数据分析实习总结

发布时间：2025-04-24

数据分析实习总结（汇编12篇）。

[1] 数据分析实习总结

各位小伙伴们:

大家好！

我是负责编写政治押题部分的清华学长，在整理资料的过程中有一些心得，在此分享给大家。首先要和大家说明的是，通过大量的数据分析和整理，师兄可以得出这样的结论，即考研政治押题的套路无非两种：

一、通过热点事件可能关联到的考纲核心知识点整理命题；

二、尽量不出近两年真题中出过的大题知识点，排除法命题。

我们判断一个机构是否押题成功，往往有两个标准：一是材料是否命中；二是知识点是否命中。可以说，只命中其中之一就算押中题目的话，其实是非常简单的。因为每一年的热点很有限，很多机构出的最后4套题常常题量不止四套，或者每个问题之间都没什么关系，一个问都赶上一道大题了，完全是为了押题而出题，题目本身不具备质量。

一般来说，小伙伴们真正需要的是两个标准都达到，但考研机构只要达到了其中之一，即算是押中了。这样看来，我们就不难理解一些小伙伴们常常听到某些机构年年都押到了百分之六七十，但真正考试的时候问题与材料都对上的却很少，或者即便对上了也是小伙伴们自己都能想到的简单考法一类的情况也就不足为奇。因此，大家在最后复习的这几天时间里，切勿盲目背诵押题卷纸。我们购买押题卷子的目的是通过押题卷纸把握今年的热点和重点，并进行模拟训练。此外，大家也可以通过答案来熟悉知识点如何与材料结合，要如何套话，保证我们书写量的足够。而最后对知识点的把握，还是要回归书本才行。

相信很多小伙伴们都应该看过我们为大家推出的政治押题板块，其中的内容师兄在这里就不再赘述了。依法治国、抗日战争、APEC、小平同志诞辰110周年等等，几乎都是必考的内容。这些内容很有可能以大题的形式出现，而且形式也非常多样：例如谈谈小平的改革开放和今天的“顶层设计”；谈谈APEC蓝与人与自然；依法治国和道德与法律；抗日战争胜利和甲午海战失败，等等等等。以此，涉及的知识点真的非常多，不仅需要大家熟悉地把握这些热点本身，还要对一些关联到的知识点也要有清楚的认识。可以说，这些内容占大纲的比例已经非常大了，要背诵的内容很多，大家一定要好好加油才是。

除此之外，还有很多内容虽然不在热点之中，但同样非常容易出题。特别是马原和思修两大部分，特别是单多选，常常就知识点直接命题。例如马原直接考一道计算题，算一下有机构成或者是剩余价值率；或者出一个古诗词或者小故事或名人警句，谈一下涉及到哪些原理。大题上，思修也可以谈一谈理想，谈一谈大学生就业与创业之类。这些内容，各个机构押得也非常分散，带有很强的运气成分。这就要求大家对马原的基本原理一定要熟练把握，思修也要会套话，能讲出东西来。

最后，师兄想说的是，考研是选拔性考试而非合格性考试。特别是考取名校和跨考的同学，更是要努力在初试中取得靠前一些的成绩，才能在复试中保持优势。离考试只剩下几天，现阶段最好提分的就是政治和英语的写作部分。师兄的一位好友考前一周临时突击政治，也考了57的成绩，最后压线进了清华。但这位同学本来是知名985理工类热门专业前百分之十的成绩，又非常有天赋，学神级别，才最终被录取。大家既应该学习他突击时的劲头，也不能像之前他那样太过轻视政治。政治是一门短时高效的学科，虽然背诵很辛苦，但是在这最后几天的时间中，它最能给人回报。特别是对于不像师兄这样考取京畿之地的小伙伴们，政治上七十也是不难的。最后师兄给大家一点小建议，我们背诵的时候不能只是对着背，还要多多动笔，写的时候也要尽量工整。政治是一门也得多也会有辛苦分的学科，常年使用电脑和手机的大家，在这最后几天里多多动笔，顺便练练字，在考试的时候就会有下笔如飞的感觉。

[2] 数据分析实习总结

第一天

今天是我在大数据公司的第一天实习，我对于大数据分析充满了好奇和期待。早上9点，我按照安排来到了公司总部，迎接我的是一个热情而友善的导师。他带领我参观了整个公司，让我对公司的大数据分析流程和工作环境有了初步的了解。

随后，导师带我进入了大数据分析部门。这个部门的工作环境非常舒适，有宽敞的工作区域和先进的工作设备。我的工作台上放着一台高配置的电脑和一本厚厚的笔记本，我迫不及待地想开始我的实习工作了。

导师给我讲解了公司的大数据分析项目，以及我在其中的具体任务。我将负责从公司收集来的大量数据中提取有价值的信息，并进行统计和分析。这些数据涉及到消费者行为、市场趋势、产品表现等方面的信息，通过大数据分析，我们希望能够为公司提供有效的决策支持和业务发展建议。

在导师的指导下，我学会了如何使用常用的大数据分析工具和软件，例如Hadoop、Spark和Python编程语言等。我们使用这些工具来对庞大的数据集进行处理和分析，从中发现有关消费者行为的规律和趋势。这些工具的功能非常强大，但也需要一定的学习和实践才能熟练运用。

第二天

今天是我在大数据分析部门的第二天，我开始正式进行数据分析的工作。我的任务是对公司最近一段时间的销售数据进行分析，分析销售额和销售渠道之间的关系，以及不同产品类别的销售情况等。

首先，我先对数据进行了清洗和整理，去除了重复数据和错误数据，并将原始数据转化成可用于分析的形式。随后，我使用Python编程语言和Pandas库对数据进行了统计分析，计算了每个销售渠道和产品类别的销售额，并绘制了相应的柱状图和折线图。

通过数据分析，我发现公司的销售额主要来自线上渠道，而线下渠道的贡献相对较小。同时，我也发现某个特定产品类别的销售额在最近一段时间有了明显的增长，而其他产品类别的销售情况较为平稳。我将这些分析结果整理成报告，并向导师进行了汇报。

第三天

今天是我在大数据分析部门的第三天，我继续进行销售数据的分析工作。导师给了我一个新的任务，希望我能够分析不同地区的销售情况，并找出潜在的市场机会。

为了完成这个任务，我需要首先从原始数据中提取出地区信息，然后对不同地区的销售额进行统计和分析。我使用了Python编程语言和Matplotlib库，通过绘制热力图和地图来展示不同地区的销售情况。通过分析，我发现某些地区的销售额较高，而某些地区的销售额较低。这些分析结果为公司的市场扩展和销售策略提供了重要的参考。

在完成任务的过程中，我遇到了一些困难和挑战。为了解决这些问题，我向导师和其他同事寻求了帮助和建议。他们非常耐心地给予了我指导和支持，帮助我解决了问题，并提出了一些建议和改进意见。

第四天至第十天

在接下来的几天里，我继续进行数据分析的工作。我分析了消费者购买行为、产品推广效果、市场份额等方面的数据，为公司提供了有价值的数据洞察和业务建议。

通过这段实习经历，我学到了很多关于大数据分析的知识和技能。我不仅学会了使用各种大数据分析工具和软件，还了解了数据分析的基本原理和方法。通过实际操作和项目实践，我对大数据分析的流程和应用有了更深入的理解。

此外，我还有机会与导师和其他同事进行了深入的讨论和交流。他们在工作中给予了我很多指导和建议，让我受益匪浅。他们的经验和知识让我对大数据分析的前景和发展充满了信心和激情。

总结

通过这次大数据分析实习，我不仅学到了很多专业知识和技能，还培养了实践和团队合作的能力。我深刻体验到了大数据分析的重要性和价值，以及它对企业的决策和业务发展的重要性。我相信，未来的大数据行业将会有更广阔的发展空间和更多的就业机会，我希望能够在这个领域取得更大的成就。

[3] 数据分析实习总结

1．熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置； 2．掌握SPSS的数据管理功能。二、实验内容及步骤

当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：

请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。该界面和EXCEL极为相似，很多操作也与EXCEL类似，同学们可以自己试试。

选择菜单Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下：

对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。

假如有两组数据如下：

GROUP 1: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 GROUP 2: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87

先来建立分组变量GROUP。请将变量名改为GROUP，然后单击OK按钮。现在SPSS的数据管理窗口如下所示：

第一列的名称已经改为了“group”，这就是我们所定义的新变量“group”。

现在我们来建立变量X。单击第一行第二列的单元格，然后选择菜单Data==>Define Variable，同样，将变量名改为X，然后确认。此时SPSS的数据管理窗口如下所示：

首先，当前单元格下移，变成了二行二列单元格，而一行二列单元格的内容则被替换成了0.84；其次，第一行的标号变黑，表明该行已输入了数据；第三，一行一列单元格因为没有输入过数据，显示为“.”，这代表该数据为缺失值。

选择菜单File==>Save，由于该数据从来没有被保存过，所以弹出Save as对话框如下：

单击保存类型列表框，可以看到SPSS所支持的各种数据类型，有DBF、FoxPro、EXCEL、ACCESS等，这里我们仍然将其存为SPSS自己的数据格式（*.sav)

[4] 数据分析实习总结

姓名：XXX

性别：男

年龄：25

教育经历：

院校：蓝翔技校

专业：计算机软件

学历：专科

主修课程：

数据库原理、软件工程

获奖情况：

连续2年获得校三好学生、二等学习优秀奖学金

全国大学生计算机竞赛市二等奖

项目经验：

20xx、1x-至今

单位：翰威特咨询公司分公司

职责：与客户进行电话沟通，详细介绍调研项目和调研流程并回答客户疑问，曾一天接打客户电话100余个；

筛选分析调研数据，使用EXcel处理超过2万个样本数据，具有丰富的数据处理经验；

翻译20xx年翰威特全面薪酬评估研究对85个部门超过1000个职位的工作描述，中文译文达10万字；

参与相干公司北京分公司、天宇客货运输服务有限公司（日本通运株式会社在中国的合资公司）的人力资源咨询项目，与客户公司20余名高级管理人员面对面进行访谈；

自我评价：本人性格开朗，思想正直，诚信，稳重。工作认真踏实，责任心强，善于独立思考，分析问题，解决问题。

[5] 数据分析实习总结

《大数据分析实习日记》

第一天

终于迎来了我心心念念的大数据分析实习。作为一名大数据专业的学生，我对这个岗位充满了期待和憧憬。今天是我第一天到达实习地点，一家位于市中心的大型科技公司。阳光洒在整个大楼，整洁明亮的环境给人一种温馨的感觉。

导师是一位经验丰富的大数据工程师。在介绍完实习项目的基本情况后，他带我参观了整个实习部门。无数台黑色的机器摆放整齐，一排排服务器正在运行，一幅犹如未来世界的场景展现在我眼前。我心中涌起了一种无穷的好奇心和热情。

第二天

今天我正式开始了第一次真正的大数据分析工作。我的任务是分析和处理一个客户提供的庞大数据集，以挖掘其中的潜在价值。这个数据集包含了用户在该公司旗下产品使用过程中产生的各种数据，如浏览记录、点击次数、购买行为等等。

面对这个庞大的数据集，我感到有点有压力，但也充满了挑战和动力。我首先使用Hadoop集群架构搭建了一个小型分布式数据库，将数据导入其中。然后，我利用Python编程语言和相关的数据处理工具对数据进行清洗和整理，使其成为可以用于分析的格式。

第三天

今天我继续进行数据清洗和整理。这个过程中，我发现了一些数据异常和缺失。为了保证分析的准确性，我需要先修复这些问题。通过检查和筛选数据的方法，我逐步将数据中的错误和缺失值修复和填补。

修复完数据之后，我开始对数据进行分析。我使用SQL语言编写了一些查询语句，从数据集中提取出一些基本的统计信息和趋势。另外，我还使用Python的数据分析和可视化库对数据进行了更深入的探索。通过画出图表和绘制关联矩阵，我发现了一些数据之间的关联和规律。

第四天

今天，我将我得到的分析结果进行了整理和展示。我使用了数据可视化工具创建了一个交互式的大数据分析报告。这个报告包含了我对数据集的整体分析，以及一些具体的洞察和建议。我将这个报告提交给了导师，希望能够得到他的认可和反馈。

在与导师的讨论中，我得到了一些建议和指导。他提醒我要注意数据的准确性和可靠性，以及结果的解释和合理性。他鼓励我不断学习，深入理解数据分析的原理和方法，并努力掌握更多的技术和工具。

第五天

今天，我重新开始了数据分析工作。在导师的指导下，我使用机器学习算法对数据进行了进一步的分析和预测。通过构建模型和训练数据，我成功地预测出了用户的购买偏好和行为习惯。这些结果将对未来产品的设计和营销策略提供有力的支持。

实习期间的这几天，我不仅学到了许多数据分析的理论知识和实践技巧，还锻炼了自己的团队合作和沟通能力。在和同事们的交流和合作中，我体验到了真正的实际工作环境，明白了自己还有很多需要提升的地方。

结束语

通过这几天的实习，我更深刻地认识到了数据分析在现代社会中的重要性和广泛应用。在这个信息爆炸的时代，大数据分析成为了解数据背后真实价值的关键。我对自己选择的职业充满了自信和激情，期待将来能够成为一名优秀的大数据分析师。

大数据分析实习日记到此结束，但我的求知之路将继续延伸。我相信，通过不断学习和实践，我会在未来的职业生涯中取得更多的成就。就像这篇实习日记所述，通过与导师和同事们的交流和合作，我在实习中不仅获得了知识，还收获了成长和启示。我将继续努力，为实现自己的职业目标而奋斗。

[6] 数据分析实习总结

数据分析师实习是许多学生和毕业生在就业道路上的重要一步。在实习期间，学生们有机会将在课堂上学到的理论知识应用到实践中，同时也能够锻炼自己的沟通能力、团队合作能力和问题解决能力。评价一个数据分析师实习生的表现非常重要，下面我将详细介绍一下如何对数据分析师实习生进行评价。

数据分析师实习评语应该具体而生动。评价时可以从以下几个方面入手：工作态度、技术能力和团队合作能力。在工作态度上，实习生是否认真负责、能够主动解决问题、对工作充满热情等都是需要评价的方面。技术能力是数据分析师的基本功，实习生需要掌握数据分析相关的软件工具、编程语言等，评价时可以从实习生的数据清洗、建模、可视化等方面入手。团队合作能力也是评价实习生的重要指标，实习生是否能够有效沟通、积极参与团队讨论、引领团队解决问题等都是需要评价的方面。

数据分析师实习评语应该具备客观性和公正性。在评价实习生时，应当客观地看待其表现，不受个人喜好或偏见的影响。评价时应当根据实习生的实际工作表现来评定，而不是凭空猜测或主观臆断。同时，评价应当注重公正性，对于实习生的表现应当进行公平评价，不应该偏袒或歧视某一位实习生。

数据分析师实习评语应该具有建设性。评价不仅仅是对实习生过去表现的总结，更重要的是对实习生未来发展提出建议和指导。评语中可以指出实习生的优点和不足之处，并提出改进意见和未来发展方向。通过建设性的评价，可以帮助实习生更好地认识自己的优势和劣势，从而更好地提升自己的能力和水平。

数据分析师实习评语应该具体、生动、客观、公正和建设性。通过合理的评价，可以帮助实习生更好地了解自己的工作表现，为将来的发展方向提供参考和指导。希望每一位数据分析师实习生都能在实习期间取得良好的成绩，为自己的职业生涯打下坚实的基础。

[7] 数据分析实习总结

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。

最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案，作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们在决策时作参考。所以，数据分析师不光需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。

第一、要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望;

第二、每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果;

第三、分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者(通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多)的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0;

第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了;

第五、好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁?他们最关心什么?你必须站在读者的角度去写分析邮件;

第六、数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从;

第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题;2、总结问题原因;3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受;

第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服?!

第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的`努力;

第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的;

十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了;

十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”;

十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人(如果分析的是你自己负责的产品)，肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

[8] 数据分析实习总结

近期主要完成了某产品用户画像分析，从9月底拿到数据，到上周输出第三稿，中间历时一个半月，如果从收到需求，到三稿输出，那就超过两个月，在这次整个分析过程中，遇到了不少问题，尝试了使用不同方法，现在是时候做一个复盘、总结、反思。

在开始阶段，遇到的主要问题是客户的要求是分析产品用户画像报告，因为没有直接跟客户沟通，而需求只有简单的一句话，我只能根据经验列出要分析的要点，确定需要的数据维度。在我确定分析框架后，我发现如果按照我方的想法最后输出的结果却不是客户想到的，那就白做了，所以确定分析框架后还需要客户确认，思路是否可行，分析方向有无异议。这个问题还算比较好解决，客户同意了分析思路即可。

经过与客户沟通后，到了第二阶段，发起提数需求。这个过程总体算比较顺利，客户方数据库工程师首先反馈了一份样本数据，让我方确认数据是否正确，如正确，则提供全量样本。数据验证的过程，主要是由我来完成，对样本数据，我提出了一些疑问，对方也一一解答。当然还有个别字段逻辑问题，我没有发现，对后续的分析带来了一些影响，造成最后能使用的维度减少，是一个遗憾。

拿到全量数据后，对数据进行清洗。在这个过程中发现数据质量非常不理想，很多字段的缺失值占比很大，个别字段也有异常值，总体样本中能使用的记录锐减。一开始我的处理方法比较简单，对缺失值占比达的字段直接不使用，带来的后果就是输出的第一版分析报告过于简单。

重新回到数据，再次对数据进行摸底，而且也调整分析方法，尝试使用聚类分析方法，按用户活跃渠道，对用进行分群，分群后，再结合其他维度，对用户进行描述。这一次输出的报告还是存在一些问题，最大问题就是用户群之间区别不明显，只能继续修改。中间因为要做另一个分析，用户画像分析就暂时先放一边。

完成另一个分析后，继续回到产品用户画像分析，这次同事提出了一些建议，在没有更好的思路前，我按照同事的建议第三次修改分析报告。当然还是要先处理数据，这次我对异常值、缺失值就行了处理，异常值使用的是盖帽法，对缺失值，在一些字段中用0填补，这样增加了可使用的维度。数据清洗完后，对连续变量进行分箱处理，这一次还是先使用聚类分析，对几个字段进行聚类，这样增加了两个大的维度，接着基于两个大的维度，使用对应分析方法，结合其他维度观察变量间的关系，最后的结果显示有部分变量之间是存在明显的关系，有些几乎没有区别。数据处理完后，再次输出分析报告。

完成第三次分析后，我回过头来看看分析中存在的问题，尤其是使用对应分析，查阅了一些资料，发现在对应分析中，应该先进行预分析。聚类分析，两次我都是使用k—means聚类，其实还可以使用二阶聚类，二阶聚类适用于分类变量，这是快速聚类不适用的，我尝试在清洗后的数据中使用二阶聚类，效果尚可。

最近恰好又在看丁亚军老师的讲课视频，讲到聚类分析，再结合我在工作中的应用，对聚类分析方法有了新的认识。聚类方法在刚兴起的时候，是不被传统的统计学家们接受，因为这个方法太简单，没有使用到过多的统计学知识。在实际的工作中，聚类使用的频率还是很高的，尤其是在用户分群方面，用户特征的描述。对应分析是第一次用到，为什么会想到使用对应分析，主要是根据变量类型，几个分类型变量，探究变量间的关系，除了相关分析外，对应分析也使用，而且它的结果更直观。

最后能完成第三稿也要感谢同事的建议，一个人的力量是有限的，群策群力、集思广益才能做得更好。

[9] 数据分析实习总结

中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明，20xx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20xx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

20xx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。20xx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。20xx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。

20xx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。

★一起合同网必读系列:

数据分析师实习周记 | 数据分析offer求职信 | 机械设计数据分析师工作总结 | 数据实习总结 | 数据分析实习总结 | 数据分析实习总结

4.青少年人口的迁移

20xx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20xx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20xx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。20xx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。

[10] 数据分析实习总结

近期主要完成了某产品用户画像分析，从总结、反思。

最后能完成第三稿也要感谢同事的建议，一个人的力量是有限的，群策群力、集思广益才能做得更好。

[11] 数据分析实习总结

一、基本情况

处理消费者诉求共计投诉举报52.3％和7.2％。投诉和举报的法定时限办结率为100%，尚有5件投诉举报案件正在处理之中，为消费者挽回经济损失62.49万元。

二、咨询情况分析

投诉举报案件处理情况、商标注册监管及工商登记业务知识等各方面。二是非工商业务类咨询质监等相关问题。

三、投诉情况分析

20xx年全区共受理消费申诉484起。其中商品类投诉278件，占投诉总量的57.4%；服务类投诉206件，占投诉总量的42.6%。

本年度消费者投诉案件包含质量类投诉115件，安全类投诉22件，广告类投诉11件，合同类投诉118件，计量类投诉1件，售后服务类投诉41件，人格尊严类投诉2件，其他类投诉147件，具体比例见下图：

（一）商品类投诉热点分析

商品类投诉热点主要集中在交通工具、日用百货、家用电器、通讯器材、及其他（房屋、金银珠宝）等方面。

交通工具投诉位居首位。投诉问题主要集中在合同问题、售后服务问题和质量问题。问题有定金和订金问题，商家承诺无理由退还定（订）金却不兑现；汽车合格证不予发放致使无法上牌照；维修售后服务的投诉比较突出，主要集中在维修、保养纠纷上，售后服务（维修、保养）收费过高，尤其是过度维修现象比较普遍，汽车出现问题，检测鉴定难让消费者无力维权。

日用百货类投诉主要问题有：服装鞋帽类投诉数量依然高居榜首。服装鞋帽的投诉主要集中在质量问题，包括鞋开胶断底等质量问题，商家拒绝履行三包义务，就维修或退换货存在争议；消费者购买反季鞋，过几个月后穿用发现质量问题，但超过三包期导致维权困难；服装标识不符合规定，服装洗后严重褪色、缩水等质量问题。

家用电器类商品投诉的主要问题集中于质量和售后服务两个方面，一是经销商不认真履行“三包”规定，在处理纠纷时与厂家、维修商互相推诿，不承担第一责任人的责任。以人为损坏为由拒绝履行“三包”义务，但又不给消费者出具检测书面证明；二是售后服务差，主要表现在：修理周期长、修理效果差、返修率高、不填写维修纪录；不提供维修或维修不及时；假日期间多收费用或服务不到位；该退换、维修的不予退换、维修，并以各种借口搪塞、敷衍消费者，使消费者蒙受损失。

（二）服务类投诉热点分析

服务类投诉热点主要集中在通讯服务、互联网服务、修理维护服务、居民服务（美容美发服务）、住宿服务等方面。

通讯服务类投诉逐年上升，已位居服务类投诉第一。一般反映在通讯行业乱收费的问题上，手机电话资费不透明，退订业务难；“靓号”保底消费问题：通讯运营商未经消费者同意，擅自为消费者定制增值业务；手机话费分月返还明细不清；泄露消费者个人信息问题等。

互联网服务类投诉是热点，互联网投诉问题主要是宽带接入服务问题：办理安装网络捆绑手机服务或固定电话;实际网速大大低于承诺网速;网络出现故障维修服务迟缓包年用户到期后运营商未尽到通知提醒义务直接转为包月计费等情况。

居民服务涉及人们日常生活的各个方面，导致投诉总量很大，其中由美容美发、干洗、健身等服务引发的投诉占大多数，主要以美容美发、健身等服务行业的预付卡纠纷为主。预付卡纠纷主要是退卡以及门面易主，难再享受服务等；干洗店投诉表现在未严格按技术要求来清洗衣物，洗坏或者洗毁消费者送来的衣物等。

四、举报情况分析

违反产品质量管理法规违反食品安全法规违反反不正当竞争法规违反企业、个体登记管理法规违反商标管理法规违反广告管理法规传销及违法直销其他举报制假售假为主。