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高级数据分析师岗位的具体职责

2023-06-25 07:25:13 文秘写作 打开翻译

高级数据分析师岗位的具体职责 篇1

职责:

1、日常数据监控,包括日报设计、开发、维护等,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;

2、针对运营环节中的问题、薄弱环节和漏洞,做详细分析报告以及优化方案的推进执行;

3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估,构建用户数据模型,挖掘用户属性及用户喜好等需求,为业务运营提供支持;

4、数据驱动运营,通过业务数据分析得到有价值的信息,为公司运营决策、产品方向、运营策略提供数据支持。

任职要求:

1、本科学历须211院校以上,硕士及以上学历不限院校,审计、统计、数学等专业背景优先;

2、三年(含)以上数据分析或运营管理的相关工作经验;

3、【懂业务】对数据驱动业务有深入理解,有很强的数据处理及数理统计分析能力,对数据与业务方面有足够敏感性,有较强的逻辑分析能力,有较强的独立思考能力;

4、【懂分析】有一定的数据统计和数据挖掘专业知识,具备利用数据分析问题、解决问题的能力;使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法;

5、【懂工具】精通使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件(SAS、SPSS、Eviews、R、Python等的一种或多种),精通SQL,熟悉数据采集,具备大数据处理能力,掌握Hive等相关数据工具;

6、熟悉报表工具,并可以熟练设计并开发报表;

7、具有互联网业务行业项目经验的相关经验者优先考虑,有用户行为数据分析经验者、团队管理或新人指导经验者优先。

高级数据分析师岗位的具体职责 篇2

职责:

1、 负责搭建数据模型,分析业务变化趋势,用数据驱动产品改进、业务发展,有互联网产品GrowthHacker相关运营经验,有研发或数据分析背景优先;

2、 专题性探索,深入数据,对现有业务漏斗分析、用户路径分析、其产品转化、留存率、用户画像等;

3、 深入理解产品、业务需求,通过数据挖掘分析商业前景和商业价值,为管理层决策提供数据支持;

4、通过数据驱动的方法,不断迭代 A/B测试试验;

5、关注整个用户生命周期 ,持续优化营销内容和流程设计;

6、建立和完善用户增长相关的数据探索工具,提升业务效率。

任职要求:

1、 本科或以上学历,统计学、数学、计算机等相关专业,熟练掌握算法、数据结构等基础知识;

2、 3年以上数据挖掘分析相关工作经验,参与过完整的数据采集、整理、分析、挖掘工作,有电商直播平台经验优先;

3、 掌握大数据海量数据处理技术,或者其他大规模数据处理经验,熟练使用java/Pathan/SQL /Hadoop/Hive/Impala/Spark/MPI等语言;

高级数据分析师岗位的具体职责 篇3

职责:

1、基于跨境电商的业务场景,理解业务指标体系,监测和衡量业务运营状况;

2、分析国际物流相关数据,发现业务的风险和机会,提供决策建议,推动方案落地执行,并进行效果监测&反馈,实现业务效率提升&业务成本降低;

3、其他专题/项目分析工作。

任职资格:

1、2年及以上数据分析经验,有物流供应链分析经验者优先;

2、熟练使用数据分析基本工具,Excel、SQL。

3、对业务&数据敏感,优秀的思维能力、分析能力及报告能力;

4、精通英语,能常驻海外者优先。

高级数据分析师岗位的具体职责 篇4

职责:

1、负责公司大气数据分析业务产品的开发指导,数据可视化方案的构建;

2、负责处理客户的现场咨询、环境分析研判指导、数据分析指导、专家会商等需求;

3、负责区域大气污染成因分析指导及分析报告模板编制;

4、负责协助重要项目实施的技术指导和技术支撑工作。

任职要求:

1、大气科学、环境科学、大气物理或气象等相关专业博士,或硕士特别优秀者;

2、掌握大气污染理论,对污染扩散模型、污染预警、污染溯源等技术有实践经验;

3、对环保业务部门(包括环保局、监测站、环科院等)的具体工作了解,有相关工作经验者优先;

4、要求创新能力强,善于利用新方法新工具解决新问题;

5、具有较强的逻辑分析能力和文字表达能力,善于和人交流。

高级数据分析师岗位的具体职责 篇5

职责:

1. 对接风控模型团队,参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期,解决不同场景下的风控业务问题,包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。;

2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法,熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。

3.协助部门建立风险数据库,了解同行业最新模型及分析技术,结合业务现状进行模型优化;

4、完成领导交办的其他工作

技能:

1、熟悉Scala、Java、Python语言

2、熟悉SQL,关系型数据库(如:mysql、postgresql)和NoSQL(Redis、MongoDB)

3、熟悉各类数学算法,从数据中发现现有系统和算法的不足,提出改进的算法并推动实现

4、了解大数据Hadoop、Spark生态系统组件

5、良好的沟通、学习、团队协作能力

6、有统计学数学知识,海量数据处理、数据分析和挖掘项目经验优先

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