不可能完全基于通用方法，因此就會形成獨立的分析方法，也就是專門的數學建模，這種情況下所形成的數學模型都是專門為這個業務主題定制的，因此無法適用于多個主題，這類分析方法就屬于高度定制的，因此基于這一原則，將非常規分析方法細分為統計學分析方法和自建模型類。
常規分析方法不對數據做抽象的處理，主要是直接呈現原始數據，多用于針對固定的指標、且周期性的分析主題。直接通過原始數據來呈現業務意義，主要是通過趨勢分析和占比分析來呈現，其分析方法對應同環比及帕累托分析這兩類。同環比分析，其核心目的在于呈現本期與往期之間的差異，如銷售量增長趨勢；而帕累托分析則是呈現單一維度中的各個要素占比的排名，比如各個地市中本期的銷售量增長趨勢的排名，以及前百分之八十的增長量都由哪幾個地市貢獻這樣的結論。常規分析方法已經成為最為基礎的分析方法，在此也不詳細介紹了。
統計學分析方法能夠基于以往數據的規律來推導未來的趨勢，其中可以分為多種規律總結的方式。根據原理多分為以下幾大類，包括有目標結論的有指導學習算法，和沒有目標結論的無指導學習算法，以及回歸分析。
另外無指導的學習算法因為沒有一個給定的目標結論，因此是將指標之中所有有類似屬性的數據分別合并在一起，形成聚類的結果。比如最經典的啤酒與尿布分析，業務人員希望了解啤酒跟什么搭配在一起賣會更容易讓大家接受，因此需要把所有的購買數據都放進來，然后計算后，得出其他各個商品與啤酒的關聯程度或者是距離遠近，也就是同時購買了啤酒的人群中，都有購買哪些其他的商品，然后會輸出多種結果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，這每個商品都可以成為一個聚類結果，由于沒有目標結論，因此這些聚類結果都可以參考，之后就是貨品擺放人員嘗試各種聚類結果來看效果提升程度。在這個案例中各個商品與啤酒的關聯程度或者是距離遠近就是算法本身了，這其中的邏輯也有很多中，包括apriori等關聯規則、聚類算法等。
另外還有一大類是回歸分析，簡單說就是幾個自變量加減乘除后就能得出因變量來，這樣就可以推算未來因變量會是多少了。比如我們想知道活動覆蓋率、產品價格、客戶薪資水*、客戶活躍度等指標與購買量是否有關系，以及如果有關系，那么能不能給出一個等式來，把這幾個指標的數據輸入進去后，就能夠得到購買量，這個時候就需要回歸分析了，通過把這些指標以及購買量輸入系統，運算后即可分別得出，這些指標對購買量有沒有作用，以及如果有作用，那么各個指標應該如何計算才能得出購買量來?；貧w分析包括線性及非線性回歸分析等算法。
統計學分析方法還有很多，不過在今天多用上述幾大類分析方法，另外在各個分析方法中，又有很多的不同算法，這部分也是需要分析人員去多多掌握的。
自建模型是在分析方法中最為高階也是最具有挖掘價值的，在今天多用于金融領域，甚至業界專門為這個人群起了一個名字叫做寬客，這群人就是靠數學模型來分析金融市場。由于統計學分析方法所使用的算法也是具有局限性的，雖然統計學分析方法能夠通用在各種場景中，但是它存在不精準的問題，在有指導和沒有指導的學習算法中，得出的結論多為含有多體現在結論不精準上，而在金融這種錙銖必較的領域中，這種算法顯然不能達到需求的精準度，因此數學家在這個領域中專門自建模型，來輸入可以獲得數據，得出投資建議來。在統計學分析方法中，回歸分析最接近于數學模型的，但公式的復雜程度有限，而數學模型是完全自由的，能夠將指標進行任意的組合，確保最終結論的有效性。
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度，才能保證數據的客觀、準確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找癥結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發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，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，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度，這也是最基本的職業道德。
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，要積極主動地發現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境因素，并在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。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，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，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?，F在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規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秀數據分析師的素質和能力。
mr.林繼續說道：這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養形成，不能一蹴而就。
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節，也是很讓人頭疼的環節。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了馬虎的現象；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，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，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，使各門功課都取得了好的成績。
未成年人是祖國未來的建設者，是*特色事業的接班人。我國現有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展以及社會結構從傳統向現代的迅速轉型，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境具有極為深遠的意義。針對目前未成年人成長環境堪憂的現象，順應人民群眾對凈化未成年人成長環境的強烈呼聲，20xx年2月26日，*、*下發了《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境提出了要抓好“一凈、二創、三育”?！耙粌簟奔磧艋瘋髅?；“二創”即要創建“無毒社區”和“無艾（滋?。┥鐓^”；“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節。為青少年成長創造良好的環境正成為時代的要求。順應時代的需求，對未成年人成長環境的研究也不斷提上日程，成為當前優化青少年成長環境的一項迫切需要。
2、現實意義。
近年來，全國各地連續發生的各類安全事故、青少年犯罪、權利維護、兒童厭學及退學事件表明，青少年的成長環境受到嚴峻挑戰。在這種情況下，探討青少年成長環境，將之監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境落到實處，而且能創造性的形成青少年成長環境的監測評估系統和預警機制。
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境的預測總處于被動地位。本項目將突破青少年成長環境的單向思維和傳統研究方式，不僅研究青少年成長環境的有利因素，同時研究青少年成長環境的不良因素，并通過對兩者正負影響的對比來映青少年成長總環境的健康狀況，為青少年成長環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境的監測評估系統及其應用”研究的主持人。
2、組織基礎。
在數據分析崗位工作三個月以來，在公司領導的正確領導下，深入學習關于淘寶網店的相關知識，我已經從一個網店的門外漢成長為對網店有一定了解和認知的人?，F向公司領導簡單匯報一下我三個月以來的工作情況。
一、虛心學習，努力提高網店數據分析方面的專業知識。
作為一個食品專業出身的人，剛進公司時，對網店方面的專業知識及網店運營幾乎一無所知，曾經努力學習掌握的數據分析技能在這里根本就用不到，我也曾懷疑過自己的選擇，懷疑自己對踏出校門的第一份工作的選擇是不是沖動的。但是，公司為我提供了寬松的學習環境和專業的指導，在不斷的學習過程中，我慢慢喜歡上自己所選擇的行業和工作。一方面，虛心學習每一個與網店相關的數據名詞，提高自己在數據分析和處理方面的能力，堅定做好本職工作的信心和決心。另一方面，向周圍的同同事學習業務知識和工作方法，取人之長，補己之短，加深了與同事之間的感情。
二、踏實工作，努力完成領導交辦的各項工作任務。
三個月來，在領導和同事們的支持和配合下，自己主要做了一下幾方面的工作：
1。匯總公司的產品信息日報表，并完成信息日報表的每日更新，為產品追單提供可靠依據。
2。協同倉庫工作人員盤點庫存，匯總庫存報表，每天不定時清查入庫貨品，為各部門的同事提供最可靠的庫存數據。
3。完成店鋪經營月報表、店鋪經營日報表。
4。完成每日客服接待顧客量的統計、客服工作效果及工作轉化率的查詢。
5。每日兩次對店鋪里出售的寶貝進行逐個排查，保證每款寶貝的架上數的及時更新，防止出售中的寶貝無故下架。
6。配合領導和其他崗位的同事做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總等工作。做好數據的核實和上報工作，并確保數據的準確性和及時性。
7。完成領導交代的其它各項工作，認真對待、及時辦理、不拖延、不誤事、不敷衍，盡量做到讓領導放心和滿意。
三、存在的不足及今后努力的方向。
三個月來，在公司領導和同事們的指導和配合下，自己雖然做了一些力所能及的工作，但還存在很多的不足，主要是閱歷淺，經驗少，有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密，視角不夠靈活，缺乏應變能力；理論和專業知識不夠豐富，導致工作有時處于被動等等。另外，由于語言不通的問題，在與周圍的同事溝通時，存在一定的障礙。
針對以上不足，在今后的工作中，自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、樸實的工作作風，擺正自己的位置，尊重領導，團結同事，把網店的數據分析工作做細做好。
四、對公司人員狀況及員工工作狀態的分析。
1。對公司人員狀況的分析。
要想管好一個企業，首先要管好這個企業的人，要想管好一個企業的人，首先要對這個企業人員的基本情況有個比較全面的、細致的、科學的正確的了解。
目前公司成員大部分為90后，是一個年輕化的團隊。他們大部分在長輩們的寵愛中長大，心理素質不怎么成熟，沒有自信心，沒有目標，責任心不強，不怎么能吃苦，心理承受能力較弱，不愛學習，不明白工作的真正意義。不過也有一部分比較懂事，做事比較踏實、勤奮、性格也比較好。
因此，我們在招聘的時候，要招那些肯學習、善于學習、領悟力學習力強的人。不過，這部分人一般都比較現實，對待遇、公正公平、發展空間比較看重。
其實，我們要想打造一流的企業，培養一流的員工，一流的管理人員并不是難事。最重要的是要有一顆真正的，持之以恒的做事業的心。
2。對員工工作狀態的分析。
目前，部分崗位存在分工不明確的現象，出現問題時，同事之前相互推諉，不愿意承擔責任，這也是部分員工責任心不強的最直接反映。部分員工沒有團隊合作意識，這就可能導致工作在某個環節銜接不上，進而有可能出現重大問題。
因此，明確分工和加強員工的團隊合作意識也是公司目前需要解決的問題。
五、對公司企業文化的分析。
企業文化，對我本人來講，是一個管理學里面比較專業的詞，我怕自己講不好它。但我卻可以深刻的體會到，這個無形的東西就在我的周圍，在我們的骨髓里。因為我覺得它重要，所以，還是想講它，而且覺得非講不可。
在我所走到的企業里，旺旺集團的企業文化給我留下的印象最深。他們有自己明確的經營理念、經營目標、公司訓、公司口號、企業標識、公司社歌和獨立的傳媒機構。他們的企業文化具有很強的感染力和凝聚力。但是，很長一段時間以來，我們的公司一直處在“黎明前的黑暗”之中，為什么公司領導的那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心，并沒有感染所有的員工，那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心并沒有很好的變成我們的企業文化。沒有被突出出來，沒有在公司發展的日日夜夜中，張揚的體現給我們企業所有的員工們看。甚至是沒有被人感覺到。
所以，加強健康向上的企業文化的建設工作，也就成為一種必要。十分的必要。也該引起足夠的重視。把目前創業階段的決心和信心力量、企業和員工相互之間的理解、信任、支持和默契融入到我們的企業文化中去。從而感染和吸引更多的優秀人才到我們中來，共同開創我們企業的未來。
準確的統計信息是公司領導正確決策的基礎，沒有準確的統計數據，就無法準確反映公司經濟運行情況及存在的問題，也就無法對經濟形勢做出正確的判斷和決策，不能按照統計部門的要求保質保量按時報送。近年來，公司領導高度重視統計工作，配備得當人員，相關部門配合順暢有序，公司的統計工作水平得到了顯著提高。統計工作總結如下：
(一)公司在統計體制改革、人員力量配備、經費保障等方面采取了很多措施，增加了統計工作人員，健全完善了統計工作體系，進一步夯實了統計基礎建設，確保統計數據源頭的工作質量。指定公司領導主抓統計工作，制定了《財務信息采集使用管理暫行辦法》、《財務報告編制管理辦法》等與統計工作有關的規章制度，為做好統計工作保駕護航。
(二)扎實做好統計基層基礎工作。圍繞“人員專職化、臺賬規范化、管理制度化、調查法制化、手段現代化、經費有保障”的“五化一有”目標，夯實統計基礎工作。各統計部門均具備獨立的辦公場所，同時配備了優良的微機、打印機、辦公桌椅等，確保統計工作的順利進行。逐步完善統計工作考核制度和崗位責任制度，理順了原始記錄和統計臺帳、統計報表信息使用、數據審核等流程；建立了統計資料歸檔及保密措施。
(三)按時完成統計工作。公司嚴格執行國家統計報表制度，統計人員認真學習《統計法》和統計報表有關的規章制度，虛心向統計局有關領導專家學習，積極采用科學的統計方法，系統地調查研究，對待每一個統計數字和統計調查分析，嚴肅認真，確保統計數據的質量，及時收集、掌握重要經濟指標，通過靜態和動態、縱向和橫向的比較分析，充分反映公司的經濟運行態勢，提高統計分析的水平，為促進公司經營管理目標的實現和公司領導經營決策、經濟發展提供了科學依據。
(四)公司領導嚴格要求提高統計數據的準確性。統計數據質量是統計工作的核心所在，公司堅持實事求是，弘揚求真務實精神，努力提高各部門的數據質量，規范基礎工作，確保源頭數據真實有效。統計報表有關數據直接從公司原始記錄、統計臺賬、會計報表中取得，報表數據和有關記錄項目能夠保持一致，保證統計報表資料的真實完整。
(五)公司重視統計資料管理工作，報表檔案管理科學化。公司按照統計信息化的要求，運用計算機處理企業統計數據的采集、匯總、分析和上報工作。每年結合企業的現實情況，完善各項檔案管理制度，制定檔案管理考核規定，統計臺賬分門別類地進行登記、整理，年終匯總表冊存檔，堅持從嚴規范、從細抓起，狠抓檔案的歸檔率、完整率、準確率，加大考核力度。在檔案資料的接收、借閱復制工作中，嚴格遵守檔案的保密制度、交接制度和借閱利用制度，認真做好收存、借閱登記。
一。團隊的合作是完成工作的前提。做一份能令領導滿意的數據表格不單單是自己一個人閉門造車所能造出來的，需要合理的意見和適當的幫助，自己的制表思路是要在前人的啟發下才能發揮出色。
二。精準的數據需要懂得數據的理念和要求，數據的運用。做數據表格是給人一種一目了然的清晰感，怎樣把公司的數據信息及時傳達公司領導、客戶及客戶主任尤為重要。準確的數據表格是給領導和客戶的第一印象，是直接影響整份表格的進度。信息是及時、全面反映整個企業的精神面貌和工作動態，這就要求及時，迅速，對各部門上報的信息進行整理、加工，對發生的大事對各部門進行催報，使信息管理工作更加規范到位。
三。善于總結，懂得吸取經驗。經驗是在實際工作在中得到的，把握了經驗工作自然就是事半功倍。剛開始做數據表格時，只知道一味的按部就班，缺少靈活性，表格表達不清晰。后來經過不斷的摸索，領悟到表格有很多功能是值得我們去參謀的，運用vlookup，sumif等常用公式，讓自己變得靈活而具有戰斗力。表達最美的效果，這種感覺是要在長期的工作經驗中積累起來的。
四。善于溝通，避免出錯。做數據表格是在第一份原始資料的基礎上做出來的，第一份原始資料就是小馬做的數據報表，做數據時遇到什么不明白的需請教，因此信息傳遞是很重要的，我們要保持信息的暢通性就必須善于溝通，否則出現差錯，前功盡棄。所以，一邊工作一邊總結經驗是百利而無一害的。
五。做數據表格要講究效率和準確。數據的作用是給他人能夠更快的看清楚所表達的數據內容，還有重要的是數據準確性及美觀，給人一種賞心悅目，心曠神怡的舒服感，具有挑戰性的是有一種感覺，就是一眼就分辨得出哪里好，哪里需要改進，哪里需要取。
感想：
一：數據部是實現自己理想和展現自己技能的平臺。能把自己所學知識運用出來是一件值得慶幸的事，安分守己，把自己的工作出色完成對公司是一種責任，對自己是一種交代。
二。認識了很多新同事，交流廣泛，知識面豐富了。新的環境必然有新的事物，接收新的事物必然有新的認識，新的認識必然有新的數據理念思想，對自己的專業知識和認識更上一層樓。
三。去舊迎新，迎接新的挑戰，自我提升，給自己定下目標。20xx年是奮斗的一年，一年可以實現很多事情，可以改變很多事情，是選擇繼續奮斗還是碌碌無為，關鍵在于自己的行動。只有行動萬事皆成事實，所以我給自己定下了三個目標：
1。全面提升自己，工作能獨當一面。這樣就能提高工作效率，不會延誤工作進度。
2、數據能精確化，提高效率。
3。保持一顆上進心，永不熄滅。
最后，祝愿大家新春如意，事業有成，開開心心過一個好年。
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生了，借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發生了，通過dashboard監控告訴用戶現在在發生什么，通過預報告訴用戶什么可能會發生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發展方向起到積極作用，有力推動企業內部的科學化、信息化管理。
(1)facebook廣告與微博、sns等網絡社區的用戶相聯系，通過先進的數據挖掘與分析技術，為廣告商提供更為精準定位的服務，該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據市場調研機構emarketer的數據，facebook年營收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。
(2)hitwise發布會上，亞太區負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦，通過客戶分類，測試統計，行為建模，投放優化四步，運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。
此外，還有好多好多，數據分析，在營銷、金融、互聯網等方面應用是非常廣泛的：比如在營銷領域，有數據庫營銷，精準營銷，rfm分析，客戶分群，銷量預測等等;在金融上預測股價及其波動，套利模型等等;在互聯網電子商務上面，百度的精準廣告，淘寶的數據魔方等等。類似成功的案例會越來越多，以至于數據分析師也越來越受到重視。
然而，現實卻是另一種情況。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，我對自己的規劃如下：
第一步：掌握基本的`數據分析知識(比如統計，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)，掌握基本的商業經濟常識(比如宏微觀經濟學，營銷理論，投資基礎知識，戰略與風險管理等等)。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，也向正式員工學習了很多商業分析、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?，F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化系統設計，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。而這個項目，最重要的就是業務流程的把握，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。
第四步：去自己喜歡的一個行業，深入了解這個行業，并講數據分析應用到這個行業里。比如我可以去電子商務做數據分析師。我覺得我選擇電子商務，是因為未來必將是互聯網的時代，電子商務必將取代傳統商務，最顯著的現象就是傳統零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰。此外，電子商務比傳統的零售商具有更好的數據收集和管理能力，可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。
第五步：未知。我暫時沒有想法，不過我希望我是在一直的進步。
能力：
1、一定要懂點戰略、才能結合商業;。
2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。
3、一定要有globalview、才能打單;。
4、一定要懂業務、才能結合市場;。
5、一定要專幾種工具、才能干活;。
6、一定要學好、才能有效率;。
7、一定要有強悍理論基礎、才能入門;。
8、一定要努力、才能賺錢;最重要的：
文檔為doc格式。
數據分析師大多是支撐運營和決策的，但是大多都是提供數據，分析的較少。我說的分析是給出意見的分析。近期，我也在招聘數據分析師，遇到一些問題，來面試的朋友，要么就是工具的使用者，業務非常不熟悉。要么是就是鏈條太短，只是做網站端和銷售端，對供應鏈、客服等非常不熟悉。
這個題目就是開放的問一個銷售問題，看分析師如何給出相關的意見或者建議。當然這不是分析范疇，但是我覺得分析師既然是做運營支撐、甚至決策，那么一些基礎的銷售理念是應該有的。
題目：100斤蘋果怎么賣，可以賣的錢又多，賣的又快?
開題：此題目意在說如何從商品的角度去考慮如何銷售的問題，傳統的銷售方式就是經典的4p理論。渠道，商品，價格，促銷。而此問題意在從商品，價格，促銷的角度去問面試者問題。
題注：
1. 如果回答者答的問題說的過多，比如說渠道如何做，如果做售后，如何二次營銷，范圍就擴大了。
2. 如果回答者的回答過于泛，或者理論的東西比較多，或者聽著非常正確而不給出解決方案，那不適合一線分析師。
上面兩項是減分項。
刀刀的解答：
1、渠道是重要
用戶考慮暫且放在渠道里，因為用戶必須依賴渠道實現鏈接。但就此問題來說，有點跑題，問的是賣蘋果，用戶考慮一般先考慮需求和消費場景，所以不分享渠道的做法。
2、商品自己分堆
最簡單，一堆貴，一堆便宜。蘋果不分揀。賣個差不多再重分，46開分。
解讀：利用價格做出價格歧視的感念，同時告訴消費者4的商品比較好賣，這樣一個明確的指向。
3、商品拆分
按好壞分堆，好蘋果貴30%。其余的分兩堆，一般的常規賣，最差的貴50%，并貼上標簽如澀蘋果之類。
解讀：劣質商品只是品質不好，不是不能賣高價，關鍵是你要告訴別人這是稀缺的。真實說明商品特征，不要做多，好的商品還是要高價的，稀缺商品要更貴。一般的商品就這樣買。但是注意結合第四條。
4、時間因素
一般早上要比晚上貴，水果盡量當天賣完，所以在晚上8點后開始半價賣。
解讀：快和多都是必須的，水果隔夜很多都會壞。晚上8點是大家出來遛彎的時候，可以做清倉了。不留呆滯庫存是關鍵，高周轉是關鍵。手里最好留的是鈔票，而不是貨物。
5、地點
這個本來不想說，還是說一下，火車站和汽車站絕對賣不出去，攤位沒有。最重要的是你見過這種地方賣水果的銷售有好的么?好地方在地鐵口，菜市口，學校門口。
解讀：人流多并不代表需求好，菜市場門口絕對比火車站好。為什么，火車站貴這是大家都知道的，再者，誰沒事到火車站去買水果啊。菜市場還是做長久生意的地方，學校門口，地鐵口大家多觀察就知道了。
商品這個東西可以玩的很多。留幾句話：
不要賣貨源不穩定的某類商品。
堅決下架無法銷售占位置的`商品。
主推非標準品。
流行品一定是打折賣的。
via：庖丁的刀(外貿電商分析師。關注外貿電商b2c，國內大型零售電商平臺，資深數據分析師)
隨著大數據概念的火熱，數據科學家這一職位應時而出，那么成為數據科學家要滿足什么條件？或許我們可以從國外的數據科學家面試問題中得到一些參考，下面是77個關于數據分析或者數據科學家招聘的時候會常會的幾個問題，供各位同行參考。
1、你處理過的最大的數據量？你是如何處理他們的？處理的結果。
2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目？你是如何對其結果進行衡量的？
3、什么是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則？
4、什么是：協同過濾、n-grams, map reduce、余弦距離？
6、如何設計一個解決抄襲的方案？
7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用？
8、點擊流數據應該是實時處理？為什么？哪部分應該實時處理？
11、你是如何處理缺少數據的？你推薦使用什么樣的處理技術？
12、你最喜歡的編程語言是什么？為什么？
13、對于你喜歡的統計軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。
14、sas, r, python, perl語言的區別是？
15、什么是大數據的詛咒？
16、你參與過數據庫與數據模型的設計嗎？
17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇？你對于商業智能和報表工具有什么想法？
18、你喜歡td數據庫的什么特征？
22、什么是哈希表碰撞攻擊？怎么避免？發生的頻率是多少？
23、如何判別mapreduce過程有好的負載均衡？什么是負載均衡？
26、為什么樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗算法？
27、你處理過白名單嗎？主要的規則？(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)
28、什么是星型模型？什么是查詢表？
29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？
33、普通線性回歸模型的缺陷是什么？你知道的其它回歸模型嗎？
34、你認為葉數小于50的決策樹是否比大的好？為什么？
35、保險精算是否是統計學的一個分支？如果不是，為何如何？
36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數正態分布的數據案例。給出一個分布非?；靵y的數案例。
37、為什么說均方誤差不是一個衡量模型的好指標？你建議用哪個指標替代？
42、你如何建議一個非參數置信區間？
44、什么是歸因分析？如何識別歸因與相關系數？舉例。
45、如何定義與衡量一個指標的預測能力？
47、如何創建一個關鍵字分類？
48、什么是僵尸網絡？如何進行檢測？
50、什么時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟件包更好？
52、什么是概念驗證？
53、你主要與什么樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/it部門的人？有咨詢經驗嗎？與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。
54、你熟悉軟件生命周期嗎？及it項目的生命周期，從收入需求到項目維護？
55、什么是cron任務？
56、你是一個獨身的編碼人員？還是一個開發人員？或者是一個設計人員？
57、是假陽性好還是假陰性好？
58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？分別給案例。
59、zillow’s算法是如何工作的？
60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的fb帳戶？
61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶？
62、你有沒有想過自己創業？是什么樣的想法？
63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎？它將會被什么替代？
65、哪位數據科學有你最佩服？從哪開始？
66、你是怎么開始對數據科學感興趣的？
67、什么是效率曲線？他們的缺陷是什么，你如何克服這些缺陷？
68、什么是推薦引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密測試？如何及什么時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？
70、你認為怎么才能成為一個好的數據科學家？
71、你認為數據科學家是一個藝術家還是科學家？
73、給出一些在數據科學中“最佳實踐的案例”。
74、什么讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋？一個有用的圖形的特征？
75、你知道使用在統計或者計算科學中的“經驗法則”嗎？或者在商業分析中。
76、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是？
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度，才能保證數據的客觀、準確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找癥結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發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，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，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度，這也是最基本的職業道德。
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，要積極主動地發現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境因素，并在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。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，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，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?，F在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規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秀數據分析師的素質和能力。
mr.林繼續說道：這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養形成，不能一蹴而就。
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5、參與推薦系統建設，直接向cto匯報。
1、全日制大學本科及以上學歷，數學、統計、計算機等相關專業；
2、3年以上數據統計相關經驗；
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、具有簡單開發與數據挖掘算法基礎優先優先。
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