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数据分析师岗位的主要职责

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数据分析师需要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。下面是小编为大家带来的数据分析师岗位的主要职责五篇,希望大家能够喜欢!

数据分析师岗位的主要职责

数据分析师岗位的主要职责1

职责:

1、配合产品、运营的需求,对用户行为数据进行数据挖掘、深度分析以及形成分析报告;

2、通过数据的挖掘,针对性的进行用户细分、关联推荐、精准营销等分析,提升营销效率和客户体验;

3、负责各渠道的每日运营、销售数据的收集和汇总,通过每天的数据,分析当前的运营情况并发现问题后与运营进行沟通解决;

4、监控、分析运营各渠道的销售指标完成情况,并将分析结果和建议给到运营进行优化和调整;

5、参与奖金的核算;

6、部门主管临时交办的工作;

任职资格:

1、大学本科以上,统计学、财务、数学等相关专业优先,有电商工作经验者为佳;

2、熟练word、excel等办公软件,熟悉SQL语言和BI分析工具优先;

3、有商业分析或咨询相关经验加分,有电商运营经验加分。

4、有较强的逻辑分析能力,对数字敏感;

5、善于沟通,工作细心,执行能力强,能承受一定的工作压力。细心、耐心,愿意从事繁琐的数据分析工作。;

6、具备沟通协调能力及团队合作精神;

数据分析师岗位的主要职责2

职责:

1、负责用户及相关数据(订单、产品等)的分析与探索;

2、基于业务场景进行专题分析,为业务决策提供数据支持;

3、以提升用户体验及终身价值为导向,进行数据挖掘并产生应用价值;

4、推动用户与销售经营生产数据的融合通过用户指标、跨部门数据合作等不断推进用户数据应用。

岗位要求:

1、本科学历,数学、统计学、计算机相关专业;

2、具有2年以上数据分析工作;

3、掌握SQL等数据库技术,能够独立编写mysql、oracle等数据库存储过程以及sql调优;

4、熟悉主流的数据分析方法(回归分析、关联分析、预测分析等)及数据统计模型。

数据分析师岗位的主要职责3

职责:

1.负责酷家乐业务数据分析,包括报表设计、数据建模等;针对产品和用户,有能力在海量数据中进行特征提取与分析;

2.配合平台产品或业务线线对其用户数据进行深度分析与挖掘,提供数据支撑,并持续优化分析系统;能独立完成业务数据建模;并将结果转化为运营指标;

3.完善数据报表体系,及时准确监控运营状况,并提供专业分析报告。关注产品线日常运营数据报表,从数据出发给业务部门提出相应的优化建议。

岗位要求:

1.熟悉并热衷于互联网产品,对业务有敏锐的观察力和数据洞见;

2.精通Excel、SQL、hadoop海量数据处理,有构建海量数据数据仓库经验优先,擅长python有计算机相关专业背景者优先;

3.对数字有敏锐的观察力,喜欢和数字打交道,严谨细致; 较强的分析能力,逻辑推理能力;

4.较强的书面及口头表达能力; 具有较强的自主学习能力,乐于接受挑战;

5.有责任心、具有团队合作精神,能承受一定的工作压力。

数据分析师岗位的主要职责4

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

数据分析师岗位的主要职责5

职责:

1. 负责构建公司数据分析平台,支撑业务专题分析和科学决策;

2. 与运营管理团队紧密协作,应用数据挖掘技术,把业务问题转化为数据模型,分析和挖掘业务机会和问题,支撑产品运营决策。包括不限于:用户聚类分析、Growth hacking分析、获客渠道效率分析、用户留存和激活分析,用户Cohort分析,用户CLV价值分析,运营人效分析、供需与运价预测、订单分发策略分析、交易诚信风控分析等等业务分析专题;

3. 研究大数据领域前沿的数据挖掘技术,并应用到业务分析实践中。

任职要求

1. 统计学、应用数学、计算机本科及以上学历,1-2年以上互联网行业、金融保险等行业的数据挖掘工作经验;

2. 扎实的机器学习和数据挖掘的理论基础和实践经验,熟悉hadoop、spark等分布式计算平台,有大规模数据处理和数据分析挖掘经验;熟练掌握SQL、R、SPSS、SAS、Python等数据处理和分析工具;

3. 对数据敏感,逻辑严谨,能快速理解业务,发掘业务场景和数据之间的联系;

4. 有较强的沟通能力,积极乐观、诚信、有责任心,具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。

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