銷售數據分析報告范文

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第1篇

如何能制作出一份成功的簡歷，以增加在簡歷篩選中的勝算?如何能在不降低成功率的前提下提高簡歷篩選的效率?以下是小編整理的簡歷表格的格式參考，以供大家閱讀。

簡歷表格的格式一：姓名：性別：女年齡：21 歲身高：163cm婚姻狀況：未婚戶籍所在：現居住地：工作經驗：3-5年聯系電話：郵箱：最高學歷：大專專業：建筑裝潢設計求職意向最近工作過的職位：導購期望崗位性質：全職期望工作地：信陽市期望月薪：2900期望從事的崗位：客服專員/助理(非技術)期望從事的行業：互聯網/電子商務技能特長技能特長：接受新生事物快，勤奮好學，具有2年多的電子產品銷售經驗。教育經歷中國計算機函授學院(大專)起止年月：2007年9月至0年0月學校名稱：中國計算機函授學院專業名稱：建筑裝潢設計獲得學歷：大專工作經歷XX電腦城- 導購起止日期：2009年10月至0年0月企業名稱：弘運電腦城從事職位：導購業績表現：主要銷售主裝機，數碼周邊配件等　簡歷表格的格式二：姓名

性別

女

出生日期

1985.11.21

民族

漢族

血型

O型

婚姻狀況

已婚

教育程度

本科

工作年限

4年

政治面貌

群眾

現有職稱

無

戶口所在地

山東省青島市

現居住地

青島市

聯系方式

電子郵箱

求職意向

期望從事職位：數據分析師

期望工作地點：青島市

自我評價

1、具有扎實的統計學專業基礎知識，掌握常見的統計方法；

2、熟練掌握常用的數據挖掘方法，算法和相關工具、熟練使用SAS軟件；

3、數據處理能力很強，熟練使用Office軟件；

4、有良好的邏輯思維能力，注重細節、對數字敏感，能挖掘數據背后的意義，能夠獨立完成、撰寫業務數據分析報告。

工作經歷

2010年7月-2012年7月

山東****網絡有限公司

單位性質：合資

所任職位：數據分析師

工作地點：青島市

職責描述：

1、根據業務需求，制定用戶使用行為數據的采集策略，設計、建立、測試相關的數據模型，從而實現從數據中提取決策價值，撰寫分析報告；

2、跟蹤并分析客戶業務數據，為客戶的發展進行決策支持；

3、完成對海量信息進行深度挖掘和有效利用，充分實現數據的商業價值；

4、支持微博事業部等產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。

2008年6月-2010年6月

****公司

單位性質：國企

所任職位：數據分析助理

工作地點：青島市

職責描述：

1、完成對行業銷售及相關數據的分析、挖掘，熟練制作數據報表、撰寫評估分析報告；

2、獨立完成用戶行為特征與規律的分析，關注市場動態與風險，為產品方向提出合理建議；

3、在分析師的指導下構建公司業務領域數據分析與挖掘模型和方法論；

4、針對歷史海量商業數據，能及時發現和分析其中隱含的變化和問題，為業務發展提供決策支持；

5、完成數據分析相關的需求調研、需求分析等。

項目經驗

2011年5月*****項目

項目職責：

1、收集用戶使用行為數據；

2、完成行為數據的分析；

3、制定模型與產品運營間的聯動接口。

教育背景

2004年9月-2008年6月

山東**大學

統計學專業

本科

主要課程：數學分析、幾何代數、數學實驗，常微分方程、數理統計、抽樣調查、多元統計、計算機應用基礎、程序設計語言、數據分析及統計軟件、回歸分析等。

掌握了扎實的專業基礎知識，擅長數學，有很強的分析和演算能力，業余廣泛了解相近專業的一般原理和知識，如經濟學、計算機操作等，在統計計算的基礎上鍛煉了視野廣闊的分析技能。

培訓經歷

2010年3月-2010年10月

數據分析與SAS培訓

主要課程：SAS體系內容、ETL技術、SAS分析技術、假設檢驗、方差分析以及各種模型分析等。

通過本次數據分析培訓，全面掌握了SAS的內容，如邏輯庫及操作符與SAS的表達式等，能夠完成復雜數據步的控制，數據集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了數據的分析能力。

專業技能

熟悉數據分析模型的建立，能獨立完成數據分析并針對結果給出一定的建議。

簡歷表格的格式三：姓 名性 別男出生日期1990-10-9戶口地廣州住宅電話*****手 機EMAIL個人主頁****聯系地址廣東省xxxx畢業院校工作經歷時間所在公司職位相關說明20xx年1月2日——

20xx年10月15日廣州無限信息傳播有限責任公司網頁制作工程師/WEB美工/項目經理畢業以后找的第一份工作，主要職責是網頁設計、FLASH制作以及平面設計。由于能力突出，后期在做大型項目中國校園商務網時任項目經理20xx年10月——

20xx年3月馨藍數碼工作室設計師第一份工作辭職以后與幾個朋友自行開發制作馨藍游戲網20xx年3月——

20xx年9月31日廣州高安軟件有限公司美工監理，設計師馨藍游戲網與該公司簽署合作協議，正式合并到該公司，自己也加入該公司參與網站建設工作，為尋求個人更大發展而離開該公司主要作品（建議上我的求職主頁查看詳細*******）網頁作品FLASH作品精益眼睛眼鏡店網站導入FLASH

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紅寶石電子網站導入FLASH

婦女維權網站導入FLASH

第2篇

隨著數據的爆炸式增長，“大數據”一詞受到了越來越多的關注，很多領域已經開始應用大數據。大數據技術不僅能應用于數字出版中，在傳統的紙質出版中也有應用前景。本文擬以醫學出版為例，探討大數據時代下，醫學出版選題策劃的思路轉變，以及面臨的問題與挑戰。

一、大數據時代素描

“大數據”是人們給信息爆炸所產生的巨量數據起的一個簡單的名字。一方面，這些數據蘊藏著巨大的潛在價值，人們迫切需要更先進的技術，對其進行實時處理；另一方面，技術的進步，包括云計算、分布式計算等方法的應用，極大地提升了信息處理能力，提供了廣闊的研究空間，使大數據分析成為可能。

很多人認為“大數據”就是指數據量大，這是一個誤區。大數據的本質是發現和理解了信息與信息之間的關系，是思維的變革，而這種變革主要表現在以下三方面。首先，大數據強調的不是隨機樣本，而是全體數據。為了實現“全體數據”，需要我們盡可能多地搜集、保存與行業相關的各類數據和信息。其次，大數據時代，人們不再一味追求精確，而是承認混雜性。因此，人們需要對于非結構化數據給予更多的關注。也就是說，我們不僅要關注圖書銷量、讀者群構成、直接反饋；也要關注鼠標點擊、駐留在一本書的時間，后續購買、關聯購買情況，購買地點等。這些看似雜亂的信息，可能蘊藏著巨大的商機和價值。再次，大數據不再追求因果關系，而是關注事物之間的相關性。例如，沃爾瑪通過數據分析發現，在颶風來臨的季節，不僅手電筒的銷量增加了，某一種牌子的蛋撻的銷量也增加了，因此，沃爾瑪在颶風季節來臨時，將庫存的蛋撻擺放在靠近手電的位置，以增加銷量。在醫學出版中，我們也可以通過數據分析，找出與讀者的購買行為或閱讀需求相關的要素。

二、大數據在醫學出版選題策劃中的應用前景

1. 教材出版

各個出版社都很重視教材出版。不管是新編教材還是修訂教材，調研都是啟動編寫的基礎。教材調研，需要先搜集開設本專業學校的名單，逐個寄出調研函。學校的名單主要來源于相關學會、教職委、行職委提供的資料，但需結合前一版教材或相關書籍發貨的省市分布數據，有些時候這兩者有較大出入。例如，提供的名單中，河南省沒有學校招生，但出版社前三年的發貨資料中，河南省每年的教材發貨數很大。另外調研函發出后，回收也存在一定困難，通常只能做到部分回收。正因為學校的名單很難搜集齊全，調研函也不能全部回收，這種傳統方式上的調研，雖然力求全面，但仍是一種抽樣調查，很難涵蓋整個行業的樣本量和全部信息。

在大數據時代，一切都可以被數據化，大數據強調的不是抽樣樣本，而是全體數據，因此將數據分析引入教材調研，可以對互聯網上有關專業的開設省份、招生學校、招生人數等信息進行分析，得出更全面的數據分析報告。在教材修訂、搜集反饋意見時，也可以通過搜集論壇、網購機構的銷售記錄、讀者評論等，分析需要增加、刪減及修改的內容。在遴選主編、副主編及編者時，編輯同樣可以通過分析網站上的會議情況、會議日程、發言頻率和題目、各領域專家的專業特長，確定其學術影響，以及在教材中適合擔任的角色，并將這些信息形成分析報告，供決策者參考。

2. 學術專著

在傳統出版模式下，學術專著的選題方式屬于經驗型，由策劃編輯提出選題，報出版社選題會討論。選題委員會由社領導、經驗豐富的老編審、生產及銷售部門負責人等組成。選題會上討論的依據主要是以往選題的銷售情況及市場反饋，當前市場同類書的情況，以及其他出版社類似圖書的銷售情況。這種選題論證方式所參考的數據，只是整個出版市場數據的一部分。而利用大數據，人們可以獲得整個醫學圖書市場的書目信息、銷售情況，并進行分析。通過數據分析得出的報告，可以形象地理解成一批有無限經驗的策劃編輯、生產人員和銷售人員討論后得出的結論。理論上，這種論證模式更客觀、更有說服力。

現有的醫學相關網絡社區、數據庫的資源已經十分豐富，通過對諸如丁香園醫學論壇、中國期刊網（CNKI）、PubMed等的搜索記錄、瀏覽記錄、用戶留言，以及對亞馬遜、當當網的專業圖書購買記錄的分析，可以篩選出各個專業領域的熱點，并對相關用戶的地理位置、年齡、職稱等信息進行分析，準確定位讀者人群，并預測市場容量，為圖書選題提供參考。

3. 應急出版

應急出版對于醫學出版社來說是一個很重要的部分，在遇到較大的公共衛生事件或異常天氣時，公眾很需要專業出版社出版的相關預防書籍普及防范知識，醫師也需要專業書籍補充相關知識，專業出版社有義務為他們提供高質量的出版物。例如人民衛生出版社在2003年“非典”暴發時緊急出版的SARS診治、防范等方面的圖書，以及在2013年出版的《實面“霾”伏――“霧霾”中的生活與健康》。如果等到公共事件或異常天氣已經暴發再組織編寫，出版時間容易滯后。

大數據分析在應急出版方面將會有明顯的優勢。例如，谷歌公司通過對檢索詞條的分析，提前幾周時間預測甲型H1N1流感爆發。這個案例對于應急出版是一個很好的啟示。編輯可以通過類似的數據預測方式，如在流感暴發前，即組織編寫流感預防及治療相關的書籍。再如，如果能夠通過網絡的搜索詞條，或者同諸如中央氣象臺等單位合作，共享數據庫，提前預測會有嚴重霧霾天氣出現，就能提前組織專家編寫，為書籍出版贏得寶貴的時間。同時，可以通過搜索頻率預測印刷冊數，避免過多的庫存。

三、醫學編輯應對大數據時代的策略

1. 醫學編輯應做好基礎工作

一是立足自身，做好醫學編輯出版的大數據基礎工程建設。例如進一步實現網絡化、電子化和標準化，為實現大數據的應用打好基礎。只有將出版物網絡化、電子化，才能使與出版相關的信息和數據成為可以搜集的資源；大數據技術可以分析雜亂的數據，數據的標準化可以為數據分析提供更多便利。

二是學習借鑒，建立基于云計算等先進信息技術的新型工作模式。例如民生銀行開發的小微金融數字地圖平臺，通過這種地圖將數據可視化，由此提供相應的信息分析、營銷實務等服務。出版社如果建立類似的平臺，將銷售數據可視化，就能為選題策劃工作提供更多的服務。

三是尋求協作，引接信息產業界力量。例如一些新興的提供數據分析技術服務的公司，同它們積極合作開展大數據分析研究工作，推動研發基于大數據的智能選題策劃系統。

第3篇

在大數據概念不斷升溫、數據分析技術不斷成熟的今天，我們已經不再對數據分析、數據報表陌生。而我也不例外，我的數據分析團隊每天都會呈現出不同的數據報表和數據分析模型。

銷售量的同比環比，成本利潤對比；

決議民意調查統計結果分析表；

年度銷售情況總結分析報告；

顧客購物行為分析報告；

工作效率統計表，經營管理儀表盤等等。

因為有了智能BI系統作支撐，展現的報表是完美的，華麗的。而在企業中面對這些主題的數據分析，我們也會毫不猶豫地利用各種數據分析工具和方法，對某個特定主題進行ETL，建立分析模型。可是我們往往忘記分析的目的和根本問題，經常性地沉迷于技術分析、報表展示。所以我們想挖掘企業管理和經營問題實質的時候，量化分析就變得尤為重要了。以求對事物存在和發展的規模、程度等做出精確的數字描述。讓數據分析從根本意義上服務于業務管理，這才是分析的終極目標。

“外家功”與“內功心法”

說到量化分析，它是一種方法，如果說數據挖掘是“外家功”，那么量化分析就是“內功心法”。雖然量化分析不能解決任何計算機語言邏輯錯誤，沒有具體計算機語言表達規則，不能建立如關聯分析、回歸分析等具體清晰的統計分析方法。

但是量化分析通過數據收集，指標確定，信息的整理對結果不僅僅是展示，而是做全面的、完整的描述，全面解答根本問題。我們經常在總結匯報會議上看這樣的場景：“在本次活動中，銷售比去年同期增長了30%，其中某品牌中A型號和B型號對比，A型號比B型號銷量高出50%?！比绻@樣陳述再配上圖表展示，看起來好像就是一個很好的數據分析總結匯報了。可是問題來了，為什么A型號要比B型號銷量好，我們是停止B型號的采購，還是加大A型號的引進。從這個分析當中我仍然不知道如何處理，似乎困惑的問題和想要的答案都沒有反映出來。那我們為什么要收集這些數據，為什么要設定這些指標，又為什么要分析這些信息？顯然這是一個沒結尾的故事，即使有華麗的過程，卻沒有揭示實質的問題。

建立量化分析體系

有了量化分析，目的是建立量化分析體系，而在企業要建立量化體系，首先必須學會找出根本問題，要用類似“五個為什么”的方法揭示根本問題。建立企業量化體系不是單槍匹馬就可以完成的，我們需要更多的人給我們提出“為什么”，讓企業更多的人參與到規劃量化體系藍圖的“藝術創作”中去。讓我們的企業問題藍圖更加完整。其次對于建立的問題，要不斷地檢查和分析，看看我們揭示的問題是否考慮了需要的信息、指標和數據。揭示的問題是否有效、問題是否符合量化邏輯等等。我們要在企業的管理和運營中不斷檢查自己的量化體系藍圖。最后有了完成有效的量化藍圖，就需要我們進行確定指標，明確信息，采集數據了，這時候再也不會在數據的海洋里迷失了航程。確定指標使得量化體系有了方向，明確信息和采集數據是量化體系的技術手段。量化體系是分析的目標，數據分析是揭示問題的工具和資源。