藥店年終銷售數據分析工作總結範文 篇1
xx公司經營面積117多平方米，經營範圍涵蓋中成藥。中藥飲片，化學藥製劑，生化藥品，生物製劑。店面寬敞明亮，櫃檯結構擺放合理。商品陳列井然有序，分類擺放。配備有空調一台。冷藏冰櫃一個。西藥經營品種1200餘種，中藥飲片品種1500餘種。持有藥品監管部門，工商行政管理部門年檢合格所頒發的《藥品經營許可證》，《營業執照》，《藥品經營質量管理規範認證證書》。
北京同仁堂藥店有限職責公司擁有職工12名，其中藥師2人。職工全部經過藥監局組織的藥品企業從業人員培訓，並取得合格證書。
在經營過程中為參保人員供給基本醫療保險處揭┢吠餘浞瘢筒糠址譴Ψ揭┢飯閡┓;並積極對外配處方進行審核。
一年來，我們組織員工認真學習醫保檔案，在醫保中心的領導下，積極執行醫保政策，服從醫保中心的工作指導，從未發生誤發藥品事件，非藥品刷卡的投訴。很好的履行了為參保職工服務的職責。從未發生假冒偽劣藥品事故，價格欺詐事件。
對於今年的工作，我們全體職工有信心在醫保中心的領導下，有本事圓滿完成為參保人員服務的`工作。我們必須再接再厲，服從醫保中心的指導，努力完成各項工作任務，不辜負上級領導的期望，更好的履行為參保人員服務的職責。
藥店年終銷售數據分析工作總結範文 篇2
20xx年x月x日，我很榮幸加入x藥業有限公司，有幸成為該公司的一名實習生。回顧這半年來的實習生活，收穫頗多。在此衷心感激店裡店長羅姐和各位前輩，正是因為有你們的支持，關心和幫忙，才使我較好的完成了自己的本職工作。同時感激x藥業有限公司給了我一個展示和提升自己的機會。經過這段時間的工作和學習，在思想上，專業技能上都有了較大的提高，現總結如下：
一、收穫與認識
對於即將畢業的我來說，從事藥房營業員工作是機遇也是挑戰。有幸成為公司的一員，在總店實習了一個月。最初的半個月，感覺自己很不適應。多虧了店裡店長與師傅的關懷與鼓勵，我才能認真學習了公司制度，並且在時間中不斷的提高自身專業水平及服務理念，期間主要學習藥品的分類，用途及用量等等。作為一名剛剛從事藥品行業的實習生，在工作中手前輩的言傳身教，積累知識的同時，更是鍛鍊了工作的耐性，認識到做工作要認真，細心負責，做好每一次營業工作，服務號每一位顧客是及其重要的。
在實習過程中，我認識到自己的學識，本事與經驗都十分欠缺，所以在工作中從不敢掉以輕心，一向是堅持不懂就問。藥房營業員是個綜合性很強的'職業，十分鍛鍊人。每一天做清潔，寫，與顧客交流，對賬。雖然繁瑣，可是我樂在其中。感覺自己真正成為了一名醫藥工作者，位廣大患者供給優質服務，我十分自豪。
二、存在的不足與努力方向
近半年的實習，雖然收穫不少。可是由於剛面臨社會，存在的問題也不少。比如經常將同類藥的用法，用量弄錯，再加上剛從學校出來，在應對顧客的時候還是不能自信的侃侃而談。有時候對難纏的顧客也
無計可施。這些都是需要在以後的工作中不斷改善的。當然，我不會讓自己有所鬆懈的，前面的路還長，我會更加努力的工作和學習，不斷提高，儘快考取執業藥師資格證書，做一名優秀的藥房營業人員。為每一位顧客供給更優質的服務。
藥店年終銷售數據分析工作總結範文 篇3
1.什麼是數據分析?
基於現有的業務知識和統計學基礎知識及基本思想的理解與掌握，通過資料庫及統計分析工具對數據的調取與處理、分析，達到對現有問題or主題的探索與剖析，最終實現業務問題的解決or最佳化。
2.數據分析需要的知識、技能及工具?
業務知識：最重要
業務分析能力：業務問題的拆解、探索與定位，也包括一些思維導圖工具的使用(VISIO,MIND,MINDMANAGER)
數據分析能力：基本的統計學及數學知識及較強的邏輯思維能力及分析工具的掌握SPSS,R,PYTHON等。
數據提取能力：在資料庫中能完成較為複雜的數據查詢及預處理的能力(SQL使用能力)。
數據處理及展現能力：主要指ecel及ppt的使用，也有信息圖製作能力的要求。
較強的溝通能力：能無障礙的理解業務人員(包括產品經理)及技術人員的想法並與之進行溝通交流
3.長期只處理數據的詬病【for分析人員】?
對於分析人員來說，若無實際分析經驗，但經常提取數據，作為一個資料庫工程師的角色開展工作時，容易形成一種慣性思維：從數據角度出發去看問題。這是很危險的，因為一條連貫、清晰的業務邏輯中間會產生各種數據，同時由於業務人員操作的相對靈活以及數據錄入和ETL處理的問題會導致某一業務節點產生不同值的數據，若不清楚業務流程，業務知識，很難確認異常值的合理性及異常值產生的關鍵原因。長此以往，這種數據角度出發的慣性思維就很難改變了，進而任何分析，出發點都是錯的，分析過程和結果可想而知。
4.對於“數據敏感”的理解?
數據敏感主要包括三方面：對異常or極值數據識別的敏感;對特定數值背後代表的業務含義的敏感;對業務數據重要、機密程度的敏感;
5.如何體現一個數據分析人員的工作能力強弱?
相關學歷背景及工作年限;
對數據預處理的重視程度;
對細小業務問題解決方案及流程的抽取固化能力;
算法知識的套用能力;
業務知識的深度和廣度;
任務的整體把控和分配能力;
溝通及表述的邏輯清晰程度;
6.數據分析人員、套用型數據挖掘人員、算法型數據挖掘人員的區別?
數據分析人員算法套用比較少;
套用型數據挖掘人員在數據預處理及模型調參上下的功夫最多;
算法型數據挖掘人員在數據預處理上下的功夫叫少，模型理解及實現能力較強，偏開發;
7.數據分析人員的角色定位——企業賢內助
工作內容上：精準行銷時的用戶群篩選及行銷數據方案的確定;業務現狀的拆解與分析;業務問題及業務發展瓶頸的監控、探索與分析;數據產品的數據邏輯及模型的方案確定;