高级数据分析师工作的基本职责10篇
高级数据分析师工作的基本职责有哪些?职责的意思是职务上应尽的责任,表示必须承担的工作范围、工作任务和工作责任。下面小编给大家带来了高级数据分析师工作的基本职责10篇,供大家参考。
高级数据分析师工作的基本职责(篇1)
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。
高级数据分析师工作的基本职责(篇2)
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。
高级数据分析师工作的基本职责(篇3)
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。
高级数据分析师工作的基本职责(篇4)
高级数据分析师工作的基本职责(篇5)
职责:
1、负责日常销售和运营端数据分析,能快速响应业务端需求,进行数据的梳理汇总和跟踪监控;
2、结合业务需求,对数据进行定性和定量分析;基于平台效果方面的数据建立业务分层数据模型;
3、能从数据分析角度支撑业务运营的决策,并对效果进行评估分析,不断推动业务优化。
职位要求:
1、本科及以上学历,计算机、统计学、数学等相关专业优先;三年以上数据相关工作经验,有一线互联网公司数据分析经验者优先;
2、精通excel和ppt,熟练使用SQL,熟悉主流数据库;
3、有较强的抗压能力、沟通能力和团队合作精神,有一年以上的管理经验者优先。
高级数据分析师工作的基本职责(篇6)
高级数据分析师工作的基本职责(篇7)
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。
高级数据分析师工作的基本职责(篇8)
职责:
1、负责新媒体广告投放效果分析工作;
2、负责公司会员客户各种属性与行为的分析工作;
3、负责会员销售中心会员数据的挖掘、分配、与回收工作;
4、负责电商部各种销售日报、月服的处理;
5、完成上级领导交办的其他工作。
岗位要求:
1、数学、统计、计算机等相关专业本科以上学历,有一年以上相关工作经验;
2、有良好的沟通技巧与语言表达能力;
3、掌握用其本SQL语句的使用,可以用SQL进行数据库相关查询;
4、熟练操作office软件,熟练掌握EXCEL表的大部分统计功能。
高级数据分析师工作的基本职责(篇9)
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;
高级数据分析师工作的基本职责(篇10)
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
高级数据分析师工作的基本职责(篇11)
职责:
1.应用分析建模、机器学习、文本挖掘等技术,对海量数据进行挖掘,发现其潜在关系等;
2.进行数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;
3.完成数据分析报告、建模报告、数据报表项目相关文档工作;
4.负责公司数据分析与挖掘项目的算法设计、开发及评估等工作。
任职要求:
1.计算机、统计、数学等相关专业毕业,3年工作经验以上;
2.能够利用工具进行筛选、合并、匹配等数据处理;
3.有数据分析、编制数据报表和编写数据分析报告等相关实践经验优先;
4.熟悉使用SASS、SPSS的使用。
高级数据分析师工作的基本职责(篇12)
职责:
1、负责产品数据体系生命周期的设计、建设和维护;
2、不定期开展专项数据分析,能迅速定位问题或发现机会,并形成数据分析报告,及时反馈;
3、定期输出专题分析报告,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。
4、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。
岗位要求
1、三年或以上互联网数据运营或数据分析从业经历,统计、数学、计算机专业等相关专业本科以上学历,具备数据仓库、数据可视化相关经验者优先;
2、具有扎实的统计学、数据分析、数据挖掘基础。熟练掌握SQL等相关数据提取工具技能,可熟练通过SQL独立完成相应数据分析需求,熟练掌握至少一种数据分析工具(SPSS、Python、R等),有一定的编程功底;
3、有不少1年的模型构建实操经验,丰富的数据模型建立和数据化运营经验,能够搭建根据业务数据和场景需求的定制化指数模型;
4、有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力,能够独立开展研究项目;
5、良好的逻辑分析能力和文字表达能力,具备数据分析报告讲解能力;
6、熟悉游戏业务,精通游戏数据逻辑,理解游戏社交、生态游戏,善于把握虚拟世界交互和玩家心理。