数据分析师的岗位职责

时间:2022-09-12 19:30:57 作者:网友上传 字数:1789字

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第一篇: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。

第二篇:数据分析师岗位职责

职责:

1、主要协助分析师工作,包括数据整理、分析,行情分析、传达,技术分析、授课。

2、协助部门主管处理部门的日常事务;

3、协助部门部门做销售团队的数据统计及分析;

4、负责部门文化的建设和传播工作;

5、处理上级安排的其他工作。

职位要求:

1、喜欢金融,希望进入金融行业,实现财富自由的梦想;

2、需要具有良好的学习、沟通、分析判断、执行能力和团队协作精神;

3、有较强的人际沟通能力,文字组织能力和口头表达能力;

4、具备往管理岗位晋升的野心;

第三篇:数据分析师岗位职责

职责:

1.定期整理交易数据,向上级领导账户分析结果;

2.按照要求进行技术和基本面规律的分析,进行数据的搜集及整理;

3.严格执行公司各项制度,配合部门领导有关工作;

4.负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询;

5.遵守公司的各项管理制度,承办领导交办的其他工作。

要求:

1、对金融经济知识感兴趣,希望踏足金融圈的;

2、有无经验亦可,金融专业以及具有操作经验者优先考虑;

3、有较强的学习能力,公司提供完善免费的交易培训;

4、有求知欲,有集体荣誉感,有上进心,有赚钱的信心和欲望;

5、有冷静的头脑与不被别人影响的判断力,能够坚持己见。

第四篇:数据分析师岗位职责

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。

第五篇:数据分析师岗位职责

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。

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