数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)

时间:2024-04-06 作者:XY字客

范文是一种学习和进步的工具,通过模仿和创新,我们可以提高自己的写作能力。范文八:关于人际关系的范文,让我们学会与人相处和处理人际关系。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇一

职责:

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;。

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:

2、三年(含)以上数据分析或运营管理的相关工作经验;。

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。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇二

职责:

1.结合业务需求执行监控体系、分析体系实现的具体计划;。

3.规划数据产品:bi报表自动化;。

4.输出分析结论,有效帮助业务增长、孵化新项目;。

任职要求。

4.熟练掌握sql等相关数据提取工具,熟练操作excel、ppt等工具;。

5.具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神,有独立开展分析研究项目经验。**投递须知:请备注作品链接。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇三

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。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇四

职责:

1、负责搭建与完善和家网精准用户特征模型,数据营销获客模型;。

3、负责梳理数据产品需求,参与数据产品落地与运营;。

4、搭建全面的、准确的、反映业务特征的业务数据指标体系,及时发现与定位业务问题。

任职要求:

1、三年以上互联网行业数据分析、挖掘与建模经验;。

2、本科以上学历,数理统计、市场营销、广告相关专业;。

3、良好的内外部沟通协调能力,善于团队协作,做事主动积极;。

4、对数据敏感、逻辑思维能力强,有清晰的思路和数据建模方法论;。

6、熟练掌握至少一种脚本语言(python/shell/perl/php等);。

7、有对程序化广告投放策略优化经验的优先;。

8、有内容运营及内容推荐策略经验的优先。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇五

数据分析师需要使用数据库技术和统计分析软件,对企业内外部的业务数据进行处理、清洗和分析。以下是本站小编整理的数据分析师岗位的职责。

职责:

1.每日统计退货商品明细,周报退货分析至上级,后期跟进采购部处理进程以及结果;。

3.周报供应链健康情况:资金占比分布,库存状态,供应商风险;。

5.日跟踪订单入库付款情况,将情况日报至上级;。

7.协助上级进行财务审核等工作。

任职要求:

2、有独立进行数据分析项目,特别是电商行业数据分析的优先考虑;。

3、具有较强的数据分析能力和严密的逻辑思维,擅于通过数据分析发现业务规律;。

5、具备较强的沟通能力以及工作主动性,能协调带动团队共同努力;。

6、熟悉java或其他编程优先考虑。

职责:

2、协助销售部制定年度、季度、月度地区性销售目标,并追踪销售目标完成进度;。

3、各类业务数据分析汇总、趋势分析,为流程改善和业务发展提供数据支持;。

4、监督、推动部门各项工作的执行;。

任职资格:

1、本科及以上学历,具有金融、经济管理类专业优先;。

2、2年以上战略研究相关工作经验,具备战略规划、业务规划、分析研究经验者优先。

4、对数据敏感,擅长数据分析,能擅写运营分析报告;。

5、具备大型集团或企业战略运营管理相关工作经验者优先。

职责:

1.负责统计公司每天的数据报表,协助其他分公司完成需要的数据报表。

2.对项目及相关数据进行分析、挖掘,制作数据报表。

任职要求:

1.大专及以上学历,有英语基础的优先考虑。

2.年龄29岁以下,无专业和经验限制。

3.工作细心、耐心,具有出色的逻辑能力和对数据的敏感度,思维严谨。

4、熟悉office软件的常用功能,尤其熟练运用excel图表及数据处理。

5、有较强的理解能力、沟通能力及语言表达能力。

职责。

1.定义业务人员行程数据标准,数据指标以及使用规则。

2.收集和管理业务人员日常行程数据,整理成报表。

3.分析业务人员行程,总结其中的问题,提出业务人员行程改进方法。

4.统计业务人员业绩、单量等相关数据,综合业务人员日常行程,提出优化方法。

5.领导交代的其他事项。

任职要求:

2.熟练使用excel各种统计分析公式。

3.责任心强,对工作认真。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇六

销售数据分析师负责电商商品运营及数据分析并编制报表.对公司整体销售与库存数据分析。下面是本站小编为您精心整理的销售数据分析师的职责。

1.在sis部门经理领导下开展工作。

4.主动从各模式横向比较的数据分析中发现问题,提出解决方案。

9.具有良好的与各销售单位、营业所沟通的技巧,以正确的管理理念服务于一线。

10.完成领导交办的工作。

11.模式费用审核在规定时间内反馈。

12.完成领导交办的其他任务。

职责。

1、负责收集,反馈,整理,分析相关销售数据;。

2、配合进行各项项目管理及数据分析,参与实施过程及进度效率的管控;。

3、建立报表制度、定期发布数据分析报告,不定期开展数据专项研究;。

4、完成其他上级交办的任务。

任职资格。

1、大专以上学历,两年以上同类工作经验;。

2、数据分析能力强,能熟练运用和制作相关报表;。

3、具良好的沟通与协调能力,学习和表达能力强;。

4、责任心较好,能承担较强的工作压力。

(一)拟定备货计划。

1、根据业务员所分管区域及所管辖经销商的申请计划和公司库存及销售情况编制下月进货计划表,并交由领导审批。

2、做出进货成本核算并报备财务人员筹集资金发票。

3、根据制定出的进货计划表中机型数量报由仓储人员准备好下月进货所需仓位面积。

(二)拟定进货管理制度。

根据总部下达文件并结合实际情况制定合理进货制度。

(三)办理订货。

1、根据经销商提交订货单及要货计划等其他订货所需资料,审核资料完整性及经销商账面资金情况,办理订货流程并及时扣款。

2、及时跟踪机器的生产情况,在机器下线前提前一个礼拜通知经销商准备提货并办理提货手续。

(四)把关进销存。

每天及时跟进公司库存情况及销售情况,定期做需求表,包括日库存表,周提货分析表、月需求分析表。

职责:

1、熟练掌握excel,能流畅使用函数进行计算;。

3、了解零售运营,能够合理的配货、调货、补货;。

4、积极配合运营部接待代理商,向其介绍商品,做接单分析并合理提出每季买货意见;。

5、根据每周、日销售报表进行数据分析,并制作汇总表;。

7、完成领导交给的其他任务。

任职要求:

1、大专以上学历,工商、统计类相关专业;。

2、一年以上服装或者零售业货品进销存管理经验,优秀应届生亦可;。

3、熟悉操作word、excel等办公软件及erp系统;。

4、良好的表达和沟通能力;。

5、有较强的执行力;。

6、协助部门主管处理其他日常事务工作。

职责:

2、销量核查,参与奖金方案设计、计算与分析;。

3、拜访系统建立更新和维护,跟进拜访信息的收集和提交,提升信息完成质量;。

4、运用统计分析工具对运营过程的关键价值因素进行评价分析;。

6、参与年度销售指标与人员编制预算,负责跟踪并反馈销售队伍绩效分析,跟进销售部门的kpi管理。

任职要求:

1、大专及以上学历,数学、统计学、计算机应用等相关专业优先;。

2、熟悉数据分析方法及基础的业务知识,具备一定的项目管理能力佳;。

5、良好的沟通能力和团队协作精神,工作细致,责任心强,具有较强的抗压能力。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇七

职责:

1、负责为公司处理客户的相关工作,并协助经理的工作事务。

2、负责为客户提供理财咨询、建议服务,制定相应的投资组合和策略。

3、负责保持与客户沟通联系,为客户提供金融分析软件以及售后工作。

4、负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询。

5、负责根据客户的委托,帮助客户实施理财计划。

6、学习跟踪宏观经济发展动态,研究国际金融业的发展趋势及走向。

7、参与投资团队计划及策略的制定,精准的操作指令,进行投资风险监控。

8、有数据分析、统计的细心和耐心,思维敏锐,对数字敏感。

9、严格按照公司制定的投资规则,以日内短线投资的形式,争取盈利化。

【任职资格】。

2、敢想,敢做,有野心挑战高薪的你欢迎加入。

3、热爱互联网金融,对金融行业未来前景有清晰的认识,并愿意扎根下去。

4、公司提供全方位培训,提供无限晋升发展舞台。

5、良好的工作态度、良好的团队协作能力,能承受一定的工作压力。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇八

3、精通相关等办公软件、地图软件,掌握气象、空气质量、高斯模型,具有较强的数据统计分析能力,对空气质量、气象数据等具有统计经验。

5、思维逻辑能力强,具有良好的数据分析能力和报告撰写能力,有较强的'沟通和学习能力,愿意投身于治理城市雾霾的创新事业中。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇九

大家了解过证券数据分析师这个职业吗?这是隶属金融管理学的一个专业型非常强的专业,刚刚专业优秀毕业生可以在证券公司从事分析师的工作!以下是:证券数据分析师简历欢迎大家参考!

三年以上工作经验 | 男 | 26岁(1985年10月8日)

居住地:xx

电话:xxx

e-mail:xx@

最近工作 [ x年x个月 ]

公司:xx金融证券有限公司

行业:金融/投资/证券

职位:证券分析师 最高学历

学历:本科

专业:金融学

学校:xx理工大学

在证券公司任职***年,对于股票投资具有深入的研究,善于数据挖掘和财务分析,对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力,曾在知名财经杂志发表文章数篇,得到读者的欢迎。

能够承受巨大的工作强度,抗压能力强,工作责任心高,团队合作意识佳,希望在证券行业继续发展。

求职意向

到岗时间: 一周以内

工作性质: 全职

希望行业: 金融/投资/证券

目标地点: 西安

期望月薪: 面议/月

目标职能: 证券分析师

20xx /x—至今:xx金融证券有限公司[ x年x个月]

所属行业:金融/投资/证券

研发部 证券分析师

1、 负责通过股市报告会、面谈等形式,营销理财服务;

2、 负责分析目标板块的上市公司的基本面,列出投资原因,并给出风险提示;

3、 负责宏观经济、政策走向分析及解读;

4、 负责协助基金经理,对持仓比重、结构、品种做出建议;

5、 负责协助其他分析师进行投资组合的配置。

20xx /x--20xx /x:xx金融证券有限公司 [ x年x个月]

所属行业:金融/投资/证券

市场部 证券分析师

1、 负责为客户提供投资理财咨询;

2、 负责组建及管理投资顾问团队,维护投资渠道;

3、 负责维护客户关系,推广并销售公司的金融理财产品;

4、 负责通过数据、技术面的.分析来进行股票买卖的实盘操作;

5、 负责定期召开投资报告会,培训客户经理的投资分析知识。

20xx /x--20xx /x:xx金融有限公司 [ xx个月]

所属行业: 金融/投资/证券

投资部 证券分析师

2、 负责跟踪****行业动态,并对行业内变化个股做出分析评价;

3、 负责维护客户,为客户提供咨询服务;

4、 负责***基金的交易,并指导交易员完成交易指令;

5、 负责培训下属员工以及分配部门任务。

20x x/x --20xx /x xx理工大学 金融学 本科

语言能力

英语(良好) 听说(熟练),读写(良好)

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇十

4、推动用户与销售经营生产数据的.融合通过用户指标、跨部门数据合作等不断推进用户数据应用。

1、本科学历,数学、统计学、计算机相关专业;

4、熟悉主流的数据分析方法(回归分析、关联分析、预测分析等)及数据统计模型。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇十一

4、研究用户画像、定期进行用户行为数据分析、梳理产品使用的核心场景,提高市场投放和运营策略的收益能力。

1、全日制本科学历及以上,2年以上相关经验;

2、熟悉在线教育行业;有基本数据运营的知识,有互联网平台相关工作经验;

3、有使用易观千帆、七麦数据等第三方数据平台的实战项目经验;

4、有使用神策、微信小程序、growingio等数据分析工具的使用和有埋点经验;

6、能快速掌握业务知识,发现问题,分析问题并提出解决方案;

7、具有良好的沟通能力及抗压能力;有优秀的团队合作意识,善于沟通协调各部门合作。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇十二

下面,我给你介绍一名合格的数据分析师需要具备的五大基本能力和素质。

1、态度严谨负责。

严谨负责是数据分析师的必备素质之一,只有本着严谨负责的态度,才能保证数据的客观、准确。在企业里,数据分析师可以说是企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师,应具有严谨、负责的态度,保持中立立场,客观评价企业发展过程中存在的问题,为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据,隐瞒企业存在的问题,这样做对企业发展是非常不利的,甚至会造成严重的后果。而且,对数据分析师自身来说,也是前途尽毁,从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑,因为你已经不再是可信赖的人,在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以,作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度,这也是最基本的职业道德。

2、好奇心强烈。

好奇心人皆有之,但是作为数据分析师,这份好奇心就应该更强烈,要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来,并且通过数据分析,给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师,好奇心也越不容易满足,回答了一个问题,又会抛出一个新的问题,继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神,才会对数据和结论保持敏感,继而顺藤摸瓜,找出数据背后的真相。

3、逻辑思维清晰。

除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过:结构为王。何谓结构,结构就是我们常说的逻辑,不论说话还是写文章,都要有条理,有目的,不可眉毛胡子一把抓,不分主次。

通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的,我们要考虑错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解,同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构,在深度思考后,理清结构中相互的逻辑关系,只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

4、擅长模仿。

在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的,它能帮助数据分析师迅速地成长,因此,模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法,而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓,理解其分析原理,透过表面达到实质。万变不离其宗,要善于将这些精华转化为自己的知识,否则,只能是“一直在模仿,从未超越过”。

5、勇于创新。

通过模仿可以借鉴他人的成功经验,但模仿的时间不宜太长,并且建议每次模仿后都要进行总结,提出可以改进的地方,甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神,只有不断的创新,才能提高自己的分析水平,使自己站在更高的角度来分析问题,为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化,墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。

听到这里,小白就掰着手指头算自己符合几条优秀数据分析师的素质和能力。

mr.林继续说道:这些素质能力不是说有就有的,需要慢慢培养形成,不能一蹴而就。

文档为doc格式。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇十三

而数据分析也越来越受到领导层的重视,借助报表告诉用户什么已经发生了,借助olap和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了,通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么,通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识,找出趋势,为决策层的提供有力依据,为产品或服务发展方向起到积极作用,有力推动企业内部的科学化、信息化管理。

(1)facebook广告与微博、sns等网络社区的用户相联系,通过先进的数据挖掘与分析技术,为广告商提供更为精准定位的服务,该精准广告模式收到广大广告商的热捧,根据市场调研机构emarketer的数据,facebook年营收额超过20亿美元,成为美国最大的在线显示广告提供商。

(2)hitwise发布会上,亚太区负责人john举例说明:亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐,通过客户分类,测试统计,行为建模,投放优化四步,运营客户的行为数据带来竞争优势。

此外,还有好多好多,数据分析,在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的:比如在营销领域,有数据库营销,精准营销,rfm分析,客户分群,销量预测等等;在金融上预测股价及其波动,套利模型等等;在互联网电子商务上面,百度的精准广告,淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多,以至于数据分析师也越来越受到重视。

然而,现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息:在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员,以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国,受过专业训练并有经验的数据分析人才,未来三年,分析能力人才供需缺口将逐渐放大,高级分析人才难寻。也就是说,数据分析的需求在不断增长,然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手,要么不懂得如何清洗数据,直接把数据拿来就用;要么乱套模型,分析的头头是道,其实完全不是那么回事。按俗话说就是:见过猪跑,没吃过猪肉。

为此,我对自己的规划如下:

第一步:掌握基本的`数据分析知识(比如统计,概率,数据挖掘基础理论,运筹学等),掌握基本的数据分析软件(比如,vba,matlab,spss,sql等等),掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学,营销理论,投资基础知识,战略与风险管理等等)。这些基础知识,在学校里尽量的学习,而且我来到了和君商学院,这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西,增强我的数据分析能力。

第二步:参与各种实习。研一开始我当时虽然有课,不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职,内容是为三星做竞争对手分析,当然分析框架是leader给定了,我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作,不过通过兼职,我接触到了咨询行业,也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子,做和vba的事情,虽然做的事情与数据分析无关,不过在公司经常用vba做一些自动化处理工作,为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车,在那里兼职了一个多月,参与了大众汽车销量数据短期预测的项目,一个小项目下来,数据分析的方法流程掌握了不少,也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的,如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在,我来到新的地方实习,也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计,其实也算数据分析的一种吧,通过码头的数据实施调度,通过码头的数据进行决策,最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目,最重要的就是业务流程的把握,我也参与项目最初的需求调研,和制定工作任务说明书sow,体会颇多。

第三步:第一份工作,预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者it公司吧,主要是做数据分析这块比较强的公司,比如fico,埃森哲,高沃,瑞尼尔,ibm,ac等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些,学会在实际中应用所学,学会数据分析的流程方法,让自己成长起来。

第四步:去自己喜欢的一个行业,深入了解这个行业,并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务,是因为未来必将是互联网的时代,电子商务必将取代传统商务,最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外,电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力,可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。

第五步:未知。我暂时没有想法,不过我希望我是在一直的进步。

能力:

1、一定要懂点战略、才能结合商业;。

2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。

3、一定要有globalview、才能打单;。

4、一定要懂业务、才能结合市场;。

5、一定要专几种工具、才能干活;。

6、一定要学好、才能有效率;。

7、一定要有强悍理论基础、才能入门;。

8、一定要努力、才能赚钱;最重要的:

文档为doc格式。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇十四

3、跟进产品的分析需求,撰写业务分析报告,结合数据趋势提出产品阶段性优化建议;。

5、不断创新和改善已有的'异常数据监控方式,为产品运营提供可靠的数据支持;。

6、定期编制统计报表及分析简报。

8、为公司其他部门或项目提供数据挖掘支持,负责从数据的角度给出决策建议。

1、统计学、市场营销、数学、统计、计算机等相关专业大专以上学历;。

2、2年以上数据分析相关工作经验,对数据敏感,能从数据中发现问题、解决问题;。

3、熟悉公司产品及相关产品的市场行情,熟悉行业内各类数据分析指标;。

5、工作认真负责,具备良好的团队合作精神。

6、熟练使用excel、ppt等常用数据整理工具和图表制作工具。

7、熟悉erp(u9)、oa、mes管理系统,能快速有效提取需求数据。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇十五

5、参与推荐系统建设,直接向cto汇报。

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。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇十六

2、负责处理客户的现场咨询、环境分析研判指导、数据分析指导、专家会商等需求;。

3、负责区域大气污染成因分析指导及分析报告模板编制;。

4、负责协助重要项目实施的.技术指导和技术支撑工作。

1、大气科学、环境科学、大气物理或气象等相关专业博士,或硕士特别优秀者;。

2、掌握大气污染理论,对污染扩散模型、污染预警、污染溯源等技术有实践经验;。

4、要求创新能力强,善于利用新方法新工具解决新问题;。

5、具有较强的逻辑分析能力和文字表达能力,善于和人交流。

数据分析师的关键词分析与记录(模板17篇)篇十七

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。

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。

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。

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