热门数据分析工作总结（通用15篇）

月工作总结是对本月工作情况的汇总和总结，对过去一个月的工作进行回顾和评估。这是一些优秀的月工作总结范文，通过阅读它们，我们可以学习到一些写作技巧和表达方式。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇一

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。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇二

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。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇三

这个题目就是开放的问一个销售问题，看分析师如何给出相关的意见或者建议。当然这不是分析范畴，但是我觉得分析师既然是做运营支撑、甚至决策，那么一些基础的销售理念是应该有的。

题目：100斤苹果怎么卖，可以卖的钱又多，卖的又快?

开题：此题目意在说如何从商品的角度去考虑如何销售的问题，传统的销售方式就是经典的4p理论。渠道，商品，价格，促销。而此问题意在从商品，价格，促销的角度去问面试者问题。

题注：

1.如果回答者答的问题说的过多，比如说渠道如何做，如果做售后，如何二次营销，范围就扩大了。

2.如果回答者的回答过于泛，或者理论的东西比较多，或者听着非常正确而不给出解决方案，那不适合一线分析师。

上面两项是减分项。

刀刀的解答：

1、渠道是重要。

用户考虑暂且放在渠道里，因为用户必须依赖渠道实现链接。但就此问题来说，有点跑题，问的是卖苹果，用户考虑一般先考虑需求和消费场景，所以不分享渠道的做法。

2、商品自己分堆。

最简单，一堆贵，一堆便宜。苹果不分拣。卖个差不多再重分，46开分。

解读：利用价格做出价格歧视的感念，同时告诉消费者4的商品比较好卖，这样一个明确的指向。

3、商品拆分。

按好坏分堆，好苹果贵30%。其余的分两堆，一般的常规卖，最差的贵50%，并贴上标签如涩苹果之类。

解读：劣质商品只是品质不好，不是不能卖高价，关键是你要告诉别人这是稀缺的。真实说明商品特征，不要做多，好的商品还是要高价的，稀缺商品要更贵。一般的商品就这样买。但是注意结合第四条。

4、时间因素。

一般早上要比晚上贵，水果尽量当天卖完，所以在晚上8点后开始半价卖。

解读：快和多都是必须的，水果隔夜很多都会坏。晚上8点是大家出来遛弯的时候，可以做清仓了。不留呆滞库存是关键，高周转是关键。手里最好留的是钞票，而不是货物。

5、地点。

这个本来不想说，还是说一下，火车站和汽车站绝对卖不出去，摊位没有。最重要的是你见过这种地方卖水果的销售有好的么?好地方在地铁口，菜市口，学校门口。

解读：人流多并不代表需求好，菜市场门口绝对比火车站好。为什么，火车站贵这是大家都知道的，再者，谁没事到火车站去买水果啊。菜市场还是做长久生意的地方，学校门口，地铁口大家多观察就知道了。

商品这个东西可以玩的很多。留几句话：

不要卖货源不稳定的某类商品。

坚决下架无法销售占位置的商品。

主推非标准品。

流行品一定是打折卖的。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇四

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。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇五

位于*东南部的福建（三明、泉州、福州、宁德）、江西（南丰、广川）两省山岳地区，有着数量较多的一种以生土为主要建筑材料、生土与木结构相结合并不同程度使用石材的“土堡”建筑。这些土堡建筑以合院式建筑为主，规模宏，造型奇特，结构精巧，或建在海拔较高的山岗（高岗型），或离村庄不远的山坡（坡地型），或建在水田当中（田中型），或土堡与民居建在一起（混合型），与当地其他传统低矮民居组合成小不同的村落，服务于家族或村落的聚居防御需要。它们比福建土楼历史更悠久，既有着悠久的文化历诗统，又与周边自然环境完美融合，构成一组组和谐美妙的景观。其中，福建土堡最具代表性，数量也最多，而福建土堡又以三明市田、尤溪和永安三县留存数量最多、保存最完整、种类最齐全。

从20xx年至20xx年的五年时间里，三明土堡通过土堡课题专项调研、第三次全国文物普查、拍摄土堡资料宣传电视片、召开*福建土堡全国学术研讨会、举办土堡民俗文化节、福建土堡风光摄影展等系列活动，已初步摸清了三明境内土堡的基本情况：

1、土堡的创建历史：产生于隋末唐初，成熟于两宋，盛行于明清，并一直延续至今。

2、土堡的留存数量：200余座，约占总数量的十分之一。

3、范文top100土堡的建筑结构：内通廊式与合院式两种，并以合院式为主。

4、土堡的分布范围：福建、江西两省，并以福建为多；福建省内三明、泉州、福州、宁德四地市，并以三明地区为多；三明市内田、尤溪、永安、宁化、沙县、将乐、清流、明溪、泰宁、三元、梅列十一县（市、区），并以田、尤溪、永安为多。

5、土堡的主要功能：防御为主。

6、土堡的产生原因：生存需要。

二、福建土堡的认定。

关于福建土堡的定义，至今尚未有公开的认定，因此本文的定义只是个人的观点，若有谬误还请方家指正。可以从以下几个方面来探究：

1、三明土堡与土围（江西）、土楼（福建）、围拢屋（粤东）的异同，如下表。

尽管四者之间有差异，但共性是十分明显的，都具有防御性，只师能不同而已，土围、土堡以防御为主，而土楼、围拢屋以居住为主。

2、福建土堡是包括福建土楼在内的*南方乡土防御性建筑的鼻祖。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇六

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。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇七

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。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇八

在数据分析岗位半年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我半年来的工作情况。

一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。

作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。半年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和在中纪委xx届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。

二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。

半年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：

一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。

二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清(“两学一做”学习活动总结)单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。

三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。

四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。

三、存在的不足和今后的努力方向。

半年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，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。

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，团结同志，共同把办公室的工作做细做好。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇九

基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终实现业务问题的解决or优化。

2、数据分析需要的知识、技能及工具？

业务知识：最重要。

业务分析能力：业务问题的拆解、探索与定位，也包括一些思维导图工具的使用(visio,mind,mindmanager)。

数据分析能力：基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握spss,r,python等。

数据提取能力：在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力（sql使用能力）。

数据处理及展现能力：主要指ecel及ppt的使用，也有信息图制作能力的要求。

3、长期只处理数据的诟病【for分析人员】？

对于分析人员来说，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？

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？

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。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇十

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇十一

期末考试考的比较差，数108语105外106地83政59历65生80，我认为问题出在以下几个方面：

语文*时阅读理解没注意方法。在做阅读理解时，我不知从何处下手，找不准要点。这是一个很严重的问题。阅读理解是语文考试中比较关键的环节，也是很让人头疼的环节。语文中的很多写作方法我都很不了解，导致考到一些写作手法时只能瞎猜。我以后一定要多注意语文常识的积累。

在做数学问题时很不注意步骤。我在做题时的主要问题不是不会做，而是有时会跳步或者少写答。这个问题只要注意我相信就会很快地改掉。我在以后的做题中注意每一步的依据，在考试中细心验算，就会避免这个错误。

英语，还是在一些题上出现了马虎的现象；由于*时积累的单词和句型不够多，考试丢了不少分。

在政治和历史学科方面，由于没能正确认识这两科的重要性，*时学习态度不端正，知识上欠了很多债，以至于考出了惨不忍睹的分数。

总而言之，今后的学习计划应该和上学期时不同。因此我要改变学习方法。为了改进学习方法，我给自己订了一个学习计划：

（1）做好课前预习。也就是要挤出时间，把老师还没有讲过的内容先看一遍。尤其是语文课，要先把生字认会，把课文读熟；对课文要能分清层次，说出段意，正确理解课文内容。

（2）上课要积极发言。对于没有听懂的问题，要敢于举手提问。

（3）每天的家庭作业，做完后先让家长检查一遍，把做错了的和不会做的，让家长讲一讲，把以前做错了的题目，经常拿出来看一看，复习复习。

（4）对政治和历史两门学科的重要性要足够重视，端正学习态度，及时还清过去欠下的知识债务。

（5）要多读一些课外书。每天中午吃完饭，看半个小时课外书；每天晚上做完作业，只要有时间，再看几篇作文。

（6）课外学习不放松。能够利用星期天和节假日，到少年宫去学习作文、奥数、英语和书法，按时完成老师布置的作业，使各门功课都取得了好的成绩。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇十二

在数据分析岗位半年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我半年来的工作情况。

一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。

作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。半年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。

二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。

半年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇十三

本次生鲜电商报告从百分点全网商品画像中提取了数十万条消费者的网络购物行为记录和6万多条生鲜产品的数据，借助机器学习、分类训练等模型，对生鲜产品进行品类打通和类目划分，深入探寻消费者对生鲜电商的态度以及在发展中需要关注和改进的环节，为行业发展和企业进步提供数据支撑。

生鲜电商代表更高效的模式，收入提升、消费升级、技术进步和资本介入促进了发展。

电商是促进农业进步发展的重要手段之一，生鲜由于其自身价值以及运输、仓储等特性，更适宜发展电子商务。相对于传统的生鲜模式，生鲜电商缩短了整个产业链，避免了传统模式下各个环节的运输、存储等步骤，减少了损耗，同时生鲜电商作为产业链中的核心，供求双方的信息传递和沟通更加顺畅。

近年来城镇居民人均可支配收入逐年提升，恩格尔系数呈现下降态势，人们的生活水平不断提高；消费的升级，人们对产品的需求层次也在不断递进，生鲜电商符合了人们的消费趋势，迎来爆发期是水到渠成。同时物流的进步和资本的介入也促进生鲜电商的发展升级。

蔬菜水果占据主导地位，整体价位偏低，水产海鲜销售较为平稳，消费者对生鲜满意程度较高。

生鲜电商以销售生鲜和普通食品为主，其中生鲜类产品的比重为69.5%，新年春节是网购生鲜的旺季；在细分品类中，蔬菜水果占据主导地位，占比为55.2%。

生鲜产品的单价整体偏低，其中蔬菜水果、牛奶乳品、冷藏冷冻产品中单价30元以下的产品销量占比超过60%，但水产海鲜的单价为64.6元，属于高端产品，远超其他品类的价格。

水产海鲜销量全年趋于平稳，春节对销量拉动效果最大，20xx年2月份的销量是1月份的.'1.36倍。

本来生活、天天果园的讨论热度最高；微博讨论内容多以转发抽奖、购买分享为主；各生鲜电商总体满意度较高，本来生活略胜一筹。

人群集中在北上广深为中心区域的经济带，女性更关注健康、男性更阔绰，并且与菜谱类网站用户群高度相关。

华北地区生鲜购买人数占总体55.1%，华南地区占据16.6%，东部地区占26.3%，三个地区购买人数占据总人数97.8%，在经济较发达的地区，购买用户出现较明显的地域性。

女性更愿意购买蔬菜水果；女性用户中购买蔬菜水果的比例比男性用户中的多5.3%；在各个品类上，男性用户平均客单价高于女性用户。

用户浏览菜谱类网站和在生鲜电商购买处于同一场景，存在特定先后顺序，两者的客户具有一定的相关性，两者整合可以更好地满足客户需求。

货源、客源、物流、竞争策略等方面需要进一步的优化，借助大数据打通运营、执行、物流等环节有望成为方案之一。

虽然生鲜电商获得了用户、市场乃至资本的认可，但行业发展仍存在一些掣肘，需要在发展中解决和完善，在货源、客源、物流、竞争策略等方面都需要进一步的优化，上图是物流因素的具体分析。

生鲜电商掌握大量的交易数据和用户，通过对数据金矿的挖掘，可以充分了解消费、了解市场，为企业和行业的优化升级提高支撑，上图是通过大数据对生鲜产品进行画像以及产品关联推荐的示意图。

社交媒介的作用日益。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇十四

数据分析报告重要吗？答案是肯定的，你要写的数据分析开头和结尾都不太重要，一般老板就看中内容，前后主要是套路罢了，以下是建议，供参考：

个人认为一份好的分析报告，有以下一些要点：

第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！

十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

热门数据分析工作总结（通用15篇）篇十五

转眼间，20xx年已悄然走来，20xx年，我们以“创先争优”、搞好优质服务、提供良好素质员工为己任，以提高客运服务质量为宗旨，依据年度站务员培训计划，有步骤、分阶段的开展了员工培训工作，在公司领导的关心和帮助下，在全体员工的不懈努力下，圆满完成了全年的培训任务，为企业的持续发展提供必要的人力、智力的支持，同时也为20xx年度培训工作的持续开展奠定了良好的基础，为了总结经验，寻找差距，现将年度培训工作总结如下：

20xx年综合培训员工（站务员）5期以上，共八十多人次参加，每届培训合格率达90%以上，基本达到了目标要求。

1、国家及云南省有关道路旅客法律法规。

2、集团公司客运管理制度、规定和相关要求。

3、集团公司劳动管理制度。

4、员工岗位职责、操作规范。

5、服务礼仪等。

1、培训工作考核少，造成培训“参加与不参加一个样，学好与学孬一个样”的消极局面，导致培训工作的被动性。

2、培训形式缺乏创新，只是一味的'采取“上面讲，下面听”形式，呆板、枯燥，提不起员工的兴趣，导致员工注意力不集中，影响了培训的效果。

3、培训制度有待建立健全。

4、培训资料欠缺，有待丰富。

5、内部授课技巧普遍不高，有待提高，制作课件水平不足，自主研发课程能力有所欠缺，所以，以上需要改善。

认真进行总结是一个不断学习和提高的过程，只有在实际工作的过程中不断总结，通过总结寻找工作中的规律，从而培养和提高工作效率及完成工作能力。以上是我对培训工作的总结，敬请领导批评指正。

给各位朋友兄弟拜个早年了，祝各位身体健康，心想事成，万事如意！