高级数据分析师岗位职责精选15篇

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在社会发展不断提速的今天,我们都跟岗位职责有着直接或间接的联系,制定岗位职责可以有效地防止因职务重叠而发生的工作扯皮现象。我敢肯定,大部分人都对制定岗位职责很是头疼的,下面是小编精心整理的高级数据分析师岗位职责,欢迎阅读,希望大家能够喜欢。

高级数据分析师岗位职责精选15篇

高级数据分析师岗位职责1

职责:

1、深入了解商业业务,挖掘业务问题和痛点,通过商业分析为公司运营决策、产品规划、运营规划提供数据支持;

2、负责建立以客户为中心的数据体系,分析客户行为特征,提供相应的运营及CRM建议;

3、以数据为依托制定精准营销模型,对营销进行数据分析和评估,提供数据报表和改善建议,提升营销效果;

4、建立商业反欺诈模型;

5、整合运营数据分析与应用需求,设计运营相关数据产品;

岗位要求:

1、2年以上数据分析、数据挖掘等项目经验,统计学、应用数学、计算机、信息学、经济学等相关专业本科以上学历;

2、熟练掌握数据分析或统计学的基础理论和方法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等),并具备相关项目经验;

3、熟悉数据库技术,熟练运用SQL,能高效的与技术团队进行沟通;

4、具备良好的数据敏感度,能从大量数据提炼核心结果,并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑;

高级数据分析师岗位职责2

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。

高级数据分析师岗位职责3

1. 深刻理解公司的产品和业务模式及数据内容,以量化分析的方法驱动决策,通过分析多维度数据,建立客户全生命周期价值管理模型,为不同客户设计优化相应营销和产品策略,满足客户需求同时达到公司业务和盈利增长;

2. 通过定量分析的方法从业务全流程发现优化改进点,跟踪产品的整个流程,从前端流量、运营、风险等各个方面利用数据分析提高产品各个环节,最终完成业务线指标;

3. 为各类产品、运营、风控、市场渠道等创新项目,提供可行性分析及产品效果检验的数据支持,推动不同的创新产品的孵化落地;

4. 负责输出针对海量业务数据进行深度及多维度分析,如用户画像、关联度模型、NPV/PV,响应模型预测及预警模型等,参与建立并优化公司的核心大数据决策体系;

高级数据分析师岗位职责4

职责:

1、对公司app的整体数据进行分析并产出分析报告;

2、对APP产品功能使用数据等各方面数据进行分析并产出分析报告;

3、APP重要数据监控,数据异常波动需进一步分析并查找原因;

4、管理把控产品需求所需上报数据;

5、整理设计数据可视化报表,跟进并完成报表验收;

6、向服务端大数据团队提出数据查询的需求,跟进完成需求;

7、对接运营市场等其他部门,必要时提供数据支持;

任职要求:

1、本科及以上学历,数学、统计学、计算机相关专业;

2、3年以上移动互联网产品数据分析工作经验,熟练掌握Excelsql,具备专业的数据处理和分析能力,有较强的逻辑性;

3、针对产品问题能建立相应的数据模型,对数据有较强的敏感度,指导产品逻辑的设计和优化;

4、具备独立思考、分析问题的能力,能承受一定的工作压力;

5、有较强的团队合作意识及跨部门沟通能力。

高级数据分析师岗位职责5

职责:

1、负责出行平台层面司乘用户分析,给平台相关业务及策略建设输入洞察和方法;

2、形成天、周和月度的分析报告,传递给公司管理层并进行定期汇报;

3、可独立完成针对特定问题的分析解读,支持临时型研究项目,产出用户留存及迁移的分析结论,用于输出给各品类优化营销产品的'运营策略;

4、参与产品上线前的预估,上线时的数据埋点,上线后的效果评估及优化,构建乘客端营销工具的分析体系。

5、保持数据敏感,监控与发现问题、将数据转化为可落地的和有说服力的洞察,辅助推进业务决策

岗位要求:

1、数据分析相关工作经验,了解用户需求,互联网相关领域优先,应用数学,统计学,计算机,经济学相关专业硕士优先;

2、具备大数据的处理能力,掌握hive、SQL等相关数据提取工具,熟练使用R或Python、excel、SAS/SPSS、PPT等工具;

3、具有较强的思维逻辑能力,良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果;有丰富的数据分析、挖掘、建模的经验;

4、具备良好的沟通协调能力,有独立开展分析研究项目经验;

5、一定的抗压能力和和团队精神;能有效的推动数据结论的落地

高级数据分析师岗位职责6

职责:

1、负责产品数据体系生命周期的设计、建设和维护;

2、不定期开展专项数据分析,能迅速定位问题或发现机会,并形成数据分析报告,及时反馈;

3、定期输出专题分析报告,对业务问题进行深度挖掘分析,为公司决策、产品方向、营销策略提供具有价值的数据支持。

4、形成一套完整有效的数据分析方法论,并在团队内进行分享和互动。

任职资格:

1、三年或以上互联网数据运营或数据分析从业经历,统计、数学、计算机专业等相关专业本科以上学历,具备数据仓库、数据可视化相关经验者优先;

2、具有扎实的统计学、数据分析、数据挖掘基础。熟练掌握SQL等相关数据提取工具技能,可熟练通过SQL独立完成相应数据分析需求,熟练掌握至少一种数据分析工具(SPSS、Python、R等),有一定的编程功底;

3、有不少1年的模型构建实操经验,丰富的数据模型建立和数据化运营经验,能够搭建根据业务数据和场景需求的定制化指数模型;

4、有跨团队、部门的项目资源协调能力,能够独立完成项目数据规划设计和数据分析;

5、良好的逻辑分析能力和文字表达能力,具备数据体系的规划,设计,建设,维护能力;

6、有数据后台(BI系统)设计搭建经验;游戏行业优先;

高级数据分析师岗位职责7

职责:

1、分析各项商品相关数据,并对数据提出合理性的意见和建议;

2、负责平台商品数据监控、数据管理、运营数据分析,为策划活动提供决策支持;

3、协助业务运营以及活动策划,跟踪数据、分析效果,迭代调整;

4、领导交代的其他事情;

任职要求:

数学、统计学、计算机等相关专业;

1年互联网数据分析经验,熟悉互联网业务;

熟悉使用excel、ppt等办公软件,特别是函数、数据透视表;

有强烈的责任心,善于思考、发现问题、解决问题;

高级数据分析师岗位职责8

职责:

1. 负责大学/学科排名项目,包括方法设计、结果分析、报告撰写等;

2. 组织、落实各类数据调查或采集计划;

3. 研究市场需求、业务需求和行业动态,开发新排名;

4. 参加各类会议和活动,进行主题演讲;

5. 完成上级安排的其他工作任务。

岗位要求:

1. 博士学位,有长期海外经历者优先考虑;

2. 优秀的数据建模和分析能力,主导过指数研究工作者优先;

3. 优秀的中文、英文报告撰写能力;

4. 优秀的演讲、沟通能力;

5. 认同创业文化,事业心强。

高级数据分析师岗位职责9

职责:

1、利用Python,SQL,Excel等内部数据分析工具,充分理解并利用公司内外部大数据进行各类深度挖掘分析采集并清洗业务各环节模型所需的数据;

2、具备业务敏感度,将业务需求转化为数据需求,发现数据应用场景,运用统计分析方法,独立或参与完成营运预测模型构建、维护、部署和评估,完成分析报告,作为商业决策参考;

3、协助技术团队建立大数据分析模型,实现数据分析自动化,助力数据变现;

4、拥有良好业务理解能力,优秀的口头和书面表达与沟通能力,团队合作能力,且能适应快速变动的工作步调,坚持独立思考,保持高度热情,勇于改变现状,以结果为导向。

岗位要求:

1、本科以上,计算机或数据相关专业,如统计学,数学等

2、二年以上数据模型开发及实施经验,精通信用评级、模型开发验证实施、数据质量管理、数据报告、数据监测等方面工作的优先;

3、有机器学习、深度学习相关领域经验优先;

4、熟悉数据分析与数据挖掘理论并有实际使用经验,具备较强的数理统计相关知识和模型算法,精通MySQL,熟练使用至少一种软件:SAS/ R/ SPSS/ Python/ MATLAB等;

5、具备较强的研究精神,关注各类前沿模型算法技术;

高级数据分析师岗位职责10

职责:

1、数值预报模式计算及调试,平台功能开发,环境业务数据统计分析;

2、网格化监测大数据统计分析、排放清单编制和空气质量模拟等工作;

3、为客户提供项目服务过程中的各级别数据分析服务,形成数据分析报告,为客户揭示污染过程成因、污染源与空气质量动态关系以及长期的大气污染治理措施建议;

4、负责不断完善和创新数据分析架构,不断应用创新的数据分析工具,提升各类数据分析报告质量;

5、协助不断创新完善售前方案和投标方案,定期整理数据分析需求,配合各部门数据分析功能信息化;

任职要求:

1、大气科学、环境工程、应用数学和计算科学相关学科本科及以上学历;

2、3年以上相关领域从业或研究经验,大气科学、污染气象学、数理统计分析等相关专业优先;有大气污染防治、污染物来源解析、空气质量达标等相关大气项目经验,通过环保工程师资格考试者优先;

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。

4、掌握Origin和SPSS等数据分析软件及NCL、GrADS、Matlab等专业绘图软件,了解大气环境领域数值预报模式常用数据格式,如NetCDF,grd等,对空气质量数值预报模式如CMAQ、CMAx和WRF中尺度模式较为了解者优先;

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。

高级数据分析师岗位职责11

职责:

1、基于跨境电商的业务场景,理解业务指标体系,监测和衡量业务运营状况;

2、分析国际物流相关数据,发现业务的风险和机会,提供决策建议,推动方案落地执行,并进行效果监测&反馈,实现业务效率提升&业务成本降低;

3、其他专题/项目分析工作。

任职资格:

1、2年及以上数据分析经验,有物流供应链分析经验者优先;

2、熟练使用数据分析基本工具,Excel、SQL。

3、对业务&数据敏感,优秀的思维能力、分析能力及报告能力;

4、精通英语,能常驻海外者优先。

高级数据分析师岗位职责12

职责:

1.负责构建公司数据分析平台,支撑业务专题分析和科学决策;

2.与运营管理团队紧密协作,应用数据挖掘技术,把业务问题转化为数据模型,分析和挖掘业务机会和问题,支撑产品运营决策。包括不限于:用户聚类分析、Growth hacking分析、获客渠道效率分析、用户留存和激活分析,用户Cohort分析,用户CLV价值分析,运营人效分析、供需与运价预测、订单分发策略分析、交易诚信风控分析等等业务分析专题;

3.研究大数据领域前沿的数据挖掘技术,并应用到业务分析实践中。

任职要求

1.统计学、应用数学、计算机本科及以上学历,1-2年以上互联网行业、金融保险等行业的数据挖掘工作经验;

2.扎实的机器学习和数据挖掘的理论基础和实践经验,熟悉hadoop、spark等分布式计算平台,有大规模数据处理和数据分析挖掘经验;熟练掌握SQL、R、SPSS、SAS、Python等数据处理和分析工具;

3.对数据敏感,逻辑严谨,能快速理解业务,发掘业务场景和数据之间的联系;

4.有较强的沟通能力,积极乐观、诚信、有责任心,具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。

高级数据分析师岗位职责13

职责:

1、负责股票app的数据分析体系建设;

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;

2、熟练掌握SQL,熟悉R、Python、MongoDB、Spark中任一种数据工具/语言;

3、熟练使用Excel、PPT、Tableau或Google系常用数据整理工具和图表制作工具;

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。

高级数据分析师岗位职责14

职责:

1、梳理核心商品管理业务的数理分析逻辑,负责支持数据分析及报表的开发和维护;

2、负责集团各品牌的会员数据分析,进行数据梳理汇总和跟踪监控,帮助业务部门开展相关专题分析;

3、从数据角度支撑业务运营的决策,帮助segment marketing深入分析,不断推动业务优化;

4、协助业务部门开展市场营销活动的方案设计与效果分析,负责AB Test及DOE数据分析策划及推动执行,衡量各类营销活动及项目效益,挖掘趋势及提升空间

任职资格:

1、3-5年以上数字营销或商业统计洞察经验,供应链分析等领域从业经验;

2、本科及以上学历,统计学、运筹学、信息与计算科学、市场营销、经济学、工商管理或相关专业;

3、熟练使用Excel或对其中一款软件SAS / SPSS / R / Python / ILOG有较深刻理解;

4、逻辑思维清晰,适应能力强,善于沟通,团队合作能力强;

高级数据分析师岗位职责15

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:

1.本科及以上学历,统计/数学/信息科学等专业优先。

2.2年以上的数据分析、数据产品工作经验。

3.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。

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