数据分析师具体工作内容数据分析师主要工作内容模板(19篇)

1.对运营数据进行监控分析,根据数据情况快速有效的定位问题并提出解决方案;

3.完善数据分析标准体系与分析模型,并向业务人员提出需求;

5.理解业务运作逻辑,利用数据分析手段,及时发现业务流程中存在的问题,进行原因分析,提出解决方案并与业务人员沟通达成共识;

6.从业务运作视角出发,对数据监测系统进行功能优化,通过各类数据分析发现业务趋势,输出公司所需的报告,反馈至各业务人员进行落地。

任职资格:

2.熟悉数据库基本编程及sql语言,熟悉海量数据处理和性能优化;

3.熟练使用python语言中pandas数据分析包;

4.较强的数据处理能力,熟练操作excel,掌握access等数据处理工具,以及其他word、powerpoint等office办公软件;

6.掌握数据分析基本流程,要有敏锐的数据感觉,良好的快速学习吸收能力。

职责:

2、深入了解行业业务,根据实际业务场景,抽象定位问题;

3、参与产品全流程工作(需求调研、需求评估、产品设计、项目管理、效果评估等),与开发紧密合作推进产品高质量迭代,持续改善产品功能及用户体验,对产品最终结果负责;

4、将机器学习、人工智能技术和其他财税科技前沿技术应用于行业数据;

5、规划产品的长期发展方向和迭代路径,保持产品拥有长期持续的核心竞争力。

任职要求:

2、2年以上数据分析和产品设计经验;

3、优秀的理解沟通能力,能快速理解业务背景,并组织协调推进执行落地;

4、熟用常见数据库mysql、postgresql,精通sql,能够自主探索业务数据表间关系,能够用python语言进行数据分析,熟练linux、shell者优先;

6、熟悉1个或以上行业知名的bi软件,并有用于数据分析项目中的经验者优先;

7、具有敏锐的数据洞察力,崇尚数据说话,深信数据在驱动业务、支撑决策上的价值;

8、具备优秀的分析和解决问题的能力,善于思考,学习能力强,良好的沟通表达能力、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,较强的责任感和团队合作意识;

9.有金融行业、财税行业数据分析经验优先。

2、负责公司会员客户各种属性与行为的分析工作;

3、负责会员销售中心会员数据的挖掘、分配、与回收工作;

4、负责电商部各种销售日报、月服的处理;

5、完成上级领导交办的其他工作。

岗位要求:

2、有良好的沟通技巧与语言表达能力;

4、熟练操作office软件,熟练掌握excel表的大部分统计功能。

3、完成外汇演讲讲座,定期为需求者讲解外汇市场最近趋势,以及对需求者进行交易指导

1、年龄:20-55岁,五官端正,性格开朗,善于沟通,

2、本科以上学历、专业不限、经验不限,免费提供0基础岗前培训

4、退伍军人和应届毕业生优先录取、免费提供0基础岗前培训

5、热爱金融行业,有励志于长期发展这个行业的意愿

6、接受免费统一的专业学习培训和模拟训练;

7、认同公司的发展理念,愿意与公司共同发展,具有很强的工作责任心和团队合作精神。

1、分析数据行情,辅助领导制作出每日操作计划;

2、定期进行数据总结,即时准确汇报公司各项账户信息;

3、严格执行公司各项制度,并定期整理操作数据,向上级领导账户分析结果。

1、大专及以上学历,或者对金融行业感兴趣,有经验者优先;

2、有很强的数据运算能力及宏观经济数据分析能力,电脑操作熟练;

3、具备很强的逻辑思维和统筹规划能力、组织管理能力、突发事件的应变能力。

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、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。

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。

1.搭建和完善数据中心的数据指标体系与监控预测体系,并推动系统化实现;

2.负责对市场、行业、竞争对手、产品、客户、业务运营等方面数据的收集、分析,完成整理出分析报告、提供数据支持、分析建议;

3.对公司经营管理、市场发展需求预测、市场运营决策、产品研发、销售策略、各部门业绩达标等方面提供数据支持,做出分析,编制分析模型,形成有效的结果;

4.负责对接业务部门数据需求,梳理后产品化,负责;

5.快速响应数据需求,通过现有的数据系统和提数平台获取数据并输出数据模型和分析报告,解读运营数据并提出应对策略,为管理决策提供支持;

1.大学本科以上学历,计算机科学、信息科学、人机交互、统计学、应用数学等领域专业,3年以上数据分析工作经验;

2.有产品的意识,能推动数据系统化以及系统交互的优化;

3.熟练使用各种办公软件,如ppt、excel等,能独立撰写数据分析报告;

4.熟练掌握sql或其他数据库语言,精通一种或多种数据挖掘算法(如聚类、回归、决策树等),熟练使用spss、python、r等任意一数据分析挖掘软件;

5.有爬虫爬取经验或使用python或perl等脚本语言提升数据处理能力的经验优先;

6.较强的数据敏感性、优秀的逻辑分析和学习能力、沟通表达能力、良好的逻辑思维能力和抗压能力。

1.对接风控模型团队,参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期,解决不同场景下的风控业务问题,包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。;

2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法,熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。

3.协助部门建立风险数据库,了解同行业最新模型及分析技术,结合业务现状进行模型优化;

4、完成领导交办的其他工作

技能:

1、熟悉scala、java、python语言

2、熟悉sql,关系型数据库(如:mysql、postgresql)和nosql(redis、mongodb)

3、熟悉各类数学算法,从数据中发现现有系统和算法的不足,提出改进的算法并推动实现

4、了解大数据hadoop、spark生态系统组件

5、良好的沟通、学习、团队协作能力

6、有统计学数学知识,海量数据处理、数据分析和挖掘项目经验优先

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。

1.结合公司投放计划,对投放过程、结果、上下游数据、用户生命周期、回收效率、用户价值等,进行数据监控,建立数据模型,进行投放分析,并建立过程指标与预警机制,如发现异常快速定位问题原因,提出建议

2、具有较强的主动性,能够根据业务现状主动发现问题,形成有效的数据分析方案,推动数据分析结果的应用落地;

3、建立用户增长模型,对流量增长及结合产品创新落地有丰富的落地经验,指导公司用户增长、流量增长;

4、对于不可直接监测的短视频、新媒体、事件营销等新型投放方式,建立监测方法、评估模型,并具有一定的业务能力,能够参与业务并提炼分析

5、能够结合不同投放方式的效果分析,形成基于数据分析的投放策略,投放方法、优化方案,并能输出給团队成员

1.3年以上互联网流量获取及电商等行业分析经验;深入理解流量增长模型,及有较强推动力经验者优先;

2.具有一定的投放实操经验,一定的业务增长能力,并有较强的数据分析、提炼能力

4.对新鲜事物较为敏锐,如有短视频、新媒体、事件营销等分析经验者优先考虑;

5.对增长黑客模型有深刻认知并实践者优先考虑;

1、通过对数据的敏锐洞察以及定性和定量分析,迅速定位内部问题、发现潜在机会,独立编写分析报告,并提出可落地方案;;

2、协助推进、建立完善的业务指标监控体系,针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析;

3、梳理业务常规分析体系、常用指标体系,根据日常数据监控及项目分析,输出业务意见,为决策做支持,推进报表自动化项目、提升监控数据准确性。

2、具备较强的总结汇报能力,能做出深入的业务专项数据分析,并形成数据分析报告;

3、逻辑思维能力强,较强的业务和行业洞察;责任心强,踏实肯干,对业务有想法和热情;动手和实操能力强;

4、熟悉网站流量分析,运营,了解各类营销活动场景,善于活动分析;

5、熟练操作sql、excel,ppt,至少掌握一种分析工具,如r,spss、sas等。

1、根据分析要求,制定数据采集标准和目标,对原始数据进行业务逻辑处理。

3、通过对公司运营数据研究,提出改善运营质量的方法和建议,搭建数据分析体系,为企业各级决策者提供支持。

2、1-3年金融领域数据分析,建模经验,熟悉逻辑回归,决策树等建模方法。

3、有较强的学习能力,能够快节奏地学习,研究,产出并能独立开展工作。

4、对于数据有敏锐的直觉,能够自主挖掘数据背后的市场方向、规律、为业务部门提供决策依据。

5、有软件开发,机器学习,数据库,hadoop/hive经验者优先。

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;

3、从数据角度支撑业务运营的决策,帮助segmentmarketing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abtest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

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;

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;

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;

2、负责对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,将复杂的的出行问题抽象为数学模型,基于大数据提升用户出行体验,有效支持战略决策以及有效提升运营数据;

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。

2、能熟练操作至少一种数据库,比如mysql或者mariadb或者mongodbr;

3、过往有互联网行业的产品数据分析经验,并有通过数据分析项目大幅提升运营指标的案例优先;

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。

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;

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:

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;

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)

3、承接餐饮行业视角的数据分析专项

4、搭建并完善业务的报表及监控体系,通过对数据的敏锐洞察,迅速定位内部问题或发现机会,针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析

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

6、有较好的报告呈现能力

2协助建立并完善销售营收数据分析及评估体系。

4与业务部门紧密沟通,了解业务实际情况和数据之间的关联关系。

5以数据为依托,结合与业务人员的沟通,分析销售日常行为动作,并给出改进建议。

6按需求制作多维度的数据分析报表。

2逻辑思维能力强,有较强的数据分析能力。

3可熟练使用系统工具进行数据处理。

4良好的沟通能力和团队协作能力。

5具备较强的抗压能力。

6可准时独立的完成工作。

1.负责金融市场行情进行分析

2.预判未来行情的走势,通过各种渠道给予前端部门操作建议。

3.有效解决前端部门提出的各类关于金融专业的问题。

1、形象整洁,口齿清晰,普通话流利,语言表达准确、清晰、思维敏捷,语音富有感染力,性格外向开朗

2.具有语言沟通能力及业务谈判技巧,具有团队合作、爱岗敬业精神;

3、性格坚韧,具有较强的逻辑思维能力、创新和钻研精神,具备良好的应变能力和抗压能力;

THE END
1.浅谈电商数据采集重要的一环:数据清洗电商数据清洗在电子商务的浩瀚数据海洋中,数据采集是获取商业洞察力的第一步,而数据清洗则是这一过程中不可或缺且至关重要的环节。数据清洗不仅关乎数据的准确性与可靠性,更直接影响到后续数据分析的质量与深度。本文将从技术角度出发,深入探讨电商数据采集中的数据清洗过程,揭示其重要性及实施策略。 https://blog.csdn.net/Jernnifer_mao/article/details/140838875
2.电子商务数据运营与管理第二版第2章电子商务数据采集与预处理* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 2.3 电子商务数据采集实例 电子商务数据采集实训 1.实验目的 (1)了解数据采集相关知识 (2)实操通过八爪鱼工具进行数据采集 2.实验知识准备 (1)数据获取的基本流程 完整的数据获取流程主要包括采集、存储和清洗三个环节。https://max.book118.com/html/2022/0627/5033144114004300.shtm
3.基于小浣熊办公嘲的「大数据集分析」AI悟空聊架构3.4.2 实操内容 与办公小浣熊对话,输入上述提示词,它会帮我清洗数据。 小浣熊清理完数据后,还会温馨提示是如何清洗数据的:数据已根据“create_date”列进行了过滤,现在只包含在 2017-11-25 和 2017-12-04 之间的记录。 3.5 数据运算 第一个要分析的是每天的浏览次数以及每天的浏览人数。 https://xie.infoq.cn/article/49b0876e96a2a0d9df300e17e
4.武清开发区这些企业正在招聘!(第26期)3、具有较强的团队合作精神,对业务有较高的工作热情,较强的沟通和推动能力,妥善处理内外部关系的意识;具有采集数据和处理数据的能力,对数字敏感;高度的自我激励和结果驱动,思维敏捷,工作细心,处事灵活;具有较强的风险识别和管理能力。 待遇:缴纳六险一金、带薪年假、防暑降温、取暖补贴、交通补助、员工体检等,薪资面https://www.shkp.org.cn/content.html?type=lc&id=320689
5.武陟县人社局2023年7月31日收集企业招聘信息(第31期)河南阿洛克航空工业有限公司是一家专注于研发、生产和销售无人机的高科技科研生产型企业。产品应用于测绘、侦查、遥感数据采集与处理、电力巡查、农林植保等众多领域。产品销往国内外40多个国家和地区。旗下无人机驾驶员培训中心更是经民航局授权AOPA协会审定的合法培训单位。 https://wzjob.jzggjy.com/news/detail/304459.html
6.电商女装销量描述与分析案例知识点名称:数据筛选 知识点所属工作角色: 数据清洗 知识点背景: 1.对缺失值进行处理 2.从字符串中提取有用信息 3.根据之后描述性分析、探索性分析及建模需求,对数据进行合理的转化和处理,使得数据更具解释性 知识点描述 1.去除带缺失值的行 2.从字符串中提取有用信息 https://www.cda.cn/anli/23888.html
7.绩溪县2023年10月企业招聘信息要求:年龄20-45岁,大专以上学历,机电机械专业、掌握生产PQC\OQC发现过程/产品缺陷,监督指导分析和处理过程经验。 待遇:4000-10000元。 11.生产过程巡检:2名 要求:高中以上学历,有汽车零部件制造业检验工作经验优先;服从工作安排,巡检需能适应倒班。 待遇:4000-8000元。 https://www.cnjx.gov.cn/OpennessContent/show/2978202.html
8.Python电商数据分析实战教程课程内容涉及数据清洗、数据可视化、数据挖掘等方面的知识,通过实际案例的讲解和实操,帮助学员理解和掌握数据分析的基本原理和方法。 学习目标 本课程的学习目标包括:- 掌握Python的基础知识和数据分析工具的使用;- 理解电商运营和数据分析的深层关联;- 学会使用数据分析工具进行电商数据的清洗和处理;- 学习使用数据挖掘https://www.insideria.cn/web/special/details.html?id=110&from=more_list&type=0&recommend_id=2
9.学习前线周口Python人工智能培训班数据分析学习培训MySQL其他相关知识丨从Excel到Power BI丨Power BI中的数据清洗和分析模型丨Power BI中的数据可视化和报表制作丨Power BI项目实操丨认识和使用Tableau丨认识和使用fineBI丨数据思维和分析模型 Python数据分析 Python数据分析工具介绍丨使用NumPy实现批量数据处理丨线性代数和NumPy的linalg模块丨使用Pandas进行数据分析 http://www.haoxuanke.com/city/zk/news-id-109458.html
10.如何进行电商的运营工作数据清洗和预处理是数据分析的前置工作,需要对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作,以保证数据的准确性和可靠性。 3.数据挖掘和分析 数据挖掘和分析是电商运营数据分析的核心环节。需要通过数据挖掘、统计分析、机器学习等技术手段,挖掘数据背后的规律和趋势,为电商平台提供决策支持和优化建议。 https://www.linkflowtech.com/news/1767
11.20电商3B模块三数据清理* 6.数据分类与处理的方法不包括()。 A、数据采集 B、数据清洗 C、数据计算 D、数据排序 * 7.某店铺2019年度会员信息表中,某会员的出生年份是1990年,但年龄却记录为25岁,此类错误需要进行()。 A、缺失值清洗 B、重复值清洗 C、逻辑值清洗 D、无价值数据清洗 * 8.默认情况下,在Excel中输入数值“751667794https://www.wjx.cn/vj/rHykhIg.aspx
12.数据挖掘实战——电商产品评论数据情感分析:深度洞察用户心声数据清洗 :过滤掉数字、字母和特定品牌名称,减少噪声。 分词处理 :使用jieba进行分词,同时进行了词性标注和停用词的过滤,保证分析的准确性。 名词提取 :重点分析包含名词的评论,因为它们能更清晰地反映产品特性。 评论情感分析 情感词匹配 :结合自建情感词表,对每条评论进行情感倾向的初步评估。 https://cuicuo.com/index.php/2024/12/02/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98%E5%AE%9E%E6%88%98-%E7%94%B5%E5%95%86%E4%BA%A7%E5%93%81%E8%AF%84%E8%AE%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%83%85%E6%84%9F%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%9A%E6%B7%B1/
13.大数据:分类算法深度解析数据清洗是特征提取的前提。它涉及到处理缺失值、异常值、重复值等问题,以确保数据的质量。清洗后的数据更有利于提取有效的特征。 在处理缺失值时,常见的方法包括删除包含缺失值的样本、用均值或中值填充缺失值,或者使用更复杂的插值方法。对于异常值,可以通过统计学方法或基于模型的方法进行识别和处理。而重复值的处理https://www.360doc.cn/article/78411425_1110858832.html
14.2022级电子商务专业群人才培养方案项目任务六:仓储数据处理 教学方式方法:主要采用任务驱动的教学方法,采用理论与实操相结合,线上线下结合的方式教学。 考核方式:课程考核采用多元评估体系,过程性评价和终结性评价相结合。 实训实践要求:教学场所为多媒体教室和物流综合实训室。 教师要求:任课教师应具有高尚的品德、扎实的仓储理论基础、丰富的仓储实践https://www.mxdx.net/jwc/info/1042/1241.htm