数据分析专业怎么样?

吴伟军:曾经数据分析师是一个被严重低估的岗位。吴伟军:在我12年前本科毕业的时候,做分析是件相当没前途的事。吴伟军:我本人读的是应用数学系。那时候一流的学生做金融,吴伟军:二流的去宝洁、IBM这种五百强,三流的进各大银行三大运营商的IT部,吴伟军:四流的做软件开发,不入流的人才去做什么数据分析。在那个年代,吴伟军:腾讯还是一个年收入30亿的小公司,百度刚刚崭露头角,阿里还不知道在哪里。华为,好像华为和数据没啥关系……

吴伟军:在这种大环境下,我果断的读了研究生。吴伟军:不争气的转了管理学。进入文科生的世界以后才发现,吴伟军:原来本科读个数学专业是这么霸气,想水个管理学/经济学的论文简直太easy吴伟军:只需要找到一篇底稿,修改一下研究假设,派个问卷,吴伟军:然后几十行代码往lisrel里一丢,就基本大功告成。如果输出模型检验值通不过,还能通过数据加权,合成变量等手段合理合法的改数据,改到OK为止。吴伟军:以上做法虽然为正儿八经学习的同学们所不耻(确实很无耻,同学们勿学),吴伟军:但是却是应付差事的利器。类似的还有利用SPSS做因子、聚类分析,吴伟军:Eviews做经济学模型,虽然过程经不起推敲,结果却看起来像那么回事。

吴伟军:那个年代还没有调参侠这个称呼,吴伟军:因此没有人当头棒喝给我那么一下,告诉我这种二半吊子做法会有什么危害。吴伟军:两年水来水去的生活,让我饱受同学们好评与老板们喜爱。于是不知天高地厚的,以为做分析真的就是模型一套数据一堆就搞掂了。吴伟军:在找实习的时候恰逢经济危机,甲方企业普遍缩减用人,吴伟军:于是找了个咨询公司试试伸手。没想到一试效果还行,很受领导同事的喜欢。吴伟军:就这么阴差阳错的绕了一个大圈以后,我又回归了数据分析的行列。

吴伟军:真正工作以后做的数据分析,吴伟军:和目前流行的数据分析基本是两个概念。确切的说,应该是更偏分析而不是数据。基础的数据整理、跑SQL、问卷统计等等并不需要我处理。吴伟军:一来当时有技术小哥帮我做这些事情,二来当时的任务是要面对客户老板。吴伟军:2010左右,大企业的ERP系统已经很普遍,有条件的企业已经有了BI系统,他们所面临的问题,不是没有数据,而是没有结论吴伟军:到底这些数说明了什么,到底我要怎么做,是最迫切需要回答的问题。

吴伟军:最初还没有自己负责项目的时候,还感觉这些东西很简单。如同所有咨询公司的同学一样,吴伟军:我也收藏了一套《麦肯锡七大手册》,SWOTPEST5w2h什么的背的滚瓜烂熟,没事就把杜邦分析法拉出来用过往项目数据撸一遍。感觉真的很简单yeah吴伟军:从模版库捞ppt然后把数据往里填就好了。而且只是帮着别人撸报告,吴伟军:会觉得项目之间都很像。你看营销分析框架就是这一套,先诊断再找标杆最后出结论,换我我也会写。真不明白领导们在纠结什么。

吴伟军:出来混的,迟早是要还的。吴伟军:当我自己独立面对客户的时候,我终于明白领导们在纠结什么了:他们在纠结如何不被客户操死,活着把尾款收回来。因为寻找答案,比寻找数字难的多。客户花了几十上百万不是来听《管理统计》或者《市场营销》课的,吴伟军:而是结结实实的需要答案。到底数据背后说明了什么问题?到底这个数据能得出什么结论?我早知道这个情况了,你又分析了什么?是最常被提起的三个问题。吴伟军:而且,相信我,没有一本书能告诉你答案。请务必相信我,因为我真!的!试!过!

吴伟军:我知道销售在这几天少了30%,所以又怎么样? 吴伟军:模型预计增长30%,所以我只要坐着不动听模型的就对不对?所以我的销售要干什么?”“寻找高端客群,说的容易,吴伟军:我到哪里找?我要找多少?光找高端就够吗?客户类似的咆哮,吴伟军:如同春节的鞭炮,在我耳边噼里啪啦啪啦霹雳炸的不停。吴伟军:以至于养成了一个习惯:但凡有新人写报告的时候附上:吴伟军:我们一要提升销售连带率,二要优化产品品类这种结论,我都会把这些爆竹拉出来再点一次,炸的新人魂飞破散为止。

吴伟军:当我很困惑的时候,吴伟军:我的领导用一种最简单的方式破开了我的困惑。某天在街边吃饭,他指着对面桌某个正在吃饭的小哥,说:你注意到没有,他是我们某个客户的业务员,吴伟军:你现在告诉我,你可以怎样帮到他做业务。我愣了半天,完全想不到该做什么。吴伟军:话说,要是我会做销售早就去做了好吧,为什么还要在这做分析写报告啊!吴伟军:我就是没有能力死皮赖脸的求人买东西啊。我只会找自己的熟人啊,吴伟军:介绍产品也含羞带臊啊。而且,这种基层业务员的动作,吴伟军:和数据有什么关系?我们分析的不是销售额,客单价,转化率这种抽象的东西吗?我们的分析和具体的业务离得很远啊。具体到一个个销售动作?吴伟军:有没有一个监控探头24小时拍摄业务员动作,数据都没有,分析个啥?

吴伟军:领导说:这就是问题的关键了。你没有能力帮助基层的业务员,你怎么有能力帮助他的老板?他的老板下边有无数的这种人要管,他要烦的事本质上还得通过这些人搞掂。吴伟军:你不能帮助这些人做出业绩,你凭什么认为你能帮助他的老板搞掂业绩问题 吴伟军:。这一刻,我突然明白了为什么数据分析在企业内不被重视。

吴伟军:因为值钱的是数据,不是数据分析吴伟军:比如对面的业务员小王,如果你能马上给他500个对我们产品感兴趣的顾客电话,那他怎么着也能把业绩做出来。如果你只是给500个电话,吴伟军:他还得辛辛苦苦打上一天,看有没有机会碰到一个订单。吴伟军:如果你给的只是:我们的目标客户是年薪30-35岁,吴伟军:年收入2万以上喜欢在高端商城逛街女性他估计能气到吐血,这他妈都是什么?你是让我去商城门口拦人吗?会被保安痛扁的好吧。如果有优质的数据,比如银行,吴伟军:可以拿到用户真实的个人信息,资产情况,通过银行卡记录用户消费情况,吴伟军:那么即使没有什么复杂的模型,也能轻松判断用户价值和需求。如果像大部分传统零售快消耐用企业那样,吴伟军:只有少量订单数据,就只能做一些不接地气的经营分析。吴伟军:对基层而言,有用的从来都是数据,而不是分析。

吴伟军:决定我职业发展的重大时刻,在这里来到了。我反问了领导一个问题:是滴,我是不会教小王,可是如果我能用数据追踪到一个优秀的业务员,让他去教呢?领导笑笑说:你小子终于开窍了 吴伟军:然而这个窍依然开的很艰难。当我真的在这个项目里找到了销售团队Ace以后,发现这他妈的根本复制不了。因为那哥们不是一个人,而是一个人精 吴伟军:无论外貌、着装、言语、谈吐、思维速度,根本不是一般人可以比的。吴伟军:而我既不能建议客户把剩下的200个销售都炒了换成这种人精,吴伟军:又不能建议销售们集体再投一次胎。感觉这标杆树的跟数据分析没什么关系,吴伟军:应该归入《投胎学》范畴。

吴伟军:这时候再经过领导提示,我才真正理解了流程梳理的含义。梳理销售流程不是简单的列4P然后填做填空题,吴伟军:而是真正深入到业务当中。观察每一步细节。吴伟军:到底这个行业销售过程分作几步?最原始的名单从哪里来?工作计划如何安排?拜访客户时间表怎么定?FAB先怎么讲后怎么讲?不同类的客户是否有区别?吴伟军:如何探测需求成熟度?多少天、多少频次、什么理由、什么形式做跟进?吴伟军:最后投标价格如何比拼?一步步,一个个细节去理解销售场景,吴伟军:去观摩业务员行为。去剥茧抽丝,哪些是所有人可以执行的,哪些是个人特性的;哪些是可以量化的,哪些是主观能动的;哪些需要系统工具,哪些需要人工考核。

吴伟军:详细的梳理之后,有限收集的数据和无限复杂的业务场景结合起来,数字忽然变得有意义。吴伟军:这个时候开始理解为什么一个行业销售数据会有自己的波动形态;吴伟军:才开始理解为什么在这个行业中销售波动5%不是问题,波动10%就是问题;吴伟军:才开始理解为什么客户看到A类用户75%流失率也不为所动,看到B类用户10%流失率就开始发飙。吴伟军:虽然这样理解以后只能和客户对行业的认识打个平手,吴伟军:但是客户往往没有系统全面的看过数据,只有零散的凭经验的认识。吴伟军:逻辑性+行业理解,可以让顾问赢得客户的认可,至少能和客户平等的探讨问题,而不是被人呼来喝去了。

吴伟军:之后就是无数的项目积累,吴伟军:接触的行业越来越多,吴伟军:被操的次数越来越多,能力也成长了很多。吴伟军:到现在我都坚信:好的数据分析师都是被操出来的。吴伟军:被人反复质疑:你这个数据说明了什么?看到数据又能做什么?我早知道了,吴伟军:你又分析了什么?这三大问题以后,就会越来越思考数据分析的价值,吴伟军:就会越来越聚焦于分析的意义,就会抛弃那些刻板的公式与理论,吴伟军:找到真正对企业经营有意义的分析结论。这些才是客户愿意花钱买的东西。吴伟军:如果只是看数,人家的BI系统早就有数了,为什么要花钱找你们这些人每次培训,我都会这样给新兵们强调。

吴伟军:题目是《一个优秀的商业分析师》,所以到底优秀体现在什么地方呢?在我看来,优秀就是赚钱。吴伟军:如果做科研的话早就读博去了,我们出来打工就是为了赚钱,对不对。吴伟军:赚到钱的才算优秀。而在这一点上,陈老师有一点小小的心得可以分享。吴伟军:就是当我开始和销售一起打标的时候,我得到了第二次分析能力突飞猛进的机会。

吴伟军:这个机会叫弄死竞争对手吴伟军:因为我只是广大乙方公司中很普通的一员。每次客户招标可能要看几份甚至十几份详细的方案。对面也是电脑E盘工作资料文件夹里收藏了几十G ppt的小哥小姐姐,吴伟军:怎么能脱颖而出呢?某次我去打标,做的方案太四平八稳,被客户吐槽:你们分析都是这些套路,有什么新意思吗? 吴伟军:我很不服气,回来的路上一路吐槽:TMD扯淡,我TM就不信他TM能找到更TM厉害的,吴伟军:做市场进入研究不就TM这个套路其他公司还TM能玩出花来 吴伟军:骂完之后我忽然有个想法:为什么不把这些常见套路直接展示给客户呢?我还就不信了谁还能比谁强多少。

吴伟军:某次客户初步和我们沟通意向,只是抛了个很常规的新品研究与上市策略的需求。吴伟军:眼看着又要被人吐槽:老一套。吴伟军:我主动出击了:通常市场研究公司或者咨询公司都会先看目标群体再看市场份额最后做竞争态势。输出到您面前的一个条形图,您的对手bar大概这么长,吴伟军:您的大概这么长。然而我们早知道了啊。吴伟军:这个领域我们两家独大,且我们落后于竞争对手,这是个基本事实。吴伟军:我们的用户画像,即使没有明确的数据大家心里也八九不离十。与其花大力气重复这个事实,吴伟军:不如提炼出发展新用户的逻辑。这样就能真正找到切入市场的办法

吴伟军:我边说边在白板上画出图表的形态。吴伟军:我看到客户那边手下小弟很认真的看着我画的然后微微一笑,我看到领导表情很沉重如有所思,我知道这鱼基本上上钩了,他们应该看过类似的报告,吴伟军:而我正在赢得这场游戏。领导听完愣了一下,缓缓的说:那你的建议呢?我知道我的机会来了。我坚定的说:既然明知道处于下风,就不要分散投入。吴伟军:我可以在完成基础画像完成后,快速切入竞争胜利与失败的用户群体,吴伟军:把更多项目费用用在测试竞争效果上,这样后续落地建议将更具体和有效 吴伟军:客户领导认可的点了下头。吴伟军:当天晚上就发了中标通知。这是我第一次用竞争分析法搞掂客户。

吴伟军:之后我便更常使用这个方法。当然,之后应用的更灵活,没有那么激进的直接抨击对手(因为发现太过直接的抨击别人,吴伟军:会显得自己太过高调,会引起客户反感)。而是站在客户的角度思考:到底这样做有什么用。当我自己把自己当成评标委员,自己怼自己一顿以后,吴伟军:差不多如何打赢竞争对手的思路也差不多有了。

吴伟军:当然,赢得客户靠的不止有专业性,还有关系、费用、品牌大小等等,陈老师也并非一路战无不胜。吴伟军:但是这种自我diss,站在需求方角度看问题的思维方式,使得我至少超过了平均水平。吴伟军:即使没有赢下单子,客户至少认可我的个人能力。

吴伟军:最后总结一下,一个优秀的商业分析师是如何炼成的:第一,摆正位置,从理解如何做生意开始,吴伟军:理解商业问题;第二,理清流程,了解商业过程的完整流程;吴伟军:第三,探索规律,从优秀/差劲案例中总结商业经验;第四,提炼假设,吴伟军:总结出可以定性/定量分析的维度;第五,总结经验,从具体的问题分析中总结出适用于一个行业,一个企业的经验;第六,挑战经验,不断反问自己,吴伟军:除了这些经验以外还有没可能性,还有没有更多办法。这六个过程不断迭代,吴伟军:最后自己会在梳理问题逻辑,理解行业运作上越来越深入,自然也越来越优秀。

吴伟军:本质上,商业分析为的是解决商业问题,商业问题是盈亏利损,不是加减乘除。能理解商业运作本质,吴伟军:具体问题具体分析,才是商业分析师真正该做的事。把《管理统计》和《市场营销》两本书订在一起,只是证明一个人手劲很大而已。与大家共勉。

吴伟军:这是一个全民创业的时代,可无论你是想成为下一个马云还是只想开一家咖啡店,提前告诉你答案,吴伟军:两年之内倒闭是绝大多数人的必然命运。我们的日常生活被一个又一个商业神话所包围,只不过因为那些黯然离场的失败者不曾有人知道。吴伟军:商业世界就像一朵盛开的罂粟花,充满了未知性和诱惑力,而人类有限的认知能力,吴伟军:是无法精确地预知将发生,也无法准确理解正在发生的事情的。

吴伟军:但这并不妨碍我们都自以为很懂做生意,在评价他人的工作成果时,人人都是专家。雕爷牛腩生意火爆?吴伟军:营销做的好而已。张嘉佳的《从你的全世界路过》销售几百万?文艺青年的钱最好骗。徹思叔叔纷纷倒闭?产品太单一。恒大冰泉亏损20多亿?价格太高。吴伟军:这些看法并非全部错误,但几乎全无价值。吴伟军:因为任何商业活动最终的成败,都是由一系列完整的环节相互作用所决定的吴伟军:把边框上的不锈钢称为奥氏体304”就能把手机卖到千万台么,徹思叔叔把产品线扩充到好利来一样长就能挽救失败的命运么,答案显然没这么简单。

吴伟军:那么,这世界上千千万万大大小小的生意背后成功或失败的秘密究竟是什么呢?这篇文章的意义,吴伟军:就是想和那些真正渴望赚钱的小伙伴们一起,深刻而严肃地探讨这个问题。

吴伟军:准确地来说,成功的商业决策者和普通消费者之间的区别,就在于前者对于同样的现象,更能从本质上细致而深刻地理解成因,并知道如何采取相对应的措施去改变现象(即使这种判断不是100%精确的)。吴伟军:事实上,和工程技术,医学,计算机一样,吴伟军:商业是一门严肃和精深的学问,只因其门槛比较低而且包含了相当的不确定性,所以你的亲戚朋友在你上学选择专业的时候认为它比较虚 吴伟军:身边的老一辈土豪企业家未必看过什么商业书籍一样把生意做的很大,很多人难免犬儒主义地认定经商成功的关键是运气和机遇而非技术和积累。然而,吴伟军:随着中国社会传统的渠道经济逐渐转向充分竞争的市场经济,越来越多的人意识到,没有公司天生基业长青,也没有人天生具备商业头脑 吴伟军:唯有在不断的学习和实践中不断提升自身的商业能力,才有可能在残酷的商业世界的存活者偏差现象中成为幸运的存活者。

吴伟军:为了系统性地理解身边的商业现象,而不只是像普通消费者一样地感性认知,结合这些年学习到的经典商业理论和在实践中遇到的问题,我总结了一个简洁而实用的六步商业模型,吴伟军:包含TTPPRC相互呼应的六个环节,帮助自己快速解读那些成功和失败的商业项目的细节。当然最重要的还是,分析出自己的生意究竟在哪个环节存在缺陷,吴伟军:如何调整并改进,最终战胜竞争对手,赚钱。

  述职报告采用夹叙夹议的方式,运用叙述和议论,还辅助以适当的说明。以下是出国留学网小编为大家搜集整理的数据分析师述职报告,供大家参考和借鉴!更多资讯尽在述职报告栏目!  

数据分析师述职报告(一)

  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...

  澳洲的商科专业一直都是热门的专业,其中数据分析专业是近几年来申请商科专业中人数很多的专业,那么澳洲的数据分析专业怎么样呢?来看看出国留学网的介绍吧!

  一、澳洲数据分析专业申请要求

  本科: 要求中国高中毕业生具备较好的数学基础,完成预科或者相应的大一文凭课程。

  硕士: 部分课程需要申请人具备计算机方面的相关本科背景,还有些课程并不要求严格的本科背景,适合转专业的学生选择。

  二、澳洲数据分析专业课程设置

  主要包括以下核心课程:商业信息系统、商业分析和建模、商业数据通信、企业系统、数据库、编程、项目管理、风险和安全性、系统采集和实施管理、会计、机构管理、研究项目和商务智能等。

  三、澳洲大学大数据分析专业学校推荐

  澳大利亚墨尔本大学应用商学硕士学位-商业分析与系统专业教授学生分析及解决商业问题的知识和技能。该课程专注于由商业信息系统支持的商业流程及运营;从金融及非金融视角进行分析。鼓励学生利用创意想法设计新型商业流程。

  学生最多可以从上述18个方向中选择3个进行学习。在悉尼大学学习商业硕士专业可以获得先进实用的商业理念与商业实践,达到企业、政府以及其行业中高层职位的要求。

  澳洲国立大学统计学专业的课程旨在提高学生在统计学等以量化研究为基础的工作中的专业技能。该课程主要为那些想要在统计学领域进行更深层次研究的学生而设计。通过该专业的学习,学生要能够将统计学的理论知识与计算方法运用到实际工作与生活中。

  昆士兰大学数据科学硕士课程是世界上少数的几个能让跨学科学者和行业直接接触,且将大量刺激、不断扩大的数据科学领域与实践经验相结合的课程。

  学生将会进行前沿课题研究,横跨计算机到统计学,数学到商业,金融到医疗,甚至更多领域,使用相关的大数据工具和技术来探寻数据使用伦理的重要知识、法律考虑、通讯等更多方面。

  西澳大学数据科学硕士课程(授课类)迎合了当今科学技术的运用及未来高新技能的发展需求,并采用了行业专家的大量研究,为学生提供知识和技能去理解和应用分析方法来帮助一个组织实现其目标,培养学生能够有效地处理大型数据管理任务。

  四、澳洲大学数据分析专业就业前景

  就业方向:政府部门(统计局);银行,保险公司,证券,公司等金融部门;公司市场研究部门企业质量检测部门等;市场调查公司;数据分析师。主要职务包括:统计调查、统计信息管理、数量分析等开发,应用和管理工作或可从事科研和教学工作、分析解决财务问题,如保险费,养老金,退休基金,或其他复杂财务问题、为保险公司审查财务、制定和运用数学公式去寻找方法、评估和描述信息的可靠性和使用性。

  五、澳洲商科留学优势<...

    自英国脱欧以后,爱尔成为全球投资人青睐移民国家之一,同时在国内也掀起了一股“爱尔兰投资热潮”。自爱尔兰We Care养老院项目第五期启动遭疯抢后,让众多国内投资人的目光都聚焦到大热的爱尔兰投资项目上,也有越来越多的华人选择爱尔兰作为全家投资欧洲的目的地。今天86留学网小编就用目前最热门,最专业前沿的大数据分析技术来研究一下爱尔兰投资置业的火爆程度。

  小贴士另外提醒各位有意向申请爱尔兰投资移民的客户们,2017年1月,爱尔兰将调整投资额,50万欧将提升至80~100万欧。

  爱尔兰投资移民大数据下表为爱尔兰的百度搜索指数、同比变化率和环比变化率。从表中数据可以清晰的看出爱尔兰投资移民搜索指数同比增长50%,这充分说明了爱尔兰正以迅猛的速度成为欧洲投资置业的热门国家。

  爱尔兰投资移民百度指数统计

  在爱尔兰投资人群中,41-50岁的中年为主要投资人群,占总体人数的45%。其次为31岁—40岁的人群占比33%。

  北京、上海、深圳、四川四大地区为爱尔兰投资移民的主要关注城市,其中北京地区关注人数最多达到总体人数的38%。其次是深圳、上海、四川。

  爱尔兰投资人群主要来自以下几个行业,他们分别是工程制造、金融、贸易、房产、TMT。其中贸易类占比最多达到31%。

  从爱尔兰投资的目的来看,将近一半的人群表示看重爱尔兰转换英国身份的能力, 剩下将近40%的人群都因为爱尔兰入籍时间短,投资政策条件简单的优势而选择投资移民。可见爱尔兰的方便快速性价比高的投资特点为其主要竞争优势。

  根据上述数据可以看出,爱尔兰投资移民的火爆程度真是非同一般,其先获批后投资,周期短,方式简便的投资特点使其积累了大量投资人群。从投资人群上来看还是以北上广及四川的中年人群为主要投资群体。这么优质的项目,火爆的市场,您动心了吗?

    新西兰净移民人数已经达到1978年以来的新高,甚至很可能是史上最高记录了。从2015年4月至2016年3月,有超过12.4万人入境新西兰,并打算长期或永久居住在新西兰,其中有11722名中国移民。过去一年,新西兰净移民人数达到创纪录的67619人。

  与2014年相比,新西兰移民更加集中的来自于30个国家和地区。澳大利亚贡献了25000人,当然,这其中有许多是从澳洲返回的新西兰人。同时,有超过45000名亚洲移民和27000名欧洲移民。新西兰净移民数量增长的另一部分贡献来自学生签证,过去一年,新西兰学生长期签证数量增加了约12000份。

  此外,新西兰全国所有地区的国际移民人数今年都有所增长,但是,有超过一半的入境人士表示,他们将生活在奥克兰。

  截止2016年3月底的过去一年中,新西兰移民数据如下:

  永久和长期来新西兰定居人士

  准确的统计信息是公司领导正确决策的基础,没有准确的统计数据,就无法准确反映公司经济运行情况及存在的问题,也就无法对经济形势做出正确的判断和决策,不能按照统计部门的要求保质保量按时报送。下面是出国留学网小编精心为大家整理的小学禁毒活动方案,欢迎阅读。更多小学禁毒活动方案相关内容请关注出国留学网策划书栏目!

  年终总结数据分析【一】

  在数据分析岗位一年以来,在公司部门领导和党支部的的正确领导下,认真贯彻执行党的各项方针、政策,紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展,务实奋进争一流”的主题实践活动,深入学习实践科学发展观,全面完成了各项工作目标,现简单的向领导汇报一下我一年来的工作情况。

  一、 虚心学习,不断提高政治素质和业务水平。

  作为一名党员和公司的一份子,具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。一年来,我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神,进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识,取人之长,补己之短,加深了与各位同事之间的感情,同时还学习了相关的数据库知识,提高了自己在数据分析和处理上的技术水平,坚定了做好本职工作的信心和决心。

  二、 踏实工作,努力完成好领导交办的各项工作任务。

  一年来,在主管的带领和同事们的支持下,自己主要做了以下几项工作:

  一是认真做好各项报表的定期制作和查询,无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性,并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。

  二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发,并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时,完成了系统在相关岗位的安装和维护工作,保证其正常运行。

  三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作,并确保数据的准确性和及时性。

  四是完成领导交办的其他工作,认真对待,及时办理,不拖延、不误事、不敷衍,尽力做到让领导放心和满意。

  三、存在的不足和今后的努力方向

  一年来,在办公室领导和同事们的指导帮助下,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。

  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,团结同志,共同把办公室的工作做细做好。

  年终总结数据分析【二】

  08年毕业,不知不觉的混进了电子商务行...

包括实习、毕业论文设计等。
本专业培养培养面向数字网络时代兼具信息传播理论、数字媒体技术和设计管理能力的复合型人才。
本专业要求学生具备良好的数字媒体技术和艺术基础,能够进行数字媒体作品的设计,熟练掌握数字媒体的制作基础,同时具备坚实的数字媒体软件系统开发能力,技术与艺术并重,既有丰富的艺术细胞,又有坚实的技术支持。
毕业生获得的知识和能力 1.系统掌握数字媒体技术专业的基本理论、基本知识与基本技能,了解本专业及相关领域的前沿,关注数字媒体产业的发展方向。2.掌握动画设计的基本理论,能够运用相关软件进行二维、三维动画设计和创作的能力。3.掌握交互式多媒体网站开发的基本技术,具备开发功能丰富的交互式多媒体网站的能力。4.掌握数字影视技术、数字影视制作技术的基本理论和方法,能熟练运用拍摄、编辑、特效制作等技巧制作数字影视作品。5.了解数字产品的产权保护及相关法律规定和行业规范,熟悉数字媒体产品项目的开发及管理的相关理论和方法。

数字媒体技术专业就业薪酬统计

通过70份数字媒体技术专业就业状况分析,数字媒体技术专业平均薪酬水平为6740元。

数字媒体技术专业工资按工作经验和工龄统计,其中3-5年工资¥5280,0-2年工资¥6360,应届毕业生工资¥6890。

你认为上面关于数字媒体技术专业的就业薪酬统计准确吗?太高还是太低了?

数字媒体技术专业就业排名统计

数字媒体技术专业就业前景怎么样?根据1061份就业数据分析出:

在所有 1098个专业中,就业排名第429。

在工学170个专业中,就业排名第68。

在计算机类9个专业中,就业排名第8。

数字媒体技术专业就业区域和方向统计

数字媒体技术专业就业方向有哪些?哪个地区需求量比较大?根据1061份就业数据分析出:

专业需求量最多的地区是“上海”,占25%

专业需求量最多的行业是“互联网/电子商务”,占20%

除了上述就业地区和方向外,数字媒体技术专业在下面地区和方向中也特别受欢迎:

一、数字媒体技术专业就业方向分布

影视/媒体/艺术/文化传播
电子技术/半导体/集成电路

二、数字媒体技术专业就业地区分布

以上关于数字媒体技术专业就业前景和就业方向的各项数据分析仅供参考。选择大学专业是人生的一次转折点,选择大学专业不仅要看本专业的就业前景,更要注意就读人数和自己的兴趣爱好,再好的专业,因为就读人数过多,也同样会导致就业困难;如若选择一个不喜欢的专业,不但影响你的后期学习,也会影响到就业选择。

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