數(shù)據(jù)分析師崗位職責
隨著社會一步步向前發(fā)展，我們都跟崗位職責有著直接或間接的聯(lián)系，崗位職責包括崗位職務范圍、實現(xiàn)崗位目標的責任、崗位環(huán)境、崗位任職資格及各個崗位之間的相互關系等。什么樣的崗位職責才是有效的呢？下面是小編整理的數(shù)據(jù)分析師崗位職責，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
工作職責:
1、較強的數(shù)據(jù)分析能力，結合talkingdata自身數(shù)據(jù)及汽車企業(yè)一方數(shù)據(jù)，結合汽車行業(yè)發(fā)展趨勢和實際業(yè)務，進行一些專項進行數(shù)據(jù)分析工作，并基于結果提出相應的可執(zhí)行的改進建議，具體涉及汽車行業(yè)用戶運營、營銷運營、新媒體運營、客流管理等領域的數(shù)據(jù)化運營和數(shù)據(jù)分析，以數(shù)據(jù)驅動產品和運營的優(yōu)化
2、負責零售汽車行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用，利用機器學習和復雜網(wǎng)絡算法建立汽車行業(yè)模型，有線索評級或者類似預測模型經驗；
3、數(shù)據(jù)類咨詢項目的實施交付，咨詢報告的撰寫
4、根據(jù)talkingdata及一方數(shù)據(jù)源，對數(shù)據(jù)進行甄別、清洗和整合，負責特征工程、數(shù)據(jù)建模、模型訓練、模型測試、模型應用等模型搭建工作，基于talkingdata數(shù)據(jù)及一方業(yè)務數(shù)據(jù)，建立高價值客戶挖掘模型、產品推薦模型、rfm模型、流失預測等業(yè)務模型，基于模型結果提升客戶業(yè)務價值及轉化效果；
5、較強的學習能力，能夠較快的學習talkingdata的數(shù)據(jù)體系及產品體系，同時不斷迭代零售行業(yè)知識，能夠結合行業(yè)知識及公司產品與數(shù)據(jù)，為零售汽車企業(yè)提供解決方案服務；
6、對數(shù)據(jù)敏感，有較強的數(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，結合分析提出相應的建議。
任職資格:
1、統(tǒng)計，計算機，數(shù)理統(tǒng)計相關專業(yè)本科以上經歷，3-5年汽車行業(yè)數(shù)據(jù)分析工作經驗。具備很強的邏輯思維，能評估算法在產品中的價值
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)建模工作經驗，熟悉各類機器學習分類與回歸算法，
5、優(yōu)秀的商業(yè)分析能力、敏銳的數(shù)據(jù)洞察力、結構化思維能力
6、良好的職業(yè)道德，較強的溝通協(xié)調能力，勇于承擔壓力和責任
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