数据故事化实验心得体会精选 数据故事化案例(八篇)

体会是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。那么你知道心得体会如何写吗？以下是我帮大家整理的最新心得体会范文大全，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。

有关数据故事化实验心得体会精选一

甲方：乙方：

为了保护甲方的商业秘密，同时更好地帮助乙方开展代理业务，乙方同意承担为甲方保守商业和技术秘密的义务，具体条款如下：

一、 本合同所指的商业和技术秘密指甲方在生产、经营、管理和科研等企业活动中积累、创造的具有实用价值及专有性，不向外公开的知识、经验、数据、信息、新方法、科研成果、知识产权等。

二、 保密内容：

双方交流的口头言语信息;

向乙方提供的相关的文字资料;

关于产品的全部信息;

相互间的代理合同、代理价格等。

三、 在双方合作过程中，乙方对合作范围的所有技术和商业资料负有严格的保密责任和义务。未经甲方书面授权，不得向第三方透露。保密责任期至代理关系结束后二年内。

四、 乙方在代理合同有效期内，不得将从甲方中得到的信息用于甲方之外的任何具有商业目的开发、制造、改造和创新。

五、 乙方在双方代理合同期内，不得利用代理期间掌握的甲方信息自建公司进行同类产品的开发、制造和销售活动，也不得为同类产品其它受雇方服务。

六、 乙方如违反本合同约定，给甲方造成经济损失，乙方应承担赔偿责任，同时，甲方有权追究其他法律责任。

七、 乙方雇佣的职员，与乙方承担相同的保密义务，乙方应与雇佣职员签订相应的保密合同。乙方职员在职期间和离开乙方公司二年以内，均受以上保密合同条款约束，如有违反，乙方将替雇佣职员先承担违约责任。

八、 本合同与代理合同同时签订，签字盖章后生效。

乙方(代理商)：甲 方：

法人代表(或授权代表)：

身份证号码：法人代表(或授权代表)：

地 址：

日 期： 日 期：

有关数据故事化实验心得体会精选二

职责：

1. 负责股票app的数据分析体系建设;

2. 负责股票app中数据埋点;

3. 挖掘数据背后的市场方向、规律、短板，为业务提供决策依据;

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，满足业务方对数据的各类取、过滤、分析等需求;

6. 完善数据评估机制，推动公司的数据化运营。

任职要求：

1. 统计学、经济学、计算机相关专业，本科以上学历，5年以上数据经验;

2. 熟练掌握sql，熟悉r、python、mongodb、spark中任一种数据工具/语言;

3. 熟练使用excel、ppt、tableau或google系常用数据整理工具和图表制作工具;

4. 有过搭建数据分析体系经历，有独立开展分析研究项目经验;

5. 良好的商业嗅觉和数据敏感度，丰富的数据分析经验，能从海量数据提炼核心结果 ;

6. 具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神。

有关数据故事化实验心得体会精选三

职责：

1、制定全渠道商品(新老品)的供需计划(年度-季度)

2、制定库存商品的销售计划，并对库存的消化进度进行管控

3、主导完成商品数据库的建立与持续完善

4、通过协助各部门的业务数据梳理，及时反映数据进展，为业务提升提供支持;

5、通过内部数据，平台数据分析，竞争对手数据，行业数据，社会趋势等的分析，为关联部门提供决策支持;

6、配合上级完成其他各类数据挖掘分析，并促进转化。

任职要求：

1、本科及以上学历，统计学、数学等相关专业，2年以上电商运营数据分析相关工作经验;

2、具备较强的数据分析和处理能力;

3、熟练使用办公软件，熟悉常用的数据库和大数据技术工具;

4、较强的逻辑思维能力，强烈的数据敏感度。

有关数据故事化实验心得体会精选四

我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：

首先，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，而且结论必须要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好处，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，如果能够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，就到达目的了，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理解，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、分析结论必须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我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，那里是指易读度，每个人都有自我的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自我的思维逻辑来写，你自我觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不必须如此了解，要明白阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要思考你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你务必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，用图表代替超多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、好的分析报告必须要有逻辑性，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理解；

第八、好的分析必须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必须要十分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、好的分析必须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、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案，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，做出的推荐和结论想必也会更有好处，而且你的老板也肯定不期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，并为解决问题带给决策依据的，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忙的人（如果分析的是你自我负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮忙，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。

有关数据故事化实验心得体会精选五

数据分析报告顾名思义肯定是要有数据来说话的，这是资料站为您准备的销售数据分析报告，希望你喜欢！销售数据分析工作涉及到销售成本分析（包括原材料成本、制造损耗、运输成本等）、销售利润分析（包括纯利润和毛利润）、客户满意度分析、客户需求分析等。

要进行销售数据分析，主要是统计和分类，必须借助一些工具，单靠人基本是无法完成的，尤其是客户较多或产品比较多的情况下，更是困难。最简单的方法是使用excell，把数据都输进去，然后统计，分类，生产图表，这样就对数据有个比较直观的了解。或者是使用erp软件或其他一些管理软件，更简单，直接就可以生产图表。然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析，了解销售状态，做出决策。下面是写作销售数据分析报告的方式方法。

一、销售数据模型之维度

二、销售数据模型之指标

三、零售数据模型之分析方法

1、abc分析

abc分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成a、b、c三类，所以又称为abc分析法。

abc分析通过用于对一段时间商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。则该报表的显示形式如下：

其中：综合值=销售额*x% 销售数*y% 毛利*z%；x% y% z%=1；分类结果显示ab或者c；

按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为a类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在20%—90%之间的商品标记为b类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

根据货品管理及销售的情况，对abc理论进行了一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有一定的操作性。

2、比较分析

比较分析，也称为对比分析，就是同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。

环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。

3、比率分析

从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同，常用的有以下几种类型：

1、同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。

2、同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。

3、同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等等。这类比率都有特定的商业含义。

4、20—80分析

20—80分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则，意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%；其余80%尽管是多数，却是次要的。

在零售业中