第一篇：數據分析師個人工作總結

數據分析個人工作總結

在數據分析崗位工作三個月以來，在公司領導的正確領導下，深入學習關于淘寶網店的相關知識，我已經從一個網店的門外漢成長為對網店有一定了解和認知的人。現向公司領導簡單匯報一下我三個月以來的工作情況。

一、虛心學習，努力提高網店數據分析方面的專業知識

作為一個食品專業出身的人，剛進公司時，對網店方面的專業知識及網店運營幾乎一無所知，曾經努力學習掌握的數據分析技能在這里根本就用不到，我也曾懷疑過自己的選擇，懷疑自己對踏出校門的第一份工作的選擇是不是沖動的。但是，公司為我提供了寬松的學習環境和專業的指導，在不斷的學習過程中，我慢慢喜歡上自己所選擇的行業和工作。一方面，虛心學習每一個與網店相關的數據名詞，提高自己在數據分析和處理方面的能力，堅定做好本職工作的信心和決心。另一方面，向周圍的同同事學習業務知識和工作方法，取人之長，補己之短，加深了與同事之間的感情。

二、踏實工作，努力完成領導交辦的各項工作任務

三個月來，在領導和同事們的支持和配合下，自己主要做了一下幾方面的工作：

1.匯總公司的產品信息日報表，并完成信息日報表的每日更新，為產品追單提供可靠依據。

2.協同倉庫工作人員盤點庫存，匯總庫存報表，每天不定時清查入庫貨品，為各部門的同事提供最可靠的庫存數據。

3.完成店鋪經營月報表、店鋪經營日報表。

4.完成每日客服接待顧客量的統計、客服工作效果及工作轉化率的查詢。5.每日兩次對店鋪里出售的寶貝進行逐個排查，保證每款寶貝的架上數的及時更新，防止出售中的寶貝無故下架。

6.配合領導和其他崗位的同事做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總等工作。做好數據的核實和上報工作，并確保數據的準確性和及時性。

7.完成領導交代的其它各項工作，認真對待、及時辦理、不拖延、不誤事、不敷衍，盡量做到讓領導放心和滿意。

三、存在的不足及今后努力的方向

三個月來，在公司領導和同事們的指導和配合下，自己雖然做了一些力所能

及的工作，但還存在很多的不足，主要是閱歷淺，經驗少，有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密，視角不夠靈活，缺乏應變能力；理論和專業知識不夠豐富，導致工作有時處于被動等等。另外，由于語言不通的問題，在與周圍的同事溝通時，存在一定的障礙。

針對以上不足，在今后的工作中，自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、樸實的工作作風，擺正自己的位置，尊重領導，團結同事，把網店的數據分析工作做細做好。

四、對公司人員狀況及員工工作狀態的分析 1.對公司人員狀況的分析

要想管好一個企業，首先要管好這個企業的人，要想管好一個企業的人，首先要對這個企業人員的基本情況有個比較全面的、細致的、科學的正確的了解。

目前公司成員大部分為90后，是一個年輕化的團隊。他們大部分在長輩們的寵愛中長大，心理素質不怎么成熟，沒有自信心，沒有目標，責任心不強，不怎么能吃苦，心理承受能力較弱，不愛學習，不明白工作的真正意義。不過也有一部分比較懂事，做事比較踏實、勤奮、性格也比較好。

因此，我們在招聘的時候，要招那些肯學習、善于學習、領悟力學習力強的人。不過，這部分人一般都比較現實，對待遇、公正公平、發展空間比較看重。其實，我們要想打造一流的企業，培養一流的員工，一流的管理人員并不是難事。最重要的是要有一顆真正的，持之以恒的做事業的心。

2.對員工工作狀態的分析

目前，部分崗位存在分工不明確的現象，出現問題時，同事之前相互推諉，不愿意承擔責任，這也是部分員工責任心不強的最直接反映。部分員工沒有團隊合作意識，這就可能導致工作在某個環節銜接不上，進而有可能出現重大問題。

因此，明確分工和加強員工的團隊合作意識也是公司目前需要解決的問題。

五、對公司企業文化的分析

企業文化，對我本人來講，是一個管理學里面比較專業的詞，我怕自己講不好它。但我卻可以深刻的體會到，這個無形的東西就在我的周圍，在我們的骨髓里。因為我覺得它重要，所以，還是想講它，而且覺得非講不可。

在我所走到的企業里，旺旺集團的企業文化給我留下的印象最深。他們有自己明確的經營理念、經營目標、公司訓、公司口號、企業標識、公司社歌和獨立的傳媒機構。他們的企業文化具有很強的感染力和凝聚力。

但是，很長一段時間以來，我們的公司一直處在“黎明前的黑暗”之中，為什么公司領導的那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心，并沒有感染所有的員工，那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心并沒有很好的變成我們的企業文化。沒有被突出出來，沒有在公司發展的日日夜夜中，張揚的體現給我們企業所有的員工們看。甚至是沒有被人感覺到。

所以，加強健康向上的企業文化的建設工作，也就成為一種必要。十分的必要。也該引起足夠的重視。把目前創業階段的決心和信心力量、企業和員工相互之間的理解、信任、支持和默契融入到我們的企業文化中去。從而感染和吸引更多的優秀人才到我們中來，共同開創我們企業的未來。

第二篇：數據分析師怎么寫報告

數據分析師怎么寫報告

【數據哥注】先說說寫一份好的數據分析報告的重要性，很簡單，因為分析報告的輸出是你整個分析過程的成果，是評定一個商業項目、一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，既然這么重要那當然要寫好它了。---我是分割線---隨著時代的發展，人們每天在互聯網上產生大量的數據，對于企業來講這些數據都是十分寶貴的資源。企業可通過數據挖掘進行戰略調整以及營銷部署，尤其是對于互聯網公司而言，用戶行為產生的數據就是企業最寶貴的資源。數據挖掘(Datamining)，又譯為資料探勘、數據挖掘、數據采礦。它是數據庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關。不過目前為止，在企業中存在著很大的數據分析問題，如何進行數據分析，數據挖掘的結果要如何展示，企業中各個部門要如何才能最大化的利用數據分析結果。這些一直困擾著數據團隊。數據分析在企業主要是由于業務需求驅動的，但從數據分析師角度來看數據分析并不是簡單的坐在那里等需求，需求來了就做沒有需求就坐在那里等。數據分析師需要進行思考。思考一：數據分析的需求方是誰，是公司的領導層還是銷售，還是市場團隊或者產品團隊。思考二：企業有什么樣的資源，企業有什么樣的數據，如何將需求方與數據本身的價值進行串聯，這是一個非值得思考的方向。在企業中同樣一份數據報告的需求方有很多，但肯定不是全部的人都需要。作為數據團隊，將有效的數據傳遞給最需要的人，這樣才能更大更好的發揮數據本身的價值。數據分析師需要思考在一個企業中，對于各個部門員工的數據培訓是不可少的，由于數據報告主要面向企業內部的員工，如何讓員工具有一定的數據解讀能力就顯得非常必要。企業知識管理同樣是數據團隊重要的工作之一，數據團隊將每天分析完的數據轉化為知識，讓每一個需要的人都可以隨時隨地的得到想要的數據信息。也就不再需要讓數據團隊將已經存檔完畢的數據從新拿出來。作為數據分析團隊，在進行數據解讀的時候需要具有獨到的看法，比如：案例1：老杜有五個女兒，那么他第六個孩子一定是個兒子。案例2：有三組彩票號碼，這三組哪一個中獎率最高？哪一個最低？案例3：某市嚼口香糖的人和心臟病去世的人同時升高，嚼口香糖可導致心臟病發作。其實我們可以發現，這些數據事件中的因果關系并不明確。第一，男孩和女孩的幾率都是一樣的，前五個是女孩但是第六個仍然有一半的幾率是女孩。第二，雖然每組數字讓我們都有所聯想，但事實上每組數字的中獎率都是一樣的。第三，并沒有直接的數據證明嚼口香糖會導致心臟病，所以這個數據只能說明這個城市的人口增加了，人口基數的變化造成了這樣的數據結果。這是很多人在進行數據解讀時犯的錯誤，只是關注數據的相關性，從相關性解釋數據的因果性。比如，經過統計，用戶喜歡在一大堆文字或者有電話號秘密的地方點擊暫停......作為數據分析人員需要掌握以下十種重要的技巧第一：會用一款或以上的數據分析工具第二：經常瀏覽數據統計的網站第三：在數據分析前先進行調研第四：在分析數據的時候用戶體驗的角度出發的么并不是以公司利益為主。第五：了解數據采集的方式以及數據內容和質量內容第六：熟悉各種樣式低量和定位的不同第七：做一個饑渴的探索者第八：在企業內部有效的溝通著第九：街頭智慧第十：防御中帶有進攻。在企業中，數據分析師的角色十分重要。沒有數據指引的企業猶如沒頭蒼蠅到處亂飛，相比之下，企業的決策層可以根據數據挖掘提供的相關報表完成企業戰略發展的制定。對于數據分析師來說，如何將企業收集的雜亂數據進行分析處理，最終為其他部門提供一份清晰明朗的數據報告就顯得格外重要。

第三篇：項目數據分析師事務所

項目數據分析師事務所

1.事務所應該是什么性質的企業？命名有標準嗎？如何為事務所起一個規范的名稱？

答：申請事務所應該具備獨立的法人資格，一般是以股份制形式成立的有限責任公司。協會對事務所的命名是有標準要求的，按照要求，事務所的全稱應為：（城市名）市（事務所名稱）項目數據分析師事務所有限責任公司

2.在地方城市的工商局能注冊成“事務所”嗎？

答：事務所的注冊首先需要得到協會審批，之后才可以向地方工商部門申請注冊。按照協會流程，申請人需先申報事務所預備案，通過后，持協會出具的相關文件，向工商部門申請事務所核名。事務所名稱中必需包含“數據分析”和“事務所”字樣。目前還未遇到持協會文件在工商部門無法審批含有“事務所”名稱的地區。

3.事務所業務范圍？

答：事務所的業務范圍應為：（包括但不限于：行業數據分析、投資數據分析、經營數據分析、運營風險數據分析、決策數據分析、編制項目數據分析報告等），戰略咨詢，營銷策劃，投融資設計與服務等。

4.成立事務所應具備哪些基礎條件，按照哪些流程進行？

答：成立事務所應具備的基礎條件如下：

a)擁有一定數量的項目數據分析師（協會目前要求至少為5名以上），項目數據分析師必須持有協會頒發的《項目數據分析師證書》，并且證書在有效期內；

b)事務所注冊資金在50萬以上；

c)擁有一定的業務基礎及運營思路，堅持良好的商業誠信。

d)能夠遵守行業準則，接受協會監督管理。

成立事務所一般的流程是：

1)有成立事務所的想法后，要為成立事務所做一些前期準備工作，比如聯絡幾個志同道和的項目數據分析師，并且憑借現有資源提前做一些市場調研，尋找業務需求，在具有一定業務基礎的條件下成立事務所；

2)向協會會員處咨詢入會方式，參加會員處定期組織的創業指導活動；

3)事務所預備案：到協會網站“下載中心”下載《數據分析事務所成立預備案及入會申請報告(格式)》，按要求填寫電子版各種表格，填寫后發郵件給會員處進行初審，會員處反饋意見后按要求補充或調整表格內容，完善后郵寄正式申報材料；

4)符合條件的預備案申請將由會員處統一出具面向當地工商部門的相關文件，由申請人持文件正本向當地工商局做出核名申請；

5)通過正式核名并獲得營業執照后，申請人需將之前填報的《數據分析事務所成立預備案及入會申請報告(格式)》正本加蓋公章后提交正式入會申請；

6)會員處按流程審核申請，并于10個工作日內通知申請人審批結果；

7)協會向通過審批的事務所發放資質；

5.事務所需要協會批嗎？

答：事務所在到工商部門核名前，必須先到協會進行預備案審批，申請人持相關文件才能得到工商部門的批準。事務所申報資料準備目錄：入會申請書；項目數據分析師名單及每名項目數據分析師的證書、身份證復印件；申請人簡歷及身份證復印件；團體會員申請登記表；事務所章程；事務所運營方案，經中國商業聯合會數據分析專業委員會審批合格后方可辦理。

6.現在全國有事務所嗎？哪些地方有？有多少家？

答：目前全國一共60多家項目數據分析師事務所，事務所遍布全國10多個省市自治區，比如北京、陜西、浙江、江西、山東、江蘇、新疆、甘肅等。

7.一般事務所有多少人從業？

答： 一般事務所的規模在15-20人左右，有些規模大的已經發展到40人以上。目前，在協會已審批的數據分析事務所中，50%以上都是建立在原有的會計師事務所、資產評估事務所等基礎上的，根據以往的經驗，建議事務所優先選擇原有內部人才進行培養。這樣做主要是因為事務所原有人才對公司的忠誠度較高，對業務及流程更為熟悉，愿意與公司共同發展。因此，對業務及人員的穩定會有很大促進作用。

8.項目數據分析的業務都從哪里來？

答：目前事務所普遍的項目數據分析業務主要來源于以下幾個方面：

1)在當地做各種有效的廣告和宣傳，會有項目主動找上你；

2)利用自身已有的客戶資源，去挖掘其進一步的數據分析需求；

3)請求協會幫助，共同開發當地政府、組織及相關資源，展開行業合作，為事務所在當地開展業務提供更多便利；

4)以上為事務所普遍采用的業務開拓方式，各事務所還需因地制宜，找到拓展地方市場最為有效的方法。

9.事務所能從事法定業務嗎？未來能從事法定業務嗎？

答：首先要說明項目數據分析師事務所現在沒有法定業務，未來更不會有法定業務。針對這個老生常談的話題，說明三個問題：

1)中國的經濟將越來越市場化，“反壟斷法”也出臺了，很多原來政府壟斷的行業現在也全面市場化了。所謂的法定業務，總讓人不自覺地與“壟斷”相聯系，其實不然，真正的法定業務只可能是應特種行業或特種業務的需要而產生的，它是因為某些行業不能完全放開市場而形成的特殊性質的“壟斷”。政府有個很明確的觀點：企業的市場行為應該讓市場去鑒定和評價。所以，對于有著明確的全市場特征的數據分析業而言，這種特殊的壟斷是不可能形成的。

2)數據分析業務中很重要的一個特點是“預測”，它要求分析師具有很強的經驗性和判斷性，這與會計師行業的已發生的、歷史的數據有著本質上的區別。科學性和藝術性的高度一致是數據分析師們追求的目標，但這也意味著它無法具備“法定業務”中所要求的特有的公正性。

3)法定業務是國家相關部門賦予行業的部分特殊權力，同時一定也意味著相應的監督和限制，比如收費的限制、業務范圍的限制等等，清晰的規范意味著利潤空間的固定和狹窄，而數據分析業恰恰由于其工作的復雜性和分析的多樣性，造成了其高利潤的行業特點。從某個角度上看，“法定業務”并不像想象的那么美好。

10.一年能接多少個業務？業務額都是多少？

答：由于各地經濟發展水平不同，事務所之間的業務數量差距較大。目前事務所年業務額平均超過百萬。此外，事務所經營能力強弱也會對業務量產生直接影響，以北京地區為例，一些事務所之間的業務量相差達2-3 倍之多。

11.事務所盈利嗎？能給我介紹業務嗎？

答：目前，絕大部分事務所都在盈利，行業整體發展形勢旺盛。但任何一個行業都存在優勝劣汰，事務所的盈利是取決于事務所自身經營能力強弱的，并不能因為行業旺盛，就忽視事務所自身經營能力的培養。事務所一旦加入成為協會會員單位，就將共享協會帶來的一些資源，比如業務資源和平臺資源。協會不定期接到客戶的咨詢電話，希望協會可以為他們推薦事務所來提供報告服務，那么，協會會將這些業務根據客戶所在地及相關要求向他們推薦相對應的事務所。同時，協會搭建的包括項目數據分析服務平臺在內的各種平臺資源，事務所也將共享，經過評估如果有一些好的項目，事務所可通過協會平臺幫助客戶推薦投資機構，幫助其實現融資。

12.協會可以為事務所提供一些經營上的幫助嗎？

答：協會對事務所的經營幫助主要體現在支撐職能上，如不定期舉辦的創業指導以及為優秀融資項目推薦投資機構等。事務所可以經常與協會溝通，對經營中的困難及時反映，主動尋求協會的幫助。

13.什么是項目數據分析報告？

答：項目數據分析報告是確定項目投資價值的重要依據。它通過數據分析，量化展現項目的收益性、風險性，為決策提供了充分的支持。項目數據分析報告包含環境評價、國民經濟評價、財務評價、社會效益評價四大體系，深受國內外投融資機構的信賴。隨著項目數據分析報告在中國越來越廣泛的應用，目前，它已經逐漸成為投資金融機構進行項目投資初始判斷的最佳依據。

14.項目數據分析報告及服務與商業計劃書和可行性研究報告的區別？

答：商業計劃書側重于對項目盈利模式進行描述說明，理論性較高，主要用于論證項目盈利結構的合理性；可行性研究報告側重于對項目是否可行進行論證，結論相對單一。項目數據分析報告是立足于項目收益與風險預測，運用“定量”的精確分析思想來對項目進行論證。通過數據采集和模型分析，不但論證了項目盈利模式的合理性、項目實踐的可行性，還對項目盈利能力及抗風險能力的強弱、項目投資價值進行了深入評估，最終得出項目評價及建議。同時，項目數據分析報告是帶著企業戰略目標和發展理念去評價整個項目和經營情況，更加符合企業自身特點的分析、判斷和評價。

第四篇：數據分析師教你識別數據陷阱專題

數據分析師教你識別數據陷阱

隨著大數據概念的普及和人們對數據價值認識的不斷深入，數據分析越來越受到人們的重視，尤其是在企業中，現在很多做銷售、市場的企業人員已經開始用數據說話，很多企業也已經開始借助數據進行決策和管理，量化經營的理念正逐步深入人心。中顥潤數據分析師事務所認為，與此同時，專業的數據分析師逐漸進入人們的視野，并且也被評為未來十年最有前途的十大職業之一。

在中顥潤看來，作為一名數據分析師，保持對數據的敏感性是最基本的要求之一，這里所說的數據敏感性不僅是指能夠發現隱藏在數據之間的關系和規律，還包括能夠辨別數據的真偽。因為隨著數據產生量的爆炸式增長，一些假的、有問題的數據也不斷出現，這些數據有些是由抽樣誤差或采集過程引起的，有的則是出于某種目的人為造成的，而且有些錯誤的數據還非常隱蔽，往往容易被人忽視，從而造成錯誤的判斷甚至因此蒙受巨大的經濟損失。作為中顥潤的一名數據分析師的長時間的經驗總結，對待這類數據不能人云亦云，需要有自己的認識和理解，要透過數據的表面看背后的真相和存在的問題，下面舉幾個日常生活中常見的數據案例來說明如何看清數據的真相。

1、失業率

失業率是我們大家都非常熟悉的一個指標，也是政府制定相關政策的一個重要依據。這些年，中國政府一直將失業率控制在4%以下作為一項重要的執政目標，每年也都基本實現了這一目標，然而，以大多數人的感受來說，實際的失業率似乎比4%要大，而且有時候感覺會差很多。那么，到底是什么原因造成了實際統計數據與民眾自身感受之間的這種差距呢？要弄清這一問題，我們首先應該看一下失業率的概念和統計方法。

失業率是失業人口占勞動力人口的百分比。世界上大多數國家都采用兩種失業統計方法。一種是行政登記失業率，另一種是勞動力抽樣調查失業率。兩種失業率都是政府決策的重要依據。中國之前一直采用城鎮登記失業率來衡量失業情況。城鎮登記失業率是指在報告期末城鎮登記失業人數占期末城鎮從業人員總數與期末實有城鎮登記失業人數之和的比重。分子是登記的失業人數，分母是從業的人數與登記失業人數之和。在城鎮單位從業人員中，不包括使用的農村勞動力、聘用的離退休人員、港澳臺及外方人員。城鎮登記失業人員是指有非農業戶口，在一定的勞動年齡內（16歲以上及男50歲以下、女45歲以下），有勞動能力，無業而要求就業，并在當地就業服務機構進行求職登記的人員。

由城鎮登記失業率的計算方法我們不難看出，一系列限制使得這一指標的代表性大為降低。由于很多真正失業的人不一定去登記，加上農村的農民就業沒有包括在里面，而最近幾年2.5億農民工群體已成為一支不容忽視的就業群體，而且隨著人們壽命的延長，45到60歲之間的人仍工作在第一線，然而他們卻都沒有被納入到城鎮登記失業率的統計范圍之內，因此實際每年公布的登記失業率數字，比調查失業率要低。這也成為城鎮登記失業率飽受詬病的原因，也是造成實際每年公布的失業率與我們每個人的切身感受相差較大的最根本原因。

正是基于城鎮登記失業率這些明顯的缺陷，中國政府決定，從2011年開始，不再使用“城鎮登記失業率”這一指標，而采用“調查失業率”。2013年9月9日，中國首次向外公開了調查失業率的有關數據。國務院總理李克強在英國《金融時報》發表署名文章《中國將給世界傳遞持續發展的訊息》透露，“今年以來，中國經濟運行穩中有進，上半年GDP同比增長7.6%；5%的調查失業率和2.4%的通脹率，均處于合理、可控范圍。”5%的調查失業率，高于此前人社部公布的一二季度均為4.1%的登記失業率，可以說更具有說服力。但這一數據到底是否準確、代表性如何，需要對調查失業率的計算方法、抽樣方式、方法、調查范圍等深入研究之后才能判斷其最終的代表性。

二、死亡率

死亡率的概念大家都不陌生，而且一般也不會產生歧義。但是如果死亡率被用在不恰當的場合，那么同樣會出現問題。

以一個經常被引用的故事為例。在美國和西班牙交戰期間，美國海軍的死亡率是千分之九，而同時期紐約居民的死亡率是千分之十六。后來，海軍征兵人員就用這兩個死亡率來證明參軍更安全。那么，這個結論正確嗎？顯然是不正確，因為這兩個數字根本就是不匹配的，當兵的一般都是身強力壯的年輕人，而居民的死亡率是包括老弱病殘等各類人群的一個綜合數據，而老弱病殘者又是主要的死亡人群構成者，這

些人拉抬了整個居民的死亡率。所以正常應該是用同年齡段的海軍和紐約居民的死亡率來作對比，從而判斷參軍是否安全。一般情況下，相同年齡段的海軍死亡率應該是高于居民死亡率的。

這一案例說明數據之間要具有匹配性才能進行對比。不具有可比性的數據有時候會很隱蔽。不容易發現，這就需要分析師有更敏銳的觀察能力。比如某個零售企業想計算2013年11月前十天的銷售比去年同期增長了多少，表面上來看這兩個數據是可以直接對比的，有匹配性。實際上對以規律性非常強的零售企業來說，周末對銷售的影響是非常大的。翻開日歷會發現，2013年11月的1~10日比2012年11月同期多一個“星期天”，這就容易使對比結果出現誤差。因此，對零售企業來說，最好以周來進行對比。

三、離婚率

中國離婚率連年遞增，婚外情成婚姻最大殺手，從年齡結構看22~35歲人群是離婚主力軍，36~50歲年齡段是婚姻平穩期，50歲以上人群離婚率上揚，從教育背景看，學歷高低與離婚率高低成反比，學歷越低，離婚率越高，學歷越高，離婚率越低。這些結論似乎與我們的日常感受比較吻合，但需要注意的是離婚率的計算公式是否科學合理。現行的離婚率公式是這樣的：離婚率＝離婚數/結婚總數，乍一看，沒有任何問題。以2012年為例，2012年的離婚率就是2012年離婚數除以2012年結婚數？但仔細研究會發現，2012年離婚的人和結婚的人根本就不是一個概念。這樣計算的結果容易廣大人民群眾造成誤解！

實際的離婚率計算公式應該是：2002年結婚人群在2012年的離婚率＝2002年結婚且2012年離婚總數/2002年的結婚總數。此外，如果我們對2002年結婚人群從2002年開始到2012年為止，每年都計算一個離婚率的話，還可以分析每年的離婚率變化情況，是否真在第七年的時候達到最高值，即通常所說的七年之癢是否真的存在。

與離婚率的概念類似，很多零售企業每個月都會計算的退貨率，也需要分門別類才能正確的計算出來的。

以上中顥潤僅僅列舉了幾個日常生活中常見指標的數據陷阱問題，實際生活中這樣的例子還有很多。有時候是數據的確有錯誤，有時候數據雖然正確，但計算方法或者使用場合不正確，或者對比不匹配，同樣會誤導我們。因此，雖然我們不能每個人都成為數據分析師，但多嘗試從數據背后看問題，多培養數據敏感性，仍然會使我們獲益匪淺。

第五篇：金融數據分析師的職責

金融數據分析師的職責

職責：

1、負責為公司處理客戶的相關工作，并協助經理的工作事務

2、負責為客戶提供理財咨詢、建議服務，制定相應的投資組合和策略

3、負責保持與客戶溝通聯系，為客戶提供金融分析軟件以及售后工作

4、負責為客戶提供完善的理財計劃及信息咨詢

5、負責根據客戶的委托，幫助客戶實施理財計劃

6、學習跟蹤宏觀經濟發展動態，研究國際金融業的發展趨勢及走向

7、參與投資團隊計劃及策略的制定，精準的操作指令，進行投資風險監控

8、有數據分析、統計的細心和耐心，思維敏銳，對數字敏感

9、嚴格按照公司制定的投資規則，以日內短線投資的形式，爭取盈利化

【任職資格】

1、年齡___歲，有管理能力者/優秀應屆畢業生/有行業經驗者優先

2、敢想，敢做，有野心挑戰高薪的你歡迎加入

3、熱愛互聯網金融，對金融行業未來前景有清晰的認識，并愿意扎根下去

4、公司提供全方位培訓，提供無限晉升發展舞臺

5、良好的工作態度、良好的團隊協作能力，能承受一定的工作壓力

金融數據分析師的職責2

職責：

1、理解業務進行數據分析與算法分析;

2、將分析的結果形成標準化需求分析文檔;

4、能夠利用Python語言對數學模型進行統計分析并開發相應的模塊;

5、以后的發展是往數據分析師方向。

要求：

1、熟悉Python語言和SQL語句，熟練各種復雜查詢;

2、對數據敏感，能測試算法結果;

3、工作認真踏實負責;

金融數據分析師的職責3

職責：

1、根據分析要求，制定數據采集標準和目標，對原始數據進行業務邏輯處理。

2、分析企業客戶數據，構建客戶畫像，構建企業和個人信用評分模型，支持運營相關業務數據分析和調取。

3、通過對公司運營數據研究，提出改善運營質量的方法和建議，搭建數據分析體系，為企業各級決策者提供支持。

4、熟悉數據挖掘建模過程及主流算法，具有大數據系統架構能力，熟悉Spark等分布式機器學習框架，熟悉Hadoop/HBase/Hive等大數據處理平臺相關數據挖掘、數據建模經驗優先。

任職要求：

1、本科及以上學歷，金融、數學、計算機等理工科相關專業

2、___年金融領域數據分析，建模經驗，熟悉邏輯回歸，決策樹等建模方法。

3、有較強的學習能力，能夠快節奏地學習，研究，產出并能獨立開展工作。

4、對于數據有敏銳的直覺，能夠自主挖掘數據背后的市場方向、規律、為業務部門提供決策依據。

5、有軟件開發，機器學習，數據庫，hadoop/hive經驗者優先。

金融數據分析師的職責4

職責:

1、搜集行業相關信息，為相關需求者提供更準確的信息。

2、協助部門經理完善部門管理制度。

3、進行演講講座，定期為需求者講解金融二級市場最新趨勢，以及對需求者進行交易分析

4、對基本面、技術面進行分析研究，給出行情走勢分析和判斷，撰寫研究報告。

任職要求：

1、年齡：___歲，五官端正，性格開朗，善于溝通，2、無經驗可以免費提供0基礎崗前培訓，有經驗者、金融相關專業者、有金融從業相關證件者可直接上崗

3、退伍軍人和應屆畢業生優先錄取、4、認同公司的發展理念，愿意與公司共同發展，具有很強的工作責任心和團隊合作精神。

金融數據分析師的職責5

職責：

1.負責金融市場行情進行分析

2.預判未來行情的走勢，通過各種渠道給予前端部門操作建議。

3.有效解決前端部門提出的各類關于金融專業的問題。

任職要求：

1、形象整潔，口齒清晰，普通話流利，語言表達準確、清晰、思維敏捷，語音富有感染力，性格外向開朗

2.具有語言溝通能力及業務談判技巧，具有團隊合作、愛崗敬業精神;

3、性格堅韌，具有較強的邏輯思維能力、創新和鉆研精神，具備良好的應變能力和抗壓能力;

4、熟練使用office辦公軟件;