述職范文|數據分析面試自我介紹(優選17篇)

數據分析面試自我介紹(優選17篇)。

數據分析面試自我介紹 · 第1篇

一、20xx年手游市場基本概況

1、20xx年中國游戲市場份額分布：客戶端游戲仍是游戲市場主導，移動游戲暫時無法取代。

2、20xx年移動游戲用戶規模：20xx年年底，手機游戲用戶規模超過5億，近半數中國人在玩手游

3、20xx年移動游戲市場實際銷售收入：20xx年移動游戲銷售收入超過20xx，銷售收入是20xx年的2倍以上

4、20xx年手機游戲各類型占比分布：休閑游戲數量超過6成

5、各游戲類型留存率水平：動作類游戲留存率最高

二、用戶行為透析

1、端游與手游之間用戶重合度分析：端游與手游用戶重合度達到26.3%，端游用戶轉化為手游用戶的空間較大

2、20xx年智能移動游戲操作系統分析：安卓成手機游戲主要操作系統，蘋果手機用戶更愿意花錢玩游戲

3、玩家付費行為分析：休閑射擊類游戲付費人數多，重度手游單次付費金額較高

4、玩家付費時間分析：玩家的付費高峰習慣趨于穩定，付費高峰發生在午飯后和晚上睡覺前

5、支付方式對比：61%玩家首選支付寶

三、地域分布

1、60%手游用戶聚集在三線城市，三線城市成手游藍海市場

2、各游戲類型下載量占比最高的城市分布

四、手游發展趨勢預測

1、手機游戲重度化、端游化

2、端游IP手游化

3、支付方式、支付渠道的變革。

數據分析面試自我介紹 · 第2篇

本次生鮮電商報告從百分點全網商品畫像中提取了數十萬條消費者的網絡購物行為記錄和6萬多條生鮮產品的數據，借助機器學習、分類訓練等模型，對生鮮產品進行品類打通和類目劃分，深入探尋消費者對生鮮電商的態度以及在發展中需要關注和改進的環節，為行業發展和企業進步提供數據支撐。

一、生鮮電商發展背景

生鮮電商代表更高效的模式，收入提升、消費升級、技術進步和資本介入促進了發展。

電商是促進農業進步發展的重要手段之一，生鮮由于其自身價值以及運輸、倉儲等特性，更適宜發展電子商務。相對于傳統的生鮮模式，生鮮電商縮短了整個產業鏈，避免了傳統模式下各個環節的運輸、存儲等步驟，減少了損耗，同時生鮮電商作為產業鏈中的核心，供求雙方的信息傳遞和溝通更加順暢。

近年來城鎮居民人均可支配收入逐年提升，恩格爾系數呈現下降態勢，人們的生活水平不斷提高；消費的升級，人們對產品的需求層次也在不斷遞進，生鮮電商符合了人們的消費趨勢，迎來爆發期是水到渠成。同時物流的進步和資本的介入也促進生鮮電商的發展升級。

二、生鮮電商品類情況

蔬菜水果占據主導地位，整體價位偏低，水產海鮮銷售較為平穩，消費者對生鮮滿意程度較高。

生鮮電商以銷售生鮮和普通食品為主，其中生鮮類產品的比重為69.5%，新年春節是網購生鮮的旺季；在細分品類中，蔬菜水果占據主導地位，占比為55.2%。

生鮮產品的單價整體偏低，其中蔬菜水果、牛奶乳品、冷藏冷凍產品中單價30元以下的產品銷量占比超過60%，但水產海鮮的單價為64.6元，屬于高端產品，遠超其他品類的價格。

水產海鮮銷量全年趨于平穩，春節對銷量拉動效果最大，2015年2月份的銷量是1月份的1.36倍。

本來生活、天天果園的討論熱度最高；微博討論內容多以轉發抽獎、購買分享為主；各生鮮電商總體滿意度較高，本來生活略勝一籌。

三、生鮮電商人群分析

人群集中在北上廣深為中心區域的經濟帶，女性更關注健康、男性更闊綽，并且與菜譜類網站用戶群高度相關。

華北地區生鮮購買人數占總體55.1%，華南地區占據16.6%，東部地區占26.3%，三個地區購買人數占據總人數97.8%，在經濟較發達的地區，購買用戶出現較明顯的地域性。

女性更愿意購買蔬菜水果；女性用戶中購買蔬菜水果的比例比男性用戶中的多5.3%；在各個品類上，男性用戶平均客單價高于女性用戶。

用戶瀏覽菜譜類網站和在生鮮電商購買處于同一場景，存在特定先后順序，兩者的客戶具有一定的相關性，兩者整合可以更好地滿足客戶需求。

四、生鮮電商行業痛點與解決方案

貨源、客源、物流、競爭策略等方面需要進一步的優化，借助大數據打通運營、執行、物流等環節有望成為方案之一。

雖然生鮮電商獲得了用戶、市場乃至資本的認可，但行業發展仍存在一些掣肘，需要在發展中解決和完善，在貨源、客源、物流、競爭策略等方面都需要進一步的優化，上圖是物流因素的具體分析。

生鮮電商掌握大量的交易數據和用戶，通過對數據金礦的挖掘，可以充分了解消費、了解市場，為企業和行業的優化升級提高支撐，上圖是通過大數據對生鮮產品進行畫像以及產品關聯推薦的示意圖。

社交媒介的作用日益突出，尤其對于快速發展的新興行業，關注輿論熱點，了解產品、對手、品牌、行業等層面的信息可以做到知己知彼，百戰不殆。

數據分析面試自我介紹 · 第3篇

1. 引言

一份好的試卷須有好的測量指標來表明它的優良程度，試題有難度和區分度指標，試卷有效度和信度指標，這些是評價考試最主要的測量指標，但是僅有這些指標不足以反映一份試卷的實際測量效果，考試研究人員希望從考生的試卷統計分析中獲取更多的信息來評價一份試卷。在計算機未普及的年代，考試成績統計主要依靠人工閱卷，考試數據無法電子化存儲，對考試數據分析統計難以實現。隨著計算機的普及和信息化的推廣，各種分析數據的軟件應運而生，這些軟件中匯集了統計學和測量學的分析工具，使得應用電子信息技術分析統計考試成績數據成為可能，這些統計信息可以為教研部門、考試行政部門進行行政決策等提供非常重要的幫助。在眾多的統計分析軟件當中，SPSS是應用最多、影響最廣泛的分析工具之一。在本文中，我們以SPSS軟件為工具，對教育招生考試成績的數據進行統計分析，分析主要著重于考試數據的相關性、假設檢驗等幾個方面。

2. SPSS分析軟件簡介

“SPSS統計分析軟件”的英文名稱為“Statistical Package for the Social Science”，中文名稱為“社會科學統計軟件包”，它是世界著名的統計分析軟件之一，在自然科學、社會科學的各個領域均有非常廣泛的應用。SPSS是一個組合式軟件包，它集數據整理、分析于一身，主要功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等，該軟件的統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類。

下面我們利用SPSS軟件對考試數據的相關性、檢驗假設進行統計分析，介紹使用SPSS進行統計分析的一般方法和步驟。

3. 相關性分析

教育考試中，考試結果的信度，試題的區分度，每個題目得分與試卷總分的關系，以及題目之間的關系，等等，都是考試研究的重要內容，最主要的研究方法就是數據的相關性分析。在眾多的教育考試數據的相關性分析方法中，Pearson相關系數法、Spearman相關系數法和Cronbach α信度系數法是比較常用的幾種方法。

Pearson相關系數法計算公式：

式中x為第i個考生第j題的得分，y為第i個考生第k題的得分，為第j題的平均分，為第k題的平均分，n為測試樣本量。該公式既可以計算兩個連續變量之間的相關性，又可以計算一個雙歧變量與一個連續變量之間的相關性。

Spearman相關系數法計算公式：

r=1-(2)

式中D為兩個變量的秩序之差，n為樣本容量。

Cronbach a信度系數法計算公式：

α= 1-(3)

式中n為試題數，s為第i題的標準差，s為總分的標準差。該公式實際上就是將考試中所有試題間相關系數的平均值(又稱內部一致性)作為α信度系數。

對于給定的一組考生成績數據，利用SPSS統計分析軟件可以非常容易地定量分析考生某學科試卷總分和該學科某道題的相關性，以及各個題目之間的相關性。我們以Pearson相關系數分析為例，利用SPSS軟件進行統計分析。

數據統計分析的對象是某省高考數學6道解答題的得分情況(不是整張試卷)，數據源于該省的高考數據成績。研究的目的是測量6道解答題每兩個題目之間的相關性。

我們以SPSS 13.0版本的.軟件為例，介紹利用SPSS進行數據統計分析的步驟(以Pearson相關系數法為例)：

(1)將考試數據導入SPSS軟件，在SPSS數據窗口中，順序點擊【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系統彈出變量相關系數設置對話框。

(2)在該對話框中，將待計算的變量從左側的變量列表中導入到右側的“Variables”變量列表中，在本例中導入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6個變量(t1―t6是6道解答題的變量名稱)。在“Correlation Coefficients”相關系數選項中，選取“Pearson”復選框。

(3)在該對話框的“Test of Significance”設置區域，可以點選“Two-tailed”選項或者“One-tailed”，我們采用系統默認值。

(4)對話框中的其它選項取軟件系統的默認值，點擊【OK】，開始相關系數計算，系統彈出新的窗體輸出運算的結果。本次輸出的情況如下：

上表的統計結果可用于題目之間相關性的分析。表中的大部分題目的相關系數都比較適中，但題目T4和題目T5之間的相關程度遠高于其它幾個題目，我們可以確信這兩者之間一定存在著比其他題目之間更緊密的關系，這是我們通過分析獲取的重要信息，該信息表明這兩個題目之間的相關性高于其他幾個題目之間的相關性，這在大規?？荚囍惺遣粦摮霈F的，需要在以后的命題考試中加以改進。

Spearman相關系數分析方法和上述分析方法類似，只需要在上述SPSS操作的第二個驟中選取“Pearson”復選框，程序就會按Pearson相關系數法進行統計分析，如果同時選中“Spearman”和“Pearson”復選框，程序將會同時計算按兩種分析方法統計分析的數據，并會以不同的圖表進行顯示，而Cronbach a信度系數法計算方法與上述方法略有不同，其操作步驟如下：

(1)在SPSS數據窗口中，順序點擊【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系統彈出“Reliability Analysis”信度分析設置對話框。

(2)將待計算的變量從左列的變量列表中導入到右側的“items”變量中，在左下列的“model”選擇項的下拉列表中確保選中“Alpha”(信度系數)，點擊“Statistics”選擇項可以進行更為詳細的參數設置，我們采用系統的默認值即可。

(3)參數設置完畢之后，點擊【OK】，軟件開始相關系數計算并輸出運算結果。

4. 選擇題的選項分析

在目前的教育招生考試中選擇題是一種較常見的題型，考試研究人員關注較多的是對選擇題基本特征、測量功能及其優缺點的理論探討[1][2]，對選擇題干擾項的設計及其施測后的實際效果關注甚少，事實上施測后對題目各選項的有效性作出判斷可為評價試題質量提供重要參考依據。我們利用統計中χ檢驗假設，對試卷中常見的選擇題選擇項進行統計分析。

教育考試的單項選擇項一般設置為4個，其中僅有1個選擇項是正確的。命題人員在設計選擇項時，應當也必然對每道題目所有的選擇項(正確選擇項和干擾選擇項)的考生作答情況作出預測，對考生作答的分布情況作出預估?？荚嚱Y束后，研究人員應該對實測的情況與命題教師預測的情況進行對比分析，以檢驗考試效果是否達到了預測的目標。這和χ擬合度檢驗的思想具有一致性，因此可以嘗試使用χ檢驗假設進行分析。

我們依據文獻[3][4]的方法來介紹χ檢驗假設在考試數據分析中應用的基本原理，設變量E是命題者對某道試題的期望值，E=nP，n為樣本容量，P為期望的相對頻率，引入以下統計量：∑(O-E)/E，其中O為觀察頻數。

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我們需要進行的假設檢驗是：零假設H：選項的實測分布與期望分布相同;非零假設H：選項的實測分布與期望分布不同。

檢驗假設的思想：擬合度檢驗的統計量在確定的某種顯著性水平下如果零假設是真，則檢驗統計量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度為研究變量的可能值減1;如果實測分布與期望的分布相當吻合，就不排除零假設，否則就排除零假設;最后對檢驗假設的結果進行解釋。

數據分析的目的是判斷考生實際的應答結果(實測數據)與命題期望的選擇概率(期望數據)是否一致。我們隨機抽取某省5542個高考考生的數學有效數據構成分析樣本，利用SPSS進行統計分析。

SPSS數據統計分析的步驟如下：

(1)將考試數據導入SPSS軟件，依次點擊【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，彈出“Chi-Square Tests”對話框。

(2)將變量列表中待分析的題目序號導入到“Test Variables List”(檢驗變量列表)中，本例中題目的序號為t7。

(3)將對選擇試題的每個選項的期望值依次輸入到“Expected Values”所屬的方框，具體操作方法是選中單選框“Values”，輸入具體的期望數值，點擊“Add”按鈕，依次重復上述的步驟直至所有的選項的期望值輸入完畢。

(4)點擊【OK】，輸出軟件運算結果。

我們需要進行的假設檢驗，H：選項的實測分布與期望分布相同;H：選項的實測分布與期望分布不同。

假設檢驗的顯著性水平為α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度為df=4-1=3，查χ分布表或利用相關軟件可得P=0.0626，由于P>α，因此不能拒絕零假設，即選項的實測分布與期望分布相同。因此，檢驗結果在0.05顯著性水平時，沒有足夠的證據拒絕零假設，即可認為本題選項的實測分布與期望分布相同，也就是說本題的實際測試效果與命題教師預測的效果是一致的，命題教師準確地估計了考生的實際水平，這是分析獲得的很重要的結論。

5. 結語

SPSS軟件在考試數據統計分析中應用廣泛，但大部分是集中在試題難度、均值、方差統計、考試數據的圖表顯示等幾個方面，本文從一個新的角度利用SPSS軟件對考試數據的相關性、檢驗假設等幾個方面進行了嘗試性統計分析，介紹了使用SPSS進行統計分析的一般方法和步驟。從上述分析來看，軟件操作步驟和統計分析過程十分簡單、快捷，對于測量學和統計學基礎不太好的數據分析統計人員來說，只要遵循一定的操作步驟，就可以進行分析。

數據分析面試自我介紹 · 第4篇

學生進入高中就當地實際有如下不同：學生從在家生活，多數變為住校生活，生生活環境變化;有熟悉的同伴，也有開始結識新的同伴;有原來相互了解的老師，現在必須接受新的`面孔;有相對混沌的年齡步入初步思考未來的朦朧。我們學校心理健康教育組針對我校學生入學基礎薄弱，常常伴隨一些心理異?，F象表現，學校、班級、家長存有教育困惑的實際，對高一學生開設了“走進自我”心理健康教育校本課程，內容包括：學會合作，營造和諧心理活動課、了解他人，認識自我——我給同學找優點、給我自己找不足心理活動課、中學生應有的心理品質、良好的養生處事原則、親子溝通視頻觀看與討論。在完成1-4班的教學過程后，對高一全體學生進行了一次心理健康測試。目的：一是對學生的心理健康狀況有一個全面的掌握，了解個別學生的特殊心理狀況，會同班主任及家長進行必要的心理輔助工作;二是對照學生開設心理健康教育課程后的作用?，F就測試情況報告如下：

　　一、量表簡介

《中國中學生心理健康量表》(MSSMHS)來源自王極盛教授(偏執、敵對、人際關系敏感、抑郁、焦慮、學習壓力感、適應不良、情緒不穩定、心理不平衡。即可以從整體上衡量受試者的心理健康狀況，也可以根據每個量表的平均分進行評價。

　　二、計分方法與結果解釋

《中國中學生心理健康量表》是采用五級計分法，即無為1分，輕度為2分，中度為3分，偏重為4分，嚴重為5分。該總均分是由60個項目的得分加在一起除以60，得出受試者心理健康的總均分，表示心理健康總體狀況。10個分量表分別由6個項目組成的，將每個分量表6項得分之和除以6，就是該量表的因子分。如果心理健康總均分或因子分低于2分，表示心理比較健康;超過2分(包括2分)，表示存在一定程度的心理問題;總均分或因子分是5分，表示存在著嚴重的問題。

　　三、測試結果總體概述

考慮學生實際，排除假選擇的可能性，學校對因子分偏執敵對人際關系敏感抑郁焦慮學習壓力感適應不良情緒不穩定心理不平衡學生心理健康狀況不容樂觀，情緒不穩定、適應不良、學習壓力感、焦慮、人際關系敏感五項都超過學生數的學生進入高一后，大部分學生住校，開始遠離父母，進行相對獨立的生活，增加了與同學相處的時間，但是學生來自不同的學校，相互熟悉需要一個過程，因此表現在適應不良、情緒不穩定、人際關系敏感比較明顯的比例較高，當然情緒不穩還應該考慮到離家住校后的想家情緒的影響。班會、家長會、師生交流等機會，給學生創造溝通、傾訴的平臺，進而得到緩解;建議級部教學中強化備課要備學生這一環節，針對學生基礎實際，設計教學內容，控制習題、考試難度，給學生以成功感受，以此來緩解學習壓力和焦慮情緒;根據測試結果中基礎相對較好的兩個班級3班和9班學習壓力感明顯低于其他班級，也說明了這一點。

四、對照分析

根據測試結果對照表(見附表情緒不穩定因子高出9.4個百分點，還有適應不良因子高出5.86個百分點。這與在1-4班剛剛結束的心理健康課中所涉及的教學內容是相吻合的，筆者認為心理健康教育課程是起到了積極的作用的。從測試結果來看，學校開設心理健康教育課程不單單是必要的，而且是有價值的。

五、個案解析

信任感的提升也起到了積極的作用，反映出的表現是學生普遍比較活潑。當然還需要進一步觀察。

傾聽和關心，激起生活的樂趣，給予創造更多的傾訴機會。學生B性格表現內向，對同學常有敵意指向，不愿意參加活動，表現出退學行為，家長送回學校，家長反映的原因是家庭父母不和，從小跟母親生活，對父親有厭煩之感，家長已經與其做過心理咨詢(見測試結果)。建議繼續做心理咨詢，經常帶學生參加一些外出活動的事件，比如購物、走親訪友等，建議老師積極關注其變化，經常與其交流，傾聽其傾訴。上述兩個學生的個案看測試結果與觀察表現相吻合，說明本測定量表具有一定的可靠性。

六、綜合建議的三個策略

也要適時調節：針對班級整體發揮集體的作用，有意識的開展班級活動，充分利用班級骨干，也要充分給重點學生創造活動平臺。

2、各類因子指向的學生應對策略建議：深入了解學生的生活背景及家庭狀況，必要時對家長提出建議;對學生要有針對性的關注和關心，更重要的是針對性的安排談話和活動，做學生忠實的傾聽者，加強認知指導。

3、個別特殊學生關注策略：經常傾聽和關注，不歧視，不傳播，加強與家長的溝通，給予家長必要的指導，嚴重的一定要告知家長轉介到專門心理咨詢部門進行治療或矯正

綜上所述，本次測試具有一定的可信度，可以為班主任及家長提供一些培養學生心理健康的依據，同時說明學校心理健康教育課程的開設具有一定積極作用，班主任的工作方式對學生的心理健康也起著重要的作用，學校教學的設計要最大限度的適合學生的知識基礎，這也有利于學生心理健康的發展。

數據分析面試自我介紹 · 第5篇

職責描述：

1.協助構建云數字營銷系統，針對外部市場及競品數據加以整理建模，得出市場分析報告及洞察

2.針對內部數據，定期的端到端分析建模，形成業務洞察，平臺洞察，產品洞察和用戶洞察，內容洞察。指導各部門優化數字營銷推廣計劃。

3.管理整體云數字體系包含數字營銷體系平臺建立，管理第三方供應商及對接內部各個數據生產出口。

任職要求：

數據挖掘、bi等相關經驗。

python等。

聚類、回歸、關聯規則、神經網絡等)及其原理，并具備相關項目經驗

4. 精通使用sql訪問和處理數據系統中的數據。

5. 了解常用分布式計算和存儲框架hadoop/hdfs/hive/spark等，具備相關項目經驗優先

6. 具備良好的數據敏感度，能從大量數據提煉核心結果，并用簡潔清晰的方式呈現數據分析背后的業務邏輯。

部門溝通及資源整合能力，能夠獨立開展研究項目。

8. 有it及b2b行業經驗者優先，有dmp平臺建立經驗者優先

數據分析面試自我介紹 · 第6篇

20xx年度以來，我鎮的人口與計劃生育工作在鎮黨委、鎮政府的正確領導下，在縣計生局的全面指導下，緊緊圍繞“創建全國計劃生育優質服務先進縣”“穩定低生育水平”這一工作重點，以科學的發展觀和《中共中央國務院關于全面加強人口與計劃生育工作統籌解決人口問題的決定》精神為指導，使我鎮的計劃生育工作得到健康發展?，F將我鎮20xx年度上半年人口與計劃生育統計報表相關資料作如下分析。

一、主要指標分析

(一)出生情況

1、當年出生情況

我鎮20xx年度上半年出生108人，同比增加21人，出生嬰兒性別比為100.0，計劃內出生108人，同比增加5人，計劃生育率100%，比去年同期上升0.29個百分點。其中一孩出生71人，同比減少12人，一孩率為65.7%，比去年同期下降1.9個百分點;二孩出生37人，二孩率為34.3%。其中計劃內二孩出生為37人，比上年同期減少9人，比去年同期減少2.7個百分點;無計劃外生育。

2、補報上年出生情況

我鎮補報往年出生嬰兒2人，同比減少3人。

(二)女性初婚及晚育情況

我鎮全年女性初婚人數為106人，同比增加32人。

(三)育齡婦女綜合節育措施及四項手術情況

1、我鎮育齡婦女7865人，占總人口數的28.21%，其中已婚育齡婦女5531人，占育齡婦女人數的70.32%。全鎮共有7865名育齡婦女采取各種避孕節育措施，節育率為90.33%。在采取各種避孕節育措施中，落實結扎占14.2%，落實宮內節育器占79.21%，落實皮埋占0.04%，使用避孕藥具占6.63.

2、全年共施行四項節育手術40例，同比減少11例。其中結扎11例，同比減少2例，上環29例，同比減少9例。

二、情況分析

(一)主要成績

20xx年，我鎮狠抓了信息的核對工作，基層基礎建設有了新的提高。具體做法如下：

1、對人口全員庫中空項信息擇錄出來，逐村采集信息，并對其進行修改，修改工作正在進行。

2、做好了育齡婦女信息系統的數據維護工作。在做好全員庫的日常維護的同時，我們對全員庫進行核對、確保全員庫的真實性和可靠性。

(二)主要問題

1、懷孕信息掌握不夠全面、及時。

2、照顧再生一孩換發證工作不夠及時。

3、對計劃生育優惠政策宣傳不到位。

三、下半年工作重點

20xx年下半年，我鎮將繼續按照區人口計生委、鎮黨委、鎮政府的工作部署，迎檢好“創建全國計劃生育優質服務先進縣”評估驗收。結合我鎮的計生工作實際，對我鎮的計生統計工作重點要抓好以下幾項工作：

1、排查摸底，進一步掌握孕情信息。我鎮育齡婦女的孕情、育情等掌握不及時，不準確的問題還十分突出。信息排查是一項影響全局的工作，必須引起重視，加大排摸力度，切實提高信息掌握率。

2、強化管理，減少流動人口違法生育。要把工作的著力點和著眼點放在流動人口管理工作上，最大限度地減少流動人口違法生育。

3、進一步加強業務培訓，提高基層計生干部的業務知識，減少統計數據的漏報、瞞報、錯報現象，努力提高統計信息的準確率，切實把計生統計工作提高到新水平。

4、建立機制，盡量減少因服務工作不到位等因素引起的違法生育。對已到法定婚齡的女青年逐個進行排摸，不管是否已婚或已育，要把每個個案信息摸清楚，從而進一步摸清戀情、婚情、孕情、育情，牢牢掌握工作主動權，從中增加出生數，減少違法生育，向未領結婚證、無審批等違法生育中要回計劃生育率。

XX鎮人口與計劃生育辦公室

20xx年12月31日

數據分析面試自我介紹 · 第7篇

1、進行總體分析。從項目需求出發，對被項目的財務、業務數據進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務、業務狀況的總體印象。

2、確定項目重點，合理配置項目資源。在對被分析的項目總體掌握的基礎上，根據被分析項目特點，通過具體的趨勢分析、對比分析等手段，合理的確定分析的重點，協助分析人員作出正確的項目分析決策，調整人力物力等資源達到最佳狀態。

3、總結經驗，建立模型。通過選取指標，針對不同的分析事項建立具體的分析模型，將主觀的經驗固化為客觀的分析模型，從而指導以后項目實踐中的數據分析。

以上3個具體目標的聯系是緊密的`，不是孤立的，只有在進行總體分析的基礎上，才能進一步的確定項目重點，并在對重點內容的分析中得出結果，進而實現評價的過程。如果單單實現其中一個目標，最終得出的報告將是不完整的，對制訂項目實施方案也沒有可靠的支撐作用。

數據分析面試自我介紹 · 第8篇

多維數據分析也稱為聯機分析處理，是以海量數據為基礎的復雜分析技術。以下是“多維數據分析方法”，希望給大家帶來幫助！

1電力營銷現狀

1.1壟斷

世界多數大國在近一百多年來在供電上采取的模式是集發電、輸電、配電為一身的壟斷模式。國家在電力供應上大多數或全部由國家壟斷經營，廣大電力用戶就是消費者。這種壟斷經營在短時間內使電力工業聚集了大量的資金，電力工業持續發展，同時避免了重復設施的出現，為電網的統一規劃和建設提供了有力的支持。

1.2發電競爭

發電競爭模式，競爭主要體現在發電環節，輸電和配電仍然采取壟斷經營。在電力經營過程中對電力市場進行開放，引入發電企業，在市場中由壟斷企業對發電企業生產的電力進行買斷，然后由壟斷企業統一賣給電力用戶，這種供電模式的引入加大了市場中電力的供給量。

1.3電力轉運

電力運轉模式就是合理的將發電、輸電、配電三個過程進行分離，每個發電廠都獨立成為一個企業，各個發電廠之間采取公平競爭。市場中的用電大戶，可以低價從電力企業直接購買電力，利用統一電網實現電力運轉。在電力運轉模式中，部分競爭市場、壟斷經營市場和競爭市場同時存在。

1.4配電網開放

配電網開放模式的主要特點是：發電、輸電、配電三個環節適當分離，三個環節都各自成為獨立的經營體系，三者之間存在電力買賣關系。這種經營模式將發電、輸電、配電三者打破了傳統的電力運營管理模式，電力市場形成了多種商家相互競爭的形式，這不僅增加了發電企業之間的相互競爭，客戶可以通過自己的需求來選取適當的發電商，而且電力消費者和生產者之間形成了一種真正的買賣格局，從而為電力顯示商品特性提供了便利條件。

2企業多維數據分析具有的特點

2.1多維性

多維數據分析的一個最重要特點就是多維性。多維性不僅體現了人們在觀察世界時的多角度，同時也體現了多層次觀察。例如，在銷售量數據的查看上可以從時間維入手，同時還可以從年、季、月等時間層次上進行查看。對數據進行分層查看，不僅符合事物的客觀運行規律，而且也能讓用戶全面地掌握數據情況。

2.2實時性

實時性不僅滿足了用戶在時間上對信息的需求，而且可以快速查找多維數據的分析結果，同時實現了實時的接受用戶所反饋的數據。

2.3開放性

多維數據分析支持多數據源和系統平臺。因此，在實際工作中，不論數據存儲量有多大，存儲在何處，采取何種方式對數據進行存儲，都可以及時獲取到存儲的數據，并且可以以多種方式將分析結果提供給不通過平臺上的客戶使用。

2.4可分析性

可以從不同的角度對數據的最大值、平均值、最小值、匯總進行記錄和處理，將龐大的有用數據提供給客戶，此外還具有數據分析和數據查詢等能力。

2.5安全性

確保信息的安全，避免受到欺詐，對用戶進行分級管理，數據分析過程中，對于數據分析結果只能提供給相應的用戶。如果在實際工作中，存在多個用戶共同應用同一個分析時，應當對客戶的級別進行合理劃分，依據客戶所處的安全級別，允許客戶查看對應層次的信息。

3電力營銷多維數據分析過程

（1）依據決策者和企業業務在信息上的需求，對多維數據分析主題進行確定，在進行多位數據分析時，依據面向主題分析獲取信息，從而實現為決策者提供信息的目的'。

（轉換企業需要的數據。數據倉庫是集成的、面向主題的且在實際運行過程中容易因為時間變化而發生改變的一個數據集合。數據倉庫是企業為數據分析工作而設計的，利用數據倉庫可以為多維數據分析提供更加穩定且具有針對性的數據，目前許多電氣企業都構建了數據服務器。

（維度從而構成高效的多維數據模型。

（4）設計人員依據現有的多維數據模型，選取適當的度量和維度，結合報表利用適當的統計方法，通過圖表直觀地展現企業的大量了歷史數據。

（5）發布信息，通過靈活的方式將電力企業想要發布的相關信息直接提供給決策者。

4分析電力影響數據主題

在電力營銷決策中，每一個主體都對應一個具體的分析，表示一種營銷決策者在工作中需要掌握的信息。本文在研究上將分析主體分為用戶情況、購電情況、電價情況、電費回收、設備資產情況等，并對較大的主體進行了進一步劃分，針對電力營銷的數據分析，應當從宏觀到微觀，從多個角度對電氣企業的數據進行科學分析，為電力企業的各級領導者提供決策信息。因此，在分析上還需要確定分析層次和分析角度。

5結論

綜上所述，近年來電力營銷工作得到了一定的發展，但在管理過程中，同一營銷管理因為時間、地點上的差異，管理者通過不同的角度觀看信息，信息的呈現方式都會所差別。同時因為多維數據的存儲、分析不斷的發展，多維數據分析在電力營銷決策中的應用是一個漫長的過程，因此需要依據需求的變化進行不斷地改進和完善。

數據分析面試自我介紹 · 第9篇

目錄

第一章項目概述

此章包括項目介紹、項目背景介紹、主要技術經濟指標、項目存在問題及推薦等。

第二章項目市場研究分析

此章包括項目外部環境分析、市場特征分析及市場競爭結構分析。

第三章項目數據的采集分析

此章包括數據采集的資料、程序等。第四章項目數據分析采用的方法

此章包括定性分析方法和定量分析方法。

第五章資產結構分析

此章包括固定資產和流動資產構成的基本狀況、資產增減變化及原因分析、自西漢結構的合理性評價。

第六章負債及所有者權益結構分析

此章包括項目負債及所有者權益結構的分析：短期借款的構成狀況、長期負債的構成狀況、負債增減變化原因、權益增減變化分析和權益變化原因。

第七章利潤結構預測分析

此章包括利潤總額及營業利潤的分析、經營業務的盈利潛力分析、利潤的真實決定性分析。

第八章成本費用結構預測分析

此章包括總成本的構成和變化狀況、經營業務成本控制狀況、營業費用、管理費用和財務費用的構成和評價分析。

第九章償債潛力分析此章包括支付潛力分析、流動及速動比率分析、短期償還潛力變化和付息潛力分析。第十章公司運作潛力分析此章包括存貨、流動資產、總資產、固定資產、應收賬款及應付賬款的周轉天數及變化原因分析，現金周期、營業周期分析等。

第十一章盈利潛力分析

此章包括凈資產收益率及變化狀況分析，資產報酬率、成本費用利潤率等變化狀況及原因分析。

第十二章發展潛力分析

此章包括銷售收入及凈利潤增長率分析、資本增長性分析及發展潛力狀況分析。第十三章投資數據分析

此章包括經濟效益和經濟評價指標分析等。

第十四章財務與敏感性分析

此章包括生產成本和銷售收入估算、財務評價、財務不確定性與風險分析、社會效益和社會影響分析等。

第十五章現金流量估算分析

此章包括全投資現金流量的分析和編制。

第十六章經營風險分析

此章包括經營過程中可能出現的各種風險分析。

第十七章項目數據分析結論與推薦

第十八章財務報表

第十九章附件

大致包括這些資料，能夠根據實際要求增減

數據分析面試自我介紹 · 第10篇

中國擁有世界上最為龐大的青少年人口群體。統計表明，20xx年中國14～35歲人口有4.65億，占總人口的36.25%。對于任何社會來說，青少年都是民族的未來與希望。中國社會正處于改革開放的時代，現在的青少年是變革的弄潮兒、受益者和風險承擔者，他們正在經歷著我國社會經濟等方面的重大變革，發展變化的速度很快?？陀^、準確地了解和掌握青少年的現狀，才能從實際出發，制定有效的政策，從而正確引導青少年，把青少年一代培養成為有理想、有道德、有文化、有紀律的社會主義新人。本報告主要是依據統計數據對近年來中國青少年發展狀況進行分析，所采用的數據均為撰寫本報告時(截至20xx年7月31日)中國青少年發展狀況指標體系中各項指標所能獲得的最新數據。在本報告中青少年采用14～29歲和14～35歲兩種年齡統計口徑。

青少年人口狀況指標

1.青少年人口總數及比重

20xx年人口變動抽樣調查數據顯示，全國14～29歲青少年共有311，217，923人，占總人口的24.25%。其中男性158，338，086人，女性152，879，837人，分別占總人口的12.34%和11.91%，性別比為103.57。14～35歲青少年共有465，259，674人，占總人口的36.25%。其中男性235，453，157人，女性229，806，517人，分別占總人口的18.34%和17.90%，性別比為102.46。

2.青少年人口性別年齡構成

分性別年齡結構反映的是男女不同性別人口的年齡分布情況。20xx年中國青少年分性別人口的年齡分布基本一致，無論是男性還是女性，在其總人口中都是30～35歲人口所占比例最高，其次是14～20歲人口。人口年齡結構在20～30歲之間出現凹陷，除了自然的人口變動規律(如受人口慣性發展的影響)以外，與該年齡人群的漏報也有較大關系。因為這一年齡段人群處于流動活躍時期，而流動人口的漏報是統計中很難避免的。同時，我國軍人也主要集中在這個年齡段，而軍人人數是不在統計數據中反映的，這也加大了凹陷的程度。

3.青少年人口分布狀況

人口的分布狀況主要由地區構成和城鄉構成兩項指標來衡量。20xx年第五次人口普查時，14～29歲的青少年人口廣東省為最多，達2900萬人，西藏最少，僅為82萬人。各省市青少年占總人口的比重集中在24.01～34.03%區間范圍內，廣東省比重最高，達34.03%，最低的為江蘇省，占24.01%。14～35歲的青少年人口數分布與14～29歲的青少年人口數分布接近，比重略有差異。各省之間青少年人口差異與各省總人口和它們過去的生育率、死亡率、遷移率的變化都有密切關系。

20xx年14～29歲青少年人口31，122萬人，居住在城市的有7817萬人，占青少年人口的25.12%，居住在鎮的有4718萬人，占15.16%，居住在鄉的有18，587萬人，占59.72%。14～29歲青少年人口城鎮化水平40.28%略低于我國40.53%的城鎮化水平。14～35歲青少年人口46，526萬人，居住在城市的有12，165萬人，占青少年人口的26.15%，居住在鎮的有7234萬人，占15.55%，居住在鄉的有27，127萬人，占58.31%。14～35歲青少年人口城鎮化水平41.69%又略高于全國平均水平。

4.青少年人口的遷移

20xx年第五次人口普查時，我國遷移人口有12，466，250人，其中14～29歲6，749，193人，占遷移總人口的54.14%，14～35歲8，396，246人，占遷移總人口的67.35%。遷移原因以務工經商、學習培訓、婚姻遷入為主，占遷移總人口的七成之多(見圖1-3a和圖1-3b)。從全國遷移情況來看，學習培訓、分配錄用、婚姻遷入、務工經商主要是以青年人口為主，均占80%以上。

5.青少年人口的受教育狀況

隨著我國社會經濟的發展，受教育程度普遍提高，14～29歲青少年人口有98.33%受過小學以上教育，14～35歲青少年人口比例略低一點(97.14%)，但仍以初中教育程度為主，分別占55.13%和50.34%。這與青少年正處于學習求知年齡不無關系。從全國總人口受教育情況來看，青少年人口受教育程度明顯好于其他年齡人口，初中以上各級文化程度人口中，14～29歲人口基本占40%左右，14～35歲人口基本占60%左右。

6.青年人口的婚姻狀況

青年人正處于組建家庭時期，15～29歲青年未婚人口占64.03%，有配偶占35.53%，隨著年齡的增長，有配偶的比例逐漸增大，15～35歲青年未婚人口占43.36%，有配偶占55.02%。青年人口婚姻關系比較穩定，無論是在15～29歲青年人口中還是在15～35歲青年人口中，喪偶、離婚和再婚有配偶的比例都非常低，分別為0.7%和1.62%。

7.青年人口生育狀況

青年人口不同于老年人口和少年兒童人口，隨著其生理和心理的發育成熟，開始組建家庭哺育后代。從生育的年齡分布來看，青年正處于生育高峰期。根據20xx年全國人口變動抽樣調查數據計算，全國一般生育率為38.01‰，總和生育率為1.4‰，29歲組累計生育率為1164.79‰，35歲組累計生育率為1375.93‰。

8.青少年人口死亡狀況

青少年人口處于風華正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低時期。青年人口死亡率隨著年齡的增長略有增長，但增長幅度不大，基本在0.28～1.38‰的小區間范圍內波動增長。根據20xx年全國人口變動抽樣調查數據計算，全國死亡率水平為6.05‰，青少年人口死亡率遠遠低于全國平均水平，14～29歲的死亡率僅為0.85‰，14～35歲的死亡率為0.95‰。

9.青年人口的民族狀況

我國是一個多民族國家，在960萬平方公里土地上居住著56個民族，每個民族都有自己的青少年人口。20xx年第五次人口普查時，漢族仍是我國的主體民族，14～29歲青少年人口中有90.58%為漢族，9.42%為少數民族;14～35歲青少年人口中漢族比例略高，為91.09%，少數民族占8.91%。少數民族中壯族、滿族、回族、維吾爾族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人數最多，人口比例均占0.5%以上。

數據分析面試自我介紹 · 第11篇

項目數據分析報告是通過對項目數據全方位的科學分析來評估項目的可行性，為投資方決策項目提供科學、嚴謹的依據，降低項目投資的風險。

項目數據分析報告—項目市場化操作的科學依據：

政策背景：隨著我國經濟體制變革的不斷深入發展，中國的決策高層已經完全意識到了項目分析的真正意義，這一佐證就是《國務院關于投資體制改革的決定》的出臺。決定明確政府不再承擔對投資項目的審核評估，實行備案制。而投資方和項目方，則對項目的風險承擔完全責任，完全按照市場經濟的模式來實施項目分析評估。這就正式宣告，中國的項目分析，將徹底進入市場化的運作模式。

時代需求：進入二十一世紀信息化時代，傳統意義上的經濟、管理和投資金融等學科和電子信息技術發生了不可分割的交融。作為先進生產力代表的電子信息技術，成為經濟、管理和投資金融等領域創新變革的支撐和動力?！绊椖繑祿治觥币詫I技術的身份出現在經濟、管理和投資金融專業等領域，是信息化時代發展的必然結果。

項目數據分析報告—項目可行性判斷的重要依據

任何欣欣向榮的企業，都是建立在所開發的優質項目基礎上的。但如何才能確定項目的可行和優質呢？發達國家的做法是對項目的最終決策，一切以科學定量分析的項目數據為依據。在中國，隨著世界經濟一體化進程的加速和全球投資市場的蓬勃發展，加上中國投資分析行業正處于發展的起步階段，投資人、企業管理層都迫切需要一個統一的、規范的標準來衡量投資項目的科學性和可行性，專業的項目數據分析報告在中國變得炙手可熱。越來越多的投資人也選擇項目數據分析報告為他們準備投資的項目做出科學、合理的分析，以便正確決策項目；越來越多的風險投資機構把項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據。

我們的目標：

構建數據分析報告的具體目標應可以描述為以下3個方面：

1、進行總體分析。從項目需求出發，對被項目的財務、業務數據進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務、業務狀況的總體印象。

2、確定項目重點，合理配置項目資源。在對被分析的項目總體掌握的基礎上，根據被分析項目特點，通過具體的趨勢分析、對比分析等手段，合理的確定分析的重點，協助分析人員作為正確的項目分析決策，調整人力物力等資源達到最佳狀態。

3、總結經驗，建立模型。通過選取指標，針對不同的分析事項建立具體的分析模型，將主觀的經驗固化為客觀的分析模型，從而指導以后項目實踐中的數據分析。

以上3個具體目標的聯系是緊密的，不是孤立的，只有在進行總體分析的基礎上，才能進一步的確定項目重點，并在對重點內容的分析中得出結果，進而實現評價的過程。如果單單實現其中一個目標，最終得出的報告將是不完整的，對制訂項目實施方案也沒有可靠的支撐作用。

我們的原則

1、規范性原則。

數據分析報告中所使用的名詞術語一定要規范，標準統一，前后一致，基本上要與前人所提出的相一致。

2、重要性原則。

數據分析報告一定要體現項目分析的重點，在項目各項數據分析中，就應該重點選取真實性、合法性指標，構建相關模型，科學專業地進行分析，并且反映在分析結果中對同一類問題的描述中，也要按照問題的重要性來排序。

3、謹慎性原則。

數據分析報告的編制過程一定要謹慎，體現在基礎數據須要真實完整，分析過程須要科學合理全面，分析結果可靠，建議內容實事求是。

4、鼓勵創新原則。

科技是在不斷發展進步的，必然有創新的方法或模型從實踐中摸索總結出來，數據分析報告要將這些創新的想法記錄下來，發揚光大。

總之，一份完整的數據分析報告，應當圍繞目標，確定范圍，遵循一定的前提和原則，系統的反映行業分析的全貌，從而推動該行業的進一步發展。

樣本如下：

目錄

第一章項目概述

此章包括項目介紹、項目背景介紹、主要技術經濟指標、項目存在問題及建議等。

第二章項目市場研究分析

此章包括項目外部環境分析、市場特征分析及市場競爭結構分析。

第三章項目數據的采集分析

此章包括數據采集的內容、程序等。

第四章項目數據分析采用的方法

此章包括定性分析方法和定量分析方法。

第五章資產結構分析

此章包括固定資產和流動資產構成的基本情況、資產增減變化及原因分析、自西漢結構的合理性評價。

第六章負債及所有者權益結構分析

此章包括項目負債及所有者權益結構的分析：短期借款的構成情況、長期負債的構成情況、負債增減變化原因、權益增減變化分析和權益變化原因。

第七章利潤結構預測分析

此章包括利潤總額及營業利潤的分析、經營業務的盈利能力分析、利潤的'真實判斷性分析。

第八章成本費用結構預測分析

此章包括總成本的構成和變化情況、經營業務成本控制情況、營業費用、管理費用和財務費用的構成和評價分析。

第九章償債能力分析

此章包括支付能力分析、流動及速動比率分析、短期償還能力變化和付息能力分析。

第十章公司運作能力分析

此章包括存貨、流動資產、總資產、固定資產、應收賬款及應付賬款的周轉天數及變化原因分析，現金周期、營業周期分析等。

第十一章盈利能力分析

此章包括凈資產收益率及變化情況分析，資產報酬率、成本費用利潤率等變化情況及原因分析。

第十二章發展能力分析

此章包括銷售收入及凈利潤增長率分析、資本增長性分析及發展潛力情況分析。

第十三章投資數據分析

此章包括經濟效益和經濟評價指標分析等。

第十四章財務與敏感性分析

此章包括生產成本和銷售收入估算、財務評價、財務不確定性與風險分析、社會效益和社會影響分析等。

第十五章現金流量估算分析

此章包括全投資現金流量的分析和編制。

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第十六章經營風險分析

此章包括經營過程中可能出現的各種風險分析。

第十七章項目數據分析結論與建議

第十八章財務報表

第十九章附件

數據分析面試自我介紹 · 第12篇

今年年初以來公司在總經理的領導下，積極生產，各項工作都取得了一定的成績，特別是通過堅持貫徹ISO9001：20xx標準，使公司的管理更上了一個臺階，現將我們收集的部分數據進行分析以供領導決策。

20xx年簽訂了項目合同13項，完成11項，2項項目在進行中，驗收工程一次合格率100%，完成的11項工程項目顧客滿意率超過95%。

系統集成部多次組織技術人員和項目經理、施工人員學習國家標準和行業規范，嚴格按照程序文件和作業指導書的要求組織設計和施工。

工程項目的實施都嚴格按照國家標準規范進行，確保為用戶提供滿意的、高質量的工程項目和優質的售后服務。從部門負責人到項目經理以至每一位員工都自覺地將分解到的質量目標融入到日常工作之中，涉及到的每一個環節都得到較好的控制，由不理解到形成自覺的行動，按程序文件要求做已經在尉然成風，發現問題不遮、不掩、不護，采用自檢、互檢和專檢活動，促進質量意識和企業文化深入人心，調動了每一位員工的積極性，上下形成一個共識，我們的工程要做成為顧客最滿意的工程。

中國建設銀行遼中近海支行綜合布線系統項目、中國建設銀行遼寧省分行、后臺處理中心綜合布線系統項目、中國建設銀行沈陽彩霞支行綜合布線系統項目、中國建設銀行沈陽三好街支行綜合布線系統項目、建行大東支行萊茵河畔自助銀行綜合布線系統項目都是一次驗收合格交付的，工程項目符合用戶和行業標準的要求，得到了用戶的贊揚和好評，提高了公司的經濟效益和企業現代管理水平，至今沒有發生顧客投訴等問題。

華匯人壽保險股份有限公司辦公設備采購項目、中國建設銀行遼寧省分行網點網絡設備采購項目都是一次驗收合格交付，客戶對我們公司提供的服務十分滿意。

交付的大連泰山熱電有限公司網絡信息安全整改項目，提高了泰山熱點系統運行效率，保證了系統的安全性，為系統正常運行發揮了重要作用。

部門采購人員今年按要求對供方進行了評價，確定了合格供方，到目前為止這些供方提供的產品、原材料質量穩定，未發生因原材料質量問題而影響產品質量的事故，應繼續對這部分供方加強控制，監督他們加強產品、原材料的質量管理，確保供應合格的產品、原材料。

今年我公司共評價供方10家，實際與我我廠發生業務關系的為10家，實現了供方評價率100%。

自1月份以來，各供應商進貨質量狀況如下：

從上述情況分析，共發生進貨33批次，經進貨檢驗全數合格，實現了進貨檢驗合格率100%。

部門質檢人員按照《檢驗和試驗程序》堅持對采購貨物、半成品、成品進行質量檢驗，對不合格品按照《不合格品審理程序》進行處理，不讓不合格品留到下道工序或出公司。

部門材料核算人員和庫管人員堅持對每月的庫存進行統計匯總，保證數據的準確性。

經統計分析公司售后服務單，顧客滿意度調查為97%，超過公司95%的質量目標。

上述數據反映了公司通過建立、實施質量管理體系所取得的成績，我們將通過數據分析，發揚成績，改進不足，進一步把質量管理工作搞得更好。

數據分析面試自我介紹 · 第13篇

關于期貨數據分析

我在寫一篇論文，分析農業期貨是否存在季節性變化?？墒瞧谪浀臄祿遣贿B續的`，一份合約大約4年，每年有5個月份的有新的合約開始，例如90年3月開始的合約在94年3月的時候從￥1.0漲到￥1.4，這份合約就終止了，數據沒有了。從93年3月開始的合約在94年3月的時候價位與前一份合約有小小不同，￥1.5，這份合約要到97年3月才終止。

請問有誰知道如何分析這類非連續性，時間有一部分重疊，數值有差異的一系列數據啊。有沒有分析這類數據的軟件?

數據分析面試自我介紹 · 第14篇

MMORPG在線的人數就直接關系到最后的收入，所以有很多關鍵性的指標需要值得監控和分析,大致的分析思路.見下圖：

在線時長將直接影響到ACU、PCU。對于mmorpg來對這個指標是比較關鍵的。

回流相關的統計內容，可以評估對老玩家回歸活動。(對于抓業績是一個比較好的手段，比拉全新玩家的成本會低很多，效果也不差)

工作室角色在存在與否或在一臺服務器中的'工作室角色的多少將會直接影響到這臺服務器的運行狀況，所以在查看各類指標的時候，很有必要添加工作室與非工作室維度。登錄ip的分段是判斷工作室的其中一種手段。

用戶價值分類：對于做下線服務有比較好的針對性，分類的依據是根據歷史充值或消費。

實時在線人數的趨勢監控，可以及時發現游戲世界中出現異常時不能登錄游戲或掉線的情況。

為何要區分新增類型呢?

因為每次開新服的時候，就會有一批老服的玩家遷徙到新服，所以在新開的服務器上需要查看是由老服務器遷徙過來的，還是真正的新增玩家需要區別看待。

新增角色類型分為三大類：

一、新用戶新賬號新角色

二、老用戶老賬號新角色

三、老用戶新賬號新角色

對于新開服務器的在線情況，還需要特別統計一項，每日新增角色，三十天內的留存，在線時長，消費等常規指標的統計。(下面的指標整理有點混亂，謹慎閱讀)

ACU(Averageconcurrentusers) ：平均同時在線用戶

回流角色數：上周期未參加，本周期有參加，并且本周期不是第一次參加的角色回流帳號數上月無登錄但本月有登錄的非首登帳號數;

平均在線時間：日活躍帳號平均登錄時長或日活躍用戶平均登錄時長;

前日在線統計日前一天，每10分鐘取一次實時在線帳號數據;

日ACU統計日平均同時在線用戶數日回流角色數前7天無登錄但統計日有登錄的非新建角色數;

日回流用戶數前7天無登錄但統計日有登錄的非首登用戶數(身份證去重及系列賬號去重);

日回流帳號數前7天無登錄但統計日有登錄的非首登賬號數;

日活躍用戶數本日登錄用戶數(身份證去重及系列帳號去重);

日活躍帳號數本日登錄帳號數;

日留存角色數前7天內有登錄且統計日有登錄的角色數;

日留存用戶數前7天內有登錄且統計日有登錄的用戶數(身份證去重及系列賬號去重);

日留存帳號數前7天內有登錄且統計日也有登錄的帳號數;

日新增用戶數本日首登用戶數(身份證去重及系列帳號去重);

日新增帳號數本日首登帳號數;上周同期在線統計日-7天，每10分鐘取一次實時在線帳號數據;

實時類和其他名詞帳號實時在線當日在線統計日當天，每10分鐘取一次實時在線帳號數據;

新增參與角色數當前周期是第一次參加角色月ACU統計月平均每日同時在線用戶數;

月回流角色數上月無登錄但本月有登錄的非新建角色數;

月回流用戶數上月無登錄且本月有登錄用戶數(身份證去重及系列賬號去重);

月活躍用戶數本月登錄用戶數(身份證去重及系列帳號去重);

月活躍帳號數本月登錄帳號數;月留存角色數上月有登錄且本月有登錄的角色數;

月留存用戶數上月有登錄且本月有登錄用戶數(身份證去重及系列賬號去重);

月留存帳號數上月有登錄且本月有登錄帳號數;

月新增用戶數本月首登用戶數(身份證去重及系列帳號去重);

月新增帳號數本月首登帳號數;在線天數登錄的天數周ACU統計周平均每日同時在線用戶數;

周回流角色數上周無登錄但本周有登錄的非新建角色數;

周回流用戶數上周無登錄但本周有登錄的非首登用戶數(身份證去重及系列賬號去重);

周回流帳號數上周無登錄但本周有登錄的非首登賬號數周活躍用戶數本周登錄用戶數(身份證去重及系列帳號去重);

周活躍帳號數本周登錄帳號數;周留存角色數上周有登錄且本周有登錄的角色數;

周留存用戶數上周有登錄且本周有登錄用戶數(身份證去重及系列賬號去重);

周留存帳號數上周有登錄且本周有登錄帳號數;周新增用戶數本周首登用戶數(身份證去重及系列帳號去重);周新增帳號數本周首登帳號數

數據分析面試自我介紹 · 第15篇

本課課題

第四章 數據的編輯加工

第2節 數據分析

教學目標

1、了解電子表格是進行數據分析的基本工具。

篩選和分類匯總等基本分析方法。

篩選和分類匯總等方法進行簡單的數據分析。

重點難點分析

1、各種篩選的方法。

2、“自定義”篩選條件的選擇使用。

3、數據的分類匯總。

4、自定義”篩選中邏輯符號及運算符的選擇。

教學環境與素材準備

在能容納一個教學班的機房內，計算機安裝OFFICE系列軟件，并有投影儀。

學生們帶好泰山版信息技術第一冊(下)課本。

教師準備：“第五屆校園歌曲卡拉OK大賽評分表”。

教學方法

講解演示法、合作探究法

教學過程

(一)導入：

電子表格不僅具有強大的數據計算功能，而且還具有排序、篩選、分類匯總等簡單、有效的數據組織和分析功能。運用這些技術，可以幫助我們深入挖掘數據中所蘊藏的信息，提高數據的利用效益。

(二)新授課：

1、排序：

排序是在不改變數據值的情況下，重新組織數據排列順序的一種手段。

通過排序操作，可將表格中的記錄，按任意一列數據進行升序或降序排列。排序后，能清晰地觀察記錄之間的位次關系，更便于事物的比較與對比。

打開“第五屆校園歌曲卡拉OK大賽評分表”，按得分的高低來計算每位選手的總名次。

教師提示：選手的名次實際上就是按照得分由高到低排列的.次序，我們可以按得分由高到低排序，然后依次填入名次即可。

學生操作。

2、篩選：

篩選就是把需要的記錄留下,把不需要的記錄暫時隱藏。這樣可突出某些重要的數據或數據關系。在Excel中提供了“自動篩選”和“高級篩選”命令來篩選數據。

實踐：

“我只想分析一下一年級選手的得分情況?！?/p>

“能否只列出二年級選手的信息?”

利用電子表格的“自動篩選”功能，可以輕松滿足大家的需要。

教師演示。

學生操作。

3、分類匯總：

分類匯總，就是首先將數據分類(排序)，然后再按類進行求和、求平均、計數等匯總統計。

分類匯總，可以幫助我們對不同類別的數據進行分析比較、判斷優劣。

實踐：

“計算出每個年級的平均得分，就可以確定哪個年級是優勝年級?！?/p>

任務：

按照“年級”進行分類匯總，求各年級平均得分的過程。

教師演示。

學生操作。

注意：在分類匯總之前，必須先按分類項目對表格數據進行排序，否則，將不會得到正確的結果。

鞏固與提高

課本第2、3題。

課堂小結

對本節課學到的知識和在學習過程中學生出現的問題和解決的方法以及今后應注意的事項進行總結。

教學反思

暫無。

問題口袋

數據分析面試自我介紹 · 第16篇

職責：

周報表

2、分析公司銷售賬號運營情況，定期向上級匯報

滯銷產品

轉化率、ACOS等;

5、通過對公司跨境電商平臺銷售數據研究，提出改善方法和建議;

任職資格：

1.經驗不限，具有跨境電商數據分析經驗優先考慮。

統計學、經濟學等相關數據分析專業畢業者優先。

ppt、visio等工具，有較好的報告呈現能力。

4、邏輯思維嚴謹，懂得結合數據層面和應用層面綜合分析。

耐心，能承受一定的工作壓力，思想成熟性格開朗、主動熱情，善于思考和學習，能自覺完成每天工作內容，與同事良好溝通合作。

數據分析面試自我介紹 · 第17篇

職責

互聯網化，直至商業落地;

行業、公司運營等提供商業智能分析，輸出可視化分析報告，為戰略決策提供支持;

3、發表研究成果或分析評論，配合公司的推廣及培訓等工作。

任職要求

經濟、數學、統計等相關專業碩士及以上學歷;

2、擁有扎實的經濟理論基礎及數理統計功底;

R、Python等一個或多個語言進行量化建模，擁有行業大數據分析和機器學習項目經驗者優先;

4、擁有BI分析工具使用經驗者優先(如tableau等);

5、具有很強的邏輯思考能力，善于解決開放式問題;

6、為人真誠踏實，做事靠譜認真，對研究工作充滿熱情，具備良好的溝通協調能力和團隊合作意識，愿意為團隊共同發展而努力。

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