高级数据分析师的主要职责10篇

高级数据分析师的主要职责有哪些？我们知道，岗位职责是一个具象化的工作描述，可将其归类于不同职位类型范畴。下面小编给大家带来了高级数据分析师的主要职责10篇，供大家参考。

高级数据分析师的主要职责【篇1】

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。

高级数据分析师的主要职责【篇2】

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。

高级数据分析师的主要职责【篇3】

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;

高级数据分析师的主要职责【篇4】

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。

高级数据分析师的主要职责【篇5】

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。

高级数据分析师的主要职责【篇6】

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。

高级数据分析师的主要职责【篇7】

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。

高级数据分析师的主要职责【篇8】

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。

高级数据分析师的主要职责【篇9】

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。

高级数据分析师的主要职责【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