- 1、本文档共8页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
高级数据分析师岗位的基本职责概述
职责:
1.挖掘数据背后的市场方向、规律、短板,为业务提供决策依据;
2.针对具体的业务事件,研究业务开拓中的局限性或亮点,进行
数据分析并提出优化方案或提炼可复制的模板;
3.针对项目关键指标以及运营各业务线输出专项分析报告,及时
发现问题,为项目、运营决策、用户营销、渠道推广优化等提供决策支
持和优化方向;
4.数据研究与分析,通过挖掘数据的内在关系,发现运营与推广
中的问题,并推动问题的解决;
5.借助阿里大数据平台(数据银行、策略中心为主),为品牌提供
全方位的数据赋能服务,包括但不限于淘内外投放提效,电商营销计
划制定、消费者洞察、产品/生意策略指导及优化等。
6.能够深入理解各行业品牌/产品特点,结合品牌痛点和市场挑战
提供定制化的行业策略分析、数据运营规划思路及落地执行建议,将
基于数据的分析转化为可执行的商业洞察。
____分析服务品牌消费者行为数据、品牌营销数据,由数据总结
经验、反推结果;
8.为品牌企业数据营销提供有价值的数据分析结果,产出对业务
有直接推动作用的策略建议;
9.有机会参与算法研究和针对战略问题的深度分析;
10.确立品牌营销数据分析报告的商业模式;
第1页共8页
11.作为项目成员独立完成基于大数据或BI项目的部分实施开发
工作
12.直接与客户沟通,能理解客户真实需求,并需要时给客户在技
术/数据挖掘提供相关培训
任职要求:
____本科及以上学历,统计学、计算机、数学心理学专业优先
2.市场研究、数字营销、电商、大数据分析等相关领域大品牌客
户服务经验
____具有较强结构化思维、逻辑思维能力,优异的学习能力;
____对数据敏感并有数据想象力,具备优秀的信息整合和分析能
力,善于通过数据洞察市场或商业现象,了解互联网常用的数据分析
方法和思路。
5.优秀的逻辑思维及发散性思维,PPT撰写及指导能力以及优秀
的沟通能力和提案能力。
6.熟练使用SPSS等数据统一分析工具。
7.有数据银行、策略中心服务经验者优先。
高级数据分析师岗位的基本职责概述(2)
高级数据分析师是在数据科学领域中担任高级职位的专业人员。
他们负责收集、分析和解释大量的数据,以帮助组织做出战略决策。
以下是高级数据分析师岗位的基本职责概述。
1.数据收集和清洗:高级数据分析师负责收集组织内外部的各种
数据源,包括结构化和非结构化数据。他们需要使用各种工具和技术
对数据进行清洗和预处理,以确保数据的准确性和一致性。
第2页共8页
2.数据分析和建模:高级数据分析师利用统计分析、机器学习和
数据挖掘等技术对数据进行分析和建模。他们通过对数据进行模式识
别、趋势分析和预测,为组织提供有关业务问题和机会的深入洞察。
3.报告和可视化:高级数据分析师需要把复杂的数据分析结果转
化为易于理解和使用的可视化图表、仪表板和报告。他们使用各种数
据可视化工具和技术来呈现数据分析结果,以帮助决策者更好地理解
数据,并做出相应的决策。
4.预测和优化:高级数据分析师利用统计模型和预测算法来预测
未来的趋势和结果。他们通过对数据进行深入分析和挖掘,发现隐藏
在数据背后的规律和模式,为组织提供关键的预测和优化建议。
5.业务洞察和建议:高级数据分析师需要将数据分析结果与业务
需求相结合,为组织提供有关业务运营和发展的战略洞察和建议。他
们要与不同部门和利益相关者合作,理解他们的需求和问题,提供定
制化的数据解决方案。
6.数据安全和隐私保护:高级数据分析师需要确保数据的安全性
和隐私保护。他们需要遵守组织和行业标准的数据隐私规定,采取适
当的数据安全措施,以保护数据的机密性和完整性。
7.团队合作和领导:高级数据分析师需要与团队成员和其他利益
相关者合作,共同完成项目和任务。他们可能需要领导团队,指导和
培训其他数据分析师,并确保团队的协作和效率。
8.持续学习和发展:高级数据分析师需要不断学习和发展自己的
技能和知识。他们需要紧跟数据科学领域的最新发展
文档评论(0)