数据分析工作总结通用七篇。
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数据分析工作总结 篇1
常工作内容一、统计工作 1、从竞价组的竞价账户综合报表中获取竞价数据。
2、从 CNZZ 中获取竞价站的流量数据。
3、从各商务通账号中获取进入商务通数据，并查询其缺失数据。
4、从咨询登记平台中获取咨询数据。
5、从导医报表中获取来院数据。
6、将上述各类数据汇总到细分统计表和病种数据汇总表。
7、获取访问、咨询、来院这一线的关键词，并分类汇总。
二、分析工作 1、数据监控：观察数据动向，监控异常变动，分析数据变动原因并上报。
2、定期分析：在固定统计期间上对数据做统计分析，通过统计量的比较分 析数据特征趋势，结合内外坏境的变化分析影响趋势的因素，提出改进意见，并 形成分析报告。
3、自由分析：目标自选，期间自定，根据自身想法去探索数据中的信息， 从不同的角度运用不同的方法分析数据。
三、工作改进 1、统计思路：根据要求及时调整统计思路，优化日常统计表结构，提高数 据准确性和及时性。
2、统计方法：思索新的统计方法，完善统计工具功能，尽量使日常统计智 能化，提高统计效率同时保证数据质量。
3、分析方法：学习新的数据分析方法和分析工具，提高数据分析准确度和 深度。
四、其它临时统计分析工作
数据分析工作总结 篇2
今年以来，我校加大信息化基础建设，严格落实信息系统安全及保护，从源头做起，不断提升了信息基础安全理念，强化信息技术安全管理和保障，加强对包括设备安全，数据安全，信息安全等信息化建设保障，以信息化促进学院业务管理的精简化和标准化。
一、信息等级化分类，安全分类化保护。
我校网络管理信息化管理现状，自网络信息中心（以下简称中心）成立时起，我中心制订了宿舍网络使用条款服务器托管等安全条款，此八年以来，保障了广大师生网络使用及业务系统安全，未因网络出现重大安全问题，未有因业务系统托管而出现硬件无法修复、数据被盗等基础保障。
1、服务系统保护、上学期我中心开始了安全等级建设，确立了服务系统安全分等级保护目标，重要信息重点保护，次要信息次级保护原则，针对原来一个系统多个应用的服务进行了应用分离，减少一个服务出题问题，多个业务受影响等问题，今年购买了存储服务器和服务器防火墙两个重要基础安全设备，针对我校业务系统保障，对学校、精品资源共享课网、一卡通等数据备份。使用了硬件防火墙对公开业务数据安全保护，现已对、青果系统、数字化校园系统进行IPS保护、WEB应用防护，其它系统进行安全审计防范等安全设施。
2、基础网络保障、今年我中心更换包括核心DCRS7608在内多个老旧网络设备，针对日益流行WIFI设备进行规范管，对宿舍网络WIFI共享禁用，对办公网络WIFI使用教育，谨慎使用开外式网络，减少基础网络隐患。
二、20xx年信息安全工作安排及问题整改。
1、规范流程操作，加强网络信息化教育。我中心要求系统使用部门或使用人员都应该了解信息安全形势，所管理系统的安全等级，遵守谁管理谁负责的原则，掌握操作技能，努力提高系统信息保障能力，对、青果系统、财务系统、图书馆管理系统、一卡通数据系统等业务所属部门要求分配专员管理，提高业务系统信息安全习惯。
2、办公无线网络使用规范，无线网络私建加重，基本每办公室都有职员安装了无线设备，甚至出现了办公室多个职员安装WIFI。需加强网络使用条件规范，区域多个WIFI接入，乱接入等问题整改，对办公室已有无线设备收编，禁止使用360，猎豹，共享精灵等无线热点、软件共享方式。
3、老旧设备更新换代，部分网络设备、服务器设备使用已长达八年之久，部分重要服务器还是原来老式台式机，今年已搬迁了心理系统，电子政务系统至新服务器，还有财务系统，图书管理系统还在老旧服务，难以保障稳定运行。
20xx年是我校信息安全投入历来一年，加强业务系统、基础设备安全及保障、20xx的到来，我中心将加大对网络信息安全管理和安全措施、安全技术力度，保证学院信息安全切实可行。
数据分析工作总结 篇3
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。
六、感想
1、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。
2、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。
3、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。
数据分析工作总结 篇4
如今，数据已经成为商业领域中不可或缺的一部分。无论是大型企业还是初创公司，都将数据分析视为指导业务决策的重要工具。商业数据分析的目的是通过收集、整理和分析大量数据，为企业提供有价值的见解和策略。本文将总结商业数据分析工作的重要性以及它在企业中的应用。
一、商业数据分析的重要性：
商业数据分析在现代企业中扮演着至关重要的角色。它可以帮助企业了解市场趋势和客户行为。通过精确的数据收集和分析，企业可以获得关于客户偏好、购买模式和竞争对手动态的洞察。这些见解可以帮助企业更好地了解市场需求，优化产品或服务，并制定营销策略。
商业数据分析可以提供对企业业绩的准确评估。通过监控和分析关键指标，如销售额、利润率和客户满意度，企业可以及时发现问题并采取相应措施。通过了解业绩趋势和影响因素，企业可以制定有效的业务策略，提高运营效率和盈利能力。
商业数据分析还可以帮助企业发现新的商机。通过挖掘和分析海量数据，企业可以发现新的市场需求和潜在客户群体。这些发现可以促使企业进行产品创新和市场扩张，从而带来更大的商业机会和收益。
二、商业数据分析在企业中的应用：
商业数据分析在不同行业和部门都有广泛的应用。在市场营销中，数据分析可以帮助企业了解客户的偏好和购买模式，以优化广告投放和市场定位。通过分析社交媒体数据和网络搜索趋势，企业可以了解消费者的喜好和需求，进而制定精确的广告策略。
在销售领域，数据分析可以帮助企业优化销售流程和改进客户管理。通过分析销售数据和客户反馈，企业可以识别销售机会、推动客户发展和提高销售效率。数据分析还可以帮助企业优化库存管理和供应链，减少库存成本和订单履约周期。
商业数据分析在财务管理中也起到至关重要的作用。通过分析财务数据，企业可以及时发现资金状况、盈亏状况和成本结构等方面的问题。这些分析可以为企业提供准确的财务预测和风险评估，帮助企业做出正确的财务决策。
在人力资源管理中，商业数据分析可以帮助企业优化招聘流程、改善员工绩效和减少员工离职率。通过分析员工数据和绩效指标，企业可以了解员工的培训需求、工作满意度和福利期望，从而制定合理的人力资源策略。
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商业数据分析在现代企业中发挥着重要作用，它可以帮助企业了解市场、评估业绩、发现商机和优化决策。通过合理的数据收集和分析，企业可以更好地了解客户需求、改善业务流程、制定有效策略，并实现持续的发展和增长。面对日益增长的数据规模和复杂度，企业应重视数据分析的人力、技术和工具的投入，并将其纳入日常运营中。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续的成功。
数据分析工作总结 篇5
随着互联网和信息技术的迅猛发展，商业数据分析逐渐成为企业决策的重要组成部分。作为一名商业数据分析师，我在过去几年中积累了丰富的经验和知识，通过对大量商业数据的收集和分析，为企业提供了有价值的洞察和决策支持。在这篇文章中，我将详细介绍商业数据分析工作的主要内容和取得的成果。
商业数据分析工作的第一步是数据收集和整理。我负责与各个部门合作，收集企业内部和外部的各种数据，包括销售数据、市场调研数据、客户反馈数据等。这些数据来自不同的来源和格式，我需要进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。通过有效的数据整理，我能够确保后续的数据分析工作准确可靠。
数据分析是商业数据分析工作的核心环节。在分析数据之前，我首先需要理解企业的商业目标和需求，确定需要回答的问题和解决的挑战。然后，我选择合适的分析方法和工具，进行相关的数据分析。常用的数据分析方法包括趋势分析、比较分析、关联分析等。通过对数据的分析，我能够发现数据中的规律和趋势，挖掘出数据背后的价值信息。
基于数据分析的结果，我进行数据可视化和报告输出。数据可视化是将数据通过图表、图形等可视化方式展示出来，让数据更加直观和易于理解。通过有效的数据可视化，我能够向决策者传达数据的要点和重要发现，帮助他们做出明智的决策。同时，我会将数据分析的结果整理成报告，以书面形式呈现，提供详细的分析过程和。这些报告和可视化成果为企业的决策提供了可靠的依据和指导。
在过去的几年中，我在商业数据分析工作中取得了一些重要的成果。我成功地开展了一项市场调研分析项目，通过对市场趋势和竞争对手进行分析，为企业发展提供了重要的参考意见。我参与了一个产品销售分析项目，通过对销售数据的分析和模型建立，帮助企业优化了产品组合和推广策略，提高了产品销售业绩。我还成功地利用客户反馈数据，进行了用户行为分析，为企业改进产品和服务提供了有益建议。
作为一名商业数据分析师，我深刻认识到数据的力量和价值。通过对商业数据的分析，我能够发现隐藏在数据中的商机和问题，为企业的决策提供科学的依据。数据分析也面临一些挑战，如数据质量不准确、数据量庞大等。在未来的工作中，我将继续改进数据分析的技能和方法，提高数据分析的效率和准确性。
商业数据分析工作是一项挑战性和有意义的工作。通过对商业数据的收集、分析和报告输出，我为企业提供了有价值的洞察和决策支持，取得了一些重要的成果。在未来，我将继续不断学习和进步，为企业的发展做出更大的贡献。
数据分析工作总结 篇6
近期主要完成了某产品用户画像分析，从总结、反思。
在开始阶段，遇到的主要问题是客户的要求是分析产品用户画像报告，因为没有直接跟客户沟通，而需求只有简单的一句话，我只能根据经验列出要分析的要点，确定需要的数据维度。在我确定分析框架后，我发现如果按照我方的想法最后输出的结果却不是客户想到的，那就白做了，所以确定分析框架后还需要客户确认，思路是否可行，分析方向有无异议。这个问题还算比较好解决，客户同意了分析思路即可。
经过与客户沟通后，到了第二阶段，发起提数需求。这个过程总体算比较顺利，客户方数据库工程师首先反馈了一份样本数据，让我方确认数据是否正确，如正确，则提供全量样本。数据验证的过程，主要是由我来完成，对样本数据，我提出了一些疑问，对方也一一解答。当然还有个别字段逻辑问题，我没有发现，对后续的分析带来了一些影响，造成最后能使用的维度减少，是一个遗憾。
拿到全量数据后，对数据进行清洗。在这个过程中发现数据质量非常不理想，很多字段的缺失值占比很大，个别字段也有异常值，总体样本中能使用的记录锐减。一开始我的处理方法比较简单，对缺失值占比达的字段直接不使用，带来的后果就是输出的第一版分析报告过于简单。
重新回到数据，再次对数据进行摸底，而且也调整分析方法，尝试使用聚类分析方法，按用户活跃渠道，对用进行分群，分群后，再结合其他维度，对用户进行描述。这一次输出的报告还是存在一些问题，最大问题就是用户群之间区别不明显，只能继续修改。中间因为要做另一个分析，用户画像分析就暂时先放一边。
完成另一个分析后，继续回到产品用户画像分析，这次同事提出了一些建议，在没有更好的思路前，我按照同事的建议第三次修改分析报告。当然还是要先处理数据，这次我对异常值、缺失值就行了处理，异常值使用的是盖帽法，对缺失值，在一些字段中用0填补，这样增加了可使用的维度。数据清洗完后，对连续变量进行分箱处理，这一次还是先使用聚类分析，对几个字段进行聚类，这样增加了两个大的维度，接着基于两个大的维度，使用对应分析方法，结合其他维度观察变量间的关系，最后的结果显示有部分变量之间是存在明显的关系，有些几乎没有区别。数据处理完后，再次输出分析报告。
完成第三次分析后，我回过头来看看分析中存在的问题，尤其是使用对应分析，查阅了一些资料，发现在对应分析中，应该先进行预分析。聚类分析，两次我都是使用k—means聚类，其实还可以使用二阶聚类，二阶聚类适用于分类变量，这是快速聚类不适用的，我尝试在清洗后的数据中使用二阶聚类，效果尚可。
最近恰好又在看丁亚军老师的讲课视频，讲到聚类分析，再结合我在工作中的应用，对聚类分析方法有了新的认识。聚类方法在刚兴起的时候，是不被传统的统计学家们接受，因为这个方法太简单，没有使用到过多的统计学知识。在实际的工作中，聚类使用的频率还是很高的，尤其是在用户分群方面，用户特征的描述。对应分析是第一次用到，为什么会想到使用对应分析，主要是根据变量类型，几个分类型变量，探究变量间的关系，除了相关分析外，对应分析也使用，而且它的结果更直观。
最后能完成第三稿也要感谢同事的建议，一个人的力量是有限的，群策群力、集思广益才能做得更好。
数据分析工作总结 篇7
临床数据分析工作是医疗领域中非常重要的一项工作。通过对大量的医疗数据进行分析和挖掘，可以帮助医疗机构和医生更好地了解患者的病情和治疗效果，进而优化医疗流程和提升治疗效果。在这篇文章中，我将详细介绍临床数据分析工作的重要性和实施过程，并且分享我在这方面的工作经验。
第一部分：临床数据分析的重要性
1.提升医疗服务：通过分析患者的病历数据和治疗记录，可以发现患者的异常情况和疾病风险，及时调整医疗策略，提供更精准、个性化的医疗服务。
2.优化医疗流程：通过数据分析，可以发现医疗流程中的短板和问题，提供改进措施，提高医疗效率和质量。
3.支持决策制定：基于大数据分析，可以为医疗机构的决策提供科学依据，降低风险，提高效益。
4.开展科学研究：通过对大量的临床数据进行整理和分析，可以开展科学研究，推动医学进步。
第二部分：临床数据分析的实施过程
1.数据收集：从医院的电子病历系统中提取需要的数据，包括患者的个人信息、疾病诊断、治疗方案、检查结果等。
2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复或错误数据，确保数据的准确性和完整性。
3.数据整合：将清洗后的数据进行整合，建立数据库或者数据仓库，便于后续的分析和查询。
4.数据分析：通过使用各种统计分析方法和机器学习算法，对数据进行深入分析，探索数据中的关联关系和规律，并提取有用的信息。
5.数据可视化：将分析结果以直观的图表、报表或者可视化界面的形式展示，便于医疗工作者的理解和使用。
6.结果解释：对分析结果进行解释和总结，提供具体的建议和措施，以指导医疗机构的决策和临床实践。
第三部分：我的工作经验分享
我在某医疗机构从事临床数据分析工作已经有三年的时间了，在这段时间里，我积累了一些宝贵的经验。我一直坚持数据分析与医疗实践相结合的原则，注重将理论应用到实际中去，为医疗工作者提供实用和可行的解决方案。我注重数据的质量和准确性，通过认真的数据清洗和整合工作，确保分析结果的可靠性。另外，我还注重数据的可视化呈现，采用直观的图表和报表，使医疗工作者能够清晰地了解分析结果，快速做出决策。我还不断更新学习新的统计方法和数据挖掘技术，以提升自己的专业水平，为医疗工作的改进和创新做出更大的贡献。
临床数据分析工作在医疗领域中具有重要的地位和作用，通过对大量的医疗数据进行分析和挖掘，可以为医疗机构和医生提供更好的决策支持和指导，提升医疗质量和效果。在未来的发展中，临床数据分析工作将会迎来更大的挑战和机遇，需要不断提升自身的专业能力和技术水平，与时俱进。相信通过我们的共同努力和创新，临床数据分析在医疗工作中的价值将会得到更大的发挥。
