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数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇一
职责：
3.完善数据报表体系，及时准确监控运营状况，并提供专业分析报告。关注产品线日常运营数据报表，从数据出发给业务部门提出相应的优化建议。
岗位要求：
1.熟悉并热衷于互联网产品，对业务有敏锐的观察力和数据洞见;。
4.较强的书面及口头表达能力;具有较强的自主学习能力，乐于接受挑战;。
5.有责任心、具有团队合作精神，能承受一定的工作压力。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇二
职责：
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;。
5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。
岗位要求：
1、有很好的分析能力和报告展示能力，有很好商业嗅觉;。
4、严密的逻辑分析能力和良好的文档写作能力、较强的团队沟通协调能力。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇三
职责：
2、基于业务数据，深入挖掘用户价值，寻找提升业绩的切入点。
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。
任职要求：
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。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇四
职责:。
3、通过大数据挖掘用户群体行为和属性特征，发掘用户价值;。
4、整合运营数据分析与应用需求，设计运营相关数据产品。
任职资格:。
2、良好的商业逻辑分析能力，敏锐的商业嗅觉，具备零售行业分析经验者优先;。
3、丰富的项目的经验，有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力;。
4、熟悉数据库技术，丰富的数据分析经验，熟练运用各种数据软件及工具。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇五
数据分析师负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标。下面是本站小编整理的数据分析师的职责内容。
职责：
3.对竞争对手网站进行数据采集及分析评估;。
4.熟悉各种推广方式及精通营销规则;’。
5.有较强的组织执行策划能力，精通竞价排名规则。
岗位要求：
1.有较强的需求分析能力、逻辑推理能力、沟通协调能力;。
2.熟悉公司运作，对站外推广有独到的见解。
3.行业信息敏感度强，有媒体资源，懂ps，懂网页代码及软文协作的优先录用。
4.具备良好的职业道德素养。
职责：
2、理解业务的方向和战略，产出有效的数据模型，形成分析报告，提供数据支持;。
3、规划数据分析应用项目，开展并推动项目应用和发展;。
4、负责与技术部的后台产品沟通优化和完善公司的数据分析体系。
任职资格：
1、本科及以上学历，统计学、数学等相关专业，2年以上数据统计分析工作经验;。
3、具备良好的商业直觉和数据敏感度，能够捕获数据价值;。
4、责任心强、诚信敬业、善于沟通，具有良好的团队合作精神;。
5、具有较强的逻辑分析和判断能力。
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。
职责：
2、深入研究公司数据源，整理和发掘数据价值，形成数据产品并推动落地;。
3、深入了解互联网金融信贷业务模式，分析客户的基本属性及行为数据;。
4、对贷后资产包进行精细化客户分群、客户画像，撰写深入的客户分析报告，建立与产品、客群、业务环节相适应的细分模型。
岗位要求：
1、本科以上学历，统计学，数学，计算机等相关专业，较好工程能力优先考虑;。
3、熟练使用sql，python进行数据分析和模型开发;。
4、精通多种机器学习算法，并具备良好的模型调优能力;。
5、能够整体搭建数据架构，构建高质量的特征，建立完善的特征体系;。
6、有大型互联网金融公司从业经验。
职责：
4.监控、分析用户运营数据，根据运营数据提出产品构想、策略及计划;。
5.负责挖掘并分析行业的现状及需求，负责研究市场竞争对手的产品，进行分析对比，提供产品策略和运营建议。
岗位要求：
1、本科及以上学历，专业不限;3年以上工作经验;了解互联网电视业务，能够为运营工作提升设置合理的评估指标。
5、了解对比分析、聚类分析等基础的数据分析方法;。
6、具备成熟、职业化的思维方式，具有团队精神。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇六
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。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇七
职责：
6、根据公司业务需求，进行数据分析并提供决策依据;。
7、参与模型涉及算法测试。
岗位要求：
1、数学、统计、计算机、电子、自动化相关专业本科及以上学历，一年工作经验及以上;。
5、具有良好的需求文档、设计文档编写能力。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇八
职责：
2、深入研究公司数据源，整理和发掘数据价值，形成数据产品并推动落地;。
3、深入了解互联网金融信贷业务模式，分析客户的基本属性及行为数据;。
4、对贷后资产包进行精细化客户分群、客户画像，撰写深入的客户分析报告，建立与产品、客群、业务环节相适应的细分模型。
岗位要求：
1、本科以上学历，统计学，数学，计算机等相关专业，较好工程能力优先考虑;。
3、熟练使用sql，python进行数据分析和模型开发;。
4、精通多种机器学习算法，并具备良好的模型调优能力;。
5、能够整体搭建数据架构，构建高质量的特征，建立完善的特征体系;。
6、有大型互联网金融公司从业经验。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇九
职责：
4、通过洞察分析，制定详细的产品方案/营销策略/产品调整，并对落地结果持续追踪监控，及时调整持续优化，改进策略并推进执行。
6、根据产品、需求等部门的专题分析需求，编写相应的分析报告;。
岗位要求。
5、具有良好的沟通能力、优秀的分析问题能力、较强解决问题能力。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十
职责：
1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。
2、协助部门经理完善部门管理制度。
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，
5、分析大盘行情走势，为其他部门提供有价值的信息。
任职要求：
2、热爱金融行业，有励志于长期发展这个行业的意愿，
3、接受公司安排的免费、统一的专业学习培训。
4、具有良好的人品与职业操守，踏实细致的工作作风，良好的沟通能力和团队合作精神。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十一
职责：
1、负责构建数据挖掘与数据分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究;。
3、负责数据管理团队的建设工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展;。
4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。
任职资格：
1、数学、统计学,计算机软件相关专业全日制本科及以上学历，至少4年相关工作经验;。
4、对业务变化有敏锐的洞察力;能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解;。
5、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十二
职责：
1、负责公司整体日常销售和相关kpi考核报表的输出和分析。
2、负责和品牌对天猫、京东等平台店铺的在线交易数据的对账、差异处理及结算跟踪。
3、公司货品库存数据的校对及在途数据跟踪。
4、公司400万会员数据和10亿以上的交易数据分析帮助销售部门提供建议和指导。
5、领导交办的相关数据分析和处理工作。
任职要求：
1、有3年以上数据统计、处理、分析相关经验;。
2、本科及以上学历，数学、统计等相关专业;。
3、熟练使用excel/ppt，熟悉数据库尤佳;。
4、具备较好的沟通能力和协作能力;。
5、责任心强、工作细致。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十三
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。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十四
职责：
4、提供高级分析技术支持，并与内部及外部客户建立成功的长期合作关系;。
5、与团队内其他成员共同设计数据分析平台，建立数据分析的流程，规范和方法。
职位要求：
2、具备杰出的定量分析能力，在推动业务拓展方面拥有丰富的经验;。
6、具有较强结构化思维、逻辑思维能力，对数据敏感，具备优秀的信息整合和分析能力，能够形成清晰的业务观点和前瞻判断。
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数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十五
职责：
1、负责具体数据分析需求的实施工作，协调相关业务方和数据管理方协调数据资源;。
4、负责分析主题相关的日常沟通，协助项目经理把控客户需求边界，管控实施进度;。
5、配合项目经理编写相关项目交付文档、汇报材料，以及项目主题相关的交付工作;。
6、配合项目经理及业务方，对大数据分析应用技术进行可行性研究工作;。
任职要求：
1、具有独立的需求沟通、方案编制、模型开发能力;。
2、熟练使用sql、r、python等数据分析编程语言;。
4、具备良好的数据分析报告、汇报材料等文档编辑能力，具备一定的数据可视化能力;。
5、具备良好的文档编辑能力，从事过电网数据分析、咨询服务工作者尤佳;。
6、掌握一定linux系统操作能力，有数据分析环境部署经验;。
7、对hadoop、spark、hive等大数据技术有一定了解;。
9、具备较强的沟通能力强和服务意识，有扎实的数学基础，严谨的思维逻辑，学习能力强，能快速理解客户需求，并提出可行的解决方案。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十六
职责：
1、对基础数据进行分析，开发衍生变量;。
2、针对数据金融全流程，负责相关风险模型的开发工作;。
3、建立模型监控体系，有效跟踪模型实施效果并持续优化;。
4、采用机器学习算法在风险领域的建模实现。
岗位要求：
1、本科以上学历，计算机信息类、数学，统计学，金融、物流等相关专业;。
2、有2年以上数据分析工作经验，有银行信用卡中心、互金、电商等工作经验者优先;。
4、有策略分析及报表开发经验者优先;。
6、对互联网金融常用第三方数据源熟悉且有运用经验者优先。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十七
职责：
4、提供高级分析技术支持，并与内部及外部客户建立成功的长期合作关系;。
5、与团队内其他成员共同设计数据分析平台，建立数据分析的流程，规范和方法。
职位要求：
2、具备杰出的定量分析能力，在推动业务拓展方面拥有丰富的经验;。
6、具有较强结构化思维、逻辑思维能力，对数据敏感，具备优秀的信息整合和分析能力，能够形成清晰的业务观点和前瞻判断。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十八
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。
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。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇十九
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;。
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;。
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;。
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;。
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;。
13、有大数据平台建设经验者优先。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇二十
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
前景。
1、数据建模师。
这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师，更多偏向于中、小数据量，而且其使用更多更多是统计学的方法，而数据挖掘中的例如：决策树、神经网络、svm等在这里是根据不会涉及的。
2、数据挖掘工程师。
更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员，知道公司会员是到底如何?高、中、低低价值的会员构成，既可以后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。
这应该是数据分析师最高级别，有的公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市场动态，从而及时对战略进行不断优化。
数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇二十一
职责：
2.负责股票app中数据埋点;。
3.挖掘数据背后的市场方向、规律、短板，为业务提供决策依据;。
4.分析运营与推广需求，固化常规数据报表，提升数据支持运营与推广的能力;。
5.通过数据分析工具，满足业务方对数据的各类取、过滤、分析等需求;。
6.完善数据评估机制，推动公司的数据化运营。
任职要求：
1.统计学、经济学、计算机相关专业，本科以上学历，5年以上数据经验;。
4.有过搭建数据分析体系经历，有独立开展分析研究项目经验;。
5.良好的商业嗅觉和数据敏感度，丰富的数据分析经验，能从海量数据提炼核心结果;。
6.具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神。
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数据分析师的主题内容解析（汇总22篇）篇二十二
职责：
1、负责餐饮数据分析模型算法开发与改进(顾客偏好-菜品结构调整，最优价格调整，利润模型-成本管控)。
2、负责针对业务及产品部门的数据分析相关需求，进行需求解析和试验设计等。
3、承接餐饮行业视角的数据分析专项。
岗位要求：
1、统计、运筹、数学、应用数学、物理、信息技术、计算机等相关专业本科及以上学历。
2、至少掌握一种数据分析建模工具(r/python),可实现算法优化。
3、熟练运用sql/hive,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验。
4、有数仓搭建经验。
5、3年以上大数据相关工作经历,至少有1-2个成功的中型项目经验。
6、有较好的报告呈现能力。