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1、高级数据分析师工作主要职责模板高级数据分析师工作的主要职责模板 职责： 1、负责业务数据分析平台建设，设计有效的数据指标体系，支持业务日常运营和分析; 2、监控业务运营指标，发觉潜在风险，发掘潜在机会，为运营决策、业务流程优化供应支持; 3、依据实际业务状况，对数据进行建模和挖掘，与运营部门一起建立并持续完善数据分析模型; 4、参加数据清洗和过滤、数据处理、数据分析可视化等过程的研发。任职要求： 1、本科及以上学历，计算机、应用数学、统计及相关专业; 2、具备数据采集、清洗整理、分析建模等实力; 3、熟识数据建模、数据处理和数据可视化; 4、熟识SQL语言，会运用至少一种主流数据库，至少一种E
2、TL工具，至少一种分析和建模工具，至少一种数据可视化工具和方法; 5、熟识python语言; 6、良好的沟通沟通实力，较好的逻辑分析实力，擅长理解和分析业务，对数据敏感。高级数据分析师工作的主要职责模板2 职责： 1.以数据为基础供应分析结果和决策建议。2.利用数据挖掘技术，预料用户行为，发觉用户特征，能够对用户进行合理分群，分析产品用户流失问题，依据数据反馈不断优化产品模型。3.负责以数据驱动业务增长，把结论应用到产品/系统的优化。4.依据用户行为构建用户画像，解决特性化情感问题。5.定期评估产品功能改版对业务的影响。任职要求： _本科及以上学历，统计/数学/信息科学等专业优先。_年以上的数
3、据分析、数据产品工作阅历。_对业务数据逻辑敏感，具备良好的逻辑分析实力。4.具备统计学相关学问，数学模型相关算法如：回来、相关、因子、决策树、聚类等，并有实战阅历。5.娴熟运用hive、sql、Excel，熟识spss，R，SAS，Matlab,python,spark,hadoop其中一种工具进行数据分析建模。高级数据分析师工作的主要职责模板3 职责： 通过与客户深化沟通了解客户需求及潜在需求，开展营销需求询问，挖掘商业痛点并形成数据分析需求 通过深化的消费者洞察，娴熟运用各种分析工具为客户定制高度特性化的市场线上营销活动供应数据依据，以帮助客户更有效地与其顾客进行沟通 以实现业务目标为导向
4、，支持产品运营日常数据分析须要;深化分析挖掘数据，应用数据分析方法为产品运营以及广告投放策略供应方案与建议，跟踪执行效果 为业务供应解决方案，能够引导产品运营团队应用正确方法框架进行基于数据的产品运营 关注跟踪电商平台运营及市场营销领域的新玩法和技术发展趋势，跟踪竞争对手动态，分析对标竞争对手的产品组织市场策略等 任职要求 教化背景：高校本科及以上学历，数学、统计、计算机等专业毕业 工作阅历：五年以上工作阅历，其中三年以上商业数据分析、数据管理阅历，丰富的线下CRM及线上电商平台学问体系工作阅历(从事过美妆、母婴奶粉、快消零售等行业数据分析、数据挖掘建模分析阅历者优先) 必备技能：对数据具有足
5、够的敏感性和洞察力， 具备良好的学习实力、逻辑思维实力，情愿在数据分析领域深化钻研 沟通实力：优秀的沟通实力，对外能深化了解客户需求，对内能高效沟通协调解决问题 语言实力：娴熟的英文读写实力，良好的英文听说实力 计算机实力：娴熟运用windows系统以及office等基础应用软件，精通Excel 以及娴熟运用PPT 职业素养：对大数据行业有热忱，有数据新奇心，优秀的团队协作实力和执行力;能够在压力下完成工作，擅长与人沟通沟通，良好的亲和力，敏捷的处理问题实力，以及高效的办事风格。高级数据分析师工作的主要职责模板4 职责： 1、 客户周期的数据管理，负责每日、周、月业务团队日常数据监控及汇总输出
6、; 2、 与业务运营团队紧密协作，通过数据分析结果，应用于业务指标的监控及提升;对日常业务风险进行预警并传达至业务管理人员 3、 完善CRM产品的数据标签体系，实现数据系统化; 4、 建立有效长期的数据库，做好归档、保管工作，确保数据信息的平安; 岗位要求： 1、_年以上互联网数据分析相关工作阅历，统计学、数学等相关专业本科及以上毕业; 2、逻辑清楚、思维缜密、数据敏感度高，擅长把握问题本质，具备良好的沟通、协调和执行实力; 3、具有CRM系统相关阅历、具有数据管理及分析阅历优先; 4、良好的职业道德，高度的工作主动性和责任心，良好的团队合作意识; 5、能够承受较强的压力，有责任心、较强的内驱
7、力和快速学习实力; 高级数据分析师工作的主要职责模板5 职责： 1. 支持各种常规或临时数据分析需求; 2. 供应各类业务相关的分析及建议; 3. 通过建模深化挖掘用户或产品方面的有价值的信息; 4. 和各部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案; 5. 持续地改进数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作。任职要求： 1. 数学、统计、计算机及相关专业本科以上学历; 2. _年以上数据分析或数据挖掘方面阅历; 3. 有精彩的数据处理、分析实力，对数据敏感，能够从日常数据中分析用户行为、深度挖掘用户需求并提出优化建议。4. 熟识一种或者几种数据分析方面的工具，比如SQL、Excel(VBA)、SPSS、R、Python等; 5. 熟识一种或者几种主流数据库, 如Mysql、Oracle、MS SQL Server 、Teradata等;