最新数据分析工作汇报 数据分析年度工作总结(实用5篇)

时间:2023-09-08 15:58:41 作者:文锋 最新数据分析工作汇报 数据分析年度工作总结(实用5篇)

写总结最重要的一点就是要把每一个要点写清楚,写明白,实事求是。总结书写有哪些要求呢?我们怎样才能写好一篇总结呢?下面是小编带来的优秀总结范文,希望大家能够喜欢!

数据分析工作汇报 数据分析年度工作总结篇一

半个学期已经过去了,通过期中考试,才发现,四年级数学教学成绩幅度下滑,关键是我与任课教师之间的沟通力度不够,相互学习精神不足。在相互配合辅导后进生方面根本不交流,不探讨,不同步。只有互相学习,互相探讨教学方法,取长补短,数学教学成绩,才会提高。

下面,结合我班教学实际,谈谈测试中,教学中的困惑。我认为我,课标理解不透,教材挖掘不深,凭借经验备课。苏芥教材不同于人芥教材,其编排意图,内容安排都具有很的伸缩空间,为教师进行课堂教学实践活动提供了充分的空间,探究的自由。可以说教学过程中做到“下要保底,上不封顶”。从测试映的情况看,有些知识点没有给学生讲到,有些内容也没有给学生归纳总结出来,没有把教材充分挖掘透。边上课边看教参书,胸无成竹,缺乏对教学内容逻辑关系,层次脉络的整体把握。

理念渗透不够,教法研究不足,学法指导不够。课堂教学过程中就例题讲解例题,就练习做练习,缺乏教学思想的渗透,学习方法的指导。从测试中看,学生分析解决实际问题的能力较低。说明,我在*常的课堂教学过程中渗透和训练的力度不够。

从测试中看,学生做图不用三角板,量角器,圆规,凭感觉用手画,连线不用直尺。说明我课堂教学中操作演示不够规范,准确。许多课堂上,我就是一只粉笔,一本书,一张嘴。凭借这些,即使最优美的语言文字也调动不了学生的学习兴趣。教学的重难点突破不够。

后进生辅导缺乏计划安排,随意性,转化率低。从中心小学监测成绩统计来看,优生培养可以提高*均分,后进生转化可以提高整体名次。许多班级,*均分很高,可名次却上不去,原因是没有转化后进生。其实优生和后进生智力上没有多差别,差别就在于学习习惯,学习态度等非智力因素。教学中,我只是把辅导后进生喊在嘴上,缺乏在行动上。辅导后进生缺乏长远计划,缺乏静下心来,缺乏沉下身子,缺乏细心和耐心。

充分运用各种资源,研究教学方法,提高课堂教学实效。运用好远程下载资源,借鉴其中有用的课件,图片,案例等资源更好地服务于教学。数学课难以理解比较抽象的内容可以借助直观教具,学具加强操作演示,也可使用多媒体课件助学生理解体会。调动学生学习的积极性。注重书写指导。

因材施教,分层要求,培养优生和辅导后进学生。优生培养可以提高*均分,后进生转化可以提高整体名次。课堂教学中,作业批改中,练习设计中,课后辅导中,对两种类型的学生要区别对待。优生侧重挖掘潜力,激发学习探究的兴趣,增强进一步学习的强烈欲望。后进生侧重基础知识和基本技能的掌握和训练,特别是计算能力一定要过关,计算题一定要会做。中间学生侧重鼓励,向优生看齐。学校教研组组织学生竞赛等活动,培养学生的各种的能力,挖掘学生的各种潜力。

渗透思想,体现方法,培养学生自我学习能力。通过各种教学组织形式交给学生的分析综合的方法,注重培养学生有意识地学习。这种思想和方法要渗透在教学的每一分钟,每一环节上。

注意细节,培养习惯,提高质量。主要是认真审题的习惯,认真书写的习惯,格式规范的习惯。教育学生要有耐心和细心。

数据分析工作汇报 数据分析年度工作总结篇二

(一)oa部分;

1、协助完成oa版本升级;

2、开发完成10个工作流,修改15个工作流;

3、 整理出有关oa使用的技巧或oa的亮点功能20项;

4、基于oa平台开发了技术文件借阅模块;

5、基于oa平台开发了任务管理模块;

6、全面掌握oa系统平台的使用及维护。

(二)数据分析部分:

1、完成了质量分析类报表,其中包括10张图形类报表,5张列表类报表。

2、开发了试验中心检验看板系统;

3、开发了仓储中心出入库看板系统;

(三)软件开发部分

1、协助开发并部署了展厅图片自动播放软件;

2。协助开发并部署了展厅视频可在九宫格内同时播放的软件。

(一)oa部分

oa升级部分主要负责的是oa模块的测试,通过测试各个模块了解了系统中的各个功能,熟悉了新版oa的使用方法;通过熟悉oa的升级、工作流的制作来了解oa的业务逻辑,进而来掌握oa的所有事务和创建新的功能模块。由了解到熟悉,再到掌握和创新。

(二)数据分析部分

此项目上半年主要是为质保部门开发的报表及看板,目前正在使用中。数据分析中数据的准确性最为重要,在开发过程中由于不清楚u8数据库中业务表的逻辑,所以在开发过程中遇到了很大的阻力,但经过不断的钻研和同事的帮助,终于渡过难关,完成了数据分析系统。

(三)创新意识不足

姜主任在日常开会或谈话中经常强调苟日新、日日新这句话,意在说明创新的重要性,并且我负责的工作就是要不断创新、不断的探索,只有不断的创新才能体现自身价值。这和我以前的工作模式有很大的不同,以前就是循序渐进的跟着大家的步伐走,那是盲目的跟进,是为了工作而工作;所以就造成了创新上的严重不足,不论是创新意识还是创新方法,都有所欠缺。如在总结oa的使用技巧的时候,总感觉没有什么东西可写,但是经过不断的去思考、操作,就会发现很多可写的内容。

由此可见,一项工作或一件事情,只有不断的去接触、去做,才能掌握它、应用它。而且在做的过程中要有计划有目标,对待不熟悉并且繁琐的工作要沉着冷静,对待熟悉的工作也要细心认真,并且要高要求才会有更好的结果,要学会从熟悉的工作中不断发现、不断创新,只有不断的创新才能立于不败之地。

1、继续深入研究oa系统功能,在oa系统的基础上不断发现新功能,不断创新,加大oa的应用开发。如系统中的报表部分、应用中心部分等,争取oa报表与数据分析相结合。

2、继续推进数据分析系统的应用。下半年主要对生产部的生产计划数据进行分析统计并制作成报表,先对生产部进行需求调研,整理出他们需要的是什么,什么样的展示能给他们带来便利;仓储中心的分析报表也在下半年的计划中。在推进项目的同时做好下一步规划,争取跟随时间的齿轮不断前进。

经常听到领导说到“凡事欲则立,不预则废”,一开始虽然知道什么意思,但是没什么感觉。但通过半年的工作和学习,深有体会。一件事情如果没有计划,那么会忘的一干二净,有了计划并且一定要记录到常见的地方,用以提醒自己尽快执行;另一个感受较深的是凡事要勇于承担,勇往直前,切不可唯唯诺诺、拖拖拉拉,不然事情就会搁浅在那里,永远没有结果。

数据分析工作汇报 数据分析年度工作总结篇三

在数据分析岗位工作三个月以来,在公司领导的正确领导下,深入学习关于淘宝网店的相关知识,我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。

1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习,在工作中,坚持一边工作一边学习,不断提高自身综合业务素质水平,认真学习工作业务知识,并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习,并且参加统计职业资格考试,明确了统计员的工作职责。

2、在工作以来,我始终坚持严格要求自己,勤奋努力,时刻牢记在自己平凡而普通的工作岗位上,努力做好本职工作。在具体工作中,我努力做好领导交给的每一个工作,分清轻重缓急,科学安排时间,按时、按质、按量完成任务。

3、每天及时、准确按销售合同或出入库单的明细填写统计台帐,并及时作好数据的备份。

4、每月底根据本月实际发生情况向总部报送营业收入快报;产值指标月报;劳动工资及保障情况月报;主要产品产、销、存情况月报;能源消费月报表,并存档。

5、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《产成品交库情况统计表》、《公司人员统计表》、《劳动工资及保障情况统计表》、《年度经济活动分析》。

6、参加汇报了《关于做好特色产业中小企业发展资金项目》《xx省工业结构调整项目》的申报工作。

7、每周五向省工信委汇报项目建设完成情况,每月底向省科工局汇报项目进展情况及项目建设存在的问题,每月初向港区经发局、招商局汇报项目完成投资情况和建设完成情况。

1、在工作中,虽然我不断加强理论知识的学习,努力使自己在各方面走向熟练,但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限,导致在平时的工作中比较死板、心态放不开,工作起来束手束脚,对工作中的一些问题没有全面的'理解与把握。同时由于个人不爱说话,与同事们的沟通和交流很少,工作目标不明确,并且遇到问题请教不多,没有做到虚心学习。

2、身为新时代的大学生,却没有青年人应有的朝气,学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成,但自己不会主动牵着工作走,很被动,而且缺乏工作经验,独立工作能力不足。在工作中不够大胆,总是在不断学习的过程中改变工作方法,而不能在创新中去实践,去推广。

1、努力完成本职工作之余,学习更多有关财务、统计方面的知识,以提升自己专业学识。

2、积极参加一些和专业有关的培训,有效提高对统计数据的准确性,并做好数据的登记、上报与分析。

3、在原有的各种统计报表基础上,对一些没有实际意义的表格进行改进,并对统计数字的准确性进行加强。

今后工作中我将努力奋斗,无论自己手头的工作有多忙,都服从公司领导的工作安排,遇到工作困难,及时与领导联系汇报,并寻找更好解决问题的办法,继续巩固现有成绩,针对自身的不足加以改进,争取做的更好。

数据分析工作汇报 数据分析年度工作总结篇四

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。

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。

数据分析工作汇报 数据分析年度工作总结篇五

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

示例:零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。

预报可以说是最热门的分析应用之一,各行各业都用得到。特别对于供应商来说,能够准确预报需求,就可以让他们合理安排库存,既不会缺货,也不会积压。

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。

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