❶ 保險行業裡面的數據分析做什麼一般需要一些什麼技能
一、掌握基礎、更新知識
基本技術怎麼強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統計知識），多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
二、資料庫查詢—SQL
數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數據提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的數據論壇，學習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
三、統計知識與數據挖掘
你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網路等。但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？
四、行業知識
如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業知識、業務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，你首先必須要知道，這個數據的統計口徑是什麼？是如何取出來的？這個數據在這個行業，在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麼（背景是什麼）？最後，提醒大家，但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。
不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
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❷ 對保險行業的數據分析
與發達國家相比，保險行業在中國起步較晚，發展得相對慢一些。但最近幾年，鑒於國家對保險行業的重視，保險業在中國的發展非常快。
據《中國保險行業市場前瞻與投資規劃分析報告》數據顯示，2011年-2016年，保險行業總資產從5.98萬億元增長到15.12萬億，年均增速為20.37%。截止今年上半年，保險業共實現原保險保費收入23140.15億元，同比增長23.00%，仍然保持較快增速，但增速同比下降14.29個百分點。
總體來看，保險行業未來前景看好。
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❸ 保險行業裡面的數據分析做什麼一般需要一些什麼技能
數據分析術語叫：KPI
這個工作主要會用電子表格就行
綜合能力好也可以有很好的前途。
❹ 關於保險公司的數據分析崗
數據分析是一個能夠讓人們管理大量客戶、市場、金融和企業數據並通過更完善的分析技術和工具將數據轉化為先進洞察的規則。業務分析是一系列短期戰略與戰術協議。它可以為組織提供快速的評估和路線圖，幫助組織識別機遇和規劃轉型路徑以實現其分析舉措和目標。不同公司，有不同工作安排：
一、保險公司的業務分析員主要工作內容如下：
1、協助分析、研究經驗數據，參與制定保險產品開發策略，擬定保險產品費率，審核保險產品材料;參與償付能力管理；
2、協助制定或者參與制定再保險制度、審核或者參與審核再保險安排計劃；
3、參與評估各項准備金以及相關負債，參與預算管理；
4、參與制定股東紅利分配製度，制定分紅保險等有關保險產品的紅利分配方案；
5、參與資產負債配置管理，參與決定投資方案或者參與擬定資產配置指引；
6、參與制定業務營運規則和手續費、傭金等中介服務費用給付制度；
7、參與公司財務規劃和年度預算的精算部分工作。
二、保險公司的業務分析員崗位要求如下：
1、本科以上學歷,金融、財務、工商管理或經濟學專業；
2、英文cet-6級以上,閱讀和表達流利；
3、有熟練的excel建模能力,精通ppt製作；
4、熟悉保險、銀行和投資業務模式和盈利模型；
5、有較強的戰略與系統思維、業務規劃能力；
6、具有優良的職業素養和良好的人際溝通技巧；
7、具有團隊合作精神。
❺ 如何做超市的數據分析
1989年成立而研發的FineBI的分析頁面由控制項和組件組成，控制項和組件的數量是可以添加至任意多個，同時控制項和組件的大小以及位置都是可以調整的，可以滿足用戶自由定義的風格需求。
❻ 如何對超市的數據進行分析需要對哪些方面的數據分析有沒有專門的軟體
一、從銷量入手
1、與去年同期相比查找銷量下降原因
2、從滯銷品查找，主要分析零銷售商品。
3、應季商品銷量分析。
4、分析各區銷售佔比。
5、促銷活動開展時的銷量變化
二、從價格體系入手
1、認真研究周邊商圈價格情況與己對比
2、根據毛利額的情況看價格設定是否合理
3、進價分析
三、從商品結構入手
1、根據各類商品購買力找出缺品
2、在同系列供應商的增加或減少對銷售的影響
3、正確掌握「二、八」原則
總之從數據中能發現很多問題，甚至更換賣場管理者在數據中都能反映出來。因此數據是管理的基礎，很多問題都是通過數據反映出來的。
❼ 超市銷售數據分析應該如何入手從數據怎麼樣看到問題
超市銷售數據分析主要從以下幾方面入手：
銷售額分析
從每日的銷售額在本周總銷售額中所佔的比率，看出一周中銷售是好的時間段在哪幾天，這樣有助於安排門店員工的工作與休息，但是也須在分析報表的同時，注意一些特殊的日子，如節假日、突發性的集團購買、發工資日(主要是在大型廠礦機關的門店，銷售主要來自於此)。大部分在周五、六、日三天的銷售要高於其他時段，故應該在繁忙時段到來前，備足商品，並減少員工休假，以增加服務人員等舉措
毛利率分析
從毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部門毛利率的高低。現在大型賣場的綜合毛利率在13～18%，標准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能會在22%左右。其實綜合毛利率的高低也不是一成不變的，它會隨著節假日的到來而隨之提升。一般來說，節假日時，高毛利的商品會有較大提高，從而對門店的毛利有一定的補充，這樣就有助於超市的管理人員合理補貨和安排利潤計劃。
貢獻毛利率分析
部門的貢獻毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列為：文具、塑料五金、針織品、休閑食品、曰化、煙酒、肉食、副食品、糧油。管理者由此可以逐步調整單品價位和普通商品與利潤商品的結構，促使其在綜合毛利貢獻率上減少差距。對於貢獻毛利率較高的部門應加大要貨的力度，對於貢獻毛利率較低的商品部門應加大調整力度，了解目標顧客群的消費需求。例如：肉食品會因夏季的到來而銷售下滑.就應通過增加夏季的暢銷品來轉移定位。某一部門可能會因利潤商品的斷貨，而使整個部門的貢獻毛利率下滑(有時即使是銷售額不變，但是利潤率卻下滑很多)，這就要求超市根據自身的情況，重視利潤商品的庫存，合理提出要貨需求單以便配送中心配送。
提高毛利率
如果一周的毛利率低於預計指標，就可以對各部門的毛利率和銷售構成比進行人為調整。例如：一周的整體毛利率為13%，低於預計毛利率15%，而其中休閑食品的銷售構成為13.71%，但是毛利率為11%，為了提高總體毛利率，就可以增加休閑食品的品種和數量及展示的排面，以促進銷售，提高這一部門的銷售構成比，從而達到提高整體毛利率的目的。
有效提高毛利率的方法為：
(1)提高高毛利率商品部門的構成比。應當注意的是：a.毛利率雖高，可能季節性商品(如雨季到來，雨傘銷售增加)較多;b.毛利率雖高，但是易成為損耗高的商品;
(2)降低低毛利率部門的構成比;
(3)提升高銷售構成比部門的毛利率;
(4)若有構成比相同的部門，應發展高毛利率的商品。但是不能完全絕對為了提高綜合毛利率，而使銷售構成比下降。要對不同個性、特徵、用途的商品進行有效的組合，能夠滿足顧客的各種需求，使綜合毛利有所增長。
經營指標
超市情況設定經營指標及達成率，以決定商品的庫存。各部門商品的庫存是否適當，庫存是否能有效發揮效率等，這種商品成績判定的指標我們謂之交叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率;交叉比率最少也要確保在200。如果為100，是指得到與商品投入資本相同數額的毛利，如果將風險負擔、滯銷商品及損耗計算在內的話，就談不上效益了。各部門的目標交叉比率先由公司總部統一設定，然後各門店根據實際情況自行調整設定各部門的目標銷售額，計算其應有的庫存量。計算方法：假設有一部門銷售目標a為154萬元，銷售佔比b為15.7%，交叉比率c為133%，目標毛利率d為15%，那麼貢獻毛利率為e=b×d=15.7%×15%=2.355%，目標周轉率f=c/d=133/15=8.87次，目標庫存g=a/f=154/8.87=17.36萬元。
營運部門重點查詢及分析的數據：
⑴ 日銷售數據
⑵ 月銷售數據
⑶ 銷售明細數據
⑷ 未銷售商品數據
⑸ 商品排行榜——前、後50名銷售數據
⑹ 商品大中小類別排行數據
⑺ 貢獻率數據：類同單品銷售數據，但增加了百分比
⑻ 變價數據：對應變化商品，檢查是否已更換便簽和POP
采購部門需查詢和分析的數據：
⑴ 供應商變動數據：新增、終止交易的供應商和單品促銷。
⑵ 按主供應商匯總每天的銷售金額。
⑶ 單品進銷存數據
⑷ 含應付款的供應商進銷存數據。
⑸ 結算匯總數據
⑹ 日銷售數據
⑺ 月銷售數據，促銷商品銷售數據
⑻ 銷售明細數據
⑼ 未銷售商品數據：標准時段積壓商品庫存的清單。
⑽ 商品排行榜——前、後50名單品銷售數據
⑾ 商品大中小類別排行數據
⑿ 貢獻率數據