数据分析工作总结【精彩6篇】
数据分析工作总结 篇一
在过去的一年里，我一直从事着数据分析工作。这是一个富有挑战性和充满乐趣的工作，让我不断学习和成长。通过这篇文章，我想总结一下我在数据分析工作中的经验和教训。
首先，数据收集是数据分析的基础。在进行任何分析之前，我们必须确保我们拥有准确、完整的数据。这意味着我们需要与各个部门和团队密切合作，确保数据的收集和存储过程是正确的。我发现，与数据提供者建立良好的沟通和合作关系是非常重要的，这有助于我们更好地理解数据的背景和含义。
其次，数据清洗和预处理是数据分析的关键步骤。在进行任何分析之前，我们必须先对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。我学到了很多数据清洗和预处理的技术，如处理缺失值、处理异常值、数据转换等。这些技术帮助我更好地理解数据，并确保我进行的分析是准确和可靠的。
第三，数据可视化是数据分析的重要手段。将数据可视化是将数据转化为有意义的信息和见解的有效方式。我经常使用各种数据可视化工具和技术，如折线图、柱状图、散点图等，来展示数据的趋势和关系。通过数据可视化，我能够更好地向团队和管理层传达我的分析结果，并帮助他们做出更明智的决策。
最后，持续学习和提升是数据分析工作中不可或缺的一部分。数据分析领域变化迅速，新的工具和技术不断涌现。我始终保持学习的态度，不断探索和学习新的数据分析方法和技巧。通过参加培训课程、阅读书籍和参与行业活动，我不断提升自己的数据分析能力，并应用于实际工作中。
在总结中，我深刻意识到数据分析工作的重要性和复杂性。通过不断学习和实践，我取得了一些成绩，并为公司的决策提供了有价值的见解。我相信，通过持续努力和学习，我将成为一名更出色的数据分析师，并为公司的发展做出更大的贡献。
数据分析工作总结 篇二
在过去的一年里，我一直从事着数据分析工作。这是一项引人入胜的工作，我通过这篇文章想与大家分享我的经验和教训。
首先，我学到了数据分析的核心原则是从数据中发现事实，并基于事实做出决策。在数据分析的过程中，我始终坚持客观、准确和可靠的原则，确保我的分析结果是有根据的。通过对数据进行深入的挖掘和分析，我能够发现隐藏在数据中的趋势和关系，并基于这些发现提出有效的解决方案。
其次，数据分析需要良好的沟通和合作能力。作为一名数据分析师，我不仅需要具备扎实的分析技能，还需要与团队和其他部门保持良好的合作关系。与他人合作，我能够更好地理解业务需求和目标，并将我的分析结果转化为实际的行动计划。
第三，数据分析是一个不断学习和成长的过程。数据分析领域变化迅速，新的工具和技术不断涌现。我始终保持学习的态度，不断探索和学习新的数据分析方法和技巧。通过参加培训课程、阅读书籍和参与行业活动，我不断提升自己的数据分析能力，并将其应用于实际工作中。
最后，数据分析需要细心和耐心。在处理大量的数据时，细心和耐心是非常重要的。我经常花费大量的时间和精力来处理和分析数据，以确保我的分析结果是准确和可靠的。虽然这是一项耗时的工作，但我相信只有细心和耐心，才能做出高质量的分析。
总结来说，数据分析工作是一项复杂而有趣的工作。通过不断学习和实践，我取得了一些成绩，并为公司的决策提供了有价值的见解。我相信，通过持续努力和学习，我将成为一名更出色的数据分析师，并为公司的发展做出更大的贡献。
数据分析工作总结 篇三
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。
自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多错误。
下面简单谈下做一名数据分析师要经历的几个步骤：
(1)获取数据
获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。比如淘宝，所有的数据都在HADOOP上，很多数据都要经过HADOOP，hive来获取。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下HIVE的细节的语法，基本就可以通过HIVE拿到很多数据了。每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。
(2)数据处理
获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢?
对于数据的处理，有两种形式：
a>如果初步提取的数据是在LINUX上，建议学一门脚本语言，比如AWK，或者PYTHON。如果掌握一门脚本语言，不仅可以在LINUX系统上写很多自动脚本来运行，会大大节省自己的时间，而且可以通过脚本语言把基础数据处理成自己想要的任何形式，直接可以使用。
b>如果数据没有在LINUX上，那可以download，然后通过其他统计软件来处理。个人推荐SAS或者R语言。SAS的强大，不必多说。没有SAS解决不了的问题，而且SAS也有SQL，处理起来也方便。R语言最近也很火，而且免费，packages越来越多，画图也简单，类似Matlab。如果前期数据处理的好，后续只需要通过R或者SAS画一些图就可以了。在数据分析师的世界，按照价值排序，图>表>文字。
(3)分析数据
这里的数据，包括图，表，数字几种。分析数据是整个分析的关键，也考验分析师的水平。好的分析师，可以根据趋势图，对比数据，敏锐的观察到很多问题。可是这需要对业务，对数据有很深的了解，才会把数据和业务结合起来，发挥两者的价值，完成需求。所以，一名数据分析师，要把更多的时间放在了解业务上。只有业务了解，细节清楚，才会明白业务变动可能引起的数据指标的变动，也会在后续的需求分析中，更快更全面的解决其他人提出的问题。可能很多人都很困惑，怎么才能“敏锐”的观察到数据的变动呢，我为什么怎么也发现不了问题呢?个人感觉可以通过以下方法，来慢慢锻炼：
a>多问几个为什么。比如，看到一些指标，就想想这些指标代表什么，用自己的话可以怎么理解;看到一条趋势线有波动，就想想为啥子某个点异常波动呢?多问问问题，自己就会加深对业务和指标关联的敏感性。
b>借鉴统计方法。统计学中，都会有一些横纵对比，趋势分析等等。对比，在分析师数据时候，是一个很重要的东西。任何东西，也因为了对比，才会有高有低，有长有短。另外，分布，也是一个很好的东西。分布的变化，就意味着变动，变动的发展结果，就能知道业务发展的好坏。再次，占比啊等等，都是很简单但是实用的方法。
c>向师兄请教。有的时候，一个问题，自己沉迷其中不能自拔，旁观者一句话，就能点清自己的思路。当自己分析数据不得要领的时候，就多请教师兄。
(4)展示成果
分析数据以后，解决需求的问题，就需要汇总分析的成果，给到其他人。可能分析的过程，拿到的数据有很多，需要全部给其他人么?怎么去罗列这些数据呢?可能很多人都犯难。有一次，一个同学来问我，她有很多数据，但是就是不知道该怎么组织，才能证明自己的结论是对的。其实，作为一名数据分析师，就是根据数据，把问题解决，提出一两条参考建议给到需求方就OK了。因此，回复的结果简单明了就好。如果是回复一封邮件，可以这样来做：
a>邮件正文，先写主要结论，即根据数据和需求，有什么结论。这样大家第一眼就能抓到最关键的东西，可能不需要看那些详细的数据;
b>如果觉得有必要，就在下面再把分析过程写进去;
c>如果图和图表不多，可以添加到邮件第三部分。毕竟放上数据，任何同学有疑问，可以随时去看数据。如果图和图表实在太多，就放到附件!
其实，做一名数据分析师，真的不容易，不仅要懂业务，还要会技术，更要敏锐发现问题，总结，还要提出建议。自己干了N多工作，最后还不一定能得到一个好的结果。做了两年数据分析师，自己的重心也在慢慢的转移。从刚开始技术学习，到后面技术+业务的结合，到现在自己又钻到业务，研究业务，慢慢发现：一名好的数据分析师，是一个好的产品的规划者和行业的领跑者。
[数据分析师都干啥？]
数据分析工作总结 篇四
这个题目就是开放的问一个销售问题，看分析师如何给出相关的意见或者建议。当然这不是分析范畴，但是我觉得分析师既然是做运营支撑、甚至决策，那么一些基础的销售理念是应该有的。
题目：100斤苹果怎么卖，可以卖的钱又多，卖的又快?
开题：此题目意在说如何从商品的角度去考虑如何销售的问题，传统的销售方式就是经典的4p理论。渠道，商品，价格，促销。而此问题意在从商品，价格，促销的角度去问面试者问题。
题注：
1. 如果回答者答的问题说的过多，比如说渠道如何做，如果做售后，如何二次营销，范围就扩大了。
2. 如果回答者的回答过于泛，或者理论的东西比较多，或者听着非常正确而不给出解决方案，那不适合一线分析师。
上面两项是减分项。
刀刀的解答：
1、渠道是重要
用户考虑暂且放在渠道里，因为用户必须依赖渠道实现链接。但就此问题来说，有点跑题，问的是卖苹果，用户考虑一般先考虑需求和消费场景，所以不分享渠道的做法。
2、商品自己分堆
最简单，一堆贵，一堆便宜。苹果不分拣。卖个差不多再重分，46开分。
解读：利用价格做出价格歧视的感念，同时告诉消费者4的商品比较好卖，这样一个明确的指向。
3、商品拆分
按好坏分堆，好苹果贵30%。其余的分两堆，一般的常规卖，最差的贵50%，并贴上标签如涩苹果之类。
解读：劣质商品只是品质不好，不是不能卖高价，关键是你要告诉别人这是稀缺的。真实说明商品特征，不要做多，好的商品还是要高价的，稀缺商品要更贵。一般的商品就这样买。但是注意结合第四条。
4、时间因素
一般早上要比晚上贵，水果尽量当天卖完，所以在晚上8点后开始半价卖。
解读：快和多都是必须的，水果隔夜很多都会坏。晚上8点是大家出来遛弯的时候，可以做清仓了。不留呆滞库存是关键，高周转是关键。手里最好留的是钞票，而不是货物。
5、地点
这个本来不想说，还是说一下，火车站和汽车站绝对卖不出去，摊位没有。最重要的是你见过这种地方卖水果的销售有好的么?好地方在地铁口，菜市口，学校门口。
解读：人流多并不代表需求好，菜市场门口绝对比火车站好。为什么，火车站贵这是大家都知道的，再者，谁没事到火车站去买水果啊。菜市场还是做长久生意的地方，学校门口，地铁口大家多观察就知道了。
商品这个东西可以玩的很多。留几句话：
不要卖货源不稳定的某类商品。
坚决下架无法销售占位置的商品。
主推非标准品。
流行品一定是打折卖的。
数据分析工作总结 篇五
1.什么是数据分析?
基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终实现业务问题的解决or优化。
2.数据分析需要的知识、技能及工具?
业务知识：最重要
业务分析能力：业务问题的拆解、探索与定位，也包括一些思维导图工具的使用(VISIO,MIND,MINDMANAGER)
数据分析能力：基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握SPSS,R,PYTHON等。
数据提取能力：在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力(SQL使用能力)。
数据处理及展现能力：主要指ecel及ppt的使用，也有信息图制作能力的要求。
较强的沟通能力：能无障碍的理解业务人员(包括产品经理)及技术人员的想法并与之进行沟通交流
3.长期只处理数据的诟病【for分析人员】?
对于分析人员来说，若无实际分析经验，但经常提取数据，作为一个数据库工程师的角色开展工作时，容易形成一种惯性思维：从数据角度出发去看问题。这是很危险的，因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据，同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和ETL处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据，若不清楚业务流程，业务知识，很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往，这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了，进而任何分析，出发点都是错的，分析过程和结果可想而知。
4.对于“数据敏感”的理解?
数据敏感主要包括三方面：对异常or极值数据识别的敏感;对特定数值背后代表的业务含义的敏感;对业务数据重要、机密程度的敏感;
5.如何体现一个数据分析人员的工作能力强弱?
相关学历背景及工作年限;
对数据预处理的重视程度;
对细小业务问题解决方案及流程的抽取固化能力;
算法知识的应用能力;
业务知识的深度和广度;
任务的整体把控和分配能力;
沟通及表述的逻辑清晰程度;
6.数据分析人员、应用型数据挖掘人员、算法型数据挖掘人员的区别?
数据分析人员算法应用比较少;
应用型数据挖掘人员在数据预处理及模型调参上下的功夫最多;
算法型数据挖掘人员在数据预处理上下的功夫叫少，模型理解及实现能力较强，偏开发;
7.数据分析人员的角色定位——企业贤内助
工作内容上：精准营销时的用户群筛选及营销数据方案的确定;业务现状的拆解与分析;业务问题及业务发展瓶颈的监控、探索与分析;数据产品的数据逻辑及模型的方案确定;
数据分析工作总结 篇六
二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务
三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作：
1。汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。
2。协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。
3。完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。
4。完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。
5。每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。
6。配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
7。完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。
三、存在的不足及今后努力的方向
三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能
及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力；理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。另外，由于语言不通的问题，在与周围的同事沟通时，存在一定的障碍。
