時間：2022-06-17 03:59:25
序論：在您撰寫廣告數據分析報告時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
數據結論論述
1.目前Android系統主流版本仍是Android 2.2、2.3，分別占比25.29%、65.80%；低版本系統依然占一定比重；版本升級速度較慢，Android 4.0僅占1.30%；系統版本碎片化嚴重；
2. iOS系統主流版本是iOS 5.0、iOS 4.3，分別占比59.40%和24.65%，iOS系統版本升級速度較快；
3.目前主流的移動終端屏幕分辨率是320*480、480*800，分別占比40.36%、24.90%，兩者占總體的65.26%；320*480的份額與2011年下半年相比，上升8.06%，優勢地位更加明顯；
4.三星、蘋果、HTC穩坐最受歡迎手機品牌前三，但HTC市場份額不斷下降，從2011年上半年的排行第一到下半年的第二，現在已經跌到第三;酷派、小米殺入TOP10；
5.蘋果iPhone 4、華為C8650、三星S5830位列2012年第一季度最受歡迎手機型號前三，蘋果iPhone 4更是摘下了桂冠；蘋果有三個機型排在前十，三星和HTC分別是兩個；
6.廣東、江蘇、浙江、上海、北京、山東、河北、福建、四川、湖北位列全國手機用戶數量前十，占比達62.36%；四川、湖南、山西、廣西、江西等省份的份額與2011年下半年相比有所上升；
7.使用移動2G的用戶最多，占比45.69%，近乎一半；3G網絡中，聯通的份額最大，為8.41%，移動為2.49%，電信為0.01%；WIFI的用戶持續增多；
8.全球查看中文手機廣告的非中文國家用戶中，占份額較高的基本是亞洲的國家，韓國、馬來西亞、日本位居前三；華僑數量較多的美國與澳大利亞也分別排到了第五和第八位。
2012第一季度Android系統版本分布
目前Android系統主流版本仍是Android 2.3、2.2，分別占比65.80% 、25.29%低版本系統依然占一定比重，版本升級速度較慢，Android 4.0僅占1.30%系統版本碎片化嚴重，每個版本均有不同手機制造商提供的系統，這也是谷歌在2012面臨的一大問題
Android系統版本分布變化
2012年第一季度與2011年下半年相比，Android 2.3的增長僅為19.12%，增速緩慢。
2012第一季度IOS系統分布
目前iOS系統主流版本是iOS 5.0、iOS 4.3，分別占比59.40%和24.65%。
IOS系統版本分布變化
iOS系統版本升級速度較快，與2011年下半年相比，iOS 5.0 在2012年第一季度增長了36.94%。
主流移動終端屏幕分辨率
目前主流的移動終端屏幕分辨率是320*480、480*800，分別占比40.36%、24.90%，兩者占總體的65.26%320*480的份額與2011年下半年相比，上升8.06%，優勢地位更加明顯
2012年第一季度最受歡迎手機品牌 TOP 10
三星、蘋果、HTC穩坐最受歡迎手機品牌前三HTC自2011年下半年開始，市場份額不斷下降，從2011年上半年的排行第一到下半年的第二，現在已經跌到第三酷派、小米殺入TOP10，尤其是小米，半年不到，已經取得了國內排行第十的好成績，堪稱威武2012年第一季度最受歡迎手機型號TOP 10
蘋果iPhone 4、華為C8650、三星S5830位列2012年第一季度最受歡迎手機型號前三，蘋果iPhone 4更是摘下了桂冠蘋果有三個機型排在前十，三星和HTC分別是兩個
移動設備用戶地理位置分布-省份
廣東、江蘇、浙江、上海、北京、山東、河北、福建、四川、湖北位列全國手機用戶數量前十，占比達62.36% 四川、湖南、山西、廣西、江西等省份的份額與2011年下半年相比有所上升用戶手機接入網絡分布比例
其中一個原因可能是小企業受眾非常多樣化，行業范圍跨越咨詢，零售，食品，農業，科技等。即便在行業內，中小企業的需求也非常個性化并容易隨著市場，運營，銷售和財務情況而改變。
針對這點，American Express OPEN’數字營銷和創新部門的副總Scott Roen在接受eMarketer采訪時表示：當你細看中小企業的核心需求和挑戰時，你會發現他們是時間敏感性的群體，他們不是那種整天坐在建好的大廈，呆在電腦旁的人，他們是沒有圍墻的，與客戶和雇員在一起工作，他們天生是移動的。
小企業對筆記本電腦和智能手機的傾向性可能對B2B營銷人員而言是個機會。Inc. Magazine和 Cargo發現91%的美國小企業主重視無線通信和智能手機對他們生意的重要性，這可能反映了他們每天的使用。平板電腦也被64%的受訪者所看重。
信息流廣告正迎來爆發
從全球范圍來看，Facebook、Twitter等社交巨頭在幾年前就已經開展這種廣告形式。2011年7月，Twitter正式推出PromotedTweets，廣告按粉絲參與度收費，廣告出現在廣告主Twitter賬戶粉絲的信息流中，且只在Twitter.com的主頁面中出現。另一社交網絡巨頭Facebook也在其網站中的Ticker實時社交信息流中顯示SponsoredStories廣告內容。信息流廣告為社交媒體貢獻營收增長，成為社交媒體重要的收入來源。
從微博提供的數據來看，也應正了北辰的思考，信息流廣告比右側的微博展示類廣告效果提升了10倍左右。根據微博財報數據顯示：2014年微博移動廣告收入持續增長，所貢獻比例從第一季度的31%一路上漲至第四季度的54%。這里需要明確的是，現階段微博移動廣告基本都是信息流廣告的形式所呈現，這樣的廣告增長幅度，基本可以顯示微博信息流廣告所取得的成績。過去兩年內，超過4萬家客戶投放了微博信息流廣告，重復投放比高達50%，信息流廣告體系成為微博業績增長的重要驅動力。
當信息流廣告投得比較符合用戶需求的時候，更能貼近于自身瀏覽習慣的，也易被用戶接受。然而，讓信息流廣告發揮巨大的威力，還需要一個得力的幫手，它就是大數據！
大數據是打開信息流廣告的取勝之匙
根據微博用戶的社交關系、興趣圖譜、活躍程度、地域范圍等等，經過大數據分析和挖掘，每一個賬戶ID都將擁有屬于自己的屬性標簽?！?8歲、二三線城市、女性、韓劇、育兒”、“38歲、一線城市、男性、籃球、自駕”……這類極具個性和身份特征的人群，正是品牌試圖“有的放矢”分頭打動的對象，微博為品牌提供數據包工具，幫助品牌通過大數據分析挖掘的成果找到自己心儀的目標人群。2014年，《繼承者們》帶著《來自星星的你》橫掃中國，肯德基順勢邀請金宇彬、全智賢擔任新一季代言人，在傳播媒體廣告轟炸的同時，使用微博“韓劇迷”人群包，進行精準投放，其轉發、評論、點贊互動率效果驚人。
除了肯德基這樣的品牌客戶，在中小企業方面，土家硒泥坊在微博上持續投入超過千萬，粉絲量從3萬迅速提升到46萬，粉絲活躍度也從2%大幅提升到33%，2014年其雙11淘寶網銷量遙遙領先。與此同時，以祛痘產品起家的WIS品牌，一個88年的草根男帶領一群90后的小伙伴，用3年時間做到年營收1個億，沒有任何外部投資，依托微博打造出一個年輕人的化妝品品牌。這兩個中小企業的成功，也正是基于精準的用戶投放，客戶可以按照關系、年齡、性別、地域、興趣等多個維度進行篩選，也可以選擇電視劇人群、白領人群等數據包，還能自定義投放范圍，從而為品牌帶來的巨大廣告收益的案例。而近期微博一場商業產品會上也同時宣布，將引入第三方數據，這將為廣告投放提供更豐富的選擇。
社交生態價值再發現
社交大數據營銷背后的精準投放帶動新的社會化數據營銷產業鏈的發展。在前不久舉行的2015微博商業產品推介會上，微博宣布升級信息流廣告體系，將粉絲通、粉絲頭條、微博精選、品牌速遞等廣告產品，面向品牌企業、中小企業及個人用戶全面開放；與此同時，微博正式的社交媒體全覆蓋解決方案“BigDay”實現了全程跟隨用戶訪問路徑，基于UID精準投放觸達，通過大數據洞察消費者的最新需求激活活躍粉絲和潛在用戶，使廣告主達成在社交媒體平臺全平臺快速有效覆蓋海量用戶的訴求成為可能。
這里要提一下bigday，bigday是把新品首發、線下活動、重大事件、重要節日等融合進微博社交廣告投放體系中，形成一個微博社交場景的整合式社會化媒體營銷。而在bigday產品背后，如果一款商業廣告產品可以使營銷活動從簡單的觸達進化為深度地用戶互動轉化。這種精準投放額體系以及粉絲去重投放的體系，一定是有一套復雜的社交廣告算法作為支撐，而這正是大數據的威力所在。
大數據顯示90后是最亮的那顆星
摘要：利用數據包絡分析方法（DEA），對廣州市屬高職學院教育投入產出的相對有效性進行分析與評價，結果顯示，大部分院校處于DEA有效、規模收益不變階段，并通過投入產出指標的不同組合，進一步探討人力、財力和物力資本的相對效率。據此，提出了嚴格控制學校規模增長，充分利用教育經費，適當增加人力和物力資本，努力提升教育教學水平，積極參與社會服務，高度重視科學研究等思考與建議。
關鍵詞 ：高職學院；教育投資效益；評價；數據包分析方法（DEA）；廣州
基金項目：廣州市教育科學“十二五”規劃2013年度課題“高等職業教育投入機制與效益問題研究—以廣州為例”（項目編號：2013A157）
作者簡介：王超輝，男，廣州番禺職業技術學院監察審計處經濟師，高職研究所兼職研究人員，主要研究方向為高教研究、內部審計。
中圖分類號：G715文獻標識碼：A文章編號：1674-7747（2015）04-0017-05
當前，我國高等職業教育事業發展迅猛，如何對其教育投資效益作出科學、合理的評價成為人們關注的問題。以往學者對高等職業教育投資效益的研究大多數停留在定性分析方面，鮮有從定量分析的角度進行研究，而衡量教育投入產出最根本的指標就是其生產效率。因此，本文從教育投入產出實際出發，以廣州市屬高職學院教育投資效益為研究對象，嘗試應用數據包絡分析方法（Data Envelopment Analysis，以下簡稱DEA）對廣州市屬高職學院的技術效率和規模效率進行數據包絡分析。同時，通過投入產出指標的不同組合，探討人力資本、教育經費和物力資本的相對效率，以期發現廣州高等職業教育發展的主要問題，為相關政府部門和高職院校采取有效措施提高教育投資效益提供參考，從而為我國高職教育的健康發展提供有益幫助。
一、DEA評價方法的選擇
DEA最早是由美國運籌學家查恩斯（A.Charnes）、庫伯（W.W.Cooper）和羅茲（E.Rhodes）等學者于1978年基于“相對效率評價”原理而建立起來的一種非參數分析方法［1］，基本思路是運用線性規劃的方法構建觀測數據的非參數分段曲面或前沿面，然后相對于這個前沿面來計算效率。即把每一個被評價單位作為一個決策單元（Decision making unit，以下簡稱為DMU），眾多DMU構成被評價群體，通過對投入和產出比率的綜合分析，以單元的各個投入和產出指標的權重為變量進行評價運算，確定有效生產前沿面，根據各單元與有效生產前沿面的矢量距離，確定各DMU是否DEA有效?；诜ɡ谞枺‵arrell）測量的數學規劃方法，查恩斯、庫伯等學者提出了CCR模型（規模報酬不變），而后又修正為BCC模型（規模報酬可變），從而擴大了CCR模型的應用范圍?？傊?，所謂的DEA就是評估一群DMU之間的相對效率，當某個單位的投入越少，而產出越多，顯示這個單位的績效較高。因此，DEA常用于多投入與多產出的評估。
誠然，衡量高等職業教育投資效益的方法有多種，如比例分析法、回歸分析法和包絡分析法。相比于其他測量方法，DEA的優點在于適合處理多投入、多產出的效率評價；不需要預先估計參數，在避免主觀因素、簡化運算和減少誤差等方面有著不可低估的優越性；DEA分析不受指標量綱的限制，相對于一般生產函數衡量方法而言，DEA方法以整體為研究的基礎，更符合系統原理。因此，DEA被廣泛應用于包括企業績效研究、金融機構績效評估、產業效率評價和高校等非盈利機構績效評價等方面。
DEA中的效率具體可分為技術效率（crste）、純技術效率（vrste）和規模效率（scale）。技術效率=純技術效率×規模效率。純技術效率是指在既定的產出組合量下，所投入最小的投入組合量，或以現有的投入組合生產最大產出組合量，來衡量DMU是否以最少的投入達到最大的產出，若DMU能夠在維持相同的產出水平下，減少多余的投入，即可增加技術效率。規模效率是生產量與資源投入量的比例，當產量與資源投入量成等比增加時，即具有規模效率，若不成比例增加，代表不具規模效率。本研究主要在衡量教育資源投入下所產生的效益，并采取以BCC模式中的產出導向效率作分析。另外，由于DEA效率值的測定很大程度上依賴于各投入和產出指標的組合［2］，本文也通過不同投入—產出組合來分別探討效率值，即單一投入對應多產出和多投入對應單一產出，借此說明各投入與產出的效益情況。
BCC模型原理可以理解為：假設存在N個DMU，每個DMU都有P種投入和T種產出，而對于第m個DMU，Xm表示投入向量，Ym表示產出向量。將X定義為（P×N）的投入矩陣，而將Y定義為（T×N）的產出矩陣。在規模收益可變的假定下，第m個DMU的投入型效率值可以通過求解獲得。其函數簡化形式如下［3］：
minθ
s.t.∑tj=1λjxj≤θx0,
∑tj=1λjyj≥y0,
Iλ=1
λj≥0,j=1,2,…,t,
其中θ（θ≤1）是一個變量，約束條件Iλ=1，可以確保前沿面滿足凸性，表明規模收益可變。我們能夠用BBC模型判定是否同時技術有效和規模有效：當θ＝1，且s1+＝s1-＝0，則DMU為DEA有效，DMU的投資活動同時為技術有效和規模有效；當θ＝1，但至少某個輸入或者輸出大于0，則DMU為弱DEA有效，決策單元的經濟活動不是同時為技術效率最佳和規模最佳；當θ＜1，DMU不是DEA有效，投資活動既不是技術效率最佳，也不是規模最佳。［4］
二、指標選擇和數據處理
在用DEA方法評估高等職業教育投資效益之前，必須先確定高職院校投入與產出的指標。國內外文獻關于教育投入與產出的研究表明：高等職業教育可以看作將一定數量的教育投入（人力資本、財力資本、物力資本）轉化為人才培養、社會服務和科學研究等產出的運營過程。所以，人力資本、財力資本、物力資本等可以看作投入指標，人才培養、社會服務和科學研究等為產出指標。而在確定基本指標之前，我們對所有候選指標進行了相關性分析，除出了一部分無效指標之后，本次研究選取的投入指標有專任教師數（X1）、教育經費總額（X2，萬元）、教學行政房面積（X3，萬平方米）、教學科研儀器設備資產總值（X4，萬元）、紙質圖書總數（X5，萬冊）；產出指標為在校生數（Y1）、為學校社會服務收取的服務費（Y2，萬元）、技術專利項目（Y3）及論文數量（Y4）。我們把參加評估的所有廣州市屬高職學院看作是同類型的DMU（所有的數據均來源于《高等職業教育人才培養質量2014年度報告》及中國知網），表1為2013年6所廣州市屬高職學院投入產出指標的具體數據值。
高等職業教育投資組合效益包括人力效益（B1）、財力效益（B2）、物力效益（B3）、基于人才培養數量的效益（B4）、基于社會服務產值的效益（B5）和基于科學研究成果的效益（B6）。如表2所示，其中含“√”為參與指標。
三、評價結果分析
（一）綜合效益分析
應用DEA分析方法評價廣州市屬高職學院教育投資的技術效率、純技術效率及規模效率，結果可見表格3。從整體上看，2013年，6所廣州市屬高職學院純技術效率和規模效率的平均值分別是1和0.997，純技術效率皆為1而規模效率卻相對較低，這說明廣州市屬高職學院在不考慮規模規模因素影響的情況下其教育投資有效率，但是由于其辦學規模的不合理，導致了整體投入產出效率的低下。其中，6所學校中有5所技術效率、純技術效率、規模效率同時為1，說明這些高職院校教育投入產出效益全部有效，并且全部處在規模收益不變階段。而DMU4純技術效率雖然為1，然而由于其規模效率的偏低影響了整體效率，而從該學院所屬類型來看，處于規模報酬遞減階段。這種規模效率的降低來源于學校辦學規模的不合理擴大。因此，就目前數據結果來看，大部分廣州市屬高職學院的規?；具_到最適合的狀態，必須嚴格控制辦學規模來實現效率的整體提升，在保證辦學規模的適度擴張的同時，還要注意通過教育管理創新、技術創新和業務創新等創新手段提高自身的辦學能力即純技術效率。
（二）組合效益分析
應用不同投入—產出組合來分別探討人力、資本、物力資源以及這些投入對于廣州市屬高職學院人才培養數量、社會服務產值和科學研究成果的影響程度，表4給出了通過DEA方法評價的不同組合條件下的相對效率數值。
由表4可知，人力、財力和物力資源的純技術相對效率平均值分別為1、0.961、1，這與綜合效率比較接近，然而由于財力資源的規模效率值僅為0.807，這嚴重影響了廣州市屬高職學院教育財力投資效益，這也說明存在財力資源利用方面的規模無效性，這種無效性對于廣州市屬高職學院的影響甚至高于財力對效率的影響。另外，從表中可以看出，人力、財力和物力資源的規模效率平均值依次是0.951、0.807、0?981，有效性排序為物力＞人力＞財力，這表示只有80.7%的辦學經費投入有效地轉化為了教育產出，其中，有2所學校（DMU2，DMU5）處于規模報酬遞增階段，2所學校（DMU1，DMU4）處于規模報酬遞減狀態，剩余兩所學校處于規模報酬不變階段?？傊?，人力、財力、物力資源DEA效益數據顯示，廣州市屬高職學院雖然純技術相對效率整體有效，但是三者都不具備規模效益，處于弱有效階段，即每增加一個單位的投入將產生少于一個單位的產出，尤其是財力投資效益更為突出。
從表5可以看出，基于人才培養、社會服務和科學研究純技術相對效率平均值分別為1、0?949、0.972，這與綜合效率也是比較接近。人才培養數量的規模效率（0.941）相對于科學研究成果的規模效率（0.942）有些偏小，這說明廣州市屬高職學院教育教學水平相對于自身的學術科研質量偏低。
然而，基于社會服務產值的規模效率為0.847，并且僅僅有1所學校處在規模遞減階段，顯然，廣州市屬高職學院應該適當增加參與社會服務活動，從而可以提高自身教育投資效益。而從基于科學研究成果的規模效率及規模報酬類型可以看出，科學研究是帶動教育投資效益的重要動力，而對人才培養數量的不合理擴張，則成為了一種不容忽視的阻力。
四、討論與建議
由前文對廣州市屬高職學院教育投資DEA效率的研究結果可知：在現有教育教學水平下，學校規模、人力、財力、物力的有效利用、參與社會服務、教育科研水平是提高高等職業教育投資效益的主要方式。
1.嚴格控制學校規模增長，充分利用教育經費。高等職業教育是培養國家技術人才的搖籃，是經濟發展和社會進步的基石，然而，從前文研究結果可見6所學校的規模效率（0.997）和人才培養數量的規模效率（0.941），這在一定程度上表明廣州市屬高職學院辦學規模的教育效益帶有弱有效性。因此，政府和學校必須嚴格控制學校規模增長，使得高職教育投資效益實現最優化。誠然，教育投資必然涉及教育經費，財力投資的技術效率（0.961）和規模效率（0.807）要求我們不能盲目地加大財政投入，必須充分利用教育經費，只有這樣，才可以向著高職教育投入與產出的理想化道路邁進。
2.適當增加人力和物力資本，努力提升教育教學水平。由前文研究結果可以看出，廣州市屬高職學院人力和財力的純技術相對效率平均值皆為1，規模效益分別為0.951、0.981，但是其規模報酬類型大都沒有處在遞減階段。所以，適當增加人力和物力資本方面的投入，諸如擴大專任教師數量、引進高素質人才、擴大校園基本設施建設等，都可以有效地提升高等職業教育投資效益。事實上，這也與解決人才培養數量上規模效率較低的路徑不謀而合，即努力提升教育教學水平。眾所周知，教育教學最終是要落實到課程教學實踐中，而這需要學校人力資本（教師）和物力資本（設施）的強有力的支持，才可能達到較高水平和質量。
3.積極參與社會服務，高度重視科學研究。由于廣州市屬高職學院社會服務產值的規模效率（0.847）和整體所處類型，以及科學研究成果的規模效率（0.942）和規模報酬遞增（IRS），積極參與社會服務和高度重視科學研究則成為政府和學校提高教育投資效益的必然選擇。對此，國家和高職院校應更加積極參加大量的社會服務活動，實現人盡其才、物盡其用、融入社會的理想目標，同時重視自身的科學研究水平，加大自身學術論文、學術專著、科研成果、專利項目的產出數量，從而進一步提高高等職業教育投資效益。
最后，由于本研究是對截面數據進行的橫向比較，因此結論只能反映廣州市屬高職院校某一階段的教育投資效益，以后將通過對各年數據及各省市院校進行縱向分析，探討其效益效率發展變化的情況及趨勢，并考察近年來人力、財力、物力資源和人才培養、社會服務和科學研究的變化給教育投資效益帶來的改進是否顯著。
參考文獻：
［1］A.Charnes，W.W.Copper，E.Rodes.Measuring the Efficiency of Decision Making Units［J］.European Journal of Operation Research，1978，（2）:429-444.
［2］Jenkins，L，Anderson，M.A Multivariate Statistical Approach to Reducing the Number of Variables in Data Envelopment Analysis［J］.European Journal of Operational Research，2003，147（1）:51-61.
［3］Alm T，Chames A，Cooper W W.Some statistical and DEA evaluations of relative efficiencies of public and private institutions of higher learning［J］.Social Economic Planning science，1989，22（6）:259-269.
［4］Tom kins C，Green R.An experiment in the use of data envelopment analysis for evaluating the efficiency of UK university departments of Accounting［J］.Financial Accountability and Management，1988，（4）:147-164.
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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
NEC網站導入FLASH
紅寶石電子網站導入FLASH
婦女維權網站導入FLASH
1．重策略執行而輕戰略制定，企業整體運作意識不強
戰略是企業發展的長期性、全局性指導思想，策略則是戰略的具體化。從決策邏輯上來說，企業必須先確定營銷戰略，然后再根據戰略制定策略。具體在營銷模擬實驗中，學生先要進行SWOT分析，明確企業的優勢、劣勢、機會和威脅;然后進行STP分析，把握各細分市場之間的差異性，明確公司的目標市場，確定產品的市場定位;之后再制定公司的具體發展目標，如市場占有率目標、銷售額目標、利潤目標，這些內容基本都屬于公司戰略決策的范疇，對企業后階段的策略制定起著方向性的指導作用。但在實驗操作實際中，很多學生對戰略分析不夠重視，把大部分時間和精力都放在了策略制定與執行上，熱衷于進行新產品的開發、新品牌的推出、價格的制定與調整、渠道的選擇、廣告促銷等，至于為何要這樣去制定和執行，以后要怎樣去制定和執行，則缺少全盤考慮。實際上，由于學生前期的戰略分析不全面，戰略目標不明確，很多策略的針對性和實用性不強，甚至有些策略就憑主觀感覺或估計來確定。
2．決策過程不嚴謹，數據分析能力弱
由于市場環境越來越復雜，決策風險越來越大，企業的決策日趨客觀嚴謹，決策中越來越重視數據的支撐作用。數據是市場的真實反映，揭示了事物發展的客觀規律，本身就是決策的重要參考，培養學生的數據分析能力和嚴謹思維也是營銷模擬實驗教學的一個重要目標。市場模擬營銷實驗中包含大量的數據，比如銷售量、銷售額、增長率、利潤額、利潤率、生產成本、投資收益率、知名度、股價等等，另外還有許多圖表，如折線圖、餅形圖、柱狀圖及矩陣圖等，每一次營銷計劃執行后，這些數據或圖表就會發生相應的變化。這些數據中蘊含著豐富的市場信息，非常值得我們去挖掘，但這些數據或圖表并沒有被學生很好地利用，學生對數據的敏感度不夠，不擅長去分析其中包含的信息，對它們的認識有些表面化，往往是在進行簡單的了解后便很快制定出營銷策略，決策過程欠嚴謹。
二、市場營銷模擬實驗教學的優化對策
1．科學分組，確保競爭公平
為使每一位同學都能始終保持實驗興趣，也為了保證小組競爭的公平，教師在實驗開始前必須對全班進行科學分組。分組時要考慮以下幾點:首先要確定每組的人數，每組人數不宜過多，太多了影響決策效率，還可能導致人浮于事，一般三人一組比較好，團隊比較精干，也便于協商或討論;然后要確定小組成員選擇標準，每一小組至少要有一位專業能力相對突出的同學，以保證決策過程的專業性和合理性，并帶動其他同學積極參與。確定組隊標準后，學生可以先行組合，然后把組隊名單交給老師，老師根據實際情況對各組成員進行適當調整，盡量使各組的實力保持相對平衡。
2．突出戰略決策，做好市場分析與戰略定位
企業的決策需要有戰略思維，要預先做好市場及產品的規劃，在此基礎上再制定出不同階段的營銷策略。為此企業需要對營銷環境做出全面細致的分析，了解企業的優勢、劣勢、機會和威脅，并在市場細分的基礎上做出目標市場的選擇，確定產品在目標市場的定位，最終形成成熟的營銷方案。這種戰略分析能力體現出了學生的宏觀視野和邏輯思維，但往往也是很多學生的弱項，需要教師在實驗環節中予以特別重視，通過一系列強化訓練來培養。比如要求學生在每次實驗中必須提交兩份戰略分析報告，一份是SWOT分析報告，一份是STP報告，報告中必須對營銷環境、戰略定位、營銷目標做出詳細分析和具體明確，并闡述原因和依據，在分析報告沒有提交之前，不能進入下一個實驗環節。在每一年度的營銷實驗結束后，教師還要對全班所有同學的分析報告進行評比，將評比結果作為期末成績的參考。通過這種硬性規定，讓學生重視戰略分析，逐步提高從全局把握問題的能力。
3．強化數據分析，做到嚴謹決策
數據分析能反映一個人看待問題的深度以及思維的嚴謹性，但對于很多學生來說，由于營銷分析工具掌握不牢固，對數據分析的方法比較生疏，難以從多個數據中發現事物之間的內在聯系或規律，更多是根據主觀感覺或個人經驗，再結合一些表面的數據來制定營銷對策，決策過程存在某種隨意性。為改變這一不良決策習慣，教師在實驗中必須強調一點，就是所有的決策必須有數據支撐，必須有數據分析，用數字說話。這并非提倡決策的“數據主義”，只是強調嚴謹決策的重要，這種訓練對學生以后的行為習慣和邏輯思維將產生積極影響，讓學生更理性地看待問題和解決問題。以營銷模擬實驗中的廣告投放決策為例，就要求學生先了解企業本年度的營銷預算、廣告的目標、媒體的成本、媒體的傳播效應、企業目前的知名度等數據，然后對這些數據進行科學計算，得出廣告投放的時間、次數和費用，而不能憑估計隨意給定一個數字。
4．加強課堂管理，確保實驗效果
1．重策略執行而輕戰略制定，企業整體運作意識不強戰略是企業發展的長期性、全局性指導思想，策略則是戰略的具體化。從決策邏輯上來說，企業必須先確定營銷戰略，然后再根據戰略制定策略。具體在營銷模擬實驗中，學生先要進行SWOT分析，明確企業的優勢、劣勢、機會和威脅;然后進行STP分析，把握各細分市場之間的差異性，明確公司的目標市場，確定產品的市場定位;之后再制定公司的具體發展目標，如市場占有率目標、銷售額目標、利潤目標，這些內容基本都屬于公司戰略決策的范疇，對企業后階段的策略制定起著方向性的指導作用。但在實驗操作實際中，很多學生對戰略分析不夠重視，把大部分時間和精力都放在了策略制定與執行上，熱衷于進行新產品的開發、新品牌的推出、價格的制定與調整、渠道的選擇、廣告促銷等，至于為何要這樣去制定和執行，以后要怎樣去制定和執行，則缺少全盤考慮。實際上，由于學生前期的戰略分析不全面，戰略目標不明確，很多策略的針對性和實用性不強，甚至有些策略就憑主觀感覺或估計來確定。
2．決策過程不嚴謹，數據分析能力弱由于市場環境越來越復雜，決策風險越來越大，企業的決策日趨客觀嚴謹，決策中越來越重視數據的支撐作用。數據是市場的真實反映，揭示了事物發展的客觀規律，本身就是決策的重要參考，培養學生的數據分析能力和嚴謹思維也是營銷模擬實驗教學的一個重要目標。市場模擬營銷實驗中包含大量的數據，比如銷售量、銷售額、增長率、利潤額、利潤率、生產成本、投資收益率、知名度、股價等等，另外還有許多圖表，如折線圖、餅形圖、柱狀圖及矩陣圖等，每一次營銷計劃執行后，這些數據或圖表就會發生相應的變化。這些數據中蘊含著豐富的市場信息，非常值得我們去挖掘，但這些數據或圖表并沒有被學生很好地利用，學生對數據的敏感度不夠，不擅長去分析其中包含的信息，對它們的認識有些表面化，往往是在進行簡單的了解后便很快制定出營銷策略，決策過程欠嚴謹。
二、市場營銷模擬實驗教學的優化對策
1．科學分組，確保競爭公平為使每一位同學都能始終保持實驗興趣，也為了保證小組競爭的公平，教師在實驗開始前必須對全班進行科學分組。分組時要考慮以下幾點:首先要確定每組的人數，每組人數不宜過多，太多了影響決策效率，還可能導致人浮于事，一般三人一組比較好，團隊比較精干，也便于協商或討論;然后要確定小組成員選擇標準，每一小組至少要有一位專業能力相對突出的同學，以保證決策過程的專業性和合理性，并帶動其他同學積極參與。確定組隊標準后，學生可以先行組合，然后把組隊名單交給老師，老師根據實際情況對各組成員進行適當調整，盡量使各組的實力保持相對平衡。
2．突出戰略決策，做好市場分析與戰略定位企業的決策需要有戰略思維，要預先做好市場及產品的規劃，在此基礎上再制定出不同階段的營銷策略。為此企業需要對營銷環境做出全面細致的分析，了解企業的優勢、劣勢、機會和威脅，并在市場細分的基礎上做出目標市場的選擇，確定產品在目標市場的定位，最終形成成熟的營銷方案。這種戰略分析能力體現出了學生的宏觀視野和邏輯思維，但往往也是很多學生的弱項，需要教師在實驗環節中予以特別重視，通過一系列強化訓練來培養。比如要求學生在每次實驗中必須提交兩份戰略分析報告，一份是SWOT分析報告，一份是STP報告，報告中必須對營銷環境、戰略定位、營銷目標做出詳細分析和具體明確，并闡述原因和依據，在分析報告沒有提交之前，不能進入下一個實驗環節。在每一年度的營銷實驗結束后，教師還要對全班所有同學的分析報告進行評比，將評比結果作為期末成績的參考。通過這種硬性規定，讓學生重視戰略分析，逐步提高從全局把握問題的能力。
3．強化數據分析，做到嚴謹決策數據分析能反映一個人看待問題的深度以及思維的嚴謹性，但對于很多學生來說，由于營銷分析工具掌握不牢固，對數據分析的方法比較生疏，難以從多個數據中發現事物之間的內在聯系或規律，更多是根據主觀感覺或個人經驗，再結合一些表面的數據來制定營銷對策，決策過程存在某種隨意性。為改變這一不良決策習慣，教師在實驗中必須強調一點，就是所有的決策必須有數據支撐，必須有數據分析，用數字說話。這并非提倡決策的“數據主義”，只是強調嚴謹決策的重要，這種訓練對學生以后的行為習慣和邏輯思維將產生積極影響，讓學生更理性地看待問題和解決問題。以營銷模擬實驗中的廣告投放決策為例，就要求學生先了解企業本年度的營銷預算、廣告的目標、媒體的成本、媒體的傳播效應、企業目前的知名度等數據，然后對這些數據進行科學計算，得出廣告投放的時間、次數和費用，而不能憑估計隨意給定一個數字。
