数据分析工作总结(汇总10篇)

一缕春风溢满了我们数据部每角落,不知不觉中已经来我们公司有一年多了,我任职数据部一名数据统计员,每一项工作都与业务部有相连,跟进业务部日常行程、每天销售业绩、发生意销售、目标及占比跌幅店铺信息、物料赞助跟进等等就是我的工作。在婷姐的带领下和诸位同事的合作中学到很多东西,慢慢的全面把握了公司的数据准确性和保密性,这对我的职业生涯具有非凡意义,使我打下了坚实的基础。

渐渐的,我体会到和摸索出一些总结和感想:

总结:

一。团队的合作是完成工作的前提。做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的,需要合理的意见和适当的帮助,自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。

二。精准的数据需要懂得数据的理念和要求,数据的运用。做数据表格是给人一种一目了然的清晰感,怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象,是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态,这就要求及时,迅速,对各部门上报的信息进行整理、加工,对发生的大事对各部门进行催报,使信息管理工作更加规范到位。

三。善于总结,懂得吸取经验。经验是在实际工作在中得到的,把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时,只知道一味的按部就班,缺少灵活性,表格表达不清晰。后来经过不断的摸索,领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的,运用vlookup,sumif等常用公式,让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果,这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。

四。善于沟通,避免出错。做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的,第一份原始资料就是小马做的数据报表,做数据时遇到什么不明白的需请教,因此信息传递是很重要的,我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通,否则出现差错,前功尽弃。所以,一边工作一边总结经验是百利而无一害的。

感想:

一:数据部是实现自己理想和展现自己技能的平台。能把自己所学知识运用出来是一件值得庆幸的事,安分守己,把自己的工作出色完成对公司是一种责任,对自己是一种交代。

二。认识了很多新同事,交流广泛,知识面丰富了。新的环境必然有新的事物,接收新的事物必然有新的认识,新的认识必然有新的数据理念思想,对自己的专业知识和认识更上一层楼。

三。去旧迎新,迎接新的挑战,自我提升,给自己定下目标。2014年是奋斗的一年,一年可以实现很多事情,可以改变很多事情,是选择继续奋斗还是碌碌无为,关键在于自己的行动。只有行动万事皆成事实,所以我给自己定下了三个目标:1.全面提升自己,工作能独当一面。这样就能提高工作效率,不会延误工作进度。2数据能精确化,提高效率。3.保持一颗上进心,永不熄灭。

最后,祝愿大家新春如意,事业有成,开开心心过一个好年。

述职人:

20__年__月__日

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。

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。

3、数据分析师:解读数据,定位问题提出答案

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?

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。

按以下流程来写:

1、清楚业务目标

2、查看数据报表表现

3、发现问题

4、分析原因

5、提出建议

6、测试/实验

7、实施

首先要明白没有目标也就无所谓分析,其次分析的时候要注重关联,细分,以及数据的背景信息,同时可采用鱼骨分析法分析原因类型,注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成,找出主要问题,提出建议,不要忘了做测试,有时候原因可能不是想象中的,所以需要通过测试来验证你的假设,最后如果实验结果满意就进一步具体实施,不满意再来一边。

千万不要闷头自己想,一定要测试

回顾这一年来的工作历程,我在领导及各位同事的支持与帮助下,严格要求自己,较好地完成了自己的本职工作。在20xx年我经历了学习、改变、磨练、提高,沟通和工作方式有了较大的改变,现将20xx年员工关系模块工作汇报如下:

(一)全集团现有人数统计表

1、入职人员情况分析:

2、离职人员情况分析:

3、转正人员情况分析:

从全年各部门转正人数,市场部和财务中心人数最多,均为8人,其次分销部4人,储运部3人,销售、客服部、人事行政中心均为2人,总经办1人。本年度公司对试用期员工加强了考核管理,增设《试用期满工作表现评核表》,其中有主管领导或是部门经理作为评价人,对员工试用期表现进行评分并给出评语,指明工作中的不足和今后努力方向。员工需要转正时,提交个人转正申请,对工作进行总结,并通过领导的评价,对自己工作再一次进行审视,并在《试用期满工作表现评核表》中留下自己对工作的看法和领导评语的意见。通过此环节,使试用期员工与部门经理之间进行工作上的良性沟通,也增进了员工与领导之间的感情。

试用期评核环节在工作中仍然存在一定的问题,如人力资源部的职能在其中没有被完全凸显出来。目前从实施过程来看,人资部从开始跟踪员工转正到收集整理《试用期满工作表现评核表》结束,在员工试用期转正考核阶段,完全是由部门领导进行评价,人资部并没有与员工有更进一步的沟通。为了完善公司企业文化,做到员工为先,在20xx年计划加大与员工的沟通力度,在试用期环节也增设人力资源部与转正员工的座谈环节,进一步完善员工转正环节。

图表3:转正人员分布图

4、调岗人员情况分析:

(三)xx、xx、xx月平均入职率、离职率、转岗率统计表月平均入职率分析:月平均离职率分析:月平均转岗率分析:各公司数据分析:集团月平均入职率为最高2.2%,平均离职率也为最高1.2%,相对来说人员变动较大,因为xx部和xx本年度入职和离职人员较多,人员变动较大。月平均转岗率为0.2%,内部调岗相对较少,各岗位相对稳定。

xx公司月均入职率为1%,入职较多的是销售岗位,离职率为0.4%同样是销售岗位,且两名离职人员均是未满试用期,岗位同样为属地化招聘的xx经理。由此显出的问题是,属地化招聘对人员的筛选和背景调查要谨慎,以防此类似情况发生。月平均转岗率为0.4%,略高于集团转岗率,内部调岗相对较少,各岗位相对稳定。

xx公司月平均入职率为0.8%,而平均离职率为1.1%,离职率已经高于入职率,内部调岗率为0.5%为三者中最高值,说明人员流动率较大。离职人员分布分析看出,大部分离职人员均为一线销售岗位,说明销售岗位的流动率是最大的。20xx年员工关系维护重点岗位锁定为销售岗位。

(一)梳理集团组织架构及人员情况

1、完成全集团组织架构图

2、梳理全集团人员花名册及完善各机构人员档案

(二)梳理系统中员工关系工作流程对《离职申请单》、《员工转正申请单》、《员工岗位变动审批表》的xx审批流程进行全面梳理。重新敲定每个流程人员审批节点,并实现了从集团到各分支机构使用统一表单模板,而审批流程依据本单位实际情况设定。达到xx流程规范化,同时利于集团人资部统一管理。

(三)完善员工关系全套表单模板为规避企业用工风险,完善从入职、转正,调岗到离职的全套人事表单共计18张。基本完善了员工关系模块所需所有工作表单,使工作流程规范化、系统化。

(四)编制协议文书和表单

3、拟定《聘用协议》

4、拟定《xx缴纳住房公积金方案》初稿方案

5、拟定《xx加班费支付方案》

6、拟定《xx后勤人员出差费用管理规定》

7、拟定《新年假管理规定》

(五)考勤管理

1、完成公司《月度考勤汇总表》

2、编制每月《员工变动情况汇总表》为核算工资提供依据

3、拟定《关于考勤加班的补充说明》,规范加班管理规定

4、编制《加班调休汇总表》和《年假累计汇总表》

5、根据考勤情况特殊性,编制《延迟休假申请表》,进一步完善公司考勤管理。

(六)与分支机构沟通

2、调研各分支机构制度情况(出差管理制度和考勤制度等)

3、协助xx处理员工岗位变动事宜

5、调研xx保险和公积金缴费基数变动情况

6、每月与各分支机构沟通其人力资源月度统计报表的准确性和出现的问题

解决方案:

建议20xx年《人力资源月度统计报表》各单位提报时,采用邮件提报,并同时抄送各机构分管副总经理。领导起到监督作用的同时,也及时掌握了各单位人员变动情况。

(三)增强自身的沟通技巧多方面学习,增强自身的沟通技巧,通过一年多来在本岗位的工作与总结,与员工沟通,与公司领导沟通,与各分支机构沟通都均有提高。特别是与员工沟通,要保有平和的态度,仔细记录他们提出的问题,如问题超出自己工作权限,要及时反馈给领导,请领导协助给出解决方案,再给对方一个满意答复。

(一)建立完善员工关系制度根据公司的战略和发展计划,建立与完善公司各管理制度与流程。建立与完善员工关系管理制度以保证在公司内部形成一致的、显性的管理契约,保障人力资源事务有序执行,并根据实际执行情况不断完善,减少人力资源工作的主观行为。

1、建立内部沟通机制。计划在20xx年将加强员工面谈的力度,大力度运用《员工面谈记录》。员工面谈主要在员工转正、调动、离职、调薪、绩效考核或其他因公因私出现思想波动的时机进行,平时人事行政部也可以有针对性地对与员工进行工作面谈。目标标准为:每季度面谈员工不少于2人次,并对每次面谈进行文字记录,面谈掌握的信息必要时应及时与员工所在部门经理或总经理进行反馈,以便于根据员工思想状况有针对性做好工作。

2、召开员工代表大会。员工代表大会是员工关系中发挥着重要作用,它是劳资双方沟通与交流的一个平台。所以在20xx年,公司每季度要召开一次员工代表大会,以休闲、轻松的形式进行会谈,由公司购置一些休闲食品,参会人员为基层员工,地点主要以公司会议室为主,也可以外出活动会谈的形式。

3、建立沟通平台在公司内部增设员工意见箱,选定专人进行管理维护,每月一次,将员工的意见整理汇总并抄送人力资源部、各部门负责人、总经理。

(三)员工发展预案

20xx年末,草拟了公司《员工发展预案》,其中粗略规划了员工职业发展拟进行的几个步骤。20xx年计划在部门领导的大力支持下,细化此方案,完善公司各岗位职系,确定各类岗位的职业发展通道,拟定员工职业发展具体实施方案。

一年的尾声也想要感谢很多人,感谢那些曾指导我的领导和前辈们,是你们无私的教诲使我能在这样一个大家庭里成长,感谢部门的每一位同事,是你们的支持和鼓励,让我在20xx年的工作转变中有了更多的信心。总之,真心,用心,细心做好分内的每份工作,热情、仔细完成每一个入职流程,让新员工能及时感觉到企业向上的文化和团队精神,是我一直努力的目标,新的一年我要以此不断鞭策自己,希望通过自己的努力,能将公司员工关系管理做的更好。

在当今时代,随着*的快速发展以及科学技术的不断进步,大量就业机会不断涌现,一定程度上能够缓解我国的就业压力,但仍然满足不了社会的需求,仍然存在一个很大的缺口。

另外,随着大学扩招,每年毕业的大学生越来越多,但是留给他们的就业岗位有限,每位毕业生都面临着巨大的压力。许多大学生甚至空有高学历而没有一份好工作,甚至待业在家。这与现在教育重视理论关系而缺乏实践机会有一定程度的关联,大学生就业难问题也亟待解决。

1.通过调查,充分了解当前大学生的就业状况、兼职动向,以便于帮助大学生增加社会实践经验,增强社会实践能力,进而在激烈的就业大军中脱颖而出,从事一份自己满意的工作。

2.当今社会,人们对大学生有很多误解。通过调查,我们希望社会能够从新认识当代大学生,增进对当代大学生的了解,能够为大学生提供更加有利的社会环境。

调查概况:本次调查问卷发出120份,实际收回110份。接受本次调查的男生较少,占39%左右,女生占61%。

对兼职持有的态度:76%的同学表示支持,24%的同学认为大学兼职没有必要。所有事情都有其两面性,兼职也不例外。总体来说兼职利大于弊,部分同学不认可兼职主要是因为兼职一定程度上影响了学习,但是如果合理把握兼职的尺度,他对于我们这些大学生还是很有必要的。

消费情况:随着现代经济的增长与发展,大学生的消费水*不断提高。只有6%的同学月消费在500元以下,将近一半的同学消费在500-1000之间,且45%的同学月消费超过1000元。高校学生高消费日现象渐严重,这也客观上成为了大学生兼职的一个原因。

兼职与专业关联度:只有的同学从事的兼职与其专业有关,这是一个相当严重的问题,学不能致用,自己的专业知识无法发挥功效,在社会上寻找与自己专业对口的工作难度很大,这是广大学生兼职时面临的主要问题。

兼职收入使用:19%的同学将其作为生活费,从而减轻家庭负担。一半左右同学则会将这些收入作为自己的额外零用钱,提高生活档次。20%的同学是为了自己的梦想等长期目的作准备。

兼职所欠缺的素质:广大同学反映,在兼职中他们不同程度地欠缺问题解决、专业知识技能、与人沟通交流等能力。长期从事兼职,也能够让我们更加了解自己,从而在择业时能够有更加明确的目标,迅速定位并找到工作。

2.在问卷中,也有部分同学提到了兼职受骗的现象,这警示我们要提高自我防范意识,不要轻易相信兼职中介,提高自己的法律和道德意识,谨防上当受骗。如果这些事真的发生在自己身上时,我们要学会运用法律武器来维护自己的权益,保障自己的利益不受侵犯。

3.很多同学也提到量力而行,适可而止,兼职是锻炼我们能力的一种非常有效的途径,我们应该积极参与其中,但同时过多的兼职不仅会使得同学们身心疲惫,无心学习,也会导致学生的对工作厌烦的情绪,产生应付工作的心理,对以后的工作态度会产生不良影响。

4.问卷中,也有部分同学表示认为兼职只是赚钱的途径,对于这些学生,他们应该改变这种功利性想法,兼职的好处很多,并不局限于收获金钱,而且能够丰富经验与知识,锻炼自己的能力。如果我们只看到了兼职的金钱效益,那么它的价值将会大打折扣。因此,我们应该更加全面地看待兼职的作用和效果。

一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面

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。

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20xx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。

20xx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。

公司质量技术处负责统计技术应用的管理。通过应用统计技术,收集、整理、分析适当的数据,以证实管理体系的适宜性和有效性,并作为改进的依据。

为了证实整合型管理体系的适宜性和有效性并识别改进机会,公司各有关部门应收集并分析有关的数据。

质量技术处负责收集:施工过程检查产生的数据、环境绩效数据、职业健康安全绩效数据。

物资设备处负责收集:材料、物资及施工机械设备供方的数据。

经营预算处负责收集:顾客满意程度的各种信息。

与工程质量有关的数据;

与运行能力有关的数据;

顾客满意度调查结果;

环境绩效数据;

职业健康安全绩效数据。

对数据作出分析和评价提供以下信息:

顾客满意程度;

工程和服务与产品要求的符合性:

过程和工程产品的特性和趋势,包括采取预防措施的机会;

供方工程的质量、环境和职业健康安全行为及合作的状况。

各部门应将分析的结果及时报质量技术处,由质量技术处进行传递。

所有数据分析结果均应评审,以识别是否需要进行改进。

质量技术处负责统计技术的应用指导。分析结果提交管理评审,作为评价公司管理体系的适宜性和有效性及确定改进方向的依据。

挑战:客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi,但是,从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。

优化策略︰利用多重数据的整合,提升转化漏斗每一阶段的人群数目,以提升总转化量

第一步:网站再定向

有了全面的追踪和分类,再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内,交易数量显着提升,尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。

第三步:利用机器学习(machinelearning)进一步扩大客户的数量

通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布,找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。

观点总结

做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的,需要合理的意见和适当的帮助,自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。

二、精准的数据需要懂得数据的理念和要求,数据的运用做数据表格是给人一种一目了然的清晰感,怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象,是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态,这就要求及时,迅速,对各部门上报的信息进行整理、加工,对发生的大事对各部门进行催报,使信息管理工作更加规范到位。

三、善于总结,懂得吸取经验

经验是在实际工作在中得到的,把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时,只知道一味的按部就班,缺少灵活性,表格表达不清晰。后来经过不断的摸索,领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的,运用vlookup,sumif等常用公式,让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果,这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。

四、善于沟通,避免出错

做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的,第一份原始资料就是小马做的数据报表,做数据时遇到什么不明白的需请教,因此信息传递是很重要的,我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通,否则出现差错,前功尽弃。所以,一边工作一边总结经验是百利而无一害的。

五、做数据表格要讲究效率和准确

数据的作用是给他人能够更快的看清楚所表达的数据内容,还有重要的是数据准确性及美观,给人一种赏心悦目,心旷神怡的舒服感,具有挑战性的是有一种感觉,就是一眼就分辨得出哪里好,哪里需要改进,哪里需要取。

六、感想

一、数据部是实现自己理想和展现自己技能的平台。能把自己所学知识运用出来是一件值得庆幸的事,安分守己,把自己的工作出色完成对公司是一种责任,对自己是一种交代。

二、认识了很多新同事,交流广泛,知识面丰富了。新的环境必然有新的事物,接收新的事物必然有新的认识,新的认识必然有新的数据理念思想,对自己的专业知识和认识更上一层楼。三、去旧迎新,迎接新的挑战,自我提升,给自己定下目标。20xx年是奋斗的一年,一年可以实现很多事情,可以改变很多事情,是选择继续奋斗还是碌碌无为,关键在于自己的行动。只有行动万事皆成事实,所以我给自己定下了三个目标:

1、全面提升自己,工作能独当一面。这样就能提高工作效率,不会延误工作进度。

THE END
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1.系列文数据分析在保险行业的运用腾讯云开发者社区数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到,这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。所以通过客户数据来判断客户价值,进行客户价值管理是未来的趋势,而数据分析就是这一方法的重要技术手段。现在数据分析可以说在商业中的应用越来越广泛,尤其是在互联网、通讯、金融、零售业中的应用,自上世纪...https://cloud.tencent.com/developer/article/1042036
2.保险风险评估中的数据分析技术保险核保数据分析保险风险评估是保险公司核心业务之一,它涉及到对客户风险的识别、量化和定价。这些风险可能包括但不限于市场风险、信用风险、操作风险、战略风险、合规风险、流动性风险等。通过对这些风险的评估,保险公司可以更好地进行风险管理和控制,制定相应的风险应对措施,以保护公司和客户的利益。数据分析方法和算法的应用在保险...https://blog.csdn.net/weixin_43156294/article/details/139514505
3.保险行业五大数据分析.pptx保险行业五大数据分析客户分析产品分析营销分析风险分析竞争分析contents目录01客户分析03客户价值评估根据客户对公司的贡献度、忠诚度等指标,对客户进行价值分级,以便提供差异化的服务。01客户基本信息年龄、性别、地域、职业等,用于了解目标客户群体的基本特征。02客户消费能力收入水平、消费习惯、购买偏好等,有助于制定更精...https://m.renrendoc.com/paper/321566716.html
4.保险公司数据分析报告,如何利用数据提升业绩基础知识前言:保险公司可以根据这些信息制定更加精准的营销策略和产品设计,提高客户满意度和忠诚度。可以使用数据分析工具和技术进行数据分析。保险公司数据分析报告可以为公司提供有价值的信息,帮助公司制定更加科学的决策。通过数据分析,保险公司可以提高客户满意度和忠诚度,提高市场占有率和利润率。保险公司需要收集数据、分析数据、...https://www.shenlanbao.com/zhishi/5-583006
5.怎么查保险行业数据分析?万象方舟商业数据库和数据提供商:一些商业数据库和数据提供商会提供定制的保险行业数据和分析服务。例如,您可以使用数据分析软件如Bloomberg、Thomson Reuters或者数据供应商如Statista、MarketResearch.com等来获取各种保险行业的数据。 学术研究和期刊:一些学术研究机构和期刊也会发布有关保险行业的研究和数据分析。您可以查找一些专门...https://www.vientianeark.cn/qa/131102.html
6.2022年度商业降保险经营数据分析报告为深入了解健康保险业的经营情况及发展趋势,中国保险行业协会健康保险专业委员会近期完成了《2022 年度商业健康保险经营数据分析报告》。2022 年,从各类型公司的保费增速来看,专业健康险公司和财产险公司保费规模有较为显著的增长,专业养老险公司相对平稳,而寿险公司则出现负增长。 https://www.douban.com/note/854500556/
7.保险行业数据分析:2020年中国保险行业累计保费收入为45257亿元保险行业行业数据_宏观经济数据分析、市场数据、趋势现状解读、市场价格、销量走势分析,数据来源与艾媒咨询权威发布的保险行业行业分析报告及新行业经济数据库和行业大数据研究权威数据资源开放平台-艾媒数据中心,超130万份调查数据统计资料覆盖50多个国家的5G|跨境电商|新https://www.iimedia.cn/c460/80195.html
8.保险分析Tableau通过面向保险提供商的数据分析解决方案,打造以数字为先的客户体验,充分利用数据驱动型见解并有效管控风险。https://www.tableau.com/zh-cn/solutions/insurance-analytics
9.中国大地保险数据管理应用中心大数据应用平台案例分析Cloudera是Hadoop生态系统中领先的大数据解决方案供应商,也是全球知名的企业级数据管理和数据分析平台提供商。Cloudera的CDH是成熟、稳定的Hadoop商业发布版本之一,拥有大量企业级大数据部署案例,并且能够提供专业、全面的技术支持服务。 因此,经过多个方面的综合考量,大地保险数据管理应用中心决定使用Hadoop平台作为整体架构,选择...https://bigdata.51cto.com/art/201902/592367.htm
10.保险公司数据分析工程师工资待遇(招聘要求,就业前景)说明:保险公司数据分析工程师近年就业工资怎么样? 2024年保险公司数据分析工程师平均工资 ¥40.0K,2024年工资高于2023年,较2023年增长了23%,对比保险公司平均工资13.2K,高203.1%。数据统计依赖于各大平台发布的公开数据,系统稳定性会影响客观性,仅供参考。 https://www.jobui.com/salary/quanguo-shujufenxigongchengshi/ind-baoxian/
11.打通医院与保险公司数据渠道,仁可网络打造自动化商保服务平台...当理赔发生时,结算系统的核赔规则库将根据客户的保险信息及医疗信息自动进行理算、核赔,并将理赔报告发送给保险公司或经纪公司,由对方开展理赔业务。 目前仁可网络主要承接团险的核赔业务,按照保单收取一定比例服务费。未来仁可网络计划利用其积累下的用户数据及数据分析上的优势,服务于保险产品优化、涉足智能保顾等销售...https://m.jiemian.com/article/2031381.html
12.南开团队在“2018年中国大学生保险责任行数据分析大赛”中获佳绩...2019年5月,由26名南开大学金融学院保险和金融专业本科生组成的“南开保险公能实践队”在2018年中国大学生保险责任行调研数据分析大赛中,凭借扎实的专业基础和认真严谨的科研态度,从19所参与高校、52支团队中脱颖而出,获得2项一等奖、2项二等奖、1项三等奖的好成绩。南开大学在全国参赛高校中是唯一获得2项一等奖的...https://nkuaa.nankai.edu.cn/info/1068/6374.htm
13.保险企业操作风险损失数据分析保险企业操作风险损失数据分析 刘景南 开通知网号 【摘要】: 保险公司面临着来自外部的各类金融风险,如承保风险、投资风险、信用风险以及宏观的经济波动、利率风险等,与其他风险不同,操作风险最初并不被人们所认可,近年来,随着一些重大的风险事件的发生,操作风险才开始为大多数人所认可和接受。然而国内保险企业的操作...https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10036-1015567328.htm
14.保险公司的业务系统有哪些数据分析与报告是保险公司业务系统中至关重要的一环。保险公司每天都会产生大量的业务数据,包括销售数据、赔付数据、客户数据等,这些数据需要被充分利用和分析,以便为决策提供有力的支持。业务系统需要包含数据分析和报告的功能,可以根据不同的业务需求生成各种形式的报表和分析结果。 https://h.chanjet.com/ask/aa463231282fc.html