高级数据分析师的基本职责
“xiaozhi87”通过精心收集，向本站投稿了12篇高级数据分析师的基本职责，下面就是小编给大家带来的高级数据分析师的基本职责，希望大家喜欢，可以帮助到有需要的朋友!
篇1：高级数据分析师的基本职责
职责：
1、构建分析体系、报表体系和指标体系，并根据业务发展和需求分析情况进行维护和优化;
2、构建辅助分析用的数据产品、分析模型，不断提升分析效能和分析模版的复用性;
3、熟练使用数据仓库，灵活应用分析工具和方法，进行可靠的趋势判断和预测、归因;
4、深入理解公司战略，通过商业项目的需求调研、数据分析、数据挖掘等，为管理层提供积极的数据反馈和决策支持;
5、能够结构化、可视化编写商业数据分析报告，洞察数据背后的规律和问题，为运营产品推广等业务决策和动作提供支持;
6、开展行业和竞争对手分析，定期提交行业及竞争对手分析报告。
职位要求：
1、本科及以上学历，数学、统计等专业优先;3年以上数据分析经验，互联网经历优先;
2、熟练应用统计分析方法，如聚类分析、主成分分析、决策树分析、回归分析等;
3、熟悉sql/python/R，擅长excel及PPT，了解SPSS/SAS等，掌握1-2个可视化工具;
4、数据和商业市场敏感，能主动发现和识别业务问题，进行项目分析和业务优化应用落地;
5、面对海量需求，能以结果为导向，准确识别判断需求重要性和优先级，合理规划分析计划;
6、具有较强的沟通协调、项目推进、产品思维、逻辑思维、数据可视化、数据解读和业务洞察能力;
7、为人踏实、勤奋，具有较强的稳定性;自驱力、创新和执行力强。
篇2：高级数据分析师的基本职责
职责：
1.结合公司投放计划，对投放过程、结果、上下游数据、用户生命周期、回收效率、用户价值等，进行数据监控，建立数据模型，进行投放分析，并建立过程指标与预警机制，如发现异常快速定位问题原因，提出建议
2、具有较强的主动性，能够根据业务现状主动发现问题，形成有效的数据分析方案，推动数据分析结果的应用落地;
3、建立用户增长模型，对流量增长及结合产品创新落地有丰富的落地经验，指导公司用户增长、流量增长;
4、对于不可直接监测的短视频、新媒体、事件营销等新型投放方式，建立监测方法、评估模型，并具有一定的业务能力，能够参与业务并提炼分析
5、能够结合不同投放方式的效果分析，形成基于数据分析的投放策略，投放方法、优化方案，并能输出給团队成员
岗位要求：
1.3年以上互联网流量获取及电商等行业分析经验;深入理解流量增长模型，及有较强推动力经验者优先;
2.具有一定的投放实操经验，一定的业务增长能力，并有较强的数据分析、提炼能力
3.具备敏锐的洞察、分析能力，有严谨客观的分析态度和良好的沟通表达能力、具备时间管理能力。
4.对新鲜事物较为敏锐，如有短视频、新媒体、事件营销等分析经验者优先考虑;
5.对增长黑客模型有深刻认知并实践者优先考虑;
篇3：高级数据分析师的基本职责
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;
篇4：高级数据分析师的基本职责
1. 深刻理解公司的产品和业务模式及数据内容，以量化分析的方法驱动决策，通过分析多维度数据，建立客户全生命周期价值管理模型，为不同客户设计优化相应营销和产品策略，满足客户需求同时达到公司业务和盈利增长;
2. 通过定量分析的方法从业务全流程发现优化改进点，跟踪产品的整个流程，从前端流量、运营、风险等各个方面利用数据分析提高产品各个环节，最终完成业务线指标;
3. 为各类产品、运营、风控、市场渠道等创新项目，提供可行性分析及产品效果检验的数据支持，推动不同的创新产品的孵化落地;
4. 负责输出针对海量业务数据进行深度及多维度分析，如用户画像、关联度模型、NPV/PV，响应模型预测及预警模型等，参与建立并优化公司的核心大数据决策体系;
篇5：高级数据分析师的基本职责
职责：
1、构建并完善苏宁易购榴莲社区运营数据分析体系，建立业务数据模型。
2、负责内容电商业务相关的分析工作，通过对数据的收集、统计分析与利用，编制分析报告，提出业务管理的改进建议;
3、针对内容用户进行专项数据分析，包括但不限于用户生命周期价值、留存、流水、用户画像分析等，为运营决策提供数据支持;
职位要求：
1、3年以上移动互联网数据分析经验，有视频、直播、内容公司经验优先;
2、良好的数据敏感度，对全生命周期的数据工作有深刻理解，包括：埋点、数据提取、数据处理、可视化、分析与建模;
3、能独立完成数据提取与清洗，分析业务问题，并能够基于分析结论提出改进方向;
4、精通EXCEL、PPT，能使用SQL数据库等软件;
篇6：高级数据分析师工作的基本职责
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，支持临时型研究项目，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. 参与产品上线前的预估，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，监控与发现问题、将数据转化为可落地的和有说服力的洞察，辅助推进业务决策
岗位要求：
1、数据分析相关工作经验，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、具备大数据的处理能力，掌握hive、SQL等相关数据提取工具，熟练使用R或Python、excel、SAS/SPSS、PPT等工具;
3、具有较强的思维逻辑能力，良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果;有丰富的数据分析、挖掘、建模的经验;
4、具备良好的沟通协调能力，有独立开展分析研究项目经验;
5、一定的抗压能力和和团队精神;能有效的推动数据结论的落地
篇7：高级数据分析师工作的基本职责
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
篇8：高级数据分析师工作的基本职责
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。
篇9：高级数据分析师工作的基本职责
职责：
1. 数据收集设计：根据项目目标，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. 数据分析辅助：配合业务分析团队和算法团队，进行用户标签体系模型搭建，知识图谱建立和维护，项目数据分析辅助。
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. 流利的英语读写能力将是加分项。
3. 3年以上相关工作经验，扎实的编程基础，熟悉Java、python等编程语言，有海量文本数据处理经验优先;
4. 能够使用MySQL，Python，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情。
6. 了解tableau等统计软件
7. 有强烈的上进心和自我提升的意愿，对大数据和AI技术有饱满的热情
篇10：高级数据分析师工作的基本职责
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。
篇11：高级数据分析师岗位的基本职责概述
职责：
1.挖掘数据背后的市场方向、规律、短板，为业务提供决策依据;
2.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;
3.针对项目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,为项目、运营决策、用户营销、渠道推广优化等提供决策支持和优化方向;
4.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;
5.借助阿里大数据平台(数据银行、策略中心为主)，为品牌提供全方位的数据赋能服务，包括但不限于淘内外投放提效，电商营销计划制定、消费者洞察、产品/生意策略指导及优化等。
6. 能够深入理解各行业品牌/产品特点，结合品牌痛点和市场挑战提供定制化的行业策略分析、数据运营规划思路及落地执行建议，将基于数据的分析转化为可执行的商业洞察。
7. 分析服务品牌消费者行为数据、品牌营销数据，由数据总结经验、反推结果;
8. 为品牌企业数据营销提供有价值的数据分析结果，产出对业务有直接推动作用的策略建议;
9. 有机会参与算法研究和针对战略问题的深度分析;
10. 确立品牌营销数据分析报告的商业模式;
11.作为项目成员独立完成基于大数据或BI项目的部分实施开发工作
12.直接与客户沟通，能理解客户真实需求，并需要时给客户在技术/数据挖掘提供相关培训
任职要求：
1.本科及以上学历，统计学、计算机、数学心理学专业优先
2.市场研究、数字营销、电商、大数据分析等相关领域大品牌客户服务经验
3.具有较强结构化思维、逻辑思维能力，优异的学习能力;
4.对数据敏感并有数据想象力，具备优秀的信息整合和分析能力，善于通过数据洞察市场或商业现象，了解互联网常用的数据分析方法和思路。
5.优秀的逻辑思维及发散性思维，PPT撰写及指导能力以及优秀的沟通能力和提案能力。
6.熟练使用SPSS 等数据统一分析工具。
7.有数据银行、策略中心服务经验者优先。
篇12：高级数据分析师岗位的基本职责概述
职责：
1. 负责大学/学科排名项目，包括方法设计、结果分析、报告撰写等;
2. 组织、落实各类数据调查或采集计划;
3. 研究市场需求、业务需求和行业动态，开发新排名;
4. 参加各类会议和活动，进行主题演讲;
5. 完成上级安排的其他工作任务。
岗位要求：
1. 博士学位，有长期海外经历者优先考虑;
2. 优秀的数据建模和分析能力，主导过指数研究工作者优先;
3. 优秀的中文、英文报告撰写能力;
4. 优秀的演讲、沟通能力;
5. 认同创业文化，事业心强。
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