当前位置:首页产品运营

数据分析报告怎么写(数据分析怎么写)

作者:大河SEO(www.seobank.cn) 时间:2022年09月15日 阅读:12 评论:0

本文目录一览:

年度数据分析报告范文

年度数据分析报告范文

年度数据分析报告范文,在我们的工作中,相信大家对写报告都不陌生吧!而报告是可以让人们对自身工作进行一个分析,让大家可以更清楚了解到自身的不足。那么大家知道怎么写报告吗?下面是我为大家整理的年度数据分析报告范文!

年度数据分析报告范文1

随着20xx年钟声的临近,20xx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20xx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20xx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

20xx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20xx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。

四、20xx年的工作打算

20xx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。

年度数据分析报告范文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,对学校官网、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,现已对官网、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,对官网、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最大一年,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。

撰写数据分析报告6个步骤

撰写数据分析报告6个步骤

撰写数据分析报告6个步骤。在职场上,有的岗位是需要撰写数据分析报告的,想要写好数据分析报告就要知道写它的步骤。接下来就由我带大家了解下撰写数据分析报告6个步骤的相关内容。

撰写数据分析报告6个步骤1

1、明确目标

在「 明确数据分析目标的 3 个步骤 」这篇文章中,我们说过,要正确地定义问题、合理地分解问题、抓住关键的问题。

当明确目标之后,我们需要梳理分析思路,搭建分析框架,开始思考以下问题:

采用哪些分析指标?

运用哪些分析思维?

使用哪些分析工具?

明确目标,是确保数据分析过程有效进行的先决条件,可以为后续的步骤提供清晰的方向。

2、收集数据

收集数据是围绕数据分析目标,按照分析思路和框架,收集相关数据的过程,为后续的步骤提供素材和依据。

收集的数据包括原始数据和二手数据,其中原始数据包括公司内部的数据库、调查得到的数据等;二手数据包括统计局发布的数据、公开出版物中的数据等。

收集数据的基本要求是:真实性、及时性、同质性、完整性、经济性和针对性。

3、处理数据

处理数据,是从大量杂乱无章的原始数据中,抽取对解决问题有价值的数据,并进行加工整理,形成适合数据分析的样式,保证数据的一致性和有效性,这是数据分析之前必不可少的阶段。

数据的处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等过程,原始数据一般都需要经过一定的处理,才能用于后续的数据分析工作。

在处理数据的过程中,准确性尤为重要,如果数据本身存在错误,那么即使采用最先进的数据分析方法,得到的结果也是错误的,不具备任何参考价值,甚至还会误导决策。

具体处理数据的方法,可以参考以下文章:

4、分析数据

分析数据,是对客观真实的数据,运用恰当的方法和工具,进行科学有效的分析。

参考文章:

如何用 Python 分析数据?

5、展现数据

通过数据分析,隐藏在数据背后有价值的信息逐渐浮现出现,此时需要通过合适的方式展现出来,让人一目了然,提高信息传递的效率。

通常情况下,展现数据的方式通常是用图表说话,即数据可视化,常用的数据可视化图表有很多,可以参考:

数据可视化话题集锦

6、结论建议

一份好的数据分析报告,需要有明确的结论建议。

如果换位思考,站在决策者的角度,更想知道的是可行的解决方案。

如果数据分析报告没有明确的结论建议,那么也就失去了报告的灵魂。

所以,要想制作出更有价值的数据分析报告,不仅要掌握数据分析的思维和工具,而且还要熟悉业务,这样才能提出更好的建议。

小结

数据分析报告的制作过程,通常可以分解为明确目标、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据、结论建议等 6 个步骤,这是对整个数据分析过程的总结,为决策者提供科学、严谨的决策依据,从而降低企业的经营风险,提高企业的核心竞争力。

如果把数据分析报告比作一个产品,制作报告的人就是产品经理,看报告的读者就是用户。

作为「产品经理」,同理心很重要,通过自我体验来理解他人,乔布斯能瞬间把自己变成傻瓜,这是同理心的一种表现。数据分析的思维和工具也很重要,它们是数据分析的基础。想象力是广袤的天空,但不是天马行空,而是基于同理心的推演,运用数据分析的思维和工具,让推演更加科学有效。

在一份数据分析报告的背后,有许多枯燥的、基础的准备工作要做,例如数据采集、数据仓库、数据治理等等。

如果没有高质量的数据作为坚实的地基,那么数据分析报告的高楼大厦是不稳固的。 如果没有明确数据分析的目标,那么后面的工作可能就是胡拼乱凑,用一堆图表堆砌的花架子,并不能解决实际的问题。

数据分析报告不要搞形式主义,而要有实质的内容,还要关注细节。

撰写数据分析报告6个步骤2

数据分析报告范文

项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性,为投资方决策项目提供科学、严谨的依据,降低项目投资的风险。

项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据:

政策背景:随着我国经济体制变革的不断深入发展,中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义,这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估,实行备案制。而投资方和项目方,则对项目的风险承担完全责任,完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告,中国的项目分析,将彻底进入市场化的运作模式。

时代需求:进入二十一世纪信息化时代,传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术,成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域,是信息化时代发展的必然结果。

项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据

任何欣欣向荣的企业,都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢?发达国家的做法是对项目的最终决策,一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国,随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展,加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段,投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性,专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析,以便正确决策项目;越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

有关数据分析报告的详细样本,建议你到一些权威的数据分析机构去找找。。。

很多的,而且有非常多的数据分析模型和分析数据,还有案例

我给你介绍一个国内比较专业的数据分析机构

“开元研究”,希望你去了解一下。

透析审计领域的数据分析报告

一、目标定位

内容往往服务于目标,目标决定内容,因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容,我们应首先明确其目标定位。

构建数据分析报告的目标概念在外延上有所侧重,定位于为处于信息时代的审计服务。因此,它需要统一并且服务于审计这个大目标,但也具有自身的特点。根据《审计法》规定,我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下,我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标,通过数据分析,实现价值最大化的审计决策,从而支撑制订的.审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为,从属于其总目标,构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面:

1、进行总体分析。从审计工作需求出发,对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析,把握全局,形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。

2、确定审计重点,合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上,根据被审计对象特点,通过具体的趋势分析、对比分析等手段,合理的确定审计的重点,协助审计人员作为正确的审计决策,调整人力物力等资源达到最佳状态。

3、总结经验,建立模型。通过选取指标,针对不同的审计事项建立具体的分析模型,将主观的经验固化为客观的分析模型,从而指导以后审计实践中的数据分析。

以上3个具体目标的联系是紧密的,不是孤立的,只有在进行总体分析的基础上,才能进一步的确定审计重点,并在对重点内容的分析中得出结果,进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标,最终得出的报告将是不完整的,对制订审计实施方案也没有可靠的支撑作用。

二、适用范围及对象

首先本文所论述的数据,是在信息化环境中审计人员开展审计时需处理的电子数据。为了明确分析对象的范围,我们制定了对于数据的三个限制条件:

①来源于信息系统中,包括财务、业务、管理等方面;

②能以数据库中二维表的形式存储于计算机中;

③有助于审计分析。基于这些限制条件,数据应包括财务数据、业务数据和补充数据(从被审计单位以外的地方采集与数据分析相关的数据)。我们可以根据需要分析其中一种或几种数据。

其次,数据分析报告所记录的对象是计算机审计中审前调查阶段所作的数据分析的过程及结果。在实际审计工作中,数据分析报告应在计算机审计审前调查阶段数据分析完成后撰写,为制订审计实施方案提供参考。

三、原则

我们认为,编制数据分析报告总体上应当遵循以下原则:

1、规范性原则。

数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范,标准统一,前后一致,基本上要与前人所提出的相一致,例如对商业银行的盈利能力进行分析时采用了“税收比率”这个已存在的指标,就不能自己重命名为“税收收入比”等其他名称。

2、重要性原则。

数据分析报告一定要体现审计的重点,例如在真实性、合法性审计中,就应该重点选取真实性、合法性指标,构建相关模型,从数据上进行分析。并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中,也要按照问题的重要性来排序。

3、谨慎性原则。

数据分析报告的编制过程一定要谨慎,体现在基础数据须要真实完整,分析过程须要科学合理全面,分析结果可靠,建议内容实事求是。

4、鼓励创新原则。

计算机审计技术是在不断发展进步的,必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来,数据分析报告要将这些创新的想法记录下来,发扬光大。

总之,一份完整的数据分析报告,应当围绕目标,确定范围,遵循一定的前提和原则,系统的反映计算机数据分析的全貌,从而推动计算机审计事业的进一步发展。

数据分析报告格式

数据分析报告格式范文

数据分析报告格式范文。现代社会是一个大数据时代,职场上的数据分析报告的用途广泛,我们也需要写数据分析报告,这样才能提高自己的工作能力。接下来就由我带大家了解数据分析报告格式范文的相关内容。

数据分析报告格式1

【摘 要 题】青少年社会调查

【正 文】

中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。(]统计表明,2003年中国14~35岁人口有4.65亿,占总人口的36.25%。对于任何社会来说,青少年都是民族的未来与希望。中国社会正处于改革开放的时代,现在的青少年是变革的弄潮儿、受益者和风险承担者,他们正在经历着我国社会经济等方面的重大变革,发展变化的速度很快。客观、准确地了解和掌握青少年的现状,才能从实际出发,制定有效的政策,从而正确引导青少年,把青少年一代培养成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。本报告主要是依据统计数据对近年来中国青少年发展状况进行分析,所采用的数据均为撰写本报告时(截至2005年7月31日)中国青少年发展状况指标体系中各项指标所能获得的最新数据。在本报告中青少年采用14~29岁和14~35岁两种年龄统计口径。

青少年人口状况指标

1、青少年人口总数及比重

2003年人口变动抽样调查数据显示,全国14~29岁青少年共有311,217,923人,占总人口的24.25%。其中男性158,338,086 人,女性152,879,837人,分别占总人口的12.34%和11.91%,性别比

为103.57。()14~35岁青少年共有465,259,674 人,占总人口的36.25%。其中男性235,453,157人,女性229,806,517人,分别占总人口的18.34%和17.90%,性别比为 102.46。

2、青少年人口性别年龄构成

分性别年龄结构反映的是男女不同性别人口的年龄分布情况。2003年中国青少年分性别人口的年龄分布基本一致,无论是男性还是女性,在其总人口中都是30~35岁人口所占比例最高,其次是14~20岁人口。人口年龄结构在20~30岁之间出现凹陷,除了自然的人口变动规律(如受人口惯性发展的影响)以外,与该年龄人群的漏报也有较大关系。因为这一年龄段人群处于流动活跃时期,而流动人口的漏报是统计中很难避免的。同时,我国军人也主要集中在这个年龄段,而军人人数是不在统计数据中反映的,这也加大了凹陷的程度。

3、青少年人口分布状况

人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量。2000年第五次人口普查时,14~29岁的青少年人口广东省为最多,达2900万人,西藏最少,仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在24.01~34.03%区间范围内,广东省比重最高,达34.03%,最低的为江苏省,占 24.01%。14~35岁的青少年人口数分布与14~29岁的青少年人口数分布接近,比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。

2003年14~29岁青少年人口31,122万人,居住在城市的有7817

万人,占青少年人口的25.12%,居住在镇的有4718万人,占 15.16%,居住在乡的有18,587万人,占59.72%。[)14~29岁青少年人口城镇化水平40.28%略低于我国40.53%的城镇化水平。 14~35岁青少年人口46,526万人,居住在城市的有12,165万人,占青少年人口的26.15%,居住在镇的有7234万人,占15.55%,居住在乡的有27,127万人,占58.31%。14~35岁青少年人口城镇化水平41.69%又略高于全国平均水平。

4、青少年人口的迁移

2000年第五次人口普查时,我国迁移人口有12,466,250人,其中14~29岁6,749,193人,占迁移总人口的54.14%,14~35岁8,396,246人,占迁移总人口的67.35%。迁移原因以务工经商、学习培训、婚姻迁入为主,占迁移总人口的七成之多(见图1-3a和图1-3b)。从全国迁移情况来看,学习培训、分配录用、婚姻迁入、务工经商主要是以青年人口为主,均占80%以上。

5、青少年人口的受教育状况

随着我国社会经济的发展,受教育程度普遍提高,14~29岁青少年人口有98.33%受过小学以上教育,14~35岁青少年人口比例略低一点 (97.14%),但仍以初中教育程度为主,分别占55.13%和50.34%。这与青少年正处于学习求知年龄不无关系。从全国总人口受教育情况来看,青少年人口受教育程度明显好于其他年龄人口,初中以上各级文化程度人口中,14~29岁人口基本占40%左右,14~35岁人口基本占60%左右。

6、青年人口的婚姻状况

青年人正处于组建家庭时期,15~29岁青年未婚人口占64.03%,有配偶占35.53%,随着年龄的增长,有配偶的比例逐渐增大,15~35岁青年未婚人口占43.36%,有配偶占55.02%。[]青年人口婚姻关系比较稳定,无论是在15~29岁青年人口中还是在15~35岁青年人口中,丧偶、离婚和再婚有配偶的比例都非常低,分别为0.7%和1.62%。

7、青年人口生育状况

青年人口不同于老年人口和少年儿童人口,随着其生理和心理的发育成熟,开始组建家庭哺育后代。从生育的年龄分布来看,青年正处于生育高峰期。根据2003年全国人口变动抽样调查数据计算,全国一般生育率为38.01‰,总和生育率为1.4‰,29岁组累计生育率为1164.79‰,35岁组累计生育率为1375.93‰。

8、青少年人口死亡状况

青少年人口处于风华正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低时期。青年人口死亡率随着年龄的增长略有增长,但增长幅度不大,基本在0.28~1.38‰的小区间范围内波动增长。根据2003年全国人口变动抽样调查数据计算,全国死亡率水平为6.05‰,青少年人口死亡率远远低于全国平均水平,14~29岁的死亡率仅为0.85‰,14~35岁的死亡率为0.95‰。

9、青年人口的民族状况

我国是一个多民族国家,在960万平方公里土地上居住着56个民族,每个民族都有自己的青少年人口。2000年第五次人口普查时,汉族仍是我国的主体民族,14~29岁青少年人口中有90.58%为汉族,9.42%为少数民族;14~35岁青少年人口中汉族比例略高,为91.09%,少数民族占 8.91%。[)少数民族中壮族、满族、回族、维吾尔族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人数最多,人口比例均占0.5%以上。

数据分析报告格式2

数据分析报告格式范文

目录

第一章 项目概述

此章 包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。

第二章 项目市场研究分析

此章 包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。

第三章 项目数据的采集分析

此章 包括数据采集的资料、程序等。

第四章 项目数据分析采用的方法

此章 包括定性分析方法和定量分析方法。

第五章 资产结构分析

此章 包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。

第六章 负债及所有者权益结构分析

此章 包括项目负债及所有者权益结构的分析:短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。

第七章 利润结构预测分析

此章 包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。

第八章 成本费用结构预测分析

此章 包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章 偿债潜力分析此章

包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。

第十章 公司运作潜力分析此章

包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析,现金周期、营业周期分析等。

第十一章 盈利潜力分析

此章 包括净资产收益率及变化状况分析,资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。

第十二章 发展潜力分析

此章 包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。

第十三章 投资数据分析

此章 包括经济效益和经济评价指标分析等。

第十四章 财务与敏感性分析

此章 包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。

第十五章 现金流量估算分析

此章 包括全投资现金流量的分析和编制。

第十六章 经营风险分析

此章 包括经营过程中可能出现的`各种风险分析。

第十七章 项目数据分析结论与推荐

第十八章 财务报表

第十九章 附件

数据分析报告怎么写

大家都知道,不管是什么文体都是有一定的结构的,当然,数据分析报告会有一定的结构,但是这种结构不是一成不变的,会根据公司业务、需求的变化而产生一定的调整。很多文体就是最经典的结构还是“总—分—总”结构,它主要包括:开篇、正文和结尾三个部分。当然,数据分析报告也可以是这样的结构。

在开篇的部分包括标题页、目录和前言。正文主要包括具体分析过程和结果;结尾主要是结论、建议和附录。我们会为大家一个一个的解释这些内容需要注意的地方。

首先就是标题,标题页需要写明报告的题目,标题需要精简干练,根据版面的要求在一两行内完成。起好标题很重要,好的标题不仅可以表现数据分析的主题,而且能够引起读者的阅读兴趣。对于标题需要注意4点。第一就是提出疑问。这里标题以设问的方式提出报告所要分析的问题,引起读者的注意和思考。第二就是概括主要内容这类标题重用数据说话,让读者捉住中心。第三就是解释基本观点。这类标题往往用观点句来表示,点名数据分析报告的基本观点。第四就是交代分析主题。这类标题反映分析的对象、范围、时间和内容等情况,并不点名分析师的看法和主张。

然后说说目录,如果一份数据分析报告没有目录,那么这个数据分析报告不是一个完整的数据分析报告,目录可以帮助读者快速的找到所需内容,因此要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在word中展现,还要在章节名称后加上对应的页码,对于比较重要的二级目录也可以将其列出来,但是目录也不要太过详细,因为这样读起来不够好。另外,通常公司和企业高管没有时间读完完整的报告,他们只对其中一些以图表展示的分析结论感兴趣,所以,当书面报告中有大量的图表时,可以考虑将图表单独制作成目录,以便日后利用。

如何写数据分析报告

相信很多数据分析师在写数据分析报告的时候也会遇到一些困惑,因为我最近也在写一个报告,在这里就梳理一下如何写数据分析报告

数据分析报告是数据分析师常见的工具,写好一份数据分析报告,不但能够清楚描述问题,洞察数据并且提出一些有思考的举措,也很能反映出一个数据分析师的思维和用数据讲故事的能力,网上虽然也有很多关于写好数据分析报告的文章,但是大部分都是偏重于理论,具体实践的很少,我就在这里做一个汇总,希望能帮助一些朋友,以期抛砖引玉

--------分割线--------正式开始--------

一份好的数据分析报告离不开两部分:数据部分和分析部分。巧妇难为无米之炊,数据之于数据分析师就好像食材之于巧妇,数据的重要性可见一斑,分析部分是数据分析师将数据做成报告的最重要一步,是最体现一个数据分析师功底的部分,也是拉开差距的部分,下面就针对两部分分别进行阐述

一. 数据部分

数据部分最重要的就是数据质量,数据质量的好坏直接决定一份数据分析报告的好坏,如果报告中某一个数据被质疑,会直接影响这份数据分析报告的可信度,本章说一说跟数据有关的一些内容

1.数据的质量

1.1数据类型

数据类型比较好理解,就是数据以什么样的类型存储的,不同的数据类型有不同的使用方法,因此在处理数据之前,必须要先了解数据类型,常见的数据类型有(这里只说一些常见的数据类型):

整数型

int :用于存储整数,存储从-2的31次方到2的31次方之间的所有正负整数,每个INT类型的数据按4 个字节存储

bigint :用于存储大整数,存储从-2的63次方到2的63次方之间的所有正负整数,每个BIGINT 类型的数据占用8个字节的存储空间

smallint :用于存储小整数,存储从-2的15次方到2的15次方之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间

浮点型

real :存储的数据可精确到第7 位小数,其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。 每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间

float :存储的数据可精确到第15  位小数,其范围为从-1.79E -308 到1.79E +308。 每个FLOAT 类型的数据占用8 个字节的存储空间。  FLOAT数据类型可写为FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 数据的精度。n 为1到15 之间的整数值。当n 取1 到7  时,实际上是定义了一个REAL 类型的数据,系统用4 个字节存储它;当n 取8 到15 时,系统认为其是FLOAT 类型,用8 个字节存储它

字符型

char : 数据类型的定义形式为CHAR[ (n) ],n 表示所有字符所占的存储空间,n  的取值为1 到8000, 即可容纳8000 个ANSI 字符。若不指定n 值,则系统默认值为1。  若输入数据的字符数小于n,则系统自动在其后添加空格来填满设定好的空间。若输入的数据过长,将会截掉其超出部分

nchar : 它与CHAR 类型相似。不同的是NCHAR数据类型n 的取值为1 到4000。 因为NCHAR 类型采用UNICODE  标准字符集(CharacterSet)。 UNICODE 标准规定每个字符占用两个字节的存储空间,所以它比非UNICODE  标准的数据类型多占用一倍的存储空间。使用UNICODE  标准的好处是因其使用两个字节做存储单位,其一个存储单位的容纳量就大大增加了,可以将全世界的语言文字都囊括在内,在一个数据列中就可以同时出现中文、英文、法文、德文等,而不会出现编码冲突

varchar :VARCHAR数据类型的定义形式为VARCHAR  [ (n) ]。 它与CHAR 类型相似,n 的取值也为1 到8000,  若输入的数据过长,将会截掉其超出部分。不同的是,VARCHAR数据类型具有变动长度的特性,因为VARCHAR数据类型的存储长度为实际数值长度,若输入数据的字符数小于n  ,则系统不会在其后添加空格来填满设定好的空间。一般情况下,由于CHAR 数据类型长度固定,因此它比VARCHAR 类型的处理速度快

时间和日期型

date :‘2018-01-17’

time :‘10:14:00’

timestamp :‘2018-01-17 10:14:00.45’

以上就是常用的数据类型,如果有其他的数据类型没有说到,可以去网上搜一下,都比较好理解

1.2噪音数据

因为网上有非常多的关于噪音数据的解释,都非常专业,我就不在这里做过多的详细解释了,我们只探讨从sql取出数据的时候有一些异常值的处理办法:

null

一般跑过sql的朋友肯定会发现,在跑出来的数据中会有null的情况,这个时候需要对null进行替换,如果是计算用,就把null替换成0,这个步骤可以在sql里面完成,也可以在excel里面完成

极大值

极大值会影响数据的计算结果,一般会进行处理,要么替换成除极大值以外的最大值,要么直接弃用

作为分母的0

如果0作为分母,在excel里会出现#DIV/0,这个时候可以直接把结果替换,或者在sql里面直接进行替换,用case……when……就可以替换

1.3数据的口径

数据的口径很重要,根据经验看,大部分的数据出现问题是口径造成的,数据的口径一定要跟业务的口径一致,拿留存率举例:

留存率是周期比率型指标,一般在计算留存率的时候需要确定 留存周期 和 活跃判定的口径

留存周期:留存周期通俗来讲就是指用户在多长时间范围内活跃,并在下一个周期内仍然活跃,这里的多长时间就是指留存周期

活跃判定:指怎么判定一个用户活跃,可以是启动App,可以是登陆,也可以是完成了一次其他特定行为,这个主要依照业务需求而定

实际计算:

周留存率的计算

分子:本周活跃 且 上周也活跃的用户数

分母:上周活跃的用户数

2.可能会用到的工具

在处理数据的过程中可以用很多工具,在这里就介绍一些比较常见的工具,大家耳熟能详,学起来也不是特变难

2.1提取数据

mysql

hivesql

两者的查询语句有相似的地方也有不同的地方,主要看自己所在公司的数据存储情况

2.2数据处理

python:一般写个脚本做一些机械的操作(我目前是这么用),也可以用来做计算

mysql:在查询的时候可以进行处理

excel:数据量比较小的时候,可以在excel上简单处理

2.3数据可视化

python:可以用来做一些词云图

Tableau:可视化一些图表,可以和sql结合着用

excel:做一些简单的图表,实际上数据处理的好的话,一般用excel就足够了

二. 分析部分

在处理了数据以后就要开始进行报告的撰写,写报告会涉及到几个部分的工作,这里分别进行介绍一下:

1.报告结构

一篇数据分析报告的结构是十分重要的,一个好的结构能够将他人带入到你的报告中,让他人更好的明白你的意图,减少信息传递之间的丢失,同时你的思维也主要展现在结构上,这就意味着在写数据分析报告前,一定好想清楚数据分析报告的结构,当然这里说的报告结构即包括整个报告的结构,也包括每一个章节的结构,这里就放到一起说了

1.1 总 - 分 - 总(多用在整体结构)

我们在读一本书的时候,打开目录,会发现整部书的结构一般包括:

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

结尾

这就是典型的总 - 分 - 总结构,是最常见的结构,如果是对一个专题进行分析,用这种形式是非常好的,举个例子:

某电商App近一个月内的销售额出现下滑,让你针对这个问题进行一次专题分析

分析思路:拿到这个问题,我们很容易想到的是,销售额出现下滑出现的原因有两个,一个是付费用户数减少了,另一个是付费用户的人均付费金额减少了,这两个原因属于并列的原因,不存在递进关系,也就是说付费用户数减少了与人均付费金额减少并不存在因果关系,没有什么相关性,因此需要对两个原因共同分析,最后输出结论和提升建议,分析完以后,会发现总

- 分 - 总结构很适合这样的分析,所以列出以下提纲

问题描述

销售额近一个月下降多少?绝对值,环比,同比数据

原因假设:付费用户数下降/人均付费金额下降

付费用户数下降分析

付费用户数降幅是多少?绝对值,环比,同比数据

定位下降人群:是整体下降还是某一群体用户数下降

这里就涉及到用户分群,用户分群的方法有很多,涉及到用户价值的分群常见的就是RFM模型,将分完群的用户进行数据对比,看看上个月付费用户的结构占比跟本月有什么不同,当然用户分群的方法也不止这一个,还有按照会员等级分群(主要用会员等级进行用户分群),按照活跃程度(新用户/留存用户/回流用户),按照消费习惯(一般用户表里面都会有用户的标签,标识这个用户的消费习惯,表示这个用户更喜欢购买哪一类的商品),不管用什么分群方法,都需要纵向对比,也就是这个月和上个月付费人群的对比

原因分析:

如果是付费用户整体下降(这种是大家都不想看到的现象,欣慰大盘数据的驱动需要投入大量的资源,也有可能是自然波动),考虑可能的原因主要有:用户整体流失,比如用户流失到竟对;或者本月有什么特殊情况,影响到了整体的用户活跃;或者是从活动维度去观察,是不是活动的力度减小,影响了用户付费的欲望

如果是某一个用户群体下降:考虑的原因可能有商品品类的影响,是不是某一类商品在平台没有上架,或者某一类商品涨价;或者这一类用户受到了哪些影响,一般可以从属性和行为角度去分析

提出策略:

针对分析出的原因提出可落地的策略(策略一定要落地,要具体,比如如果你提出一条策略是:提升新注册用户数,那么等于没说,老板多数会diss你,但是你如果说,通过减少注册时填写的非必要字段,如年龄/职业,来简化注册流程,挺升注册转化率,进而提升新注册用户数,那感觉是不一样的)

人均付费金额下降分析

人均付费金额的降幅是多少?绝对值,环比,同比数据

定位原因

人均付费金额下降可能的原因主要有:订单数量下降;每个订单包含的商品数的下降/某一个品类购买数下降

提出策略:针对分析出的原因提出可落地的策略

总结问题

明确造成销售额下降的原因到底是什么(定性以后,记得一定要量化,不量化会被diss)

提出有针对性的建议

如何预防再次发生

1.2 递进(可用于整体结构和章节内部结构)

这种结构适合对一个问题进行探索,就像上一个例子中,我们针对每一个可能原因进行分析的时候,就是采用的这种分析方法,这种分析结构特别适合对一个小问题进行深入的探索分析,层层递进,深挖原因,这里在举一个例子:

某一个App的新注册用户数环比上个月减少,需要你做一个深入的分析,找到原因,提供改进策略

分析思路:新注册用户数的的影响因素是一个典型的漏斗结构,也是一个典型的单向性用户旅程,画一张图就能说明白:

如图所示,影响注册用户数的原因全部标注在漏斗里面,但是注册全流程这个漏斗只能看个大概流失,所以我们会对某一步进行细化,这张图上,我们对用户从启动到注册成功进行细化,细化到用户行为,这样能够提出一些产品上的改进意见,这个时候,如果想要提升新注册用户数,只需要针对每一步流失原因进行分析,找到提升策略就可以了,基本上是所见即所得的分析

比如:我们想对提交注册信息到注册成功这一步进行优化,那么首先我们要找到用户注册失败的原因有什么,一般有:

用户已注册

密码格式不合规

系统错误

未勾选《隐私协议》

在提出建议的时候,只要针对以上原因提出具体改进意见就可以了

1.3并列结构(多用于整体结构)

这种结构一般遇到的情况不多,常见的有对不同的校区进行经营分析/对不同品类的商品进行售卖分析,基本都是以描述型分析为主,因为分析的主体是并列关系,所以只需要每个主体就行单独分析就好,基本采用的分析思路是一样的

1.4因果结构(多用于章节内部结构)

这种结构一般用在复盘分析报告中,复盘是常见的数据分析报告类型之一,也是很多公司比较重视的一个报告,比如双十一复盘/新手活动复盘等等, 以电商某一次大促复盘为例 ,这里直接写结构:

总体描述:

本次大促整体数据表现,整体活动节奏的介绍;销售额是多少,同比提升多少;利润情况;参与用户有多少,同比提升多少;卖出商品有多少,同比提升多少;各个子活动的贡献是多少

子活动1的效果分析

子活动1的简介,作用,发力点

子活动1的贡献是什么,对于直接提升结果指标或者间接提升指标有哪些贡献

子活动1的成本是什么?投入产出比是多少?

子活动2的效果分析

子活动x的效果分析

最后汇总,提出优化建议

2.分析方法

讲完了整体结构,我们就该进入到具体分析的过程里面,这里的分析方法,主要想说说怎么去针对不同的数据进行分析,也就是说怎么通过数据看出问题,这里介绍常用的5种分析方法,但是有一句话非常重要,想写这节的最前面: 数据分析师一定要懂业务,在分析之前最好能把问题定位个大概,再去捞数,再去分析,否则每天会沉浸在漫无目的取数中,我认为一个数据分析师最重要的能力是要懂业务,从数据的角度看业务,才能驱动业务

2.1 对比分析

横向对比

横向对比就是把一个指标按照不同维度拆分,去对比不同维度的变化,举个简单的例子来说就是:

昨天的DAU增长了30%,那么把DAU进行拆分,可以拆分成以下三种方式:

DAU=新注册用户数+留存用户数+回流用户数

DAU=北京活跃用户数+河北活跃用户数+山东活跃用户数+……

DAU=北京活跃用户数+河北的活跃用户数+……

                =北京的新增用户数+北京的留存用户数+北京的回流用户数+河北的新增用户数+河北的留存用户数+河北的回流用户数+……

这里留一个疑问,怎么去选择优先下钻的维度?想明白以后分析的效率就会有很大提升

纵向对比

在进行完横向对比以后,就要开始进行纵向对比,纵向对比主要是在时间维度上,还拿上一个例子来说,我们按照第一种方式进行横向对比以后,就要纵向对比,见下表:

2.2分布分析

分布分析一般是应用的场景比如用累计消费金额去分组/按照用户一个月活跃天数去分组,这些场景都有两个共性的特征:

属性值都是数值类型,或者日期类型

属性值非常多,比如累计消费金额可能从1-90000中间任意一个数字,也就是属性值非常多,没办法用每一个属性值去单独分析,因此需要分组

还是上图说明:

2.3交叉分析

交叉分析一般指多维度交叉,或者不同指标之间的交叉

多维度交叉其实有点类似对比分析的第三类分类方法,这里不在赘述了,还是那个图,但是在实际分析中的作用其实很是强大,具体如何应用就需要大家举一反三啦,仔细看看这张图,可以换成哪些分析场景下的哪些场景的交叉分析:

不同指标交叉一般用在分析变化趋势中,或者寻找相关因素的时候,上图:

这样既能看绝对值的变化,又能一目了然的看出变化趋势,如果不同指标之间呈现一定的相关性,那就是相当完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比较好理解了,一般在行为分析中常用到,直接上图吧:

是不是有点眼熟?漏斗分析一般分析应用在分析用户使用某项业务时,经过一系列步骤转化的效果,因为用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件,在分析每一步转化的时候会用到这个模型

2.5矩阵分析

矩阵分析是一个不错的分析模型,主要用在分类上面,常见的有用户分类、产品分类等,比如像常见的RFM模型是一个三维矩阵,有八个象限,上两个图看看:

矩阵分析其实不难理解,但是涉及到一个比较关键的问题,就是临界点怎么选择,通俗来说就是第一象限和第二象限的临界值是多少,有的是0,有的不是0,举个例子:

我想用活跃度和累计消费金额对1万个用户进行分群,使用矩阵分析

我建好了这个二维矩阵,我第一件事就是先要确定原点的坐标值,也就是说用户的累计消费金额大于x,就会出现在第一/四象限,如果小于x,就会出现在第二/三象限,想确定这个值需要一定的方法,会用到一些分类算法,这个可以去网上查一些关于分类的教程,有很多,后续我会写一盘文章来介绍分类,这里就不细讲了

以上就是数据分析最重要的两个模块,当然在实际操作中还有很多需要思考的地方,太细节的东西不太能够面面俱到,这里留给大家去思考的空间,比如:

数据分析报告怎么讲成一个故事,比如背景-现状-原因-策略-预期结果-复盘结果?

每一页PPT怎么排版会让你的数据分析报告可读性更高?

如果你的数据分析报告不采用上述的结构,还能用哪些结构?

怎么让你的数据分析报告显得更高大上?

可以留言交流哦

数据分析报告范文怎么写

数据分析报告范文怎么写

数据分析报告范文怎么写,在职场上的时候,有一些数据是需要我们进行分析的,分析完了以后还需要我们写一份报告的,我和大家一起来看看数据分析报告范文怎么写的相关资料,一起来看看吧。

数据分析报告范文怎么写1

在数据分析岗位工作三个月以来,在公司领导的正确领;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;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;1、汇总公司的产品信息日报表,并完成信息日报表的;2、协同仓库工作人员盘点库存,汇总库存报表数据分析个人工作总结

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。

述职人:

20xx年xx月xx日

数据分析报告范文怎么写2

尊敬的各位领导、各位评委:

大家好!

我叫xx,20xx年3月份进入公司工作,现任公司调度员,现将我20xx年的工作情况简要汇报如下,敬请各位领导评议。我的述职报告共分以下三个部分:

一、20xx年工作回顾

1、积极学习,自我提高

只有懂生产、了解生产,才能很好的服务生产、监督生产。无论是管理经验,还是业务水平,都与优秀的调度员存在很大的差距。所以,我积极学习,虚心向老工人请教,到车间生产一线,了解生产现状,提高业务技能,提升管理水平。

2、精心调度,合理安排生产

每月月底结合各个分厂下月肉制品大致产量,制定出合理的内转产销量,结合销售部,制定外销产品的产销计划。即保证正常的生产运行,又没有造成不良库存;每日下午根据次日销售订单及发货情况,结合车间实际生产状况及仓库现有库存量,安排合理的次日生产计划,满足市场正常供应;每天依据生产计划,跟踪生产进度,及时正确解决生产中出现的各种问题,保证生产计划及时完成。

3、和各个部门沟通协调,保障生产顺利进行

和集团公司采购部门保持良好的沟通,保证原辅包的及时供应;协助销售部,组织好外销产品的发运工作;和品管部、事业部、技术中心相关人员紧密结合,对生产中出现的问题,及时协调解决,保障生产的顺利进行。

4、充分发挥监督考核职能,做好日常管理工作

从现场卫生、生产过程过程、成本、质量、计划、工艺、安全、库房、数据交接、出门证管理等日常管理工作入手,定期组织相关人员检查,对检查中发现的问题整改落实情况进行跟踪,做好公司的各项日常管理工作。

二、工作中存在的不足

1、管理考核上放不开手脚

以往的工作只注重服务和协调,缺少监督和考核。在管理考核力度上不够,不能够很好的起到监督考核的作用。

2、在对两名新调度员的传帮带工作上没有做好

由于没有很好的对新人做好传帮带的工作,致使两名新调度员在很长的一段时间上找不到工作方向和工作重点。

3、工作的细致度上面还不够精细

由于以往的工作中存在粗心大意,细致度不够,致使个人工作中出现纰漏,出现问题。

三、下一步工作思路

1、谦虚务实、进一步加强学习,全面提高个人综合素质

学海无涯,知识无限。只有不断的学习,才能不断地提高和进步,才能跟得上公司发展的步伐。2010年公司产品结构面临全面调整转型,将涉足很多新的领域,在新的领域要努力学习,快速掌握各种生产中的技术知识,为公司产品结构的顺利转型做好衔接工作。

2、充分协调好各个方面的资源,确保产供销的顺利进行

合理安排、精心调度,保障好生产、协调好生产、服务好生产、指导好生产、监督好生产,保证生产、销售工作的顺利进行。

3、不断提高工作水平,做好领导助手

多谋才能善断。立足发展变化的新情况,多动脑筋、想办法、出主意,发挥参谋助手作用,不断提高工作水平;

强化理论知识学习,进一步提高避免问题发生的预见性;进一步提升责任意识,增强工作的主动性、预见性、创造性,以较高的技术理论素养和业务工作能力为领导出谋划策、查漏补缺,不折不扣的完成领导交付的工作,做好领导的左右手。

4、立足本职工作,工作不留空档

对本职工作一定要抓紧抓好,做到抓一件成一件,件件有交代,项项有落实。其他的工作,也要义不容辞承担起来,做到工作不留空档,确保各项工作全面推进。

尊敬的各位领导、各位评委:

20xx年,我将进一步加强学习,认真工作,在经理的领导下充分发挥好调度员服务、协调、监督、考核的职能,按照公司的要求,出色的做好各项工作。

谢谢大家!

述职人:

20xx年xx月xx日

数据分析报告范文怎么写3

号角相闻,告别XX业界风云;战鼓催发,迎来更富挑战的XX。站在新一年的起点,**证券继往开来,正确把握券业发展大势,振奋精神、周密运筹,以必胜的信心和有效的准备积极应对挑战,拉开了抢占券业新的战略制高点、以资源深度整合为突破口、以发展缔造新希望的序幕。

回首XX年,**证券面对券业严峻的市场形势,面对重大政策变化和券商大规模分化、重组、兼并等因素带来的历史性发展机遇,审时度势,认定“非固实之基无以铸广厦千尺,非坚韧之躯无以搏沧海巨澜”的道理,按照“规范发展,做精做强”工作指导思想和年初股东会、董事会提出的工作任务目标积极推进各项工作,以增收节支、业务转型、强化风险控制等管理工作、加强人力资源建设为侧重点,公司全体干部员工同舟共济、坚定信心、迎难而上、一些业务和工作取得了较大进展。

过去的一年,**证券投行在严峻的证券市场环境下克服重重困难,勇于探索与创新,摸索出一条“以重点行业形成特色经营、做优质项目打造公司品牌”的经营思路。经过不懈的努力,**证券投行实现了股票承销、债券承销、收购兼并三大业务的协同发展,并逐步培育了在基础行业特色与品牌。XX年**投行业务又上一新台阶,1-12月主承销家数排名第三,ipo主承销家数排名第二,总承销金额在行业排名第十二,取得了历史成绩。其中,我们承销的开滦精煤项目筹资金额达到10、5亿元,这标志着我司在承揽大型投行项目上实现历史性跨越。

经纪业务扭亏为盈,市场份额逐步上升,从交易所公布的XX年1至11月股票基金交易量同业排名统计数据看,我公司股票基金总交易量的排名为21位,比XX年提高了3位。同时,业务转型取得一定进展,仅今年前11各月,基金销售就比去年同期增长近4、5倍,8月份基金代销资格的取得,使我司基金业务的竞争力得到进一步提升;作为拓展市场、抢占客户资源、实现经纪业务转型的另一项工作,经纪业务今年大力推广了以银证通为主的非现场业务,并初见成效,XX年在银证通客户开户量、交易量上都有大幅增长,银证通交易在营业部交易中的比例比XX年提高了一倍。

内部管理进一步加强,信息技术平台建设进一步推进。按照业务归属,公司精简管理机构与管理岗位,整合资源,充实一线业务部门,提高了公司工作效率。风险控制以审计部牵头,成立了公司风险控制委员会,建立了从立项、决策到执行、反馈的科学流程与一体化风险控制体系,使风险控制覆盖各项业务的事前、事中、事后各个环节,在实际工作中收到一定成效。公司加大it平台建设投入,启动了集中交易、crm、广域网升级、办公自动化、公司网站升级等大型项目,投资规模是公司成立以来的一次,对公司实现可持续发展以及开展创新业务具有重要意义。

告别XX年,回首载浮载沉、激荡变换的业界风云,我们可以毫无愧色地说,**证券广大干部员工风雨与共、顷尽全力奋斗过,众志成城、满怀喜悦收获过。尽管有些工作还不尽如人意,尽管前程还颇多艰险,但路是一步步走出来的,过去留下的缺憾正是我们今后攻坚的着力点。

展望XX,**证券必定会开创更具希望、更富前景的明天。为什么如此断言?这是由外围环境和内在因素综合决定的——券业市场、资本市场乃至宏观经济形势给我们以挑战的同时,也为我们提供了大好的机遇;而**证券初步具备了抓住机遇的素质,充分具备抓住机会的智慧和魄力。

从券业发展外部环境看,XX年,随着宏观调控政策效应进一步释放,经济运行中不稳定、不健康因素得到遏制,宏观经济发展的国内外环境总体继续趋好,面临一些长期结构性矛盾和一些短期问题已引起高层足够重视,并开始着手解决,这为资本市场持续发展提供了良好的条件。我国资本市场是一个新型市场,一方面市场证券化比率和世界平均水平相比明显偏低,有进一步提升的要求和潜力;另一方面,经济增长需要资本市场支持并与之相适应,加之我国企业直接融资比例一直比较低,不仅加大了银行风险,也限制了企业的融资渠道,扩大直接融资已成为当前经济和金融改革的一项重要任务。综合各种外部因素,未来几年,我国证券市场必然呈快速发展态势,新型+转轨的市场,必然会造就一批业界英雄。

从券业发展走势看,经过十多年发展,中国证券市场集聚起来的问题集中爆发,倒逼机制已经在促使制约券业发展的深层次问题逐步得到解决。尽管这一过程对某些券商来说是相当痛苦乃至是灭顶之灾,但从券业发展的整体角度看,经过分化、兼并、重组等券业资源整合,一个健康、富有生命力的市场将脱胎而出,低水平、白热化、死不了也活不痛快的竞争将成为过眼烟云。

面对券业资源整合,自然“有人笑来,有人哭”,濒临外忧内患,**证券完全有笑到最后的潜质。

我们有股东单位给公司的有力支持及其为公司提供的巨大的发展空间,这是一般券商难以企及的先天优势;我们有“笑到最后”的基本基础,多年来,公司始终坚持的稳健经营、规范发展的理念,在券商违规事件频发、以身犯险者纷纷落马、监管政策很可能马上成为判定券商生死大限的背景下,又为我们增添了一份优胜劣汰后分享券业盛宴的把握;我们具有良好的企业品牌和社会形象,在*界普遍认为券商信誉与公信力已降到了历史最低点的时候,**债的顺利

申报和成功发行,就是监管部门和广大客户对我们的最有力的认可;我们具有逐鹿券业市场的经营基础和良好业绩,在经营管理能力不断提高的前提下,公司各项经营和财务指标基本良好,而且,经过XX年的努力,我们的投行业务、经纪业务实力又有较大提高,在某些方面,**证券已经成为业内的一支劲旅。

在券业资源整合的关键时刻,公司又显示出抢抓机遇的智慧和魄力。XX年末,公司组织力量编制了**证券未来十年发展战略的实施意见;在不同部门、不同层次召开座谈会,针对券业发展趋势深入探讨解决公司资源整合、业务转型等事关未来生存发展的深层次问题,为XX年的发展绘就了攻坚图。可以预见,新的一年,公司将实施一系列在**证券发展具有深远影响的变革和创新,新一年的新希望,在年初便已现出曙光。

新起点、新希望。站在XX年的起点,让我们满怀信心,以更清醒的头脑、更旺盛的斗志、更奋发的姿态、更勤奋敬业的精神和更充沛的干劲,向我们的既定目标进发!

述职人:

20xx年xx月xx日

本文地址: https://www.seobank.cn/post/6509.html

文章来源:大河SEO

版权声明:除非特别标注,否则均为本站原创文章,转载时请以链接形式注明文章出处。

相关推荐

发表评论:

◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。

站点信息集合

本站转载作品版权归原作者及来源网站所有,原创内容作品版权归作者所有,任何内容转载、商业用途等均须联系原作者并注明来源。

        抖音SEO 网站管理员@  大河SEO 粤ICP备2022008033号  站长统计 相关侵权、举报、投诉及建议等,请发E-mail:szliangzai@126.com