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2023年数据分析师工作简历 数据分析师工作总结(实用6篇)

时间:2023-10-08 20:58:30 作者:文轩2023年数据分析师工作简历 数据分析师工作总结(实用6篇)

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数据分析师工作简历篇一

1、时代意义

未成年人是祖国未来的建设者,是*特色事业的接班人。我国现有18岁以下的未成年人约亿人,他们的成长状况,直接关系着国家的前途和民族的命运。今天,随着生子女的逐渐增多,随着市场经济的迅猛发展以及社会结构从传统向现代的迅速转型,未成年人的成长受到了前所未有的关注,同时也经受着巨变中的社会环境的不断考验。因此,全面、科学、深刻地认识未成年人成长的社会环境具有极为深远的意义。针对目前未成年人成长环境堪忧的现象,顺应人民群众对净化未成年人成长环境的强烈呼声,20xx年2月26日,*、*下发了《关于进一步加强和改进未成年人思想道德建设的若干意见》,其中第九个方面强调提出“净化未成年人的成长环境”。在未成年人保护法颁布10周年座谈会上也着重指出应“依法为未成年人营造良好成长环境”。在6月18日召开的“武汉市加强和改进未成年人思想道德建设工作会议”上,湖北省副*、武汉市*陈训秋就为未成年人营造健康成长的良好环境提出了要抓好“一净、二创、三育”。“一净”即净化传媒;“二创”即要创建“无毒社区”和“无艾(滋病)社区”;“三育”即紧紧抓住学校教育、家庭教育、社会教育这三个重要环节。为青少年成长创造良好的环境正成为时代的要求。顺应时代的需求,对未成年人成长环境的研究也不断提上日程,成为当前优化青少年成长环境的一项迫切需要。

2、现实意义

近年来,全国各地连续发生的各类安全事故、青少年犯罪、权利维护、儿童厌学及退学事件表明,青少年的成长环境受到严峻挑战。在这种情况下,探讨青少年成长环境,将之监督评估的标准和预警机制定量化、操作化,不仅能将营造青少年成长的健康环境落到实处,而且能创造性的形成青少年成长环境的监测评估系统和预警机制。

3、前瞻性

4、开拓性

多年来,国内研究青少年健康成长只注重研究一个或几个方面的.问题,而没有形成全方位研究的一个理论体系和立体模型,使我们对青少年成长环境的预测总处于被动地位。本项目将突破青少年成长环境的单向思维和传统研究方式,不仅研究青少年成长环境的有利因素,同时研究青少年成长环境的不良因素,并通过对两者正负影响的对比来映青少年成长总环境的健康状况,为青少年成长环境的研究提供新的视野,使之更加科学化。

二、项目基础

支持此项目完成主要基于我们现在已拥有智力基础、组织基础、工作基础。

1、智力基础

此项目是武汉市青少年教育办公室、共青团武汉市、武汉学社会学研究所合作完成。武汉学社会学研究所在此领域具有较强的人才智力优势,主持此次项目研究的周运清教授竖内知名的社会学家,也是20xx年“武汉市青少年成长环境的监测评估系统及其应用”研究的主持人。

2、组织基础

数据分析师工作简历篇二

性别:男

年龄:25

教育经历:

院校:蓝翔技校

专业:计算机软件

学历:专科

主修课程:

数据库原理、软件工程

获奖情况:

连续2年获得校三好学生、二等学习优秀奖学金

全国大学生计算机竞赛市二等奖

项目经验:

201x、1x-至今

单位:翰威特咨询公司分公司

筛选分析调研数据,使用excel处理超过2万个样本数据,具有丰富的数据处理经验;

自我评价:本人性格开朗,思想正直,诚信,稳重。工作认真踏实,责任心强,善于独立思考,分析问题,解决问题。

[数据分析师个人简历]

数据分析师工作简历篇三

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。

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*、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。

数据分析师工作简历篇四

职责:

1、利用相关软件进行金融数据的收集整理,汇总数据;

2、进行基本面规律的分析和技术层面的深度分析;

3、掌握各种类别的分析方法,定期对金融市场定向研究;

4、遵守公司的各项管理制度,承办领导交办的其他工作。

任职要求:

1、全日制经济、金融、财务等相关专业本科以上学历,有相关经验者可放宽至大专;

2、熟悉金融投资或二级市场具备从事相关工作经验者优先考虑;

3、有较强的团队领导和决策能力;

4、清晰的逻辑思维能力、较强的语言表达能力和文字能力;

5、外向型,出色的人际沟通和交往能力、较强的团队合作意识和敬业精神;

6、上述能力优秀者,可适当放宽任职硬性指标。

数据分析师工作简历篇五

职责:

1、负责餐饮数据分析模型算法开发与改进(顾客偏好-菜品结构调整,最优价格调整,利润模型-成本管控)

2、负责针对业务及产品部门的数据分析相关需求,进行需求解析和试验设计等

3、承接餐饮行业视角的数据分析专项

岗位要求:

1、统计、运筹、数学、应用数学、物理、信息技术、计算机等相关专业本科及以上学历

2、至少掌握一种数据分析建模工具(r/python),可实现算法优化

3、熟练运用sql/hive,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验

4、有数仓搭建经验

5、3年以上大数据相关工作经历,至少有1-2个成功的中型项目经验

6、有较好的报告呈现能力

数据分析师工作简历篇六

职责:

2、协助销售部制定年度、季度、月度地区性销售目标,并追踪销售目标完成进度;

3、各类业务数据分析汇总、趋势分析,为流程改善和业务发展提供数据支持;

4、监督、推动部门各项工作的执行;

任职资格:

1、本科及以上学历,具有金融、经济管理类专业优先;

2、2年以上战略研究相关工作经验,具备战略规划、业务规划、分析研究经验者优先。

4、对数据敏感,擅长数据分析,能擅写运营分析报告;

5、具备大型集团或企业战略运营管理相关工作经验者优先。

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