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高级数据分析师工作的职责内容(通用28篇)

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高级数据分析师工作的职责内容 篇1

职责:

高级数据分析师工作的职责内容(通用28篇)

1、负责构建数据挖掘与数据分析体系,负责海量运营数据的分类汇总和分析研究;

2、负责对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,将复杂的的出行问题抽象为数学模型,基于大数据提升用户出行体验,有效支持战略决策以及有效提升运营数据;

3、负责数据管理团队的建设工作,有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展;

4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。

任职资格:

1、数学、统计学,计算机软件相关专业全日制本科及以上学历,至少4年相关工作经验;

2、能熟练操作至少一种数据库,比如MySQL或者MariaDB或者MongoDBr;

3、过往有互联网行业的产品数据分析经验,并有通过数据分析项目大幅提升运营指标的案例优先;

4、对业务变化有敏锐的洞察力;能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解;

5、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛,沟通能力强,具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。

高级数据分析师工作的职责内容 篇2

职责:

1、承担数据抽取、清洗、转化等数据处理,根据产品功能、性能和扩展,解决并实现业务需求;

2、负责利用外部数据和内部数据定性与定量分析、用户研究、竞品研究, 数据分析评估产品使用、营销效果,并为产品提出营销/产品优化建议;

3、基于对产品需求的充分理解,设计数据分析和洞察方案,洞察数据分布规律、变化趋势、关联关系等设计数据分析模型并输出数据分析和产品策略建议报告;

4、通过洞察分析,制定详细的产品方案/营销策略/产品调整,并对落地结果持续追踪监控,及时调整持续优化,改进策略并推进执行。

5、负责平台、产品、行业、客户数据的收集分析,并整理编写商业数据分析报告,及时发现和分析其中隐含的变化和问题,为产品发展提供决策支持;

6、根据产品、需求等部门的专题分析需求,编写相应的分析报告;

岗位要求

1、3年以上相关工作经验,本科及以上,数学、统计学相关专业,应用数学或计算机专业优先;

2、热爱电商行业,喜欢与数据打交道,有优秀的数据分析能力,能发掘各项数据的问题所在,并能提出合理化建议;

3、掌握基本的统计方法,熟练使用SQL,熟悉至少一种数据库软件(如:ORACLE、MYSQL、SQL Server、SAS等),能够熟练的利用Excel进行数据整理和编辑、统计分析和高级分析;

4、掌握Python、Shell等脚本语言,拥有海量数据处理和挖掘、数据清洗、数据分析、数据平台搭建等相关工作经验优先;

5、具有良好的沟通能力、优秀的分析问题能力、较强解决问题能力。

高级数据分析师工作的职责内容 篇3

职责:

1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对用户的行为进行分析了解用户的需求;

2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现;

3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;

4、整理编写商业数据分析报告,及时发现和分析其中隐含的变化和问题,为业务发展提供决策支持;

5、对产品部门下的运营,产品,研发,市场销售等各方面的数据分析,处理和研究的工作需求。

岗位要求:

1、有很好的分析能力和报告展示能力,有很好商业嗅觉;

2、熟练使用SQL/SAS,熟悉至少两种数据库软件,如:oracle、mysql、sql server等;

3、3年以上数据分析工作经验;

4、严密的逻辑分析能力和良好的文档写作能力、较强的团队沟通协调能力。

高级数据分析师工作的职责内容 篇4

职责:

1、 建立并维护自动化报表体系,监控并反馈业务运营状况;

2、 负责各产品线的数据分析报告,进行客户分层及业务对比分析判断;

3、 建立并完善数据模型,优化数据指标,监控并预测业务走势;

4、 深入理解业务及产品,跨部门协调和沟通,响应临时性数据分析需求;

5、 分析数据成因及业务运营关联性,发现问题并为企业决策提供支持。

岗位要求:

1、 统招本科及以上学历, 统计学、数学及计算机等相关专业;

2、 有2年以上数据分析等相关工作经验,熟悉数据分析方法和思路;

3、 精通EXCEL, 熟练运用 MySQL等数据库工具,具备一定Python等编程能力;

4、 数据高度敏感,逻辑思维缜密,出色的数据分析能力;

5、 善于跨部门协调和沟通,有良好的学习能力和一定的抗压能力。

高级数据分析师工作的职责内容 篇5

职责:

1、负责项目的数据需求调研、数据质量治理、数据分析及数据挖掘建模等工作; 建立有效的分析模型,为政府类客户的应用及业务发展提供决策支持;

2、根据政府的实际业务要求,与团队内其他成员共同设计完成数据分析平台,建立数据分析的流程,规范和方法;共同探索用户洞察,综合运用定性、定量的多种研究方法,深刻理解用户,研究用户不断变化的诉求,研究行业同类产品的数据,分析研究用户的喜爱相关性,输出用户需求分析和满足用户需求的方向和方法;

3、对交付部门进行数据需求支持,挖掘分析主题,开展数据分析工作,基于数据分析成果,为管理层和交付部门提供维护策略分析和业务优化建议,持续改进;

4、基于海量数据运行数据分析,制定多维度获取相关数据的策略;通过对数据和业务的挖掘,持续给出优化、升级方案;完成上级交办的其他工作。

任职要求:

1、大学本科及以上学历;统计学、应用数学、计算机等相关专业;5年以上数据统计分析、数据挖掘、数据算法等相关工作经验;

2、能熟练使用SQL、SPSS、SAS等统计相关软件或工具,会数据建模者优先考虑;擅长数据分析,对数据具有足够的敏感性、对数据分析极为细心,熟悉数据建模知识、数据挖掘理论,掌握数据分析体系方法,统计方法;

3、熟悉数据产品的设计、开发流程,有类似业务分析场景经验,对数据分析思路开阔;

4、熟悉聚类、决策树、回归、朴素贝叶斯算法、SVM、神经网络等算法,有实际的算法开发经验和建模经验优先;精通Excel,掌握Python、R、SAS、SPSS等任一数据分析工具;熟悉SQL脚本编写快速准确进行数据提取和处理,为决策提供数据支撑;有hadoop进行分布式数据处理经验,对hbase、hive操作熟练;熟悉storm或spark流计算开发技术,实际开发过实时数据应用者优先 逻辑思维能力较强,能独立思考和分析问题,善于将业务问题转化为数据挖掘模型;

5、自我驱动,快速学习能力,抗压能力;

6、有政府类用户数据治理分析经验优先,知名互联网公司经验优先,有海量数据分析、处理经验及大数据分析计算平台的开发经优先。

高级数据分析师工作的职责内容 篇6

职责:

负责业务相关数据收集、抽取(ETL)、整理、分析,并及时提供分析结果;

根据业务需要开发相关数据分析模型和算法;

为店铺活动策划和营销等项目提供数据支持,并及时向直线反馈;

对核心业务数据进行收集与挖掘,形成数据解读、分析报告,为业务提供数据分析服务,与业务部门合作开展业务专题分析;

支持业务团队的数据建设工作,负责日常业务数据指标的梳理和监控,协作推动业务部门的数据化运营。

岗位要求:

统招全日制本科及以上学历,计算机、数学、统计等相关专业,1年以上python爬虫开发、数据处理及文本挖掘工作经验;

有Python爬虫、开发处理项目经验,熟悉数据采集、正则表达式Re,文本处理,文本挖掘,机器学习;

熟练编写SQL,熟悉关系型数据库hive,MySQL, SQL Server;

思维缜密、思路清晰,注重细节,较好的逻辑分析能力;

有电子商务行业经验优先。

高级数据分析师工作的职责内容 篇7

职责:

1. 对接风控模型团队,参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期,解决不同场景下的风控业务问题,包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。;

2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法,熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。

3.协助部门建立风险数据库,了解同行业最新模型及分析技术,结合业务现状进行模型优化;

4、完成领导交办的其他工作

技能:

1、熟悉Scala、Java、Python语言

2、熟悉SQL,关系型数据库(如:mysql、postgresql)和NoSQL(Redis、MongoDB)

3、熟悉各类数学算法,从数据中发现现有系统和算法的不足,提出改进的算法并推动实现

4、了解大数据Hadoop、Spark生态系统组件

5、良好的沟通、学习、团队协作能力

6、有统计学数学知识,海量数据处理、数据分析和挖掘项目经验优先

高级数据分析师工作的职责内容 篇8

职责:

负责制定并完善报表体系

负责整理并完善项目月度考勤

分析每天、每周、每月数据变化,实时预警

对项目人员类型进行分析及预警

根据不同技能、入司时长进行数据成效分析及预警

协助完成上级要求的其他事项

任职要求:

1) 专科及以上学历(本科及以上优先录取),年龄23岁及以上;男女不限

2) 具有熟练的计算机操作能力及较强的数据分析能力

3) 善于发现问题,分析问题,解决问题

高级数据分析师工作的职责内容 篇9

职责:

1、负责外卖业务的指标体系看板建设,对异常指标进行归因分析,跟踪闭环,推动业务落地改善;

2、对商家侧数据进行洞察分析,发现业务的问题和机会,映射产品流程及运营改善方案;?

3、支持产品功能或项目上线前的决策分析,过程跟进及效果评估;

4、独立策划并高质量完成分析专题。

5、外卖市场研究、竞品研究。

任职资格:

1、国内外主流互联网公司累计2年以上工作经验,1年以上toB业务的分析经验;

2、具有较强的商业敏感度和数据分析技能,能够运用创新且可落地的分析方法以解决复杂的商业问题。

3、熟悉常规数据分析方法, 对数据分析有系统的方法论;

4、对统计知识,ABtesting 有深入了解;

5、熟悉Hadoop集群,熟练使用SQL和至少一种解释分析语言( R、Python等), 并熟悉数据可视化(如 Tableau 等);

6、良好的沟通能力, 耐压力, 和强大的推动力;

7、优秀的团队合作精神,乐观、诚实、勤奋、严谨。

高级数据分析师工作的职责内容 篇10

职责:

1、 负责搭建数据模型,分析业务变化趋势,用数据驱动产品改进、业务发展,有互联网产品GrowthHacker相关运营经验,有研发或数据分析背景优先;

2、 专题性探索,深入数据,对现有业务漏斗分析、用户路径分析、其产品转化、留存率、用户画像等;

3、 深入理解产品、业务需求,通过数据挖掘分析商业前景和商业价值,为管理层决策提供数据支持;

4、通过数据驱动的方法,不断迭代 A/B测试试验;

5、关注整个用户生命周期 ,持续优化营销内容和流程设计;

6、建立和完善用户增长相关的数据探索工具,提升业务效率。

任职要求:

1、 本科或以上学历,统计学、数学、计算机等相关专业,熟练掌握算法、数据结构等基础知识;

2、 3年以上数据挖掘分析相关工作经验,参与过完整的数据采集、整理、分析、挖掘工作,有电商直播平台经验优先;

3、 掌握大数据海量数据处理技术,或者其他大规模数据处理经验,熟练使用java/Pathan/SQL /Hadoop/Hive/Impala/Spark/MPI等语言;

高级数据分析师工作的职责内容 篇11

职责:

1、对海量数据清洗、分析、挖掘、建模,参与模型的维护、部署、评估工作,并形成相应的模型产品;

2、深入研究公司数据源,整理和发掘数据价值,形成数据产品并推动落地;

3、深入了解互联网金融信贷业务模式,分析客户的基本属性及行为数据;

4、对贷后资产包进行精细化客户分群、客户画像,撰写深入的客户分析报告,建立与产品、客群、业务环节相适应的细分模型。

岗位要求:

1、本科以上学历,统计学,数学,计算机等相关专业,较好工程能力优先考虑;

2、1-3年以上数据分析/模型开发经验,具有较强的数据整合,数据分析/挖掘,和解决业务问题的能力;

3、熟练使用SQL,Python进行数据分析和模型开发;

4、精通多种机器学习算法,并具备良好的模型调优能力;

5、能够整体搭建数据架构,构建高质量的特征,建立完善的特征体系;

6、有大型互联网金融公司从业经验。

高级数据分析师工作的职责内容 篇12

职责:

1、深入了解商业业务,挖掘业务问题和痛点,通过商业分析为公司运营决策、产品规划、运营规划提供数据支持;

2、负责建立以客户为中心的数据体系,分析客户行为特征,提供相应的运营及CRM建议;

3、以数据为依托制定精准营销模型,对营销进行数据分析和评估,提供数据报表和改善建议,提升营销效果;

4、建立商业反欺诈模型;

5、整合运营数据分析与应用需求,设计运营相关数据产品;

岗位要求:

1、2年以上数据分析、数据挖掘等项目经验,统计学、应用数学、计算机、信息学、经济学等相关专业本科以上学历;

2、熟练掌握数据分析或统计学的基础理论和方法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等),并具备相关项目经验;

3、熟悉数据库技术,熟练运用SQL,能高效的与技术团队进行沟通;

4、具备良好的数据敏感度,能从大量数据提炼核心结果,并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑;

高级数据分析师工作的职责内容 篇13

职责:

1、负责使用网站分析工具,对全站的流量进行统计、分析和监控,分析流量的来源、关键词、访问深度,停留时间等维度,能得出相应的逻辑给出指导意见;

2、根据网站的架构和逻辑,对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析,对站内搜索行为作分析统计,对品类,页面内容的改进做指导;

3、对平台的用户行为路径做统计分析,设置转化目标和布局跟踪代码,实时监控转化漏斗的各个环节,并且提出相对应的优化意见;

4、对已经形成订单的客户和订单管理系统中收集来的数据做整理,按照相应的逻辑进行分类,并配合其他市场人员进行营销和推广;

5、对各个推广平台的数据进行整理,统一优化整个系统的数据资源配合进行全渠道营销设计数据分析和挖掘方案,从大量数据中总结规律、挖掘潜在价值,产出数据分布规律、变化趋势、关联关系和分类聚类;

6、根据公司业务需求,进行数据分析并提供决策依据;

7、参与模型涉及算法测试。

岗位要求:

1、数学、统计、计算机、电子、自动化相关专业本科及以上学历,一年工作经验及以上;

2、有数据分析、挖掘等相关工作经验,有独立制作过敏捷BI或仪表盘的更佳;熟悉数据挖掘模型的特征工程、模型调参、模型评估、落地优化的全过程,熟悉随机森林、GBDT、逻辑回归、SVM等模型的更佳;

3、熟练掌握任一种分析工具,例Python、SPSS、SAS、R语言、MatLab;

4、对电商业务有一定了解,熟悉Google Analytics 或者 Omniture 按照电商网站的类目逻辑和转化路径漏斗逻辑来布局数据监控代码,并且测试数据的准确性,形成相关的报表;

5、具有良好的需求文档、设计文档编写能力。

高级数据分析师工作的职责内容 篇14

职责:

1.对海量业务数据进行处理和分析,发现和跟踪其中的问题。能够从业务和产品的角度出发,利用数据发现产品、系统或是业务的瓶颈,并提出优化的方案

2.分析海量用户行为数据,优化用户生命周期流程,提升用户规模

3.利用数据挖掘,机器学习等技术解决实际问题,比如实现模块或流程自动化,业务报表系统的建设,离线数据流程的建设,数据可视化等

4.建立各种业务逻辑模型和数学模型,帮助公司改善运营管理,节省成本

任职要求

1.计算机、数学、统计相关专业,本科及以上学历

2.熟练掌握:mysql、hdfs/hive/数据库使用,较强的数据库及 SQL 能力,并对 Hadoop 技术体系有所了解和研究

3.具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的能力,能够承受工作中的压力,专注数据的价值发现和变现转化

4.工作认真、负责、仔细,有良好的团队合作精神,良好的分析问题能力、沟通技巧及数据呈现能力

高级数据分析师工作的职责内容 篇15

职责:

1.与业务部门对接,进行在线教育产品、内容推荐策略的培训,解答产品相关问题。与业务团队沟通市场战略,了解在线教育,共同完成业绩项目;

2.与产品、研发团队对接,及时后台管理系统的问题,提出数据看板的改善方案;

3.系统的建立监控分析预测体系,及时发现功能使用问题,优化用户体验;

4.研究用户画像、定期进行用户行为数据分析、梳理产品使用的核心场景,提高市场投放和运营策略的收益能力。

任职资格:

1.全日制本科学历及以上,2年以上相关经验;

2.熟悉在线教育行业;有基本数据运营的知识,有互联网平台相关工作经验;

3.有使用易观千帆、七麦数据等第三方数据平台的实战项目经验;

4.有使用神策、微信小程序、GrowingIO等数据分析工具的使用和有埋点经验;

5.熟悉SQL、hive、excel等数据查询及分析工具;对数据敏感,能独立进行数据分析;

6.能快速掌握业务知识,发现问题,分析问题并提出解决方案;

7.具有良好的沟通能力及抗压能力;有优秀的团队合作意识,善于沟通协调各部门合作。

高级数据分析师工作的职责内容 篇16

职责:

1、负责公司大气数据分析业务产品的开发指导,数据可视化方案的构建;

2、负责处理客户的现场咨询、环境分析研判指导、数据分析指导、专家会商等需求;

3、负责区域大气污染成因分析指导及分析报告模板编制;

4、负责协助重要项目实施的技术指导和技术支撑工作。

任职要求:

1、大气科学、环境科学、大气物理或气象等相关专业博士,或硕士特别优秀者;

2、掌握大气污染理论,对污染扩散模型、污染预警、污染溯源等技术有实践经验;

3、对环保业务部门(包括环保局、监测站、环科院等)的具体工作了解,有相关工作经验者优先;

4、要求创新能力强,善于利用新方法新工具解决新问题;

5、具有较强的逻辑分析能力和文字表达能力,善于和人交流。

高级数据分析师工作的职责内容 篇17

职责:

1、研究大数据新技术分析发展方向;

2、负责数据仓库逻辑模型、物理模型的分析、设计和建立,开发报表,进行数据分析;

3、负责数据仓库的业务探索(Business Discovery)以及信息探索(Information Discovery)的工作;

4、负责对原始数据进行加工清洗;

5、参与数据平台的设计、开发、维护与优化,满足上层数据运营体系各项需求;

6、参与应用分析平台的系统分析、设计以及实现工作;

任职要求:

1、对数据敏感,熟悉数学建模整个过程,拥有国家/国际数学建模获奖经历优先考虑;

2、熟悉常用的数据分析算法及数据挖掘算法,熟悉机器学习算法的原理及应用,熟悉R、Python等至少一种挖掘工具;

3、3年以上软件类AI/BI项目开发经验,1年以上架构设计经验,具有大型门户/AI/BI等大型项目架构设计经验优先;

4、熟悉数据仓库实施方法论,熟悉数据建模,了解数据仓库体系架构,了解数据集市;

5、熟悉主数据、元数据、数据质量等企业数据管理相关的体系和方法;

6、熟悉与架构设计相关的数据存储/性能调优等相关领域知识;能够解决项目过程中的技术难题;

7、熟悉逻辑模型和物理模型建模、中间层模型理论以及多维模型的设计;

8、理解BI系统建设各层面,对BI建设思路和建设方向有清晰的认识,至少熟悉一种设计工具进行ETL,如Tableau/QlikView/Cognos/BO/Datastage/SAS/SPSS等;

9、能够熟练的使用Kettle等开源ETL工具进行开发者优先;

10、熟悉linux,使用Shell, python脚本经验优先;

12、熟悉Hadoop/Spark生态系统,例如Hive、Hbase等,有实际的集群搭建和使用经验者优先;

13、有大数据平台建设经验者优先。

高级数据分析师工作的职责内容 篇18

职责:

1、对基础数据进行分析,开发衍生变量;

2、针对数据金融全流程,负责相关风险模型的开发工作;

3、建立模型监控体系,有效跟踪模型实施效果并持续优化;

4、采用机器学习算法在风险领域的建模实现。

岗位要求:

1、本科以上学历,计算机信息类、数学,统计学,金融、物流等相关专业;

2、有2年以上数据分析工作经验,有银行信用卡中心、互金、电商等工作经验者优先;

3、具备较强的数据敏感度与数据分析能力,熟悉常用统计方法,熟练掌握SAS、PYTHON、R、SQL等一种或多种数据统计分析工具;

4、有策略分析及报表开发经验者优先;

5、数据逻辑清晰,业务理解能力强,具备良好的沟通与协作能力,善于发现问题并解决问题;

6、对互联网金融常用第三方数据源熟悉且有运用经验者优先。

高级数据分析师工作的职责内容 篇19

职责:

1、协助分析师搜集行业相关信息,为相关需求者提供更准确的信息。

2、协助部门经理完善部门管理制度。

3、协助数据分析师进行演讲讲座,定期为需求者讲解金融二级市场最新趋势,以及对需求者进行交易分析

4、对基本面、技术面进行分析研究,给出行情走势分析和判断,撰写研究报告上交公司,

5、分析大盘行情走势,为其他部门提供有价值的信息

任职要求:

1、年龄:20-45岁,五官端正,性格开朗,责任心强,组织纪律性;反应灵敏,执行力强。

2、热爱金融行业,有励志于长期发展这个行业的意愿,

3、接受公司安排的免费、统一的专业学习培训

4、具有良好的人品与职业操守,踏实细致的工作作风,良好的沟通能力和团队合作精神。

高级数据分析师工作的职责内容 篇20

职责:

1、负责公司整体日常销售和相关KPI考核报表的输出和分析。

2、负责和品牌对天猫、京东等平台店铺的在线交易数据的对账、差异处理及结算跟踪。

3、公司货品库存数据的校对及在途数据跟踪。

4、公司400万会员数据和10亿以上的交易数据分析帮助销售部门提供建议和指导。

5、领导交办的相关数据分析和处理工作。

任职要求:

1、有3年以上数据统计、处理、分析相关经验;

2、本科及以上学历,数学、统计等相关专业;

3、熟练使用EXCEL/PPT,熟悉数据库尤佳;

4、具备较好的沟通能力和协作能力;

5、责任心强、工作细致。

高级数据分析师工作的职责内容 篇21

职责:

1、收集部门数据需求,协助完成日常运营指标体系搭建;

2、挖掘数据背后的市场方向、规律、短板,为业务提供决策依据;

3、分析运营与推广需求,固化常规数据报表,提升数据支持运营与推广的能力;

4、通过数据分析工具,满足业务方对数据的各类取、过滤、分析等需求;

5、完善数据评估机制,推动公司的数据化运营。

任职要求:

1、本科以上学历,数学/计算机/商业分析等与数据分析相关专业;

2、3年以上互联网从业经验,有用户型产品数据分析经验者优先,有保险、汽车、高速公路等行业经验优先;

3、具有较出色的资料和信息收集、分析、消化的能力,能够描绘用户画像,输出推广分析类报告和方案;

4、熟练掌握SQL,熟悉R、Python、MongoDB、Spark中任一种数据工具/语言;

5、熟练使用Excel、PPT、Tableau或Google系常用数据整理工具和图表制作工具;

6、数据敏感度高,逻辑分析能力强,良好的沟通能力。

高级数据分析师工作的职责内容 篇22

职责:

1、 数据报表及数据工具开发,支持部门数据化运营;

2、 负责数据的集成、清洗、变换和规约,负责模型的建立、评估、部署、监控和优化;

3、 深入分析和挖掘海量数据,通过数据建模等方法提取有用信息;

4、 依据数据及模型分析结果为决策层提供决策依据;

5、 其他上级交代的工作。

任职资格

1、大学本科或以上学历,数学、统计学、计算机科学等专业优先考虑;

2、一年以上数据分析相关经验;

3、熟练使用SQL/Oracle语言;

4、熟练使用任意一种数据分析工具如Python、R、SPSS、SAS等;

5、掌握统计分析、分类、聚类、逻辑回归、关联规则等数据分析和挖掘方法;

6、沟通理解能力强,执行力强,具备良好的团队协作能力。

高级数据分析师工作的职责内容 篇23

职责:

1. 负责股票app的数据分析体系建设;

2. 负责股票app中数据埋点;

3. 挖掘数据背后的市场方向、规律、短板,为业务提供决策依据;

4. 分析运营与推广需求,固化常规数据报表,提升数据支持运营与推广的能力;

5. 通过数据分析工具,满足业务方对数据的各类取、过滤、分析等需求;

6. 完善数据评估机制,推动公司的数据化运营。

任职要求:

1. 统计学、经济学、计算机相关专业,本科以上学历,5年以上数据经验;

2. 熟练掌握SQL,熟悉R、Python、MongoDB、Spark中任一种数据工具/语言;

3. 熟练使用Excel、PPT、Tableau或Google系常用数据整理工具和图表制作工具;

4. 有过搭建数据分析体系经历,有独立开展分析研究项目经验;

5. 良好的商业嗅觉和数据敏感度,丰富的数据分析经验,能从海量数据提炼核心结果 ;

6. 具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神。

高级数据分析师工作的职责内容 篇24

职责:

1、负责移动业务安全管理平台运营数据支撑,平台作业运营策略、量化指标、数据考核统计与分析等工作;

2、负责安全管理平台资源管理,负责相关月度、周度数据报告的定期产出,结合业务数据进行运营分析;

3、协助管理人员进行日常工作统筹支撑 ;

4、协助管理人员进行项目整体控制;

任职资格:

1、本科以上学历,具备2年含(以上) 运营数据分析工作经验;

2、对移动公司的体系安全管理业务运行有一定的了解;

3、有一定基础运维、LINUX 和 数据查询分析工作经验;

4、认真细致;善于思考和发现问题,并能独立解决问题;有一定的抗压能力;

5、尊重客户,团队协作意识强,良好的沟通协调能力,良好的文档编写能力

高级数据分析师工作的职责内容 篇25

职责:

1、业务数据的抽样、清洗、转换、整合与统计,深度挖掘用户属性,用户行为特征,能够建立用户画像;

2、能够结合业务需求,处理数据、加工指标、分析建模,并根据不同需求运用数据挖掘方法建立模型解决实际问题;

3、设计数据分析指标体系,能够依据数据分析结果,发掘潜在问题;

4、通过用户数据针对复杂的商业问题,设计、规划、实现基于数据的解决方案,充分挖掘数据的商业价值

任职要求:

1、.计算机、统计学、数学、数理统计等相关专业本科及以上学历,3年以上工作经验或相关工作经历;

2、熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具,如:python、R等;

3、能将各类业务需求转化为适合的数学模型;

4、熟悉并能熟练使用机器学习算法,如:kmeans,SVM,决策树,GBDT,随机森林等;

5、良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验

6、有模型部署经验优先,熟悉hive,spark优先;

7、汽车行业相关工作经验优先;

高级数据分析师工作的职责内容 篇26

职责:

1 协助管理CRM系统内相关数据,及制定相应数据标准。

2 协助建立并完善销售营收数据分析及评估体系。

3 主导营收和业务检讨相关报表的定期产出,并按业务部门要求提出相关管理分析内容。

4 与业务部门紧密沟通,了解业务实际情况和数据之间的关联关系。

5 以数据为依托,结合与业务人员的沟通,分析销售日常行为动作,并给出改进建议。

6 按需求制作多维度的数据分析报表。

任职要求:

1 本科及以上学历,统计学、市场管理等相关专业。

2 逻辑思维能力强,有较强的数据分析能力。

3 可熟练使用系统工具进行数据处理。

4 良好的沟通能力和团队协作能力。

5 具备较强的抗压能力。

6 可准时独立的完成工作。

高级数据分析师工作的职责内容 篇27

职责

1.定义业务人员行程数据标准,数据指标以及使用规则

2.收集和管理业务人员日常行程数据,整理成报表

3.分析业务人员行程,总结其中的问题,提出业务人员行程改进方法

4.统计业务人员业绩、单量等相关数据,综合业务人员日常行程,提出优化方法

5.领导交代的其他事项

任职要求:

1.大专及以上学历,20-30岁

2.熟练使用excel各种统计分析公式

3.责任心强,对工作认真

高级数据分析师工作的职责内容 篇28

职责:

1、负责预订中心数据统计分析挖掘、发现问题以提供策略建议,并配合策划并落实精准营销方案;

2、理解业务的方向和战略,产出有效的数据模型,形成分析报告,提供数据支持;

3、规划数据分析应用项目,开展并推动项目应用和发展;

4、负责与技术部的后台产品沟通优化和完善公司的数据分析体系。

任职资格:

1、本科及以上学历,统计学、数学等相关专业,2年以上数据统计分析工作经验;

2、有必备的统计建模能力,熟悉常用的算法,会使用常用分析软件,比如R,Python等尤佳;

3、具备良好的商业直觉和数据敏感度,能够捕获数据价值;

4、责任心强、诚信敬业、善于沟通,具有良好的团队合作精神;

5、具有较强的逻辑分析和判断能力。