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数据分析师财务工作总结个人篇一
随着税收管理信息化建设的深入，税收数据实现了省局大集中，这为税源管理、税收分析决策提供了一个良好的应用平台。如何通过税收数据分析应用促进提高税收管理的整体水平，是当前需要研究的重要课题。随着税收信息化建设的不断推进，以及其它税收业务应用系统的推行、完善和拓展，加上内联网络各系统的应用，使各类涉税数据信息日益丰富，为信息资源在税收工作中的广泛应用提供了广阔的空间。如何盘活海量数据信息，进一步加强数据信息资源的开发和利用，让它们发挥应有的效果，实现信息管税新跨越，为领导决策提供依据，已成为目前亟待解决的一个问题。
税收信息数据是税收管理的基础。这些数据是全省地税系统的宝贵资源，通过适当的加工处理和提炼分析，不仅可以强化税源管理，提高日常工作效率，而且还能够提高地税部门对经济税源的分析能力和监控水平，为各级领导决策提供科学、合理的依据，更好地指导税收征管工作。
从全市地税系统来看，2008年临川区地税局在本局的行政办公软件中加一个“旅店式”税源管理，后来随着个体户变化逐渐增大，管理员没有及时进行登记或变更，就逐渐没有进行运用。到现在为此，此软件已没有运行了。只保留了2008年的有关数据。
乐安县地税局开发了可视化税源管理软件，目前已经在全市范围内推广使用。
广昌县地税局曾在2006年自主开发建筑及房地产业税源监控软件，采用sqlserver+aspx架构。该软件对税收管理员进行建筑、房地产行业税源监控起了很大帮助，能有效、直观地分析各个工程项目的开发情况。但与省局软件并未接轨。因总局目前推广相关软件，已基本停用。
基层税务部门没有建立健全适应信息管税的管理体系，县局、分局、税收管理职能部门、税收管理员实施信息管税没有明确的管理分工和管理责任，影响着信息管税的质效。
一些基层县、分局(所)税收管理员不知道征管系统提供了哪些数据，不会查询数据或由于存在技术困难无法实现数据应用的需求。
很多领导没有打开机器自己动手查询的意识和习惯；业务职能部门没有熟练掌握数据查询的操作技能，统计数据仍然习惯于向基层索要然后汇总的传统方式。
对税收征管数据的利用仅仅局限于基本汇总、分类、简单计算基础之上的对原始税收数据的“复制式”展现和对税收现象的“陈列式”描述，应用仅限于报表浏览、简单查询、数据比对、简单的收入分析等，数据应用的范围不广，利用程度不高，服务于征管的作用没有得到很好发挥。
分析应用只满足于单一的业务需要，而不能够通过数据分析有效监控管理行为和执法行为，不能从区域、行业等深层次对区域间的税源进行动态分析和对比，不能对纳税人的税源变化进行综合的、动态的分析监控，没有把“静态数据”没有变成“动态信息”，为领导提供决策的作用不明显。
虽然一些报表在征管数据系统中都能生成，但上级局各有部门仍然需要基层手工报送各类报表，加重了基层税务部门向上级税务机关报送大量报表的负担。
很多人只把征管软件成功上线作为一项艰巨工作的结束，而没有意识到这仅仅是另一项更为艰巨繁杂工作的开始。不了解运维人员整天在做什么，不了解运行维护组织的工作职责；没有意识到上线是一部分精英、集中时间的短期攻歼，而运行维护和应用则是需要全民参与、长抓不懈的持久战，上线只是“万里长征第一步”。部分领导也存在模糊认识，在日常各项工作中，没有将其放在应有的位置上。
数据管理的主要目标是通过各项管理措施提高数据质量，为数据应用打好基础。离开了数据质量，数据分析应用就成了无本之木，无水之源。抓好数据质量就是把住数据进入系统的各个入口，从税务登记的一个项目，从申报表的一行数据开始，一丝不苟、严肃认真地对待每一项业务，认真核实、修改数据监控系统发现的每一笔错误，这决非一朝一夕就能做好、见效的事情；数据分析应用工作也是一项系统工程，受制于人员素质、数据质量、外部数据采集等诸多因素，无法一蹴而就，需要长期的努力和坚持，不是短期行为。
认为一个系统会解决所有的问题，通过数据分析能够查找所有的管理漏洞，通过数据监控可以发现所有的薄弱环节。对系统的严密性和数据分析应用的期望值过高，导致一旦出现一些问题后不能正确认识，甚至把一些人为操作的因素也归结为系统问题，“怨天尤人”，抹杀了众多普通工作者的辛勤劳动成果，给数据管理和分析应用带来负面影响。
表面上看，我们的人员素质不低，如某县大专以上学历占全部在职人员的85%；计算机普及应用程度也不低，很多人都取得了相关计算机等级证书。但是由于学历教育和各种达标考试中均存在一定的“水份”，再加上知识更新等因素，实际能够胜任本职工作的不多。一个能够胜任本职工作的基层操作人员，需要熟悉本岗位所负担的工作，又熟悉系统的操作要求，这样的人在一个单位中达到30%已属不易；如果开展数据应用和数据分析，除了要对税收管理各项业务熟悉外，还要掌握相当的数理统计知识、数据库理论和操作技能，这样的复合型人才在一个单位中少之又少，培养的周期也很长。所以在一个县区局，可供在数据管理和数据分析应用中发挥作用的人其实很少。
税信息分析的应有价值和对税源的有效监控。由于开展数据分析应用，是一种谋划工作的主动意识，无形的工作，上级局没有严格的指标考核，部分人就不会利用系统数据查找管理漏洞、有效监控日常管理工作、提升管理水平，被误认为一种“可做可不做”工作。
数据分析的结果虽然在一定程度上促进了税收管理工作提升，取得了成效。但由于信息化应用一定程度上超越了当前的税收管理水平，征管软件上线后，多次进行的数据清理核查发现的错误数据，反映了我们现有的管理手段、管理水平的粗放落后，与系统要求科学严密的业务流程存在着一定差距，征管系统的全面应用某种程度上超越了当前的税收管理水平，或者说部分地区的管理水平、管理手段与系统所要求的严密的工作流程不适应。
信息管税，既是税务部门落实科学发展观的长远性基础工作，也是解决当前税收征管问题的有效措施。因此，各级税务机关要牢固树立信息管税的思路和理念，充分利用江西地税管理信息系统数据，来破解征纳双方信息不对称的问题；以涉税信息的采集、分析、利用为主线，树立税收风险管理理念；以健全税源管理体系为手段，加强业务与技术的融合，进而提高税收征管水平。
优质的数据有利于促进管理，优质的管理有利于促进收入，是多年实践验证的真谛。要进一步抓好数据信息采集、加强对数据信息整理与存储、分析与运用、加工与管理，紧紧抓住信息管税的核心，通过完善制度建设，依靠先进的管理和技术手段，制定规范的数据管理办法，确保数据采集的真实、准确、全面。对税务登记、纳税申报、发票管理等基础信息资料，采集录入时，要做到完整性、真实性、及时性、准确性，杜绝虚假数据的录入，提高基础数据质量。
数据采集途径包括人工录入、电子申报、数据交换、外部导入，目前征管软件数据来源主要是以人工录入数据为主。人工录入数据一方面造成基层工作人员压力大，另一方面数据质量也难以保证。因此，要大力推行多元化电子申报，加快推进与税务部门以外的相关部门的数据交换，研究实现数据外部导入，进一步提高数据质量和采集效率。建议对现有软件进行完善，提供录入数据错误提示功能，把好数据“入口关”。通过建章立制规范数据信息的录入操作标准，从源头上控制初始数据的录入质量，确保数据信息真实、准确、全面、及时、可用。要统一录入标准，统筹信息录入，对于同类涉税信息做到一次性采集，各系统共享，多层次应用。
建立“三级审核”机制，加大信息审核力度，办税服务大厅对纳税人报送的各类申报资料和信息采集表进行逻辑性初审；管理分局应结合日常管理情况对纳税人各类申报信息和财务信息进行复审；业务部门参照第三方信息与纳税人相关信息进行终审比对。三级审核层层相扣，确保通过每一个岗位，每一笔数据录入，每一天的数据零差错，实现每个基层单位录入数据的零差错目标。通过对税务基础信息库进行定期或不定期更新和抽查，通报数据维护准确率，落实过错责任追究等手段，保证基础数据维护的及时性、准确性、全面性。
税收数据分析利用是落实信息管税的核心，也是信息管税工作的难点所在。要在提高对数据分析利用的重视程度的同时，应着力提升信息应用深度，拓展应用广度，提高应用效率，注重应用实效。
一建立信息分析应用机制。建立健全涉税信息分析应用和定期通报制度，紧紧围绕征管主题，利用存量信息资源，定期展开综合分析，定期发布分析指标，全面掌握税源真实情况，及时发现征管薄弱环节，堵塞征管漏洞。二创新信息分析应用方法。在分析内容方面，要通过开展税收宏观分析、区域分析和税收征管状况分析，及时了解本地税源分布情况、税源质量状况和税收征管现状，掌握税收和经济的运行规律。通过开展重点税源分析、行业分析和具体纳税人的分析，建立重点税源行业征管信息数据库，抓住重点税源和行业管理关键指标，建立预警评估体系，提升重点税源和行业管理水平。在分析手段方面，要创新分析方法，完善分析指标体系，健全税收分析模型，应用差异分析、逻辑关系稽核分析、趋势分析、波动分析和相关性分析等分析方法，加强纵横向比较，为税收管理决策提供参考。三加强对信息分析结果的运用。按照“人机结合”的要求，充分利用信息分析成果，设定科学合理预警指标，实行风险等级管理。对低风险信息纳入正常管理，做好税收政策的宣传和辅导及有针对性的约谈，让纳税人就信息分析中发现的疑点问题做出说明解释；中级风险信息采用实地核查或评估，对风险分析发现的较大疑点问题进行现场核实；对高风险信息进行全面评估，对纳税人生产经营和财务核算进行深入检查，发现有偷税嫌疑和其他违法行为的，移交稽查部门查处。根据纳税人风险级别的高低，有针对性的进行管理，提高信息资源应用的有效性。四完善信息分析应用评估考核机制。建立涉税信息分析应用质量反馈体系，衡量和评价数据信息应用成效，促进信息分析应用质量的反馈和改进。围绕数据信息分析应用对税收征管质量的贡献度和税收收入增值作用等关键指标，建立标准化税收分析应用考核指标体系，加大信息分析应用利用效率和利用成效的考核力度，切实提高数据信息分析应用水平。
开展税收数据分析利用，数据是手段，管理是关键，税收是目标。要建立适应信息管税要求的管理体系，让基层税收管理员，中间的管理层、上面的决策层按照不同的管理职能，调整角色，形成纵向上下之间、横向部门之间，职能配置、协调配合机制。
局领导要根据上级要求和本地税收管理实际制定征管措施，要利用数据管理平台，对税收计划执行情况、分区域、分行业税收经济运行情况等进行分析，用数据揭示经济发展、产业结构、行业税收征管状况之间的内在联系，实现对税收管理的科学决策。在税收管理中发挥“指挥中枢”的作用。
具有税收管理职能的税政、征管、计会等部门负责对决策层制定的工作规划、举措进行具体的组织实施。管理人员利用数据管理平台提供的数据模型，根据决策层的要求采取有效措施进行组织落实，并根据业务需求，采取关联分析法，从宏观上针对不同地域、产业、行业和注册类型等制定切实可行的管理办法，指导分局和税收管理员强化税收征管，并要进行多角度、多层次、分类别的分析评估，从微观上对单个纳税人进行“一户式”查询分析，提高管理的针对性。
税收管理员负责对纳税人进行日常监管、对管理层制定的各种管理办法进行具体的贯彻执行。利用数据管理平台提供的分析和监控功能，对本辖区纳税人征管情况进行分析评估，有针对性地加强管理。监控功能主要包括对非正常户、临时户、注销户、停业户、零申报户等异常户申报征收情况的监控，对所有纳税业户申报情况的多角度分析监控，对纳税户税负变化情况的监控，对纳税户发票使用、缴销情况的监控等。
建议省级应逐步设立征管数据分析利用处理中心，负责全省征管数据分析和处理，研究和制定数据分析利用处理机制，统一业务流程和分析指标，建立数据分析利用考核体系，防止业务部门之间或业务部门与信息技术部门之间不协调、不适应，导致工作中推诿或“踢皮球”，同时，市县一级要落实机构和人员从事征管数据分析应用专（兼）职工作，负责全市、县级数据分析应用工作安排部署，发布市县级征管数据分析指标，指导督促数据采集、录入、分析、应用等工作，汇总和上报《征管数据分析应用报告》。各基层税务所要做好征管数据采集、录入工作，保障数据质量和时限要求，结合辖区实际，抓好纳税户基本数据统计查询和数据比对工作，提出一定的税收管理性建议和措施。基于此，上级局应正式发文，明确市、县局成立独立的运行维护组织，选派业务素质、技术素质较高的人员充实到运维队伍中来，担当起数据管理与应用的重任。县局应以文件形式明确承担运行维护工作的部门、人员，这是开展工作的基本保障。
提升征管数据分析利用水平的关键在人，目前数据分析利用专业人员队伍尚未形成，为此，要加大综合培训力度，提高征管数据分析人员业务素质。比如对市、县两级领导班子可以重点培训系统查询、通用报表、数据监控等内容；对市、县局业务股室人员重点培训系统查询、业务操作，增强各业务部门互相配合、协同作战的能力；对税务分局(所)、办税服务厅、稽查局人员重点培训各岗位的操作技能、系统查询等，讲求实效，注重实用；遇有业务升级应及时通知相关人员，涉及重大业务事项调整变化的升级文件，要组织相关人员集中进行培训，如果时间来不及可以在短期内进行补充培训，解决目前的“先上岗后培训”甚至不培训就上岗所带来的各种隐患；省局应制定相关的培训计划，分期分批地组织有关人员进行层次较高的培训，培养高素质人才、带动当地工作。要多深入基层调查研究，拓展数据源，围绕纳税人的生产经营情况开展专题分析，通过实战分析演练，为各级税务机关提高税收管理能力提供依据，进一步推进征管数据分析应用工作向深度发展，努力造就一支高素质的征管数据分析应用队伍。
各部门齐抓共管，形成合力，共同做好数据质量和数据分析应用。征管信息系统涵盖了税务登记、发票管理、待批文书、稽查法制等全部业务流程，涉及税政、征管、稽查、法规、办税服务厅、税务分局(所)等诸多部门。要想对各个环节、各个部门进入系统的数据进行有效监控，提高数据质量，要想从各个部门的业务需求出发开展数据应用分析，单纯依靠某个部门的力量无法完成。简言之，征管系统是整个税务局的系统，不是哪个部门的系统。但是由于目前各项工作在机构、人员、业务分工上的相对独立，在工作的安排部署中的部门负责意识愈加突出，因此加强部门配合、协调联动就显得尤为重要。
数据分析师财务工作总结个人篇二
于大部份营销者来说，网站再定向(onsiteretargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的roi，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。
其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。
网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewableimpreion)等指标。
再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。
第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。
而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。
对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。
案例分享。
挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。
优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量。
第一步：网站再定向。
广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：
有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访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访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。
首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。
在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费cpa下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。
第三步：利用机器学习(machinelearning)进一步扩大客户的数量。
用户来进行定位广告投放。xmo的算法可以对比客户的crm消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，xmo能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然cpa轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。
通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。
观点总结。
多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。
首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。
数据分析师财务工作总结个人篇三
但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。
“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724(取自1139份样本)，且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。
数据分析师财务工作总结个人篇四
年龄：26岁。
居住地：西安。
联系电话：***********。
电子邮箱：***@。
在证券公司任职期间，对于股票投资具有深入的研究，善于数据挖掘和财务分析，对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力，曾在知名财经杂志发表文章数篇。能够承受巨大的`工作强度，抗压能力强，工作责任心高，团队合作意识佳，希望在证券行业继续发展。
到岗时间：一周以内。
工作性质：全职。
希望行业：金融/投资/证券。
目标地点：西安。
期望月薪：面议/月。
2012/7—至今：xx金融证券有限公司。
所属行业：金融/投资/证券。
1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务;。
2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示;。
3、负责宏观经济、政策走向分析及解读;。
4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议;。
5、负责协助其他分析师进行投资组合的配置。
2010/6--2012/6：xx金融证券有限公司。
所属行业：金融/投资/证券。
1、负责为客户提供投资理财咨询;。
2、负责组建及管理投资顾问团队，维护投资渠道;。
3、负责维护客户关系，推广并销售公司的金融理财产品;。
4、负责通过数据、技术面的分析来进行股票买卖的实盘操作;。
5、负责定期召开投资报告会，培训客户经理的投资分析知识。
2009/10--2010/4：xx金融有限公司。
所属行业：金融/投资/证券。
2、负责跟踪****行业动态，并对行业内变化个股做出分析评价;。
3、负责维护客户，为客户提供咨询服务;。
4、负责***基金的交易，并指导交易员完成交易指令;。
5、负责培训下属员工以及分配部门任务。
2006/9--2010/7西安理工大学金融学本科。
英语：良好。
数据分析师财务工作总结个人篇五
电子邮箱：
求职意向
到岗时间：一周以内
工作性质：全职
希望行业：金融/投资/证券
目标地点：西安
期望月薪：面议/月
目标职能：证券分析师
工作经验
2012/7—至今：xx金融证券有限公司
所属行业：金融/投资/证券
研发部证券分析师
1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务;
2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示;
3、负责宏观经济、政策走向分析及解读;
4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议;
5、负责协助其他分析师进行投资组合的配置。
2010/6--2012/6：xx金融证券有限公司
所属行业：金融/投资/证券
市场部证券分析师
1、负责为客户提供投资理财咨询;
2、负责组建及管理投资顾问团队，维护投资渠道;
3、负责维护客户关系，推广并销售公司的金融理财产品;
4、负责通过数据、技术面的分析来进行股票买卖的实盘操作;
5、负责定期召开投资报告会，培训客户经理的.投资分析知识。
2009/10--2010/4：xx金融有限公司
所属行业：金融/投资/证券
投资部证券分析师
2、负责跟踪****行业动态，并对行业内变化个股做出分析评价;
3、负责维护客户，为客户提供咨询服务;
4、负责***基金的交易，并指导交易员完成交易指令;
5、负责培训下属员工以及分配部门任务。
教育经历
2006/9--2010/7 西安理工大学 金融学 本科
语言能力
英语：良好
自我评价
在证券公司任职期间，对于股票投资具有深入的研究，善于数据挖掘和财务分析，对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力，曾在知名财经杂志发表文章数篇。能够承受巨大的工作强度，抗压能力强，工作责任心高，团队合作意识佳，希望在证券行业继续发展。
数据分析师财务工作总结个人篇六
那么怎样既有这些内容又能简洁表达呢?其实，雇主并不要求大学生实践活动的经验必须与应聘的职位对应，而是注重考察在这些实践活动中显示或者锻炼了应聘者的哪些能力，这些能力是不是职位所要求的或者有否发展潜力。因此，所谓的“简”是把那些与别人相同相似的.经历简化或者减掉，重点突出自己独特的东西，并一定使之与招聘岗位的需求对应起来。到这里大家可能又会说，我怎么知道那个招聘的岗位是什么需求?其实，大部分岗位的基本要求是有相同之处的，比如工作的主动性、时间管理、细节管理、沟通能力等。
个人信息。
三年以上工作经验|男|26岁。
出自 cooco.nET.CN
居住地：xx。
电话：xxx。
e-mail：/jianli。
最近工作。
公司：xx金融证券有限公司。
行业：金融/投资/证券。
职位：证券分析师最高学历。
学历：本科。
专业：金融学。
学校：xx理工大学。
求职意向。
到岗时间：一周以内。
工作性质：全职。
希望行业：金融/投资/证券。
目标地点：西安。
期望月薪：面议/月。
目标职能：证券分析师。
工作经验。
20xx/x—至今：xx金融证券有限公司[x年x个月]。
所属行业：金融/投资/证券。
研发部证券分析师。
1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务;。
2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示;。
3、负责宏观经济、政策走向分析及解读;。
4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议;。
5、负责协助其他分析师进行投资组合的配置。
20xx/x--20xx/x：xx金融证券有限公司[x年x个月]。
所属行业：金融/投资/证券。
市场部证券分析师。
1、负责为客户提供投资理财咨询;。
2、负责组建及管理投资顾问团队，维护投资渠道;。
3、负责维护客户关系，推广并销售公司的金融理财产品;。
4、负责通过数据、技术面的分析来进行股票买卖的实盘操作;。
5、负责定期召开投资报告会，培训客户经理的投资分析知识。
20xx/x--20xx/x：xx金融有限公司[xx个月]。
所属行业：金融/投资/证券。
投资部证券分析师。
2、负责跟踪****行业动态，并对行业内变化个股做出分析评价;。
3、负责维护客户，为客户提供咨询服务;。
4、负责***基金的交易，并指导交易员完成交易指令;。
5、负责培训下属员工以及分配部门任务。
教育经历。
20xx/x--20xx/xxx理工大学金融学本科。
语言能力。
英语(良好)听说(熟练)，读写(良好)。
自我评价。
在证券公司任职***年，对于股票投资具有深入的研究，善于数据挖掘和财务分析，对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力，曾在知名财经杂志发表文章数篇，得到读者的欢迎。能够承受巨大的工作强度，抗压能力强，工作责任心高，团队合作意识佳，希望在证券行业继续发展。
数据分析师财务工作总结个人篇七
1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习，在工作中，坚持一边工作一边学习，不断提高自身综合业务素质水平，认真学习工作业务知识，并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习，并且参加统计职业资格考试，明确了统计员的工作职责。
2、在工作以来，我始终坚持严格要求自己，勤奋努力，时刻牢记在自己平凡而普通的工作岗位上，努力做好本职工作。在具体工作中，我努力做好领导交给的每一个工作，分清轻重缓急，科学安排时间，按时、按质、按量完成任务。
3、每天及时、准确按销售合同或出入库单的明细填写统计台帐，并及时作好数据的备份。
4、每月底根据本月实际发生情况向总部报送营业收入快报;产值指标月报;劳动工资及保障情况月报;主要产品产、销、存情况月报;能源消费月报表，并存档。
5、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《产成品交库情况统计表》、《公司人员统计表》、《劳动工资及保障情况统计表》、《年度经济活动分析》。
6、参加汇报了《关于做好特色产业中小企业发展资金项目》《xx省工业结构调整项目》的申报工作。
7、每周五向省工信委汇报项目建设完成情况，每月底向省科工局汇报项目进展情况及项目建设存在的问题，每月初向港区经发局、招商局汇报项目完成投资情况和建设完成情况。
1、在工作中，虽然我不断加强理论知识的学习，努力使自己在各方面走向熟练，但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限，导致在平时的工作中比较死板、心态放不开，工作起来束手束脚，对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话，与同事们的沟通和交流很少，工作目标不明确，并且遇到问题请教不多，没有做到虚心学习。
2、身为新时代的大学生，却没有青年人应有的朝气，学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成，但自己不会主动牵着工作走，很被动，而且缺乏工作经验，独立工作能力不足。在工作中不够大胆，总是在不断学习的过程中改变工作方法，而不能在创新中去实践，去推广。
1、努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。
2、积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记、上报与分析。
3、在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格进行改进，并对统计数字的准确性进行加强。
今后工作中我将努力奋斗，无论自己手头的工作有多忙，都服从公司领导的工作安排，遇到工作困难，及时与领导联系汇报，并寻找更好解决问题的办法，继续巩固现有成绩，针对自身的不足加以改进，争取做的更好。
数据分析师财务工作总结个人篇八
在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。
一、虚心学习，努力提高网店数据分析方面的专业知识。
作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。
二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务。
三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作：
1。汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。
2。协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。
3。完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。
4。完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。
5。每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。
6。配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
7。完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。
三、存在的不足及今后努力的方向。
三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力；理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。另外，由于语言不通的问题，在与周围的同事沟通时，存在一定的障碍。
针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同事，把网店的数据分析工作做细做好。
四、对公司人员状况及员工工作状态的分析。
1。对公司人员状况的分析。
要想管好一个企业，首先要管好这个企业的人，要想管好一个企业的人，首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。
目前公司成员大部分为90后，是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大，心理素质不怎么成熟，没有自信心，没有目标，责任心不强，不怎么能吃苦，心理承受能力较弱，不爱学习，不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事，做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。
因此，我们在招聘的时候，要招那些肯学习、善于学习、领悟力学习力强的人。不过，这部分人一般都比较现实，对待遇、公正公平、发展空间比较看重。
其实，我们要想打造一流的企业，培养一流的员工，一流的管理人员并不是难事。最重要的是要有一颗真正的，持之以恒的做事业的心。
2。对员工工作状态的分析。
目前，部分岗位存在分工不明确的现象，出现问题时，同事之前相互推诿，不愿意承担责任，这也是部分员工责任心不强的最直接反映。部分员工没有团队合作意识，这就可能导致工作在某个环节衔接不上，进而有可能出现重大问题。
因此，明确分工和加强员工的团队合作意识也是公司目前需要解决的问题。
五、对公司企业文化的分析。
企业文化，对我本人来讲，是一个管理学里面比较专业的词，我怕自己讲不好它。但我却可以深刻的体会到，这个无形的东西就在我的周围，在我们的骨髓里。因为我觉得它重要，所以，还是想讲它，而且觉得非讲不可。
在我所走到的企业里，旺旺集团的企业文化给我留下的印象最深。他们有自己明确的经营理念、经营目标、公司训、公司口号、企业标识、公司社歌和独立的传媒机构。他们的企业文化具有很强的感染力和凝聚力。但是，很长一段时间以来，我们的公司一直处在“黎明前的黑暗”之中，为什么公司领导的那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心，并没有感染所有的员工，那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心并没有很好的变成我们的企业文化。没有被突出出来，没有在公司发展的日日夜夜中，张扬的体现给我们企业所有的员工们看。甚至是没有被人感觉到。
所以，加强健康向上的企业文化的建设工作，也就成为一种必要。十分的必要。也该引起足够的重视。把目前创业阶段的决心和信心力量、企业和员工相互之间的理解、信任、支持和默契融入到我们的企业文化中去。从而感染和吸引更多的优秀人才到我们中来，共同开创我们企业的未来。
准确的统计信息是公司领导正确决策的基础，没有准确的统计数据，就无法准确反映公司经济运行情况及存在的问题，也就无法对经济形势做出正确的判断和决策，不能按照统计部门的要求保质保量按时报送。近年来，公司领导高度重视统计工作，配备得当人员，相关部门配合顺畅有序，公司的统计工作水平得到了显著提高。统计工作总结如下：
(一)公司在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头的工作质量。指定公司领导主抓统计工作，制定了《财务信息采集使用管理暂行办法》、《财务报告编制管理办法》等与统计工作有关的规章制度，为做好统计工作保驾护航。
(二)扎实做好统计基层基础工作。围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标，夯实统计基础工作。各统计部门均具备独立的办公场所，同时配备了优良的微机、打印机、办公桌椅等，确保统计工作的顺利进行。逐步完善统计工作考核制度和岗位责任制度，理顺了原始记录和统计台帐、统计报表信息使用、数据审核等流程；建立了统计资料归档及保密措施。
(三)按时完成统计工作。公司严格执行国家统计报表制度，统计人员认真学习《统计法》和统计报表有关的规章制度，虚心向统计局有关领导专家学习，积极采用科学的统计方法，系统地调查研究，对待每一个统计数字和统计调查分析，严肃认真，确保统计数据的质量，及时收集、掌握重要经济指标，通过静态和动态、纵向和横向的比较分析，充分反映公司的经济运行态势，提高统计分析的水平，为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、经济发展提供了科学依据。
(四)公司领导严格要求提高统计数据的准确性。统计数据质量是统计工作的核心所在，公司坚持实事求是，弘扬求真务实精神，努力提高各部门的数据质量，规范基础工作，确保源头数据真实有效。统计报表有关数据直接从公司原始记录、统计台账、会计报表中取得，报表数据和有关记录项目能够保持一致，保证统计报表资料的真实完整。
(五)公司重视统计资料管理工作，报表档案管理科学化。公司按照统计信息化的要求，运用计算机处理企业统计数据的采集、汇总、分析和上报工作。每年结合企业的现实情况，完善各项档案管理制度，制定档案管理考核规定，统计台账分门别类地进行登记、整理，年终汇总表册存档，坚持从严规范、从细抓起，狠抓档案的归档率、完整率、准确率，加大考核力度。在档案资料的接收、借阅复制工作中，严格遵守档案的保密制度、交接制度和借阅利用制度，认真做好收存、借阅登记。
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。20xx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。
数据分析师财务工作总结个人篇九
1、要认真研究课程标准。
在课程改革中，教师是关键，教师对新课程的理解与参与是推进课程改革的前提。认真学习数学课程标准，对课改有所了解。课程标准明确规定了教学的目的、教学目标、教学的指导思想以及教学内容的确定和安排。继承传统，更新教学观念。
高中数学新课标指出：“丰富学生们的学习方式，改进学生们的学习方法是高中数学课程追求的基本理念。学生们的数学学习活动不应只限于对概念、结论和技能的记忆、模仿和接受，独立思考、自主探索、动手实践、合作交流、阅读自学等都是学习数学的重要方式。在高中数学教导中，教师的讲授仍然是重要的教学方式之一，但要注意的是必须关注学生们的主体参与，师生互动”。
2、合理使用教科书，提高课堂效益。
对教材内容，教学时需要作适当处理，适当补充或降低难度是备课必须处理的。灵活使用教材，才能在教学中少走弯路，提高教学质量。对教材中存在的一些问题，教师应认真理解课标，对课标要求的重点内容要作适量的补充；对教材中不符合学生们实际的题目要作适当的调整。此外，还应把握教材的“度”，不要想一步到位，如函数性质的教学，要多次螺旋上升，逐步加深。
3、改进学生们的学习方式，注意问题的提出、探究和解决。
教会学生们发现问题和提出问题的方法。以问题引导学生们去发现、探究、归纳、总结。引导他们更加主动、有兴趣的学，培养问题意识。
4、在课后作业，反馈练习中培养学生们自学能力。
课后作业和反馈练习、测试是检查学生们学习效果的重要手段。抓好这一环节的教学，也有利于复习和巩固旧课，还锻炼了学生们的自学能力。在学完一课、一单元后，让学生们主动归纳总结，要求学生们尽量自己独立完成，以便正确反馈教学效果。
5、分层次教学。
我所教的两个班，层次差别大，1班主要是落后面的学生们，初中的基础差，高中的知识对他们来说就更增加了难度，而2班也是两极分化严重，前面16个学生们的基础扎实，成绩在中等以上，而后面的30个学生们的成绩却处于中下以下的水*，因此，不管是备课还是备练习，我都注重分层次教学，注意引导他们从基础做起，同时又不乏让他们可以开拓思维，积极动脑的提高性知识，让人人有的学，让人人学有获。
1、书本习题都较简单和基础，而我们的教辅题目偏难，加重了学生们的学习负担，而且学生们完成情况很不好。课时又不足，教学时间紧，没时间讲评这些练习题。
2、在教学中，经常出现一节课的教学任务完不成的现象，更少巩固练习的时间。勉强按规定时间讲完，一些学生们听得似懂非懂，造成差生越来越多。而且知识内容需要补充的内容有：乘法公式；因式分解的十字相乘法；一元二次方程及根与系数的关系；根式的运算；解不等式等知识。
3、虽然经常要求学生们课后要去完成教辅上的精选的题目，但是，相当部分的同学还是没办法完成。学生们的课业负担太重，有的学生们则是学习意识淡薄。
1、要处理好课时紧张与教学内容多的矛盾，加强对教材的研究；
2、注意对教辅材料题目的精选；
3、要加强对数学后进生的思想教育。
总之，作为一名刚教高中的新教师，对教材的不熟悉，对重难点的突破，对考点的把握，对学生们的方法指导，对高中教学的经验都是一个很大漏洞，我将把握好每一天，继续努力，争取更好的成绩。
数据分析师财务工作总结个人篇十
而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助olap和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
我们举两个通过数据分析获得成功的例子：
(2)hitwise发布会上，亚太区负责人john举例说明:亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。
然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用;要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。
为此，我对自己的规划如下：
第一步：掌握基本的`数据分析知识(比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等)，掌握基本的数据分析软件(比如，vba，matlab，spss，sql等等)，掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等)。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。
第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子，做和vba的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用vba做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书sow，体会颇多。
第三步：第一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者it公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，ibm，ac等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自己成长起来。
数据分析师财务工作总结个人篇十一
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。
数据分析师财务工作总结个人篇十二
一转眼，一学期已过，有必要静下心来反思自己的工作情况。*心而论，本学期我的工作担子并不重，但工作压力特别大，就怕不能出成绩。纵观整份试卷难度不大，有些题型耳熟能详，是*时学习及复习检测中遇见过的题型，学生容易得到基本分，但有些学生的成绩还是不尽人意。凭简单的记忆，忽略细节，粗心大意，不认真审题，造成失误。*时没有养成良好的学习习惯。从试卷设计来看我要以课本为主，在抓好“三基”教学的同时，以学生发展为本，加强数学思维能力的培养。积极实行探究性学习，激发学生思考，培养学生的创新意识和创新能力。
在今后的教学中，我们要在以下几个方面多下功夫：
一、引导学生逐渐认识实际生活中的问题。如结合信息科技，为学生创设所熟悉的情境，让学生认识到生活中处处存在数学问题。
二、指导学生解决实际问题时，要留给学生思考的余地。
学生用数学不是靠教师“教会”的，而是学生“想懂”的。古人云“授之以鱼不如授之以渔”。在解决实际生活问题中充分发挥学生灵活运用数学知识解决问题的能力，使学生的思维发展。
三、因材施教。
在这次考试中，原本一直不及格的学生，数学成绩考到了60分以上，主要的原因：其一是他们自身的努力，其二是降低对他们的要求，每一阶段对他们提出他们能做到的目标，其三是树立他们以及家长的自信心，密切做到家长与老师的配合。他们的进步，我们做老师的从内心深处为他们高兴。从他们的身上也给了我们很大的启示：
1、要对每一位学生切切实实做到分层练习，在每周的练习中让不同的学生做不同的练习。
2、对于中下的学生及时了解他们薄弱环节，进行必要的练习。
3、树立每一位学生学习的自信心。“不是锤的敲打，而是水的抚摸，才使鹅卵石这般光滑剔透。”作为一个老师，如果在威严中不失宽容，多总结教学中的得与失，多找找自身的原因，我想，教育学生才会真正有效。
数据分析师财务工作总结个人篇十三
我热爱自己的工作岗位，能够做到：不迟到、不早退；尊敬领导、团结同事，遵守园内各项规章制度；积极参加园里组织的各项活动；履行教师职责，协助配班老师认真负责的做好班级工作，努力保证幼儿在幼儿园度过安全、快乐的一天。
认真学习幼儿园新《纲要》及《幼儿园管理规程》，全面了解幼儿教育新动态，思想紧紧跟上现代教育的步伐。认真钻研教材，全面细致的了解每名幼儿的身心发展状况，因人施教，使幼儿得到全面发展。
在教学中，我尊重幼儿，营造*等、和谐温暖的班级氛围。用眼睛关注每个幼儿，从幼儿身上汲取闪光点，去点亮他们自信自立的明灯，我需要帮助幼儿发现自己的优势智能，建立其自信和对集体的归属感。比如在课堂上讲故事时，我会利用各种生动形象的直观教具，用丰富的表情讲故事，激发儿童的兴趣。
（1）一日常规是孩子养成良好习惯的关键，孩子们入园后不久，我就开始对孩子们进行常规的训练。
（2）课堂常规：在我和陈老师的培养教育下，我班幼儿养成了，课堂发言积极举手，老师讲话注音倾听等好习惯。提供了更多让孩子们在课堂中自由发挥的空间。
孩子的茁壮成长需要幼儿园与家长共同的配合，因此沟通工作也就成为了一个重点工程。我主动亲切地与家长沟通。我充分利用了晨接和放学的时间跟家长交流，使家长了解自己孩子在园的情况。
我及时把孩子在园的表现及出现的问题反映给家长，积极与家长联系，及时反应出现的问题，使家长了解情况，以便双方配合辅导，配合帮助孩子更好的进步。努力做到让家长满意，让家长放心，把爱撒播向每一个孩子。有人这样说过，你尊重别人，别人尊重你，在与家长交流时，我真心把他们当成自己的朋友，但他们遇到困难时，我很热情的去帮助他们，为此，我想只要自己付出了，家长才能对我工作的肯定。
在这学期，通过自己的小小努力，也取了一些成绩：
园内幼儿声乐比赛三等奖。
园内幼儿故事比赛三等奖。
园内幼儿绘画比赛二等奖、三等奖。
园内“六一”大合唱活动，幼儿表现很积极，家长很赞扬。
回顾一学期的工作，我深刻体会到，教师工作非常辛苦，不仅担负着教授知识的工作，更担负着培育下一代的重担。老师是孩子们集体的教育者、组织者和领导者，也是幼教教育工作主力军，老师像孩子的妈妈，更是孩子信赖的好朋友。做一名优秀的幼儿教师必须具备爱心、责任心，就好像对孩子要求，在对待学习接受慢的孩子多点耐心，多点关心，使每个孩子在期末都有不同的变化，全面、公*的热爱每一名幼儿。我要从幼儿心理发展特点出发，理解他们的要求和想法，信任他们的潜在能力，放手让幼儿在实践中锻炼、成长。尽管他们有些缺点和不足，但我对于他们的每一点进步都有给予鼓励，尤其是插班生和能力差的幼儿更要多给些温暖，理解、尊重、用心培育孩子对集体和他人的爱。
在今后的工作和生活中，我还将继续向各位同事学习，以不断提高自己。一番耕耘一番收获，在新的学期里我会更加努力地做好自己的本职工作，与孩子心连心。
数据分析师财务工作总结个人篇十四
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。
数据分析师财务工作总结个人篇十五
随着2022年钟声的临近，2021年的工作即将进入尾声。在这个特殊的时点，总结过去的工作，计划未来，就显得尤为重要!在过去的时间里，本人在公司各级领导的正确领导下，在同事们的团结合作和关心帮助下，较好地完成了2021年的各项工作任务，在工作能力和思想政治方面都有了更进一步的提高。现将2021年取得的成绩和存在的不足总结如下：
一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面。
2021年以来，本人认真遵守劳动纪律，按时出勤，有效利用工作时间;坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作能按时完成。爱岗敬业，具有强烈的责任感和事业心。积极主动学习专业知识，工作态度端正，认真负责地对待每一项工作。
二、工作能力和其它方面。
我的工作岗位是数据与产品支持，准确和效率一直都是我的工作宗旨。工作内容大体分为四块：
1.在月初关账期间，要保证各地提报的非派费用和仓租、外包工、叉车租金分摊的准确性与及时性，同时不仅需要审查数据内容填写的规范性，还需要确认各地是否已经提报。汇总完数据后要进行初步分析，将不符合提报要求的费用提取出来并联系提报人进行确认，并判断是否应该提报。将数据提交给结算部门后，结算在核销的时候会有疑问，这些疑问也需要我来进行跟进与反馈。
2.关账结束后要进行合同外议价的分析，这部分分析分为同一线路同一承运商派车次数大于3次的分析和有合同但走合同外议价的分析两部分，前者分析的目的是为了考虑是否要与此线路签合同，而后者的分析目的是更新完善合同的报价。
3.结束合同外议价的分析工作，则需要进行单个to负毛利的分析，该分析数据主要来源于工盘，包括收入明细，成本明细，派车分摊和租车分摊。分析完成需要将结果发给对应的运输经理，查明产生亏损的原因，并提出合理的建议。
4.在以上三部分工作内容如期进行的时候，全月不定时穿插项目初步分析，此部分内容主要使用者为项目经理、客户经理等。
三、存在的不足。
总结2021来的工作，虽然取得了一定的成绩，自身也有了很大的进步，但是还存在着以下不足：
一是工作方式上还只是按部就班，虽然融入了一些自己的看法和改进，但还未提高到更高的层面，没有从管理层的角度去看待问题。
二是由于工作性质，与区域的负责人和调度员会有频繁的联系，但还不能很好的沉着面对，所以沟通交流能力还需要进一步的加强。
三是知识储备还不够，还需要更广泛的学习与增长经验，成为多方面的人才。
2022年我将进一步发扬优点，改进不足，拓宽思路，求真务实，全力做好本职工作。打算从以下几个方面开展工作：
一是加强工作统筹。根据公司领导的年度工作要求，对全年的工作进行具体谋划，明确内容、时限和需要达到的目标，把各项工作有机地结合起来，理清工作思路，提高办事效率，增强工作实效。
二是加强工作作风培养。始终保持良好的精神状态，发扬吃苦耐劳、知难而进、精益求精、严谨细致、积极进取的工作作风。
三是作为运输总部与区域对接人员之一，一言一行都代表着公司的形象。不仅在工作上必须做到精确、严谨，而且在行为品德上要严格要求自己，树立良好的个人形象。所以我要加倍努力的工作为了公司的发展做出自己的贡献。
数据分析师财务工作总结个人篇十六
1、热爱并忠诚于人民的教学事业，教学态度认真，教风扎实，严格遵守学校的规章制度。
2、认真备课。
不但备学生们而且备教材备教法，根据教材内容及学生们的实际，设计课的类型，拟定采用的教学方法，并对教学过程的程序及时间安排都作了详细的记录，认真写好教案。每一课都做到“有备而来”，每堂课都在课前做好充分的准备，并制作各种利于吸引学生们注意力的有趣教具，课后及时对该课作出总结，写好教学后记，并认真按搜集每课书的知识要点，归纳成集。
3、增强上课技能，提高教学质量。
使讲解清晰化，条理化，准确化，条理化，准确化，情感化，生动化，做到线索清晰，层次分明，言简意赅，深入浅出。在课堂上特别注意调动学生们的积极性，加强师生交流，充分体现学生们的主作用，让学生们学得容易，学得轻松，学得愉快。
注意精讲精练，在课堂上老师讲得尽量少，学生们动口动手动脑尽量多；同时在每一堂课上都充分考虑每一个层次的学生们学习需求和学习能力，让各个层次的学生们都得到提高。现在学生们普遍反映喜欢上课数学课。
每周坚持集体备课，保证每次都有收获，真正为提高高一级的数学成绩而努力。要求所有老师用电脑备教案，尽量并且实现资源共享共同研究、共同进步。在教学上，坚持教学研究，共同讨论，同时，多听课，学习别人的优点，克服自己的不足。
4、在课堂授课中，坚持启发式教学，坚持向45分钟要质量。
以学生们为主体，以训练为主线。教学过程重视知识与技能，学习过程和方法，情感态度与价值观，培养学生们自主学习，合作学习，探究性学习的精神。
5、真批改作业：布置作业做到精读精练。
数据分析师财务工作总结个人篇十七
下面，我给你介绍一名合格的数据分析师需要具备的五大基本能力和素质。
1、态度严谨负责。
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
2、好奇心强烈。
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。
3、逻辑思维清晰。
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
4、擅长模仿。
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
5、勇于创新。
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。
听到这里，小白就掰着手指头算自己符合几条优秀数据分析师的素质和能力。
mr.林继续说道：这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。
