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最新高级数据分析师发展前景(14篇)

格式:DOC 上传日期:2024-03-20 19:59:25
最新高级数据分析师发展前景(14篇)
时间:2024-03-20 19:59:25     小编:admin

无论是身处学校还是步入社会,大家都尝试过写作吧,借助写作也可以提高我们的语言组织能力。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢?下面是小编帮大家整理的优质范文,仅供参考,大家一起来看看吧。

高级数据分析师发展前景篇一

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;

高级数据分析师发展前景篇二

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;

高级数据分析师发展前景篇三

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。

高级数据分析师发展前景篇四

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;

高级数据分析师发展前景篇五

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。

高级数据分析师发展前景篇六

1.负责网络分销客户,产品进销退及库存分析,发现库存大或少的及时提醒,销量突增的及时告知。

2.负责统计网络分销每周产品的发退同期比,对下滑产品及时提醒。

3.统计每月各区域的产品发退及销售排名,做好各产品的动销率明细表,统计退货产品排名,整理结论告知各区域业务。

4.每季度,半年做部门及各区域的产品数据分析,经营数据分析。

6.网络分销新品首印,加印数据分析。新品推广做好行业数据梳理。

7.各区域重点品销售进度数据统计,及时提醒各区域重点品的完成情况。

8.部门各区域绩效,回款等数据统计。

9.产品库存数据分析,提醒加印及销售。

高级数据分析师发展前景篇七

职责:

1、重点负责各大分类店铺商品采买;

2、核对顾客采买信息及快递地址信息、准确发货及整理订单数据报表;

3、公司大型营销活动时,如年中庆、店庆,协助新渠道专员负责在商场各店铺寻找、拍摄和推广特惠单品;

4、代购采用购物卡与店铺结算,每工作日下午与财务对账,凭购物小票平账后领出新制购物卡;

5、负责代购产品的售后服务问题跟进;

6、定期进行市场调研,协助渠道主管创新引流和流量转化手段;

7、定期整理周、月、季度销售数据报表及分析。

任职要求:

1、大专以上市场营销、电子商务专业优先;

2、有淘宝售前客服、服装销售、代购等相关经验;

3、熟练美图秀秀、ps等图形处理软件;

4、热爱销售,有事业心的,头脑灵活;

5、熟悉互联网络,熟练使用网络交流工具和各种办公软件。

高级数据分析师发展前景篇八

职责:

1、负责公司整体日常销售和相关kpi考核报表的输出和分析。

2、负责和品牌对天猫、京东等平台店铺的在线交易数据的对账、差异处理及结算跟踪。

3、公司货品库存数据的校对及在途数据跟踪。

4、公司400万会员数据和10亿以上的交易数据分析帮助销售部门提供建议和指导。

5、领导交办的相关数据分析和处理工作。

任职要求:

1、有3年以上数据统计、处理、分析相关经验;

2、本科及以上学历,数学、统计等相关专业;

3、熟练使用excel/ppt,熟悉数据库尤佳;

4、具备较好的沟通能力和协作能力;

5、责任心强、工作细致。

高级数据分析师发展前景篇九

职责:

1.搭建和完善数据中心的数据指标体系与监控预测体系,并推动系统化实现;

2.负责对市场、行业、竞争对手、产品、客户、业务运营等方面数据的收集、分析,完成整理出分析报告、提供数据支持、分析建议;

3.对公司经营管理、市场发展需求预测、市场运营决策、产品研发、销售策略、各部门业绩达标等方面提供数据支持,做出分析,编制分析模型,形成有效的结果;

4.负责对接业务部门数据需求,梳理后产品化,负责;

5.快速响应数据需求,通过现有的数据系统和提数平台获取数据并输出数据模型和分析报告,解读运营数据并提出应对策略,为管理决策提供支持;

6.形成一套完整有效的数据分析方法论,并在团队内进行分享和互动,提升整个团队的数据化运营管理能力。

任职要求:

1.大学本科以上学历,计算机科学、信息科学、人机交互、统计学、应用数学等领域专业,3年以上数据分析工作经验;

2.有产品的意识,能推动数据系统化以及系统交互的优化;

3.熟练使用各种办公软件,如ppt、excel等,能独立撰写数据分析报告;

4.熟练掌握sql或其他数据库语言,精通一种或多种数据挖掘算法(如聚类、回归、决策树等),熟练使用spss、python、r等任意一数据分析挖掘软件;

5.有爬虫爬取经验或使用python或perl等脚本语言提升数据处理能力的经验优先;

6.较强的数据敏感性、优秀的逻辑分析和学习能力、沟通表达能力、良好的逻辑思维能力和抗压能力。

高级数据分析师发展前景篇十

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。

高级数据分析师发展前景篇十一

职责:

1、商业嗅觉灵敏同时善于沟通,能够深入了解业务挖掘业务问题和痛点,通过商业分析为公司运营决策、产品规划、运营规划提供数据支持;

2、针对运营问题进行深度诊断,发现业务运营问题与机会点,辅助制定运营策略,提升运营效率;

3、通过大数据挖掘用户群体行为和属性特征,发掘用户价值;

4、整合运营数据分析与应用需求,设计运营相关数据产品。

任职资格:

1、3年以上数据分析工作经历,统计、数学、信息技术、生物统计、金融工程本科以上学历;

2、良好的商业逻辑分析能力,敏锐的商业嗅觉, 具备零售行业分析经验者优先;

3、丰富的项目的经验,有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力;

4、熟悉数据库技术,丰富的数据分析经验,熟练运用各种数据软件及工具。

高级数据分析师发展前景篇十二

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。

任职资格:

1、本科以上学历;

2、有3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。

高级数据分析师发展前景篇十三

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。

高级数据分析师发展前景篇十四

职责:

1、跟工程师以及其他部门合作,搭建高效可用的基础数据平台;

2、参与数据挖掘做相关的用户画像,用户行为分析,商品推荐等;

3、深刻理解公司业务,运用数据分析相关模型、工具,挖掘业务层面可落地优化方案;

4、与业务人员一起制定a/b测试策略,并指导进一步的业务/产品优化;

5、与数据科学家配合,创建并实现模型,预测商品销量,从而指导优化库存结构;

职位要求:

1、数据分析相关领域的全栈选手;

2、对用数据解决产品、运营、预测等问题有极大热情;

3、乐于接受挑战,对新技术有强烈的学习意愿和强大的学习能力;

4、精通sql 和具有hadoop生态经验者优先;

5、熟悉tableau或者superset者优先;

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