科技公司实习报告

科技公司实习报告

主要实习内容 实习单位我花了两天熟悉了公司的日常工作事项和安排，每天负责采购打包单行本，打5个a类型单行本，20个b类型单行本，20个c类型单行本，采购完后进行采购数据的统计和记录并且以星期为单位观察采购量对公司kpi完成量的影响。打包完成后录入简介与版本信息，上传至共享。由此我学到了许多关于日常工作中会用到的软件例如photoshop、e_cel表格中的操作技巧。 之后将上传所有类型单行本至八个不同渠道，并负责监控不同网站的用户新增和下载量并予以记录，利用自己所学的统计学知识，对数据变化和异常加以分析判断并整理成表格上报上级，对于异常数据不仅要反馈给同事还要在周报以及月报中具体呈现。 以及整理不同类型单行本下载量数据变化，整理出热门关键词加以利用，提高网站浏览量和下载量，运用统计学知识对热门关键词的变化进行因子分析并汇报。 再次更新主版本并对下载量、用户新增等重要数据进行监控并且加以记录，制作曲线图、树形图、进行横向纵向对比，有利于提高工作效率。而后浏览用户评论并加以整理总结，不断完善自身产品，才能使产品在激烈的市场竞争中立于不败之地。 接着开拓新渠道并与手机厂商沟通进行原生态手机端产品的植入以及商业合作，其中就涉及到统筹规划盈利与得失。 以及对竞争产品动态加以关注，总结出竞争产品的优劣势与自身产品的优劣势并对其进行因子分析并对产品的发展方向作出预测。

应用原理 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不本文由实习报告收集整理同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如spss、sas等。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。

实习总结 1、增强工作的自主性和可完善性。 在公司实习中我们主要负责对公司产品的渠道上传、维护与更新，在实习中，做好本职工作不出错的同时，我们应该做个有心人，及时发现工作中的不足，反思自我，强化工作中的可完善性，增强工作的自主性，走在工作任务的前沿，发掘和开拓市场。真正站在公司的角度，为公司发展考虑，争取超额完成目标，而不仅仅是完成领导布置的任务，这样才能做到在工作上快人一步，也会为提高我们在社会中的竞争力打下坚实的基础。 2、增强自己的核心竞争力，提高工作技能。 在公司的实习中，日常工作常常需要完成一些数据多、分类多、排序严谨的表格，以及photoshop软件的使用，此时才后悔没有好好学习电脑软件以及表格的操作方法，真正是“技能”用时方恨少。在学习中，我们有时候会认为某个东西对我来说用处不大，就不去认真学习，有时候就是这些小小的细节决定我们能否抓住一次机会，真正在工作时，手头的事情不会等我们再去从头学习，所以，我们平时就应该加强锻炼工作技能，不断提高自己的核心竞争力，厚积薄发，机会是留给有准备的人，只有我们自己事先去努力准备好，当机会来临的时候，我们才能一击即中，伸手抓住它，否则只能眼睁睁地看着机会像流沙一样从手中滑过。 3、理论与实践存在差距，增强学习能力。 实习中，有时候分明可以用自己所学过的知识来处理手头上的工作，整理数据，分析数据，我却发现自己处理的并不得心应手。学到的知识没有用上，很多需要的知识也是课堂上没有学习到的。所以，在这里我们需要重新学习很多东西，学习能力就显得尤为重要。 通过实习，我觉得大学的学习其实更重要的是要培养我们的学习能力，以及大学是一个让我们寻找我们真正想做的事情的地方，通过在这里四年的学习，我们提升了学习新事物的能力，通过四年间的一系列社会实践，我们懂得了各类工作的特点和难易，足以令我们找到自己未来工作的方向，我们应该在这些学习中不断去增强自己的学习能力。如果一个人只会做一件事，只会在一个环境里面生存，那么一旦这个环境变化了，那么他的能力也就消失了，所以学无止境，我们获取更强的学习能力，是为了在飞速发展的时代去适应这个世界，不被这个世界所抛弃。在实习中我受益匪浅，同时也发现也自身存在的一些不足，在工作中对于一些需要深入去学习的知识我会慢慢去完善自己，认识自己，争取将工作做到最好。