高级数据分析师工作的主要职责模板
职责：
1、负责业务数据分析平台建设，设计有效的数据指标体系，支持业务日常运营和分析;
2、监控业务运营指标，发现潜在风险，发掘潜在机会，为运营决策、业务流程优化提供支持;
3、根据实际业务情况，对数据进行建模和挖掘，与运营部门一起建立并持续完善数据分析模型;
4、参与数据清洗和过滤、数据处理、数据分析可视化等过程的研发。
任职要求：
1、本科及以上学历，计算机、应用数学、统计及相关专业;
2、具备数据采集、清洗整理、分析建模等能力;
3、熟悉数据建模、数据处理和数据可视化;
4、熟悉SQL语言，会使用至少一种主流数据库，至少一种ETL工具，至少一种分析和建模工具，至少一种数据可视化工具和方法;
5、熟悉python语言;
6、良好的沟通交流能力，较好的逻辑分析能力，善于理解和分析业务，对数据敏感。
高级数据分析师工作的主要职责模板2
职责：
1.以数据为基础提供分析结果和决策建议。
2.利用数据挖掘技术，预测用户行为，发现用户特征，能够对用户进行合理分群，分析产品用户流失问题，根据数据反馈不断优化产品模型。
3.负责以数据驱动业务增长，把结论应用到产品/系统的优化。
4.根据用户行为构建用户画像，解决个性化情感问题。
5.定期评估产品功能改版对业务的影响。
任职要求：
___本科及以上学历，统计/数学/信息科学等专业优先。
___年以上的数据分析、数据产品工作经验。
___对业务数据逻辑敏感，具备良好的逻辑分析能力。
4.具备统计学相关知识，数学模型相关算法如：回归、相关、因子、决策树、聚类等，并有实战经验。
5.熟练使用hive、sql、Excel，熟悉spss，R，SAS，Matlab,python,spark,hadoop其中一种工具进行数据分析建模。
高级数据分析师工作的主要职责模板3
职责：
通过与客户深入沟通了解客户需求及潜在需求，开展营销需求咨询，挖掘商业痛点并形成数据分析需求
通过深入的消费者洞察，熟练运用各种分析工具为客户定制高度个性化的市场线上营销活动提供数据依据，以帮助客户更有效地与其顾客进行沟通
以实现业务目标为导向，支持产品运营日常数据分析需要;深入分析挖掘数据，应用数据分析方法为产品运营以及广告投放策略提供方案与建议，跟踪执行效果
为业务提供解决方案，能够引导产品运营团队应用正确方法框架进行基于数据的产品运营
关注跟踪电商平台运营及市场营销领域的新玩法和技术发展趋势，跟踪竞争对手动态，分析对标竞争对手的产品组织市场策略等
任职要求
教育背景：大学本科及以上学历，数学、统计、计算机等专业毕业
工作经验：五年以上工作经验，其中三年以上商业数据分析、数据管理经验，丰富的线下CRM及线上电商平台知识体系工作经验(从事过美妆、母婴奶粉、快消零售等行业数据分析、数据挖掘建模分析经验者优先)
必备技能：对数据具有足够的敏感性和洞察力，具备良好的学习能力、逻辑思维能力，愿意在数据分析领域深入钻研
沟通能力：优秀的沟通能力，对外能深入了解客户需求，对内能高效沟通协调解决问题
语言能力：熟练的英文读写能力，良好的英文听说能力
计算机能力：熟练使用windows系统以及office等基础应用软件，精通Excel
以及熟练使用PPT
职业素养：对大数据行业有热情，有数据好奇心，优秀的团队协作能力和执行力;能够在压力下完成工作，善于与人沟通交流，良好的亲和力，灵活的处理问题能力，以及高效的办事风格。
高级数据分析师工作的主要职责模板4
职责：
1、客户周期的数据管理，负责每日、周、月业务团队日常数据监控及汇总输出;
2、与业务运营团队紧密配合，通过数据分析结果，应用于业务指标的监控及提升;对日常业务风险进行预警并传达至业务管理人员
3、完善CRM产品的数据标签体系，实现数据系统化;
4、建立有效长期的数据库，做好归档、保管工作，确保数据信息的安全;
岗位要求：
1、___年以上互联网数据分析相关工作经验，统计学、数学等相关专业本科及以上毕业;
2、逻辑清晰、思维缜密、数据敏感度高，善于把握问题本质，具备良好的沟通、协调和执行能力;
3、具有CRM系统相关经验、具有数据管理及分析经验优先;
4、良好的职业道德，高度的工作主动性和责任心，良好的团队合作意识;
5、能够承受较强的压力，有责任心、较强的内驱力和快速学习能力;
高级数据分析师工作的主要职责模板5
职责：
1.支持各种常规或临时数据分析需求;
2.提供各类业务相关的分析及建议;
3.通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息;
4.和各部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案;
5.持续地改进数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作。
任职要求：
1.数学、统计、计算机及相关专业本科以上学历;
2.___年以上数据分析或数据挖掘方面经验;
3.有出色的数据处理、分析能力，对数据敏感，能够从日常数据中分析用户行为、深度挖掘用户需求并提出优化建议。
4.熟悉一种或者几种数据分析方面的工具，比如SQL、Excel(VBA)、SPSS、R、Python等;
5.熟悉一种或者几种主流数据库,如Mysql、Oracle、MS
SQL
Server、Teradata等;
点击咨询