人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？以下是我为大家搜集的优质范文，仅供参考，一起来看看吧
数据分析岗的工作内容篇一
2015年中国手游市场年度数据分析报告
一、2015年手游市场基本概况
1、2015年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。
4、2015年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成
5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高
二、用户行为透析
3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高
5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝
三、地域分布
1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场
2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布
四、手游发展趋势预测
1、手机游戏重度化、端游化
2、端游ip手游化
3、支付方式、支付渠道的变革
分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。
我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。
项目数据分析
南京融捷项目数据分析事务所简介了某企业的例子
(1)项目数据分析报告简介：
项目数据分析报告是“项目数据分析师”以客观的态度和谨慎的作风，通过科学的市场调研，运用专业的分析方法，秉承公正的原则，对项目的可行性进行全方位的分析及评估，为投资方的决策提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险，主要服务对象为中小型企业、国内外银行、投融资公司、政府组织等机构。
(2)项目数据分析报告内容：
项目数据分析报告的主要内容包括：项目提出的背景、项目基本情况（建设内容、建设规模、投资总额、市场前景、经济效益、社会效益、地理位置、交通条件、气候环境、人文环境、优惠政策等）、项目存在的问题、项目的战略分析、项目的管理架构分析、项目预测分析（市场、收入、成本）、财务分析（获利能力、偿债能力、发展能力）、不确定性分析、风险分析、结论和建议等。
(3)项目数据分析报告案例：
某企业项目数据分析报告案例样本
目录
第一章 项目概述
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。
第二章 项目市场研究分析
此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。
第三章 项目数据的采集分析
此章包括数据采集的内容、程序等。
第四章 项目数据分析采用的方法
此章包括定性分析方法和定量分析方法。
第五章 资产结构分析
此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。
第六章 负债及所有者权益结构分析
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。
第七章 利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。
第八章 成本费用结构预测分析
此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。
第九章 偿债能力分析
此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。
第十章 公司运作能力分析
此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。
第十一章 盈利能力分析
此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。
第十三章 投资数据分析
此章包括经济效益和经济评价指标分析等。
第十四章 财务与敏感性分析
此章包括全投资现金流量的分析和编制。
第十六章 经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。
第十七章 项目数据分析结论与建议
第十八章 财务报表
第十九章 附件
数据分析岗的工作内容篇二
在当今数字化的时代里，数据分析已成为企业发展不可或缺的一部分。在数据分析工作中，周报是其中一个重要组成部分。本文将介绍作者对“数据分析周报”的体会和心得，对于已经从事数据分析工作或准备进入该领域的读者们，将提供一定的参考和启示。
第二段：对周报的认识
周报是数据分析工作中的一种长期性输出形式，也是对数据分析工作、业务分析及未来规划的一种总结和反思。在对数据进行深刻分析后，通过周报的形式将分析结果进行呈现，并通过多维度数据的展示呈现一个比较全面的分析结论，便于决策层及时了解业务变化趋势。
第三段：关于周报一些必要的结构
周报主要分为三个部分。第一部分是数据概述，该部分需要关注关键业务数据是否正常，关键因素是否发生变化等等。第二部分是业务流程分析，即分析流量、转化及用户活跃度等关键指标，发现明显的异常状况及时处理。第三部分是推荐建议，即根据数据分析结果提出有效的优化方案及建议。
第四段：周报的重要角色
周报的撰写者通常是数据分析师，现在市场上有越来越多的类似的工作岗位，如商业智能分析师、数据运营专员等等。这些岗位都需要掌握数据分析、可视化等技能，以便撰写高质量的周报。另一方面，周报的受众主要是公司的领导层及决策层，针对不同的层级和岗位，呈现的内容、形式和语言均不相同，需要分别进行针对性的调整和定制。
第五段：作者的总结
作为数据分析师，在撰写周报时，第一要领是全面掌握数据分析的相关技能，以利于更好的展示和呈现分析结果，并通过周报的分析结果，为决策层提供有价值的参考，并为业务发展提供战略性的建议和规划。此外，对于周报的受众而言，更需要了解自身的职责和角色，有效匹配呈现的数据信息，以促进分析的全面性和准确性，从而更好地为组织做出有针对性的决策。
数据分析岗的工作内容篇三
数据分析一直是企业决策中不可或缺的一部分，而数据分析周报则是数据分析的重要输出。作为一名数据分析师，我有幸参与了多个数据分析周报的撰写和解读，从中收获了很多经验与体会。本文旨在分享这些经验，希望能为大家的数据分析工作提供一些帮助。
第二段：周报的重要性
数据分析周报的作用和价值是显而易见的。它可以对企业业务进行全面的数据分析，把握市场动态和趋势，进一步优化营销方案和经营策略，并及时发现潜在的市场机会。同时，周报中的数据直观呈现，让各部门能够快速、准确地了解业务情况，便于协调、沟通和决策。因此，一份高质量的数据分析周报不仅可以提高企业的竞争力，还有助于各部门之间的信息共享和协作。
第三段：撰写周报要点
撰写一份高质量的数据分析周报需要注意以下几点。首先，周报应当关注核心指标，并准确反映业务情况。对于不同的指标，需要选择合适的计算方法。其次，周报要注重数据挖掘和分析，通过简单的报表或图表，清晰地反映行业动态、市场变化、产品趋势等信息，为企业提供决策依据。第三，周报要注重时效性和及时更新。要及时收集业务数据和市场信息，并以上周或上月的数据为基础，及时更新数据并撰写周报。最后，在周报的撰写和共享过程中，要注意沟通和协作，确保各方对数据和分析结果的理解保持一致。
第四段：阅读周报注意事项
阅读数据分析周报也需要注意一些事项。首先，要了解周报的背景和目的，理解其分析层次和发布周期，了解有哪些核心指标和分析内容。其次，要注意周报的时间范围和数据来源，避免因数据缺失或不充分而产生误解。再次，在阅读分析结果时，要注意判断数据的可靠性和有效性，尤其是针对统计样本大小、业务环境等关键因素进行综合分析和判断。最后，在理解分析结论时，要充分考虑业务特点、市场环境和竞争压力等因素，以便更好地应用和执行分析结论。
第五段：结语
数据分析周报作为企业数据分析的重要输出和决策支持工具，无疑在企业决策中发挥了重要作用。通过撰写和阅读多个数据分析周报，我深刻体会到了周报的重要性和价值，同时也明确了周报撰写中需要关注的要点以及阅读中需要注意的事项。希望这些经验和体会能够对大家的日常工作产生一些帮助，进一步提升企业的数据分析能力和竞争力。
数据分析岗的工作内容篇四
以往的数据分析在今天的各类型企业中，数据分析非常的普及，并且得到认可，数据分析的核心任务往往是支撑运营和营销，将企业内部的数据，客户的数据进行分析和总结，形成以往工作情况的量化表现，以及客户的行为趋势或特征等。
如果从更宏观的角度来认识数据要达到的目标就是希望通过数据来发现潜在的规律，进而帮助预测未来，这一点同数据挖掘的目标一致。今天我们还是在反复提到数据挖掘这个概念，我们就需要来看看数据分析都有哪些是没有做到的内容。
多数数据分析岗位在公司中的岗位设置是隶属在单一业务部门中作为一个支撑岗，只有少数的公司是将数据分析作为一个独立的部门。其差异性在于，前者的数据分析所能分析的内容仅限于自身部门所输出的指标，比如投诉部门只看投诉处理过程中的数据，销售部门只看销售过程中的数据，一旦涉及到需要将各类指标汇总分析的情况，这种组织架构就会带来极大的负面影响，由于不同部门具备自己部门指标导出的权限，且与其他部门的配合并不影响绩效任务，所以这种跨部门采集数据的过程往往效率奇低。而数据分析最关键的就在于汇集更多的数据和更多的维度来发现规律，所以以往的数据分析多是做最基础的对比分析以及帕累托分析，少有使用算法来对数据进行挖掘的动作，因为越少的指标以及越少的维度将会使得算法发挥的效果越差。
在以往的企业中，数字化管理更多的体现在日常运维工作中，对于客户端的数据采集虽然从很早以前就已经开展，crm系统的诞生已经有很久的时间了，但是一直以来客户端的数据维度却十分缺失，其原因在于上述这些途径所获得的数据多为客户与企业产生交互之后到交互结束之间的数据，但是这段时间只是这个客户日常生活中很少的一部分内容，客户在微博，微信上的行为特点，关注的领域或是品牌，自身的性格特点等，可以说一个客户真正的特点、习惯，仅通过与企业的交互是无从知晓的，因此难以挖掘出有效的结论。
在上述制约条件下，可想而知数据分析人员对于算法的使用必然是较少的，因为数据分析依赖于大量的指标、维度以及数据量，没有这三个条件是难以发挥算法的价值的，而在排除掉算法后，数据分析人员更多的只能是针对有限的数据做最为简单的分析方法，得出浅显易懂的分析结论，为企业带来的价值则可以想象。
目前的数据分析多采用excel，部分数据分析人员能够使用到r或spss等软件，但当数据量达到tb或pb单位级别时，这些软件在运算时将会消耗大量时间，同时原始的数据库系统在导出数据时所花费的时间也是相当长的，因此对大数据量的分析工作，常规的系统支撑难以到达要求。（目前市面上较好的有纽带线crm系统的数据分析工具）
得益于互联网对于人们生活的影响逐渐增大，我们发现数据正在疯狂的增长。今天一个人一天的时间中有将近一半是在互联网中度过的，一方面这些使用互联网的交互都是能够被捕捉记录的，一方面由于碎片化时间的使用，客户与企业交互的机会也变的越来越频繁，进一步保障了客户数据的丰富。同时在大数据技术的支撑下，今天的系统能够允许对这些大规模的数据量进行高效的分析。
因此数据分析人员也能够开始使用一些较为抽象的算法来对数据做更为丰富的分析。所以数据分析正式进入到了数据分析2.0的时代，也就是数据挖掘的时代了。
数据分析也即是数据处理的过程，这个过程是由三个关键环节所组成：数据采集，数据分析方法选取，数据分析主题选择。这三个关键环节呈现金字塔形，其中数据采集是最底层，而数据分析主题选择是最上层。
数据采集即是如何将数据记录下来的环节。在这个环节中需要着重说明的是两个原则，即全量而非抽样，以及多维而非单维。今天的技术革命和数据分析2.0主要就是体现在这个两个层面上。
由于系统分析速度以及数据导出速度的制约，在非大数据系统支撑的公司中，做数据分析的人员也是很少能够做到完全全量的对数据进行收集和分析。在未来这将不再成为问题。
另一方面则在于数据的维度上，这在前边同样提及。总之针对客户行为实现5w1h的全面细化，将交互过程的什么时间、什么地点、什么人、因为什么原因、做了什么事情全面记录下来，并将每一个板块进行细化，时间可以从起始时间、结束时间、中断时间、周期间隔时间等细分；地点可以从地市、小区、气候等地理特征、渠道等细分；人可以从多渠道注册账号、家庭成员、薪资、个人成长阶段等细分；原因可以从爱好、人生大事、需求层级等细分；事情可以从主题、步骤、质量、效率等细分。通过这些细分维度，增加分析的多样性，从而挖掘规律。
数据分析方法是通过什么方法去组合数据从而展现规律的环节。从根本目的上来说，数据分析的任务在于抽象数据形成有业务意义的结论。因为单纯的数据是毫无意义的，直接看数据是没有办法发现其中的规律的，只有通过使用分析方法将数据抽象处理后，人们才能看出隐藏在数据背后的规律。
数据分析方法选取是整个数据处理过程的核心，一般从分析的方法复杂度上来讲，我将其分为三个层级，即常规分析方法，统计学分析方法跟自建模型。我之所以这样区分有两个层面上的考虑，分别是抽象程度以及定制程度。
其中抽象程度是说，有些数据不需要加工，直接转成图形的方式呈现出来，就能够表现出业务人员所需要的业务意义，但有些业务需求，直接把数据转化成图形是难以看出来的，需要建立数据模型，将多个指标或一个指标的多个维度进行重组，最终产生出新的数据来，那么形成的这个抽象的结果就是业务人员所需要的业务结论了。基于这个原则，可以划分出常规分析方法和非常规分析方法。
那么另一个层面是定制程度，到今天数学的发展已经有很长的时间了，其中一些经典的分析方法已经沉淀，他们可以通用在多用分析目的中，适用于多种业务结论中，这些分析方法就属于通用分析方法，但有些业务需求确实少见，它所需要的分析方法就不可能完全基于通用方法，因此就会形成独立的分析方法，也就是专门的数学建模，这种情况下所形成的数学模型都是专门为这个业务主题定制的，因此无法适用于多个主题，这类分析方法就属于高度定制的，因此基于这一原则，将非常规分析方法细分为统计学分析方法和自建模型类。
常规分析方法不对数据做抽象的处理，主要是直接呈现原始数据，多用于针对固定的指标、且周期性的分析主题。直接通过原始数据来呈现业务意义，主要是通过趋势分析和占比分析来呈现，其分析方法对应同环比及帕累托分析这两类。同环比分析，其核心目的在于呈现本期与往期之间的差异，如销售量增长趋势；而帕累托分析则是呈现单一维度中的各个要素占比的排名，比如各个地市中本期的销售量增长趋势的排名，以及前百分之八十的增长量都由哪几个地市贡献这样的结论。常规分析方法已经成为最为基础的分析方法，在此也不详细介绍了。
统计学分析方法能够基于以往数据的规律来推导未来的趋势，其中可以分为多种规律总结的方式。根据原理多分为以下几大类，包括有目标结论的有指导学习算法，和没有目标结论的无指导学习算法，以及回归分析。
其中有指导的学习算法简单说就是有历史数据里边已经给出一个目标结论，然后分析当各个变量达到什么情况时，就会产生目标结论。比如我们想判断各项指标需要达到什么水平时我们才认定这个人患有心脏病的话，就可以把大量的心脏病人的各项指标数据和没有心脏病的正常人的各项指标数据都输入到系统中，目标结论就是是否有心脏病，变量就是各项指标数据，系统根据这些数据算出一个函数，这个函数能够恰当的描述各个指标的数据与最终这个是否是心脏病人之间的关系，也就是当各个指标达到什么临界值时，这个人就有心脏病的判断，这样以后再来病人，我们就可以根据各项指标的临界值。这个案例中的函数就是算法本身了，这其中的算法逻辑有很多种，包括常见的贝叶斯分类、决策树、随机森林树以及支持向量机等，有兴趣的朋友可以在网上看看各种算法的逻辑是怎么样的。
另外无指导的学习算法因为没有一个给定的目标结论，因此是将指标之中所有有类似属性的数据分别合并在一起，形成聚类的结果。比如最经典的啤酒与尿布分析，业务人员希望了解啤酒跟什么搭配在一起卖会更容易让大家接受，因此需要把所有的购买数据都放进来，然后计算后，得出其他各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近，也就是同时购买了啤酒的人群中，都有购买哪些其他的商品，然后会输出多种结果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，这每个商品都可以成为一个聚类结果，由于没有目标结论，因此这些聚类结果都可以参考，之后就是货品摆放人员尝试各种聚类结果来看效果提升程度。在这个案例中各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近就是算法本身了，这其中的逻辑也有很多中，包括apriori等关联规则、聚类算法等。
另外还有一大类是回归分析，简单说就是几个自变量加减乘除后就能得出因变量来，这样就可以推算未来因变量会是多少了。比如我们想知道活动覆盖率、产品价格、客户薪资水平、客户活跃度等指标与购买量是否有关系，以及如果有关系，那么能不能给出一个等式来，把这几个指标的数据输入进去后，就能够得到购买量，这个时候就需要回归分析了，通过把这些指标以及购买量输入系统，运算后即可分别得出，这些指标对购买量有没有作用，以及如果有作用，那么各个指标应该如何计算才能得出购买量来。回归分析包括线性及非线性回归分析等算法。
统计学分析方法还有很多，不过在今天多用上述几大类分析方法，另外在各个分析方法中，又有很多的不同算法，这部分也是需要分析人员去多多掌握的。
自建模型是在分析方法中最为高阶也是最具有挖掘价值的，在今天多用于金融领域，甚至业界专门为这个人群起了一个名字叫做宽客，这群人就是靠数学模型来分析金融市场。由于统计学分析方法所使用的'算法也是具有局限性的，虽然统计学分析方法能够通用在各种场景中，但是它存在不精准的问题，在有指导和没有指导的学习算法中，得出的结论多为含有多体现在结论不精准上，而在金融这种锱铢必较的领域中，这种算法显然不能达到需求的精准度，因此数学家在这个领域中专门自建模型，来输入可以获得数据，得出投资建议来。在统计学分析方法中，回归分析最接近于数学模型的，但公式的复杂程度有限，而数学模型是完全自由的，能够将指标进行任意的组合，确保最终结论的有效性。
在数据分析方法的基础上，进一步是将分析方法应用在业务需求中，基于业务主题的分析可以涉及太多的领域，从客户的参与活动的转化率，到客户的留存时长分析，再到内部的各环节衔接的及时率和准确度等等，每一种都有独特的指标和维度的要求，以及分析方法的要求，以我个人的经验来看，主要分析主题都是围绕着营销、运营、客户这三大角度来开展的。
营销运营分析多从过程及最终的成效上来进行分析，包括营销活动从发布到客户产生购买的过程的分析，运营从客户开始使用到停止使用为止的过程中的分析，前者更倾向于分析客户行为的变动趋势，以及不同类型的客户之间的行为差异，后者更倾向于分析在过程中服务的及时率和有效率，以及不同类型的客户之间对于服务需求的差异。
在针对这部分分析主题时，多采用常规分析方法，通过同环比以及帕累托来呈现简单的变动规律以及主要类型的客户，但通过统计学分析方法，营销分析可以根据有指导的学习算法，得出营销成功与营销失败之间的客户特征的差异，而运营分析则可以根据无指导的学习算法，得出哪些特征的客户对哪些服务是有突出的需求的，另外营销和运营分析都可以通过回归分析来判断，各项绩效指标中，哪些指标是对购买以及满意度有直接影响的。通过这些深入的挖掘，可以帮助指导营销及运营人员更好的完成任务。
客户分析除了与营销和运营数据关联分析时候使用，另外单独对于客户特征的分析也是有很大价值的。这一部分分析更多需要通过统计学分析方法中的有指导和无指导的学习算法，一方面针对高价值客户，通过有指导的学习算法，能够看到哪些特征能够影响到客户的价值高低，从而为企业锁定目标客户提供指导；另一方面针对全体客户，通过无指导的学习算法，能够看到客户可以大概分为哪几种群落，针对每个群落的客户展开焦点讨论和情景观察，从而挖掘不同群落客户之间的需求差异，进而为各个群落的客户提供精准营销服务。通过以上这些的操作，一个企业的数据分析或者说数据挖掘工作的完整流程就呈现了出来。可以看到，无论是数据采集，还是分析方法，亦或是分析主题，在大数据和互联网的支撑基础上，在未来都将有大幅度的增加，数据分析人员将成为下一个阶段的关键企业支撑人员，也即是在未来，在各个领域中，都将产生大量的宽客，或者增长黑客这样的数据分析人员，来带动企业的发展。
今天的企业数据分析的架构和方法就到这里了，我们只有不断的理论联系实际，在实践中掌握方法和技巧，在不断的实践中得到启发，做好企业数据分析，推动企业高速发展，顺应市场和时代发展。
数据分析岗的工作内容篇五
随着信息技术的发展和数据资源的不断积累，数据分析已经成为大学教育中的一门重要课程。在我接触数据分析这门学科的过程中，收获颇多。下面我就我的学习经历和心得体会进行总结，与大家分享。
首先，数据分析的基本概念需要明确。数据分析是指通过对事实、数字以及其他相关信息的收集和处理，以获取新知识、推断或探索问题的解决方案的过程。在大学学习中，数据分析是一门综合性强的学科，涉及到数据收集、处理、处理和可视化的技能。在学习过程中，我逐渐理解了数据分析的本质，了解到数据不仅仅是数字，更是隐藏了许多有用信息的宝藏。
其次，学习数据分析需要具备的基本技能也是必不可少的。首先，了解数据分析的基本原理和方法。了解如何从大量数据中发现规律和趋势，发现问题并提出解决方案。其次，在数据处理和数据可视化方面有一些基本的技能。掌握数据处理语言和工具，如Python、R等，能够运用适当的工具对数据进行整理和分析。再次，具备良好的逻辑思维和数学基础。数据分析不仅仅是数学计算，还需要有合理的思维能力，能够运用逻辑思维进行数据分析。
然后，数据分析实践对于理论学习的巩固至关重要。在学习数据分析的过程中，我发现理论知识的学习只是基础，真正能够掌握数据分析技能的方法是通过实践来加深理解。在实际项目中积累经验，通过不断的实践，我逐渐熟悉了数据分析的过程和方法，更加深入了解了数据与现实问题之间的关系。实践过程中，还能够提高自己的数据处理和分析技术，不断提高自己。
最后，数据分析的应用前景令人兴奋。随着信息爆炸的时代到来，数据分析已经成为一项热门研究领域。从商业领域到科学研究，数据分析都扮演着重要的角色。数据分析可以帮助企业进行市场营销策略、产品改进、风险评估等。对于科学研究，数据分析也能够发现新规律、验证理论假设。因此，学好数据分析有望在未来的职业道路上有更多的机会。
总之，大学数据分析是一门重要而有趣的学科，通过学习和实践，我逐渐理解了数据分析的本质和方法。掌握了基本的数据处理和分析技能，增强了自己的逻辑思维和数学基础。未来，我将继续学习和研究数据分析领域，将学到的知识应用到实践中，为解决现实问题贡献自己的力量。希望通过我的努力，能够在数据分析领域有所建树，为社会的发展做出一份贡献。
数据分析岗的工作内容篇六
在国家信息网络战略及“互联网+”战略实施的大力推动下，我区从政策、人才、产品等方面不断加大对电子商务发展的投入力度，取得了良好效果。20xx年，区内电子商务市场规模实现平稳增长，实现电商交易总额104亿元，较20xx年同比增长17 %。其中网络零售额全年累计33.9亿元，同比增长15%；农产品销售全年累计10.1亿元，同比增长5%。
（一）电商交易总额。20xx年，区内全年电商成交总额达104亿元，同比增长17%，尤其是农产品上行增势喜人，但总体来看，电商交易总额增速较20xx年约28%的增长率有所放缓。究其原因：
一是政策和市场因素。20xx年以前，我区电商发展基础差，电商成交额度小，随着国家电商综合示范创建项目开展，上下行通道全面打通，大量财力、物力、人力投身其中，尤其是“电商服务中心—站—点”三级服务体系的建成，以智能网仓和城乡物流通道为基础的电商物流配送体系全面运行，以区域公共品牌“山韵黔江”及产品品牌为支撑的网销品牌体系初步形成，各大电商企业、电商平台、尤其是社群电商应势发力，销量节节攀升，促进了我区电商飞速发展。如今，随着国家电子商务法的颁布实施，各项政策企稳，区内电商活动也受到市场环境影响，开始进入稳定发展阶段。
二是基数因子的影响。一方面，随着网络支付设施的推广普及，选择微信、支付宝等进行线下交易支付的群体增长逐渐到达临界点，增势出现“梯度差”；另一方面，我区对周边市场具有一定辐射力，但市场容量仍然较小，反映在电商交易规模上，增长的难度将逐渐加大。
三是保量提质的需求。如今的新零售模式更加讲究“品质至上”和“内容为王”，我区电商开始进行资源和人力方面的优化整合，迈入更加注重品牌力和品质力的新征程，摒弃掉了过去一些粗犷化和原始化的发展模式，在保证总量有所增长的基础上，更加注重品质的提升。
（二）网络零售总额。20xx年，我区网络销售总额为33.9亿元，较20xx年同比增长15%，其中购进（产品下行）19.9亿元，卖出（产品上行）14.2亿元，二者同比增长率分别为14%、17%。与20xx年购进17.4亿元和卖出12.1亿元相比，绝对数值上都有较大的提升。
三是区委区政府对电商，尤其是电商精准扶贫和乡村振兴的重视和大力扶持，一大批电商平台依托区内广大农村茁壮成长起来，带动了农特产品的上行销售。
（三）农产品销售额。20xx年，区内农产品网络销售额有所增长，突破10亿元大关。
五是销售渠道增多。以前从单一淘宝店铺，发展成以京东、邮乐购、微商、微商城、有赞及自建平台、o2o线下体验直销店等多个销售平台共同发展销售渠道，基本上达到了有农产品就有电商，有渠道就有黔江农特产品。
第一，农村电商已常态化，市场竞争进行第三个阶段，重点在产品供应链上。如何让农产品电商化，具备利用电子商务进行销售的前期条件完善，如产品包装、策划、标准化、存储方式、可持续供给、运输等，实现农村电商提档升级触及农户，也就是电商生态链在农村的打造成为重点。
第二，城市供配系统通过电商方式将农村与城市进行有效链接。城市配送植根于打通“城市物流最后一公里”的解决方案，解决乡村振兴中货品进出的高效多样的问题将是重要抓手之一。
第三，品牌推动的农产品溢价将在农村电商中大放异彩。在“传统”的电商模式之外，会员制、预售制、众筹、认领等形式必将会更深一步融入电商，电商也将从“卖产品”慢慢过渡到“卖生活方式、卖情怀、卖格调”，社群电商将更加聚焦精准人群，发力细分市场。
第四，大数据驱动下的生产方式发生变化。大数据平台的建立和使用，可以将原始零散的低密度价值数据经过过滤、分析，建立模型，供决策使用，提前预测市场发展方向，有效提升效率，降低成本。
一是提高对电商的认识，电商不是简单的商业行为，而是解决农产品品牌化、供应链，反作用于生产的一整套解决方案，不是商务委的一个简单工作，从发达地区的发展经验看，是以营造电商生态来推动产业发展或产业发展融入电商生态。
三是以电商园区智能物流，冷链物流为基础，打造黔江农特产品供应链服务体系；
四是加强对黔江农特产品的包装策划，打造一批电商爆品；
五是做好大数据运用，为黔江电商发展提供智力和决策支撑。
数据分析岗的工作内容篇七
随着信息化时代的到来，数据分析逐渐成为各行各业必备的一项能力。而数据分析周报则成为了一个集中展示数据分析成果的平台。本文将从自身的体验出发，谈一谈对于数据分析周报的心得体会。
第二段：开始分析
数据分析周报的主要目的是为了展示数据分析师在一周内的工作成果。数据分析师可能会面临大量的数据量，但要做出有价值的分析报告并不是一件容易的事。因此，数据分析周报的成功关键在于如何将庞杂的数据整合成简洁明了的展示形式。比起冗长的文字报告，数据可视化是更容易传达信息和引发阅读兴趣的方式。
第三段：谈谈数据分析周报的重要性
数据分析周报对于企业内部沟通，决策和分析都具有重要性。它们使各部门间明确了他们的工作目标，从而可以更好地协同工作。此外，数据分析周报也可以给企业决策层提供更多有价值的洞见。在过去，很多决策都是根据直觉或历史经验作出的。但随着数据分析的普及，数据已经成为了影响决策的重要因素之一。
第四段：如何制作更好的数据分析周报
不同的行业和公司对于数据分析周报都有着不同的需求和要求。然而，无论是哪个领域，都有一些基本的原则需要遵循。首先，清楚地定义报告的目标和受众。其次，对数据进行全面彻底的分析和整理。细致的数据分析是制作报告成功的关键。最后，采用图形可视化来呈现数据，以提高阅读体验。同时，要注意数据不要过多，不太容易理解，要避免无意义的图表占用版面。
第五段：结论
数据分析周报是数据分析师必备的一个技能。通过数据分析周报，企业可以更好地了解其业务情况，以帮助他们制定正确的决策。同时，对于数据分析师本身而言，制作数据分析周报也是一个锻炼技能，提高自己的表达和可视化能力的机会。在制作每一个数据分析报告时，保持对数据最大的严谨性是最重要的，然后深入分析数据，将其可视化，并简化报告，以便读者更好地理解它。
数据分析岗的工作内容篇八
目前所在：中山
年龄：xx
户口所在：中山
国籍：中国
婚姻状况：未婚
民族：汉族
培训认证：未参加
身高：171 cm
诚信徽章：未申请
体重：
人才测评：未测评
我的特长：
求职意向
人才类型：应届毕业生
应聘职位：财务/审计/税务：会计；计算机软件：数据库的维护
工作年限：
求职类型：
兼职可到职日期：随时
月薪要求：
面议希望工作地区：广东省
工作经历
学校勤工实体起止年月：xx年xx月—xx年xx月
公司性质：所属行业：
担任职位：云山水榭咖啡屋员工
工作描述：
离职原因：
广东外语外贸大学校礼仪队起止年月：xx年xx月—xx年xx月
公司性质：所属行业：
担任职位：礼仪队队员
工作描述：
离职原因：
毕业院校：广东外语外贸大学
最高学历：本科获得学位：毕业日期：xx年xx月
专业一：软件工程专业二：财务管理
起始年月终止年月学校（机构）所学专业获得证书证书编号
xx年xx月—xx年xx月田家炳中学初中学习初中学历证书—
xx年xx月—xx年xx月平远中学高中学习高中学历证书—
xx年xx月—广东外语外贸大学软件工程/财务管理— —
外语：英语优秀粤语水平：一般
其它外语能力：
国语水平：优秀
工作能力及其他专长
强烈的责任心与进取心，吃苦耐劳，做事专注投入。
待人诚恳，踏实肯干，时间观念强。
具有良好的'团队合作精神及协调沟通能力，勇于接受挑战。
数据分析岗的工作内容篇九
在当今数字化的世界中，数据已经成为了一个风口浪尖上的热门话题。大数据、数据科学、数据分析等词汇纷至沓来，现代企业对于数据的需求也在不断上升。作为人工智能时代的预备生，学习数据分析变得愈加必要。在这篇文章中，筆者将会分享一些关于数据分析相关技能的个人心得体会。
第二段：传统行业数据分析的特点
以往，数据分析通常是在电子商务等在线领域中使用的工具，来帮助企业实现营销、推广、流量监控等目标。但随着大数据时代的到来，数据分析在传统行业中也得到了广泛应用。比如，在连锁餐饮企业中，不同分店间的产品销量分析与比较，原料采购的效益分析等都已成为数据分析中的常规操作。因此，传统行业数据分析需要依靠深入了解企业运营，将数以万计的数据转化为可支持经营决策的信息。
第三段：数据的采集、清洗、分析
数据分析的关键在于如何获取、整理、分析大量的数据。第一步是数据采集，要在业务系统中提取所有相关数据，以确定分析所需要的数据范围。然后需要进行数据清洗，常见的数据清洗过程如删除空值、重复数据等。这有利于减少分析计算时的错误和不准确性。最后，对数据进行分析，从数据中提取出有效信息，对数据进行可视化处理并为决策者提供相关建议和方案。
第四段：数据可视化的工具
管理决策者通常并不是专业的数据分析师，他们需要看到数据的可视化效果。这是数据分析过程中难以回避的一环。数据可视化确保决策者从大量的数据中快速发现关键信息，为企业决策提供了有效的支持。目前主流的数据可视化工具有 Tableau 、QlikView 和 Power BI 等。使用这些工具来创建图表、仪表板和报表，可以让数据分析成为更容易理解和使用的工具。
第五段： 总结
在大数据时代中，数据分析的重要性不言而喻。学习数据分析并进行实践是在应对和驾驭数据量巨大的时代不可或缺的。从数据采集、清洗到处理和可视化，数据分析分成多个步骤，需要通过不断学习和实践才能提高自身的数据分析技能。不管是在线领域还是传统行业，数据分析都已成为企业提高竞争力的重要武器。
数据分析岗的工作内容篇十
调查数据分析: :(一)韶关学院低年级学生社会实践的现状 本次调查共有 210 人参加并且完成了问卷，问卷有效回收率为 95.2%。并且参加调查的学生具有很高的随机性，保证了本次调研具有一定普遍意义。调查问卷共有 26 道问题（问卷见附表），大部分受访的学生能够如实的接受调查。我们从中也能得到很多有用的数据。调查结果分析如下：
生的人身安全。同时，学生们也应该摆正态度，认识到社会实践的重要性，但在积极参加社会实践、充实自己的同时，更要学习如何保护自己，防止上当受骗。
表 表 1 1 参加 社会实践 的频率 每天一次 每周一次 每月一次 一学期一次 其他 2% 9.5% 23% 45.5% 20% 表 表 2 2 在大学期间参与社会实践 的次数 0-1 次 2-5 次 6-10 次 11 次以上 22% 52% 14.5% 11.5% 2.关于学生参加社会实践的时间段 从表 3 中我们可以看出在一天的时间中，更多同学选择下午（占 49%）或全天（占 22.5%）参加社会实践，而选择中午或晚上的只占 2%和占 7%，大多数同学更愿意在下午或全天这个时间段参加社会实践。而问及参加社会实践的时间段，36.5%的同学倾向周末，40%的同学倾向暑假，而仅有 2.5%的同学倾向寒假。可见社会实践设置的时段也是影响大学生参加社会实践的一个重要因素。下午、全天、周末、暑假，这四个时段是同学们参加社会实践最多的几个时段，同学们可能在这些时间里比较少课，或参加社会实践的意愿更高。因此社会实践的组织者或相关机构可以更多的考虑一下同学们的意愿时间，把社会实践安排在一下的时间如下午、周末、暑假，这既可以提高同学们参加社会实践的积极性，也大大保证社会实践的正常进行。
表 表 3 3 一天中参加社会实践 的时间 上午 中午 下午 晚上 全天 19.5% 2% 49% 7% 22.5% 表 表 4 参加社会实践 的时间段 周一到周五 周末 暑假 寒假 其他 13% 36.5% 40% 2.5% 8% 3.关于学生对社会实践的态度 从图 1 到图 3 可以反映出绝大多数大学生认为社会实践应该参加或表态值得尝试，若有社会实践机会也愿意去参加，并认为参加社会实践对他们自己的未来有影响，甚至有些大学生认为有很大影响。然而还存在极少数大学生对参不参加社会实践无所谓，有 63 人对有机会参加社会实践还要视情况而定，有 4 人还不愿意参加。少部分人认为参加社会实践对自己未来的影响只有一般。这些数据说明大学生对社会实践的参与热情度还是不够高的，也对社会实践的作用和地位了解的程度不够深入。学校应该加上社会实践这方面的建设，多宣传跟普及知识，提供多点社会实践机会供大学生参与，有时可以硬性要求学生参加。
图 1 学生对参加社会实践的态度 图 2 参加社会实践对未来的影响
图 3 对有社会实践机会的参加意愿 4.关于其他人对社会实践的态度 对于参加社会实践的性质，图 6 中显示有 70 人选择间断性的，56 人选择连续性的，48 人选择半连续半间断性的，26 人则选择不确定性的。这说明大学生选择社会实践的兴趣差异还是有些大的。在进行社会实践中，家长跟学校都表示十分支持的超过半数，学校也愿意提供平台。有 30%的家长和学校表态支持，但学校无作为。有 8%的家长不太支持大学生参加社会实践，甚至有 2.5%的家长反对。而学校也存在不支持也不反对或者反对的态度。从此可以看出家长跟学校对大学生参加社会实践的态度还是不够重视，不想让学生参加社会实践。家长跟学校应该端正态度，正视社会实践对大学生的作用，对大学生报以信心，让他们锻炼自己，学会成长。
图 4 在社会实践中家长的态度
图 5 学校对社会实践的态度 图 6 一般参加社会实践的性质 5.关于学生在社会实践中的优劣势 从图 7 到图 9 可以看出 90%的大学生都认为大学社会实践既能锻炼又能积累经验，从他们自身出发，参加社会实践的优势在于有丰富的知识，闲暇的时间，良好的素质，少数有社会提供的岗位或者平台。但是大学生工作经验不足，社会阅历少是他们参与社会实践的劣势，因此容易上当受骗。
虽然学校资源充足也作为优势，大学生时间少是劣势，可这也只是占据极少部分。很少有大学生认为社会实践能对社会产生切实利益或者只是出于一种形式。这些说明大学生对于社会实践的作用是正面的，也很看重社会实践的参与，然而在社会实践的优劣之处上应加把劲，在优势上应学习好自己的专业知识，把时间安排紧凑一点，充实自己的大学生活，增强安全意识，了解社会现实。
图9 大学生社会实践最大的劣势之处 6.关于学生参加社会实践的过程中起着重大作用的人 从图10可以看出有70%的大学生认为亲朋好友在他们参加社会实践的过程中起着重大作用的，而家人、老师、恋人、其他的比例占据依次递减。这说明当代大学生的自主意识还是比较强的，而且对亲朋好友的依赖度比对家人、老师的要高，这是不太好的，毕竟老师家长的经验会比较丰富，应多听取他们的意见，大学生应多听取不同人群的意见做参考，认真考虑。
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图 10 社会实践的过程中起重大作用的人物 7.关于学生最想在实践中收获到 从图 11 可以看出，21.9%的同学最想在社会实践中增强工作能力，18.3%的同学最想增加自信，23.6%的同学最想收获处理人际关系的技巧，23%的同学最想从中获得社会经验，而只有 12%的同学最想从中赚取金钱。可以得知，大学生有长远的目光，参加社会实践是更多地希望懂得处理人际关系，当然，也有很多同学希望获得社会经验、增强工作能力、增加自信等等对以后毕业从事的工作有帮助，而只有少部分同学希望获得金钱。这样就更多地建议同学们在精神和物质二者之间可以兼顾，可以把目光放远一点，从社会实践中汲取精华，为以后的发展做铺垫。
自己 家人 老师 亲朋好友 恋人 其他***310
候，要兼顾自己兴趣爱好与需要，一方面有社会实践的热情，从中收获到自己想要的，另一方面要有社会实践的需要，可以适当选择跟自己专业相关的，方便自己更了解自己的专业。
9.关于学生参与社会实践的困难 在图 15 中，20%的同学认为与专业知识联系不大是参加社会实践的一个困难，19%的同学认为联系实践单位难度较大，18%的同学认为是缺乏应有的重视与支持，15%的同学认为缺乏足够的时间、场地，16.7%的同学认为还不够程度融入社会，这说明大学生参加社会实践困难重重，但是，对于这个问题的解决，更多的是缺乏主观能动性，建议同学们能主动进行社会实践，主动联系实践单位，适当分配时间，能有充足的时间进行社会实践，只有多实践多参与才能增加经验，更好地融入社会。
从图表中可以看出，在面对一份待遇好的社会实践面前，比较少的人是一定会放弃大学生涯（占 8.5%），可能会放弃大学生涯的占 23%，可能不会放弃的比例占 19.5%，看情况的人占 18%，一定不会放弃大学生涯的人还是占大多数，比例为 31.5%。我们的同学更多的还是不会轻易的放弃大学生涯，因此建议我们还是好好珍惜大学的生涯，在大学学习一些专业的知识，可以为我们以后从事职业、社会实践奠定基础。
分别占比例 55.5%和 57.5%，有相当一部分人则为减轻家庭负担或者自己挣钱而参与社会实践的，比例达到 43%，还有一小部分群体参加社会实践只是因为学校的要求（占 11.5%）或者打发时间（占 13%），占全体 3%认为是其他的目的。大学生低年级学生参加社会实践的目的更多的还是积极因素比较多的，所以还是建议大学生可以积极的参与社会实践，从中有所收获。
图 17 参加社会实践的目的 12.关于导致学生社会实践经历缺乏的最主要因素 关于导致大学生社会实践经历缺乏的最主要因素的调查调查问卷中，清楚的看到有 96 人次觉得是自身的问题，几乎占问卷总数的一半。除此之外，有 66 人次认为最主要***1156的因素是社会因素，占总比例的 33%。剩下的一小部分人中有 28 人认为是学校因素，仅剩的 5%认为是家庭因素。从调查结果不难看出，导致大学生社会实践经历缺乏的主要原因绝大多数都来自于自身和社会因素的影响，学生自身应该提高自身的实践经历意识。
实践的重视程度不低，希望能继续保持或者更加提高参与度，更加激活学生对社会实践的热情。
看，还是有很多人乐意利用空闲时间多参加社会实践活动，即使赚取不到金钱也能收获经验。
图 20 吸引学生参加社会实践的因素 15.在开放题对大学生低年级社会实践的建议和意见的调查中，很多同学建议大学生应当根据自己的兴趣爱好，积极参加社会实践活动，在实践过程中，不计较得失，重在参与，吸取经验，为以后的就业打好基础。同时，大部分同学在进行社会实践时要事先了解一下它的性质、内容等，多像师兄师姐吸取经验，这既有利于社会实践的完成，也能防止自己上当受骗。对于学校、社会方面，同学们希望学校能提供资金支持和知识技术指导，而社会能提供更多社会实践平台。
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（二）大学生社会实践现存问题分析 1.外在因素 方面（1）社会实践的管理机制不够完善，存在较多的安全隐患，很多大学生害怕上当受骗。
（2）社会提供的社会实践机会与广大高校专业学习的联系度不够紧密，造成大学生参加的社会实践活动大多与专业保持脱节的状态。
（3）有关社会实践的信息较为封闭，导致大学生联系实践单位难度大。
（4）学校对社会实践方面的支持力度还不够大，不能提供广阔的社会实践平台，难以满足广大学生对社会实践的需求。
2.自身因素 方面（1）大学生对社会实践的参与热情度不够，对社会实践的作用和地位的了解也不够深入。
（2）大学生工作经验不足，社会阅历少是他们参与社会实践的劣势，因此容易上当受骗。
（3）大学生参加社会实践的内容不够丰富。
（三）大学生社会实践存在问题的解决策略 1.外在因素方面
（1）社会应加强对社会实践的规范管理，把社会实践往制度化方面发展，这样既有利于锻炼大学生实践能力，同时也能更好的保护大学生的人身安全。
（2）应在社会上建立起一个正规的有关社会实践的相关组织或单位，统一发布社会实践的相关消息，解决大学生联系实践单位难，社会实践信息封闭等问题。
（3）学校应加大对社会实践的支持力度，为大学生的社会实践提供资金支持、知识技术指导和更广阔的实践平台。
2.自身因素方面（1）大学生应多争取一些社会实践的机会，并积极参与社会实践，在实践中不断的锻炼和提升自己。
（2）大学生应摆正对社会实践的态度，不计较得失，重在参与。
（3）大学生在进行社会实践时，应加强警惕性，学会保护自己。
总结 通过本次社会实践的调查，我们发现社会因素和自身因素是影响参加大学生社会实践的两大重要因素。由此，社会应该不断的完善社会实践机制，提供更为广阔、安全、对口的社会实践平台。同时，我们大学生更应该端正自己的态度，积极参与社会实践，获取社会经验，为以后更好的融入社会做好准备。
附录：
调查问卷 亲爱的同学：
您好！我们正在进行一项关于大学低年级学生的社会实践参与度的调查，麻烦耽误你几