報告的目的是使讀者了解具體情況,并為決策提供有力支持和依據。最后,要對報告進行仔細的審校和修改,確保語法、拼寫和格式的準確性。報告是對某一事件、問題或情況進行詳細陳述和說明的一種書面形式。在工作和學習中,我們常常需要撰寫報告來向他人傳達信息和觀點。在撰寫一份完美的報告之前,我們需要明確報告的目標和受眾群體。以下是小編為大家收集的報告范文,供大家參考和學習如何寫好報告。
職責:
1.對運營數據進行監控分析,根據數據情況快速有效的定位問題并提出解決方案;。
3.完善數據分析標準體系與分析模型,并向業務人員提出需求;。
6.從業務運作視角出發,對數據監測系統進行功能優化,通過各類數據分析發現業務趨勢,輸出公司所需的報告,反饋至各業務人員進行落地。
任職資格:
1.計算機、統計學、會計、數學相關專業本科及以上學歷;。
2.熟悉數據庫基本編程及sql語言,熟悉海量數據處理和性能優化;。
3.熟練使用python語言中pandas數據分析包;。
5.具有1年以上咨詢公司、運營商經營企劃/數據分析等相關工作經驗;。
6.掌握數據分析基本流程,要有敏銳的數據感覺,良好的快速學習吸收能力。
職責:
2、參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估;。
4、通過數據分析支持產品改進及新模式的探索;。
5、負責通過海量數據的挖掘和分析,給用戶提供分析報告;。
來自 fANWeN.cHazIdiaN.CoM
任職要求。
1、統計學、應用數學、計算機等相關專業,本科及以上學歷;。
2、熟練掌握多種統計和挖掘方法,熟練使用spss、sas等相關數據分析軟件;。
3、熟練使用oracle、mysql數據庫,能夠書寫復雜的sql語句及存儲過程。
4、能夠熟練使用主流的數據處理工具kettle等。
5、較強的數據敏感度,邏輯分析能力和文檔寫作能力;。
6、有責任心,良好的溝通能力和組織管理能力以及心理承受能力,勇于接受挑戰;。
7、具有一定的財務、審計分析能力;。
8、有資金分析相關經驗優先。
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。
職責:
1.定期做公司電商平臺店鋪的運營數據統計、數據整理并向上級匯報;。
2.借助公司已有的系統軟件整理成本,利潤等數據;。
5.建立完善的商品數據庫,為后期數據統計工作提供支持;。
6.其他上級臨時交付的工作任務。
任職要求:
1.大專及以上學歷有半年以上統計工作經驗;。
3.工作認真積極進取有較強的工作責任感和事業心有強烈的集體認同感和團隊合作精神。
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。
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,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,又與周邊自然環境完美融合,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、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),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??梢詮囊韵聨讉€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*南方鄉土防御性建筑的鼻祖。
職責:
1.結合業務需求執行監控體系、分析體系實現的具體計劃;。
3.規劃數據產品:bi報表自動化;。
4.輸出分析結論,有效幫助業務增長、孵化新項目;。
任職要求。
4.熟練掌握sql等相關數據提取工具,熟練操作excel、ppt等工具;。
5.具備良好的抗壓能力、溝通能力和團隊精神,有獨立開展分析研究項目經驗。**投遞須知:請備注作品鏈接。
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。
6、配合銷售人員進行市場營銷和客戶培訓。
1、中專及以上學歷,經濟、金融等相關專業;
2、具有金融分析投資經驗,有分析師執業資格者優先;
3、具有豐富的金融基礎理論知識,善于進行行業研究和挖掘;
4、熟悉外匯股票公司決策流程和各個交易管理系統;
5、具有較強的邏輯思維能力、創新和鉆研精神;
6、具有很強的文字表達能力和金融分析能力;
7、具有很強的工作責任心和團隊精神。
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、熱愛并忠誠于人民的教學事業,教學態度認真,教風扎實,嚴格遵守學校的規章制度。
2、認真備課。
不但備學生們而且備教材備教法,根據教材內容及學生們的實際,設計課的類型,擬定采用的教學方法,并對教學過程的程序及時間安排都作了詳細的記錄,認真寫好教案。每一課都做到“有備而來”,每堂課都在課前做好充分的準備,并制作各種利于吸引學生們注意力的有趣教具,課后及時對該課作出總結,寫好教學后記,并認真按搜集每課書的知識要點,歸納成集。
3、增強上課技能,提高教學質量。
使講解清晰化,條理化,準確化,條理化,準確化,情感化,生動化,做到線索清晰,層次分明,言簡意賅,深入淺出。在課堂上特別注意調動學生們的積極性,加強師生交流,充分體現學生們的主作用,讓學生們學得容易,學得輕松,學得愉快。
注意精講精練,在課堂上老師講得盡量少,學生們動口動手動腦盡量多;同時在每一堂課上都充分考慮每一個層次的學生們學習需求和學習能力,讓各個層次的學生們都得到提高?,F在學生們普遍反映喜歡上課數學課。
每周堅持集體備課,保證每次都有收獲,真正為提高高一級的數學成績而努力。要求所有老師用電腦備教案,盡量并且實現資源共享共同研究、共同進步。在教學上,堅持教學研究,共同討論,同時,多聽課,學習別人的優點,克服自己的不足。
4、在課堂授課中,堅持啟發式教學,堅持向45分鐘要質量。
以學生們為主體,以訓練為主線。教學過程重視知識與技能,學習過程和方法,情感態度與價值觀,培養學生們自主學習,合作學習,探究性學習的精神。
5、真批改作業:布置作業做到精讀精練。
年齡:25。
教育經歷:
院校:藍翔技校。
專業:計算機軟件。
學歷:???。
主修課程:
數據庫原理、軟件工程。
獲獎情況:
連續2年獲得校三好學生、二等學習優秀獎學金。
全國大學生計算機競賽市二等獎。
項目經驗:
201x、1x-至今。
單位:翰威特咨詢公司分公司。
篩選分析調研數據,使用excel處理超過2萬個樣本數據,具有豐富的數據處理經驗;
自我評價:本人性格開朗,思想正直,誠信,穩重。工作認真踏實,責任心強,善于獨立思考,分析問題,解決問題。
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。
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。
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。
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