数据分析师的岗位职责说明（通用29篇）

数据分析师的岗位职责说明（通用29篇）

职责：

2、协助部门经理完善部门管理制度;

3、定期为公司提供金融二级市场最新趋势;

4、对基本面、技术面进行分析研究，给出走势分析和判断，撰写研究报告上交公司;

6、丰富市场分析能力，做出每日分析计划，熟练掌握各种分析技术;

任职要求：

1、年龄：20-40岁，五官端正，性格开朗，善于沟通;

2、为人诚实，具有责任心、上进心，较强的执行力。

3、接受大学生在校实习、退伍军人与应届毕业生优先录取

4、认真实践备入职前的试岗培训

6、对金融行业和投资理财有浓厚的兴趣及意愿，致力于把金融行业作为事业发展方向。

2、进行数据探索和数据分析，对机床的性能建模、故障诊断、故障预测等PHM应用建模方案进行验证和优化，开发算法并实现产品化;

3、能够熟练掌握主流机器学习算法原理，并能使用python语言实现，熟悉各种工具包;

4、能够对多种数据源进行深度诊断、组合分析、挖掘、分析和建模和模型评估，并将算法设计应用于工业领域，负责模型的后期优化与验证。

岗位要求：

2、熟练使用QT，labview、Python等工具;

3、能够独立开展研究项目;具备良好的职业素养和沟通能力，对工作有较强的责任心与耐心;

4、熟悉Oracle、mysql等数据库技术，熟练运用SQL;

5、有良好的数据敏感度，分析能力、逻辑思维能力强;

6、具备较强的团队合作意识，有良好沟通协调能力，有主动学习的能力。

职责:

2.与产品、研发团队对接，及时后台管理系统的问题，提出数据看板的改善方案;

3.系统的建立监控分析预测体系，及时发现功能使用问题，优化用户体验;

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。

任职资格:

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;

5.熟悉SQL、hive、excel等数据查询及分析工具;对数据敏感，能独立进行数据分析;

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。

1.负责公司业务、产品线数据、日常经营数据的整理和分析;

2.负责业务数据分析包含但不限于，业务营收、流水，新增、减少、留存、负评等异常数据的分析;

3.深入理解业务，通过数据分析为业务团队提供数据支持;

4.负责通过系统后台的数据进行数据较验、抽取、报送、报表查询等技术支撑工作。

1.计算机、数学或统计学专业本科以上学历;

2、熟悉EXCEL各类函数、对PPT等办公软件有一定的经验;

3、对数据敏感、有较强的逻辑思维能力和独立专项分析能力;

4、具有良好的沟通能力，能清晰表达问题内容。

负责各项目数据报告的整理和评估，向各部门推送报告，并沟通问题和解决方案;

深入理解业务，能够基于数据分析得到有价值的信息，为业务发展提供策略和建议;

整理分析报告，向管理层提供决策数据支持;

从业务需求提取业务逻辑和数据逻辑，通过数据分析来了解需求和行为，帮助产品内容团队进行优化;

独立研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，引入数据分析方法及模型到实际分析工作当中。

负责分析型项目的需求调研和评估，了解需求，结合数据分析成果提供业务差异化和精细化管理服务工作;。

负责对多形态数据(结构化、非结构化、半结构化)进行诊断、汇总、管理工作。

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。

岗位要求

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、有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力，能够独立开展研究项目;

5、良好的逻辑分析能力和文字表达能力，具备数据分析报告讲解能力;

6、熟悉游戏业务，精通游戏数据逻辑，理解游戏社交、生态游戏，善于把握虚拟世界交互和玩家心理。

1、构建分析体系、报表体系和指标体系，并根据业务发展和需求分析情况进行维护和优化;

2、构建辅助分析用的数据产品、分析模型，不断提升分析效能和分析模版的复用性;

3、熟练使用数据仓库，灵活应用分析工具和方法，进行可靠的趋势判断和预测、归因;

4、深入理解公司战略，通过商业项目的需求调研、数据分析、数据挖掘等，为管理层提供积极的数据反馈和决策支持;

5、能够结构化、可视化编写商业数据分析报告，洞察数据背后的规律和问题，为运营产品推广等业务决策和动作提供支持;

6、开展行业和竞争对手分析，定期提交行业及竞争对手分析报告。

职位要求：

1、本科及以上学历，数学、统计等专业优先;3年以上数据分析经验，互联网经历优先;

2、熟练应用统计分析方法，如聚类分析、主成分分析、决策树分析、回归分析等;

3、熟悉sql/python/R，擅长excel及PPT，了解SPSS/SAS等，掌握1-2个可视化工具;

4、数据和商业市场敏感，能主动发现和识别业务问题，进行项目分析和业务优化应用落地;

5、面对海量需求，能以结果为导向，准确识别判断需求重要性和优先级，合理规划分析计划;

6、具有较强的沟通协调、项目推进、产品思维、逻辑思维、数据可视化、数据解读和业务洞察能力;

7、为人踏实、勤奋，具有较强的稳定性;自驱力、创新和执行力强。

1.与客户沟通，理解、细化客户的数据分析需求，了解客户对数据需求背后的目的，更好地为客户提供解决方案。需求范围包括：企业网络舆情、品牌网络口碑、消费者洞察、社会化运营数据、产品体验和创新等;

3.基于多维大数据以及不同数据特点，使用公司自有大数据分析工具，洞悉数据背后的信息，满足客户的分析需求;结合自身和团队的研究经验，基于数据洞察结果提出合理的解决方案和意见，提升数据价值;

4.承担分析报告撰写的主笔工作;

5.管理数据分析团队，并与其它团队高效协同工作。

任职条件

1.本科以上学历;

3.对制造、快消、互联网、零售等行业及商业模式有一定的了解，对数据有较高的敏锐性;

4.具备数据操作能力，熟练使用excel，熟练使用SPSS等至少一种统计软件;

5.具备独立完成PPT制作，报告撰写能力;

6.良好的英文写作能力，能撰写英文分析报告;

7.良好的沟通与表达能力，能与客户对接需求。

1、了解经济市场以及撰写交易策略等;

2、为客户建立交易平台以及交易操作等入门指导;

4、负责为客户提供各种综合性基础咨询服务;

4、有较强的沟通能力，及时解决客户的交易问题;

5、灵活运用金融类技术指标，结合财经类信息，为客户在经济市场中赚取盈利或提供后期金融类技术分析支持服务;

任职要求

1、接受应往届大学生，不限专业，金融专业优先考虑;

2、热爱金融行业，并具备踏实持续学习金融知识能力;

3、有强烈的意愿进入金融投资领域，渴望成为全球职场中最精英的一族;

4、具有较强的逻辑思维判断能力，喜欢研究金融信息，做稳定的、且有挑战性的技术分析类工作;

5、遵守纪侓和行业规范，能接受严格专业培训，具有敬业精神及团队合作意识;

6、具有强烈的事业心，责任心和积极的工作态度;

7、具有较强的团队合作精神，能承受一定的工作压力;

8、具有良好的沟通能力和表达能力;

9、学习能力较强，能较快的接受与理解新生事物;

10、勤奋踏实，对公司忠诚，积极自信，强烈的工作责任感，讲究工作效率;

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、Growthhacking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。

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。

1、商业嗅觉灵敏同时善于沟通，能够深入了解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、针对运营问题进行深度诊断，发现业务运营问题与机会点，辅助制定运营策略，提升运营效率;

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;

1、3年以上数据分析工作经历，统计、数学、信息技术、生物统计、金融工程本科以上学历;

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。

1、承担数据抽取、清洗、转化等数据处理，根据产品功能、性能和扩展，解决并实现业务需求;

2、负责利用外部数据和内部数据定性与定量分析、用户研究、竞品研究，数据分析评估产品使用、营销效果，并为产品提出营销/产品优化建议;

3、基于对产品需求的充分理解，设计数据分析和洞察方案，洞察数据分布规律、变化趋势、关联关系等设计数据分析模型并输出数据分析和产品策略建议报告;

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。

5、负责平台、产品、行业、客户数据的收集分析，并整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为产品发展提供决策支持;

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;

2、热爱电商行业，喜欢与数据打交道，有优秀的数据分析能力，能发掘各项数据的问题所在，并能提出合理化建议;

3、掌握基本的统计方法，熟练使用SQL，熟悉至少一种数据库软件(如：ORACLE、MYSQL、SQLServer、SAS等)，能够熟练的利用Excel进行数据整理和编辑、统计分析和高级分析;

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。

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;

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。

1、重点负责各大分类店铺商品采买;

2、核对顾客采买信息及快递地址信息、准确发货及整理订单数据报表;

3、公司大型营销活动时，如年中庆、店庆，协助新渠道专员负责在商场各店铺寻找、拍摄和推广特惠单品;

4、代购采用购物卡与店铺结算，每工作日下午与财务对账，凭购物小票平账后领出新制购物卡;

5、负责代购产品的售后服务问题跟进;

6、定期进行市场调研，协助渠道主管创新引流和流量转化手段;

7、定期整理周、月、季度销售数据报表及分析。

1、大专以上市场营销、电子商务专业优先;

3、熟练美图秀秀、PS等图形处理软件;

4、热爱销售，有事业心的，头脑灵活;

5、熟悉互联网络，熟练使用网络交流工具和各种办公软件。

1、构建并完善苏宁易购榴莲社区运营数据分析体系，建立业务数据模型。

3、针对内容用户进行专项数据分析，包括但不限于用户生命周期价值、留存、流水、用户画像分析等，为运营决策提供数据支持;

1、3年以上移动互联网数据分析经验，有视频、直播、内容公司经验优先;

2、良好的数据敏感度，对全生命周期的数据工作有深刻理解，包括：埋点、数据提取、数据处理、可视化、分析与建模;

3、能独立完成数据提取与清洗，分析业务问题，并能够基于分析结论提出改进方向;

4、精通EXCEL、PPT，能使用SQL数据库等软件;

1.负责与客户沟通，准确把握客户需求，对业务数据进行梳理分析，输出优质分析报告，为管理层提供决策支持;

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.对数据进行清洗，同时能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;

6.对文本数据进行分析，建立标签，对标签处理及持续优化;

7.部门领导交代的其他事项。

2.对数据敏感，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;

4.熟练使用至少3种数据分析工具(excel、R、spss、python等);

7.为人诚信正直、有责任心、良好的沟通协调能力，能承受工作压力，具备独立开展分析工作能力;

8.自我驱动，能够独立推动问题解决。

3、基于海量用户行为，建立用户营销数据挖掘模型，独立或参与完成模型的构建、维护、部署和评估工作;

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;

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;

3、熟悉企业数据分析应用流程和技术架构，具备完整的企业级数据分析项目工作经验，有自然语言处理、文本分析经验尤佳;

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;

8、对Greemplum、PostgreSQL、Oracle、MySql等数据仓库技术有一定了解;

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。

1.结合业务需求执行监控体系、分析体系实现的具体计划;

2.建立用户生命周期(LT)分析体系--a.客户价值指数(RMF，PCA);b.流失指数;c.忠诚度指数;

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;

2.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、清洗和建模的经验;

3.可以独立编写商业数据分析报告，具备良好的商业敏感度和创新意识，快速识别商业问题和机会;

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。

1、根据对市场环境和业务的了解，独立承担复杂分析任务，对业务问题进行深入分析，为公司运营决策、产品方向、销售策略提供数据支持，能对关键分析思路进行产品化;

2、数据模型建立和运营经验、数据化运营经验、数据类产品类规划经验，有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力，能够独立开展研究项目;

3、熟悉并能应用数据分析技术(聚类分析、回归分析、决策树等);

4、熟悉SQL、Python、Excel，熟悉统计类语言，R语言、Matlab。

5、沉淀分析思路与框架，构建数据分析体系、推动数据化运营工作。

1、大学本科以上学历，金融、数学、统计、计算机类专业等;

2、逻辑思维严密，有很好的分析能力和报告展示能力;

3、开阔的思维能力和较好的执行力。

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:

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。

1、负责建立公司内部数据分析体系，组织监控、分析业务和运营数据，支撑数据化运营。通过对行业及内部数据的研究分析，为公司业务及服务提出建议方案。

2、利用公司数据库以及主流online统计分析工具对市场、商品、渠道、消费者等数据进行深入分析，制作日常报表和定向分析报告，向领导汇报陈述;

3、负责行业、公司内部数据的分析工作，挖掘数据分析需求，制定并实施分析方案，并与公司实际业务相结合，建立良好的数据分析、汇报和展示机制;

4、对海量数据进行分析，基于历史数据建立分析模型挖掘数据内在的模式和规律，根据数据分析结果为企业的战略发展提供策略建议;

5、和各部门沟通协调需求建立数据分析挖掘模型、评估模型、应用模型，并提出各种新的数据分析项目或方案;

6、为确保达成项目绩效目标及服务质量水平，针对运营中出现的问题，熟练运用各种工具协助进行运营分析，以改善运营现状，并对人员管理等提供数据支持。

2、熟悉电子商务网站统计方法、数据分析方法，有数据分析模板建立经验，并及时发现报表系统及业务需求方面的不足，并能给予改正意见;

3、5年数据分析经验，思路清晰，工作认真细致;

4、具有敏锐的市场洞察能力，及信息、数据的运用能力;

5、熟悉EXCEL、SPSS、SQL等统计分析软件，对数据敏感;

6、具有良好的沟通能力和团队意识。

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;

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;

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;

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

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

5.有良好的数据思维，吃苦耐劳的精神和强抗压能力

1.制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品的访问量、转化率数据进行分析;

2.熟悉产品推广工具，负责对网上店铺IP、PV、销量、转化率等作出专业的数据分析;

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

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

1、深入了解公司数据系统运行原理，熟练掌握各系统之间的关系，对流向数据进行各种处理;

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。

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;

3、熟练使用Excel、PowerPoint、Word,有SQL和SPSS使用经验者优先;

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。

1.负责金融领域的大数据应用，利用机器学习建立金融行业数据模型，包括特征工程、数据建模、模型测试评估及模型应用等工作;

2.建立高价值客户挖掘模型、产品推荐模型、RFM模型、流失预测等业务模型，基于模型结果提升客户业务价值;

3.根据一方和三方数据源，对数据进行甄别、清洗和整合;

1.本科及以上学历，具有统计、数学、计算机类专业背景，有金融行业建模经验优先;

2.熟悉Python/R/SAS，至少3年以上数据挖掘工作经验，至少亲身完成一个中大型建模项目;

3.熟悉各类机器学习算法，包括分类、逻辑回归、XGBoot、随机森林等，精通有监督式学习，无监督式学习，并使用最优化理论提升模型性能;

4.自我驱动能力很强，积极学习能力较强，善于沟通，团队协作能力优秀;

5.对银行业务特别是零售银行、风控业务了解优先

1、对海量数据清洗、分析、挖掘、建模，参与模型的维护、部署、评估工作，并形成相应的模型产品;

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。

2、1-3年以上数据分析/模型开发经验，具有较强的数据整合，数据分析/挖掘，和解决业务问题的能力;

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。

2、基于业务场景进行专题分析，为业务决策提供数据支持;

3、以提升用户体验及终身价值为导向，进行数据挖掘并产生应用价值;

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。

2、具有2年以上数据分析工作;

3、掌握SQL等数据库技术,能够独立编写mysql、oracle等数据库存储过程以及sql调优;

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。