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高级数据分析师岗位的主要职责精选

2022-08-21 08:22:00 收藏本文 下载本文

“cococoear”通过精心收集,向本站投稿了14篇高级数据分析师岗位的主要职责精选,下面小编为大家带来整理后的高级数据分析师岗位的主要职责精选,希望大家能够受用!

高级数据分析师岗位的主要职责精选

篇1:高级数据分析师的岗位职责

职责:

1、 对市场合作渠道效果数据进行分析,出具分析报告,提出优化效果的可行性方案;

2、 产出部门周/月/季度运营报告,为部门决策提供数据支撑和建议;

3、 基于用户行为、年龄、学历等多维度分析,为市场投放提供专业建议;

4、 基于流量、转化率等市场核心指标、异常数据监控分析,满足部门日常数据运营需求。

任职资格:

1、本科及以上学历,2年以上数据分析工作经验;

2、较强的逻辑判断,严谨的分析态度;

3、具备敏锐的业务洞察力和数据分析技能,具备较强的分析能力;

4、自发、主动、注重细节,精益求精,积极向上。

篇2:高级数据分析师的岗位职责

职责:

1.与客户沟通,理解、细化客户的数据分析需求,了解客户对数据需求背后的目的,更好地为客户提供解决方案。需求范围包括:企业网络舆情、品牌网络口碑、消费者洞察、社会化运营数据、产品体验和创新等;

2.根据商业背景和相关行业背景,搭建清晰的研究框架,设计研究方案,将客户需求落地;

3.基于多维大数据以及不同数据特点,使用公司自有大数据分析工具,洞悉数据背后的信息,满足客户的分析需求;结合自身和团队的研究经验,基于数据洞察结果提出合理的解决方案和意见,提升数据价值;

4.承担分析报告撰写的主笔工作;

5.管理数据分析团队,并与其它团队高效协同工作。

任职条件

1.本科以上学历;

2.有5年以上的咨询公司、广告/公关公司或大型企业市场研究或用户研究部门工作背景;

3.对制造、快消、互联网、零售等行业及商业模式有一定的了解,对数据有较高的敏锐性;

4.具备数据操作能力,熟练使用excel,熟练使用SPSS等至少一种统计软件;

5.具备独立完成PPT制作,报告撰写能力;

6.良好的英文写作能力,能撰写英文分析报告;

7.良好的沟通与表达能力,能与客户对接需求。

篇3:高级数据分析师的岗位职责

职责:

1、 清晰认识公司的业务方向和战略重心,建立基于业务场景的数据分析框架和完善的数据报告流程规范。

2、 定期追踪公司关键指标,并从销售端、用户端、活动营销等业务层面解析大盘波动原因,洞察业务动作。

3、 基于对业务的深度理解,通过数据挖掘与分析,针对公司关键指标以及运营各业务线输出专项分析报告,及时发现问题,为运营决策、用户营销、等提供决策支持和优化方向。

4、 与产品、项目运营、车商运营等团队开展跨部门协作,基于数据分析的结论提出解决方案并落地执行。

任职资格:

1.全日制本科或以上学历。;

2.数学,经济学、统计学、计算机、心理学等和数据处理高度相关专业,3年互联网公司数据分析工作经验。

3.具有较强结构化思维、逻辑思维能力,优异的学习能力,对数据敏感,具备优秀的信息整合和分析能力,能够形成清晰的业务观点和前瞻判断,了解互联网常用的数据分析方法和思路。

4. 熟练使用sql,熟悉各种数据技术平台,例如: hadoop、 mysql等,能高效的与数据技术团队进行沟通。

篇4:高级数据分析师的岗位职责

职责:

1、通过对数据的敏锐洞察以及定性和定量分析,迅速定位内部问题、发现潜在机会,独立编写分析报告,并提出可落地方案; ;

2、协助推进、建立完善的业务指标监控体系,针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析;

3、梳理业务常规分析体系、常用指标体系,根据日常数据监控及项目分析,输出业务意见,为决策做支持,推进报表自动化项目、提升监控数据准确性。

任职要求:

1、本科以上学历,统计学、数学、计算机、市场营销等相关专业,3年以上年商业分析、运营分析经验;

2、具备较强的总结汇报能力,能做出深入的业务专项数据分析,并形成数据分析报告;

3、逻辑思维能力强,较强的业务和行业洞察;责任心强,踏实肯干,对业务有想法和热情;动手和实操能力强;

4、熟悉网站流量分析,运营,了解各类营销活动场景,善于活动分析;

5、熟练操作SQL、EXCEL, PPT,至少掌握一种分析工具,如R,SPSS、SAS等。

篇5:高级数据分析师的岗位职责

职责:

1、数值预报模式计算及调试,平台功能开发,环境业务数据统计分析;

2、网格化监测大数据统计分析、排放清单编制和空气质量模拟等工作;

3、为客户提供项目服务过程中的各级别数据分析服务,形成数据分析报告,为客户揭示污染过程成因、污染源与空气质量动态关系以及长期的大气污染治理措施建议;

4、 负责不断完善和创新数据分析架构,不断应用创新的数据分析工具,提升各类数据分析报告质量;

5、协助不断创新完善售前方案和投标方案,定期整理数据分析需求,配合各部门数据分析功能信息化;

任职要求:

1、大气科学、环境工程、应用数学和计算科学相关学科本科及以上学历;

2、3年以上相关领域从业或研究经验,大气科学、污染气象学、数理统计分析等相关专业优先;有大气污染防治、污染物来源解析、空气质量达标等相关大气项目经验,通过环保工程师资格考试者优先;

3、精通相关等办公软件、地图软件,掌握气象、空气质量、高斯模型,具有较强的数据统计分析能力,对空气质量、气象数据等具有统计经验。

4、掌握Origin和SPSS等数据分析软件及NCL、GrADS、Matlab等专业绘图软件,了解大气环境领域数值预报模式常用数据格式,如NetCDF,grd等,对空气质量数值预报模式如CMAQ、CMAx和WRF中尺度模式较为了解者优先;

5、思维逻辑能力强,具有良好的数据分析能力和报告撰写能力,有较强的沟通和学习能力,愿意投身于治理城市雾霾的创新事业中。

篇6:高级数据分析师工作的岗位职责说明

职责:

1、根据业务需求与数据需求,建立基于车联网业务的数据分析体系;

2、提供定期运营、车辆数据报表对各项数据指标进行监控,并进行可视化展现;通过分析提供分析报告及进行解读,用于洞察和了解客户需求,以指导业务工作;

3、协助业务数据收集整理,撰写数据分析报告,结合业务对多种数据源进行深度诊断性组合分析;

4、参与联合建模、特征变量系列产品和项目规划等,协助业务数据收集整理,撰写数据分析报告,结合业务对多种数据源进行深度诊断性组合分析;

5、能根据测试计划独立执行测试,负责对测试中发现的问题进行分析定位和跟踪报告,推动测试中发现的问题得到及时合理的解决。

6、对行业、新趋势进行信息收集,数据处理和研究分析,并结合业务提供相关建议。

任职资格:

1、数学、统计、计算机、运筹学等相关专业本科或以上学历;

2、熟悉SQL并能熟练使用各种分析工具如R、SPSS等挖掘工具;

3、具有良好的商业敏感度和数据分析技能;

5、对大数据有兴趣,良好的逻辑能力和问题分析能力,良好的团队合作精神;

6、有 Hadoop/Spark/Storm 实际经验的优先考虑,掌握数据挖掘相关算法的优先考虑;

7、具有汽车行业的意识和经验的优先。

篇7:高级数据分析师工作的岗位职责说明

职责:

1、对业务数据进行数据分析与挖掘,与用户研究团队一起合作进行数据分析、用户洞察工作;

2、基于用户研究团队方向,进行数据挖掘,构建和优化数据分析模型,针对具体场景进行专题分析;

3、能够对大盘、行业、目标市场、各种细分用户群体的业务数据进行分析,根据数据分析结论给出产品洞察,发现潜在的缺陷与机会,为业务决策提供数据支撑。

任职资格:

1、本科及以上学历,数学、统计学、计算机、数据挖掘等相关专业优先,3年或3年以上的大数据开发及数据分析经验;

2、对数据敏感,擅长分析、总结,能够将数据分析与业务相结合;

3、熟悉数据仓库和数据建模的相关技术细节,熟悉Hadoop生态组件;

4、至少熟练掌握一种查询工具(SQL、hive)和分析工具(SPSS、R语言、SAS等);

5、熟悉数理统计、数据分析、数据挖掘,常用数据挖掘方法和模型,有商业分析的基础;

6、熟悉各种抽样方法(分层,过抽样等),特征处理方法(缺失值处理,离散化等);

7、具有NLP处理工具、网络爬虫、结构化数据提取等使用/开发经验者优先。

篇8:高级数据分析师工作的岗位职责说明

职责:

1、负责产品数据体系生命周期的设计、建设和维护;

2、对业务问题进行深度挖掘分析,为公司决策、产品方向、营销策略提供具有价值的数据支持;

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、针对具体的业务事件,研究业务开拓中的局限性或亮点,进行数据分析并提出优化方案或提炼可复制的模板;

5、数据研究与分析,通过挖掘数据的内在关系,发现运营与推广中的问题,并推动问题的解决;

任职要求:

1、5年或以上零售、连锁、快消等行业经验;

2、具有扎实的统计学、数据分析、数据挖掘基础,能独立完成相应数据分析需求;

3、具有较强结构化思维、逻辑思维能力,优异的学习能力;

4、对数据敏感,具备优秀的信息整合和分析能力,能够形成清晰的业务观点和前瞻判断。

篇9:高级数据分析师工作的岗位职责说明

职责:

1 研究企业数据,进行数据挖掘和用户行为分析,为公司运营方向提出方案和建议。

2 通过先进的技术手段、科学的数据建模方式,对大数据进行挖掘、研究、分析、创新和优化;

3 和软件工程师对接,提出研发需求,并指导建立数据挖掘系统,协助完成模型系统的设计、测试和优化。

4 设计移动平台功能,开发新产品

5 完成领导交代的其他工作事项。

岗位要求:

1、大学本科及以上学历,数学、统计学、等相关专业;

2、3年以上数据挖掘或数据分析工作经验,有互联网、大数据行业从业经验者优先;

3、熟悉SAS、SPSS 、SQL、MATALAB等至少一种数据处理工具;

4、具备良好的沟通能力和业务素质,能独立构建模型完成分析工作;

5、具有良好的数据敏感度,对数据挖掘工作积极主动、有持久的热情和兴趣;

篇10:高级数据分析师工作的岗位职责说明

职责:

1、负责餐饮数据分析模型算法开发与改进(顾客偏好-菜品结构调整,最优价格调整,利润模型-成本管控)

2、负责针对业务及产品部门的数据分析相关需求,进行需求解析和试验设计等

3、承接餐饮行业视角的数据分析专项

4、搭建并完善业务的报表及监控体系,通过对数据的敏锐洞察,迅速定位内部问题或发现机会,针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析

5、建设与完善数据分析体系方法论,关注业务动态,解决业务的核心诉求,通过数据驱动业务增长的同时,挖掘流量、产品、策略的商业变现机会,驱动商业化业务发展

岗位要求:

1、统计、运筹、数学、应用数学、物理、信息技术、计算机等相关专业本科及以上学历

2、至少掌握一种数据分析建模工具(R/Python),可实现算法优化

3、熟练运用SQL/Hive,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验

4、有数仓搭建经验

5、3年以上大数据相关工作经历,至少有1-2个成功的中型项目经验

6、有较好的报告呈现能力

篇11:高级数据分析师的主要职责范本

职责:

1.对既有业务的数据的搜集、整理、提取、分配、统计、分析、预测、报告、挖掘,提交有效的分析报告;

2.对产品生命周期以及相关数据等进行深度的分析和挖掘;

3.对日常业务团队过程、结果分析,发现问题,给出解决方案,推动业务发展;

4.支持业务部门的报表处理及数据需求;挖掘分析主题,开展数据分析工作,基于数据分析成果,为管理层和业务部门提供商业策略分析、业务优化以及开发产品改善建议,持续改进运营效果;

5. 制定数据分析的工作流程和规范,确保数据信息安全;

6. 具备底层数据维护经验,能够独立完成常规数据库维护;

7. 检测所有投放渠道广告效果并对其投放数据进行分析,总结投放问题,提出并优化策略。

我们对您的期待:

1.本科及以上学历,三年以上数据分析经验,经验资深,有跨境行业优先考虑;熟悉仓储物流,销售分析;

2.对数据敏感、有较强的逻辑分析能力、文字表达能力和学习能力;

4.思维缜密、思路清晰,注重细节,较好的逻辑分析能力;

5.良好的文档撰写能力、口头表达能力和沟通能力;

6、对tableau或者帆软有一定的基础,能够带作品过来演示面谈。

篇12:高级数据分析师的主要职责范本

职责:

1、对公司app的整体数据进行分析并产出分析报告;

2、对APP产品功能使用数据等各方面数据进行分析并产出分析报告;

3、APP重要数据监控,数据异常波动需进一步分析并查找原因;

4、管理把控产品需求所需上报数据;

5、整理设计数据可视化报表,跟进并完成报表验收;

6、向服务端大数据团队提出数据查询的需求,跟进完成需求;

7、对接运营市场等其他部门,必要时提供数据支持;

任职要求:

1. 本科及以上学历,数学、统计学、计算机相关专业;

2. 3年以上移动互联网产品数据分析工作经验,熟练掌握Excel sql,具备专业的数据处理和分析能力,有较强的逻辑性;

3.针对产品问题能建立相应的数据模型,对数据有较强的敏感度,指导产品逻辑的设计和优化;

4.具备独立思考、分析问题的能力,能承受一定的工作压力;

5.有较强的团队合作意识及跨部门沟通能力。

篇13:高级数据分析师的主要职责范本

职责:

1. 负责主营业务的财务数据模型与动态定价模型设计;

2. 负责创新业务的用户行为数据整理与分析;

3. 负责运营支撑相关数据系统的设计与实施;

4. 负责数据需求对接流程优化;

5. 参与推荐系统建设,直接向CTO汇报。

任职资格:

1. 全日制大学本科及以上学历,数学、统计、计算机等相关专业;

2. 3年以上数据统计相关经验;

3. 强烈的责任心,良好的沟通能力,细致耐心的工作态度,为人开朗乐观;

4. 良好的学习能力,逻辑清晰,对数据敏感;

5. 具有简单开发与数据挖掘算法基础优先优先。

篇14:高级数据分析师的主要职责范本

职责:

1. 负责金融领域的大数据应用,利用机器学习建立金融行业数据模型,包括特征工程、数据建模、模型测试评估及模型应用等工作;

2. 建立高价值客户挖掘模型、产品推荐模型、RFM模型、流失预测等业务模型,基于模型结果提升客户业务价值;

3. 根据一方和三方数据源,对数据进行甄别、清洗和整合;

任职资格:

1. 本科及以上学历,具有统计、数学、计算机类专业背景,有金融行业建模经验优先;

2. 熟悉Python/R/SAS,至少3年以上数据挖掘工作经验,至少亲身完成一个中大型建模项目;

3. 熟悉各类机器学习算法,包括分类、逻辑回归、XGBoot、随机森林等,精通有监督式学习,无监督式学习,并使用最优化理论提升模型性能;

4. 自我驱动能力很强,积极学习能力较强,善于沟通,团队协作能力优秀;

5. 对银行业务特别是零售银行、风控业务了解优先

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