高級數(shù)據(jù)分析師工作的基本職責(zé)
高級數(shù)據(jù)分析師工作的基本職責(zé)1
職責(zé)：
1、數(shù)據(jù)收集設(shè)計：根據(jù)項目目標(biāo)，設(shè)計爬取數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞，與爬蟲工程師溝通對接數(shù)據(jù)收集工作。
2、數(shù)據(jù)處理和清理：對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，清洗文字信息，數(shù)據(jù)標(biāo)簽。
3、數(shù)據(jù)分析輔助：配合業(yè)務(wù)分析團隊和算法團隊，進(jìn)行用戶標(biāo)簽體系模型搭建，知識圖譜建立和維護(hù)，項目數(shù)據(jù)分析輔助。
專業(yè)及其他要求：
1、計量經(jīng)濟學(xué)、運籌學(xué)、信息系統(tǒng)、統(tǒng)計學(xué)、計算機軟件相關(guān)專業(yè)，碩士優(yōu)先；
2、流利的英語讀寫能力將是加分項。
3、 3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗，扎實的編程基礎(chǔ)，熟悉Java、python等編程語言，有海量文本數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗優(yōu)先；
4、能夠使用MySQL，Python，Excel完成數(shù)據(jù)查詢與清洗；
5、對解決非結(jié)構(gòu)和非標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)問題有巨大的熱情。
6、了解tableau等統(tǒng)計軟件
7、有強烈的上進(jìn)心和自我提升的意愿，對大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)有飽滿的熱情
高級數(shù)據(jù)分析師工作的基本職責(zé)2
職責(zé)：
1、對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，發(fā)現(xiàn)和跟蹤其中的問題。能夠從業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的角度出發(fā)，利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品、系統(tǒng)或是業(yè)務(wù)的瓶頸，并提出優(yōu)化的方案
2、分析海量用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化用戶生命周期流程，提升用戶規(guī)模
3、利用數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)等技術(shù)解決實際問題，比如實現(xiàn)模塊或流程自動化，業(yè)務(wù)報表系統(tǒng)的建設(shè)，離線數(shù)據(jù)流程的建設(shè)，數(shù)據(jù)可視化等
4、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型，幫助公司改善運營管理，節(jié)省成本
任職要求
1、計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷
2、熟練掌握：mysql、hdfs/hive/數(shù)據(jù)庫使用，較強的數(shù)據(jù)庫及SQL能力，并對Hadoop技術(shù)體系有所了解和研究
3、具備數(shù)據(jù)敏感性和探知欲、分析、解決問題的能力，能夠承受工作中的壓力，專注數(shù)據(jù)的價值發(fā)現(xiàn)和變現(xiàn)轉(zhuǎn)化
4、工作認(rèn)真、負(fù)責(zé)、仔細(xì)，有良好的團隊合作精神，良好的分析問題能力、溝通技巧及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)能力
高級數(shù)據(jù)分析師工作的基本職責(zé)3
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)出行平臺層面司乘用戶分析，給平臺相關(guān)業(yè)務(wù)及策略建設(shè)輸入洞察和方法；
2、形成天、周和月度的分析報告，傳遞給公司管理層并進(jìn)行定期匯報；
3、可獨立完成針對特定問題的分析解讀，支持臨時型研究項目，產(chǎn)出用戶留存及遷移的分析結(jié)論，用于輸出給各品類優(yōu)化營銷產(chǎn)品的運營策略；
4、參與產(chǎn)品上線前的預(yù)估，上線時的數(shù)據(jù)埋點，上線后的效果評估及優(yōu)化，構(gòu)建乘客端營銷工具的分析體系。
5、保持?jǐn)?shù)據(jù)敏感，監(jiān)控與發(fā)現(xiàn)問題、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可落地的和有說服力的洞察，輔助推進(jìn)業(yè)務(wù)決策
崗位要求：
1、數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗，了解用戶需求，互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)領(lǐng)域優(yōu)先，應(yīng)用數(shù)學(xué)，統(tǒng)計學(xué)，計算機，經(jīng)濟學(xué)相關(guān)專業(yè)碩士優(yōu)先；
2、具備大數(shù)據(jù)的處理能力，掌握hive、SQL等相關(guān)數(shù)據(jù)提取工具，熟練使用R或Python、excel、SAS/SPSS、PPT等工具；
3、具有較強的思維邏輯能力，良好的數(shù)據(jù)敏感度，能從海量數(shù)據(jù)提煉核心結(jié)果；有豐富的`數(shù)據(jù)分析、挖掘、建模的經(jīng)驗；
4、具備良好的溝通協(xié)調(diào)能力，有獨立開展分析研究項目經(jīng)驗；
5、一定的抗壓能力和和團隊精神；能有效的推動數(shù)據(jù)結(jié)論的落地
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職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)股票app的數(shù)據(jù)分析體系建設(shè)；
2、負(fù)責(zé)股票app中數(shù)據(jù)埋點；
3、挖掘數(shù)據(jù)背后的市場方向、規(guī)律、短板，為業(yè)務(wù)提供決策依據(jù)；
4、分析運營與推廣需求，固化常規(guī)數(shù)據(jù)報表，提升數(shù)據(jù)支持運營與推廣的能力；
5、通過數(shù)據(jù)分析工具，滿足業(yè)務(wù)方對數(shù)據(jù)的各類取、過濾、分析等需求；
6、完善數(shù)據(jù)評估機制，推動公司的數(shù)據(jù)化運營。
任職要求：
1、統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、計算機相關(guān)專業(yè)，本科以上學(xué)歷，5年以上數(shù)據(jù)經(jīng)驗；
2、熟練掌握SQL，熟悉R、Python、MongoDB、Spark中任一種數(shù)據(jù)工具/語言；
3、熟練使用Excel、PPT、Tableau或Google系常用數(shù)據(jù)整理工具和圖表制作工具；
4、有過搭建數(shù)據(jù)分析體系經(jīng)歷，有獨立開展分析研究項目經(jīng)驗；
5、良好的商業(yè)嗅覺和數(shù)據(jù)敏感度，豐富的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，能從海量數(shù)據(jù)提煉核心結(jié)果；
6、具備良好的抗壓能力、溝通能力和團隊精神。
高級數(shù)據(jù)分析師工作的基本職責(zé)5
職責(zé)：
1、研究大數(shù)據(jù)新技術(shù)分析發(fā)展方向；
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型、物理模型的分析、設(shè)計和建立，開發(fā)報表，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉庫的業(yè)務(wù)探索（Business Discovery）以及信息探索（Information Discovery）的工作；
4、負(fù)責(zé)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工清洗；
5、參與數(shù)據(jù)平臺的設(shè)計、開發(fā)、維護(hù)與優(yōu)化，滿足上層數(shù)據(jù)運營體系各項需求；
6、參與應(yīng)用分析平臺的系統(tǒng)分析、設(shè)計以及實現(xiàn)工作；
任職要求：
1、對數(shù)據(jù)敏感，熟悉數(shù)學(xué)建模整個過程，擁有國家/國際數(shù)學(xué)建模獲獎經(jīng)歷優(yōu)先考慮；
2、熟悉常用的數(shù)據(jù)分析算法及數(shù)據(jù)挖掘算法，熟悉機器學(xué)習(xí)算法的原理及應(yīng)用，熟悉R、Python等至少一種挖掘工具；
3、3年以上軟件類AI/BI項目開發(fā)經(jīng)驗，1年以上架構(gòu)設(shè)計經(jīng)驗，具有大型門戶/AI/BI等大型項目架構(gòu)設(shè)計經(jīng)驗優(yōu)先；
4、熟悉數(shù)據(jù)倉庫實施方法論，熟悉數(shù)據(jù)建模，了解數(shù)據(jù)倉庫體系架構(gòu)，了解數(shù)據(jù)集市；
5、熟悉主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等企業(yè)數(shù)據(jù)管理相關(guān)的體系和方法；
6、熟悉與架構(gòu)設(shè)計相關(guān)的數(shù)據(jù)存儲/性能調(diào)優(yōu)等相關(guān)領(lǐng)域知識；能夠解決項目過程中的技術(shù)難題；
7、熟悉邏輯模型和物理模型建模、中間層模型理論以及多維模型的設(shè)計；
8、理解BI系統(tǒng)建設(shè)各層面，對BI建設(shè)思路和建設(shè)方向有清晰的認(rèn)識，至少熟悉一種設(shè)計工具進(jìn)行ETL，如Tableau/QlikView/Cognos/BO/Datastage/SAS/SPSS等；
9、能夠熟練的使用Kettle等開源ETL工具進(jìn)行開發(fā)者優(yōu)先；
10、熟悉linux，使用Shell，python腳本經(jīng)驗優(yōu)先；
12、熟悉Hadoop/Spark生態(tài)系統(tǒng)，例如Hive、Hbase等，有實際的集群搭建和使用經(jīng)驗者優(yōu)先；
13、有大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)經(jīng)驗者優(yōu)先。
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