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數據分析師財務工作總結個人篇一
隨著稅收管理信息化建設的深入，稅收數據實現了省局大集中，這為稅源管理、稅收分析決策提供了一個良好的應用平臺。如何通過稅收數據分析應用促進提高稅收管理的整體水平，是當前需要研究的重要課題。隨著稅收信息化建設的不斷推進，以及其它稅收業務應用系統的推行、完善和拓展，加上內聯網絡各系統的應用，使各類涉稅數據信息日益豐富，為信息資源在稅收工作中的廣泛應用提供了廣闊的空間。如何盤活海量數據信息，進一步加強數據信息資源的開發和利用，讓它們發揮應有的效果，實現信息管稅新跨越，為領導決策提供依據，已成為目前亟待解決的一個問題。
稅收信息數據是稅收管理的基礎。這些數據是全省地稅系統的寶貴資源，通過適當的加工處理和提煉分析，不僅可以強化稅源管理，提高日常工作效率，而且還能夠提高地稅部門對經濟稅源的分析能力和監控水平，為各級領導決策提供科學、合理的依據，更好地指導稅收征管工作。
從全市地稅系統來看，2008年臨川區地稅局在本局的行政辦公軟件中加一個“旅店式”稅源管理，后來隨著個體戶變化逐漸增大，管理員沒有及時進行登記或變更，就逐漸沒有進行運用。到現在為此，此軟件已沒有運行了。只保留了2008年的有關數據。
樂安縣地稅局開發了可視化稅源管理軟件，目前已經在全市范圍內推廣使用。
廣昌縣地稅局曾在2006年自主開發建筑及房地產業稅源監控軟件，采用sqlserver+aspx架構。該軟件對稅收管理員進行建筑、房地產行業稅源監控起了很大幫助，能有效、直觀地分析各個工程項目的開發情況。但與省局軟件并未接軌。因總局目前推廣相關軟件，已基本停用。
基層稅務部門沒有建立健全適應信息管稅的管理體系，縣局、分局、稅收管理職能部門、稅收管理員實施信息管稅沒有明確的管理分工和管理責任，影響著信息管稅的質效。
一些基層縣、分局(所)稅收管理員不知道征管系統提供了哪些數據，不會查詢數據或由于存在技術困難無法實現數據應用的需求。
很多領導沒有打開機器自己動手查詢的意識和習慣；業務職能部門沒有熟練掌握數據查詢的操作技能，統計數據仍然習慣于向基層索要然后匯總的傳統方式。
對稅收征管數據的利用僅僅局限于基本匯總、分類、簡單計算基礎之上的對原始稅收數據的“復制式”展現和對稅收現象的“陳列式”描述，應用僅限于報表瀏覽、簡單查詢、數據比對、簡單的收入分析等，數據應用的范圍不廣，利用程度不高，服務于征管的作用沒有得到很好發揮。
分析應用只滿足于單一的業務需要，而不能夠通過數據分析有效監控管理行為和執法行為，不能從區域、行業等深層次對區域間的稅源進行動態分析和對比，不能對納稅人的稅源變化進行綜合的、動態的分析監控，沒有把“靜態數據”沒有變成“動態信息”，為領導提供決策的作用不明顯。
雖然一些報表在征管數據系統中都能生成，但上級局各有部門仍然需要基層手工報送各類報表，加重了基層稅務部門向上級稅務機關報送大量報表的負擔。
很多人只把征管軟件成功上線作為一項艱巨工作的結束，而沒有意識到這僅僅是另一項更為艱巨繁雜工作的開始。不了解運維人員整天在做什么，不了解運行維護組織的工作職責；沒有意識到上線是一部分精英、集中時間的短期攻殲，而運行維護和應用則是需要全民參與、長抓不懈的持久戰，上線只是“萬里長征第一步”。部分領導也存在模糊認識，在日常各項工作中，沒有將其放在應有的位置上。
數據管理的主要目標是通過各項管理措施提高數據質量，為數據應用打好基礎。離開了數據質量，數據分析應用就成了無本之木，無水之源。抓好數據質量就是把住數據進入系統的各個入口，從稅務登記的一個項目，從申報表的一行數據開始，一絲不茍、嚴肅認真地對待每一項業務，認真核實、修改數據監控系統發現的每一筆錯誤，這決非一朝一夕就能做好、見效的事情；數據分析應用工作也是一項系統工程，受制于人員素質、數據質量、外部數據采集等諸多因素，無法一蹴而就，需要長期的努力和堅持，不是短期行為。
認為一個系統會解決所有的問題，通過數據分析能夠查找所有的管理漏洞，通過數據監控可以發現所有的薄弱環節。對系統的嚴密性和數據分析應用的期望值過高，導致一旦出現一些問題后不能正確認識，甚至把一些人為操作的因素也歸結為系統問題，“怨天尤人”，抹殺了眾多普通工作者的辛勤勞動成果，給數據管理和分析應用帶來負面影響。
表面上看，我們的人員素質不低，如某縣大專以上學歷占全部在職人員的85%；計算機普及應用程度也不低，很多人都取得了相關計算機等級證書。但是由于學歷教育和各種達標考試中均存在一定的“水份”，再加上知識更新等因素，實際能夠勝任本職工作的不多。一個能夠勝任本職工作的基層操作人員，需要熟悉本崗位所負擔的工作，又熟悉系統的操作要求，這樣的人在一個單位中達到30%已屬不易；如果開展數據應用和數據分析，除了要對稅收管理各項業務熟悉外，還要掌握相當的數理統計知識、數據庫理論和操作技能，這樣的復合型人才在一個單位中少之又少，培養的周期也很長。所以在一個縣區局，可供在數據管理和數據分析應用中發揮作用的人其實很少。
稅信息分析的應有價值和對稅源的有效監控。由于開展數據分析應用，是一種謀劃工作的主動意識，無形的工作，上級局沒有嚴格的指標考核，部分人就不會利用系統數據查找管理漏洞、有效監控日常管理工作、提升管理水平，被誤認為一種“可做可不做”工作。
數據分析的結果雖然在一定程度上促進了稅收管理工作提升，取得了成效。但由于信息化應用一定程度上超越了當前的稅收管理水平，征管軟件上線后，多次進行的數據清理核查發現的錯誤數據，反映了我們現有的管理手段、管理水平的粗放落后，與系統要求科學嚴密的業務流程存在著一定差距，征管系統的全面應用某種程度上超越了當前的稅收管理水平，或者說部分地區的管理水平、管理手段與系統所要求的嚴密的工作流程不適應。
信息管稅，既是稅務部門落實科學發展觀的長遠性基礎工作，也是解決當前稅收征管問題的有效措施。因此，各級稅務機關要牢固樹立信息管稅的思路和理念，充分利用江西地稅管理信息系統數據，來破解征納雙方信息不對稱的問題；以涉稅信息的采集、分析、利用為主線，樹立稅收風險管理理念；以健全稅源管理體系為手段，加強業務與技術的融合，進而提高稅收征管水平。
優質的數據有利于促進管理，優質的管理有利于促進收入，是多年實踐驗證的真諦。要進一步抓好數據信息采集、加強對數據信息整理與存儲、分析與運用、加工與管理，緊緊抓住信息管稅的核心，通過完善制度建設，依靠先進的管理和技術手段，制定規范的數據管理辦法，確保數據采集的真實、準確、全面。對稅務登記、納稅申報、發票管理等基礎信息資料，采集錄入時，要做到完整性、真實性、及時性、準確性，杜絕虛假數據的錄入，提高基礎數據質量。
數據采集途徑包括人工錄入、電子申報、數據交換、外部導入，目前征管軟件數據來源主要是以人工錄入數據為主。人工錄入數據一方面造成基層工作人員壓力大，另一方面數據質量也難以保證。因此，要大力推行多元化電子申報，加快推進與稅務部門以外的相關部門的數據交換，研究實現數據外部導入，進一步提高數據質量和采集效率。建議對現有軟件進行完善，提供錄入數據錯誤提示功能，把好數據“入口關”。通過建章立制規范數據信息的錄入操作標準，從源頭上控制初始數據的錄入質量，確保數據信息真實、準確、全面、及時、可用。要統一錄入標準，統籌信息錄入，對于同類涉稅信息做到一次性采集，各系統共享，多層次應用。
建立“三級審核”機制，加大信息審核力度，辦稅服務大廳對納稅人報送的各類申報資料和信息采集表進行邏輯性初審；管理分局應結合日常管理情況對納稅人各類申報信息和財務信息進行復審；業務部門參照第三方信息與納稅人相關信息進行終審比對。三級審核層層相扣，確保通過每一個崗位，每一筆數據錄入，每一天的數據零差錯，實現每個基層單位錄入數據的零差錯目標。通過對稅務基礎信息庫進行定期或不定期更新和抽查，通報數據維護準確率，落實過錯責任追究等手段，保證基礎數據維護的及時性、準確性、全面性。
稅收數據分析利用是落實信息管稅的核心，也是信息管稅工作的難點所在。要在提高對數據分析利用的重視程度的同時，應著力提升信息應用深度，拓展應用廣度，提高應用效率，注重應用實效。
一建立信息分析應用機制。建立健全涉稅信息分析應用和定期通報制度，緊緊圍繞征管主題，利用存量信息資源，定期展開綜合分析，定期發布分析指標，全面掌握稅源真實情況，及時發現征管薄弱環節，堵塞征管漏洞。二創新信息分析應用方法。在分析內容方面，要通過開展稅收宏觀分析、區域分析和稅收征管狀況分析，及時了解本地稅源分布情況、稅源質量狀況和稅收征管現狀，掌握稅收和經濟的運行規律。通過開展重點稅源分析、行業分析和具體納稅人的分析，建立重點稅源行業征管信息數據庫，抓住重點稅源和行業管理關鍵指標，建立預警評估體系，提升重點稅源和行業管理水平。在分析手段方面，要創新分析方法，完善分析指標體系，健全稅收分析模型，應用差異分析、邏輯關系稽核分析、趨勢分析、波動分析和相關性分析等分析方法，加強縱橫向比較，為稅收管理決策提供參考。三加強對信息分析結果的運用。按照“人機結合”的要求，充分利用信息分析成果，設定科學合理預警指標，實行風險等級管理。對低風險信息納入正常管理，做好稅收政策的宣傳和輔導及有針對性的約談，讓納稅人就信息分析中發現的疑點問題做出說明解釋；中級風險信息采用實地核查或評估，對風險分析發現的較大疑點問題進行現場核實；對高風險信息進行全面評估，對納稅人生產經營和財務核算進行深入檢查，發現有偷稅嫌疑和其他違法行為的，移交稽查部門查處。根據納稅人風險級別的高低，有針對性的進行管理，提高信息資源應用的有效性。四完善信息分析應用評估考核機制。建立涉稅信息分析應用質量反饋體系，衡量和評價數據信息應用成效，促進信息分析應用質量的反饋和改進。圍繞數據信息分析應用對稅收征管質量的貢獻度和稅收收入增值作用等關鍵指標，建立標準化稅收分析應用考核指標體系，加大信息分析應用利用效率和利用成效的考核力度，切實提高數據信息分析應用水平。
開展稅收數據分析利用，數據是手段，管理是關鍵，稅收是目標。要建立適應信息管稅要求的管理體系，讓基層稅收管理員，中間的管理層、上面的決策層按照不同的管理職能，調整角色，形成縱向上下之間、橫向部門之間，職能配置、協調配合機制。
局領導要根據上級要求和本地稅收管理實際制定征管措施，要利用數據管理平臺，對稅收計劃執行情況、分區域、分行業稅收經濟運行情況等進行分析，用數據揭示經濟發展、產業結構、行業稅收征管狀況之間的內在聯系，實現對稅收管理的科學決策。在稅收管理中發揮“指揮中樞”的作用。
具有稅收管理職能的稅政、征管、計會等部門負責對決策層制定的工作規劃、舉措進行具體的組織實施。管理人員利用數據管理平臺提供的數據模型，根據決策層的要求采取有效措施進行組織落實，并根據業務需求，采取關聯分析法，從宏觀上針對不同地域、產業、行業和注冊類型等制定切實可行的管理辦法，指導分局和稅收管理員強化稅收征管，并要進行多角度、多層次、分類別的分析評估，從微觀上對單個納稅人進行“一戶式”查詢分析，提高管理的針對性。
稅收管理員負責對納稅人進行日常監管、對管理層制定的各種管理辦法進行具體的貫徹執行。利用數據管理平臺提供的分析和監控功能，對本轄區納稅人征管情況進行分析評估，有針對性地加強管理。監控功能主要包括對非正常戶、臨時戶、注銷戶、停業戶、零申報戶等異常戶申報征收情況的監控，對所有納稅業戶申報情況的多角度分析監控，對納稅戶稅負變化情況的監控，對納稅戶發票使用、繳銷情況的監控等。
建議省級應逐步設立征管數據分析利用處理中心，負責全省征管數據分析和處理，研究和制定數據分析利用處理機制，統一業務流程和分析指標，建立數據分析利用考核體系，防止業務部門之間或業務部門與信息技術部門之間不協調、不適應，導致工作中推諉或“踢皮球”，同時，市縣一級要落實機構和人員從事征管數據分析應用專（兼）職工作，負責全市、縣級數據分析應用工作安排部署，發布市縣級征管數據分析指標，指導督促數據采集、錄入、分析、應用等工作，匯總和上報《征管數據分析應用報告》。各基層稅務所要做好征管數據采集、錄入工作，保障數據質量和時限要求，結合轄區實際，抓好納稅戶基本數據統計查詢和數據比對工作，提出一定的稅收管理性建議和措施。基于此，上級局應正式發文，明確市、縣局成立獨立的運行維護組織，選派業務素質、技術素質較高的人員充實到運維隊伍中來，擔當起數據管理與應用的重任。縣局應以文件形式明確承擔運行維護工作的部門、人員，這是開展工作的基本保障。
提升征管數據分析利用水平的關鍵在人，目前數據分析利用專業人員隊伍尚未形成，為此，要加大綜合培訓力度，提高征管數據分析人員業務素質。比如對市、縣兩級領導班子可以重點培訓系統查詢、通用報表、數據監控等內容；對市、縣局業務股室人員重點培訓系統查詢、業務操作，增強各業務部門互相配合、協同作戰的能力；對稅務分局(所)、辦稅服務廳、稽查局人員重點培訓各崗位的操作技能、系統查詢等，講求實效，注重實用；遇有業務升級應及時通知相關人員，涉及重大業務事項調整變化的升級文件，要組織相關人員集中進行培訓，如果時間來不及可以在短期內進行補充培訓，解決目前的“先上崗后培訓”甚至不培訓就上崗所帶來的各種隱患；省局應制定相關的培訓計劃，分期分批地組織有關人員進行層次較高的培訓，培養高素質人才、帶動當地工作。要多深入基層調查研究，拓展數據源，圍繞納稅人的生產經營情況開展專題分析，通過實戰分析演練，為各級稅務機關提高稅收管理能力提供依據，進一步推進征管數據分析應用工作向深度發展，努力造就一支高素質的征管數據分析應用隊伍。
各部門齊抓共管，形成合力，共同做好數據質量和數據分析應用。征管信息系統涵蓋了稅務登記、發票管理、待批文書、稽查法制等全部業務流程，涉及稅政、征管、稽查、法規、辦稅服務廳、稅務分局(所)等諸多部門。要想對各個環節、各個部門進入系統的數據進行有效監控，提高數據質量，要想從各個部門的業務需求出發開展數據應用分析，單純依靠某個部門的力量無法完成。簡言之，征管系統是整個稅務局的系統，不是哪個部門的系統。但是由于目前各項工作在機構、人員、業務分工上的相對獨立，在工作的安排部署中的部門負責意識愈加突出，因此加強部門配合、協調聯動就顯得尤為重要。
數據分析師財務工作總結個人篇二
于大部份營銷者來說，網站再定向(onsiteretargeting)是其中一個最重要的營銷手段，所謂網站再定向的意思是對曾訪問您網站的用戶進行宣傳，在他們瀏覽網絡時向其展示廣告。此手段之所以重要是因為在第一次接觸中真正轉化為購買的只占2%，而沒有產生購買就離開網站的人群體高達98%。網站再定向的威力在于它能夠幫助你吸引很多的潛在客戶，由于這些用戶之前已經訪問了您的網站一次，這意味著他們確實對您的產品和服務感興趣。當你不斷向這些用戶顯示相關的廣告，將能夠吸引他們回訪并完成購買。理論上，網站再定向技術聽起來完美，但執行起來，卻可能讓很多廣告主走入死胡同，因為它只能夠覆蓋到舊有的訪客，而無法接觸新訪客。對于廣告主來說，網站再定向是一把雙刃刀，它雖然能帶來絕佳的roi，卻由于覆蓋度不足，會在無形中扼殺銷售機會。
其實無論是廣告數據或購買行為數據，網絡都能記錄下來，而網絡的實時記錄特性，讓它成為當下廣告主實現定位營銷的不二之選。隨著技術不斷革新，廣告主精細化定位的需求也不斷得到滿足。在隨后的篇幅中，我們會簡單地對比幾大定位技術，并通過電商案例分析來討論如何讓這些數據技術協同起來，促成客戶從瀏覽廣告到掏錢購買的轉化，實現廣告主的收益最大化。
網絡營銷的精細化定位潛力只有在大數據的支持下才能完全發揮出來。圖中的數據金字塔劃分出了數據的四個層級。最底層是廣告表現數據，是關于廣告位置和其表現的信息。具體而言，就是廣告位的尺寸、在網頁的位置、以往的點擊率、可見曝光(viewableimpreion)等指標。
再上一層就是受眾分類數據。如今，市場上的數據提供商可以通過用戶的線上和線下的行為，來收集到廣告受眾的興趣、需求等數據。這些不會涉及個人真實身份的信息會被分析，并劃分為不同的群組，例如性價比追求者、網購達人等。有了受眾分類數據，廣告主可以在互聯網上按自己的需求和品牌的特性來投放。受眾分類數據的針對性更強，也能帶來比單純依賴廣告表現數據更好的點擊率與轉換率，因為它提供了消費者行為和偏好等寶貴信息。
第三層是搜索動機數據。搜索再定向是個用于發掘新客戶的技術。它的出現讓我們能夠發掘出那些很可能會購物的用戶，因為他們已經開始搜索與廣告主產品相關的信息了。那些具有高商業價值的數據可以進一步被篩選出來，廣告主可以將具有高購買意愿的人們再定向到自己的產品信息上來。
而位居數據金字塔頂端的是站內客戶數據，這指的是用戶在廣告主網站上的用戶行為數據，包括了用戶瀏覽的頁面，下載的信息，以及加入購物車的商品等數據。網站用戶通常是那些已經了解過品牌并且對公司也熟悉的一群人。
對于廣告主來說，金字塔四層的數據都獨具價值。舉例而言，廣告表現數據是每個廣告主都首先會關注的信息，因為這些信息在大多數廣告管理平臺和廣告交易平臺都能輕易獲得的。同時，那些與用戶需求和偏好相關的數據，能夠助力廣告主更好地實現精細化營銷。因此，要想針對性地影響消費者購買路徑的每個過程，我們就需要把這四層的數據分析整合，才能制定一個更全面的營銷方案。
以下，我們將分享一個真實的案例，讓廣告主明白應當如何打通各層數據，制定覆蓋消費者購買路徑的精準定位的營銷方案。
案例分享。
挑戰：客戶已經使用了網站再定向技術來實現一個較好的roi，但是，從再站內定向所帶動的交易數量開始有下降的趨勢。
優化策略︰利用多重數據的整合，提升轉化漏斗每一階段的人群數目，以提升總轉化量。
第一步：網站再定向。
廣告主會發現網站內再定向帶來的購買轉化量有限，這是因為大部份廣告主只會再定向曾經將商品加入購物車的訪客。要想提升網站再定向的效果，最優的方法是根據用戶瀏覽過的頁面進行屬性分類，并呈現具有針對性的內容。具體參考下圖：
有了全面的追蹤和分類，再定向受眾數量的基數大幅增加。在短短兩個星期內，交易數量顯著提升，尤其是來自老訪客的成交量更是大幅提升44%。
一方面，再定向可以有效地召回老訪客，增大重復進入網站及購買的可能性。但同時，廣告主還應該考慮怎么能增加新訪客，以保證轉化漏斗有足夠的新增流量。
首先，我們利用搜索關鍵詞捕捉有興趣的用戶，然后儲存有關的用戶數據，最后，在交易平臺上將合適的廣告呈現給該用戶。此外，我們還會關注第三方受眾分類數據中那些有著同樣行為特征的用戶信息，整合在一起進行精準投放。
在進行搜索再定向及購買受眾數據后，新客戶所帶來的成交大幅度上升254%，廣告效果花費cpa下降29%，同時增加該網站整體的瀏覽量。
第三步：利用機器學習(machinelearning)進一步擴大客戶的數量。
用戶來進行定位廣告投放。xmo的算法可以對比客戶的crm消費者數據與第三方受眾數據，并預測出哪些網絡用戶會有特定的購買傾向。在這個案例中，xmo能通過機器學習來不斷產生新的受眾，平均每周能夠細分出一個有著230萬樣本的人群。通過將廣告投放到我們已有的目標受眾群和由機器學習鎖定的新目標受眾，我們可以看到非常喜人的廣告效果，雖然cpa輕微上升14%，但新客戶成交量大幅增長26%說明了機器學習能有效地為廣告主發掘新客戶。
通過機器學習來抓取現有數據的特征來預測未知的概率分布，找到新的具有相同特征的數據并加入庫中。機器學習中最關鍵的就是開發出能智能識別復雜模式并能智能化決策的算法。
觀點總結。
多渠道數據的整合可以在兩方面幫助廣告主提高廣告表現。
首先，此舉可以增加廣告受眾總數，并會為廣告主贏得源源不斷的訪問量。第二，多渠道數據整合后的定向還能促進消費者購買漏斗的每一個過程，廣告主通常利用網站再定向技術來召回“購物車放棄者”或者流失的老客戶，但實際上，廣告主應該把注意力放在現有客戶和新客戶的比例。總而言之，從搜索動機數據，到受眾分類數據，到最終的機器學習，都能促進購買漏斗的頂端訪客數量的增加。結合上創意的策略定制、精準的位置選擇，客戶的轉化率將會提高，廣告主也將挖掘出更多的商機。
數據分析師財務工作總結個人篇三
但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。
“大數據分析師就是一群玩數據的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。”而大數據和傳統數據的最大區別在于，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，無章法可循，因此“會玩”這些數據的人就很重要。
國內某大型招聘平臺給出的數據分析師平均薪酬為：9724(取自1139份樣本)，且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。
數據分析師財務工作總結個人篇四
年齡：26歲。
居住地：西安。
聯系電話：***********。
電子郵箱：***@。
在證券公司任職期間，對于股票投資具有深入的研究，善于數據挖掘和財務分析，對于國家政策和經濟形勢發展具有敏銳的觀察力。具有出色的邏輯思維能力和寫作能力，曾在知名財經雜志發表文章數篇。能夠承受巨大的`工作強度，抗壓能力強，工作責任心高，團隊合作意識佳，希望在證券行業繼續發展。
到崗時間：一周以內。
工作性質：全職。
希望行業：金融/投資/證券。
目標地點：西安。
期望月薪：面議/月。
2012/7—至今：xx金融證券有限公司。
所屬行業：金融/投資/證券。
1、負責通過股市報告會、面談等形式，營銷理財服務;。
2、負責分析目標板塊的上市公司的基本面，列出投資原因，并給出風險提示;。
3、負責宏觀經濟、政策走向分析及解讀;。
4、負責協助基金經理，對持倉比重、結構、品種做出建議;。
5、負責協助其他分析師進行投資組合的配置。
2010/6--2012/6：xx金融證券有限公司。
所屬行業：金融/投資/證券。
1、負責為客戶提供投資理財咨詢;。
2、負責組建及管理投資顧問團隊，維護投資渠道;。
3、負責維護客戶關系，推廣并銷售公司的金融理財產品;。
4、負責通過數據、技術面的分析來進行股票買賣的實盤操作;。
5、負責定期召開投資報告會，培訓客戶經理的投資分析知識。
2009/10--2010/4：xx金融有限公司。
所屬行業：金融/投資/證券。
2、負責跟蹤****行業動態，并對行業內變化個股做出分析評價;。
3、負責維護客戶，為客戶提供咨詢服務;。
4、負責***基金的交易，并指導交易員完成交易指令;。
5、負責培訓下屬員工以及分配部門任務。
2006/9--2010/7西安理工大學金融學本科。
英語：良好。
數據分析師財務工作總結個人篇五
電子郵箱：
求職意向
到崗時間：一周以內
工作性質：全職
希望行業：金融/投資/證券
目標地點：西安
期望月薪：面議/月
目標職能：證券分析師
工作經驗
2012/7—至今：xx金融證券有限公司
所屬行業：金融/投資/證券
研發部證券分析師
1、負責通過股市報告會、面談等形式，營銷理財服務;
2、負責分析目標板塊的上市公司的基本面，列出投資原因，并給出風險提示;
3、負責宏觀經濟、政策走向分析及解讀;
4、負責協助基金經理，對持倉比重、結構、品種做出建議;
5、負責協助其他分析師進行投資組合的配置。
2010/6--2012/6：xx金融證券有限公司
所屬行業：金融/投資/證券
市場部證券分析師
1、負責為客戶提供投資理財咨詢;
2、負責組建及管理投資顧問團隊，維護投資渠道;
3、負責維護客戶關系，推廣并銷售公司的金融理財產品;
4、負責通過數據、技術面的分析來進行股票買賣的實盤操作;
5、負責定期召開投資報告會，培訓客戶經理的.投資分析知識。
2009/10--2010/4：xx金融有限公司
所屬行業：金融/投資/證券
投資部證券分析師
2、負責跟蹤****行業動態，并對行業內變化個股做出分析評價;
3、負責維護客戶，為客戶提供咨詢服務;
4、負責***基金的交易，并指導交易員完成交易指令;
5、負責培訓下屬員工以及分配部門任務。
教育經歷
2006/9--2010/7 西安理工大學 金融學 本科
語言能力
英語：良好
自我評價
在證券公司任職期間，對于股票投資具有深入的研究，善于數據挖掘和財務分析，對于國家政策和經濟形勢發展具有敏銳的觀察力。具有出色的邏輯思維能力和寫作能力，曾在知名財經雜志發表文章數篇。能夠承受巨大的工作強度，抗壓能力強，工作責任心高，團隊合作意識佳，希望在證券行業繼續發展。
數據分析師財務工作總結個人篇六
那么怎樣既有這些內容又能簡潔表達呢?其實，雇主并不要求大學生實踐活動的經驗必須與應聘的職位對應，而是注重考察在這些實踐活動中顯示或者鍛煉了應聘者的哪些能力，這些能力是不是職位所要求的或者有否發展潛力。因此，所謂的“簡”是把那些與別人相同相似的.經歷簡化或者減掉，重點突出自己獨特的東西，并一定使之與招聘崗位的需求對應起來。到這里大家可能又會說，我怎么知道那個招聘的崗位是什么需求?其實，大部分崗位的基本要求是有相同之處的，比如工作的主動性、時間管理、細節管理、溝通能力等。
個人信息。
三年以上工作經驗|男|26歲。
出自 www.cdxkw.cn
居住地：xx。
電話：xxx。
e-mail：/jianli。
最近工作。
公司：xx金融證券有限公司。
行業：金融/投資/證券。
職位：證券分析師最高學歷。
學歷：本科。
專業：金融學。
學校：xx理工大學。
求職意向。
到崗時間：一周以內。
工作性質：全職。
希望行業：金融/投資/證券。
目標地點：西安。
期望月薪：面議/月。
目標職能：證券分析師。
工作經驗。
20xx/x—至今：xx金融證券有限公司[x年x個月]。
所屬行業：金融/投資/證券。
研發部證券分析師。
1、負責通過股市報告會、面談等形式，營銷理財服務;。
2、負責分析目標板塊的上市公司的基本面，列出投資原因，并給出風險提示;。
3、負責宏觀經濟、政策走向分析及解讀;。
4、負責協助基金經理，對持倉比重、結構、品種做出建議;。
5、負責協助其他分析師進行投資組合的配置。
20xx/x--20xx/x：xx金融證券有限公司[x年x個月]。
所屬行業：金融/投資/證券。
市場部證券分析師。
1、負責為客戶提供投資理財咨詢;。
2、負責組建及管理投資顧問團隊，維護投資渠道;。
3、負責維護客戶關系，推廣并銷售公司的金融理財產品;。
4、負責通過數據、技術面的分析來進行股票買賣的實盤操作;。
5、負責定期召開投資報告會，培訓客戶經理的投資分析知識。
20xx/x--20xx/x：xx金融有限公司[xx個月]。
所屬行業：金融/投資/證券。
投資部證券分析師。
2、負責跟蹤****行業動態，并對行業內變化個股做出分析評價;。
3、負責維護客戶，為客戶提供咨詢服務;。
4、負責***基金的交易，并指導交易員完成交易指令;。
5、負責培訓下屬員工以及分配部門任務。
教育經歷。
20xx/x--20xx/xxx理工大學金融學本科。
語言能力。
英語(良好)聽說(熟練)，讀寫(良好)。
自我評價。
在證券公司任職***年，對于股票投資具有深入的研究，善于數據挖掘和財務分析，對于國家政策和經濟形勢發展具有敏銳的觀察力。具有出色的邏輯思維能力和寫作能力，曾在知名財經雜志發表文章數篇，得到讀者的歡迎。能夠承受巨大的工作強度，抗壓能力強，工作責任心高，團隊合作意識佳，希望在證券行業繼續發展。
數據分析師財務工作總結個人篇七
1、強化理論和業務的學習。我重視加強理論和業務知識學習，在工作中，堅持一邊工作一邊學習，不斷提高自身綜合業務素質水平，認真學習工作業務知識，并結合自己在實際工作中存在的不足有針對性地進行學習，并且參加統計職業資格考試，明確了統計員的工作職責。
2、在工作以來，我始終堅持嚴格要求自己，勤奮努力，時刻牢記在自己平凡而普通的工作崗位上，努力做好本職工作。在具體工作中，我努力做好領導交給的每一個工作，分清輕重緩急，科學安排時間，按時、按質、按量完成任務。
3、每天及時、準確按銷售合同或出入庫單的明細填寫統計臺帳，并及時作好數據的備份。
4、每月底根據本月實際發生情況向總部報送營業收入快報;產值指標月報;勞動工資及保障情況月報;主要產品產、銷、存情況月報;能源消費月報表，并存檔。
5、年底將部分數據用表格的形式進行匯總與分析。主要有《產成品交庫情況統計表》、《公司人員統計表》、《勞動工資及保障情況統計表》、《年度經濟活動分析》。
6、參加匯報了《關于做好特色產業中小企業發展資金項目》《xx省工業結構調整項目》的申報工作。
7、每周五向省工信委匯報項目建設完成情況，每月底向省科工局匯報項目進展情況及項目建設存在的問題，每月初向港區經發局、招商局匯報項目完成投資情況和建設完成情況。
1、在工作中，雖然我不斷加強理論知識的學習，努力使自己在各方面走向熟練，但由于自身學識、能力、思想、心理素質等的局限，導致在平時的工作中比較死板、心態放不開，工作起來束手束腳，對工作中的一些問題沒有全面的理解與把握。同時由于個人不愛說話，與同事們的溝通和交流很少，工作目標不明確，并且遇到問題請教不多，沒有做到虛心學習。
2、身為新時代的大學生，卻沒有青年人應有的朝氣，學習新知識、掌握新東西不夠。領導交辦的事基本都能完成，但自己不會主動牽著工作走，很被動，而且缺乏工作經驗，獨立工作能力不足。在工作中不夠大膽，總是在不斷學習的過程中改變工作方法，而不能在創新中去實踐，去推廣。
1、努力完成本職工作之余，學習更多有關財務、統計方面的知識，以提升自己專業學識。
2、積極參加一些和專業有關的培訓，有效提高對統計數據的準確性，并做好數據的登記、上報與分析。
3、在原有的各種統計報表基礎上，對一些沒有實際意義的表格進行改進，并對統計數字的準確性進行加強。
今后工作中我將努力奮斗，無論自己手頭的工作有多忙，都服從公司領導的工作安排，遇到工作困難，及時與領導聯系匯報，并尋找更好解決問題的辦法，繼續鞏固現有成績，針對自身的不足加以改進，爭取做的更好。
數據分析師財務工作總結個人篇八
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。
準確的統計信息是公司領導正確決策的基礎，沒有準確的統計數據，就無法準確反映公司經濟運行情況及存在的問題，也就無法對經濟形勢做出正確的判斷和決策，不能按照統計部門的要求保質保量按時報送。近年來，公司領導高度重視統計工作，配備得當人員，相關部門配合順暢有序，公司的統計工作水平得到了顯著提高。統計工作總結如下：
(一)公司在統計體制改革、人員力量配備、經費保障等方面采取了很多措施，增加了統計工作人員，健全完善了統計工作體系，進一步夯實了統計基礎建設，確保統計數據源頭的工作質量。指定公司領導主抓統計工作，制定了《財務信息采集使用管理暫行辦法》、《財務報告編制管理辦法》等與統計工作有關的規章制度，為做好統計工作保駕護航。
(二)扎實做好統計基層基礎工作。圍繞“人員專職化、臺賬規范化、管理制度化、調查法制化、手段現代化、經費有保障”的“五化一有”目標，夯實統計基礎工作。各統計部門均具備獨立的辦公場所，同時配備了優良的微機、打印機、辦公桌椅等，確保統計工作的順利進行。逐步完善統計工作考核制度和崗位責任制度，理順了原始記錄和統計臺帳、統計報表信息使用、數據審核等流程；建立了統計資料歸檔及保密措施。
(三)按時完成統計工作。公司嚴格執行國家統計報表制度，統計人員認真學習《統計法》和統計報表有關的規章制度，虛心向統計局有關領導專家學習，積極采用科學的統計方法，系統地調查研究，對待每一個統計數字和統計調查分析，嚴肅認真，確保統計數據的質量，及時收集、掌握重要經濟指標，通過靜態和動態、縱向和橫向的比較分析，充分反映公司的經濟運行態勢，提高統計分析的水平，為促進公司經營管理目標的實現和公司領導經營決策、經濟發展提供了科學依據。
(四)公司領導嚴格要求提高統計數據的準確性。統計數據質量是統計工作的核心所在，公司堅持實事求是，弘揚求真務實精神，努力提高各部門的數據質量，規范基礎工作，確保源頭數據真實有效。統計報表有關數據直接從公司原始記錄、統計臺賬、會計報表中取得，報表數據和有關記錄項目能夠保持一致，保證統計報表資料的真實完整。
(五)公司重視統計資料管理工作，報表檔案管理科學化。公司按照統計信息化的要求，運用計算機處理企業統計數據的采集、匯總、分析和上報工作。每年結合企業的現實情況，完善各項檔案管理制度，制定檔案管理考核規定，統計臺賬分門別類地進行登記、整理，年終匯總表冊存檔，堅持從嚴規范、從細抓起，狠抓檔案的歸檔率、完整率、準確率，加大考核力度。在檔案資料的接收、借閱復制工作中，嚴格遵守檔案的保密制度、交接制度和借閱利用制度，認真做好收存、借閱登記。
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。
五。做數據表格要講究效率和準確。數據的作用是給他人能夠更快的看清楚所表達的數據內容，還有重要的是數據準確性及美觀，給人一種賞心悅目，心曠神怡的舒服感，具有挑戰性的是有一種感覺，就是一眼就分辨得出哪里好，哪里需要改進，哪里需要取。
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。20xx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。
數據分析師財務工作總結個人篇九
1、要認真研究課程標準。
在課程改革中，教師是關鍵，教師對新課程的理解與參與是推進課程改革的前提。認真學習數學課程標準，對課改有所了解。課程標準明確規定了教學的目的、教學目標、教學的指導思想以及教學內容的確定和安排。繼承傳統，更新教學觀念。
高中數學新課標指出：“豐富學生們的學習方式，改進學生們的學習方法是高中數學課程追求的基本理念。學生們的數學學習活動不應只限于對概念、結論和技能的記憶、模仿和接受，獨立思考、自主探索、動手實踐、合作交流、閱讀自學等都是學習數學的重要方式。在高中數學教導中，教師的講授仍然是重要的教學方式之一，但要注意的是必須關注學生們的主體參與，師生互動”。
2、合理使用教科書，提高課堂效益。
對教材內容，教學時需要作適當處理，適當補充或降低難度是備課必須處理的。靈活使用教材，才能在教學中少走彎路，提高教學質量。對教材中存在的一些問題，教師應認真理解課標，對課標要求的重點內容要作適量的補充；對教材中不符合學生們實際的題目要作適當的調整。此外，還應把握教材的“度”，不要想一步到位，如函數性質的教學，要多次螺旋上升，逐步加深。
3、改進學生們的學習方式，注意問題的提出、探究和解決。
教會學生們發現問題和提出問題的方法。以問題引導學生們去發現、探究、歸納、總結。引導他們更加主動、有興趣的學，培養問題意識。
4、在課后作業，反饋練習中培養學生們自學能力。
課后作業和反饋練習、測試是檢查學生們學習效果的重要手段。抓好這一環節的教學，也有利于復習和鞏固舊課，還鍛煉了學生們的自學能力。在學完一課、一單元后，讓學生們主動歸納總結，要求學生們盡量自己獨立完成，以便正確反饋教學效果。
5、分層次教學。
我所教的兩個班，層次差別大，1班主要是落后面的學生們，初中的基礎差，高中的知識對他們來說就更增加了難度，而2班也是兩極分化嚴重，前面16個學生們的基礎扎實，成績在中等以上，而后面的30個學生們的成績卻處于中下以下的水*，因此，不管是備課還是備練習，我都注重分層次教學，注意引導他們從基礎做起，同時又不乏讓他們可以開拓思維，積極動腦的提高性知識，讓人人有的學，讓人人學有獲。
1、書本習題都較簡單和基礎，而我們的教輔題目偏難，加重了學生們的學習負擔，而且學生們完成情況很不好。課時又不足，教學時間緊，沒時間講評這些練習題。
2、在教學中，經常出現一節課的教學任務完不成的現象，更少鞏固練習的時間。勉強按規定時間講完，一些學生們聽得似懂非懂，造成差生越來越多。而且知識內容需要補充的內容有：乘法公式；因式分解的十字相乘法；一元二次方程及根與系數的關系；根式的運算；解不等式等知識。
3、雖然經常要求學生們課后要去完成教輔上的精選的題目，但是，相當部分的同學還是沒辦法完成。學生們的課業負擔太重，有的學生們則是學習意識淡薄。
1、要處理好課時緊張與教學內容多的矛盾，加強對教材的研究；
2、注意對教輔材料題目的精選；
3、要加強對數學后進生的思想教育。
總之，作為一名剛教高中的新教師，對教材的不熟悉，對重難點的突破，對考點的把握，對學生們的方法指導，對高中教學的經驗都是一個很大漏洞，我將把握好每一天，繼續努力，爭取更好的成績。
數據分析師財務工作總結個人篇十
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。
數據分析師財務工作總結個人篇十一
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。
數據分析師財務工作總結個人篇十二
一轉眼，一學期已過，有必要靜下心來反思自己的工作情況。*心而論，本學期我的工作擔子并不重，但工作壓力特別大，就怕不能出成績。縱觀整份試卷難度不大，有些題型耳熟能詳，是*時學習及復習檢測中遇見過的題型，學生容易得到基本分，但有些學生的成績還是不盡人意。憑簡單的記憶，忽略細節，粗心大意，不認真審題，造成失誤。*時沒有養成良好的學習習慣。從試卷設計來看我要以課本為主，在抓好“三基”教學的同時，以學生發展為本，加強數學思維能力的培養。積極實行探究性學習，激發學生思考，培養學生的創新意識和創新能力。
在今后的教學中，我們要在以下幾個方面多下功夫：
一、引導學生逐漸認識實際生活中的問題。如結合信息科技，為學生創設所熟悉的情境，讓學生認識到生活中處處存在數學問題。
二、指導學生解決實際問題時，要留給學生思考的余地。
學生用數學不是靠教師“教會”的，而是學生“想懂”的。古人云“授之以魚不如授之以漁”。在解決實際生活問題中充分發揮學生靈活運用數學知識解決問題的能力，使學生的思維發展。
三、因材施教。
在這次考試中，原本一直不及格的學生，數學成績考到了60分以上，主要的原因：其一是他們自身的努力，其二是降低對他們的要求，每一階段對他們提出他們能做到的目標，其三是樹立他們以及家長的自信心，密切做到家長與老師的配合。他們的進步，我們做老師的從內心深處為他們高興。從他們的身上也給了我們很大的啟示：
1、要對每一位學生切切實實做到分層練習，在每周的練習中讓不同的學生做不同的練習。
2、對于中下的學生及時了解他們薄弱環節，進行必要的練習。
3、樹立每一位學生學習的自信心。“不是錘的敲打，而是水的撫摸，才使鵝卵石這般光滑剔透。”作為一個老師，如果在威嚴中不失寬容，多總結教學中的得與失，多找找自身的原因，我想，教育學生才會真正有效。
數據分析師財務工作總結個人篇十三
我熱愛自己的工作崗位，能夠做到：不遲到、不早退；尊敬領導、團結同事，遵守園內各項規章制度；積極參加園里組織的各項活動；履行教師職責，協助配班老師認真負責的做好班級工作，努力保證幼兒在幼兒園度過安全、快樂的一天。
認真學習幼兒園新《綱要》及《幼兒園管理規程》，全面了解幼兒教育新動態，思想緊緊跟上現代教育的步伐。認真鉆研教材，全面細致的了解每名幼兒的身心發展狀況，因人施教，使幼兒得到全面發展。
在教學中，我尊重幼兒，營造*等、和諧溫暖的班級氛圍。用眼睛關注每個幼兒，從幼兒身上汲取閃光點，去點亮他們自信自立的明燈，我需要幫助幼兒發現自己的優勢智能，建立其自信和對集體的歸屬感。比如在課堂上講故事時，我會利用各種生動形象的直觀教具，用豐富的表情講故事，激發兒童的興趣。
（1）一日常規是孩子養成良好習慣的關鍵，孩子們入園后不久，我就開始對孩子們進行常規的訓練。
（2）課堂常規：在我和陳老師的培養教育下，我班幼兒養成了，課堂發言積極舉手，老師講話注音傾聽等好習慣。提供了更多讓孩子們在課堂中自由發揮的空間。
孩子的茁壯成長需要幼兒園與家長共同的配合，因此溝通工作也就成為了一個重點工程。我主動親切地與家長溝通。我充分利用了晨接和放學的時間跟家長交流，使家長了解自己孩子在園的情況。
我及時把孩子在園的表現及出現的問題反映給家長，積極與家長聯系，及時反應出現的問題，使家長了解情況，以便雙方配合輔導，配合幫助孩子更好的進步。努力做到讓家長滿意，讓家長放心，把愛撒播向每一個孩子。有人這樣說過，你尊重別人，別人尊重你，在與家長交流時，我真心把他們當成自己的朋友，但他們遇到困難時，我很熱情的去幫助他們，為此，我想只要自己付出了，家長才能對我工作的肯定。
在這學期，通過自己的小小努力，也取了一些成績：
園內幼兒聲樂比賽三等獎。
園內幼兒故事比賽三等獎。
園內幼兒繪畫比賽二等獎、三等獎。
園內“六一”大合唱活動，幼兒表現很積極，家長很贊揚。
回顧一學期的工作，我深刻體會到，教師工作非常辛苦，不僅擔負著教授知識的工作，更擔負著培育下一代的重擔。老師是孩子們集體的教育者、組織者和領導者，也是幼教教育工作主力軍，老師像孩子的媽媽，更是孩子信賴的好朋友。做一名優秀的幼兒教師必須具備愛心、責任心，就好像對孩子要求，在對待學習接受慢的孩子多點耐心，多點關心，使每個孩子在期末都有不同的變化，全面、公*的熱愛每一名幼兒。我要從幼兒心理發展特點出發，理解他們的要求和想法，信任他們的潛在能力，放手讓幼兒在實踐中鍛煉、成長。盡管他們有些缺點和不足，但我對于他們的每一點進步都有給予鼓勵，尤其是插班生和能力差的幼兒更要多給些溫暖，理解、尊重、用心培育孩子對集體和他人的愛。
在今后的工作和生活中，我還將繼續向各位同事學習，以不斷提高自己。一番耕耘一番收獲，在新的學期里我會更加努力地做好自己的本職工作，與孩子心連心。
數據分析師財務工作總結個人篇十四
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。
數據分析師財務工作總結個人篇十五
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。
數據分析師財務工作總結個人篇十六
1、熱愛并忠誠于人民的教學事業，教學態度認真，教風扎實，嚴格遵守學校的規章制度。
2、認真備課。
不但備學生們而且備教材備教法，根據教材內容及學生們的實際，設計課的類型，擬定采用的教學方法，并對教學過程的程序及時間安排都作了詳細的記錄，認真寫好教案。每一課都做到“有備而來”，每堂課都在課前做好充分的準備，并制作各種利于吸引學生們注意力的有趣教具，課后及時對該課作出總結，寫好教學后記，并認真按搜集每課書的知識要點，歸納成集。
3、增強上課技能，提高教學質量。
使講解清晰化，條理化，準確化，條理化，準確化，情感化，生動化，做到線索清晰，層次分明，言簡意賅，深入淺出。在課堂上特別注意調動學生們的積極性，加強師生交流，充分體現學生們的主作用，讓學生們學得容易，學得輕松，學得愉快。
注意精講精練，在課堂上老師講得盡量少，學生們動口動手動腦盡量多；同時在每一堂課上都充分考慮每一個層次的學生們學習需求和學習能力，讓各個層次的學生們都得到提高。現在學生們普遍反映喜歡上課數學課。
每周堅持集體備課，保證每次都有收獲，真正為提高高一級的數學成績而努力。要求所有老師用電腦備教案，盡量并且實現資源共享共同研究、共同進步。在教學上，堅持教學研究，共同討論，同時，多聽課，學習別人的優點，克服自己的不足。
4、在課堂授課中，堅持啟發式教學，堅持向45分鐘要質量。
以學生們為主體，以訓練為主線。教學過程重視知識與技能，學習過程和方法，情感態度與價值觀，培養學生們自主學習，合作學習，探究性學習的精神。
5、真批改作業：布置作業做到精讀精練。
數據分析師財務工作總結個人篇十七
下面，我給你介紹一名合格的數據分析師需要具備的五大基本能力和素質。
1、態度嚴謹負責。
嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、準確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找癥結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據;不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的后果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以后所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。
2、好奇心強烈。
好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個“為什么”，為什么是這樣的結果，為什么不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什么，為什么結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，并且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背后的真相。
3、邏輯思維清晰。
除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，并在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考后，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。
4、擅長模仿。
在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是“前車之鑒”也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而并不是說直接“照搬”。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善于將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是“一直在模仿，從未超越過”。
5、勇于創新。
通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，并且建議每次模仿后都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。
聽到這里，小白就掰著手指頭算自己符合幾條優秀數據分析師的素質和能力。
mr.林繼續說道：這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養形成，不能一蹴而就。
