数据分析工作总结

数据分析工作总结

总结是指社会团体、企业单位和个人在自身的某一时期、某一项目或某些工作告一段落或者全部完成后进行回顾检查、分析评价，从而肯定成绩，得到经验，找出差距，得出教训和一些规律性认识的一种书面材料，通过它可以正确认识以往学习和工作中的优缺点，让我们好好写一份总结吧。总结怎么写才能发挥它的作用呢？以下是小编为大家整理的数据分析工作总结，欢迎阅读与收藏。

根据公司年度工作计划和部门分解计划，现将上半年工作情况汇报如下：

一、工作完成情况

（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。

二、工作总结

（一）OA部分< ……此处隐藏15671个字……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?

数据敏感主要包括三方面：对异常or极值数据识别的敏感;对特定数值背后代表的业务含义的敏感;对业务数据重要、机密程度的敏感;

5.如何体现一个数据分析人员的工作能力强弱?

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?

数据分析人员算法应用比较少;

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;

算法型数据挖掘人员在数据预处理上下的功夫叫少，模型理解及实现能力较强，偏开发;

7.数据分析人员的角色定位——企业贤内助

工作内容上：精准营销时的用户群筛选及营销数据方案的确定;业务现状的拆解与分析;业务问题及业务发展瓶颈的监控、探索与分析;数据产品的数据逻辑及模型的方案确定;