数据分析师 招聘及培训指导手册
数据分析培训计划方案模板
市场营销学习心得范文（精选15篇）市场营销学习心得范文篇1时光荏苒，转眼间，一学期的辅修市场营销课程就要结束了。
通过这学期的市场营销课程的学习，使我对市场营销的理论有了更深一步的了解;首先我想浅谈一下对市场营销课程的一些认识。
市场营销学是一门以经济科学、行为科学、管理理论和现代科技为基础，研究以满足消费者需求为中心的企业营销活动及其规律性的综合性应用科学。
市场有三要素:人口、购买愿望、购买力。
市场营销不等于销售或促销。
市场营销观念注重买方需要，考虑如何通过制造、传送产品以及与最终消费产品的所有事物，来满足顾客的需要。
推销观念注重卖方需要，以卖主需要为出发点，考虑如何把产品变成现金。
现代企业市场营销活动包括市场研究、市场需求预测、新产品开发、定价、分销、物流、广告、人员推销、销售促进、售后服务等，而销售仅仅是现代企业市场营销活动的一部分。
在市场经济时代，买方占据主体。
市场不存在价值创造，先有市场后有企业，企业是完全为了创造价值，其目的是创造顾客。
而企业创造顾客的目的，必须通过营销实现。
营销=70%的“营”+30%的“销”。
当代营销大师菲利普·科特勒说过这样一句话:“营销管理实际上是需求管理”。
麦卡斯提出了营销的四个因素:产品、价格、渠道、促销。
产品是市场营销活动的轴心，是市场营销的首要因素。
产品生命周期一般可以分为四个阶段，即介绍期、成长期、成熟期和衰退期。
在现代市场经济条件下，企业不能只埋头生产和销售现有产品，而必须随着产品生命周期的发展变化，灵活调整营销方案，并重视新产品开发。
及时用新产品代替老产品，才能在求生存的基础上获得更大发展。
而价格决策作为市场营销策划的重要内容，它关系到企业的利润等问题。
首先要明确价格目标:成本、竞争、需求，之后选择定价方向。
如25%佣金的给付方式:如能完成销售定额付给5%，如能保持适当的存货水平给付5%,如能向顾客有效服务给付5%，如能正确反馈顾客的需求信息给付5%,如能适当管理应收账款给付5%。
数据分析师职位说明书
数据分析师职位说明书一、职位概述数据分析师是负责收集并分析大量数据，以获取有助于业务决策的洞察和见解的专业人员。
他们使用各种数据分析工具和技术，将原始数据转化为有用的信息和报告。
二、职责和要求1. 数据收集与整理：- 负责收集、整理和存储与公司业务相关的大量数据；- 使用数据提取工具和技术，从各种来源获取数据，如数据库、网络抓取、调查问卷等。
2. 数据分析与解释：- 运用统计方法和数据分析技术，对收集到的数据进行分析，发现其中的规律和趋势；- 利用可视化工具，将分析结果以图表、报告等形式呈现，并对其进行解释与解读；- 根据分析结果提出相应的建议，以便公司能更好地制定业务策略和决策。
3. 业务支持与合作：- 与各部门密切合作，了解和评估他们对数据的需求，提供针对性的数据分析支持；- 为团队成员提供数据分析方面的培训和支持，提升整个团队的数据分析能力；- 参与项目组，与市场、营销、产品和运营部门协同工作，为相关业务提供数据指导与支持。
4. 技术研究与创新：- 跟踪分析行业的最新技术和趋势，不断提升数据分析的专业能力；- 借助机器学习和人工智能等前沿技术，探索数据挖掘和预测分析等新方法。
三、职位要求1. 教育背景：- 本科或以上学历，数学、统计学、计算机科学或相关专业优先考虑；- 具备数据分析、数据挖掘、商业智能等方面的专业知识与技能。
2. 技术能力：- 熟练使用SQL与Excel等数据处理工具，并具备脚本编程能力；- 熟悉数据分析和可视化工具，如Python、R、Tableau等；- 对统计分析、数据挖掘和机器学习等有一定了解与实践经验。
3. 逻辑思维与问题解决能力：- 具备较强的逻辑思维和问题解决能力，能够准确把握业务需求与数据之间的联系；- 能够发现数据中的异常情况，并提供解释和解决方案。
4. 沟通与团队合作：- 良好的沟通能力和团队协作精神，能够与不同部门和团队进行有效的沟通与合作；- 能够将复杂的数据分析结果清晰地传达给非技术人员。
数据分析培训大纲范本模板
一、培训目标通过本培训，使学员掌握数据分析的基本概念、方法和工具，能够运用数据分析思维解决实际问题，提升数据驱动的决策能力，为企业的战略制定和运营优化提供有力支持。
二、培训对象1. 企业管理人员2. 数据分析师、数据工程师3. 市场营销人员4. 研究人员5. 对数据分析感兴趣的各界人士三、培训时长总计3天，每天8小时四、培训大纲模块一：数据分析概述1. 数据分析的定义与价值2. 数据分析的应用领域3. 数据分析的发展趋势模块二：数据分析基础1. 数据类型与数据结构2. 数据清洗与预处理3. 数据统计分析4. 数据可视化模块三：Python数据分析工具1. Python语言基础2. NumPy库：数据处理与数组操作3. Pandas库：数据清洗、整理与分析4. Matplotlib库：数据可视化5. Seaborn库：高级数据可视化模块四：R数据分析工具1. R语言基础2. R数据分析包：ggplot2、dplyr、tidyr等3. R数据可视化：ggplot2、plotly等模块五：数据挖掘与机器学习1. 数据挖掘基本概念2. 机器学习基本概念3. 机器学习算法：决策树、随机森林、支持向量机等4. 机器学习实战案例模块六：商业数据分析1. 商业数据分析概述2. 客户细分与价值分析3. 产品分析与优化4. 市场分析与预测5. 营销策略分析模块七：数据分析实践与应用1. 数据分析项目流程2. 数据分析报告撰写3. 数据分析工具与平台4. 数据分析团队建设与管理五、培训方式1. 理论讲解：结合实际案例，深入浅出地讲解数据分析相关知识。
2. 实战演练：通过实际操作，使学员熟练掌握数据分析工具和方法。
3. 分组讨论：针对实际问题，进行分组讨论，培养学员的团队合作能力。
4. 案例分析：分析经典案例分析，提高学员的实战能力。
六、培训评估1. 课堂参与度：评估学员在课堂上的互动与提问情况。
2. 实战操作：通过实战操作考核，评估学员对数据分析工具和方法的掌握程度。
数据分析培训课程大纲模板
一、课程概述一、课程背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业运营、决策制定和市场竞争的重要手段。
为满足社会对数据分析人才的需求，本课程旨在培养具备数据分析思维、掌握数据分析技能的专业人才。
二、课程目标1. 帮助学员建立数据分析思维，掌握数据分析的基本流程和方法；2. 熟练运用常用数据分析工具，如Excel、SPSS、Python等；3. 掌握数据分析在各行业中的应用，提升学员的职业竞争力。
二、课程内容一、课程模块一：数据分析基础1.1 数据分析概述- 数据分析的定义及意义- 数据分析的发展历程- 数据分析在各行业中的应用1.2 数据类型及数据结构- 数值型数据- 分类型数据- 时间序列数据- 数据结构及数据表1.3 数据采集与处理- 数据采集方法- 数据清洗与预处理- 数据转换与整合二、课程模块二：数据分析工具与应用2.1 Excel数据分析- 数据透视表与数据透视图- 条件格式与筛选- 数据分析函数与公式2.2 SPSS数据分析- SPSS界面及基本操作- 描述性统计- 推断性统计- 相关性分析- 回归分析2.3 Python数据分析- Python基础语法- NumPy库- Pandas库- Matplotlib库三、课程模块三：数据分析实战3.1 实战案例一：市场调研数据分析- 案例背景- 数据采集与处理- 数据分析- 结果解读3.2 实战案例二：客户关系管理数据分析- 案例背景- 数据采集与处理- 数据分析- 结果解读3.3 实战案例三：金融数据分析- 案例背景- 数据采集与处理- 数据分析- 结果解读四、课程模块四：数据分析在各行业中的应用4.1 商业数据分析- 营销策略分析- 产品研发分析- 供应链管理分析4.2 互联网数据分析- 用户行为分析- 网站流量分析- 广告效果分析4.3 金融数据分析- 风险评估- 信用评级- 投资组合优化五、课程模块五：数据分析职业发展5.1 数据分析师职业定位- 数据分析师的角色与职责- 数据分析师的职业路径5.2 数据分析师技能提升- 持续学习与知识更新- 软技能提升- 职业规划与晋升五、课程实施与评估一、课程实施1. 采用理论与实践相结合的教学方式，注重学员动手操作能力的培养；2. 结合实际案例，让学员在实践中掌握数据分析技能；3. 定期组织学员进行小组讨论和交流，提升学员的团队协作能力。
数据分析培训内容
数据分析培训内容数据分析在当今信息时代具有重要的意义，很多企业和组织都对数据分析人才有着很高的需求。
为了满足市场对于数据分析人才的需求，越来越多的培训机构和学校开始提供数据分析培训课程。
本文将介绍一些常见的数据分析培训内容，帮助读者了解在数据分析领域如何进行专业的学习和培训。
一、统计基础在进行数据分析之前，首先需要掌握统计学的基本概念和方法。
统计学是数据分析的理论基础，包括描述统计、概率论、假设检验等内容。
通过学习统计学的基础知识，可以帮助分析人员理解数据的规律和特征，并能够使用统计学方法对数据进行分析和解释。
二、数据收集与清洗数据分析的第一步是数据收集与清洗。
在实际的数据分析过程中，数据往往不够干净和完整，需要进行数据清洗和预处理。
数据收集与清洗内容包括数据的爬取、数据的格式转换、缺失值和异常值的处理等。
通过学习数据收集与清洗的技巧，可以提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析打下基础。
三、数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。
通过数据可视化技术，可以将抽象的数据转化为可视化的图表，帮助分析人员更好地理解数据，并进行数据分析和决策。
常用的数据可视化工具包括Python的Matplotlib、R语言的ggplot2等。
通过学习数据可视化技术，可以提高数据分析的效果和表达能力。
四、数据分析方法数据分析的核心是掌握各种数据分析方法和技术。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
通过学习数据分析方法，可以帮助分析人员更好地理解和解释数据，并能够根据实际问题选择合适的数据分析方法进行分析和预测。
五、机器学习与深度学习随着人工智能的发展，机器学习和深度学习在数据分析领域中扮演越来越重要的角色。
机器学习和深度学习可以通过训练模型来分析和预测数据，具有较好的预测能力和泛化能力。
通过学习机器学习和深度学习的基本原理和算法，可以提高数据分析的效果，并应用于实际的数据分析项目中。
大数据师培训计划方案模板
一、培训背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动经济社会发展的重要力量。
为了培养适应新时代要求的大数据人才，提升企业和个人在大数据领域的应用能力，特制定本培训计划方案。
二、培训目标1. 提高学员对大数据技术的认识，掌握大数据的基本概念、技术架构和应用场景。
2. 培养学员大数据处理、分析、挖掘和应用能力，为企业和个人提供大数据解决方案。
3. 增强学员的团队协作和沟通能力，提高其在职场中的竞争力。
三、培训对象1. 对大数据感兴趣的人员；2. 有志于从事大数据相关工作的从业者；3. 企业内部需要提升大数据应用能力的员工。
四、培训内容1. 大数据基础理论：大数据定义、发展历程、技术架构、应用场景等。
2. 数据采集与存储：数据采集技术、数据存储技术、分布式存储系统等。
3. 数据处理与分析：数据处理技术、数据分析方法、数据挖掘技术等。
4. 数据可视化：数据可视化工具、可视化方法、可视化应用等。
5. 大数据应用案例：行业大数据应用案例、企业大数据应用案例等。
五、培训方式1. 线上培训：通过视频课程、直播课程、在线答疑等方式进行。
2. 线下培训：采用讲座、实操、研讨等形式，结合企业实际案例进行教学。
3. 实践环节：安排学员参与实际项目，提升学员的实战能力。
六、培训时间1. 线上培训：每周安排2-3次课程，每次课程时长为2小时。
2. 线下培训：每月安排2-3次培训，每次培训时长为1-2天。
七、师资力量1. 邀请大数据领域知名专家、学者担任主讲教师。
2. 邀请具有丰富实战经验的企业技术专家担任授课讲师。
3. 组建一支专业、高效的培训团队，为学员提供全方位的服务。
八、考核评估1. 线上培训：通过在线测试、作业提交、项目答辩等方式进行考核。
2. 线下培训：通过理论考试、实操考核、项目答辩等方式进行考核。
九、培训成果1. 学员获得大数据师职业资格证书。
2. 学员具备大数据处理、分析、挖掘和应用能力。
3. 学员能够为企业提供大数据解决方案，提高企业竞争力。
数据分析师培训PPT课件完整版
角色
在企业和组织中，数据分析师扮 演着数据解读者、业务顾问和决 策支持者的角色。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
沟通和表达能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 挖掘、数据清洗、数据可视化等。
能够将复杂的数据分析结果以简洁明 了的方式呈现给非技术人员，具备良 好的沟通和表达能力。
业务理解和洞察能力
从大量数据中提取出有用信息和 知识的过程。
数据挖掘流程
包括数据准备、数据挖掘、结果 评估和应用四个阶段。
数据挖掘技术
分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等。
关联规则挖掘与聚类分析
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮 分析等。
聚类分析
将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较 高，不同组间的对象相似度较低。
颜色搭配等。
可视化工具
介绍常用的数据可视化工具和技术 ，如Excel、Tableau、Power BI 等。
报告制作
阐述数据分析报告的结构和内容， 包括标题、摘要、目录、正文、结 论和建议等部分，同时提供报告制 作的技巧和规范。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式 直观展示数据分布和特
根据样本数据构造总体参数的 置信区间，评估参数估计的可
靠性。
方差分析
研究不同因素对总体变异的影 响程度，确定各因素对结果的
影响显著性。
回归分析
探究自变量与因变量之间的线 性或非线性关系，建立预测模
型。
机器学习算法与应用
监督学习
通过已知输入和输出数据进行 训练，建立预测模型，如线性 回归、逻辑回归、支持向量机
招聘工作指导手册
招聘工作指导手册第一章总则[第一条] 目的为使公司的招聘工作规范化、制度化、科学化，统一招聘工作管理，指导各分公司的招聘工作，特制定本手册。
[第二条] 适用范围本手册适用于公司及下属分公司人员的招聘。
[第三条] 招聘原则严格按照公司员工招聘管理办法的规定执行。
第二章用人申请及审批程序[第四条] 申请依据1、核定的用工编制及招聘名额未满；2、因减员而产生的职位空缺；3、因市场策略重大调整和公司机构、流程整合而需增加的编制或职位；[第五条] 审批程序1、由用人单位提出招聘申请计划；2、用人单位需招聘人员时，需拟定招聘计划，报公司人力资源部审批；3、人力资源部根据年度的用工编制及招聘名额对用人单位的招聘计划进行审核、批复，并根据招聘的需求组织安排招聘工作。
第三章招聘准备与实施[第六条] 成立招聘小组1、公司招聘小组成员由公司人力资源部总经理、用人部门总经理、公司人力资源部招聘管理员组成；2、分公司招聘小组成员由分公司总经理、分管部门副总经理、部门负责人及员工关系管理人员组成；[第七条] 招聘渠道1、人才交流中心/劳务市场2、招聘洽谈会3、传统媒体4、校园招聘5、网上招聘6、员工推荐[第八条] 招聘广告1、招聘信息发布的形式（1）报纸广告；（2）电视广告；（3）现场招聘广告；（4）网上广告。
2、招聘广告的主要内容：（1）招聘单位简介；（2）招聘职位、人数、职责和招聘条件；（3）工作地点；（4）《应聘人员登记表》索取方式；（5）报名时间、地点及方式；（6）报名时应提交的个人资料；（7）招聘单位的联系方式、联系人、地址。
[第九条] 应聘资料审核及筛选（1）验证居民身份证、户口簿、审核户籍、年龄、住址。
（2）验证毕业文凭：审核毕业时间、学习方式、文化程度、毕业院校、专业；（3）审核工作经历和资历；（4）依据审核情况，原则按1∶3的比例确定参加面试人员。
[第十条] 面试1、面试提问提纲：公司人力资源部提供公共部分面试提问提纲，用人部门提供专业部分面试提问提纲。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目录设立数据分析师的战略意义 (3)数据分析师的角色与职责 (3)数据分析师岗位描述 (3)数据分析师考核及薪酬 (4)笔试要点 (4)面试要点 (4)培训要点 (5)常规工作要点 (7)示例 (8)数据分析师日常工作技巧 (8)设立数据分析师的战略意义Google要求统计很多数，代理商在自己业务发展的过程中也会产生很多数，但这些数据中存在什么机会，能够发现什么问题，却往往很少有人去思考，或者是中层经理们也没有时间去思考。
而所有这些各种各样的数据，散落在业务部门的各个角落，总经理没有办法看到整合的信息，跨部门之间要了解情况，也属于想到什么要什么，缺乏系统。
而现在，建立这个数据分析师的岗位结合我们的魔鬼表格，能够：1.建成“一站式”的数据平台，使得所有的数据，所有的工作表现都一览无余2.给到总经理及中层管理者们一个全局的视图，帮助分析及进行生意决策数据分析师的角色与职责我们的愿景目标是代理商成立自身的业务发展部，相当于支持代理商生意发展的“大脑”及“参谋长”。
现阶段目标，数据分析师先从数据分析和整合入手。
主要职责包括：●汇总及分析Google及代理商各个现有平台的全部数据，整合进魔鬼表格●从数据中找问题●从数据中找答案●各部门沟通与协作●数据定期跟踪与分析职业发展通道：数据分析师→数据经理→业务发展总监《参考资料包目录中：2.培训\2.授权代理商介绍数据分析师职位介绍数据分析师角色.ppt》数据分析师岗位描述这里给出供参考的岗位描述，可以此为例进行招聘启事：●本科及以上学历，有数据分析相关经验工作者或理科专业优先●熟练使用Office工具，Excel 函数、作图等操作能力强。
熟悉SPSS、SAS等数据挖掘工具者优先●积极主动，有责任心，优秀的逻辑思维能力、沟通能力和团队合作精神●有Business sense，具备宏观思考的能力，能从数据中挖掘机会，并能建议及推动执行数据分析师考核及薪酬●建议底薪：2500 – 3500●新入职及培训后的分析师，给1-2个月的时间来熟悉魔鬼表格、业务部门数据并完善●试用期过后，按数据填写的准确性、及时性、数据分析及建议的深度进行考核。
笔试要点因为这个职位非常强调实践能力，除了使用iSales标准的笔试题之外，请参考资料包中：《1.笔试》目录进行上机笔试。
●《试题1》让候选人看着数据，分析从这个简单的数据中能看出什么问题。
参考答案可见《试题1 - 答案及分析要点.xls》●《试题2 ABC Reseller 工作情况.xls》一共2个表单，第一个表单是原始数据，第二表单是图表示例和考题。
考试时候，给出原始数据，直接上机操作测试。
具体的参考答案和答题要点，可以在资料包中：《1.笔试》目录找到。
建议考试时间45分钟，如果觉得上机能力测试得比较好，再约Google的同事进行电话面试。
面试要点结合岗位描述及职责要求，面试中注意判断候选人以下几点的特质：●是否有足够耐心和毅力，因为数据分析相对是比较枯燥的●是否有较好的沟通技巧，因为需要协调各部门●是否有强烈的责任心供参考面试题(可根据简历具体设计)：1．能说说过去你在学习上，独立完成的一件比较困难的作业么，这个作业有哪些困难，你是用什么办法完成的，完成之后的结果怎么样2．你有需要和其他同学一起完成一项任务的经历么，是怎么样的经历，你担任什么角色，起到了什么作用3．你有没有觉得哪些课程(事情)很枯燥？如果有，你是怎么对待的培训要点1.培训的串场见PPT《》2.因为非常强调实战，在培训之前，需要联系TechStop，借好笔记本，并确认装好Excel(强烈推荐装2007版)。
注意设定及记录好临时帐号。
3.培训内容分为以下x 大块a)Google 公司及Google 产品介绍，AdWords介绍无论学员是已经在代理商公司工作过一段时间的老员工，还是全新招聘的新员工，都建议把Google culture，很炫的产品等内容完整介绍一番。
实践证明，这对于增强数据分析师的归属感和自我认同感非常有效。
当然，如果因为时间问题，这部分也是可以精简的。
培训材料见《1.Google 公司及产品介绍AdWords介绍》目录b)授权代理商介绍，数据分析师职位介绍。
这一部分放授权代理商视频，讲述代理商的组织架构，目的是引出数据分析师这一职位，并着重强调此职位的重要性，功能，职责等等。
讲完职责之后，打开“魔鬼表格”中的周数据，说明这张表里面的所有内容，正是我们看重的业务项目所包含及产生的数据。
c)各部门业务逻辑介绍（重点）这一部分，重点和难点在于结合业务部门的数据和概念，将表格中每部分的填数方式、数据来源逐一逐条的讲，并且要强调这些数据分析的意义，即数据分析师掌握业务逻辑的目的是为了更好的分析并帮助决策。
i.客服部门客服部门的数据和概念是最多最复杂的，建议要用比较黄金的时间段，并结合实际操作来阐述。
每个客服指标的数据来源及定义，在魔鬼表格-周数据中，都做了详细备注。
一边讲可以一边打开对应的文件和工具给出指导。
在《业务培训内容– 1.客服部》目录中，给出了各种可以用于此培训的材料，可以依情况增删，讲述所有这些内容的目的，解决“这些指标为什么重要”这个问题。
旨在提升数据分析师战略层面思考的能力，为将来“看数说话”及提建设性的意见打基础。
ii.客服部门数据的练习（重点&难点）这部分完全是实战型的，要求学员参考《练习》文件夹中“练习题描述.docx”，完成所有图表的制作。
这里值得提醒的是1.培训讲师自己需要先熟悉“练习.xlsx”一遍，每个图表都能找到源信息，所以并不太难，但第一遍看还是会花些时间的。
2.权限设定：帮助学员准备好对应代理商的FTP登录帐户密码、加入第三方工具的登录帐户。
这些最好也事先熟悉一遍，如果当场不能加权限，可以用《数据源》目录里面的各个文件临时代替。
但数据分析师培训结束后实地工作，还是会需要权限iii.销售部门销售部分的业务逻辑，主要在于讲述清iSales的相关概念。
可以请区域经理来讲述这部分。
销售数据的作图部分都比较简单，基本都是数据结合时间轴作出的趋势图。
iv.其他部门。
市场、网建、人事、培训、SuperA等，业务逻辑都比较简单，从魔鬼表格的数据栏位就能直接理解。
相应的参考培训材料，在对应文件夹中都能找到，v.Cobra 及F3P。
数据项目及汇总，与每家代理商的在线表格“代理商名-- F3P&Cobra”一致。
可以每周直接从此表中取数。
常规工作要点1.数据分析师常规工作–紧扣时间点a)周数据表格：每周五完成当周除客服数据以外的各部门数据及图表；下周的周二完成客服数据的增添。
b)月数据表格：每月底，最晚下月5日前，月各项数据及图表更新完成。
c)季度表格：每季度，最晚下月5日前，季度各项数据更新完成。
d)注：这里的周，月，季度，都是以自然日历的时间来界定。
2.数据来源检验及确认魔鬼表格的数据来源，大部分完全来自于系统。
比如，销售的数来自CRM，在线表格(Cobra,F3P)；客服的数来自FTP, Dashboard，第三方工具等等。
魔鬼表格的建立，初衷决不是要增加现有部门经理的工作量。
现有部门经理的一切工作照旧。
只有当上述这些自动化的系统中不包含某些数，才需要人工另外统计。
统计的形式或者加入(销售、客服)日报，或者由部门经理与数据分析师约定某种提交方式，定期提交。
3.代理商总经理支持和授权在公司正式启动魔鬼表格时，建议总经理召集各部门经理，正式向各位经理介绍数据分析师并郑重授权。
这将有助于数据分析师与各部门经理进行协调以开展工作。
比如，数据分析师有责任去提醒、催促业务经理，哪些系统里的数没有填，哪些Google规定的在线表格按期又要填写了等等。
因为部门经理不填写这些数据源，也就意味着数据分析师拿不到数。
换句话来讲，如果不是因为数据分析师的疏漏而造成魔鬼表格里面的某些数据项缺失或有误，那肯定是业务部门在操作中出了问题。
这也正是魔鬼表格期望用一个一站式平台来全局掌控数据的目的。
当然，还是如前一小节提到的，魔鬼表格的初衷决不是要增加现有部门经理的工作量。
现有部门经理的一切工作照旧。
只有自动化的系统中不包含某些数，才需要人工另外统计。
4.定期检查–总经理，部门经理，Googlers这点尤其重要！魔鬼表格做出来后，尤其是初期的几次，一定需要代理商总经理、相关部门经理，包括Google的渠道经理，Ops成员仔细检验。
这可以帮助并完善数据的准确性及有力得认可数据分析师的工作。
如果没有这最初几次的查验，很有可能魔鬼表格只是流于形式，无法真正帮助到业务决策。
5.使用，使用，再使用！数据分析师统计出来这些数据，制作了那么多图表，只有当各个业务部门真正用起来的时候，才能发挥最大价值。
使用的方法有很多，比如开周会，回顾进度，对比不同人员的工作情况。
请查看资料包中《5.魔鬼表格在实际工作中的示例》目录的内容。
示例请查看资料包中《5.魔鬼表格在实际工作中的示例》目录的内容，其中包含了魔鬼表格，周，月，季度每种2份的示例。
并且，提供了代理商在实际工作中是如何运用这些数据开展工作、带领团队的示例。
数据分析师日常工作技巧在资料包《6.Tips》目录中，给出了最早一批接受培训并上岗的数据分析师，工作中的经验和技巧，供大家分享学习。