最新高级数据分析师具体工作(十四篇)（2023年）

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高级数据分析师具体工作篇一

通过与客户深入沟通了解客户需求及潜在需求，开展营销需求咨询，挖掘商业痛点并形成数据分析需求

通过深入的消费者洞察，熟练运用各种分析工具为客户定制高度个性化的市场线上营销活动提供数据依据，以帮助客户更有效地与其顾客进行沟通

以实现业务目标为导向，支持产品运营日常数据分析需要;深入分析挖掘数据，应用数据分析方法为产品运营以及广告投放策略提供方案与建议，跟踪执行效果

为业务提供解决方案，能够引导产品运营团队应用正确方法框架进行基于数据的产品运营

关注跟踪电商平台运营及市场营销领域的新玩法和技术发展趋势，跟踪竞争对手动态，分析对标竞争对手的产品组织市场策略等

任职要求

教育背景：大学本科及以上学历，数学、统计、计算机等专业毕业

工作经验：五年以上工作经验，其中三年以上商业数据分析、数据管理经验，丰富的线下crm及线上电商平台知识体系工作经验(从事过美妆、母婴奶粉、快消零售等行业数据分析、数据挖掘建模分析经验者优先)

必备技能：对数据具有足够的敏感性和洞察力， 具备良好的学习能力、逻辑思维能力，愿意在数据分析领域深入钻研

沟通能力：优秀的沟通能力，对外能深入了解客户需求，对内能高效沟通协调解决问题

语言能力：熟练的英文读写能力，良好的英文听说能力

计算机能力：熟练使用windows系统以及office等基础应用软件，精通excel 以及熟练使用ppt

职业素养：对大数据行业有热情，有数据好奇心，优秀的团队协作能力和执行力;能够在压力下完成工作，善于与人沟通交流，良好的亲和力，灵活的处理问题能力，以及高效的办事风格。

高级数据分析师具体工作篇二

职责：

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。

任职要求：

1、本科及以上学历，计算机、应用数学、统计及相关专业;

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。

高级数据分析师具体工作篇三

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。

高级数据分析师具体工作篇四

职责：

1、 客户周期的数据管理，负责每日、周、月业务团队日常数据监控及汇总输出;

2、 与业务运营团队紧密配合，通过数据分析结果，应用于业务指标的监控及提升;对日常业务风险进行预警并传达至业务管理人员

3、 完善crm产品的数据标签体系，实现数据系统化;

4、 建立有效长期的数据库，做好归档、保管工作，确保数据信息的安全;

岗位要求：

1、3年以上互联网数据分析相关工作经验，统计学、数学等相关专业本科及以上毕业;

2、逻辑清晰、思维缜密、数据敏感度高，善于把握问题本质，具备良好的沟通、协调和执行能力;

3、具有crm系统相关经验、具有数据管理及分析经验优先;

4、良好的职业道德，高度的工作主动性和责任心，良好的团队合作意识;

5、能够承受较强的压力，有责任心、较强的内驱力和快速学习能力;

高级数据分析师具体工作篇五

职责：

1. 支持各种常规或临时数据分析需求;

2. 提供各类业务相关的分析及建议;

3. 通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息;

4. 和各部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案;

5. 持续地改进数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作。

任职要求：

1. 数学、统计、计算机及相关专业本科以上学历;

2. 3年以上数据分析或数据挖掘方面经验;

3. 有出色的数据处理、分析能力，对数据敏感，能够从日常数据中分析用户行为、深度挖掘用户需求并提出优化建议。

4. 熟悉一种或者几种数据分析方面的工具，比如sql、excel(vba)、spss、r、python等;

5. 熟悉一种或者几种主流数据库, 如mysql、oracle、ms sql server 、teradata等;

高级数据分析师具体工作篇六

职责：

1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。

2、协助部门经理完善部门管理制度。

3、协助数据分析师进行演讲讲座，定期为需求者讲解金融二级市场最新趋势，以及对需求者进行交易分析

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

5、分析大盘行情走势，为其他部门提供有价值的信息

任职要求：

1、年龄：20-45岁，五官端正，性格开朗，责任心强，组织纪律性;反应灵敏，执行力强。

2、热爱金融行业，有励志于长期发展这个行业的意愿，

3、接受公司安排的免费、统一的专业学习培训

4、具有良好的人品与职业操守，踏实细致的工作作风，良好的沟通能力和团队合作精神。

高级数据分析师具体工作篇七

职责:

1、 对市场合作渠道效果数据进行分析，出具分析报告，提出优化效果的可行性方案;

2、 产出部门周/月/季度运营报告，为部门决策提供数据支撑和建议;

3、 基于用户行为、年龄、学历等多维度分析，为市场投放提供专业建议;

4、 基于流量、转化率等市场核心指标、异常数据监控分析，满足部门日常数据运营需求。

任职资格:

1、本科及以上学历，2年以上数据分析工作经验;

2、较强的逻辑判断，严谨的分析态度;

3、具备敏锐的业务洞察力和数据分析技能，具备较强的分析能力;

4、自发、主动、注重细节，精益求精，积极向上。

高级数据分析师具体工作篇八

职责：

1 协助管理crm系统内相关数据，及制定相应数据标准。

2 协助建立并完善销售营收数据分析及评估体系。

3 主导营收和业务检讨相关报表的定期产出，并按业务部门要求提出相关管理分析内容。

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。

任职要求：

1 本科及以上学历，统计学、市场管理等相关专业。

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。

高级数据分析师具体工作篇九

职责:

1、根据业务需求与数据需求，建立基于车联网业务的数据分析体系;

2、提供定期运营、车辆数据报表对各项数据指标进行监控，并进行可视化展现;通过分析提供分析报告及进行解读，用于洞察和了解客户需求，以指导业务工作;

3、协助业务数据收集整理，撰写数据分析报告，结合业务对多种数据源进行深度诊断性组合分析;

4、参与联合建模、特征变量系列产品和项目规划等，协助业务数据收集整理，撰写数据分析报告，结合业务对多种数据源进行深度诊断性组合分析;

5、能根据测试计划独立执行测试，负责对测试中发现的问题进行分析定位和跟踪报告，推动测试中发现的问题得到及时合理的解决。

6、对行业、新趋势进行信息收集，数据处理和研究分析，并结合业务提供相关建议。

任职资格:

1、数学、统计、计算机、运筹学等相关专业本科或以上学历;

2、熟悉sql并能熟练使用各种分析工具如r、spss等挖掘工具;

3、具有良好的商业敏感度和数据分析技能;

5、对大数据有兴趣，良好的逻辑能力和问题分析能力，良好的团队合作精神;

6、有 hadoop/spark/storm 实际经验的优先考虑，掌握数据挖掘相关算法的优先考虑;

7、具有汽车行业的意识和经验的优先。

高级数据分析师具体工作篇十

职责：

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;

6.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，提升整个团队的数据化运营管理能力。

任职要求：

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。

高级数据分析师具体工作篇十一

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;

高级数据分析师具体工作篇十二

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。

高级数据分析师具体工作篇十三

职责:

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。

任职资格:

1、本科以上学历，有互联网经验，有商品进销存及渠道、流量转化相关分析经验者优先;

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。

高级数据分析师具体工作篇十四

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。

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