管理科学与工程管理学院校管理学实习生实习报告

管理科学与工程管理学院校管理学实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在管理科学与工程管理学院担任管理分析实习生，负责企业运营数据建模与效率优化项目。核心工作成果包括完成3个部门的数据分析报告，通过建立线性回归模型将某业务线成本降低12%，并提出2项流程改进建议被采纳。期间应用Python进行数据清洗与可视化，使用SQL执行数据提取任务，处理约2万条业务记录。提炼出可复用的“数据驱动决策”方法论，通过建立标准化分析流程，将报告生成时间缩短30%。实践验证了课堂所学的运筹学原理在真实场景的转化能力。二、实习内容及过程实习目的主要是想把书本里学的管理信息系统知识用上，看看数据怎么在实际里变出价值。7月1号到8月31号，在管理学院的一个研究中心实习，负责协助做项目。主要是跟着导师做企业数字化转型案例研究，得收集和分析好几个公司的数据。我负责的那部分是处理一家制造企业的生产效率数据，时间跨度是过去两年的，原始数据大概有五万多条记录，涉及设备运行时间、物料消耗和次品率这些。实习过程挺具体的。开始的时候就是学怎么用SQL从数据库里把数据拉出来，然后用Python的pandas库做数据清洗，处理缺失值和异常值，花了我差不多两周时间。导师给的数据挺乱的，有些字段填得不规范，得手动调整不少。后来用Excel做数据透视表，分析不同班组的生产效率差异，发现C班比其他班高约8%。再后来用Python的matplotlib画趋势图，看到设备A的故障率在第三季度突然飙升了15%，我就查了同期维护记录，发现是供应商那边零件出了问题。基于这个发现，我写了份简短的报告，建议调整备件策略，导师把报告发给合作企业那边了，后来反馈说确实有用。遇到的挑战主要是初期对业务逻辑不熟，有些数据不知道怎么解释。比如一开始看物料消耗数据，看不懂为什么某个工序的浪费率那么高。后来主动去问了项目里的资深研究员，他教我用ABC分类法，把物料按价值分了类，重新分析后发现是低价值物料在搬运环节损耗太大。这让我意识到做数据分析不能光看数字，得结合业务场景。还有一次是用回归模型分析影响效率的因素，参数不显著，导师让我试试添加交互项，我学了下变量交互的概念，调整后模型解释力提升了不少。实习成果的话，主要是完成了那份关于设备故障率的报告，还有三个部门的数据分析备忘录，每个都附了可视化图表。数据清洗和建模能力肯定提升了，以前用SPSS都搞不太明白，现在能用Python写简单的脚本。最大的收获是认识到管理科学与业务结合的重要性，光会技术没用，得知道怎么用模型解决实际问题。比如那个设备故障率的案例，要是没结合维护记录，可能就得出错误结论。单位的管理上有点问题，就是实习生开会经常没人带，大家各干各的，效率不高。培训机制也不太完善，给的资料就是几本旧教材，没系统讲行业知识。岗位匹配度上，我本来想接触更多系统开发，但实际工作偏研究分析，有点遗憾。建议他们可以搞个实习生导师制，定期讲讲行业动态，还有建立个内部案例库，方便我们学习。另外可以多组织跨部门交流，比如搞个数据分析经验分享会啥的。三、总结与体会这八周，从7月1号到8月31号，感觉像是从校园到社会的快速缓冲。实习最大的价值在于把课堂上学到的管理科学方法，真刀真枪地用了一次。比如那个设备故障率的分析，用线性回归模型跑出来的数据，还得结合实际的维护记录才能解释，这让我明白纯粹的数据建模不解决问题，得懂业务逻辑。最后那份报告被合作企业采纳了，看着他们发来的邮件说策略调整后效率确实提高了，心里挺有成就感的，感觉实习的价值算是闭环了。这段经历直接影响了我的职业规划。以前觉得管理科学就是搞搞模型，现在清楚了想做好需要懂业务、懂技术、还得会沟通。我下学期打算系统学学Python的数据分析库，比如pandas和scikitlearn，争取把实习里没时间细化的模型再研究下。还打算考个数据分析师的证书，把实习里用到的SQL和回归分析知识系统化。感觉这次实习就像给我打开了一扇窗，看到数据分析在真实世界里的样子，比课本生动多了。从行业趋势看，现在企业确实越来越重视数据驱动决策，什么大数据平台、商业智能系统到处都是。我实习时接触的那家制造企业，就正在搞数字化转型，很多决策都得靠数据分析支撑。这让我觉得，学好管理科学，掌握数据分析能力，未来发展肯定错不了。以后找工作，简历上能写清楚实习里具体做了什么项目，用了什么方法，解决了什么问题，肯定有优势。心态上变化挺大的。以前做课程项目，随便凑合点数据跑跑模型就行，现在实习不一样，导师和合作企业都盯着结果，压力是真的大。有一次分析结果不对，改了好几版模型，熬了两个通宵才弄明白，那时候才体会到职场人的责任感和抗压能力有多重要。虽然有点累，但成长是真的。这段经历让我更清楚自己想要什么，也知道了差距在哪