数据统计实习报告总结（锦集12篇）

发表时间：2019-11-12

数据统计实习报告总结（锦集12篇）。

⬣ 数据统计实习报告总结 ⬣

各市(含定州、辛集市)人社局、省直各部门、直属事业单位人事(干部)处：

为了准确掌握全省事业单位基本情况、各类人员岗位聘用变动情况、公开招聘情况和分行业系统等情况，进一步做好事业单位岗位管理、公开招聘和聘用工作，现就开展全省事业单位20xx年度岗位统计和事业单位工作人员统计年报工作有关事项通知如下:

除参照公务员管理的事业单位外，全省各级直属事业单位和部门所属事业单位，纳入岗位统计范围(事业单位人员统计年报含参照公务员管理的事业单位)。

岗位统计包括管理岗位、专业技术岗位、工勤技能岗位设置和聘用情况。

管理岗位的政工师人员聘用要专门说明。

统计截止时间为20xx年12月31日，各市(含定州、辛集市)、省直主管部门事业单位通过事业单位岗位统计软件填报《河北省事业单位年度岗位统计表》和《20人力资源社会保障统计报表事业单位人员PS》(PS1-PS10表)。

省直属事业单位于年1月31日前完成软件的填报，并将纸质文本、有关增减手续报送省人力资源和社会保障厅事业单位人事管理处;省直主管部门所属事业单位，经主管部门审核，于2016年1月31日前完成软件的填报，并将纸质文本、有关增减手续报送省人力资源和社会保障厅事业单位人事管理处;各市(含定州、辛集市)以县区为单位填报统计软件，于2016年2月29日前完成汇总填报，并将纸质文本报送省人力资源和社会保障厅事业单位人事管理处。

一是要提高事业单位统计工作重要性的认识。

各单位要提高重视，结合“三严三实”专题教育活动，协调好统计工作与其它工作的关系，严格落实责任，逐层逐级严把数据统计审核关。

要按照时间节点统计和逐级上报，省直各部门、各市(含定州、辛集市)要督促事业单位完成好统计工作，确保这项基础性工作抓好坐实。

二是要规范统计范围和统计口径，做到统之有据。

事业单位统计工作是事业单位管理工作的基础。

其中，岗位统计的余缺情况、未聘情况，作为事业单位下年度岗位调整、岗位聘用以及职称申报的'依据。

数据统计准确真实，岗位管理的底数才能清楚，岗位管理制度才能坚持好，落实好，因此，各级、各部门、各单位要做到统计范围和口径一致，防止出现漏统、错统和重复统等问题。

三是填报要做到名称规范、内容完整、数据准确。

要按照编办批准的事业单位名称填写;按照统计报表填报内容和数据，不能出现内容缺失遗漏的问题;对照《河北省事业单位岗位设置审核表》、《河北省事业单位岗位聘用结果审核备案表》、《省直事业单位专业技术岗位聘用方案审核表》、《河北省事业单位工作人员调整工资审批方案》和人员增减有关手续填写事业单位年度岗位统计表和工作人员统计年报。

2、河北省XXXXXX事业单位20xx年度岗位统计汇总表(设区市、县人社局、省直各部门填报)

⬣ 数据统计实习报告总结 ⬣

一、

数据统计实习是专业学习过程中不可或缺的一部分，通过实习可以将理论知识应用到实践中，提高自己的实际能力。本文将对我所参与的数据统计实习进行详细总结和分析，包括实习任务、实习过程、实习成果以及所学到的经验和教训。

二、实习任务

本次数据统计实习的任务是对某公司的销售数据进行分析和统计，主要包括销售额、销售量、销售人员绩效等方面的数据。根据公司的要求，我需要独立完成数据的收集、整理、分析和报告撰写。

三、实习过程

1. 数据收集：为了获取准确的数据，我首先与销售部门的同事进行了交流，了解他们需要的数据以及可以提供的数据源。随后，我编写了数据收集表格，并通过与销售人员沟通，定期获取销售数据。

2. 数据整理：收集到的数据需要进行整理和清洗，以便后续的分析。我使用Excel软件对数据进行了处理，包括去除重复数据、填充缺失值、修改错误数据等。

3. 数据分析：分析是数据统计实习的重点，根据公司的要求，我运用统计学知识和数据分析工具对销售数据进行了深入研究。我使用Excel中的各种函数和图表工具对销售额、销售量、销售渠道等进行了分析和可视化呈现。同时，我还用SPSS软件进行了更为深入的统计分析，包括相关性分析、回归分析等。

4. 报告撰写：实习报告是对整个实习过程的总结和复盘，也是向公司展示实习成果的重要证明。我对实习过程进行了详细的记录，并将数据收集、整理和分析结果进行了清晰的展示，同时结合图表和文字进行了解释和说明。

四、实习成果

通过本次数据统计实习，我取得了一些具体的成果：

1. 提供了准确的销售数据：我按时收集和整理了销售数据，并确保数据的准确性和完整性。

2. 完成了分析和报告撰写：通过对销售数据的分析，我总结出了一些有价值的发现，并将其以形象生动的图表和文字呈现在实习报告中。

3. 增强了数据分析能力：在实习过程中，我熟练掌握了Excel和SPSS软件的使用，能够灵活运用各种数据分析工具和方法，提高了自己的数据统计能力。

五、经验和教训

1. 重视数据质量：数据的准确性和完整性对于分析结果的可靠性至关重要，因此在实习过程中，我要更加重视数据源的选择和数据的整理，以确保数据质量。

2. 注重沟通与合作：与销售人员的良好沟通和合作对于顺利完成数据收集任务非常重要。我要加强沟通能力，及时解决问题，获取准确的销售数据。

3. 不断学习和提升：数据统计是一个庞大而复杂的领域，我意识到自己在数据分析方法和工具使用上还有很大的提升空间，需要持续学习和积累经验，提高自己的专业素养。

六、结语

通过本次数据统计实习，我获得了实践肯定的成果，提高了自己的数据统计能力和分析能力。实习过程中，我深刻体会到数据的重要性和数据统计的核心地位，将继续努力学习和提升，为将来的工作打下坚实的基础。同时，我也感激公司和导师给予我的机会和指导，帮助我在实习中取得了成果。

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今天我们接着讨论成绩统计表，今天我们继续帮助老师用Word2007批量制作成绩通知单，这个神奇的通知单自己会从Excel成绩表中提取学生的姓名、学号、各科成绩等等，然后按老师指定的格式自动制作全班同学的成绩通知单！既不用老师挨个儿填写成绩，也不会出差错！很酷吧？

我们用到的法宝就是Word2007的“邮件合并”！

下面是我们前两次用到的Excel成绩单，

在Word2007中做好成绩通知单的格式，这里我们做得比较简单，重点在介绍方法。如果数据多，也许表格会比较复杂，不过不管简单还是复杂，Word2007都能轻松帮你搞定！

现在主角出场！选择“邮件”选项卡中的“选择收件人”。

选择“使用现有列表”。

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又到了一年的终点，回首这一年里工作的点点滴滴，作为数据统计员，我也不例外，要做出一份年终工作总结。在这份总结中，我将详细描述我的工作内容、工作成果以及遇到的困难和解决方法。

工作内容：

我所从事的工作，主要是进行企业内部数据的归纳、分析，并在此基础上做出对企业决策具有指导作用的报告。我的具体工作内容如下：

1、数据采集：负责从内部系统中采集数据，并将其进行存档。

2、数据清洗：将采集到的数据进行数据清洗，剔除不合法数据，确保数据的准确性和完整性。

3、数据统计：对采集到的数据进行统计分析，制作数据分析图表，利用 Excel 的函数计算相关参数，帮助其他部门了解数据变化情况，及时调整决策方案。

4、数据报告：根据数据分析结果，制作全面、系统的数据报告，清晰明了的呈现数据信息，为领导层的决策提供决策依据。

工作成果：

在过去的一年里，我的工作成果主要表现在以下几个方面：

1、数据的准确性：在进行数据采集和清洗时，我非常认真负责，不断追求数据的准确性。在数据采集前，我会详细阅读相关的数据采集规范和操作说明，对于一些容易出错的地方，我会画出流程图，提前设置好自动化操作流程，确保数据的质量。

2、数据处理时间：通过不断的努力和提高，我已经很好地掌握了数据处理所需的时间，工作流程得到了明显的优化。尤其是在数据采集方面，我不断精简操作流程，优化数据处理时间，将数据的采集、清洗、统计和分析效率不断提高。

3、数据分析价值：通过对数据的统计分析，我与其他部门取得了良好的沟通，更好地理解其他部门的实际需求，以更清晰、更详尽的报告为组织的决策提供反馈。我还使用了可视化工具，制作一系列图形化的数据分析报告，以便企业领导层更清楚地了解数据变化情况，制定更有效的策略决策。

遇到的困难及解决方法：

但是，在过去的一年中，我也遇到过一些困难和挑战，但我通过勇敢面对、积极应对的策略，最终都得以解决。

1、数据完整性的保障：对于数据的完整性，在采集数据时，我准备了一份勾选列表，每当采集到一项数据时，我会认真核对一遍，保证该项数据的完整性。

2、数据质量不佳问题：当发现数据质量出现问题时，我会及时与其他部门沟通，申请开发修改程序或增加规范，以保证数据质量不受影响。

3、报告书写规范：我时常看一些著名数据统计相关的书籍，学习其撰写报告的规范，提高自己的文书水平，并不断查阅资料，在日积月累中进一步完善了自己的工作技能。

总结：

在过去的一年里，我在工作中认真负责，不断学习新技能，不断追求高效率，每天都为企业的数据分析和决策提供有效的支持。在未来的一年里，我将继续努力，为企业预测市场走向、掌握销售趋势，在竞争中发展和壮大。

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城乡划分工作是我国新时期经济建设的一项重要工作，按照国家、省、州的统一安排和部署，为确保20xx年城乡划分数据质量，根据国家、省统计局《关于做好城乡划分质量控制和数据检查的通知》精神和工作安排，我局加强组织领导，认真贯彻执行，并按照四川省《城乡划分质量控制办法》及《城乡划分业务》流程和时间要求，保质保量的完成20xx年统计用区划代码、城乡属性代码质量控制和数据检查工作。为了及时、全面完成“城乡划分”工作，市统计、民政、规划及时召开碰头会，认真研究和部署全市的“城乡划分”工作，把城乡划分工作作为当前统计工作中的一件大事来抓。现结合我局实际，就认真开展了数据质量抽查工作，总结如下：

一、加强领导，精心组织，高度重视，把城乡划分工作准备到位。

为扎实抓好数据质量抽查工作，确保数据质量抽查工作取得实效。结合我局实际，按照省州城乡划分工作要求，结合我市工作实际，及时成立了XX市“城乡划分”数据质量抽查工作领导组，组长由统计局书记刘贤康亲自担任，副组长分别由统计局副局长林建平、纪检组长董小林担任。在组织机构和人员上确保了城乡划分数据质量抽查工作工作的顺利开展。我局充分认识到搞好城乡划分工作是统计工作的基础，也是下一步统一城乡划分口径、科学评价城镇化水平和监测城镇化进程的必然要求。按照省、州统计局工作部署，召开了专门会议，我局对此项工作要高度重视，以确保城乡划分工作按时高质量的完成。

二、加强部门协作，保证资料维护的准确性。

我们加强与民政部门及社区的沟通联系，全面收集、掌握民政部门有关文件，掌握并核实各乡镇区划代码和城乡属性调整、变更及征地、建设用地、政府驻地迁移、村级单位拆分(合并)等情况，及时更新对应的统计用区划代码和城乡划分代码，依据民政部门或各级政府正式文件进行编制，确保区划代码编制规范、城乡属性代码编制准确。在与民政部门资料核实并参考影像资料后，深入到城乡划分的实际工作中，参与、指导各街道乡镇的现场划分核实工作。通过参照各街道乡镇行政区划地图、规划建设图和实地勘察，主要针对去年以来城乡建设用地变化情况进行核查，从而保证统计部门掌握的资料与民政部门保持完全一致，确保城乡划分的准确性。

三、把好数据质量关，做好数据上报工作。

为准确的完成好数据填报工作，我们认真进行了平台的学习，在上报系统完成统计用区划代码变更操作，并要求对有变更的单位要上传当地政府的批准文件及民政部门批文。按照《统计用区划代码和城乡划分代码编制规则》和上报系统的具体要求，对有变更的单位进行准确操作。认真填写每项相关数据和信息，对有变更的单位上报佐证资料，并按照“上报系统”的要求，根据影像图或实地查看的结果完成好数据填报。

四、检查内容、方法和情况。

本次数据质量抽查重点是城乡划分中村级属性由9变更为非9的村级单位，重点检查由9改为2、3、8的村级单位。被抽查的村级单位中，备注项为06的村级单位。我市拆分出来的十四个社区均是按质量控制节点的要求来操作的，在拆分前我们就对照城乡划分的制度文件要求，认真核实、核查、自查，做到拆之有据。这次拆分出来的十四个社区均是有据可查的，经我们认真自查、抽查核实，完全符合国家规定的城乡划分标准;也符合《城乡划分质量控制办法》的规定。本次城乡划分数据质量抽查。共分两个组，一组采取实地抽查的方式，另一组采取集中检查核实文件资料等的方式进行。本次检查的14个拆分社区，来源真实有据，划分合理，符合国家城乡划分规定的标准和要求。

五、实地抽查，强化城乡数据质量检查。

我们主要针对有变动的街道、乡镇进行数据质量抽查。各乡镇、街道统计人员配合到现场实地进行测量，重点检查有变更的乡镇街道的村级单位。并要求所在地统计部门提供区划代码、城乡属性代码、规划地图等资料。对有异议的街道乡镇属地及市区社区改革后的合并拆分等情况进行详细核查，与民政部门保持一致，确保城乡划分数据准确无误。我局对质量控制的各个节点进行了全面抽查、自查，并对各阶段的工作进行综合分析，对存在的问题制定措施进行进一步的整改。

目前，全市的城乡划分工作已经全面结束。与去年相比，通过影像资料与实地堪查相结合的方式对比，城乡划分工作质量已经有了明显提高，相关资料已经形成并归档，为全市今后的城镇化水平评价和局内各专业统计需要提供城乡分类代码提供最新的依据。

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一、实习目的

通过本次实习使我能够从理论高度上升到实践高度，更好的实现理论和实践的整合，为我以后的工作和学习奠定初步的知识，使我能够亲身感受到由一个学生转变到一个职业人的过程。此外本次实习对我完成实习报告起到很重要的作用。

二、实习单位及岗位介绍

XXXX医疗器械公司。本公司集研究，开发、生产和销售为一体，主要生产产品有病房护理及洗涤设备等五十多个规格与品种。本公司有多年生产医用设备的经验及完善的售后服务体系，产品遍布全国各医疗单位。

我在公司财务部实习担任出纳统计员，主要辅助公司财务人员分析财务结构，编制会计报告、报表，向管理层提供财务信息;制定业务计划、财务预算、监督计划;核签、编制会计凭证，整理保管财务会计档案;登记保管各种明细账、总分类账;定期对账，如发现差异，查明差异原因，处理结账时有关的账务的调整事宜;具体执行资金预算及控制预算内的经费支出等等。

三、实习内容及过程

我实习时间从XXXX年XX月—XXXX年XX月，进行了为期九个月的实习工作。我们会计部门的核算主要分为三个步骤：记账、复核与出纳。由于我是出纳，所以主要是办理支票业务。对于办理支票业务，首先是要审核，看大小写金额是否一致，出票金额、出票日期、收款人要素等有无涂改，支票是否已经超过提示付款期限，支票是否透支。值得注意的是大写金额记到元的应在后面加”整”字，到分的则不能加”整”。支票核对后，我需要到银行填写支款凭证及银行进账单，并把相应联带回给会计作为登记入账的原始凭证。

主要实习了：会计基础技能(会计书写，翻页汇总)等;原始、记账等凭证的规范审核、填制、更改、装订、归档;建账：新成立企业建账或已成立企业建账，会计工作交接;建立会计科目体系、核算流程和会计账簿设置;实际业务处理，月末会计汇总结帐程序;结合业务处理，了解会计报表的编制办法和纳税处理;一般纳税人、小规模企业的具体帐务处理和纳税处理;登记会计账簿;制作财务会计报表，利润表、资产负债表等。我们会计部门的核算主要分为三个步骤：记账、复核与出纳。

由于我是出纳，所以主要是办理支票业务。对于办理支票业务，首先是要审核，看大小写金额是否一致，出票金额、出票日期、收款人要素等有无涂改，支票是否已经超过提示付款期限，支票是否透支。值得注意的是大写金额记到元的应在后面加”整”字，到分的则不能加”整”。支票核对后，我需要到银行填写支款凭证及银行进账单，并把相应联带回给会计作为登记入账的原始凭证。

实习的一开始首先是对公司的财务情况以及人员设置进行了解，以及还了解了公司的财务规程以及财务制度，并熟悉会计凭证的编制;然后慢慢熟悉会计账簿是如何登记的，并很好的熟练掌握了现金日记账和银行日记账;之后就到生产单位了解产品的生产流程，了解产品生产的主要原材料及辅助材料，了解产品的成本构成等;最后就对产品的生产材料核算进行模拟实践，对产品的成本核算也进行了模拟实践，并辅助公司的会计人员进行工资核算，编制会计报表和编制生产月报表及销售量月报表。

作为一名出纳统计员我认为必须重视对公司财务的管理，做到“资金预控”。做出纳统计最最重要、也最最关键的是责任心和细心，我刚接触出纳统计时就要求日日对帐，做到日清月结，尤其是我在进行现金收支业务较多时更要细心，还有银行帐，因为有往来传票所以也不能出错。当然还有对现金和各种有价证券，我也要确保其安全和完整无缺。我还得保管公司的印章，并签发支票的各种印章。

审查销售业务的有关凭证，并严格按照销售合同和银行结算制度，及时办理销售款项的结算，催收销售货款。并进行对公司的现金结算，主要是结算公司与内部核算单位和职工之间的款项结算;公司与外部单位不能办理转账手续和个人之间的款项结算;低于结算起点的小额款项结算等。审核工资单据，发放工人工资等等

在实习过程中我不仅学会了出纳统计的相关知识，还学到了会计上的登账过程：首先要根据业务的发生，取得原始凭证，将其登记记帐凭证。然后，根据记帐凭证，登记其明细账。期末，填写科目汇总表以及试算平衡表，最后才把它登记入总账。结转其成本后，根据总账合计，填制资产负债表、利润表、损益表等等年度报表。这就是会计操作的一般顺序和基本流程.

还学懂了收付职能。出纳的最基本职能是收付职能。企业经营活动少不了货物价款的收付、往来款项的收付，也少不了各种有价证券以及金融业务往来的办理，这些业务往来的现金、票据和金融证券的收取和办理，以及银行存款收付业务的办理，都必须经过出纳人员之手;反映职能。出纳的第二个主要职能就是反映职能。出纳要利用统一的货币计量单位，通过其特有的现金与银行存款日记账、有价证券的各种明细分类账，对本单位的货币资金和有价证券进行详细地记录与核算，以便为经济管理和投资决策提供所需的完整、系统的经济信息;监督职能。

出纳不仅要对本单位的货币资金和有价证券进行详细地记录与核算，为经济管理和投资决策提供所需的完整、系统的经济信息，还要对企业的各种经济业务，特别是货币资金收付业务的合法性、合理性和有效性进行全过程的监督;管理职能。出纳还有一个重要的职能是管理职能。对货币资金与有价证券进行保管，对银行存款和各种票据进行管理，对企业资金使用效益进行分析研究，为企业投资决策提供金融信息，甚至直接参与企业的方案评估、投资效益预测分析等也是出纳的职责所在。

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一、以往的数据分析

在今天的各类型企业中，数据分析岗位已经基本得到普及和认可，这个岗位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分析岗位的话，每一个数据分析人员都明白，其实数据分析岗位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。那么为什么在大多数公司都已经具备的数据分析岗位基础上，今天却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。

1、数据分散

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。

2、指标维度少

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。

3、少使用算法

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。

4、数据分析系统较弱

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。

二、技术革命与数据挖掘

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。

三、数据处理流程

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。

四、数据采集

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。

1、全量而非抽样

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。

2、多维而非单维

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。

五、数据分析方法选取

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。

1、常规分析方法

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。

2、统计学分析方法

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。

3、自建模型

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。

六、数据分析主题选取

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。

1、营销/运营分析

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。

2、客户分析

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。

⬣ 数据统计实习报告总结 ⬣

在县委、县政府的领导和省、市统计局的指导下，我局认真贯彻省、市统计工作会议精神，按照省、市统计工作的部署和县委、县政府的要求，全局人员统一思想，研究方略，以提高统计数据质量为中心，以改革创新为动力，以信息化为支撑，认真抓好第二次全国经济普查工作，着力统计改革、服务优化，队伍建设，开拓了统计工作新局面，较好地完成上半年统计工作任务，现小结如下：

一、抓好统计基础，提高数据质量

20xx年，我局根据省、市统计局和县委、县政府的要求，全面部署了今年统计工作任务，进一步强化统计基础建设。认真贯彻落实《福建省企业统计工作管理办法》，按照国家统计局《县级统计基础工作规范》要求，加强农村统计规范化建设。

1、进一步完善统计制度建设。积极帮助乡镇统计站建立健全《岗位责任制》、《政治业务学习制度》、《报表报送审核制度》、《档案管理制度》、《数据质量评估制度》、《统计分析报告制度》等各项统计制度。加强企业统计基础，规范企业统计原始记录和统计台帐。加强乡镇统计台账和数据采集评估，建立乡镇统计数据库，不断提高乡镇统计规范化水平；进一步完善各专业台账和原始记录，做好全县基本单位名录库更新维护工作。

2、深入基层，加强检查。我局人员深入乡村做好检查指导，做到耐心、细心、真心，使调查户能充分认识到承担调查任务是一项利国、利民、利已的光荣任务；同时抓服务，适当提高调查补贴，为调查对象提供技术、信息、就业等各项服务，爱民政策，做好调查对象的思想工作，使调查户说真话、报实数，确保统计资料源头数据的及时、准确、全面。

3、全面完成各类统计报表。成立了定期报表和年报工作领导小组，组织协调好各专业业务工作，搞好专业协作，开发统计资料，实现资源共享，认真搞好全局二十三个专业统计报表。

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二、全面完成第二次全国经济普查和统计调查工作

根据省、市统计局的统一部署，精心组织，多方协调，抓好第二次全国经济普查和城市住户、物价调查、工价调查、农村住户和农产量调查、国内旅游抽样调查、规模以下工业和农村固定资产抽样调查、全省企业景气抽样调查、人口劳动力调查等项调查工作。

1、进一步做好经济普查工作。抓好普查表的登记填报和收表工作，严格审查普查表的真实性，强化普查表的要素审核。建立健全普查登记岗位责任制，明确工作责任制，加强检查指导，做到“应统尽统、不重不漏”，做好查遗补漏，做好经济普查主要经济指标的快速汇总，开展个体经营户抽样调查；利用普查资料建立健全基本名录库。认真组织力量做好自查、议查、复查，做到“机表”一致，抓好迎检工作。

2、开展统计调查。为了保质保量完成统计调查，我局精心组织，成立机构，组建调查队伍，抓好调查员的选调和培训，顺利完成了各项调查登记、质量审核、数据录入、汇总、数据上报等工作。同时，认真抓好县委、县政府交办的电力、花卉、房地产、机动车辆、旅游、通讯、消费等七项调查，加强部门联系，深入有关单位了解情况。对上报的数据进行认真分析，为县委、县政府了解我县经济运行态势，为各级领导正确决策提供依据。

三、抓好统计服务，提升统计水平

今年我局配备电脑8台，打字机2台；同时十分重视乡镇统计信息化建设，帮助古镛、高唐、余坊、万全、光明、黄潭、漠源等乡镇配备了电脑7台，加快我县统计信息化进程。

1、实现省、市、县互联网，建立健全《将乐统计网》，不断完善“八闽农网将乐服务站工作”。完善更新将乐县统计局国民经济网络16个数据库，全局23个专业都建立了统计专业网，加强了统计信息综合应用，打破局、队及专业界线，建立健全统计信息服务平台，实现为社会高效优质服务。按照“谁专业、谁负责”的原则，全面、认真地撰写各类信息、分析，加强统计信息基础工作，真正将“统计信息工作”落到实处。

2、加强gdp核算工作，发挥统计监控作用。抓好以gdp为龙头的各项统计指标的审核评估。加强对统计月报、季报、年报指标的评估审核，正确分析将乐经济运行态势，提供正确反映将乐经济发展状况主要经济指标数据，发挥统计晴雨表的作用。

3、充分发挥统计优质服务的作用，编发《将乐统计》、《将乐统计一览》、《统计信息》，做好《将乐统计年鉴》编印工作。为县委、县政府，各级各部门领导提供经济运行情况，为领导决策提供依据。上半年，我局编发了《将乐统计》10期、《政务信息》18期、《统计分析》20篇，撰写《统计论文》3篇，提供统计信息6条，其中被《将乐快讯》采用10条、《将乐政讯》采用6条、《效能简报》采用3条，《政务网》采用30条，《三明市统计工作》采用1条。

四、抓好统计法制、维护统计信誉

20xx年，我局加大统计执法力度，开展“五五”普法宣传，制定了法制年度工作计划，把统计法制工作列入重要议事日程，推行了统计行政执法责任制，落实了统计数据质量责任追究制度，依法推进统计改革，提高统计数据质量，维护统计信誉。

1、深入开展《统计法》的宣传与学习，建立领导班子和干部学法制度。针对统计工作中存在统计违法等问题，举办一系列统计法律咨询活动及统计法律知识培训讲座，结合“经济普查”开展《统计法》宣传活动，着重抓好《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国统计法实施细则》、《统计违法违纪行为处分规定》、《福建省统计工作管理办法》、《中华人民共和国行政复议法实施条例》、《统计从业资格认定办法》、《全国经济普查条例》、《中华人民共和国行政复议法》、《统计执法检查规定》的宣传。实行全员普法、执法，调动全局统计工作人员普法工作的积极性，有力推进了统计普法工作的.开展。

2、开展统计执法检查。严格按照统计制度规定，认真做好统计报表的签领、签收、催报工作，促进我局法制基础工作不断夯实。我局始终把提高统计形象作为首要任务，既进化外部环境，又完善内部机制，既抓业务技术又抓方法改革，多管齐下，对统计数据进行综合治理，树立起统计的形象。根据市统计局安排，今年我县统计执法案件5件，其中经济处罚不少于3件。我局领导对法制工作高度重视，加大统计执法力度，上半年，我局统计执法检查立案2起，其中经济处罚1起。

五、抓好支部工作、创建文明单位

我局以创建文明单位为契机，抓好制度建设，提高了班子的凝聚力和战斗力。坚持召开统计分析会，适时开展统计队伍教育整顿工作，开展“四百活动”、“创五优争先行活动”，积极地创建文明单位。

1、抓制度建设，进一步完善《岗位目标责任制》、《领导干部挂专业责任制》、《考勤制度》、增强管理的透明度和可操作性，发挥制度的约束作用，做到奖罚有章可循、有据可依。实行政务公开、切实转变作风，廉洁高效，加强了效能建设。

2、争优创先，开展四百活动。开展了“科学发展、四求先行、解放思想大讨论”；开展了“发展理念、发展动力、发展环境、体制机制、服务群众、社会稳定”等六个方面问题大讨论。要求全局人员在工作目标上达成共识，为将乐发展、海西先行、为将乐争光提供强大的精神动力和思想保证。剖析了存在问题是统计地位不高，统计工作压力大，统计数据领导关注，普查工作难做，调查队约稿多，统计执法难度大，人员紧，干部结构年龄偏大。学习法律知识，学习专业知识，学习县委、县政府有关文件，不断提高理论水平。加强思想政治工作促作风转变，开展谈心、交心，克服教条主义，形式主义。优质服务促信誉转变，服务社会，做群众的贴心人，为民办好事，办实事，解难题。开展“四百活动”，紧抓挂村工作。帮助其选好干部，建好班子，凝聚力和战斗力；帮助其完善民主议事机制，促进村务决策民主化、科学化。积极做好挂钩村新村建设造福工程，沟通有关部门，争取资金。目前该项目已列入专项，上报省有关部门20xx年计划建新房户40多户。

3、搞好社区共建，创建文明单位。上半年，我局努力创建文明单位，组织全体干部职工参加共建片区文明建设，参加植树活动；组织人员到挂钩居委会打扫卫生；积极开展健康、文明的文体活动，不断丰富干部职工的业余生活，促进互助友爱、团结协作，创建和谐的工作局面。抓好本局计划生育工作，定期组织妇女查环查孕，建立健全各项计生管理软硬件，各项计生指标均达到100%。开展社会治安综合治理工作，贯彻落实综治责任目标，做到学法、知法、守法，积极创建平安单位。

六、存在问题及努力方向

20xx年，我局虽然做了大量工作，也取得一定成效，但差距仍然存在。一是统计体制改革后，统计工作量逐年增加，对统计工作的要求也越来越高，统计难度越来越大，统计工作任务十分繁重。二是统计法制基础有待于进一步夯实，统计执法环境有待进一步改善。三是统计分析信息精品不多，统计服务水平还有待于进一步提高。

20xx年我局继续创五优争先行，开展四百活动，做好各项工作，充分发挥统计调查、统计监督、统计服务的作用，更好地为将乐经济发展服务，为将乐经济发展献计献策。

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几个月左右的实习，收获最大的是我在生产实践中遇到了一些具体的实际问题，这些只有在实际生活中，我们才会遇到，从而找到解决的方法，这也是一种理论联系实际的学习过程。

工作几个月了，最大的改变是，工作时做事情变的很有规范，而在学生时代做事情则是为所欲为，这也是实习的一个好处，就是提前有工作的状态，很容易就融入到工作中了，这样能提前度过那段排斥期。

就我个人而言，实习的东西不一定要很多的，但一定要学的精湛。受过专业训练与非专业出身的具有一定的差别，当你对这份工作的内容熟悉了，两个专业知识一样的人，有实习就比没实习优势很多，毕竟有这个经验的人多少对工作内容是有了解的。

对工作一点就通，在公司里面每个人通常也很忙，无法一点一点去教，两个人同时进公司，一个实习过，跟他说什么他都知道，另一个什么都不知道，两个人的比较之处便一目了然，虽然实习到不了很精深，但是有这个经历，就是很熟悉。

专业实习结束了，这是一种对我们专业学习的总结，也是一次体验社会、体验生产的提前热身，不管我们怎么看待这次经历，因为每个人都有自己的想法，但是机会对每个人都是平等的，关键是谁能抓住这样的机会，磨砺自己，提高自己。

室内设计本科毕业，五年的工作经验，具有扎实的专业知识和能力，能够有较强的交流沟通能力;有现场经验和施工知识。

了解具体的施工和操作流程;熟练掌握3dmax,photshop，word以及cad等设计软件，能够完成效果图以及平立面等图纸深化设计;熟悉室内设计施工工艺、材料以及整个工程;善于表达自己的想法和思路，做到思想、表达能力统一;希望能够在未来公司中发挥自己最大的作用，融入到集体中，运用自己严谨的思维方式和敬业的工作态度获得自己的职业发展!

本人性格诚实稳重，做事耐心勤快，责任心强，适应能力强，有很高的团队合作精神，综合素质好。本人对平面设计有很浓的兴趣，大学毕业参加了一年多的工作后，为了以后有更好的发展，在广州连邦教育培训中心参加了三个月的平面广告设计师的培训，经过三个月的培训，现在无论在设计创意上还是在设计软件的操作上都有很大的`提高。

本人性格开朗，适应能力强，有一定的团队合作精神。我个人认为基础是很重要的，所以我会从低做起，全面发展。希望在园林在一领域上有一定得成就。

思路清晰，有独立分析解决问题的能力;工作认真、负责，乐于沟通，乐于互助，乐于学习，勇于创新，乐于分享，性格开朗;具备良好的学习、沟通和团队协作能力;对软件有良好的认识。

1、本人性格开朗、上进、积极、责任心强，思维活跃、富创意性，时刻注意流行资讯，市场意识强。工作3年,负责过各种服装的设计,能较好地完成产品开发、品牌策划的工作。

2、本人性格开朗、稳重、待人热情、工作认真负责。有较强的实际动手能力和团队协作精神，能迅速的适应各种工作环境，并融合其中。

3、本人吃苦耐劳，关爱集体，可出差，在性格方面是一个开朗活泼、积极向上、接受能力较强、与人相处融洽、守时、做事有责任心的人,对事物的触觉敏感，对时尚潮流感应力强，有创新精神，乐于寻求解决问题的最佳途径学习能力强,乐于面对新的挑战，激发自身的潜能对新技术有极高的热情，乐于接受新的挑战，并对未来技术发展趋势有敏感的洞察力富有创造性思维，且独立完成工作能力强。

4、有两年的品牌服装设计经验，了解服装及服装面辅料市场，时尚感强，能够搜集最新流行元素并且根据市场需求设计最新流行款式，精通工艺，有良好的沟通能力，可以熟练的控制工艺流程。

5、本人设计思路开阔、超前，对服装发展流行趋势有预见性，热爱服装行业;团队合作能力优秀，良好的沟通与协调能力;责任心强，能够承受较大工作压力;有自主学习能力，善于思考、创新;熟悉服装面料的应用与生产工艺，具有产品开发与创新的能力;有较丰富的服装行业工作经验!

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本人现处于失业状态，已办理《就业失业登记证》寻求长期、稳定的工作，能享有公司的五险一金、法定假日休息的福利待遇！能接受公司安排的偶尔出差的工作！本人身高165cm，体重50kg.在学习和实践工作使我具备较强的工作能力及适应能力；具有良好的横向和纵向沟通能力，能从宏观角度考虑问题，注重团体合作精神，凭借我所具有的工作经验、热情及执着的进取精神，愿意为公司做出自己的贡献！也为自己今后的人生划下浓墨重彩的一笔！

通信(信息化工程/设备/运营/增值服务)

帐管兼数据统计

20xx年12月-20xx年4月在该公司大客户部担任营业前台一职，主要是负责接待该公司VIP客户，及VIP客户资料的业务受理工作及其介绍该公司产品业务，和POS机每日结账，收据各集团用户开具的支票，并提供对应的发票。

20xx年4月转岗20xx年7月，岗位为账务稽核管理，主要负责公司所有客户经理、维系经理等人员的各项业务考核指标完成率；所有客户经理、维系经理（共200人左右）等人员的佣金提取及其它账务核算。各地市业务报销费用票据的审核，和预算审核。核算工资期间也参与过人力部薪酬管理相关文件的整改建议，偶尔起草部门的账务规章制度。

给各区和县里提供相关数据的分析（包含业务数据、维护老用户的信息数据）及审计汇总工作，除此之外，还负责管理该公司大客户部VIP营业厅工作，管理方面分为：物品的出入库登记要和库管系统保持一致，日报、月报、盘库等核算汇总及每月月初的盘库工作。

熟练运用各种打印机、传真机等办公用品，熟练运用WORDExceL等办公软件，熟练运用函数等公式整理数据

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一缕春风溢满了我们数据部每角落，不知不觉中已经来我们公司有一年多了，我任职数据部一名数据统计员，每一项工作都与业务部有相连，跟进业务部日常行程、每天销售业绩、发生意销售、目标及占比跌幅店铺信息、物料赞助跟进等等就是我的工作。在婷姐的带领下和诸位同事的合作中学到很多东西，慢慢的全面把握了公司的数据准确性和保密性，这对我的职业生涯具有非凡意义，使我打下了坚实的基础。

回顾这一年多时间，工作经验、社会交流等等一切都是从头开始，从无到有，从有到会，从会到熟;这一过程都离不开公司领导的带领和个人的努力，这一年是感恩的一年，真心感谢公司给我提供磨练自己的机会，更感谢公司领导一直以来对我的信任与栽培！

渐渐的，我体会到和摸索出一些总结和感想：

总结：

一、团队的合作是完成工作的前提。做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。

二、精准的数据需要懂得数据的理念和要求，数据的运用。做数据表格是给人一种一目了然的清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。

三、善于总结，懂得吸取经验。经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用vlookup，sumif等常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。

四、善于沟通，避免出错。做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是小马做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通，否则出现差错，前功尽弃。所以，一边工作一边总结经验是百利而无一害的。

五、做数据表格要讲究效率和准确。数据的作用是给他人能够更快的看清楚所表达的数据内容，还有重要的是数据准确性及美观，给人一种赏心悦目，心旷神怡的舒服感，具有挑战性的是有一种感觉，就是一眼就分辨得出哪里好，哪里需要改进，哪里需要取

感想：

一、数据部是实现自己理想和展现自己技能的平台。能把自己所学知识运用出来是一件值得庆幸的事，安分守己，把自己的工作出色完成对公司是一种责任，对自己是一种交代。

二、认识了很多新同事，交流广泛，知识面丰富了。新的环境必然有新的事物，接收新的事物必然有新的认识，新的认识必然有新的数据理念思想，对自己的专业知识和认识更上一层楼。

三、去旧迎新，迎接新的挑战，自我提升，给自己定下目标。XX年是奋斗的一年，一年可以实现很多事情，可以改变很多事情，是选择继续奋斗还是碌碌无为，关键在于自己的行动。只有行动万事皆成事实，所以我给自己定下了三个目标：

1.全面提升自己，工作能独当一面。这样就能提高工作效率，不会延误工作进度。

2数据能精确化，提高效率。

3.保持一颗上进心，永不熄灭。

最后，祝愿大家新春如意，事业有成，开开心心过一个好年。

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转眼间实习已去一月，之前因为工作原因需要恶补大量的专业知识并加以练习，所以一直抽不开身静下心来好好整理一下学习的成果。如今，模型的建立已经完成，剩下的就是枯燥的参数调整工作。在这之前就先对这段时间的数据处理工作得到的经验做个小总结吧。

从我个人的理解来看，数据分析工作，在绝大部分情况下的目的在于用统计学的手段揭示数据所呈现的一些有用的信息，比如事物的发展趋势和规律;又或者是去定位某种或某些现象的原因;也可以是检验某种假设是否正确(心智模型的验证)。因此，数据分析工作常常用来支持决策的制定。

现代统计学已经提供了相当丰富的数据处理手段，但统计学的局限性在于，它只是在统计的层面上解释数据所包含的信息，并不能从数据上得到原理上的结果。也就是说统计学并不能解释为什么数据是个样子，只能告诉我们数据展示给了我们什么。因此，统计学无法揭示系统性风险，这也是我们在利用统计学作为数据处理工具的时候需要注意的一点。数据挖掘也是这个道理。因为数据挖掘的原理大多也是基于统计学的理论，因此所挖掘出的信息并不一定具有普适性。所以，在决策制定上，利用统计结果+专业知识解释才是最保险的办法。然而，在很多时候，统计结果并不能用已有的知识解释其原理，而统计结果又确实展示出某种或某些稳定的趋势。为了抓住宝贵的机会，信任统计结果，仅仅依据统计分析结果来进行决策也是很普遍的事情，只不过要付出的代价便是承受系统环境的变化所带来的风险。

用于数据分析的工具很多，从最简单的Office组件中的Excel到专业软件R、Matlab，功能从简单到复杂，可以满足各种需求。在这里只能是对我自己实际使用的感受做一个总结。

Excel：这个软件大多数人应该都是比较熟悉的。Excel满足了绝大部分办公制表的需求，同时也拥有相当优秀的数据处理能力。其自带的ToolPak(分析工具库)和Solver(规划求解加载项)可以完成基本描述统计、方差分析、统计检验、傅立叶分析、线性回归分析和线性规划求解工作。这些功能在Excel中没有默认打开，需要在Excel选项中手动开启。除此以外，Excel也提供较为常用的统计图形绘制功能。这些功能涵盖了基本的统计分析手段，已经能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的。

SPSS：原名Statistical Package for the Social Sciences(社会科学统计软件包)，现在已被IBM收购，改名后仍然是叫SPSS，不过全称变更为Statistical Product and Service Solutions(统计产品与服务解决方案)。SPSS是一个专业的统计分析软件。除了基本的统计分析功能之外，还提供非线性回归、聚类分析(Clustering)、主成份分析(PCA)和基本的时序分析。SPSS在某种程度上可以进行简单的数据挖掘工作，比如K-Means聚类，不过数据挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine(现已改名为SPSS Modeler)完成。需要提一点的是SPSS Modeler的建模功能非常强大且智能化，同时还可以通过其自身的CLEF(Clementine Extension Framework)框架和Java开发新的建模插件，扩展性相当好，是一个不错的商业BI方案。

R：R是一个开源的分析软件，也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级(仅指其占用空间极小，功能却是重量级的)分析工具。官网地址：支持Windows、Linux和Mac OS系统，对于用户来说非常方便。R和Matlab都是通过命令行来进行操作，这一点和适合有编程背景或喜好的数据分析人员。R的官方包中已经自带有相当丰富的分析命令和函数以及主要的作图工具。但R最大的优点在于其超强的扩展性，可以通过下载扩展包来扩展其分析功能，并且这些扩展包也是开源的。R社区拥有一群非常热心的贡献者，这使得R的分析功能一直都很丰富。R也是我目前在工作中分析数据使用的主力工具。虽然工作中要求用Matlab编程生成结果，但是实际分析的时候我基本都是用R来做的。因为在语法方面，R比Matlab要更加自然一些。但是R的循环效率似乎并不是太高。

Matlab：也是一个商业软件，从名称上就可以看出是为数学服务的。Matlab的计算主要基于矩阵。功能上是没话说，涵盖了生物统计、信号处理、金融数据分析等一系列领域，是一个功能很强大的数学计算工具。是的，是数学计算工具，这东西的统计功能只不过是它的一部分，这东西体积也不小，吃掉我近3个G的空间。对于我来说，Matlab是一个过于强大的工具，很多功能是用不上的。当然，我也才刚刚上手而已，才刚刚搞明白怎么用这个怪物做最简单的Garch(1,1)模型。但毫无疑问，Matlab基本上能满足各领域计算方面的需求。

以上这些软件算是主流了，数据分析软件远不止这些，还有Eviews、S-plus等工具，因为没用过，所以也就不说了

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