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秘書的工作總結與數據分析范文(14篇)

格式:DOC 上傳日期:2024-02-11 09:42:02
秘書的工作總結與數據分析范文(14篇)
時間:2024-02-11 09:42:02     小編:文軒

通過總結,我們可以更好地理解自己在學習和工作中的行為模式,從而優化自己的表現。在寫總結之前,我們可以先進行信息整理和資料收集,做好準備工作。以下是針對總結的一些范文,供大家參考,希望能給大家提供一些寫作的啟示。

秘書的工作總結與數據分析篇一

根據市局要求,現我村已對本村16戶mmps調查登記戶20xx年上半年及20xx年上半年的數據進行匯總分析,經仔細分析后結合我村情況,現就有關部分收支差距明顯的項目作出如下報告:

1、代碼(403)漁業經營收入方面比去年同期增加56000元,原因是去年同期受持續降雨影響,大部分養殖戶(養殖南美白對蝦)v有不同程度的損失,而今年年初越冬棚蝦卻有大幅的價格上升,所以今年上半年漁業收入方面有少許增加,但從本村總體情況來看,因四、五、六月開始南美白對蝦價格持續下滑,故從總體來看,本村漁業經營收入方面與去年同期相比差距不是很大。

2、代碼(412)漁業生產費用支出方面,比去年同期有所增加,原因是受到魚塘租金上升及漁業生產資料(蝦料)價格上升所影響。

3、代碼(317)財產性現金收入比去年同期增加22970元,主要受代碼(405)村集體分紅影響,本村集體分紅主要來自兩方面:一是年終分配款,二是口糧款;這兩方面的收入又受到本村集體魚塘租金及花地租金的.多少而決定,隨著現在每年魚塘租金的上升,故村民集體分紅也跟著增加,這是今年上半年財產性現金收入增加的原因。

4、代碼(320)期內非收入所得現金增加57500元,主要受代碼(323)取回存款所影響,與去年同期相比,取回存款增加57500元。

5、代碼(315)工業和建筑業經營收入與代碼(333)工業建筑業生產費用支出,此兩項與去年同期相比減少近11萬多元,原因在兩方面:一是去年登記數據時是按不扣除成本即總收入來登記,而今年上半年開始,登記時是按扣除成本的凈利潤來登記,故是造成差距極大的原因;二是本村“吳開榮”一戶是經營毛織廠的',去年均是全年經營,而今年開始此毛織廠每月才開工兩、三天,故經營收入或支山均有較明顯的減少。

6、代碼(340)居住現金支出:比去年同期增加6萬多元,此項受代碼(415)新建(購)房支出影響,原因是有一戶有新建房屋支出。

7、代碼(342)醫療保健支出:比去年同期有所增加,原因是有一戶有一個新出生嬰兒,所以在保健方面費用有所增加。

8、代碼(343)交通通迅支出:此項比去年同期有所減少,原因是外出(遠行)減少,所以交通費用相應減少。

9、代碼(418)教育費用支出:比去年同期有所減少,原因是去年有部份讀高中或中專的學生去年7月已畢業,今年上半年在讀的學生絕大部分是初中生或小學生,學費相對較少,甚至有一戶有一學生已沒有上學(個人原因輟學),所以教育費用相應減少。另外代碼(419)旅游費用支出方面,今年上半年16戶之中均沒有外出旅游,故此項沒有支出。

10、代碼(339)衣著消費支出和代碼(353)存入銀行信用社款的減少,這些項目主要是受農戶“主觀性”原因所影響,不用深究!

另外,今年上半年經過再開會培訓,已將以前部份項目代碼概念搞混亂的地方重新更正過,致使這些代碼數據與去年同期相比會出現或多或少的情況。我村已將16戶調查戶的家庭人口情況按照年齡、職業、收入全部制成表格分析填報,每月跟蹤訪問,力求做到數據真實可靠、不錯漏。

秘書的工作總結與數據分析篇二

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。現向公司領導簡單匯報一下我三個月以來的工作情況。

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。

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。

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。

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。

秘書的工作總結與數據分析篇三

數據分析報告重要嗎?答案是肯定的,你要寫的數據分析開頭和結尾都不太重要,一般老板就看中內容,前后主要是套路罷了,以下是建議,供參考:

個人認為一份好的分析報告,有以下一些要點:

第八、好的分析一定是出自于了解產品的基礎上的,做數據分析的產品經理本身一定要非常了解你所分析的產品的,如果你連分析的對象基本特性都不了解,分析出來的結論肯定是空中樓閣了,無根之木如何叫人信服?!

十三、最后,要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人,包括那些為你上報或提取數據的人,那些為產品作出支持和幫助的人(如果分析的是你自己負責的產品),肯定和尊重伙伴們的工作才會贏得更多的支持和幫助,而且我想你也不是只做一錘子買賣,懂得感謝和分享成果的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。

秘書的工作總結與數據分析篇四

一縷春風溢滿了我們數據部每角落,不知不覺中已經來我們公司有一年多了,我任職數據部一名數據統計員,每一項工作都與業務部有相連,跟進業務部日常行程、每天銷售業績、發生意銷售、目標及占比跌幅店鋪信息、物料贊助跟進等等就是我的工作。在婷姐的帶領下和諸位同事的合作中學到很多東西,慢慢的全面把握了公司的數據準確性和保密性,這對我的職業生涯具有非凡意義,使我打下了堅實的基礎。

回顧這一年多時間,工作經驗、社會交流等等一切都是從頭開始,從無到有,從有到會,從會到熟;這一過程都離不開公司領導的帶領和個人的努力,這一年是感恩的一年,真心感謝公司給我提供磨練自己的機會,更感謝公司領導一直以來對我的信任與栽培!

漸漸的,我體會到和摸索出一些總結和感想:

總結:

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。

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。2014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。

述職人:

20__年__月__日。

秘書的工作總結與數據分析篇五

本次生鮮電商報告從百分點全網商品畫像中提取了數十萬條消費者的網絡購物行為記錄和6萬多條生鮮產品的數據,借助機器學習、分類訓練等模型,對生鮮產品進行品類打通和類目劃分,深入探尋消費者對生鮮電商的態度以及在發展中需要關注和改進的環節,為行業發展和企業進步提供數據支撐。

生鮮電商代表更高效的模式,收入提升、消費升級、技術進步和資本介入促進了發展。

電商是促進農業進步發展的重要手段之一,生鮮由于其自身價值以及運輸、倉儲等特性,更適宜發展電子商務。相對于傳統的生鮮模式,生鮮電商縮短了整個產業鏈,避免了傳統模式下各個環節的運輸、存儲等步驟,減少了損耗,同時生鮮電商作為產業鏈中的核心,供求雙方的信息傳遞和溝通更加順暢。

近年來城鎮居民人均可支配收入逐年提升,恩格爾系數呈現下降態勢,人們的生活水平不斷提高;消費的升級,人們對產品的需求層次也在不斷遞進,生鮮電商符合了人們的消費趨勢,迎來爆發期是水到渠成。同時物流的進步和資本的介入也促進生鮮電商的發展升級。

蔬菜水果占據主導地位,整體價位偏低,水產海鮮銷售較為平穩,消費者對生鮮滿意程度較高。

生鮮電商以銷售生鮮和普通食品為主,其中生鮮類產品的比重為69.5%,新年春節是網購生鮮的旺季;在細分品類中,蔬菜水果占據主導地位,占比為55.2%。

生鮮產品的單價整體偏低,其中蔬菜水果、牛奶乳品、冷藏冷凍產品中單價30元以下的產品銷量占比超過60%,但水產海鮮的單價為64.6元,屬于高端產品,遠超其他品類的價格。

水產海鮮銷量全年趨于平穩,春節對銷量拉動效果最大,20xx年2月份的銷量是1月份的.'1.36倍。

本來生活、天天果園的討論熱度最高;微博討論內容多以轉發抽獎、購買分享為主;各生鮮電商總體滿意度較高,本來生活略勝一籌。

人群集中在北上廣深為中心區域的經濟帶,女性更關注健康、男性更闊綽,并且與菜譜類網站用戶群高度相關。

華北地區生鮮購買人數占總體55.1%,華南地區占據16.6%,東部地區占26.3%,三個地區購買人數占據總人數97.8%,在經濟較發達的地區,購買用戶出現較明顯的地域性。

女性更愿意購買蔬菜水果;女性用戶中購買蔬菜水果的比例比男性用戶中的多5.3%;在各個品類上,男性用戶平均客單價高于女性用戶。

用戶瀏覽菜譜類網站和在生鮮電商購買處于同一場景,存在特定先后順序,兩者的客戶具有一定的相關性,兩者整合可以更好地滿足客戶需求。

貨源、客源、物流、競爭策略等方面需要進一步的優化,借助大數據打通運營、執行、物流等環節有望成為方案之一。

雖然生鮮電商獲得了用戶、市場乃至資本的認可,但行業發展仍存在一些掣肘,需要在發展中解決和完善,在貨源、客源、物流、競爭策略等方面都需要進一步的優化,上圖是物流因素的具體分析。

生鮮電商掌握大量的交易數據和用戶,通過對數據金礦的挖掘,可以充分了解消費、了解市場,為企業和行業的優化升級提高支撐,上圖是通過大數據對生鮮產品進行畫像以及產品關聯推薦的示意圖。

社交媒介的作用日益。

秘書的工作總結與數據分析篇六

???? 在數據分析崗位一年以來,在公司部門領導和黨支部的的正確領導下,認真貫徹執行黨的各項方針、政策,緊緊圍繞公司開展的“積極主動謀發展,務實奮進爭一流”的主題實踐活動,深入學習實踐科學發展觀,全面完成了各項工作目標,現簡單的向領導匯報一下我一年來的工作情況。

作為一名黨員和公司的一份子,具備良好的政治和業務素質是做好本職工作的前提和必要條件。一年來,我一方面利用工作和業余時間認真學習了科學發展觀、十一屆全國人大二次會議和xx在中紀委十七屆三次全會上的講話精神,進一步提高了自己的黨性認識和政治水平;一方面虛心向周圍的領導、同事學習工作經驗、工作方法和相關業務知識,取人之長,補己之短,加深了與各位同事之間的感情,同時還學習了相關的數據庫知識,提高了自己在數據分析和處理上的技術水平,堅定了做好本職工作的.信心和決心。

一年來,在主管的帶領和同事們的支持下,自己主要做了以下幾項工作:

一是認真做好各項報表的定期制作和查詢,(本文由(

)大學生個人簡歷網提供)無論是本部門需要的報表還是為其他部門提供的報表。保證報表的準確性和及時性,并與報表使用人做好良好的溝通工作。并完成各類報表的分類、整理、歸檔工作。

二是協助主管做好現有系統的維護和后續開發工作。包括topv系統和多元化系統中的修改和程序開發。主要完成了海關進出口查驗箱報表、出口當班查驗箱清單、駁箱情況等報表導出功能以及龍門吊班其他箱量輸入界面、其他崗位薪酬錄入界面的開發,并完成了原有系統中交接班報表導出等功能的修改。同時,完成了系統在相關崗位的安裝和維護工作,保證其正常運行。

三是配合領導和其他崗位做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總工作。做好相關數據的核實和上報工作,并確保數據的準確性和及時性。

四是完成領導交辦的其他工作,認真對待,及時辦理,不拖延、不誤事、不敷衍,盡力做到讓領導放心和滿意。

一年來,在辦公室領導和同事們的指導幫助下,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。

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,團結同志,共同把辦公室的工作做細做好。

秘書的工作總結與數據分析篇七

述職報告是述職者向上自己的上級領導和群眾匯報自己守職盡責和施政情況的報告,如何寫述職報告。述職報告根據不同時間范圍,又可分為若干種不同的類型,如年度述職報告、任期述職報告、階段述職報告等。因為時間不同,述職報告的特點也不同,它們在寫作上各有其側重,但基本內容和要求是一樣的。

一、述職報告的內容。

不同性質、不同層次的干部所寫的內容是不同的,但一般的述職報告都要寫如下內容:

(一)身份和崗位職責。

對自己的身份和崗位職責及其工作目標,要首先簡明扼要地敘述清楚,不然群眾和領導對其報告無法衡量。因為同一層次、同一級職務,不同部門的干部其職責范圍并不一樣,所以述職報告開頭必須首先明確自己的崗位職責和工作目標,這樣領導和群眾對述職者才能有清楚的認識,正確的考評。

(二)履行職責的情況。

1、主要做了哪些工作。敘述工作時要恰當分類,把所做的工作按大小項并列起來,某大項工作內容如果很多,可再分小項。把工作項目按邏輯順序排列清楚,積壓項內容恰當歸類。

2、做工作的指導思想。給合如何貫徹黨和國家的方針、政策,寫某項工作為什么要這樣抓緊,要以現實觀念和未來眼光作簡要的理論闡述。

3、可以體現工作成果的事實和數據。如今昔的變化、數字的比較、計劃指標與完成指標的比較、群眾的情緒和反映等。

4、在自己職權范圍內,有哪些開拓性的工作。包括調查研究工作,自己有哪些創見,為實現自己的主張做了哪些努力,遇到了哪些困難,是怎樣完成的,述職報告《如何寫述職報告》。

5、工作中的缺點或失誤有哪些,其中主觀上應負的責任是什么,客觀原因有哪些,從中得出什么教訓,等等。

(三)今后的打算。

對今后的工作有什么計劃安排和打算可簡要述及。

上述內容雖然按一定順序列出來,但這并不代表述職報告的層次。關于述職報告的結構形式,可按工作項目歸類寫,也可按時間發展順序寫或按內容分類集中(即條塊結合)來寫。不要千篇一律,要根據具體內容需要選擇不同的結構形式。

二、應注意的幾點。

(一)述職報告不同于工作總結。

總結側重提出經驗、教訓、體會,著眼的是整體的事跡,因而在表達上側重用分析論證的方式。而述職報告則側重在對客觀情況實事求是地敘述上,以政績為依據,體現個人的能力和貢獻。在談成績的同時或之后可以談經驗體會,但經驗體會不是述職報告的主要內容。

(二)述職報告不同于工作匯報。

工作匯報著眼的是工作,以事為主,而述職報告則著眼于個人方面的內容,以個人為主體,見人見事。因而寫時要很好的`把握分寸,并避免兩方面的疏忽:

一是不能貪天之功為已有,把別人的貢獻記在自己賬上;。

二是不要把自己的成績遺漏掉。所以寫述職報告本身也需要有一定的識別能力和分析能力。

在單位的整體工作中,要能正確地、準確地認識自己的位置,認識自己的成績和貢獻,這也是寫好述職報告的先決條件。

(三)述職報告是應用文。

述職報告是表述自己的政績和工作活動情況的,所以要用樸實真切、嚴肅不茍的語言如實地把事情表述出來,避免空話、套話,并且使人能夠準確理解、明白所述的意思。

(四)明確位置,掌握主從。

每個干部都有自己的位置,在寫述職報告時要圍繞自己的工作職責,去說工作內容。寫述職報告是以“我”為組織材料,無論涉及上級或下級,從表述的角度講都屬于從屬地位。不可倒從為主,也不可變主為從。注意這兩點,掌握好略于人、說于已的原則,才能把有限的文字恰當地用于敘述自己的政績與工作活動。

(五)突出重點,要有新意。

述職報告不是公布“流水賬”,事無巨細,“西瓜芝麻一起抓”。而是要寫出規定考核期內工作的基本風貌和主旋律,并且要有新意。在改革開放的新形勢下,平時工作也會增添許多新經驗、新體會,因而要寫出善于研究新情況、新課題不斷進取的工作思路,并且要把理論和實際結合起來談,以體現自己的工作能力和政策水平。

撰寫述職報告一般不超過3000字。述職報告是述職的依據,也是個人填寫考核登記表的基礎,書面材料應避免繁瑣,口述時可擴展。把握以上幾點,基本能寫出一個較好的述職報告。

出處 www.cdxkw.cn

秘書的工作總結與數據分析篇八

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。基于這個原則,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。回歸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。

秘書的工作總結與數據分析篇九

年齡:25。

教育經歷:

院校:藍翔技校。

專業:計算機軟件。

學歷:專科。

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。

秘書的工作總結與數據分析篇十

而數據分析也越來越受到領導層的重視,借助報表告訴用戶什么已經發生了,借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發生了,通過dashboard監控告訴用戶現在在發生什么,通過預報告訴用戶什么可能會發生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識,找出趨勢,為決策層的提供有力依據,為產品或服務發展方向起到積極作用,有力推動企業內部的科學化、信息化管理。

我們舉兩個通過數據分析獲得成功的例子:

(2)hitwise發布會上,亞太區負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦,通過客戶分類,測試統計,行為建模,投放優化四步,運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。

然而,現實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息:在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業人員,以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國,受過專業訓練并有經驗的數據分析人才,未來三年,分析能力人才供需缺口將逐漸放大,高級分析人才難尋。也就是說,數據分析的需求在不斷增長,然而合格的為企業做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手,要么不懂得如何清洗數據,直接把數據拿來就用;要么亂套模型,分析的頭頭是道,其實完全不是那么回事。按俗話說就是:見過豬跑,沒吃過豬肉。

為此,我對自己的規劃如下:

第一步:掌握基本的`數據分析知識(比如統計,概率,數據挖掘基礎理論,運籌學等),掌握基本的數據分析軟件(比如,vba,matlab,spss,sql等等),掌握基本的商業經濟常識(比如宏微觀經濟學,營銷理論,投資基礎知識,戰略與風險管理等等)。這些基礎知識,在學校里盡量的學習,而且我來到了和君商學院,這樣我可以在商業分析、經濟分析上面領悟到一些東西,增強我的數據分析能力。

第二步:參與各種實習。研一開始我當時雖然有課,不過很幸運的找到一份一周只需去一兩天的兼職,內容是為三星做競爭對手分析,當然分析框架是leader給定了,我只是做整合資料和往ppt里填充的內容的工作,不過通過兼職,我接觸到了咨詢行業,也向正式員工學習了很多商業分析、思考邏輯之類的東西。之后去西門子,做和vba的事情,雖然做的事情與數據分析無關,不過在公司經常用vba做一些自動化處理工作,為自己的數據分析工具打好了基礎。再之后去了易車,在那里兼職了一個多月,參與了大眾汽車銷量數據短期預測的項目,一個小項目下來,數據分析的方法流程掌握了不少,也了解了企業是如何用一些時間序列模型去參與預測的,如何選取某個擬合曲線作為預測值。現在,我來到新的地方實習,也非常幸運的參加了一個央企的碼頭堆場優化系統設計,其實也算數據分析的一種吧,通過碼頭的數據實施調度,通過碼頭的數據進行決策,最后寫成一個可操作的自動化系統。而這個項目,最重要的就是業務流程的把握,我也參與項目最初的需求調研,和制定工作任務說明書sow,體會頗多。

第三步:第一份工作,預計3-5年。我估計會選擇咨詢公司或者it公司吧,主要是做數據分析這塊比較強的公司,比如fico,埃森哲,高沃,瑞尼爾,ibm,ac等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實些,學會在實際中應用所學,學會數據分析的流程方法,讓自己成長起來。

秘書的工作總結與數據分析篇十一

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。現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。

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秘書的工作總結與數據分析篇十二

近期主要完成了某產品用戶畫像分析,從9月底拿到數據,到上周輸出第三稿,中間歷時一個半月,如果從收到需求,到三稿輸出,那就超過兩個月,在這次整個分析過程中,遇到了不少問題,嘗試了使用不同方法,現在是時候做一個復盤、總結、反思。

在開始階段,遇到的主要問題是客戶的要求是分析產品用戶畫像報告,因為沒有直接跟客戶溝通,而需求只有簡單的一句話,我只能根據經驗列出要分析的要點,確定需要的數據維度。在我確定分析框架后,我發現如果按照我方的想法最后輸出的結果卻不是客戶想到的,那就白做了,所以確定分析框架后還需要客戶確認,思路是否可行,分析方向有無異議。這個問題還算比較好解決,客戶同意了分析思路即可。

經過與客戶溝通后,到了第二階段,發起提數需求。這個過程總體算比較順利,客戶方數據庫工程師首先反饋了一份樣本數據,讓我方確認數據是否正確,如正確,則提供全量樣本。數據驗證的過程,主要是由我來完成,對樣本數據,我提出了一些疑問,對方也一一解答。當然還有個別字段邏輯問題,我沒有發現,對后續的分析帶來了一些影響,造成最后能使用的維度減少,是一個遺憾。

拿到全量數據后,對數據進行清洗。在這個過程中發現數據質量非常不理想,很多字段的缺失值占比很大,個別字段也有異常值,總體樣本中能使用的記錄銳減。一開始我的處理方法比較簡單,對缺失值占比達的字段直接不使用,帶來的后果就是輸出的第一版分析報告過于簡單。

重新回到數據,再次對數據進行摸底,而且也調整分析方法,嘗試使用聚類分析方法,按用戶活躍渠道,對用進行分群,分群后,再結合其他維度,對用戶進行描述。這一次輸出的報告還是存在一些問題,最大問題就是用戶群之間區別不明顯,只能繼續修改。中間因為要做另一個分析,用戶畫像分析就暫時先放一邊。

完成另一個分析后,繼續回到產品用戶畫像分析,這次同事提出了一些建議,在沒有更好的思路前,我按照同事的建議第三次修改分析報告。當然還是要先處理數據,這次我對異常值、缺失值就行了處理,異常值使用的是蓋帽法,對缺失值,在一些字段中用0填補,這樣增加了可使用的維度。數據清洗完后,對連續變量進行分箱處理,這一次還是先使用聚類分析,對幾個字段進行聚類,這樣增加了兩個大的維度,接著基于兩個大的維度,使用對應分析方法,結合其他維度觀察變量間的關系,最后的結果顯示有部分變量之間是存在明顯的關系,有些幾乎沒有區別。數據處理完后,再次輸出分析報告。

完成第三次分析后,我回過頭來看看分析中存在的問題,尤其是使用對應分析,查閱了一些資料,發現在對應分析中,應該先進行預分析。聚類分析,兩次我都是使用k—means聚類,其實還可以使用二階聚類,二階聚類適用于分類變量,這是快速聚類不適用的,我嘗試在清洗后的數據中使用二階聚類,效果尚可。

最近恰好又在看丁亞軍老師的講課視頻,講到聚類分析,再結合我在工作中的應用,對聚類分析方法有了新的認識。聚類方法在剛興起的時候,是不被傳統的統計學家們接受,因為這個方法太簡單,沒有使用到過多的統計學知識。在實際的工作中,聚類使用的頻率還是很高的,尤其是在用戶分群方面,用戶特征的描述。對應分析是第一次用到,為什么會想到使用對應分析,主要是根據變量類型,幾個分類型變量,探究變量間的關系,除了相關分析外,對應分析也使用,而且它的結果更直觀。

最后能完成第三稿也要感謝同事的建議,一個人的力量是有限的,群策群力、集思廣益才能做得更好。

秘書的工作總結與數據分析篇十三

隨著2022年鐘聲的臨近,2021年的工作即將進入尾聲。在這個特殊的時點,總結過去的工作,計劃未來,就顯得尤為重要!在過去的時間里,本人在公司各級領導的正確領導下,在同事們的團結合作和關心幫助下,較好地完成了2021年的各項工作任務,在工作能力和思想政治方面都有了更進一步的提高。現將2021年取得的成績和存在的不足總結如下:

一、思想政治表現、品德修養及職業道德方面。

2021年以來,本人認真遵守勞動紀律,按時出勤,有效利用工作時間;堅守崗位,需要加班完成工作按時加班加點,保證工作能按時完成。愛崗敬業,具有強烈的責任感和事業心。積極主動學習專業知識,工作態度端正,認真負責地對待每一項工作。

二、工作能力和其它方面。

我的工作崗位是數據與產品支持,準確和效率一直都是我的工作宗旨。工作內容大體分為四塊:

1.在月初關賬期間,要保證各地提報的非派費用和倉租、外包工、叉車租金分攤的準確性與及時性,同時不僅需要審查數據內容填寫的規范性,還需要確認各地是否已經提報。匯總完數據后要進行初步分析,將不符合提報要求的費用提取出來并聯系提報人進行確認,并判斷是否應該提報。將數據提交給結算部門后,結算在核銷的時候會有疑問,這些疑問也需要我來進行跟進與反饋。

2.關賬結束后要進行合同外議價的分析,這部分分析分為同一線路同一承運商派車次數大于3次的分析和有合同但走合同外議價的分析兩部分,前者分析的目的是為了考慮是否要與此線路簽合同,而后者的分析目的是更新完善合同的報價。

3.結束合同外議價的分析工作,則需要進行單個to負毛利的分析,該分析數據主要來源于工盤,包括收入明細,成本明細,派車分攤和租車分攤。分析完成需要將結果發給對應的運輸經理,查明產生虧損的原因,并提出合理的建議。

4.在以上三部分工作內容如期進行的時候,全月不定時穿插項目初步分析,此部分內容主要使用者為項目經理、客戶經理等。

三、存在的不足。

總結2021來的工作,雖然取得了一定的成績,自身也有了很大的進步,但是還存在著以下不足:

一是工作方式上還只是按部就班,雖然融入了一些自己的看法和改進,但還未提高到更高的層面,沒有從管理層的角度去看待問題。

二是由于工作性質,與區域的負責人和調度員會有頻繁的聯系,但還不能很好的沉著面對,所以溝通交流能力還需要進一步的加強。

三是知識儲備還不夠,還需要更廣泛的學習與增長經驗,成為多方面的人才。

2022年我將進一步發揚優點,改進不足,拓寬思路,求真務實,全力做好本職工作。打算從以下幾個方面開展工作:

一是加強工作統籌。根據公司領導的年度工作要求,對全年的工作進行具體謀劃,明確內容、時限和需要達到的目標,把各項工作有機地結合起來,理清工作思路,提高辦事效率,增強工作實效。

二是加強工作作風培養。始終保持良好的精神狀態,發揚吃苦耐勞、知難而進、精益求精、嚴謹細致、積極進取的工作作風。

三是作為運輸總部與區域對接人員之一,一言一行都代表著公司的形象。不僅在工作上必須做到精確、嚴謹,而且在行為品德上要嚴格要求自己,樹立良好的個人形象。所以我要加倍努力的工作為了公司的發展做出自己的貢獻。

秘書的工作總結與數據分析篇十四

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。

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