數(shù)據(jù)分析師崗位職責(zé)
隨著社會(huì)一步步向前發(fā)展，我們都跟崗位職責(zé)有著直接或間接的聯(lián)系，崗位職責(zé)包括崗位職務(wù)范圍、實(shí)現(xiàn)崗位目標(biāo)的責(zé)任、崗位環(huán)境、崗位任職資格及各個(gè)崗位之間的相互關(guān)系等。什么樣的崗位職責(zé)才是有效的呢？下面是小編整理的數(shù)據(jù)分析師崗位職責(zé)，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
工作職責(zé):
1、較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，結(jié)合talkingdata自身數(shù)據(jù)及汽車企業(yè)一方數(shù)據(jù)，結(jié)合汽車行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和實(shí)際業(yè)務(wù)，進(jìn)行一些專項(xiàng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作，并基于結(jié)果提出相應(yīng)的可執(zhí)行的改進(jìn)建議，具體涉及汽車行業(yè)用戶運(yùn)營、營銷運(yùn)營、新媒體運(yùn)營、客流管理等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)化運(yùn)營和數(shù)據(jù)分析，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品和運(yùn)營的優(yōu)化
2、負(fù)責(zé)零售汽車行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)算法建立汽車行業(yè)模型，有線索評(píng)級(jí)或者類似預(yù)測(cè)模型經(jīng)驗(yàn)；
3、數(shù)據(jù)類咨詢項(xiàng)目的實(shí)施交付，咨詢報(bào)告的撰寫
4、根據(jù)talkingdata及一方數(shù)據(jù)源，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別、清洗和整合，負(fù)責(zé)特征工程、數(shù)據(jù)建模、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試、模型應(yīng)用等模型搭建工作，基于talkingdata數(shù)據(jù)及一方業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立高價(jià)值客戶挖掘模型、產(chǎn)品推薦模型、rfm模型、流失預(yù)測(cè)等業(yè)務(wù)模型，基于模型結(jié)果提升客戶業(yè)務(wù)價(jià)值及轉(zhuǎn)化效果；
5、較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠較快的學(xué)習(xí)talkingdata的數(shù)據(jù)體系及產(chǎn)品體系，同時(shí)不斷迭代零售行業(yè)知識(shí)，能夠結(jié)合行業(yè)知識(shí)及公司產(chǎn)品與數(shù)據(jù)，為零售汽車企業(yè)提供解決方案服務(wù)；
6、對(duì)數(shù)據(jù)敏感，有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力和分析能力，能夠快速的提取數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的端倪，結(jié)合分析提出相應(yīng)的建議。
任職資格:
1、統(tǒng)計(jì)，計(jì)算機(jī)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)專業(yè)本科以上經(jīng)歷，3-5年汽車行業(yè)數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)。具備很強(qiáng)的邏輯思維，能評(píng)估算法在產(chǎn)品中的價(jià)值
2、掌握hive，sql，excel，python等優(yōu)先
3、有較高的數(shù)據(jù)敏感度和數(shù)據(jù)分析能力，提出能落地的優(yōu)化方案
4、1年以上數(shù)據(jù)建模工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉各類機(jī)器學(xué)習(xí)分類與回歸算法，
5、優(yōu)秀的商業(yè)分析能力、敏銳的數(shù)據(jù)洞察力、結(jié)構(gòu)化思維能力
6、良好的職業(yè)道德，較強(qiáng)的溝通協(xié)調(diào)能力，勇于承擔(dān)壓力和責(zé)任
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