高级数据分析师的工作职责文本 篇1
职责：
负责业务相关数据收集、抽取(ETL)、整理、分析，并及时提供分析结果;
根据业务需要开发相关数据分析模型和算法;
为店铺活动策划和营销等项目提供数据支持，并及时向直线反馈;
对核心业务数据进行收集与挖掘，形成数据解读、分析报告，为业务提供数据分析服务，与业务部门合作开展业务专题分析;
支持业务团队的数据建设工作，负责日常业务数据指标的梳理和监控，协作推动业务部门的数据化运营。
岗位要求：
统招全日制本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业，1年以上python爬虫开发、数据处理及文本挖掘工作经验;
有Python爬虫、开发处理项目经验，熟悉数据采集、正则表达式Re，文本处理，文本挖掘，机器学习;
熟练编写SQL，熟悉关系型数据库hive，MySQL, SQL Server;
思维缜密、思路清晰，注重细节，较好的逻辑分析能力;
有电子商务行业经验优先。
高级数据分析师的工作职责文本 篇2
职责：
1.负责公司数据平台的开发与运营和技术团队建设。收集各项指标，建立各类分析模型所需要的数据框架
2.负责业务需求调研，梳理指标口径，丰富BI产品内容。有针对性进行数据分析建模
3.数据监控模型设计，代码规范性审核和作业调优。从分析过程中发现问题，提出改进或建议
4.完成分析报告，并按需求进行设计和优化
5.完成其他上司交待相关工作
要求：
1. 本科及以上学历，5年及以上有大型数据仓库/BI/数据分析的整体实施或管理经验，实际参与过数据分析类项目的需求、开发、维护等各项工作。
2. 熟练spss，R，SAS，Matlab, python,spark,hadoop等其中一个或多个统计分析软件;
3. 熟练掌握SQL编程和优化经验，熟悉ETL、报表、调度等多种产品。懂得BI报表制作，可视化展示，及制作分析报告模板
4. 有挖掘用户需求，落地需求成果，推动项目验收等相关经验
5. 有良好的数据思维，吃苦耐劳的精神和强抗压能力
高级数据分析师的工作职责文本 篇3
职责：
1、负责线上APP/小程序数据、线下门店运营数据分析工作;
2、设计产品功能的数据采集方案，并搭建产品的数据指标体系;
3、监测业务的日常数据，关注数据波动并能够及时分析和解读数据异常;
4、针对产品和运营相关的业务问题，能够进行量化分析和数据建模，并提出优化策略;
5、设计和分析A/B Testing实验以验证策略有效性，辅助业务决策。
岗位要求:
1、计算机科学、数据科学、统计学、应用数学等领域本科及以上学历;
2、敏锐的数据洞察力、严谨的逻辑思维能力和系统的分析总结能力;
3、熟练使用SQL语句、Mysql数据库操作;
4、熟练使用Python/R/SAS等数据分析工具;
5、熟练使用EXCEL/Tableau等数据可视化工具;
6、具备BI相关工作经验，参与过完整的数据采集、ETL、OLAP、数据分析和建模工作者优先;
7、有国内外互联网公司或其他行业的数据科学或用户增长经验者优先。
高级数据分析师的工作职责文本 篇4
职责：
1、跟工程师以及其他部门合作，搭建高效可用的基础数据平台;
2、参与数据挖掘做相关的用户画像，用户行为分析，商品推荐等;
3、深刻理解公司业务，运用数据分析相关模型、工具，挖掘业务层面可落地优化方案;
4、与业务人员一起制定A/B测试策略，并指导进一步的业务/产品优化;
5、与数据科学家配合，创建并实现模型，预测商品销量，从而指导优化库存结构;
职位要求：
1、数据分析相关领域的全栈选手;
2、对用数据解决产品、运营、预测等问题有极大热情;
3、乐于接受挑战，对新技术有强烈的学习意愿和强大的学习能力;
4、精通SQL 和具有Hadoop生态经验者优先;
5、熟悉tableau或者superset者优先;
高级数据分析师的工作职责文本 篇5
职责：
1.充分理解各个业务指标、各类标签的定义、规则，和数据架构师、研发工程师一起对数据质量进行保障;
2.参与大数据平台数据仓库建设，与开发团队一起建设数据仓库模型，快速支持公司决策、数据分析数据需要;
3.深入业务，理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，发现业务问题并提出行动建议;
4.对业务运作进行数据监测、分析、统计，持续改进产品与运营策略;
5.应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型进行场景预测、分析;
6.按照业务部门的需求或者数据分析需要，开发各类主题分析报表;
7.负责与业务部门沟通，准确把握和理解业务需求，对业务数据进行梳理分析，输出分析报告，为管理层提供决策支持;
8.结合数据挖掘工具，根据客户需求对数据进行收集、挖掘与整理 ，同时出具相关分析报告。
任职资格:
1.本科及以上学历，5年以上工作经验，数学、统计学、计算机或相关专业;
2.具备独立思考、分析问题的能力，针对运营问题建立相应的数据模型，对数据有较强的敏感度，能承受一定的工作压力;
3有数据建模实践经验(4年以上相关工作经验)者优先，熟练使用至少一种数据分析工具(R、Python、spss、sas等);
4.熟悉SQL语句，至少熟悉一种关系型数据库(MySQL、Oracle、DB2、SQL Server等)
5.了解基本的数据加工、计算、分析、数据管理方法与流程;
6.熟悉常用的大数据产品Hadoop、Spark、Hive等优先;
7.互联网行业数据挖掘分析经验或实际商务智能(BI)应用者优先;
8.具备专业的数据处理和分析能力，熟练使用办公软件，尤其是EXCEL/PPT等;
9.具备良好的表达、沟通与协调能力，保密意识。