大数据分析师岗位职责(合集)

时间:2022-09-12 19:27:12 作者:网友上传 字数:1818字

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第一篇:数据分析师岗位职责

职责:

1、数据收集设计:根据项目目标,设计爬取数据的关键词,与爬虫工程师沟通对接数据收集工作。

2、数据处理和清理:对海量业务数据进行处理和分析,清洗文字信息,数据标签。

3、数据分析辅助:配合业务分析团队和算法团队,进行用户标签体系模型搭建,知识图谱建立和维护,项目数据分析辅助。

专业及其他要求:

1、计量经济学、运筹学、信息系统、统计学、计算机软件相关专业,硕士优先;

2、流利的英语读写能力将是加分项。

3、 3年以上相关工作经验,扎实的编程基础,熟悉Java、python等编程语言,有海量文本数据处理经验优先;

4、能够使用MySQL,Python,Excel完成数据查询与清洗;

5、对解决非结构和非标准的数据问题有巨大的热情。

6、了解tableau等统计软件

7、有强烈的上进心和自我提升的意愿,对大数据和AI技术有饱满的热情

第二篇:数据分析师岗位职责

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。

第三篇:数据分析师岗位职责

职责:

1、搜集相关的外汇市场咨询,完善外汇品种资料库

2、研究外汇市场相关制度,分析外汇市场相关制度

3、完成外汇演讲讲座,定期为需求者讲解外汇市场最近趋势,以及对需求者进行交易指导

4、对基本面、技术面进行分析研究,给出行情走势分析和判断,撰写研究报告上交公司,供相关部门参考和使用,

任职要求:

1、年龄:20-55岁,五官端正,性格开朗,善于沟通,

2、本科以上学历、专业不限、经验不限,免费提供0基础岗前培训

3、有经验者、金融相关专业者、有金融从业相关证件者优先录取

4、退伍军人和应届毕业生优先录取、免费提供0基础岗前培训

5、热爱金融行业,有励志于长期发展这个行业的意愿

6、接受免费统一的专业学习培训和模拟训练;

7、认同公司的发展理念,愿意与公司共同发展,具有很强的工作责任心和团队合作精神。

8、需要具备良好的分析判断能力,对全球外汇,大宗商品,股票市场的运转有较深刻的认知和准确判断的能力,能独立完成相关领域的分析评论。

9、可接受公司安排的因公出差,出国深造

第四篇:数据分析师岗位职责

职责:

1、负责出行平台层面司乘用户分析,给平台相关业务及策略建设输入洞察和方法;

2、形成天、周和月度的分析报告,传递给公司管理层并进行定期汇报;

3、可独立完成针对特定问题的分析解读,支持临时型研究项目,产出用户留存及迁移的分析结论,用于输出给各品类优化营销产品的运营策略;

4、参与产品上线前的预估,上线时的数据埋点,上线后的效果评估及优化,构建乘客端营销工具的分析体系。

5、保持数据敏感,监控与发现问题、将数据转化为可落地的和有说服力的洞察,辅助推进业务决策

岗位要求:

1、数据分析相关工作经验,了解用户需求,互联网相关领域优先,应用数学,统计学,计算机,经济学相关专业硕士优先;

2、具备大数据的处理能力,掌握hive、SQL等相关数据提取工具,熟练使用R或Python、excel、SAS/SPSS、PPT等工具;

3、具有较强的思维逻辑能力,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、建模的经验;

4、具备良好的沟通协调能力,有独立开展分析研究项目经验;

5、一定的抗压能力和和团队精神;能有效的推动数据结论的落地

第五篇:数据分析师岗位职责

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Excelsql,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。

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