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工作职责: 1、 承担数据提取、数据分析、数据挖掘等相关工作; 2、 按时保质地完成数据处理的各项工作任务,确保数据输出质量和进度达到目标要求; 3、 输出数据分析报告,给出运营建议,进行资产质量监控、模型监控; 任职资格: 1、本科及以上学历,金融、经济、会计、数学、统计、计算机等专业; 2、熟练掌握SQL基本操作,至少熟练使用一种机器学习的工具和框架(R, Python等); 3、具有良好的逻辑思维能力和分析能力,能够基于对业务的深入理解,从数据中探查和解决问题,能独立出具分析报告; 4、具备良好的团队协作和沟通合作能力,对新技术有强烈求知欲; 5、具备一定金融行业经验 6、思想作风正派,能够严格遵守银行各项规章制度,服从安排,抗压能力强。
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职责描述:1.建设基于电销场景的业务全链路实时监控看板、可视化数据驾驶舱以及自动预警机制(1)BI数据信息清洗,及时准确提供各类销售报表,并对于输出信息不断优化(2)管理基础信息及共享平台的日常运维,发现异常及时反馈并沟通解决;进行月、季、年的分析总结,并反馈给内部各协助部门(3)跟进业务现状定期制定相应应对计划(4)销售大数据分析,从数据背后发掘业务待优化和提升点2、数据运维监控(1)根据具体业务需要,针对业务运营数据进行分析和深度挖掘,提供有价值的专项分析报告(2)针对业务的属性和模式,有效监控关键指标,及时发现数据问题3、数据运维优化,对店铺运营提出创新的分析观点(1)根据业务部门数据分析、统计工作,搭建电商数据分析指标体系及报表体系,及时优化(2)理解业务方向和战略,建立分析模型,为业务运营提供决策支持4、完成上级安排的需求工作任职要求:1. *****本科及以上学历,数学、统计、计算机、金融等相关专业;211或985优先2. 有2年以上数据分析或BI工作经验,信用卡行业经验优先;3. 至少精通SQL/power bi/Python/SAS其中之一,并能运用上述工具独立完成数据分析工作;4. 精通常用的数据分析方法,能快速的构建问题框架和分析框架;5. 良好的沟通能力和团队协助能力;
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工作职责: 1、对产品技术体系进行数据需求支持,挖掘分析主题,开展数据分析工作,基于数据分析成果,为产品部门提供业务优化建议,持续改进产品运营效果; 2、参与数据分析呈现分析结果,核心指标挖掘,建立数据可视化监控; 3、参与相关数据体系建设工作,搭建数据指标体系,制定数据指标、统一数据口径,并落地。 任职要求: 1、本科学历及以上,统计学、数学、计算机相关专业; 2、具备互联网公司数据分析或数据挖掘岗位3年以上经验; 3、具有良好的逻辑分析能力,能够独立跟进项目; 4、勤奋好学,积极上进,能够快速掌握相关业务/技术知识; 5、有责任心,抗压能力强,性格开朗,注重人际沟通。
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岗位职责: 1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对用户的行为进行分析了解用户的需求; 2、参与数据分析专题需求调研、数据分析、价值提炼等工作; 3、负责编写数据分析报告,及时发现和分析其中隐含的数据价值,为业务发展提供决策支持; 4、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估。 任职要求: 1、数学、统计学、计算机相关专业优先,有至少3年以上IT大数据分析经验; 2、有通信行业的数据分析、数据建模经验者优先; 3、精通 SQL,熟练使用 R/Python 进行数据清洗、分析;掌握 Tableau 等 BI 工具尤佳; 4、具有PPT编写和汇报能力,能够将分析成果进行PPT呈现并进行讲述; 5、有一线产品或运营业务优化经验者优先;能快速理解业务,发掘业务细节和数据之间的联系。
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岗位职责: 1、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法,深入挖掘和分析用户行为、业务数据; 2、负责并参与方案讨论、技术调研及产品开发,负责相关文档的编写; 3、与团队内部以及需求部门进行有效沟通,跟进项目进度以及解决相关数据问题。 任职要求: 1、本科及以上学历,统计学、应用数学或计算机科学等相关专业背景优先考虑; 2、熟悉互联网行业,了解用户需求,懂用户体验; 3、熟悉数据挖掘、机器学习、人工智能技术,尤其是关联分析、分类预测、协同过滤、聚类分析、回归分析、时间序列分析等常用分析方法,2年以上有数据挖掘、数据产品开发等相关项目经验者优先考虑; 4、至少掌握一门编程语言,熟练使用常用算法和数据结构,有较强的实现能力,能熟练使用R语言、Python者优先考虑; 5、具备责任心和良好的团队协作精神,乐于沟通交流和分享,充满激情,乐于接受挑战
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1、基于业务理解和有效沟通,参与业务策略规划,协助优化业务流程,能与业务方深度合作,共同推动业务目标达成; 2、设计合理清晰的数据指标体系对业务全链路的结果和健康度进行监测,对异动进行跟踪; 3、基于数据监测主动识别问题、机会和风险,对具体问题点进行专题分析,基于分析和洞察提出有效的建议,并能沟通推动落地; 4、沉淀分析思路并转化为数据产品,通过看板、报表等看数工具提高业务数据运营能力; 5、针对不同的运营场景能通过统计方法或模型,协同技术算法等资源,构建智能化的运营策略和工具,驱动业务增长和提效; 6、深度参与产品需求迭代研发流程,参与数据采集到数据分析的全过程。 任职资格: 1. 本科及以上学历,计算机、统计学、商业分析、数学等相关专业背景优先; 2. 三年以上相关数据分析经验; 3. 熟悉并热衷于互联网社交或教育类产品,熟悉出海App数据分析,对业务有敏锐的观察力和数据洞见; 4. 熟悉分类、聚类、预测等常用算法逻辑,并有相应的项目落地经验 5. 有数据库、数据仓库的处理经验,熟练使用SQL,掌握SQL/Python/Excel; 6. 对数据敏感,善于从数据中发现疑点,良好的沟通表达能力、逻辑思维能力,数据分析处理思路严谨,自我驱动、结果导向。 7. 加分:有数数/神策埋点设计和使用经验者。
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岗位职责 1. 搭建数据指标体系和分析体系。 2. 理解业务需求,独立提出并设计分析方案,支持各业务部门的需求落地。 3. 使用SQL或BI工具进行数据提取、清洗和分析,确保数据质量和准确性。 4. 建立并维护常规数据报表和自定义报表,定期提供业务数据监控和分析报告。 5. 深入挖掘数据价值,识别数据趋势,提出改进建议,支持业务决策。 6. 与其他业务团队(如产品、运营、市场)合作,通过数据驱动的方式提升业务效率。 任职要求 1. 本科及以上学历,统计学、计算机科学、信息技术或相关专业优先。 2. 至少5年以上数据分析工作经验,具备丰富的数据处理和分析经验。 3. 熟练掌握SQL,能独立编写复杂查询语句,有较强的数据建模能力。 4. 熟悉Python,能够进行数据清洗、分析和可视化,有助于更高效的分析流程。 5. 熟悉主流BI工具,能够将数据分析结果直观地呈现给非技术团队。 6. 具备较强的逻辑思维能力,能够有效地理解业务需求并转化为数据需求。 7. 良好的沟通和协作能力,能够与跨职能团队有效协作。
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岗位职责: 1、基于业务理解和发展需求,不断完善各项经营和运营指标体系; 2、负责对数据进行处理、分析、建模和预测,理解数据背后的业务本质,深度挖掘分析不同业务场景下的数据洞察,为业务决策提供数据支撑; 3、负责业务各项经营和运营指标的数据监控和量化分析,挖掘经营和运营上的变化趋势、指标的驱动因素变化等; 4、基于对业务的深刻理解,形成数据表现跟踪的PDCA闭环,分析、评估、执行和展示统计分析的结果。 岗位基本要求: 1、数学、统计学、经济学、计算机等专业者优先,本科及以上学历,3年以上数据分析相关工作经验;有生鲜零售、电商行业相关工作经验者优先; 2、具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的能力,逻辑清晰,沟通表达和协调能力强; 3、能够承受工作中的挑战;踏实勤奋,有较强的工作投入度和自我驱动力,富有团队合作精神; 4、精通办公软件,熟练运用SQL。
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岗位职责: 1.用户运营数据分析支撑,通过用户特征、行为数据、产品转化数据等对业务进行挖掘和分析,挖掘数据并进行数据的统计建模分析; 2.通过数据分析找出潜在趋势、特点、异常等,对精细化运营提供支持; 3.结合业务特点,探索并建立分析主题,对数据进行深度分析和挖掘,输出可读性强的分析报告;针对不同产品出具分析报告,支持各产品的数据分析,并提出优化策略; 4.针对产品、数据模型建立直观的评价指标体系,根据指标体系,指导运营和业务; 5.将数据分析成果应用于实践,并持续进行跟踪与优化; 6.制定数据分析的工作流程和规范,协助建立分析平台; 7.根据业务要求,结合实际工作需要,协助挖掘新的数据沉淀机会,并据此产生创新应用价值。 任职要求: 1.**211、985本科及以上学历,计算机或数理统计相关专业毕业; 2.两年及以上数据分析经验。 3.熟练掌握SQL,了解Python、R等,加分项:有算法实际应用并取得成果; 4.具有互联网金融、互联网保险、电商、社交、游戏等平台类运营、用户运营经验或产品运营经验,有互联网金融、互联网保险经验尤佳; 5.具有较为成熟的业务思维能力和业务分析方法论,有较为丰富的数据推动业务的实践经验; 6.使用过Tableau等数据可视化工具。 7.熟悉HIVE数据库,能熟练使用基础Shell命令; 8.具有良好的学习能力、时间管理意识、沟通能力
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****总部:上海市浦东新区江耀路晶耀前滩T6幢(6/8/11号线地铁东方体育中心站); 工作时间:9:00~18:00;午休12:00-13:00,周末双休 岗位职责: 1、对重要业务线设计指标,监控异常,针对业务痛点设计数据解决方案并推动产品、运营或战略决策、落地; 2、深入理解业务问题,通过细致的数据洞察,可抽象出针对性的策略和算法模型; 3、精通AB实验,了解因果推断方法论。通过设计正确合理的A/B实验来加快产品或策略的迭代,具备深入分析实验结果并给出前瞻性策略指引的能力。 岗位要求: 1、本科,计算机、统计、数学等专业背景优先;2年以上数据分析工作经验。 2、有数据驱动意识,参与过重要数据决策项目(比如搜索推荐相关业务)的优先; 3、具备扎实的编程基础(Python/SQL等)、大数据平台使用经验(Hive/Spark等)和数据分析(Excel, Tableau,PowerBI等)、数据挖掘工具(Scikit-Learn/Keras/TensorFlow)等类型技能的一种或多种; 4、有将数据转化成可理解和执行的决策(A/B实验,产品方案,运营策略等)能力; 5、良好的团队合作意识和积极主动的owner意识。
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【岗位职责】: 1、负责数据运营推广管理工作,制定整体发展战略,包括项目运营,对经营结果负责; 2、负责制定运营战略、运营策略及推广计划,通过执行情况优化运营策略,确保运营目标及运营战略的达成和落地; 3、负责深入挖掘客户需求及改进意见,及时反馈、跟踪和解决问题,巩固客户关系,提高客户满意度及客户对运营平台粘性; 4、负责分公司调研、数据模型和平台分析,总结运营亮点; 【任职要求】: 1、本科及以上学历,具备3年以上数据模型运营经验 2、具备独立运营能力,责任心强,较强的统筹协调能力、人际沟通能力以及演讲能力; 3、较强的数据分析能力,具备sql和python经验,有大型数据仓库架构经验优先; 4、具备团队合作能力,有干劲和冲劲;
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职位职责: 1、参与执行抖音平台生活服务领域的数据分析项目,为业务决策提供数据支持和洞见; 2、探索和分析业务数据,帮助识别用户产品体验的潜在优化点,并参与制定改进策略,与产品、运营、推荐算法、研发团队合作,辅助实施优化策略,并跟踪其对业务增长的影响; 3、与团队共同设计和分析业务相关的A/B测试,协助评估产品优化效果,进行市场活动分析,并监测关键业务指标的变化; 4、帮助构建和优化数据采集,负责制作和维护数据看板,监测关键数据指标,及时识别和排查数据异动情况,保证数据的准确性和可靠性。 职位要求: 1、本科及以上学位,2-3年数据分析经验,优先考虑拥有生活服务行业背景或数学、统计学、计算机科学等相关专业背景的候选人; 2、对数据具有一定敏感性,能在指导下发现数据与业务间的关联,辅助进行业务建模和定量分析; 3、熟悉SQL,具备基础的R、Python或其他编程语言实践经验。了解基本的机器学习技术(如回归、分类、聚类等)并有实际应用经验者优先。能在团队协助下撰写分析报告; 4、具备良好的沟通能力,能在团队协作环境中有效工作,适应跨部门合作需求。
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岗位职责: 1、参与产品功能迭代实验、ABT实验效果回收、异动归因、因果推断等 2、熟悉推荐/搜索业务链路,能够构建链路中的数据体系 3. 参与推荐/搜索的策略分析,探索增长点赋能业务增长 3、了解埋点,业务日常数据需求支持,数据提取、报表配置等 岗位要求: 1、3-5年,本科及以上学历,有数学、统计相关专业或数据分析经验优先; 2、熟悉常见的数据分析方法,SQL能力较强; 3、熟悉tableau配置; 4、较强的学习能力、沟通表达能力、理解能力及洞察能力; 5、熟悉AB tesing基本原理和方
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职位职责: 1、负责国际化音乐业务的数据分析工作; 2、分析各项影响产品提升与增长的因素、各项业务细节,结合业务方向,给出可落地的整体的产品优化方案; 3、与产品/运营/研发等配合,推进优化方案落地执行,带来业务的实际提升增长; 4、负责业务上各类A/B实验设计与分析,产品优化效果评估,市场活动分析评估,核心指标异动分析,客户端版本效果评估等工作; 5、负责业务上特化模型的建设工作 职位要求: 1、本科及以上学历,统计学、数学、计算机相关专业加分; 2、至少3年全职数据分析任职经验,掌握基本的统计学原理,擅长量化分析; 3、有极强的学习能力和好奇心,对互联网行业充满兴趣,希望长期在互联网行业发展; 4、能快速理解业务,并发掘业务细节和数据之间的联系
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岗位职责 1. 搭建数据指标体系和分析体系。 2. 理解业务需求,独立提出并设计分析方案,支持各业务部门的需求落地。 3. 使用SQL或BI工具进行数据提取、清洗和分析,确保数据质量和准确性。 4. 建立并维护常规数据报表和自定义报表,定期提供业务数据监控和分析报告。 5. 深入挖掘数据价值,识别数据趋势,提出改进建议,支持业务决策。 6. 与其他业务团队(如产品、运营、市场)合作,通过数据驱动的方式提升业务效率。 任职要求 1. 本科及以上学历,统计学、计算机科学、信息技术或相关专业优先。 2. 至少5年以上数据分析工作经验,具备丰富的数据处理和分析经验。 3. 熟练掌握SQL,能独立编写复杂查询语句,有较强的数据建模能力。 4. 熟悉Python,能够进行数据清洗、分析和可视化,有助于更高效的分析流程。 5. 熟悉主流BI工具,能够将数据分析结果直观地呈现给非技术团队。 6. 具备较强的逻辑思维能力,能够有效地理解业务需求并转化为数据需求。 7. 良好的沟通和协作能力,能够与跨职能团队有效协作。
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