❶ 保险行业里面的数据分析做什么一般需要一些什么技能
一、掌握基础、更新知识
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
二、数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
三、统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
四、行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？最后，提醒大家，但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
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❷ 对保险行业的数据分析
与发达国家相比，保险行业在中国起步较晚，发展得相对慢一些。但最近几年，鉴于国家对保险行业的重视，保险业在中国的发展非常快。
据《中国保险行业市场前瞻与投资规划分析报告》数据显示，2011年-2016年，保险行业总资产从5.98万亿元增长到15.12万亿，年均增速为20.37%。截止今年上半年，保险业共实现原保险保费收入23140.15亿元，同比增长23.00%，仍然保持较快增速，但增速同比下降14.29个百分点。
总体来看，保险行业未来前景看好。
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❸ 保险行业里面的数据分析做什么一般需要一些什么技能
数据分析术语叫：KPI
这个工作主要会用电子表格就行
综合能力好也可以有很好的前途。
❹ 关于保险公司的数据分析岗
数据分析是一个能够让人们管理大量客户、市场、金融和企业数据并通过更完善的分析技术和工具将数据转化为先进洞察的规则。业务分析是一系列短期战略与战术协议。它可以为组织提供快速的评估和路线图，帮助组织识别机遇和规划转型路径以实现其分析举措和目标。不同公司，有不同工作安排：
一、保险公司的业务分析员主要工作内容如下：
1、协助分析、研究经验数据，参与制定保险产品开发策略，拟定保险产品费率，审核保险产品材料;参与偿付能力管理；
2、协助制定或者参与制定再保险制度、审核或者参与审核再保险安排计划；
3、参与评估各项准备金以及相关负债，参与预算管理；
4、参与制定股东红利分配制度，制定分红保险等有关保险产品的红利分配方案；
5、参与资产负债配置管理，参与决定投资方案或者参与拟定资产配置指引；
6、参与制定业务营运规则和手续费、佣金等中介服务费用给付制度；
7、参与公司财务规划和年度预算的精算部分工作。
二、保险公司的业务分析员岗位要求如下：
1、本科以上学历,金融、财务、工商管理或经济学专业；
2、英文cet-6级以上,阅读和表达流利；
3、有熟练的excel建模能力,精通ppt制作；
4、熟悉保险、银行和投资业务模式和盈利模型；
5、有较强的战略与系统思维、业务规划能力；
6、具有优良的职业素养和良好的人际沟通技巧；
7、具有团队合作精神。
❺ 如何做超市的数据分析
1989年成立而研发的FineBI的分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，同时控件和组件的大小以及位置都是可以调整的，可以满足用户自由定义的风格需求。
❻ 如何对超市的数据进行分析需要对哪些方面的数据分析有没有专门的软件
一、从销量入手
1、与去年同期相比查找销量下降原因
2、从滞销品查找，主要分析零销售商品。
3、应季商品销量分析。
4、分析各区销售占比。
5、促销活动开展时的销量变化
二、从价格体系入手
1、认真研究周边商圈价格情况与己对比
2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理
3、进价分析
三、从商品结构入手
1、根据各类商品购买力找出缺品
2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响
3、正确掌握“二、八”原则
总之从数据中能发现很多问题，甚至更换卖场管理者在数据中都能反映出来。因此数据是管理的基础，很多问题都是通过数据反映出来的。
❼ 超市销售数据分析应该如何入手从数据怎么样看到问题
超市销售数据分析主要从以下几方面入手：
销售额分析
从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措
毛利率分析
从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。
贡献毛利率分析
部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。
提高毛利率
如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为13.71%，但是毛利率为11%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。
有效提高毛利率的方法为：
(1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a.毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多;b.毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品;
(2)降低低毛利率部门的构成比;
(3)提升高销售构成比部门的毛利率;
(4)若有构成比相同的部门，应发展高毛利率的商品。但是不能完全绝对为了提高综合毛利率，而使销售构成比下降。要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合，能够满足顾客的各种需求，使综合毛利有所增长。
经营指标
超市情况设定经营指标及达成率，以决定商品的库存。各部门商品的库存是否适当，库存是否能有效发挥效率等，这种商品成绩判定的指标我们谓之交叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率;交叉比率最少也要确保在200。如果为100，是指得到与商品投入资本相同数额的毛利，如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话，就谈不上效益了。各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定，然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额，计算其应有的库存量。计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元，销售占比b为15.7%，交叉比率c为133%，目标毛利率d为15%，那么贡献毛利率为e=b×d=15.7%×15%=2.355%，目标周转率f=c/d=133/15=8.87次，目标库存g=a/f=154/8.87=17.36万元。
营运部门重点查询及分析的数据：
⑴ 日销售数据
⑵ 月销售数据
⑶ 销售明细数据
⑷ 未销售商品数据
⑸ 商品排行榜——前、后50名销售数据
⑹ 商品大中小类别排行数据
⑺ 贡献率数据：类同单品销售数据，但增加了百分比
⑻ 变价数据：对应变化商品，检查是否已更换便签和POP
采购部门需查询和分析的数据：
⑴ 供应商变动数据：新增、终止交易的供应商和单品促销。
⑵ 按主供应商汇总每天的销售金额。
⑶ 单品进销存数据
⑷ 含应付款的供应商进销存数据。
⑸ 结算汇总数据
⑹ 日销售数据
⑺ 月销售数据，促销商品销售数据
⑻ 销售明细数据
⑼ 未销售商品数据：标准时段积压商品库存的清单。
⑽ 商品排行榜——前、后50名单品销售数据
⑾ 商品大中小类别排行数据
⑿ 贡献率数据