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银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结(大全9篇)

作者:琉璃 银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结(大全9篇)

总结是对过去一定时期的工作、学习或思想情况进行回顾、分析,并做出客观评价的书面材料,它可使零星的、肤浅的、表面的感性认知上升到全面的、系统的、本质的理性认识上来,让我们一起认真地写一份总结吧。总结怎么写才能发挥它最大的作用呢?下面是我给大家整理的总结范文,欢迎大家阅读分享借鉴,希望对大家能够有所帮助。

银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结篇一

随着课改的深入,考试评价的形式和内容也在做相应的改变,突现了对学生动手能力和联系实际解决问题能力的关注;在发展性上,积极寻求试题呈现形式的多样性,加联系生活实际的数学知识的考查力度。具体而言,此次命题题量,题目类型琐碎灵活。不但考察学生基础知识及口算、笔算能力又考察了学生的观察、分析、及解决问题的能力和动手能力,还考察了学生认真审题及细心答题的习惯。

考生卷面得分率及失分状况分析

试卷共分六个题:

(一)填一填。

共7小题。出错最多的是第5,7题。这道题是考查学生对“找规律”“万以内数的认识”这部分的知识的掌握,出错原因是部分学生没有灵活掌握所学知识,学得不扎实。

(二)直接写出得数

小学二年级数学第二学期期末考试试卷分析:共12小题。8×4÷6超纲了,我校改成8×4÷4,学生多能做对。

(三)列竖式计算。

共三题,正确率较高。

(四)我会画。

学生失分率较高,不能正确定位,图形画得不准确。

(五)统计。

第四题解决实际问题的计算中失分,原因是没看清题目给的数字信息,很混乱。

(六)解决问题。

共3小题。特别是第3小题,此题本身有一定难度。并且在这一个题目中出现了3个不同的问题,学生不知道逐一解答,而无从下手,将上面“便宜约元”答在最下面,而且他们不明白“现在买”的意思,在加上要先约后算,增加了难度,好多学生不懂题意,加上分值较,造成学生失分率比较高,看来在今后教学中学生认真读题,理解题意需要强化训练。

1、低年级学生加强学习习惯和主动学习能力的培养。

2、加强数学知识与现实生活的联系,注重知识形成过程与能力发展并重。

3、继续加强基础知识夯实和基本练习到位、练习多样的训练。

4、教师应多从答题错误中深层次思学生的学习方式、思维的灵活性,联系生活、培养数学能力等方面的差距,做到既面向全体,又因才施教。

银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结篇二

一、主要工作情况

1、抓好组织调整与落实

年初,按照市武装部201*年民兵、预备役部队组织整顿工作的总体部署和要求,结合我镇民兵、预备役工作的实际情况,对基层民兵连队的组织进行了重新调整。把一批文化素质高、年龄较轻、身体素质好的适龄青年编入了民兵部队当中。通过抓组织调整,实现我真民兵“编组合理、组织健全、干部齐备、民兵充足、官兵相识”的好局面,调整后,我真民兵总数为4200名,普通民兵3700人,基干民兵480人,编制在20个民兵连中,其中编入市武装部及步兵分队2个连,311人;侦察连1个,95人;防化连1个,74人。

2、抓好基层连队正规化建设,搞好退伍军人与地方专业对口、半对口技术人员服预备役登记、统计工作。

为了加强基层连队正规化建设,按照年初制定的计划目标,以“典型”促进全面发展为目的,开展争创“先进连队”活动。我们重点对合并后的村按照连队建设标准进行了重点监督检查,健全了各项规章制度,宣传图板齐全,各种资料立卷归档、统一放入文件柜内保管,软件实施落实到位,硬件设施达到了“五有”的标准,即:有门牌、有办公室、有库房、有资料库、有活动场所。我们以交界台村、前柳河村民兵连正规化建设为典型,通过试点作用取得了很大成效,现已达到“红旗连5个,先进连队5个,达标连队10个”。使之全面达到了连队建设标准要求。前柳村民兵连被海城人武部评为基层标杆民兵连。通过对退伍军人和地方专业对口、半对口技术人员的等级统计,把身体素质好、年轻、有专业的技术人员及时补充编入“二营有线连”,成为预备役战士,提高连队的战斗力。

3、抓好民兵应急分队建设,圆满完成上级交给的各项急难险重任务。今年11月份,我们面对我省突如其来的禽流感疫情紧急启动了应急预案为了提高适应新情况能力,我们重新调整了应急分队人员,调整后,我们现有应急分队500人,每村25人。这些同志们分别配合镇、村两级领导在各自的村进行了设卡堵卡,他们不畏严寒,不怕艰苦,在保护国家人民群众生命财产的关键时刻不计个人得失,为党和政府交上一份满意的答卷。

4、抓好新兵选送,做好征兵工作

201*年,海城市人民政府、市武装部向我镇下达了征集男性新兵32名的任务。为了圆满地完成今年的征兵任务,向部队输送优质兵员,我们早作准备开始宣传,并且在报名初检、上站体检、政治审查、文化检查、病史调查、协商兵员等多个步骤层层把关,使我镇兵员在海城体检时合格率达到70%,名列前茅。受到了市委武装部的大力赞赏,也得到了接兵部队的好评,我镇被鞍山市人武部和海城市人武部均授予了“征兵工作先进单位”的光荣称号。

二、不断加强学习,提高自身素质

为了适应新时期的民兵预备役工作,自己深深感到理论的功底还比较浅。只有不断的学习,提高自身素质,才能迎接各个方面的挑战。因此,我除了参加真理定期的集中整治学习外,还利用一切机会挤出时间自学相关知识。

1、结合本职工作努力学习新时期党的路线、方针、政策。从今年一月开始,我镇开展了保持^v^员先进行教育学习活动。在学习过程中,我始终把“三个代表”的重要思想和十六届五中全会精神作为全年的学习重点,认真完成先进性教育学习各个阶段具体要求,写了一万字以上的学习笔记和两篇体会文章。以此来充实提高政治思想觉悟和理论水平,丰富政治理论功底,始终保持清醒的头脑。

2、扎进时间学习业务知识。为了能把本职工作做得更出色,我利用业余时间自学了《兵役法》、《辽宁省兵役工作管理条例》等相关法规书籍,关心新形势下国家队预备役要的新特点,力求把工作做到最好。

三、从严要求自己,锤炼自我品格

作为镇党委班子的一员,自身的形象直接影响到镇党委的整体形象。因此,我在工作和生活中始终注重严格要求自己,努力锤炼过硬的思想品质,保持^v^员的本色。

1、筑牢思想防线。作为一名党员干部,必须时刻把维护党的利益 ,国家的利益 和人民的利益 作为实现人生价值的最高追求,牢固树立正确的.人生观、价值观、世界观。在工作中,始终坚持艰苦奋斗的光荣传统和作风,自觉地实践“三个代表”的重要思想,全心全意为人民服务。

2、注重行为规范。时刻按照党员干部标准来严格要求自己,时刻保持自重、自警、自醒、自励。严格执行党风廉政建设的各项规定,从小事做起,防微杜渐。堂堂正正做人,清清白白为官,对违背人民群众意愿的事,坚决不做。

3、塑造良好的品德。我始终恪守“为人以真,待人以诚,处事以公”的原则,不断强化自身修养,培养自己的良好品德,对待同志坚持以诚相待。

四、存在的不足

当然,在取得一些成绩的同时,我还存在着一定的不足。主要体现在理论学习抓的深度还不够,在学习中只满足教育的需要,缺乏系统的学习精神,多是零散学习,接下来还应往着方面努力。

银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结篇三

经营工作是我们全部工作的核心,酒店紧紧抓住两大主营部门客房、餐厅收入,在现有条件下努力开拓市场。通过酒店全体干部职工的共同努力,酒店总营收xx万元。其中客房收入xx万余元;餐饮收入xx万余元;其他收入xx万余元。

今年酒店仍继续完善推行全员促销。以营销部为龙头,勤走动,多沟通,利用各种渠道和有限的资源,结合自身特点进行宣传、促销,积极开发新客源。今年,酒店加大了对团队会议的销售力度,想方设法。及时获取了解真实可靠的客源、团会信息,并随着市场的变化及时调整营销策略。营销部主动与各经营部门沟通,了解客源状况以及存在的困难与问题,出主意、想办法,开展有针对性的促销,取得较好成绩。

细褡橹

贫?在效能建设查摆问题阶段,在党员中开展了批评与自我批评,不断地提高了党员的党性修养。此外,党支部注重培养新党员。加强了对新党员和入党积极分子的培养教育和管理,今年上半年,我酒店支部陈波同志顺利通过党员预备期考察转正,入党积极分子盘水英经考察评议纳入党员考察对象。

3、工会、共青团工作及企业文化建设

银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结篇四

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。

银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结篇五

xx支行按照xx的部署与要求,认真贯彻xx行长在年初工作报告中提出的“坚持高标准,确保实现新发展”的工作指导思想,迎难而上,奋力开拓,200*年一季度,各项业务稳步增长,各项存款总额x万元;存贷比为x%,经营利润x万元,经营状况良好,为完成全年任务打下了较好基础。

根据xx的通知,现将xx支行一季度经营状况汇报如下:

一、各项指标完成情况按xx年初下达的各项工作计划,xx支行制定了xx的工资绩效考核制度,各部门狠抓落实,积极开拓,共同努力,完成如下:

银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结篇六

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。

银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结篇七

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。

银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结篇八

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。

数据分析师是做什么的?

“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。

数据分析师薪资待遇:

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。

银行数据监测分析工作总结 数据分析工作总结篇九

从调查中可以看出,大学生兼职在我们湖南科技学院也是普遍从在的现象,而其中的原因是多方面的。从学习方面上看,大学的课堂授课时间要大大少于中学阶段,以自学为主的大学生们有更多的空闲时间可以自由支配;从生活方面看,进入大学后,衣食住行等个人生活往往都由自己安排,自主、自立、自律是大学生活的主旋律;大学生活节奏快,活动空间大,接触面广,朋友同学来自全国各地,语言、个性、习惯、价值观念各不相同的差异,在共同生活相互接触中,易逐渐融合;从校园环境上看,大学生活丰富多彩,各种启事,各式传单随处可见,各种组织的活动,各式性质的社团比比皆是。这为大学生们兼职提供了丰富的舞台。

现在大学校园里兼职的许多学生,他们兼职的目的并非完全是因为高额的学杂费和生活费,或者是贫困家境。毕竟国家助学贷款和学校各类奖学金在某种程度上减轻了学生的经济负担。大学生们认为,在校期间从事兼职工作是他们了解社会、贴近现实的最好方式,兼职经历能让他们更多地发现社会需求,明确自身的不足,通过兼职能让他们将来更好的适应瞬息万变的社会。于是他们纷纷迈出了走向社会的第一步兼职。所以大学生普遍选择兼职的主要目的还是通过这个过程使自己对社会的了解加深了许多,为今后的工作奠定基础。

同时大学生的从事兼职的类型是有限的,很少能与自己的专业相关,多数还是廉价的体力劳动。这原因有多方面的,但我认为主要原因有二:一方面,时间有限,一般都是利用课余时间,所以同学们只能选择耗时少,收入较高的工作;另一方面,社会经验较少,工作能力有限,诸多用人单位不予考虑。况且在校园里的学生了解兼职的途径还是不很广。很多都是同学介绍才走上兼职的岗位的。那是否可以通过中介来了解呢?答案是否定的。很多大学生对中介机构表示怀疑,而学生在通过中介寻找工作的过程中上当受骗也很多。中介机构本身的信誉就是一个关键,再加上中介机构还要收取中介费,少则三五十元,多则一二百元。这对于收入又不高的大学生来说,要付上这笔中介费相当于要他们无偿打工三五天,甚至一个星期。但通过学校海报了解且能获得工作的同学也不是很多,相对而言,大学生自己的勤工俭学部门是在信誉和权益方面有较好的保障,但由于其发布的信息量远远不能满足同学们的需要,且有时同学之间还会通过某种内在关系先取得工作的机会。所以这在两方面上也影响了同学们的兼职“前景”。

大学生对兼职的所得还是理性的处理,不会肆意挥霍。多数会作为生活费,减轻家里经济负担。同时多数的家长也会赞同孩子在校做一些兼职,因为家长们也知道,在这竞争如此激烈的社会,没有一点能力,没有一点社会经验是不容易找到好工作的,况且社会上的劳动力已经相当充足,每年高校却在不断扩招,大学生就业难的问题的也被媒体不断地报道,家长也担心孩子的未来,现存如果不放手让孩子锻炼一下,那将来的工作更难有保障。但家长也会担心孩子在外的安全问题,这也就需要大学生在兼职的同时,更多地注意自己的安全。

而面对同学们在兼职中面对各种问题,总的来说还是因为社会经验不足所引起的。有的时候面对下一些问题,没有利用法律武器来维护自己合法的权益,如工资拖欠问题,工作开始前的合同签定问题。同学们总是觉得这是兼职,非正式工作,一般也不会去仔细考虑一些问题。遇到困难不是私下解决,就是忍气吞声。

在兼职工作中同学们也遇到了不同的问题,主要有交通问题、交际问题、做事达不到标准、缺乏一定的社会经验,当工作中遇到的问题不能及时解决、有时工作时也会考虑到面子问题,体力劳动消耗大,对社会上的一些做法一些问题不能理解也不能接受,不太适应社会的风气,有时也会出现与学习冲突的时候。