原创: 接地气的陈老师 公众号【接地气学堂】

12月,又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有模板可以抄抄,今天它来了。考虑到每位同学做述职的性情不太一样,有的想出人头地,有的只想交差了事,有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此,我们今天会给几个个性化版本,大家参照自己的需求来写。

版本一:负分滚粗型

使用场景:想被领导骂的时候

范文:

我一年都好忙啊,都在写代码,写的啥我也不知道

写作要点:很多做数据分析的同学,其实没有什么项目经验,也没有正儿八经建模,每天都在做人肉sql机,跑一堆数。这时候会觉得似乎天天在忙,却不知道忙什么。于是容易一着急就胡乱写几句。明明自己是做数据分析的,写的报告连个数字都没有。通篇只有“忙”“累”“多”“好多”“真他妈多”这种形容词。这种报告最容易被领导批斗,除了挨骂没啥好处,大家引以为戒。

版本二:交差了事型

使用场景:无欲无求,交作业了事的同学

范文:

  • 临时取数:完成取数需求150份;
  • 专题报告:完成专题报告;
  • 报表:新建报表100份,更新报表300份;
  • 模型:建立外呼模型1个;
    总结:我完成了所有工作,感性聆听。

写作要点:如果只是想交差的话,记住这个句式:我+完成了+XX任务。搞掂!这样可以直观清晰的向老板表达:交代的工作我做完了。为了克服版本一的问题,我们得把“到底这些代码是为了啥?”这个问题交代清楚。因此需要分门别类。

数据分析最常见的五种产出就是:临时取数,报表,专题报告,模型,数据产品。可以分开五部分来写。每一项工作,又有新建,更新,优化,迭代(删除/合并)四个状态,也可以分开写。这样看似混乱的日常工作,就能进行清晰的分类了。

有些同学会抱怨,说:我做了分类,发现我的工作90%都是更新报表,按照固定的格式输出报表day by day by day by了365个day……这实在没啥价值啊,写不出手啊!是滴,如果真的工作只有固定更新,那真的没啥价值。今年的绩效考评就放弃吧,明年多问问自己,为啥平时如此安于现状,也不想着折腾点出成绩的东西。

版本三:锦上添花型

使用场景:想在领导面前留个好印象

范文:

2019年内,本人完成工作如下:

  • 报表:新建报表100份,支撑五个项目开展;
  • 专题报告:完成专题报告5份,发现了5处问题
  • 模型:建立外呼模型1个,提升外呼质量400%

总结:我有效助力业务,感性聆听。

写作要点:想锦上添花,就不能光干巴巴说:我做了什么工作。而是得说:我创造了什么价值。同样是干活,领导从来更关心的是:谁的产出更大。但数据分析师和销售、运营、产品经理不太一样,有独特写法。

数据分析工作与销售的最大区别,在于数据分析是个辅助岗,打BUFF的。所以不能像销售那样直接吹:我为公司挣了1000万!数据分析工作与运营的最大区别,在于数据分析是个支撑岗位,不像运营那样抛头露面,能大吹:我们的活动吸引1亿次点击,拉动DAU增长30%。作为一个辅助+支撑性岗位,你要是大喊:我为公司挣了1000万,销售和运营会一起跳起来说:没有我们你挣个屁。你要是大喊:我写了10万行代码,大家会一起骂:“你不写,谁写?不写滚蛋”。

因此,数据分析师想要体现成绩,关键是取得外部门的认可。因此,可以从如何助力、如何赋能、如何辅助的角度来说,比如:

  • 支撑类:为重大活动提供数据产品,为销售配备数据助手
  • 避险类:发现了异常问题,及时提醒业务解决
  • 增强类:提供模型/标签/产品,提升营销/销售/运营效果
  • 建议类:针对具体业务问题,提供解决建议

请注意,这四点是有先后顺序的,顺序是:支撑≥避险≥增强≥建议。因为支撑类是最刚性的,无人可以扯皮的助力。比如双十一领导想看即时交易额,那就得做数据大屏,不做没得看。这个功劳独一份是数据的。

避险和增强都能反映到业绩上,但避险的认可度是高于增强的。这就好比,把一个60分的学生教到90分很难,但指出来“就是那个傻逼考0分,拖全班后腿!”很容易。指出业务没发现的问题,砍掉两个傻逼项目,ROI立马提升。实际上,这也是财务、审计等部门在领导面前邀功的常用手段(有意思的是,他们也是基于数据分析得出:“要控XX费用”的结论的)。

增强类本身难做,并且需要业务配合,比如精准营销,比如产品推荐,比如需求测试,虽然看起来是数据做了很多分析工作,但脱离运营的优惠券,其实效果没那么大。所以很容易扯皮。

至于建议类,鬼知道你写的建议人家听没有。即使听了,从一个建议到最终业务产出之间,还隔着十万八千里呢。费用、落地计划、系统开发、页面设计、商品选择、分工合作、客服对接,哪个环节都比一个建议要重要。所以除非是有业务部门主动提出的:“这个建议很好”,一般情况下数据分析师不会主动炫耀所谓建议。

看到这又有同学说了:老师,我平时都从来不问数据有什么用,跑完数交了就完事了,到这我也不知道该怎么写。额,如果是这样的话,今年的考核就放弃吧。记得明年不要这么干了。平时陈老师总是喋喋不休的,每个分析单元都会讲“这里可以这样结合业务,那里可以那样输出价值”就是备着这一天,以后看分析方法,不要光纠结数字怎么算,多看看落地场景哦。

还有同学说:老师,既然是要别的部门认可,人家不认咋办?本质上,解决问题的办法是正式立项,通过项目来解决问题。除了立项,还有个操作细节,就是多拍照,多发邮件。比如业务领导邮件回复了:分析的很好!good,截图为证。比如双十一庆功会,大老板们在数据大屏前合影,good,拍照为证。比如在部门例会上做数据分享,good,拍照为证!总之平时多留证据,防止大家事后忘了提起裤子不认人。

版本四:绵里藏针型

使用场景:求职or在大老板前露个脸

范文:

  • 我是大屏小能手,您看到的双十一大屏是我做的
  • 我是运营小助手,运营90%的需求都是我跑的
  • 我是活动小帮手,上次。。。

写作要点:这里和版本三只有一个区别,就是自己给自己贴了个标签。并且这个标签是直观能理解的。有同学会好奇:这么一点点动作,能有大作用。有!当然有!上一个给自己贴大屏小能手的同学,才24岁月薪已经破3万了,哈哈哈。

因为述职汇报很有可能是向上上级汇报(比如面对大部门总监或者CTO,COO)这里就有一个问题:如何最快速的让外行理解内行。这是数据分析师从低级往高级发展必须解决的核心问题。因为在外人眼中你就是个弄个数字,不懂行的人,是很难理解做hadoop与打算盘有什么区别,因此很难与你感情共鸣,也就很难认可价值了。况且这是面对老板,老板们下属很多,老板们的时间都很少,所以必须在最短时间内把自己价值展现出来,和老板建立感情联系,标签就是最好用的工具。

打标签的办法,就是从一个和老板最贴近的事入手,比如报表、大屏,报告。先打一个生活化标签,让老板回忆起来,然后再列数字。这样就能快速建立印象,又有数据支持,显得脚踏实地,效果非常好。

这一招在面试时也非常好用。面试的时候一般要面HR、用人部门直属领导,用人部门上上级领导,大老板,这几关。大部分情况下,只有直属领导才懂具体业务,其他的人根本不懂,也不怎么care(特别是hr,这些文科生就是在招聘需求里把spss和python写在一起的人)。因此用几个标签,快速建立印象,就很容易脱颖而出。

以上就是年终述职的连环套路。看完大家会发现,述职只是一纸文书。真正证明自己的,是平时的大量工作积累+认真总结分析。我们说,既要低头走路,又要抬头看天,即是如此。出来打工就是为了挣点钱,要多做让别人快乐的工作,才能更好地体现价值。想要自己快乐,还是去消费的好。很多同学看完可能很泄气,觉得今年平时没做好工作,积累的太少了。没事,至少大家现在看到努力方向,明年我们继续一起努力。加油!

作者:接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂。十年资历的数据分析师,拥有多个行业的CRM经验。

数据分析师,我有份年终总结报告给你抄相关推荐

  1. 看过上百份年终总结报告,我来告诉你怎么做最吸睛

    一年一度的年终总结报告让不少人头疼,辛苦一年的成绩如何淋漓尽致的展现在领导们的面前,让领导多给点年终奖呢? 我在开始带团队以来,每年都要负责团队成员的年终汇报,也见过上百份年终报告了,很多人第一次做年 ...

  2. 数据分析师,如何写好分析报告来体现数据价值

    对数据敏感 数据分析,从名字中就能看出来,数据是数据分析师实际工作中的核心. 对数据敏感是对数据分析师的要求,也是数据分析师在日常工作中培养出来的独特技能,相对于其他岗位的员工,他们会更容易眼发现数据 ...

  3. 云原生数据湖为什么要选择腾讯云大数据DLC,一份性能分析报告告诉你!

    摘要 日前,腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比,其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短,性能表现优.腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数 ...

  4. 为什么你收藏了那么多PPT模板,结果还是做不好一份年终总结报告

    马上年终了,又到了写年终总结的时候. 网上有很多写年终总结的方法,甚至还有不少年终PPT模板分享,这很好,至少能让大家的水平稍微提高一点. 有粉丝找我,问我有没有年终总结的报表模板,其实一直关注我的粉 ...

  5. 数据分析师,今年无情被辞:想给数据人提个醒!!

    被<经济学杂志>誉为"新石油"的数据分析师,成了近年来各企业争抢的香饽饽.像阿里.腾讯.华为等大厂,给出的年薪甚至接近百万. 但现实中更多的分析师被称为"数据 ...

  6. 数据分析师就业前景怎么样?零基础能成为数据分析师吗?

    鉴于近几年这大数据行业越来越火,不少小伙伴就想转行成为数据分师,那数据分析师就业前景怎么样?零基础能成为数据分析师吗? 1.数据分析师就业前景怎么样?行业人才饱和度如何? 首先,想通过成为数据分析师赢 ...

  7. 成为一名数据分析师的新手指导(转)

    本文是著名学习网站Udacity的数据分析基础性文章.由于Udacity的就业导向,不同于单纯介绍学习路径,文章还从职业人士的角度讲述数据分析的方方面面.文章同时附有视频,不失为一篇好的介绍文.以下为 ...

  8. 数据分析师的基本素质

    数据分析师的基本素质 Mr.林看到小白斗志昂扬的样子非常高兴:别光说不做啊,要成为一名优秀的数据分析 师,并非一件容易的事.虽然所学的专业与数据分析不相关,但你可以通过工作中的实践学习数据分析,需要付 ...

  9. 数据分析师常见面试题.

    1.成为一名数据分析师需要具备哪些技能? 要成为一名数据分析师,需要掌握丰富的报告软件包(Business Objects),编程语言(XML,Javascript或ETL框架),数据库(SQL,SQ ...

最新文章

  1. ELF文件格式与进程地址空间的联系
  2. 一步一步理解GB、GBDT、xgboost
  3. ​【v2.x OGE-example 第二节】 实体参数
  4. python鼠标事件 详解_Python selenium键盘鼠标事件实现过程详解
  5. pcap文件提取后的dataframe,切分前向流与后向流
  6. 牛客网练习赛26B(简单的dp)
  7. 端口渗透·网站渗透过程 --21 ,22,873,3306,6379,8080(8080端口是针对CMS的渗透)...
  8. 第四届蓝桥杯c/c++B组8
  9. R语言编程艺术(4)R对数据、文件、字符串以及图形的处理
  10. 学习《Core IO学习心得》
  11. Spring 概念模型 : PathMatcher 路径匹配器
  12. pmp考试中应该注意的点是什么?
  13. SpringBoot生成条形码
  14. Python爬取B站柯南弹幕+Gephi梳理主线剧情
  15. video标签使用controls属性怎么去掉三个点
  16. Kuma是什么? Kuma1.0 GA 发布了包含70+新特性和改进
  17. 如何撰写搜索引擎广告创意
  18. Windows7安装VM12时出现:安装程序无法继续 microsoft runtime dll
  19. 1.3 欠/过拟合,局部加权回归(Loess/LWR)及Python实现(基于随机梯度下降)
  20. 今天是 Java 诞生日,Java 24 岁了!

热门文章

  1. smart计算机英语作文,介绍smart cars英语作文【精选】
  2. 三、DMSP/OLS、NPP/VIIRS夜间灯光数据之建成区提取——阈值确定(2)
  3. 中国姓氏暗藏遗传密码
  4. 关于调用短信接口实现手机验证码密码重置功能
  5. linux怎么查看硬盘读写数据,Linux查看硬盘读写情况(汇总版)
  6. Sams Teach Yourself Microsoft SQL Server T-SQL in 10 Minutes
  7. 调整字符宽度后,首行缩进或悬挂缩进的排版“乱了”
  8. 有限元分析软件ansys的install.err错误解答
  9. 动手学深度学习(五十)——多头注意力机制
  10. 力扣235|701|450