【文章內(nèi)容簡介】 。（2）課堂常規(guī)：在我和陳老師的培養(yǎng)教育下，我班幼兒養(yǎng)成了，課堂發(fā)言積極舉手，老師講話注音傾聽等好習(xí)慣。提供了更多讓孩子們在課堂中自由發(fā)揮的空間。孩子的茁壯成長需要幼兒園與家長共同的配合，因此溝通工作也就成為了一個重點(diǎn)工程。我主動親切地與家長溝通。我充分利用了晨接和放學(xué)的時間跟家長交流，使家長了解自己孩子在園的情況。我及時把孩子在園的表現(xiàn)及出現(xiàn)的問題反映給家長，積極與家長聯(lián)系，及時反應(yīng)出現(xiàn)的問題，使家長了解情況，以便雙方配合輔導(dǎo)，配合幫助孩子更好的進(jìn)步。努力做到讓家長滿意，讓家長放心，把愛撒播向每一個孩子。有人這樣說過，你尊重別人，別人尊重你，在與家長交流時，我真心把他們當(dāng)成自己的朋友，但他們遇到困難時，我很熱情的去幫助他們，為此，我想只要自己付出了，家長才能對我工作的肯定。在這學(xué)期，通過自己的小小努力，也取了一些成績：園內(nèi)幼兒聲樂比賽三等獎。園內(nèi)幼兒故事比賽三等獎。園內(nèi)幼兒繪畫比賽二等獎、三等獎。園內(nèi)“六一”大合唱活動，幼兒表現(xiàn)很積極，家長很贊揚(yáng)?；仡櫼粚W(xué)期的工作，我深刻體會到，教師工作非常辛苦，不僅擔(dān)負(fù)著教授知識的工作，更擔(dān)負(fù)著培育下一代的重?fù)?dān)。老師是孩子們集體的教育者、組織者和領(lǐng)導(dǎo)者，也是幼教教育工作主力軍，老師像孩子的媽媽，更是孩子信賴的好朋友。做一名優(yōu)秀的幼兒教師必須具備愛心、責(zé)任心，就好像對孩子要求，在對待學(xué)習(xí)接受慢的孩子多點(diǎn)耐心，多點(diǎn)關(guān)心，使每個孩子在期末都有不同的變化，全面、公*的熱愛每一名幼兒。我要從幼兒心理發(fā)展特點(diǎn)出發(fā)，理解他們的要求和想法，信任他們的潛在能力，放手讓幼兒在實(shí)踐中鍛煉、成長。盡管他們有些缺點(diǎn)和不足，但我對于他們的每一點(diǎn)進(jìn)步都有給予鼓勵，尤其是插班生和能力差的幼兒更要多給些溫暖，理解、尊重、用心培育孩子對集體和他人的愛。在今后的工作和生活中，我還將繼續(xù)向各位同事學(xué)習(xí)，以不斷提高自己。一番耕耘一番收獲，在新的學(xué)期里我會更加努力地做好自己的本職工作，與孩子心連心。數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇十三而數(shù)據(jù)分析也越來越受到領(lǐng)導(dǎo)層的重視，借助報表告訴用戶什么已經(jīng)發(fā)生了，借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發(fā)生了，通過dashboard監(jiān)控告訴用戶現(xiàn)在在發(fā)生什么，通過預(yù)報告訴用戶什么可能會發(fā)生。數(shù)據(jù)分析會從海量數(shù)據(jù)中提取、挖掘?qū)I(yè)務(wù)發(fā)展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據(jù)，為產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)展方向起到積極作用，有力推動企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)化、信息化管理。(1)facebook廣告與微博、sns等網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的用戶相聯(lián)系，通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，為廣告商提供更為精準(zhǔn)定位的服務(wù)，該精準(zhǔn)廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據(jù)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)emarketer的數(shù)據(jù)，facebook年?duì)I收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。(2)hitwise發(fā)布會上，亞太區(qū)負(fù)責(zé)人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統(tǒng)自動的產(chǎn)品推薦，通過客戶分類，測試統(tǒng)計，行為建模，投放優(yōu)化四步，運(yùn)營客戶的行為數(shù)據(jù)帶來競爭優(yōu)勢。此外，還有好多好多，數(shù)據(jù)分析，在營銷、金融、互聯(lián)網(wǎng)等方面應(yīng)用是非常廣泛的：比如在營銷領(lǐng)域，有數(shù)據(jù)庫營銷，精準(zhǔn)營銷，rfm分析，客戶分群，銷量預(yù)測等等。在金融上預(yù)測股價及其波動，套利模型等等。在互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)上面，百度的精準(zhǔn)廣告，淘寶的數(shù)據(jù)魔方等等。類似成功的案例會越來越多，以至于數(shù)據(jù)分析師也越來越受到重視。然而，現(xiàn)實(shí)卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息：在美國目前面臨14萬~19萬具有數(shù)據(jù)分析和管理能力的專業(yè)人員，以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數(shù)據(jù)的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國，受過專業(yè)訓(xùn)練并有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人才，未來三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級分析人才難尋。也就是說，數(shù)據(jù)分析的需求在不斷增長，然而合格的為企業(yè)做分析決策的數(shù)據(jù)分析師卻寥寥無幾。好多人想做數(shù)據(jù)分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數(shù)據(jù)，直接把數(shù)據(jù)拿來就用。要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實(shí)完全不是那么回事。按俗話說就是：見過豬跑，沒吃過豬肉。為此，我對自己的規(guī)劃如下：第一步：掌握基本的`數(shù)據(jù)分析知識(比如統(tǒng)計，概率，數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論，運(yùn)籌學(xué)等)，掌握基本的數(shù)據(jù)分析軟件(比如，vba，matlab，spss，sql等等)，掌握基本的商業(yè)經(jīng)濟(jì)常識(比如宏微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，營銷理論，投資基礎(chǔ)知識，戰(zhàn)略與風(fēng)險管理等等)。這些基礎(chǔ)知識，在學(xué)校里盡量的學(xué)習(xí)，而且我來到了和君商學(xué)院，這樣我可以在商業(yè)分析、經(jīng)濟(jì)分析上面領(lǐng)悟到一些東西，增強(qiáng)我的數(shù)據(jù)分析能力。第二步：參與各種實(shí)習(xí)。研一開始我當(dāng)時雖然有課，不過很幸運(yùn)的找到一份一周只需去一兩天的兼職，內(nèi)容是為三星做競爭對手分析，當(dāng)然分析框架是leader給定了，我只是做整合資料和往ppt里填充的內(nèi)容的工作，不過通過兼職，我接觸到了咨詢行業(yè)，也向正式員工學(xué)習(xí)了很多商業(yè)分析、思考邏輯之類的東西。之后去西門子，做和vba的事情，雖然做的事情與數(shù)據(jù)分析無關(guān)，不過在公司經(jīng)常用vba做一些自動化處理工作，為自己的數(shù)據(jù)分析工具打好了基礎(chǔ)。再之后去了易車，在那里兼職了一個多月，參與了大眾汽車銷量數(shù)據(jù)短期預(yù)測的項(xiàng)目，一個小項(xiàng)目下來，數(shù)據(jù)分析的方法流程掌握了不少，也了解了企業(yè)是如何用一些時間序列模型去參與預(yù)測的，如何選取某個擬合曲線作為預(yù)測值。現(xiàn)在，我來到新的地方實(shí)習(xí)，也非常幸運(yùn)的參加了一個央企的碼頭堆場優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計，其實(shí)也算數(shù)據(jù)分析的一種吧，通過碼頭的數(shù)據(jù)實(shí)施調(diào)度，通過碼頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，最后寫成一個可操作的自動化系統(tǒng)。而這個項(xiàng)目，最重要的就是業(yè)務(wù)流程的把握，我也參與項(xiàng)目最初的需求調(diào)研，和制定工作任務(wù)說明書sow，體會頗多。第三步：第一份工作，預(yù)計35年。我估計會選擇咨詢公司或者it公司吧，主要是做數(shù)據(jù)分析這塊比較強(qiáng)的公司，比如fico，埃森哲，高沃，瑞尼爾，ibm，ac等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實(shí)些，學(xué)會在實(shí)際中應(yīng)用所學(xué)，學(xué)會數(shù)據(jù)分析的流程方法，讓自己成長起來。第四步：去自己喜歡的一個行業(yè)，深入了解這個行業(yè)，并講數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到這個行業(yè)里。比如我可以去電子商務(wù)做數(shù)據(jù)分析師。我覺得我選擇電子商務(wù)，是因?yàn)槲磥肀貙⑹腔ヂ?lián)網(wǎng)的時代，電子商務(wù)必將取代傳統(tǒng)商務(wù)，最顯著的現(xiàn)象就是傳統(tǒng)零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰(zhàn)。此外，電子商務(wù)比傳統(tǒng)的零售商具有更好的數(shù)據(jù)收集和管理能力，可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。第五步：未知。我暫時沒有想法，不過我希望我是在一直的進(jìn)步。能力：一定要懂點(diǎn)戰(zhàn)略、才能結(jié)合商業(yè)。一定要漂亮的presentation、才能buying。一定要有g(shù)lobalview、才能打單。一定要懂業(yè)務(wù)、才能結(jié)合市場。一定要專幾種工具、才能干活。一定要學(xué)好、才能有效率。一定要有強(qiáng)悍理論基礎(chǔ)、才能入門。一定要努力、才能賺錢。最重要的：文檔為doc格式。數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇十四數(shù)據(jù)分析師大多是支撐運(yùn)營和決策的，但是大多都是提供數(shù)據(jù)，分析的較少。我說的分析是給出意見的分析。近期，我也在招聘數(shù)據(jù)分析師，遇到一些問題，來面試的朋友，要么就是工具的使用者，業(yè)務(wù)非常不熟悉。要么是就是鏈條太短，只是做網(wǎng)站端和銷售端，對供應(yīng)鏈、客服等非常不熟悉。這個題目就是開放的問一個銷售問題，看分析師如何給出相關(guān)的意見或者建議。當(dāng)然這不是分析范疇，但是我覺得分析師既然是做運(yùn)營支撐、甚至決策，那么一些基礎(chǔ)的銷售理念是應(yīng)該有的。題目：100斤蘋果怎么賣，可以賣的錢又多，賣的又快?開題：此題目意在說如何從商品的角度去考慮如何銷售的問題，傳統(tǒng)的銷售方式就是經(jīng)典的4p理論。渠道，商品，價格，促銷。而此問題意在從商品，價格，促銷的角度去問面試者問題。題注：1. 如果回答者答的問題說的過多，比如說渠道如何做，如果做售后，如何二次營銷，范圍就擴(kuò)大了。2. 如果回答者的回答過于泛，或者理論的東西比較多，或者聽著非常正確而不給出解決方案，那不適合一線分析師。上面兩項(xiàng)是減分項(xiàng)。刀刀的解答：渠道是重要用戶考慮暫且放在渠道里，因?yàn)橛脩舯仨氁蕾嚽缹?shí)現(xiàn)鏈接。但就此問題來說，有點(diǎn)跑題，問的是賣蘋果，用戶考慮一般先考慮需求和消費(fèi)場景，所以不分享渠道的做法。商品自己分堆最簡單，一堆貴，一堆便宜。蘋果不分揀。賣個差不多再重分，46開分。解讀：利用價格做出價格歧視的感念，同時告訴消費(fèi)者4的商品比較好賣，這樣一個明確的指向。商品拆分按好壞分堆，好蘋果貴30%。其余的分兩堆，一般的常規(guī)賣，最差的貴50%，并貼上標(biāo)簽如澀蘋果之類。解讀：劣質(zhì)商品只是品質(zhì)不好，不是不能賣高價，關(guān)鍵是你要告訴別人這是稀缺的。真實(shí)說明商品特征，不要做多，好的商品還是要高價的，稀缺商品要更貴。一般的商品就這樣買。但是注意結(jié)合第四條。時間因素一般早上要比晚上貴，水果盡量當(dāng)天賣完，所以在晚上8點(diǎn)后開始半價賣。解讀：快和多都是必須的，水果隔夜很多都會壞。晚上8點(diǎn)是大家出來遛彎的時候，可以做清倉了。不留呆滯庫存是關(guān)鍵，高周轉(zhuǎn)是關(guān)鍵。手里最好留的是鈔票，而不是貨物。地點(diǎn)這個本來不想說，還是說一下，火車站和汽車站絕對賣不出去，攤位沒有。最重要的是你見過這種地方賣水果的銷售有好的么?好地方在地鐵口，菜市口，學(xué)校門口。解讀：人流多并不代表需求好，菜市場門口絕對比火車站好。為什么，火車站貴這是大家都知道的，再者，誰沒事到火車站去買水果啊。菜市場還是做長久生意的地方，學(xué)校門口，地鐵口大家多觀察就知道了。商品這個東西可以玩的很多。留幾句話：不要賣貨源不穩(wěn)定的某類商品。堅決下架無法銷售占位置的`商品。主推非標(biāo)準(zhǔn)品。流行品一定是打折賣的。via：庖丁的刀(外貿(mào)電商分析師。關(guān)注外貿(mào)電商b2c，國內(nèi)大型零售電商平臺，資深數(shù)據(jù)分析師)隨著大數(shù)據(jù)概念的火熱，數(shù)據(jù)科學(xué)家這一職位應(yīng)時而出，那么成為數(shù)據(jù)科學(xué)家要滿足什么條件？或許我們可以從國外的數(shù)據(jù)科學(xué)家面試問題中得到一些參考，下面是77個關(guān)于數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)科學(xué)家招聘的時候會常會的幾個問題，供各位同行參考。你處理過的最大的數(shù)據(jù)量？你是如何處理他們的？處理的結(jié)果。告訴我二個分析或者計算機(jī)科學(xué)相關(guān)項(xiàng)目？你是如何對其結(jié)果進(jìn)行衡量的？什么是：提升值、關(guān)鍵績效指標(biāo)、強(qiáng)壯性、模型按合度、實(shí)驗(yàn)設(shè)計、2/8原則？什么是：協(xié)同過濾、ngrams, map reduce、余弦距離？如何設(shè)計一個解決抄襲的方案？如何檢驗(yàn)一個個人支付賬戶都多個人使用？點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)應(yīng)該是實(shí)時處理？為什么？哪部分應(yīng)該實(shí)時處理？1你是如何處理缺少數(shù)據(jù)的？你推薦使用什么樣的處理技術(shù)？1你最喜歡的編程語言是什么？為什么？1對于你喜歡的統(tǒng)計軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。1sas, r, python, perl語言的區(qū)別是？1什么是大數(shù)據(jù)的詛咒？1你參與過數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)模型的設(shè)計嗎？1你是否參與過儀表盤的設(shè)計及指標(biāo)選擇？你對于商業(yè)智能和報表工具有什么想法？1你喜歡td數(shù)據(jù)庫的什么特征？2什么是哈希表碰撞攻擊？怎么避免？發(fā)生的頻率是多少？2如何判別mapreduce過程有好的負(fù)載均衡？什么是負(fù)載均衡？2為什么樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進(jìn)爬蟲檢驗(yàn)算法？2你處理過白名單嗎？主要的規(guī)則？(在欺詐或者爬行檢驗(yàn)的情況下)2什么是星型模型？什么是查詢表？2你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？3普通線性回歸模型的缺陷是什么？你知道的其它回歸模型嗎？3你認(rèn)為葉數(shù)小于50的決策樹是否比大的好？為什么？3保險精算是否是統(tǒng)計學(xué)的一個分支？如果不是，為何如何？3給出一個不符合高斯分布與不符合對數(shù)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)案例。給出一個分布非?；靵y的數(shù)案例。3為什么說均方誤差不是一個衡量模型的好指標(biāo)？你建議用哪個指標(biāo)替代？4你如何建議一個非參數(shù)置信區(qū)間？4什么是歸因分析？如何識別歸因與相關(guān)系數(shù)？舉例。4如何定義與衡量一個指標(biāo)的預(yù)測能力？4如何創(chuàng)建一個關(guān)鍵字分類？4什么是僵尸網(wǎng)絡(luò)？如何進(jìn)行檢測？50、什么時候自己編號代碼比使用數(shù)據(jù)科學(xué)者開發(fā)好的軟件包更好？5什么是概念驗(yàn)證？5你主要與什么樣的客戶共事：內(nèi)部、外部、銷售部門/財務(wù)部門/市場部門/it部門的人？有咨詢經(jīng)驗(yàn)嗎？與供應(yīng)商打過交道，包括供應(yīng)商選擇與測試。5你熟悉軟件生命周期嗎？及it項(xiàng)目的生命周期，從收入需求到項(xiàng)目維護(hù)？5什么是cron任務(wù)？5你是一個獨(dú)身的編碼人員？還是一個開發(fā)人員？或者是一個設(shè)計人員？5是假陽性好還是假陰性好？5你熟悉價格優(yōu)化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？分別給案例。5zillow’s算法是如何工作的？60、如何檢驗(yàn)為了不好的目的還進(jìn)行的虛假評論或者虛假的fb帳戶？6你如何創(chuàng)建一個新的匿名數(shù)字帳戶？6你有沒有想過自己創(chuàng)業(yè)？是什么樣的想法？6你認(rèn)為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎？它將會被什么替代？6哪位數(shù)據(jù)科學(xué)有你最佩服？從哪開始？6你是怎么開始對數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣的？6什么是效率曲線？他們的缺陷是什么，你如何克服這些缺陷？6什么是推薦引擎？它是如何工作的？6什么是精密測試？如何及什么時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？70、你認(rèn)為怎么才能成為一個好的數(shù)據(jù)科學(xué)家？7你認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個藝術(shù)家還是科學(xué)家？7給出一些在數(shù)據(jù)科學(xué)中“最佳實(shí)踐的案例”。7什么讓一個圖形使人產(chǎn)生誤解、很難去讀懂或者解釋？一個有用的圖形的特征？7你知道使用在統(tǒng)計或者計算科學(xué)中的“經(jīng)驗(yàn)法則”嗎？或者在商業(yè)分析中。7你覺得下一個20年最好的5個預(yù)測方法是？數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)篇十五隨著2022年鐘聲的臨近，2021年的工作即將進(jìn)入尾聲。在這個特殊的時點(diǎn)，總結(jié)過去的工作，計劃未來，就顯得尤為重要!在過去的時間里，本人在公司各級領(lǐng)導(dǎo)的正確領(lǐng)導(dǎo)下，在同事們的團(tuán)結(jié)合作和關(guān)心幫助下，較好地完成了2021年的各項(xiàng)工作任務(wù)，在工作能力和思想政治方面都有了更進(jìn)一