高级数据分析师的主要职责10篇

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高级数据分析师的主要职责有哪些?我们知道,岗位职责是一个具象化的工作描述,可将其归类于不同职位类型范畴。下面小编给大家带来了高级数据分析师的主要职责10篇,供大家参考。

高级数据分析师的主要职责10篇

高级数据分析师的主要职责【篇1】

职责:

1、研究大数据新技术分析发展方向;

2、负责数据仓库逻辑模型、物理模型的分析、设计和建立,开发报表,进行数据分析;

3、负责数据仓库的业务探索(Business Discovery)以及信息探索(Information Discovery)的工作;

4、负责对原始数据进行加工清洗;

5、参与数据平台的设计、开发、维护与优化,满足上层数据运营体系各项需求;

6、参与应用分析平台的系统分析、设计以及实现工作;

任职要求:

1、对数据敏感,熟悉数学建模整个过程,拥有国家/国际数学建模获奖经历优先考虑;

2、熟悉常用的数据分析算法及数据挖掘算法,熟悉机器学习算法的原理及应用,熟悉R、Python等至少一种挖掘工具;

3、3年以上软件类AI/BI项目开发经验,1年以上架构设计经验,具有大型门户/AI/BI等大型项目架构设计经验优先;

4、熟悉数据仓库实施方法论,熟悉数据建模,了解数据仓库体系架构,了解数据集市;

5、熟悉主数据、元数据、数据质量等企业数据管理相关的体系和方法;

6、熟悉与架构设计相关的数据存储/性能调优等相关领域知识;能够解决项目过程中的技术难题;

7、熟悉逻辑模型和物理模型建模、中间层模型理论以及多维模型的设计;

8、理解BI系统建设各层面,对BI建设思路和建设方向有清晰的认识,至少熟悉一种设计工具进行ETL,如Tableau/QlikView/Cognos/BO/Datastage/SAS/SPSS等;

9、能够熟练的使用Kettle等开源ETL工具进行开发者优先;

10、熟悉linux,使用Shell, python脚本经验优先;

12、熟悉Hadoop/Spark生态系统,例如Hive、Hbase等,有实际的集群搭建和使用经验者优先;

13、有大数据平台建设经验者优先。

高级数据分析师的主要职责【篇2】

职责:

1、负责新媒体广告投放效果分析工作;

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:

1、数学、统计、计算机等相关专业本科以上学历,有一年以上相关工作经验;

2、有良好的沟通技巧与语言表达能力;

3、掌握用其本SQL语句的使用,可以用SQL进行数据库相关查询;

4、熟练操作office软件,熟练掌握EXCEL表的大部分统计功能。

高级数据分析师的主要职责【篇3】

职责:

1、 负责搭建数据模型,分析业务变化趋势,用数据驱动产品改进、业务发展,有互联网产品GrowthHacker相关运营经验,有研发或数据分析背景优先;

2、 专题性探索,深入数据,对现有业务漏斗分析、用户路径分析、其产品转化、留存率、用户画像等;

3、 深入理解产品、业务需求,通过数据挖掘分析商业前景和商业价值,为管理层决策提供数据支持;

4、通过数据驱动的方法,不断迭代 A/B测试试验;

5、关注整个用户生命周期 ,持续优化营销内容和流程设计;

6、建立和完善用户增长相关的数据探索工具,提升业务效率。

任职要求:

1、 本科或以上学历,统计学、数学、计算机等相关专业,熟练掌握算法、数据结构等基础知识;

2、 3年以上数据挖掘分析相关工作经验,参与过完整的数据采集、整理、分析、挖掘工作,有电商直播平台经验优先;

3、 掌握大数据海量数据处理技术,或者其他大规模数据处理经验,熟练使用java/Pathan/SQL /Hadoop/Hive/Impala/Spark/MPI等语言;

高级数据分析师的主要职责【篇4】

职责:

1.对既有业务的数据的搜集、整理、提取、分配、统计、分析、预测、报告、挖掘,提交有效的分析报告;

2.对产品生命周期以及相关数据等进行深度的分析和挖掘;

3.对日常业务团队过程、结果分析,发现问题,给出解决方案,推动业务发展;

4.支持业务部门的报表处理及数据需求;挖掘分析主题,开展数据分析工作,基于数据分析成果,为管理层和业务部门提供商业策略分析、业务优化以及开发产品改善建议,持续改进运营效果;

5. 制定数据分析的工作流程和规范,确保数据信息安全;

6. 具备底层数据维护经验,能够独立完成常规数据库维护;

7. 检测所有投放渠道广告效果并对其投放数据进行分析,总结投放问题,提出并优化策略。

我们对您的期待:

1.本科及以上学历,三年以上数据分析经验,经验资深,有跨境行业优先考虑;熟悉仓储物流,销售分析;

2.对数据敏感、有较强的逻辑分析能力、文字表达能力和学习能力;

4.思维缜密、思路清晰,注重细节,较好的逻辑分析能力;

5.良好的文档撰写能力、口头表达能力和沟通能力;

6、对tableau或者帆软有一定的基础,能够带作品过来演示面谈。

高级数据分析师的主要职责【篇5】

职责:

1. 负责主营业务的财务数据模型与动态定价模型设计;

2. 负责创新业务的用户行为数据整理与分析;

3. 负责运营支撑相关数据系统的设计与实施;

4. 负责数据需求对接流程优化;

5. 参与推荐系统建设,直接向CTO汇报。

任职资格:

1. 全日制大

学本科及以上学历,数学、统计、计算机等相关专业;

2. 3年以上数据统计相关经验;

3. 强烈的责任心,良好的沟通能力,细致耐心的工作态度,为人开朗乐观;

4. 良好的学习能力,逻辑清晰,对数据敏感;

5. 具有简单开发与数据挖掘算法基础优先优先。

高级数据分析师的主要职责【篇6】

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Excel sql,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。

高级数据分析师的主要职责【篇7】

 

职责:

1.应用分析建模、机器学习、文本挖掘等技术,对海量数据进行挖掘,发现其潜在关系等;

2.进行数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

3.完成数据分析报告、建模报告、数据报表项目相关文档工作;

4.负责公司数据分析与挖掘项目的算法设计、开发及评估等工作。

任职要求:

1.计算机、统计、数学等相关专业毕业,3年工作经验以上;

2.能够利用工具进行筛选、合并、匹配等数据处理;

3.有数据分析、编制数据报表和编写数据分析报告等相关实践经验优先;

4.熟悉使用SASS、SPSS的使用。

高级数据分析师的主要职责【篇8】

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。

高级数据分析师的主要职责【篇9】

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。

岗位要求

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。

高级数据分析师的主要职责【篇10】

职责:

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;

任职资格:

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

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