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数据分析师的工作经历篇一

1.数字化转型支持(+互联网);

2.数据分析管理工具;

3.销售数据管理与维护;

系统和门店分析追踪;

5.活动效率和roi分析;

6.部门规划计划;部门制度建设;部门管理;

任职要求：

1.本科及其以上学历，经济学类、工商管理类、计算机类、数学类专业;

2.8年以上数据分析工作经历，2年以上带团队经历;

office办公软件应用熟练;掌握公司财务报表系统应用;

4.良好的团队合作、沟通和影响力、思维敏捷、应变能力与危机处理能力;

5.良好的数据分析能力，品牌/渠道营销活动费用效率和roi分析能力。

数据分析师的工作经历篇二

职责：

1、负责编制相关数据分析报表和日常统计报表，形成定期资产组合分析报告;

2、负责资产数据及核心运营数据监控及预警，对于异常数据进行分析，并在需要的情况下开展专项资产分析，为业务策略、授信策略、产品策略等完善提供数据支持;

3、优化以及完善资产组合制度体系;

4、协同it进行数据库以及系统流程优化以及完善，对数据进行有效提取、整合、清洗，提高数据质量;

5、搭建有关信用风险评级模型和工具。

任职要求：

1、金融、统计学、财务、数学、计算机、信息管理等相关专业，全日制本科及以上学历;

2、三年以上数据分析、挖掘工作经验，具备融资租赁、银行资产或风控数据分析背景优先;

3、擅长数据处理分析，能够熟练使用各办公软件，制作各类数据图表、报告;

4、逻辑思维缜密，对数据敏感，具有较强的数据搜集、整合、分析能力。

数据分析师的工作经历篇三

职责：

1、负责数据系统底层/应用层/分析层的数据服务，为产品方向、增长策略提供数据支持;

2、根据业务需求对用户行为分析系统/ab试验后台等数据产品优化，提高数据分析效率;

3、参与到整个需求调研、产品设计、文档编纂，开发跟进、功能测试、用户反馈、迭代优化环节;

4、服务对象除公司内部以外，还包括为外部合作公司提供商业产品级服务。

任职要求：

1、有研发和数据分析背景，能够使用sql语言等数据提取工具;

2、参与数据体系或数据产品的搭建，有较好的需求抽象能力和产品设计能力;

3、对数据敏感，对数据问题定位和数据可视化有自己的认识;

4、执行力强，做事积极主动，能够独立思考与归纳总结;

5、优秀的组织协调，推进执行能力。

数据分析师的工作经历篇四

职责：

1、 负责客服中心数据指标体系及分析模型的建设与优化，推动部门数据化运营;

2、 负责对客服中心运营、服务数据进行专题分析，针对业务现状进行专题分析，给出出现数据偏差问题运营解决方案，推动优化上线迭代，以数据驱动业务增长;

3、 带领部门结合分析结果以及对业务需求的深入理解，为业务部门提供优化方案;

4、对用户特征、行为路径进行挖掘，建立用户分群及标签，协助产品运营精细化运作;

5、负责团队日常项目管理工作

任职要求：

1. 统计学、数学、数据科学等本科及以上学历;

2.3年及以上互联网数据分析工作经验，有团队经验丰富优先;

3. 对数据敏感，具备优秀的分析技巧以及报告展示能力;

4. 熟练使用excel、r/spss等工具，熟悉python相关应用优先;

数据分析师的工作经历篇五

职责：

1. 负责天猫等各电商渠道数据的采集和分析，通过对品类、sku进行市场分析，根据销售环节的反馈，能为客户品牌提供潜在市场、爆款选择、营销评估、推广策略、运营诊断等方案;

2. 监控客户品牌的天猫运营数据、解读运营数据的波动，从而发现问题，并提出相应的解决方案，洞察业务动作，提供决策基础;

3. 必须熟悉业务板块内容(天猫、淘宝);具备一定的资源对接能力。

4. 根据业务部门需求，提供必要的天猫&淘宝数据支持服务;

5、承担分析报告撰写的主笔工作。

岗位要求：

1. 本科及以上学历，统计学、信息技术、金融学及相关专业优先;

2. 2年以上电商数据分析及运营经验，对快消、互联网、零售等行业及商业模式有一定的了解，对数据有较高的敏锐性，具有知名电商品牌同等岗位经验优先;

3. 能熟练使用offices软件，有较强的数据挖掘、分析和建模能力;擅长撰写各类分析报告;良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼出核心结果。

4. 良好的沟通与表达能力，能与客户对接需求，工作负责，有团队协作精神。

数据分析师的工作经历篇六

职责：

1. 为构建基础数据体系，基于分析模型，进行数据埋点规划;

2. 对官网日常电商业务数据进行监控和分析，涵盖流量、用户、转化、复购、gmv等电商数据的分析,输出报告;

3. 分析网站关键指标及用户行为路径，为推动优化网站交易流程、页面内容、交互设计等提供数据支撑;

4. 分析用户特征属性、消费行为习惯，挖掘用户线上消费需求;

5. 对活动进行数据及效果跟踪，为营销提供可靠的数据分析与决策支持;

6. 观测、收集海外电商行业数据，监测竞品运营推广情况。

任职要求:

1. 本科及以上学历，电子商务或统计学相关专业优先;

2. 具有2年以上相关电商数据分析经验，熟悉电商网站数据分析模型;

3. 熟练使用数据统计分析工具，精通办公软件，具有优秀的数据分析技能与报表呈现能力;

4. 逻辑能力强，具备数据敏感度及问题分析解决能力，有预判性思维;

数据分析师的工作经历篇七

职责：

1.建立项目管理中心数据分析体系，统计和分析业务运营数据，进行监控、预估、深度挖掘与分析，为决策层提供策略分析和建议;

2.负责进行同业信息收集与分析，并能输出指导策略;

3.及时、高效的组织完成数据提取工作，并确保数据的准确性和完整性;

4.针对业务运营需求，提出解决方案并推动相关部门配合落实;

5.负责部门内部管理。

岗位要求：

1.大学本科及以上学历，统计学、数学、财务分析类相关专业优先考虑;

2.具备三年及以上数据分析管理经验;

3.对数据有较强敏感度，擅长数据挖掘及分析，可将数据灵活运用支持运营决策;

4.具备出色的逻辑思维能力和沟通交流能力，工作态度认真严谨;

5.能够熟练应用各种办公软件和统计分析软件。

数据分析师的工作经历篇八

职责：

1 分析挖掘：对多数据源数据进行挖掘分析，建模并优化，帮助业务发现、分析和解决问题;

2、与业务建立良好沟通机制，为业务提供数据分析服务，与业务部门合作开展业务专题分析;

3、根据实际业务要求，完成深入的专项数据分析并形成分析报告;

4、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;

5、协助数据平台开发人员开展小微授信、风控、反欺系统建设等工作;

6、协助其他同事，做好新员工的带教。

任职要求：

1、本科及以上学历，计算机、数学、统计、金融、信息技术、等相关专业，4年以上工作经验，特别优秀者可适当放宽

2、有良好的数据统计和数据挖掘专业知识，能够通过数据分析结果，为业务决策提供支持;

3、掌握统计建模、数据挖掘算法、数据库应用等一项或多项技能，熟练使用sas、r、python等工具开展数据分析和建模者优先;

4、爱岗敬业，遵章守纪，诚信诚实，责任心强，有团队合作精神，严守商业秘密。

5、有金融工作背景及大数据处理经验。

数据分析师的工作经历篇九

职责：

1， 对品牌店铺的日常数据统计分析及报表总体负责;

2， 向公司/部门负责人及项目负责人提供各类准确的运营数据及报表;

3，监测天猫及京东平台后端数据，为业务运营提供数据和决策支持;

4，对行业及竞争对手信息进行采集并评估分析，为店铺运营及策略制定提供参考意见;

5，制定数据模板及规范，建立数据分析模型以监测运营绩效;

6，通过数据分析发现问题，并提出改进建议;

7，协助项目负责人或品牌总监进行日常管理及横向沟通协作。

岗位要求：

1，本科及以上学历，计算机、统计学、数学、营销学、信息技术专业优先;

2，熟练运用excel对大量数据进行分析，同时有其他数据分析处理工具(如：access)经验者优先;

3，有良好的数据敏感度，具备运用数据信息识别业务问题并协调解决的能力;

4，有较强的责任心，耐心仔细，良好的沟通能力以及团队协作精神。

数据分析师的工作经历篇十

职责：

1. 统筹集团公司客户信息的数据分析，利用技术手段及统计学知识，进行客户变动分析、交互和垂直分析等;

2. 使用常用的数据分析及挖掘算法模型，按需求建立模型，为业务提供决策支持;

3. 负责定期分析各业务板块经营现状，研判市场未来发展动态;

4. 负责建立并优化客户监测指标体系，监控客户日常数据变化、分析客户的个性化需求，挖掘客户的潜在价值;

5. 为集团分支机构提供各类数据分析的支持。

任职要求：

1. 本科或以上学历，统计学、数学、金融学、计算机等相关专业;

2. 具备2年以上数据分析或数据挖掘经验;

3. 熟悉常用的数理统计理论、数据分析方法及挖掘算法，熟悉大数据体系基本架构;

4. 掌握r、python、spss等至少一种分析挖掘工具，掌握hive、sql等相关数据提取工具，熟练使用sql查询取数;

5. 具有较强的组织协调能力、表达能力以及文档写作能力和创新能力。

数据分析师的工作经历篇十一

职责：

1、根据业务策略，完成各类经营分析和客户业务分析任务，确保达成业务目标。

2、通过数据分析、业务预测等方法，建立数据分析体系，分析营销节奏、客户画像等统计任务，满足业务部门的经营分析需求;

3、负责专项业务的分析与预测，并提供合理的业务建议;

4、配合统一业务逻辑口径，并落实系统算法输出至业务部门，以及各相关科室的数据提取及分析架构中，保证业务数据的准确性;

5、制定部门管理(含销售管理、经营管理)相关业务策略的场景演算，落实到业务规划中，并推动业务及策略的落地执行;

任职要求：

1、全日制大专或以上学历，统计学相关专业;

2、3~5年 工作经验，2年以上团队管理经验，有广告、化妆品行业经验的优先;

3、熟练使用excel图表、对if、vlookup、countif、sumif等公式熟悉;

4、需要有有sas、python等应用数据模型分析能力，有搭建数据库搭建经历的优先考虑;

5、对数据与业务有足够敏感度与耐性，逻辑思维缜密，能独立思考、具有良好的团队协作能力、沟通能力，踏实负责;

6、能承受较大的工作压力。

数据分析师的工作经历篇十二

职责：

1、为公司提供所需的数据分析报告，对公司产品、数据源等进行每月监控和评估;

2、通过对业务要求的理解，建立各类数据分析报表，与业务部门紧密对接收集需求，进行数据分析并提出决策建议;

3、参与公司数据分析体系的规划和建设;参与数据模型的建立，并对模型进行监控和优化;

4、与业务部门协调，针对具体业务问题，参与研究影响客户风险度的潜在因素，进行数据分析验证并提出改善举措;

5、根据相关异常数据，对区域运营条线人员做追踪辅导，支持数据需求及专项数据分析。

任职资格：

1、本科学历：统计学、数学、金融学等相关专业毕业，对数据敏感，能快速理解业务，良好的逻辑分析、文字表达及沟通推进能力、做事主动性。

2、专业技能：熟练操作excel，有使用1种以上数据分析和挖掘工具(如spss/clementine、sas/em、r等)的经验;

3、较强的沟通及逻辑思维能力，较强的抗压能力。

数据分析师的工作经历篇十三

1、负责公司数据体系的建立、完善优化，建设公司数据相关机制和运转流程;

2、收集分析运营相关数据，预测销售趋势，合理预测每款每色需要补货数量;

3、制定季度合理的商品上市计划，确保店铺新品的及时上新;

4、根据商品生命周期理论对应季款进行分层，区分畅平滞销款式，判定调价及补单款式;

5、定期核对库存，减少商品超售的现象，降低公司损失;

6、负责erp系统的完善、优化以及相关数据的分析;

7、协助仓库中心盘点，理清在途，生产中，已入库，质检中等个个环节的数据准确;

8、日常销售报表提供(日、周、月、季度);

9、关注商品尺码配比、颜色占比、可销售天数;为后期补货和分类做好数据源的准备;

10、竞品相关数据的收集与分析。

数据分析师的工作经历篇十四

职责：

1 、负责京东零售、京东物流、京东数科等财务结算分析工作，结合业务特点，通过数据分析为日常运营、业务拓展、合同报价提供策略支持。

2、改善数据提取方法，结合业务需求与数据分析特点进行建模，能按需求准确及时的提取符合要求的数据，评估模型效果，调优改进模型。

3、搭建各bu数据指标体系，包含合同指标监测、运营指标监测，跟进核心指标变化，并以此为基础进行问题诊断进而输出业务建议，跟进执行落地表现，形成数据策略驱动的业务闭环。

4、搭建经营分析框架体系，并根据okr战略图解每月出具经营分析汇报，针对经营状况给出整套数据解决方案。

5、搭建合同报价体系，结合业务特点形成专业的合同报价逻辑，保证部门整体收入成本目标达成。

6、出具专项汇报，对日常运营痛点、重大业务策略等进行专项分析，形成全面覆盖的数据解决方案。

任职资格：

1、具备2~3年任职分析类岗位工作经验。

2、本科以上学历，统计类、财务类、计算机类等专业优先。

3、熟悉数据分析、数据预测、合同报价等相关知识，对数据采集、加工、可视化等有深入了解。

4、精通各类数据分析工具以及各类办公软件，比如r、sql、ppt、excel等。

5、对经营数据分析和业务逻辑敏感，具有较强的创新思维和逻辑分析能力。

6、具有良好的组织沟通能力、团队精神、自我驱动力、抗压能力、以结果为导向等。

数据分析师的工作经历篇十五

职责：

1.整体公司各项业务的数据分析相关工作，构建业务分析体系，制定并固化常规数据报表;

2.熟悉数据驱动型产品开发模式，能通过将分析的方法和经验进行抽象和沉淀来搭建和优化数据分析流程机制，提高自动化数据基础能力，保证分析项目高效率运行;

3.定期输出专题分析报告，对业务问题进行深度挖掘分析，为公司决策、产品方向、运营策略提供具有价值的数据支持

4.和业务方形成良好的合作与互动. 清楚简洁的把分析结果沟通给合作的业务方. 和业务一起提升数据应用的能力. 通过主动的分析帮助业务方发掘改进产品和业务的机会;

5.指导并培养团队成员专业成长，完善公司数据体系规划建设。

任职要求：

1.统计学、数学、经济学、计算机等相关专业背景;至少3年以上互联网数据运营或数据分析工作经验;管理过数据分析团队;

2.可熟练通过sql独立完成相应数据分析需求，有bi或数据仓库相关经验 ;

3.具有数据建模经验，丰富的数据模型建立和数据化运营经验，能够搭建根据业务数据和场景需求的定制化数据模型;

4.非常好的产品和业务感觉. 能够很好地把产品和业务问题转化成分析问题, 同时也能够很好地把分析的结果转化成产品和业务决策;

5.良好的逻辑分析能力和文字表达能力，具备数据体系的规划，设计，建设，维护能力

6.非常强的跨团队合作能力和沟通能力;