數據分析師的具體內容簡述（通用22篇）
數據分析師的具體內容簡述 篇1
職責：
1、負責數據報表的制作，做好預警通知和報表可視化。
2、計算業績考核，對數據進行稽核，提升數據的準確性。
3、積極發現業務中的亮點和問題，撰寫相關數據分析報告。
4、完善數據指標體系，提高數據產出效率。
5、認真執行領導交辦的其他任務。
任職要求
1、熟練使用Excel分析處理大量復雜數據。
2、具備編寫SQL查詢數據庫的實際應用能力。
3、熟練使用Python語言中Pandas數據分析包。
4、熟悉常用的數據分析方法。
5、制作專業數據分析報告的能力。
數據分析師的具體內容簡述 篇2
職責：
1、重點負責各大分類店鋪商品采買;
2、核對顧客采買信息及快遞地址信息、準確發貨及整理訂單數據報表;
3、公司大型營銷活動時，如年中慶、店慶，協助新渠道專員負責在商場各店鋪尋找、拍攝和推廣特惠單品;
4、代購采用購物卡與店鋪結算，每工作日下午與財務對賬，憑購物小票平賬后領出新制購物卡;
5、負責代購產品的售后服務問題跟進;
6、定期進行市場調研，協助渠道主管創新引流和流量轉化手段;
7、定期整理周、月、季度銷售數據報表及分析。
任職要求：
1、大專以上市場營銷、電子商務專業優先;
2、有淘寶售前客服、服裝銷售、代購等相關經驗;
3、熟練美圖秀秀、PS等圖形處理軟件;
4、熱愛銷售，有事業心的，頭腦靈活;
5、熟悉互聯網絡，熟練使用網絡交流工具和各種辦公軟件。
數據分析師的具體內容簡述 篇3
1.負責網絡分銷客戶，產品進銷退及庫存分析，發現庫存大或少的及時提醒，銷量突增的及時告知。
2.負責統計網絡分銷每周產品的發退同期比，對下滑產品及時提醒。
3.統計每月各區域的產品發退及銷售排名，做好各產品的動銷率明細表，統計退貨產品排名，整理結論告知各區域業務。
4.每季度，半年做部門及各區域的產品數據分析，經營數據分析。
6.網絡分銷新品首印，加印數據分析。新品推廣做好行業數據梳理。
7.各區域重點品銷售進度數據統計，及時提醒各區域重點品的完成情況。
8.部門各區域績效，回款等數據統計。
9.產品庫存數據分析，提醒加印及銷售。
數據分析師的具體內容簡述 篇4
職責：
1、梳理運營與推廣的業務需求，制定數據報表;
2、挖掘數據背后的市場方向、規律、短板，為業務提供決策依據;
3、針對具體的業務事件，研究業務開拓中的局限性或亮點，進行數據分析并提出優化方案或提煉可復制的模板;
4、分析運營與推廣需求，固化常規數據報表，提升數據支持運營與推廣的能力;
5、通過數據分析工具，高效支持業務端的數據查詢需求，包括經營數據、服務數據等查詢;
6、數據研究與分析，通過挖掘數據的內在聯系，面向精準營銷找到潛在客戶。
崗位要求:
1、統計學、應用數學、計算機等相關專業，本科及以上學歷;
2、使用過諸如SPSS、SAS等相關數據分析軟件的優先;
3、較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔寫作能力;
4、有責任心，良好的溝通能力和組織管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑戰;
5、有面向精準營銷的項目經驗者優先;
6、有數據分析相關經驗者優先。
數據分析師的具體內容簡述 篇5
職責：
1、協同團隊完成客戶委托的市場研究項目，包括項目的設計、執行、分析、報告撰寫和匯報等;
2、配合銷售人員的客戶、項目開發，撰寫項目建議書;
3、完成領導交辦的其他任務。
職位要求：
1、全日制統計學、數學、心理學、社會學、傳播學、經濟學等專業本科以上學歷;
2、熟練使用SPSS/SAS/STATA/R/S-PLUS等相關統計軟件及OFFICE軟件(word/excel/ppt等);
3、熟悉互聯網和移動互聯網行業者優先;
4、使用過數據挖掘技術者優先;
5、英語四級以上水平，良好的英語聽說讀寫能力;
6、學習能力強，肯吃苦，勤鉆研，有較強的工作責任心和抗壓能力，有團隊協作及奉獻精神。
數據分析師的具體內容簡述 篇6
職責：
1.負責公司業務、產品線數據、日常經營數據的整理和分析;
2.負責業務數據分析包含但不限于，業務營收、流水，新增、減少、留存、負評等異常數據的分析;
3.深入理解業務，通過數據分析為業務團隊提供數據支持;
4.負責通過系統后臺的數據進行數據較驗、抽取、報送、報表查詢等技術支撐工作。
任職要求：
1.計算機、數學或統計學專業本科以上學歷;
2、熟悉EXCEL各類函數、對PPT等辦公軟件有一定的經驗;
3、對數據敏感、有較強的邏輯思維能力和獨立專項分析能力;
4、具有良好的溝通能力，能清晰表達問題內容。
數據分析師的具體內容簡述 篇7
職責：
1.對運營數據進行監控分析，根據數據情況快速有效的定位問題并提出解決方案;
2.對所運營的內容進行深入思考和分析，相關數據的收集、整理，形成專業分析報告和實施建議，并提供數據分析支持;
3.完善數據分析標準體系與分析模型，并向業務人員提出需求;
4.整理分析營銷運營指標，量化指標，搭建多維數據，分析用戶來源、行為路徑、轉化率等運營核心數據，給各職能人員提供數據反饋和建議;
5.理解業務運作邏輯，利用數據分析手段，及時發現業務流程中存在的問題，進行原因分析，提出解決方案并與業務人員溝通達成共識;
6.從業務運作視角出發，對數據監測系統進行功能優化，通過各類數據分析發現業務趨勢，輸出公司所需的報告，反饋至各業務人員進行落地。
任職資格：
1.計算機、統計學、會計、數學相關專業本科及以上學歷;
2.熟悉數據庫基本編程及SQL語言，熟悉海量數據處理和性能優化;
3.熟練使用Python語言中Pandas數據分析包;
4.較強的數據處理能力，熟練操作Excel，掌握Access等數據處理工具，以及其他Word、Powerpoint等Office辦公軟件;
5.具有1年以上咨詢公司、運營商經營企劃/數據分析等相關工作經驗;
6.掌握數據分析基本流程，要有敏銳的數據感覺，良好的快速學習吸收能力。
數據分析師的具體內容簡述 篇8
職責：
1、數據監測與跟蹤: 負責數據的監控和跟蹤分析，對異常情況進行深入分析和定位，并提出優化方案
2、數據決策支持：充分發揮對數據的敏感性，給產品、運營、市場、銷售等決策提供有價值的數據支持和分析見解
3、數據分析：根據各業務的實際業務要求，較深入的專項數據分析及用戶研究
4、數據模型：深入了解業務，建立基于業務場景的數據模型，解決各類業務問題
要求：
1、全日制統招大學本科以上學歷，統計學、數學、計算機、數理統計或數據挖掘專業優先
2、互聯網行業3年以上數據分析經驗
3、工作認真努力，具有團隊合作精神，良好的跨部門溝通和組織能力
4、思維敏捷，具備較強的數據分析能力和數據敏感性
5、相關技術要求：
數據分析師的具體內容簡述 篇9
職責：
1、跟工程師以及其他部門合作，搭建高效可用的基礎數據平臺;
2、參與數據挖掘做相關的用戶畫像，用戶行為分析，商品推薦等;
3、深刻理解公司業務，運用數據分析相關模型、工具，挖掘業務層面可落地優化方案;
4、與業務人員一起制定A/B測試策略，并指導進一步的業務/產品優化;
5、與數據科學家配合，創建并實現模型，預測商品銷量，從而指導優化庫存結構;
職位要求：
1、數據分析相關領域的全棧選手;
2、對用數據解決產品、運營、預測等問題有極大熱情;
3、樂于接受挑戰，對新技術有強烈的學習意愿和強大的學習能力;
4、精通SQL 和具有Hadoop生態經驗者優先;
5、熟悉tableau或者superset者優先;
數據分析師的具體內容簡述 篇10
職責：
1、對搜款網產品運營數據進行分析、監測、統計，參與數據體系搭建;
2、負責為產品運營提供數據分析支持，包含但不限于產品分析、用戶分析、運營分析等，并根據分析結果提出可落地的策略建議;
3、搭建業務轉化漏斗，通過對用戶行為深入分析，發現用戶增長關鍵因素，聯合產品、研發、運營等團隊尋找提升用戶成長方案，推動落地并評估效果;
任職要求
1、統招本科及以上學歷，2 年以上數據分析或數據挖掘經驗;
2、較強的統計學基礎，了解基本的數據分析方法與模型，統計、數學、計算機等相關專業優先;
3、優秀的數據處理能力，熟練掌握 Hive/SQL，精通 excel，掌握Python/R 尤佳;
4、敏銳的數據洞察力，良好的業務理解力;
5、能獨立完成從數據提取到模型構建，部門溝通到輸出分析報告，提出并解決具體的業務問題。
數據分析師的具體內容簡述 篇11
職責：
通過與客戶深入溝通了解客戶需求及潛在需求，開展營銷需求咨詢，挖掘商業痛點并形成數據分析需求
通過深入的消費者洞察，熟練運用各種分析工具為客戶定制高度個性化的市場線上營銷活動提供數據依據，以幫助客戶更有效地與其顧客進行溝通
以實現業務目標為導向，支持產品運營日常數據分析需要;深入分析挖掘數據，應用數據分析方法為產品運營以及廣告投放策略提供方案與建議，跟蹤執行效果
為業務提供解決方案，能夠引導產品運營團隊應用正確方法框架進行基于數據的產品運營
關注跟蹤電商平臺運營及市場營銷領域的新玩法和技術發展趨勢，跟蹤競爭對手動態，分析對標競爭對手的產品組織市場策略等
任職要求
教育背景：大學本科及以上學歷，數學、統計、計算機等專業畢業
工作經驗：五年以上工作經驗，其中三年以上商業數據分析、數據管理經驗，豐富的線下CRM及線上電商平臺知識體系工作經驗(從事過美妝、母嬰奶粉、快消零售等行業數據分析、數據挖掘建模分析經驗者優先)
必備技能：對數據具有足夠的敏感性和洞察力， 具備良好的學習能力、邏輯思維能力，愿意在數據分析領域深入鉆研
溝通能力：優秀的溝通能力，對外能深入了解客戶需求，對內能高效溝通協調解決問題
語言能力：熟練的英文讀寫能力，良好的英文聽說能力
計算機能力：熟練使用windows系統以及office等基礎應用軟件，精通Excel 以及熟練使用PPT
職業素養：對大數據行業有熱情，有數據好奇心，優秀的團隊協作能力和執行力;能夠在壓力下完成工作，善于與人溝通交流，良好的親和力，靈活的處理問題能力，以及高效的辦事風格。
數據分析師的具體內容簡述 篇12
職責：
1、主要協助分析師工作，包括數據整理、分析，行情分析、傳達，技術分析、授課。
2、協助部門主管處理部門的日常事務;
3、協助部門部門做銷售團隊的數據統計及分析;
4、負責部門文化的建設和傳播工作;
5、處理上級安排的其他工作。
職位要求：
1、喜歡金融，希望進入金融行業，實現財富自由的夢想;
2、需要具有良好的學習、溝通、分析判斷、執行能力和團隊協作精神;
3、有較強的人際溝通能力，文字組織能力和口頭表達能力;
4、具備往管理崗位晉升的野心;
數據分析師的具體內容簡述 篇13
職責：
1、深入了解商業業務，挖掘業務問題和痛點，通過商業分析為公司運營決策、產品規劃、運營規劃提供數據支持;
2、負責建立以客戶為中心的數據體系，分析客戶行為特征，提供相應的運營及CRM建議;
3、以數據為依托制定精準營銷模型，對營銷進行數據分析和評估，提供數據報表和改善建議，提升營銷效果;
4、建立商業反欺詐模型;
5、整合運營數據分析與應用需求，設計運營相關數據產品;
崗位要求：
1、2年以上數據分析、數據挖掘等項目經驗，統計學、應用數學、計算機、信息學、經濟學等相關專業本科以上學歷;
2、熟練掌握數據分析或統計學的基礎理論和方法(如分類、聚類、回歸、關聯規則、神經網絡等)，并具備相關項目經驗;
3、熟悉數據庫技術，熟練運用SQL，能高效的與技術團隊進行溝通;
4、具備良好的數據敏感度，能從大量數據提煉核心結果，并用簡潔清晰的方式呈現數據分析背后的業務邏輯;
數據分析師的具體內容簡述 篇14
職責：
1 研究企業數據，進行數據挖掘和用戶行為分析，為公司運營方向提出方案和建議。
2 通過先進的技術手段、科學的數據建模方式，對大數據進行挖掘、研究、分析、創新和優化;
3 和軟件工程師對接，提出研發需求，并指導建立數據挖掘系統，協助完成模型系統的設計、測試和優化。
4 設計移動平臺功能，開發新產品
5 完成領導交代的其他工作事項。
崗位要求：
1、大學本科及以上學歷，數學、統計學、等相關專業;
2、3年以上數據挖掘或數據分析工作經驗，有互聯網、大數據行業從業經驗者優先;
3、熟悉SAS、SPSS 、SQL、MATALAB等至少一種數據處理工具;
4、具備良好的溝通能力和業務素質，能獨立構建模型完成分析工作;
5、具有良好的數據敏感度，對數據挖掘工作積極主動、有持久的熱情和興趣;
數據分析師的具體內容簡述 篇15
職責：
1、搜集相關的外匯市場咨詢，完善外匯品種資料庫
2、研究外匯市場相關制度，分析外匯市場相關制度
3、完成外匯演講講座，定期為需求者講解外匯市場最近趨勢，以及對需求者進行交易指導
4、對基本面、技術面進行分析研究，給出行情走勢分析和判斷，撰寫研究報告上交公司，供相關部門參考和使用，
任職要求：
1、年齡：20-55歲，五官端正，性格開朗，善于溝通，
2、本科以上學歷、專業不限、經驗不限，免費提供0基礎崗前培訓
3、有經驗者、金融相關專業者、有金融從業相關證件者優先錄取
4、退伍軍人和應屆畢業生優先錄取、免費提供0基礎崗前培訓
5、熱愛金融行業，有勵志于長期發展這個行業的意愿
6、接受免費統一的專業學習培訓和模擬訓練;
7、認同公司的發展理念，愿意與公司共同發展，具有很強的工作責任心和團隊合作精神。
8、需要具備良好的分析判斷能力，對全球外匯，大宗商品，股票市場的運轉有較深刻的認知和準確判斷的能力，能獨立完成相關領域的分析評論。
9、可接受公司安排的因公出差，出國深造
數據分析師的具體內容簡述 篇16
職責:
1、搜集行業相關信息，為相關需求者提供更準確的信息。
2、協助部門經理完善部門管理制度。
3、進行演講講座，定期為需求者講解金融二級市場最新趨勢，以及對需求者進行交易分析
4、對基本面、技術面進行分析研究，給出行情走勢分析和判斷，撰寫研究報告。
任職要求：
1、年齡：20-45歲，五官端正，性格開朗，善于溝通，
2、無經驗可以免費提供0基礎崗前培訓，有經驗者、金融相關專業者、有金融從業相關證件者可直接上崗
3、退伍軍人和應屆畢業生優先錄取、
4、認同公司的發展理念，愿意與公司共同發展，具有很強的工作責任心和團隊合作精神。
數據分析師的具體內容簡述 篇17
職責:
1.與業務部門對接，進行在線教育產品、內容推薦策略的培訓，解答產品相關問題。與業務團隊溝通市場戰略，了解在線教育，共同完成業績項目;
2.與產品、研發團隊對接，及時后臺管理系統的問題，提出數據看板的改善方案;
3.系統的建立監控分析預測體系，及時發現功能使用問題，優化用戶體驗;
4.研究用戶畫像、定期進行用戶行為數據分析、梳理產品使用的核心場景，提高市場投放和運營策略的收益能力。
任職資格:
1.全日制本科學歷及以上，2年以上相關經驗;
2.熟悉在線教育行業;有基本數據運營的知識，有互聯網平臺相關工作經驗;
3.有使用易觀千帆、七麥數據等第三方數據平臺的實戰項目經驗;
4.有使用神策、微信小程序、GrowingIO等數據分析工具的使用和有埋點經驗;
5.熟悉SQL、hive、excel等數據查詢及分析工具;對數據敏感，能獨立進行數據分析;
6.能快速掌握業務知識，發現問題，分析問題并提出解決方案;
7.具有良好的溝通能力及抗壓能力;有優秀的團隊合作意識，善于溝通協調各部門合作。
數據分析師的具體內容簡述 篇18
職責：
1.結合業務需求執行監控體系、分析體系實現的具體計劃;
2.建立用戶生命周期(LT)分析體系-- a.客戶價值指數(RMF，PCA); b.流失指數; c.忠誠度指數;
3.規劃數據產品：BI報表自動化;
4.輸出分析結論，有效幫助業務增長、孵化新項目;
任職要求
1.一年以上數據分析工作經驗，有互聯網平臺思維;本科及以上學歷，統計學或數學相關專業(211&985優先);
2 .良好的數據敏感度，能從海量數據提煉核心結果;有豐富的數據分析、挖掘、清洗和建模的經驗;
3.可以獨立編寫商業數據分析報告，具備良好的商業敏感度和創新意識，快速識別商業問題和機會;
4.熟練掌握SQL等相關數據提取工具，熟練操作e xce l、PPT等工具;
5. 具備良好的抗壓能力、溝通能力和團隊精神，有獨立開展分析研究項目經驗。 投遞須知：請備注作品鏈接。
數據分析師的具體內容簡述 篇19
職責：
1、負責業務數據分析平臺建設，設計有效的數據指標體系，支持業務日常運營和分析;
2、監控業務運營指標，發現潛在風險，發掘潛在機會，為運營決策、業務流程優化提供支持;
3、根據實際業務情況，對數據進行建模和挖掘，與運營部門一起建立并持續完善數據分析模型;
4、參與數據清洗和過濾、數據處理、數據分析可視化等過程的研發。
任職要求：
1、本科及以上學歷，計算機、應用數學、統計及相關專業;
2、具備數據采集、清洗整理、分析建模等能力;
3、熟悉數據建模、數據處理和數據可視化;
4、熟悉SQL語言，會使用至少一種主流數據庫，至少一種ETL工具，至少一種分析和建模工具，至少一種數據可視化工具和方法;
5、熟悉python語言;
6、良好的溝通交流能力，較好的邏輯分析能力，善于理解和分析業務，對數據敏感。
數據分析師的具體內容簡述 篇20
職責：
1、業務數據的抽樣、清洗、轉換、整合與統計，深度挖掘用戶屬性，用戶行為特征，能夠建立用戶畫像;
2、能夠結合業務需求，處理數據、加工指標、分析建模，并根據不同需求運用數據挖掘方法建立模型解決實際問題;
3、設計數據分析指標體系，能夠依據數據分析結果，發掘潛在問題;
4、通過用戶數據針對復雜的商業問題，設計、規劃、實現基于數據的解決方案，充分挖掘數據的商業價值
任職要求：
1、.計算機、統計學、數學、數理統計等相關專業本科及以上學歷，3年以上工作經驗或相關工作經歷;
2、熟練使用一種或幾種分析統計及數據挖掘工具，如：python、R等;
3、能將各類業務需求轉化為適合的數學模型;
4、熟悉并能熟練使用機器學習算法，如：kmeans，SVM，決策樹，GBDT,隨機森林等;
5、良好的數據敏感度,能從海量數據提煉核心結果，有豐富的數據分析、挖掘、清洗和建模的經驗
6、有模型部署經驗優先，熟悉hive，spark優先;
7、汽車行業相關工作經驗優先;
數據分析師的具體內容簡述 篇21
職責：
1、 客戶周期的數據管理，負責每日、周、月業務團隊日常數據監控及匯總輸出;
2、 與業務運營團隊緊密配合，通過數據分析結果，應用于業務指標的監控及提升;對日常業務風險進行預警并傳達至業務管理人員
3、 完善CRM產品的數據標簽體系，實現數據系統化;
4、 建立有效長期的數據庫，做好歸檔、保管工作，確保數據信息的安全;
崗位要求：
1、3年以上互聯網數據分析相關工作經驗，統計學、數學等相關專業本科及以上畢業;
2、邏輯清晰、思維縝密、數據敏感度高，善于把握問題本質，具備良好的溝通、協調和執行能力;
3、具有CRM系統相關經驗、具有數據管理及分析經驗優先;
4、良好的職業道德，高度的工作主動性和責任心，良好的團隊合作意識;
5、能夠承受較強的壓力，有責任心、較強的內驅力和快速學習能力;
數據分析師的具體內容簡述 篇22
職責：
1. 支持各種常規或臨時數據分析需求;
2. 提供各類業務相關的分析及建議;
3. 通過建模深入挖掘用戶或產品方面的有價值的信息;
4. 和各部門溝通協調需求并提出各種新的數據分析項目或方案;
5. 持續地改進數據采集、處理、分析、報告等各個流程上的工作。
任職要求：
1. 數學、統計、計算機及相關專業本科以上學歷;
2. 3年以上數據分析或數據挖掘方面經驗;
3. 有出色的數據處理、分析能力，對數據敏感，能夠從日常數據中分析用戶行為、深度挖掘用戶需求并提出優化建議。
4. 熟悉一種或者幾種數據分析方面的工具，比如SQL、Excel(VBA)、SPSS、R、Python等;
5. 熟悉一種或者幾種主流數據庫, 如Mysql、Oracle、MS SQL Server 、Teradata等;