数据分析师实习周记(汇编十七篇)_数据分析师实习周记

数据分析师实习周记(汇编十七篇)。

数据分析师实习周记 <一>

职责：

1、支持各种常规或临时数据分析需求;

2、 提供各类业务相关的分析及建议;

3、通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息;

4、和各部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案;

5、持续地改进数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作。

任职要求：

1、数学、统计、计算机及相关专业本科以上学历;

2、 3年以上数据分析或数据挖掘方面经验;

3、有出色的数据处理、分析能力，对数据敏感，能够从日常数据中分析用户行为、深度挖掘用户需求并提出优化建议。

4、熟悉一种或者几种数据分析方面的工具，比如SQL、Excel(VBA)、SPSS、R、Python等;

5、熟悉一种或者几种主流数据库,如Mysql、Oracle、MS SQL Server 、Teradata等;

数据分析师实习周记 <二>

职责：

1、负责搭建与完善和家网精准用户特征模型，数据营销获客模型;

2、负责对接外部数据渠道，识别外部渠道中对业务有价值的部分，协调相关部门，推动数据对接与落地运营;

3、负责梳理数据产品需求，参与数据产品落地与运营;

4、搭建全面的、准确的、反映业务特征的业务数据指标体系，及时发现与定位业务问题。

任职要求：

1、三年以上互联网行业数据分析、挖掘与建模经验;

2、本科以上学历，数理统计、市场营销、广告相关专业;

3、良好的内外部沟通协调能力，善于团队协作，做事主动积极;

4、对数据敏感、逻辑思维能力强，有清晰的思路和数据建模方法论;

5、精通SQL数据查询语言，熟练使用Excel，至少熟练使用一中统计软件(如SPSS/R/SAS等);

6、熟练掌握至少一种脚本语言(python/shell/perl/php等);

7、有对程序化广告投放策略优化经验的优先;

8、有内容运营及内容推荐策略经验的优先。

数据分析师实习周记 <三>

职责：

挖掘、深度分析和建模，定期提供数据分析报告，为公司经营决策、产品方向、销售策略提供数据支持;

2、基于业务数据，深入挖掘用户价值，寻找提升业绩的切入点

3、跟进产品的分析需求，撰写业务分析报告，结合数据趋势提出产品阶段性优化建议;

用户画像和内容标签的完善、客情语义标签化、日常数据分析和专题分析

5、不断创新和改善已有的异常数据监控方式，为产品运营提供可靠的数据支持;

6、定期编制统计报表及分析简报。

7、根据数据分析结果制定合理高效的内容分发策略并负责跟进和验证策略的效果，评估可行性;

8、为公司其他部门或项目提供数据挖掘支持，负责从数据的角度给出决策建议

任职要求：

市场营销、数学、统计、计算机等相关专业大专以上学历;

解决问题;

3、熟悉公司产品及相关产品的市场行情，熟悉行业内各类数据分析指标;

数据分析工具软件，熟练掌握SQL，熟悉R、Python、MongoDB、Spark中任一种数据工具/语言;

5、工作认真负责，具备良好的团队合作精神。

PPT等常用数据整理工具和图表制作工具。

OA、MES管理系统，能快速有效提取需求数据。

数据分析师实习周记 <四>

职责：

1、对营销数据进行收集、梳理和完善及分析，提供各类数据分析报表，精通Excel函数应用以及PPT;

2、协助销售部制定年度、季度、月度地区性销售目标，并追踪销售目标完成进度;

3、各类业务数据分析汇总、趋势分析，为流程改善和业务发展提供数据支持;

4、监督、推动部门各项工作的执行;

任职资格：

1、本科及以上学历，具有金融、经济管理类专业优先;

2、2年以上战略研究相关工作经验，具备战略规划、业务规划、分析研究经验者优先。

3、有前瞻性和洞察力，思维清晰、缜密，计划性强，具备较强的分析研究能力和组织协调能力;

4、对数据敏感，擅长数据分析，能擅写运营分析报告;

5、具备大型集团或企业战略运营管理相关工作经验者优先。

数据分析师实习周记 <五>

「数据分析师实习周记」

第一周：

我的实习生活开始了！作为一名数据分析师实习生，我充满了期待和激动。在公司的第一天，我被导师介绍给了我的团队成员，并熟悉了公司的数据分析工具和流程。我还被分配了一个简单的任务，用于熟悉公司的数据集和数据分析方法。这个任务要求我分析过去一年的销售数据，找出最畅销的产品和销售趋势。

在第一天的工作中，我遇到了一些挑战。我对公司的数据集还不够熟悉，因此花费了不少时间来获取和整理数据。分析过程中遇到了一些数据缺失和不准确的问题，这要求我需要进行数据清洗和修复。不过，通过与我的团队成员沟通和请教，我成功地解决了这些问题。

第二周：

在第二周，我继续进行数据分析任务。这次，我要分析客户满意度调查的结果，并挖掘出哪些因素对客户满意度有影响。我首先通过问卷调查收集了大量的数据，并用Excel进行初步的数据处理。然后，我使用可视化工具Tableau来创建交互式的图表，以展示客户满意度的变化趋势和不同因素之间的关系。

在这个任务中，我学到了很多数据分析的技巧和方法。例如，利用Excel的过滤器和排序功能，我能够迅速找出数据中的异常值和趋势。而Tableau则让我更好地理解数据背后的故事，让我可以和团队成员分享我的发现并提出改进建议。

第三周：

第三周的实习经历非常有趣。这次，我被要求参与一个新的项目，为公司的市场营销活动提供数据支持。我利用市场调研和客户反馈数据，分析了不同市场和受众群体的偏好和行为。通过这些数据，我能够帮助团队制定更精确的市场推广策略，并预测销售额的增长。

在这个项目中，我使用了Python编程语言来处理和分析大量的数据。我学会了使用pandas库进行数据清洗和整理，以及使用matplotlib库创建各种图表。这些技能的掌握使我能够更高效地分析和呈现数据，并为团队带来了有价值的见解。

第四周：

实习生活已经进入第四周，我开始逐步独立完成一些数据分析项目。这次，我受到了一项挑战，需要分析客户购买行为并提供个性化推荐。为了完成这个任务，我学习了机器学习算法的基本原理，并运用Python的scikit-learn库进行模型训练和预测。

这个项目使我更深入地了解了数据科学和机器学习的应用。通过对客户数据的建模和分析，我成功地为公司建立了一个个性化推荐系统，提高了客户的满意度和销售额。

我的数据分析师实习生活非常具有挑战性和充实。通过参与各种数据分析项目，我不仅学到了许多分析方法和工具，还提高了自己的问题解决和团队合作能力。这个实习经历让我更加了解了数据分析行业的工作流程和要求，也对自己的职业发展有了更清晰的规划。

我相信，通过不断学习和实践，我能够成为一名出色的数据分析师，并为公司的发展和决策带来更有价值的数据支持。我期待在未来的职业生涯中，继续探索数据分析的无限可能！

数据分析师实习周记 <六>

前段时间在微博上看到一张某集团的数据分析师职位层级表，由于表格太大，在网页上显得字体太小，很难看清楚，因此我将它简化处理成如下两张表格，分为层级1和层级2：

从表中可以看出，专家级的数据分析在分析方法的要求方面与资深数据分析师是相同的，层级管理能力和影响力等方面。要从“使命必达”的助理数据分析师，成长为“独挡一面”的数据分析专家，其中必然需要学习很多知识、积累很多经验、提升很多技能，这对从事数据分析的人有一定的指导意义，在做职业规划时可以参考。

按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以把分析能力划分为以下8个等级。

上面的8级划分源自SAS网站的Eight levels of analytics，由IDMer编译而成，个人觉得其中的8张图片非常形象生动，网友@数据小宇军用两个图表将它们更好地展示出来了：

数据分析师的级别

1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据

虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的'把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。

2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力

这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可以通过监控系统或者原始的数据，处理得到这些数据。统计学的方法，这批人还是很精通的，统计学的工具，他们也是用起来得心应手，你让他们做一下因子分析，聚类肯定是没问题，各类检验也是用的炉火纯青。他们的不足是：对于数据的处理没问题，但是却没有一个很好的数据解读能力。只能在统计学的角度上解释数据。

3、数据分析师：解读数据，定位问题提出答案

数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点的人。往往科班出身的人，欠缺的不是在处理数据上，而是在解读数据上，至于将数据和产品结合到一起，则是其更缺少的能力了。

4、数据应用师：将数据还原到产品中，为产品所用

数据应用，这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。典型的是在电子商务的网站中，用户的购买数据，查看数据和操作的记录，往往是为其推荐新商品的好起点，而数据应用师就是要通过自己的分析，给相应的产品人员一个应该推荐什么产品，购买的可能性会最大的一个结论。国内能做到这个级别的数据人员还真是少的可怜，甚至大部分人员连数据的视图都搞不定，而真正意义上的能数据应用师，可以用数据让一个产品变得更加地简单高效。

5、数据规划师：走在产品前面，让数据有新的价值方向

数据规划师，不能说水平上比数据应用师高多少，而是另外一个让数据有价值的方向。往往在实际的应用中，数据都是有其生命周期的，用来分析、应用的数据也是，这点上，尤其是在互联网公司更加明显，一个版本的更新，可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。数据规划师在一个产品设计之前，就已经分析到了，这个产品应该记录什么样的数据，这些数据能跟踪什么问题，哪些记录到的数据，应该可以用到数据中去，可以对产品产生什么样的价值。

以上资料来源于网络，如有侵权，请联系博主。

数据分析师实习周记 <七>

职责：

1、收集部门数据需求，协助完成日常运营指标体系搭建;

规律、短板，为业务提供决策依据;

3、分析运营与推广需求，固化常规数据报表，提升数据支持运营与推广的能力;

过滤、分析等需求;

5、完善数据评估机制，推动公司的数据化运营。

任职要求：

1、本科以上学历，数学/计算机/商业分析等与数据分析相关专业;

汽车、高速公路等行业经验优先;

分析、消化的能力，能够描绘用户画像，输出推广分析类报告和方案;

Python、MongoDB、Spark中任一种数据工具/语言;

PPT、Tableau或Google系常用数据整理工具和图表制作工具;

6、数据敏感度高，逻辑分析能力强，良好的沟通能力。

数据分析师实习周记 <八>

职责：

1、数据收集设计：根据项目目标，设计爬取数据的关键词，与爬虫工程师沟通对接数据收集工作。

2、数据处理和清理：对海量业务数据进行处理和分析，清洗文字信息，数据标签。

3、数据分析辅助：配合业务分析团队和算法团队，进行用户标签体系模型搭建，知识图谱建立和维护，项目数据分析辅助。

专业及其他要求：

运筹学、信息系统、统计学、计算机软件相关专业，硕士优先;

2、流利的英语读写能力将是加分项。

python等编程语言，有海量文本数据处理经验优先;

4、能够使用MySQL，Python，Excel完成数据查询与清洗;

5、对解决非结构和非标准的数据问题有巨大的热情。

6、了解tableau等统计软件

7、有强烈的上进心和自我提升的意愿，对大数据和AI技术有饱满的热情

数据分析师实习周记 <九>

职责

1、对货币市场金融数据进行量化分析，并推动研究成果的信息化、互联网化，直至商业落地;

2、对市场、行业、公司运营等提供商业智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持;

3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。

任职要求

1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历;

2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底;

3、熟练使用MATLAB、R、Python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先;

4、拥有BI分析工具使用经验者优先(如tableau等);

5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式问题;

6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作充满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。

数据分析师实习周记 <十>

职责：

1、参与各类数据提取、处理、分析、建模，参与建立并优化公司的核心数据决策体系

2、与业务和技术团队合作，为业务发展和产品开发提供数据分析支持

3、从不同的角度分析各业务运营情况，形成分析报告，帮助业务改进，为领导层决策提供参考。

岗位要求:

1、全日制统招本科及以上学历，数学、统计、软件、计算机或者相关专业;

2、学习力强，积极向上,希望和一群文化价值观OPEN、正直、进取的人一起奋斗;

3、对数据分析相关工作有浓厚的兴趣，具备严谨的逻辑思维能力，高度的数据和商业敏感性;

4、有较强的文字功底和表达能力，优秀的信息搜集、整合、分析并形成洞察报告的能力;

5、熟练掌握SQL，熟练使用Hive以及相关工具，熟悉大数据平台相关组件的使用。

6、熟悉SAS、python或R其中一种，掌握常用数据建模方法。

7、有互联网工作经历优先，出行行业工作经验优先。

数据分析师实习周记 <十一>

职责：

1、业务数据的抽样、清洗、转换、整合与统计，深度挖掘用户属性，用户行为特征，能够建立用户画像;

2、能够结合业务需求，处理数据、加工指标、分析建模，并根据不同需求运用数据挖掘方法建立模型解决实际问题;

3、设计数据分析指标体系，能够依据数据分析结果，发掘潜在问题;

4、通过用户数据针对复杂的商业问题，设计、规划、实现基于数据的解决方案，充分挖掘数据的商业价值

任职要求：

HC179.cOM精选攻略:
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1、.计算机、统计学、数学、数理统计等相关专业本科及以上学历，3年以上工作经验或相关工作经历;

2、熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具，如：python、R等;

3、能将各类业务需求转化为适合的数学模型;

4、熟悉并能熟练使用机器学习算法，如：kmeans，SVM，决策树，GBDT,随机森林等;

5、良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果，有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验

6、有模型部署经验优先，熟悉hive，spark优先;

7、汽车行业相关工作经验优先;

数据分析师实习周记 <十二>

1.使用SAS、R、SQL、Tableau、VBA等编程语言和软件，查询、整合商业数据，截取合适样本，探索使用数据分析技术，开发各类统计模型，如：回归分析、决策树、聚类分析、主成分分析、因子分析、生存分析、随机森林、神经网络、遗传算法、社交网络、时间序列、模拟优化，等等，并以之进行客户细分，用于支持商务决策;

2.与市场策略和运营部门紧密合作，运用模型和客户细分结果，分析客户在特征和行为模式上的优劣态势及未来潜力，基于分析结果，为各种不同目的和规模的市场推广项目设计参与客户名单、测试、方式、奖品及渠道，并根据客户预期价值进行项目投资成本分析;

3.对各类市场项目进行跟踪报告和总结性收益与成本分析，得出合理结论，指导未来市场项目的优化;

制作数据汇总、模型开发、商务分析等各类报告，对报告进行可视化处理，制作生动的图表和演示文稿，向内部用户推介模型与分析结果;

4.保持内部客户沟通渠道畅通，无遗漏地回答内部客户提出的关于模型开发、分析结果和报告的各类问题，主动发掘并收集客户需求，经过分析讨论，转化成为有效开发项目;

5.接触软件和咨询服务供应商，反馈产品和服务使用过程中发现的问题和进一步需求，积极跟踪解决过程，确保我方工作不受影响;

6.与IT部门积极沟通，适当提出合理需求，使我们的工作减少因系统问题而出现的失误和延迟;

7.把模型记录在案，形成开发文档，除文字介绍、图表展示外，还包括开发过程使用的数据和代码;

8.合理使用和维护数据库空间和模型分析空间，定期检查使用状况，压缩和删除少用文件，等等

数据分析师实习周记 <十三>

职责：

1、对市场合作渠道效果数据进行分析，出具分析报告，提出优化效果的可行性方案；

2、产出部门周/月/季度运营报告，为部门决策提供数据支撑和建议；

年龄、学历等多维度分析，为市场投放提供专业建议；

转化率等市场核心指标、异常数据监控分析，满足部门日常数据运营需求。

任职资格：

1、本科及以上学历，2年以上数据分析工作经验；

2、较强的逻辑判断，严谨的分析态度；

3、具备敏锐的业务洞察力和数据分析技能，具备较强的分析能力；

主动、注重细节，精益求精，积极向上。

数据分析师实习周记 <十四>

职责：

1、搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的数据信息；

2、协助部门经理完善部门管理制度；

3、定期为公司提供金融二级市场最新趋势；

技术面进行分析研究，给出走势分析和判断，撰写研究报告上交公司；

5、分析走势，为相关部门提供有价值的信息；

6、丰富市场分析能力，做出每日分析计划，熟练掌握各种分析技术；

任职要求：

1、年龄：20—40岁，五官端正，性格开朗，善于沟通；

上进心，较强的执行力。

退伍军人与应届毕业生优先录取

4、认真实践备入职前的试岗培训

金融相关专业、有金融从业相关证件者优先录取；

6、对金融行业和投资理财有浓厚的兴趣及意愿，致力于把金融行业作为事业发展方向。

数据分析师实习周记 <十五>

职责：

1、负责公司整体日常销售和相关KPI考核报表的输出和分析。

2、负责和品牌对天猫、京东等平台店铺的在线交易数据的对账、差异处理及结算跟踪。

3、公司货品库存数据的校对及在途数据跟踪。

4、公司400万会员数据和10亿以上的交易数据分析帮助销售部门提供建议和指导。

5、领导交办的相关数据分析和处理工作。

任职要求：

1、有3年以上数据统计、处理、分析相关经验;

2、本科及以上学历，数学、统计等相关专业;

3、熟练使用EXCEL/PPT，熟悉数据库尤佳;

4、具备较好的沟通能力和协作能力;

5、责任心强、工作细致。

数据分析师实习周记 <十六>

所属行业：金融/投资/证券

研发部证券分析师

1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务;

2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示;

3、负责宏观经济、政策走向分析及解读;

4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议;

5、负责协助其他分析师进行投资组合的配置。

20XX/X--20XX/X：XX金融证券有限公司

数据分析师实习周记 <十七>

岗位职责：

1、梳理运营与推广的业务需求，制定数据报表；

2、挖掘数据背后的.市场方向、规律、短板，为业务提供决策依据；

3、针对具体的业务事件，研究业务开拓中的局限性或亮点，进行数据分析并提出优化方案或提炼可复制的模板；

4、分析运营与推广需求，固化常规数据报表，提升数据支持运营与推广的能力；

5、通过数据分析工具，高效支持业务端的数据查询需求，包括经营数据，会员数据的查询；

6、数据研究与分析，通过挖掘数据的内在关系，发现运营与推广中的问题，并推动问题的解决；

7、满足业务方对数据的各类取、过滤、分析等需求。

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