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1、高级数据分析师工作的基本职责高级数据分析师工作的基本职责1职责：1、数据收集设计：依据项目目标，设计爬取数据的关键词，与爬虫工程师沟通对接数据收集工作。2、数据处理和清理：对海量业务数据进行处理和分析，清洗文字信息，数据标签。3、数据分析协助：协作业务分析团队和算法团队，进行用户标签体系模型搭建，学问图谱建立和维护，项目数据分析协助。专业及其他要求：1、计量经济学、运筹学、信息系统、统计学、计算机软件相关专业，硕士优先；2、流利的英语读写实力将是加分项。3、 3年以上相关工作阅历，扎实的编程基础，熟识Java、python等编程语言，有海量文本数据处理阅历优先；4、能够运用MySQL，Pyth
2、on，Excel完成数据查询与清洗；5、对解决非结构和非标准的数据问题有巨大的热忱。6、了解tableau等统计软件7、有剧烈的上进心和自我提升的意愿，对大数据和AI技术有饱满的热忱高级数据分析师工作的基本职责2职责：1、对海量业务数据进行处理和分析，发觉和跟踪其中的问题。能够从业务和产品的角度动身，利用数据发觉产品、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，比照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
3、约成本任职要求1、计算机、数学、统计相关专业，本科及以上学历2、娴熟驾驭：mysql、hdfs/hive/数据库运用，较强的数据库及SQL实力，并对Hadoop技术体系有所了解和探讨3、具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的实力，能够承受工作中的压力，专注数据的价值发觉和变现转化4、工作仔细、负责、细致，有良好的团队合作精神，良好的分析问题实力、沟通技巧及数据呈现实力高级数据分析师工作的基本职责3职责：1、负责出行平台层面司乘用户分析，给平台相关业务及策略建设输入洞察和方法；2、形成天、周和月度的分析报告，传递给公司管理层并进行定期汇报；3、可独立完成针对特定问题的分析解读，支持临时型探讨项
4、目，产出用户留存及迁移的分析结论，用于输出给各品类优化营销产品的运营策略；4、参加产品上线前的预估，上线时的数据埋点，上线后的效果评估及优化，构建乘客端营销工具的分析体系。5、保持数据敏感，监控与发觉问题、将数据转化为可落地的和有劝服力的洞察，协助推动业务决策岗位要求：1、数据分析相关工作阅历，了解用户需求，互联网相关领域优先，应用数学，统计学，计算机，经济学相关专业硕士优先；2、具备大数据的处理实力，驾驭hive、SQL等相关数据提取工具，娴熟运用R或Python、excel、SAS/SPSS、PPT等工具；3、具有较强的思维逻辑实力，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
5、分析、挖掘、建模的阅历；4、具备良好的沟通协调实力，有独立开展分析探讨项目阅历；5、肯定的抗压实力和和团队精神；能有效的推动数据结论的落地高级数据分析师工作的基本职责4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，为业务供应决策依据；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实力；5、通过数据分析工具，满意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年以上数据阅历；2、娴熟驾驭SQL，熟识R、Pytho
6、n、MongoDB、Spark中任一种数据工具/语言；3、娴熟运用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验，有独立开展分析探讨项目阅历；5、良好的商业嗅觉和数据敏感度，丰富的数据分析阅历，能从海量数据提炼核心结果；6、具备良好的抗压实力、沟通实力和团队精神。高级数据分析师工作的基本职责5职责：1、探讨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究（Business Discovery）以及信息探究（Information Discovery）
7、的工作；4、负责对原始数据进行加工清洗；5、参加数据平台的设计、开发、维护与优化，满意上层数据运营体系各项需求；6、参加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，熟识数学建模整个过程，拥有国家/国际数学建模获奖经验优先考虑；2、熟识常用的数据分析算法及数据挖掘算法，熟识机器学习算法的原理及应用，熟识R、Python等至少一种挖掘工具；3、3年以上软件类AI/BI项目开发阅历，1年以上架构设计阅历，具有大型门户/AI/BI等大型项目架构设计阅历优先；4、熟识数据仓库实施方法论，熟识数据建模，了解数据仓库体系架构，了解数据集市；5、熟识主数据、元数据、数据质量等企业数据管
8、理相关的体系和方法；6、熟识与架构设计相关的数据存储/性能调优等相关领域学问；能够解决项目过程中的技术难题；7、熟识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楚的相识，至少熟识一种设计工具进行ETL，如Tableau/QlikView/Cognos/BO/Datastage/SAS/SPSS等；9、能够娴熟的运用Kettle等开源ETL工具进行开发者优先；10、熟识linux，运用Shell，python脚本阅历优先；12、熟识Hadoop/Spark生态系统，例如Hive、Hbase等，有实际的集群搭建和运用阅历者优先；13、有大数据平台建设阅历者优先。