月工作总结是对过去一个月工作内容、工作成果和工作反思的一种总结，它能帮助我们及时发现问题和改进工作方法。如果你不知道如何写一篇较为完美的月工作总结，可以参考以下范文，或许能够给你一些灵感和启示。
数据分析工作总结
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。
最近恰好又在看丁亚军老师的讲课视频，讲到聚类分析，再结合我在工作中的应用，对聚类分析方法有了新的认识。聚类方法在刚兴起的时候，是不被传统的统计学家们接受，因为这个方法太简单，没有使用到过多的统计学知识。在实际的工作中，聚类使用的频率还是很高的，尤其是在用户分群方面，用户特征的描述。对应分析是第一次用到，为什么会想到使用对应分析，主要是根据变量类型，几个分类型变量，探究变量间的关系，除了相关分析外，对应分析也使用，而且它的结果更直观。
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。
数据分析员工作总结
数据分析报告重要吗？答案是肯定的，你要写的数据分析开头和结尾都不太重要，一般老板就看中内容，前后主要是套路罢了，以下是建议，供参考：
个人认为一份好的分析报告，有以下一些要点：
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。
数据分析工作总结
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。
作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。
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。
针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同事，把网店的数据分析工作做细做好。
1。对公司人员状况的分析。
要想管好一个企业，首先要管好这个企业的人，要想管好一个企业的人，首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。
目前公司成员大部分为90后，是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大，心理素质不怎么成熟，没有自信心，没有目标，责任心不强，不怎么能吃苦，心理承受能力较弱，不爱学习，不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事，做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。
因此，我们在招聘的时候，要招那些肯学习、善于学习、领悟力学习力强的人。不过，这部分人一般都比较现实，对待遇、公正公平、发展空间比较看重。
其实，我们要想打造一流的企业，培养一流的员工，一流的管理人员并不是难事。最重要的是要有一颗真正的，持之以恒的做事业的心。
2。对员工工作状态的分析。
目前，部分岗位存在分工不明确的现象，出现问题时，同事之前相互推诿，不愿意承担责任，这也是部分员工责任心不强的最直接反映。部分员工没有团队合作意识，这就可能导致工作在某个环节衔接不上，进而有可能出现重大问题。
因此，明确分工和加强员工的团队合作意识也是公司目前需要解决的问题。
企业文化，对我本人来讲，是一个管理学里面比较专业的词，我怕自己讲不好它。但我却可以深刻的体会到，这个无形的东西就在我的周围，在我们的骨髓里。因为我觉得它重要，所以，还是想讲它，而且觉得非讲不可。
在我所走到的企业里，旺旺集团的企业文化给我留下的印象最深。他们有自己明确的经营理念、经营目标、公司训、公司口号、企业标识、公司社歌和独立的传媒机构。他们的企业文化具有很强的感染力和凝聚力。
但是，很长一段时间以来，我们的公司一直处在“黎明前的黑暗”之中，为什么公司领导的那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心，并没有感染所有的员工，那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心并没有很好的变成我们的企业文化。没有被突出出来，没有在公司发展的日日夜夜中，张扬的体现给我们企业所有的员工们看。甚至是没有被人感觉到。
所以，加强健康向上的企业文化的建设工作，也就成为一种必要。十分的必要。也该引起足够的重视。把目前创业阶段的决心和信心力量、企业和员工相互之间的理解、信任、支持和默契融入到我们的企业文化中去。从而感染和吸引更多的优秀人才到我们中来，共同开创我们企业的未来。
数据分析工作总结
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。
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。
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?
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?
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;。
7.数据分析人员的角色定位——企业贤内助。
数据分析工作总结
1、酒店财务部提供数据（单位：人民币万元）：
2、分析原因（要求：由酒店总办牵头销售部、营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告）。
a、完成指标——采取哪些有效措施：
b、未完成指标——具体原因分析：
c、与去年同期相比（含同期月份及截止同期月份的累计）——上升及下降原因分析：
d、未完成指标——下一步准备采取哪些措施（以下措施下个月要分析成果）：
e、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
1、酒店财务部提供数据（单位：百分比）：
项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成去年同期差异。
毛利率。
2、分析（要求：由酒店总办牵头营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告）。
a、完成指标——采取哪些有效措施：
b、未完成指标——具体原因分析：
c、与去年同期相比（含同期月份及截止同期月份的累计）——上升及下降原因分析：
d、未完成指标的——下一步准备采取哪些措施（以下措施下个月要分析成果）：
e、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
税款。
1、酒店财务部提供数据（单位：人民币万元）：
2、分析（要求：由财务部进行分析）。
a、已完成指标采取过哪些有效措施：
b、未完成指标原因分析：
c、与去年同期相比（含同期及年累计）上升及下降原因分析：
d、在未完成指标的情况下，下一步准备采取哪些措施（以下将作为下个月分析重点）：
e、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
能源额。
1、酒店财务部提供数据（单位：人民币万元，百份比）：
2、经营分析（要求：由酒店总办牵头各能源责任部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告）。
a、节能降耗采取哪些措施：
b、能耗超标原因分析：
c、与去年同期相比（含同期及年累计）上升及下降原因分析：
d、下一步节能降耗采取哪些措施（以下将作为下个月分析重点）：
e、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：
数据分析的工作总结
一、统计学课程介绍：
统计学是一门实践性很强的方法xx学科。1992年国家技术监督局在gb/t14745—92《学科分类与代码》，把包括原来社会科学领域和自然科学领域的各种统计学归并为一门统计学，并将其与数学、经济学等并列上升为一级学科，统计学从此以崭新的面貌出现在我国。
课程作用：21世纪是知识经济的时代，也是信息高速发展和传递的时代。统计是获得信息的手段和源泉且具有反馈信息、提供咨询、实施监督、支持决策的作用。统计学作为一门收集、整理、和分析数据的方法xx科学，目的是探索客观事物内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。越是先进的`国家，统计理论和统计方法普及率、应用率越高。因此，培养统计意识，经常关注统计数据，掌握实用的统计知识，在日常经济生活和管理活动中运用统计知识，无论是对于学习、研究还是对我们的生活来讲都具有重要意义。
课程定位：《统计学》课程是面向经济管理类各专业的核心课程。它是经济管理类专业包括会计学专业、财务管理专业、旅游管理专业、市场营销专业、国际经济与贸易专业、金融学专业、社会保障等专业的专业基础课。在统计学教学中，注重培养学生的数据收集与分析能力、统计预测能力。培养学生的统计思想，提高学生的统计分析与应用能力。
课程目标：本课程的基本目标是：系统地介绍统计学的基本思想、基本方法及其在经济管理领域中的应用。通过本门课程的学习，使学生具备基本的统计思想，培养学生学习统计的兴趣，提高学生掌握基本统计方法和应用统计分析方法解决经济管理中实际问题的能力。同时为今后进一步学习相关专业打下坚实的基础。
二、实习时间：20xx年12月26日——20xx年12月31日。
三、实习目的：
实习是统计学专业教学计划的重要组成部分，是对学生进行实际统计工作能力初步训练的基本形式，是培养学生职业技能与能力的重要环节，是全面检验和提高我校教育教学质量的必要措施。
统计学是我们这学期新开的课程，在大家学习了一学期理论知识后，都对统计学有了初步的认识与了解。实习的目的是使我们巩固和运用所学的基础知识和基本技能，建立统计意识和思想，运用收集数据的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析和推断，获得相关经验，进一步理解统计的特点与规律，培养与提高我们的独立从事统计工作的能力，并使我们接受深刻的专业思想教育。
四、实习内容：
实习的内容只要有一下几个实验：
数据分析工作总结
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。
数据分析师工作总结
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。
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？
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。
数据分析师工作总结
本人于201*年1月起开始担任镇党委委员武装部部长。几年来，在镇党委、政府的正确领导下，在市武装部的具体指导下，在各个职能部门和机关同志的关心、支持、帮助下，我始终坚持按照“三个代表”的重要思想要求自己，努力学习，认真履行职能。现将201*年一年的工作报告如下：
一、主要工作情况。
1、抓好组织调整与落实。
年初，按照市武装部201*年民兵、预备役部队组织整顿工作的总体部署和要求，结合我镇民兵、预备役工作的实际情况，对基层民兵连队的组织进行了重新调整。把一批文化素质高、年龄较轻、身体素质好的适龄青年编入了民兵部队当中。通过抓组织调整，实现我真民兵“编组合理、组织健全、干部齐备、民兵充足、官兵相识”的好局面，调整后，我真民兵总数为4200名，普通民兵3700人，基干民兵480人，编制在20个民兵连中，其中编入市武装部及步兵分队2个连，311人；侦察连1个，95人；防化连1个，74人。
2、抓好基层连队正规化建设，搞好退伍军人与地方专业对口、半对口技术人员服预备役登记、统计工作。
为了加强基层连队正规化建设，按照年初制定的计划目标，以“典型”促进全面发展为目的，开展争创“先进连队”活动。我们重点对合并后的村按照连队建设标准进行了重点监督检查，健全了各项规章制度，宣传图板齐全，各种资料立卷归档、统一放入文件柜内保管，软件实施落实到位，硬件设施达到了“五有”的标准，即：有门牌、有办公室、有库房、有资料库、有活动场所。我们以交界台村、前柳河村民兵连正规化建设为典型，通过试点作用取得了很大成效，现已达到“红旗连5个，先进连队5个，达标连队10个”。使之全面达到了连队建设标准要求。前柳村民兵连被海城人武部评为基层标杆民兵连。通过对退伍军人和地方专业对口、半对口技术人员的等级统计，把身体素质好、年轻、有专业的技术人员及时补充编入“二营有线连”，成为预备役战士，提高连队的战斗力。
3、抓好民兵应急分队建设，圆满完成上级交给的各项急难险重任务。今年11月份，我们面对我省突如其来的禽流感疫情紧急启动了应急预案为了提高适应新情况能力，我们重新调整了应急分队人员，调整后，我们现有应急分队500人，每村25人。这些同志们分别配合镇、村两级领导在各自的村进行了设卡堵卡，他们不畏严寒，不怕艰苦，在保护国家人民群众生命财产的关键时刻不计个人得失，为党和政府交上一份满意的答卷。
4、抓好新兵选送，做好征兵工作。
201*年，海城市人民政府、市武装部向我镇下达了征集男性新兵32名的任务。为了圆满地完成今年的征兵任务，向部队输送优质兵员，我们早作准备开始宣传，并且在报名初检、上站体检、政治审查、文化检查、病史调查、协商兵员等多个步骤层层把关，使我镇兵员在海城体检时合格率达到70%，名列前茅。受到了市委武装部的大力赞赏，也得到了接兵部队的好评，我镇被鞍山市人武部和海城市人武部均授予了“征兵工作先进单位”的光荣称号。
二、不断加强学习，提高自身素质。
为了适应新时期的民兵预备役工作，自己深深感到理论的功底还比较浅。只有不断的学习，提高自身素质，才能迎接各个方面的挑战。因此，我除了参加真理定期的集中整治学习外，还利用一切机会挤出时间自学相关知识。
1、结合本职工作努力学习新时期党的路线、方针、政策。从今年一月开始，我镇开展了保持^v^员先进行教育学习活动。在学习过程中，我始终把“三个代表”的重要思想和十六届五中全会精神作为全年的学习重点，认真完成先进性教育学习各个阶段具体要求，写了一万字以上的学习笔记和两篇体会文章。以此来充实提高政治思想觉悟和理论水平，丰富政治理论功底，始终保持清醒的头脑。
2、扎进时间学习业务知识。为了能把本职工作做得更出色，我利用业余时间自学了《兵役法》、《辽宁省兵役工作管理条例》等相关法规书籍，关心新形势下国家队预备役要的新特点，力求把工作做到最好。
三、从严要求自己，锤炼自我品格。
作为镇党委班子的一员，自身的形象直接影响到镇党委的整体形象。因此，我在工作和生活中始终注重严格要求自己，努力锤炼过硬的思想品质，保持^v^员的本色。
1、筑牢思想防线。作为一名党员干部，必须时刻把维护党的利益，国家的利益和人民的利益作为实现人生价值的最高追求，牢固树立正确的.人生观、价值观、世界观。在工作中，始终坚持艰苦奋斗的光荣传统和作风，自觉地实践“三个代表”的重要思想，全心全意为人民服务。
2、注重行为规范。时刻按照党员干部标准来严格要求自己，时刻保持自重、自警、自醒、自励。严格执行党风廉政建设的各项规定，从小事做起，防微杜渐。堂堂正正做人，清清白白为官，对违背人民群众意愿的事，坚决不做。
3、塑造良好的品德。我始终恪守“为人以真，待人以诚，处事以公”的原则，不断强化自身修养，培养自己的良好品德，对待同志坚持以诚相待。
四、存在的不足。
当然，在取得一些成绩的同时，我还存在着一定的不足。主要体现在理论学习抓的深度还不够，在学习中只满足教育的需要，缺乏系统的学习精神，多是零散学习，接下来还应往着方面努力。
数据分析师工作总结
1、要认真研究课程标准。
在课程改革中，教师是关键，教师对新课程的理解与参与是推进课程改革的前提。认真学习数学课程标准，对课改有所了解。课程标准明确规定了教学的目的、教学目标、教学的指导思想以及教学内容的确定和安排。继承传统，更新教学观念。
高中数学新课标指出：“丰富学生们的学习方式，改进学生们的学习方法是高中数学课程追求的基本理念。学生们的数学学习活动不应只限于对概念、结论和技能的记忆、模仿和接受，独立思考、自主探索、动手实践、合作交流、阅读自学等都是学习数学的重要方式。在高中数学教导中，教师的讲授仍然是重要的教学方式之一，但要注意的是必须关注学生们的主体参与，师生互动”。
2、合理使用教科书，提高课堂效益。
对教材内容，教学时需要作适当处理，适当补充或降低难度是备课必须处理的。灵活使用教材，才能在教学中少走弯路，提高教学质量。对教材中存在的一些问题，教师应认真理解课标，对课标要求的重点内容要作适量的补充；对教材中不符合学生们实际的题目要作适当的调整。此外，还应把握教材的“度”，不要想一步到位，如函数性质的教学，要多次螺旋上升，逐步加深。
3、改进学生们的学习方式，注意问题的提出、探究和解决。
教会学生们发现问题和提出问题的方法。以问题引导学生们去发现、探究、归纳、总结。引导他们更加主动、有兴趣的学，培养问题意识。
4、在课后作业，反馈练习中培养学生们自学能力。
课后作业和反馈练习、测试是检查学生们学习效果的重要手段。抓好这一环节的教学，也有利于复习和巩固旧课，还锻炼了学生们的自学能力。在学完一课、一单元后，让学生们主动归纳总结，要求学生们尽量自己独立完成，以便正确反馈教学效果。
5、分层次教学。
我所教的两个班，层次差别大，1班主要是落后面的学生们，初中的基础差，高中的知识对他们来说就更增加了难度，而2班也是两极分化严重，前面16个学生们的基础扎实，成绩在中等以上，而后面的30个学生们的成绩却处于中下以下的水*，因此，不管是备课还是备练习，我都注重分层次教学，注意引导他们从基础做起，同时又不乏让他们可以开拓思维，积极动脑的提高性知识，让人人有的学，让人人学有获。
1、书本习题都较简单和基础，而我们的教辅题目偏难，加重了学生们的学习负担，而且学生们完成情况很不好。课时又不足，教学时间紧，没时间讲评这些练习题。
2、在教学中，经常出现一节课的教学任务完不成的现象，更少巩固练习的时间。勉强按规定时间讲完，一些学生们听得似懂非懂，造成差生越来越多。而且知识内容需要补充的内容有：乘法公式；因式分解的十字相乘法；一元二次方程及根与系数的关系；根式的运算；解不等式等知识。
3、虽然经常要求学生们课后要去完成教辅上的精选的题目，但是，相当部分的同学还是没办法完成。学生们的课业负担太重，有的学生们则是学习意识淡薄。
1、要处理好课时紧张与教学内容多的矛盾，加强对教材的研究；
2、注意对教辅材料题目的精选；
3、要加强对数学后进生的思想教育。
总之，作为一名刚教高中的新教师，对教材的不熟悉，对重难点的突破，对考点的把握，对学生们的方法指导，对高中教学的经验都是一个很大漏洞，我将把握好每一天，继续努力，争取更好的成绩。
数据分析师工作总结
位于*东南部的福建（三明、泉州、福州、宁德）、江西（南丰、广川）两省山岳地区，有着数量较多的一种以生土为主要建筑材料、生土与木结构相结合并不同程度使用石材的“土堡”建筑。这些土堡建筑以合院式建筑为主，规模宏，造型奇特，结构精巧，或建在海拔较高的山岗（高岗型），或离村庄不远的山坡（坡地型），或建在水田当中（田中型），或土堡与民居建在一起（混合型），与当地其他传统低矮民居组合成小不同的村落，服务于家族或村落的聚居防御需要。它们比福建土楼历史更悠久，既有着悠久的文化历诗统，又与周边自然环境完美融合，构成一组组和谐美妙的景观。其中，福建土堡最具代表性，数量也最多，而福建土堡又以三明市田、尤溪和永安三县留存数量最多、保存最完整、种类最齐全。
从20xx年至20xx年的五年时间里，三明土堡通过土堡课题专项调研、第三次全国文物普查、拍摄土堡资料宣传电视片、召开*福建土堡全国学术研讨会、举办土堡民俗文化节、福建土堡风光摄影展等系列活动，已初步摸清了三明境内土堡的基本情况：
1、土堡的创建历史：产生于隋末唐初，成熟于两宋，盛行于明清，并一直延续至今。
2、土堡的留存数量：200余座，约占总数量的十分之一。
3、范文top100土堡的建筑结构：内通廊式与合院式两种，并以合院式为主。
4、土堡的分布范围：福建、江西两省，并以福建为多；福建省内三明、泉州、福州、宁德四地市，并以三明地区为多；三明市内田、尤溪、永安、宁化、沙县、将乐、清流、明溪、泰宁、三元、梅列十一县（市、区），并以田、尤溪、永安为多。
5、土堡的主要功能：防御为主。
6、土堡的产生原因：生存需要。
二、福建土堡的认定。
关于福建土堡的定义，至今尚未有公开的认定，因此本文的定义只是个人的观点，若有谬误还请方家指正。可以从以下几个方面来探究：
1、三明土堡与土围（江西）、土楼（福建）、围拢屋（粤东）的异同，如下表。
尽管四者之间有差异，但共性是十分明显的，都具有防御性，只师能不同而已，土围、土堡以防御为主，而土楼、围拢屋以居住为主。
2、福建土堡是包括福建土楼在内的*南方乡土防御性建筑的鼻祖。
数据分析工作总结
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。
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：
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。
数据分析年终工作总结
在数据分析岗位半年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我半年来的工作情况。
一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。
作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。半年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。
二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。
半年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：
数据分析师工作总结
而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助olap和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
我们举两个通过数据分析获得成功的例子：
(2)hitwise发布会上，亚太区负责人john举例说明:亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。
然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用;要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。
为此，我对自己的规划如下：
第一步：掌握基本的`数据分析知识(比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等)，掌握基本的数据分析软件(比如，vba，matlab，spss，sql等等)，掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等)。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。
第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子，做和vba的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用vba做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书sow，体会颇多。
第三步：第一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者it公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，ibm，ac等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自己成长起来。
数据分析工作总结【】
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。
回顾这一年多时间，工作经验、社会交流等等一切都是从头开始，从无到有，从有到会，从会到熟；这一过程都离不开公司领导的带领和个人的努力，这一年是感恩的一年，真心感谢公司给我提供磨练自己的机会，更感谢公司领导一直以来对我的信任与栽培！
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。
数据分析师工作总结
但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。
“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724(取自1139份样本)，且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。