高級數(shù)據(jù)分析師需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，同時能應(yīng)用先進(jìn)的統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法建立數(shù)據(jù)模型進(jìn)行場景預(yù)測。下面小編給大家?guī)黻P(guān)于數(shù)據(jù)分析師工作職責(zé)，希望會對大家的工作與學(xué)習(xí)有所幫助。

數(shù)據(jù)分析師工作職責(zé)【篇1】

職責(zé)：

1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的抽樣、清洗、轉(zhuǎn)換、整合與統(tǒng)計，深度挖掘用戶屬性，用戶行為特征，能夠建立用戶畫像;

2、能夠結(jié)合業(yè)務(wù)需求，處理數(shù)據(jù)、加工指標(biāo)、分析建模，并根據(jù)不同需求運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法建立模型解決實際問題;

3、設(shè)計數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系，能夠依據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，發(fā)掘潛在問題;

4、通過用戶數(shù)據(jù)針對復(fù)雜的商業(yè)問題，設(shè)計、規(guī)劃、實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的解決方案，充分挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價值

任職要求：

1、.計算機(jī)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，3年以上工作經(jīng)驗或相關(guān)工作經(jīng)歷;

2、熟練使用一種或幾種分析統(tǒng)計及數(shù)據(jù)挖掘工具，如：python、R等;

3、能將各類業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為適合的數(shù)學(xué)模型;

4、熟悉并能熟練使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如：kmeans，SVM，決策樹，GBDT,隨機(jī)森林等;

5、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、清洗和建模的經(jīng)驗

6、有模型部署經(jīng)驗優(yōu)先，熟悉hive，spark優(yōu)先;

7、汽車行業(yè)相關(guān)工作經(jīng)驗優(yōu)先;

數(shù)據(jù)分析師工作職責(zé)【篇2】

1、構(gòu)建并完善蘇寧易購榴蓮社區(qū)運(yùn)營數(shù)據(jù)分析體系，建立業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型。

2、負(fù)責(zé)內(nèi)容電商業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作，通過對數(shù)據(jù)的收集、統(tǒng)計分析與利用，編制分析報告，提出業(yè)務(wù)管理的改進(jìn)建議;

3、針對內(nèi)容用戶進(jìn)行專項數(shù)據(jù)分析，包括但不限于用戶生命周期價值、留存、流水、用戶畫像分析等，為運(yùn)營決策提供數(shù)據(jù)支持;

數(shù)據(jù)分析師工作職責(zé)【篇3】

1. 深刻理解公司的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式及數(shù)據(jù)內(nèi)容，以量化分析的方法驅(qū)動決策，通過分析多維度數(shù)據(jù)，建立客戶全生命周期價值管理模型，為不同客戶設(shè)計優(yōu)化相應(yīng)營銷和產(chǎn)品策略，滿足客戶需求同時達(dá)到公司業(yè)務(wù)和盈利增長;

2. 通過定量分析的方法從業(yè)務(wù)全流程發(fā)現(xiàn)優(yōu)化改進(jìn)點，跟蹤產(chǎn)品的整個流程，從前端流量、運(yùn)營、風(fēng)險等各個方面利用數(shù)據(jù)分析提高產(chǎn)品各個環(huán)節(jié)，最終完成業(yè)務(wù)線指標(biāo);

3. 為各類產(chǎn)品、運(yùn)營、風(fēng)控、市場渠道等創(chuàng)新項目，提供可行性分析及產(chǎn)品效果檢驗的數(shù)據(jù)支持，推動不同的創(chuàng)新產(chǎn)品的孵化落地;

4. 負(fù)責(zé)輸出針對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度及多維度分析，如用戶畫像、關(guān)聯(lián)度模型、NPV/PV，響應(yīng)模型預(yù)測及預(yù)警模型等，參與建立并優(yōu)化公司的核心大數(shù)據(jù)決策體系;

數(shù)據(jù)分析師工作職責(zé)【篇4】

職責(zé)：

1、構(gòu)建分析體系、報表體系和指標(biāo)體系，并根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展和需求分析情況進(jìn)行維護(hù)和優(yōu)化;

2、構(gòu)建輔助分析用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品、分析模型，不斷提升分析效能和分析模版的復(fù)用性;

3、熟練使用數(shù)據(jù)倉庫，靈活應(yīng)用分析工具和方法，進(jìn)行可靠的趨勢判斷和預(yù)測、歸因;

4、深入理解公司戰(zhàn)略，通過商業(yè)項目的需求調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等，為管理層提供積極的數(shù)據(jù)反饋和決策支持;

5、能夠結(jié)構(gòu)化、可視化編寫商業(yè)數(shù)據(jù)分析報告，洞察數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和問題，為運(yùn)營產(chǎn)品推廣等業(yè)務(wù)決策和動作提供支持;

6、開展行業(yè)和競爭對手分析，定期提交行業(yè)及競爭對手分析報告。

職位要求：

1、本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計等專業(yè)優(yōu)先;3年以上數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)歷優(yōu)先;

2、熟練應(yīng)用統(tǒng)計分析方法，如聚類分析、主成分分析、決策樹分析、回歸分析等;

3、熟悉sql/python/R，擅長excel及PPT，了解SPSS/SAS等，掌握1-2個可視化工具;

4、數(shù)據(jù)和商業(yè)市場敏感，能主動發(fā)現(xiàn)和識別業(yè)務(wù)問題，進(jìn)行項目分析和業(yè)務(wù)優(yōu)化應(yīng)用落地;

5、面對海量需求，能以結(jié)果為導(dǎo)向，準(zhǔn)確識別判斷需求重要性和優(yōu)先級，合理規(guī)劃分析計劃;

6、具有較強(qiáng)的溝通協(xié)調(diào)、項目推進(jìn)、產(chǎn)品思維、邏輯思維、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)解讀和業(yè)務(wù)洞察能力;

7、為人踏實、勤奮，具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性;自驅(qū)力、創(chuàng)新和執(zhí)行力強(qiáng)。

數(shù)據(jù)分析師工作職責(zé)【篇5】

職責(zé)：

1.結(jié)合公司投放計劃，對投放過程、結(jié)果、上下游數(shù)據(jù)、用戶生命周期、回收效率、用戶價值等，進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控，建立數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行投放分析，并建立過程指標(biāo)與預(yù)警機(jī)制，如發(fā)現(xiàn)異常快速定位問題原因，提出建議

2、具有較強(qiáng)的主動性，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀主動發(fā)現(xiàn)問題，形成有效的數(shù)據(jù)分析方案，推動數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用落地;

3、建立用戶增長模型，對流量增長及結(jié)合產(chǎn)品創(chuàng)新落地有豐富的落地經(jīng)驗，指導(dǎo)公司用戶增長、流量增長;

4、對于不可直接監(jiān)測的短視頻、新媒體、事件營銷等新型投放方式，建立監(jiān)測方法、評估模型，并具有一定的業(yè)務(wù)能力，能夠參與業(yè)務(wù)并提煉分析

5、能夠結(jié)合不同投放方式的效果分析，形成基于數(shù)據(jù)分析的投放策略，投放方法、優(yōu)化方案，并能輸出給團(tuán)隊成員

崗位要求：

1.3年以上互聯(lián)網(wǎng)流量獲取及電商等行業(yè)分析經(jīng)驗;深入理解流量增長模型，及有較強(qiáng)推動力經(jīng)驗者優(yōu)先;

2.具有一定的投放實操經(jīng)驗，一定的業(yè)務(wù)增長能力，并有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析、提煉能力

3.具備敏銳的洞察、分析能力，有嚴(yán)謹(jǐn)客觀的分析態(tài)度和良好的溝通表達(dá)能力、具備時間管理能力。

4.對新鮮事物較為敏銳，如有短視頻、新媒體、事件營銷等分析經(jīng)驗者優(yōu)先考慮;

5.對增長黑客模型有深刻認(rèn)知并實踐者優(yōu)先考慮;