高级数据分析师的岗位职责(15篇)
在学习、工作、生活中，岗位职责的使用频率呈上升趋势，岗位职责是指工作者具体工作的内容、所负的责任，及达到上级要求的标准，完成上级交付的任务。相信很多朋友都对制定岗位职责感到非常苦恼吧，以下是小编为大家收集的高级数据分析师的岗位职责，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
高级数据分析师的岗位职责1
职责：
1、负责金融领域的大数据应用，利用机器学习建立金融行业数据模型，包括特征工程、数据建模、模型测试评估及模型应用等工作；
2、建立高价值客户挖掘模型、产品推荐模型、RFM模型、流失预测等业务模型，基于模型结果提升客户业务价值；
3、根据一方和三方数据源，对数据进行甄别、清洗和整合；
任职资格：
1、本科及以上学历，具有统计、数学、计算机类专业背景，有金融行业建模经验优先；
2、熟悉Python/R/SAS，至少3年以上数据挖掘工作经验，至少亲身完成一个中大型建模项目；
3、熟悉各类机器学习算法，包括分类、逻辑回归、XGBoot、随机森林等，精通有监督式学习，无监督式学习，并使用最优化理论提升模型性能；
4、自我驱动能力很强，积极学习能力较强，善于沟通，团队协作能力优秀；
5、对银行业务特别是零售银行、风控业务了解优先
高级数据分析师的岗位职责2
职责：
1、对公司app的整体数据进行分析并产出分析报告；
2、对APP产品功能使用数据等各方面数据进行分析并产出分析报告；
3、APP重要数据监控，数据异常波动需进一步分析并查找原因；
4、管理把控产品需求所需上报数据；
5、整理设计数据可视化报表，跟进并完成报表验收；
6、向服务端大数据团队提出数据查询的需求，跟进完成需求；
7、对接运营市场等其他部门，必要时提供数据支持；
任职要求：
1、本科及以上学历，数学、统计学、计算机相关专业；
2、3年以上移动互联网产品数据分析工作经验，熟练掌握Excelsql，具备专业的数据处理和分析能力，有较强的逻辑性；
3、针对产品问题能建立相应的数据模型，对数据有较强的敏感度，指导产品逻辑的设计和优化；
4、具备独立思考、分析问题的'能力，能承受一定的工作压力；
5、有较强的团队合作意识及跨部门沟通能力。
高级数据分析师的岗位职责3
职责：
1、通过对数据的敏锐洞察以及定性和定量分析，迅速定位内部问题、发现潜在机会，独立编写分析报告，并提出可落地方案；
2、协助推进、建立完善的'业务指标监控体系，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；
3、梳理业务常规分析体系、常用指标体系，根据日常数据监控及项目分析，输出业务意见，为决策做支持，推进报表自动化项目、提升监控数据准确性。
任职要求：
1、本科以上学历，统计学、数学、计算机、市场营销等相关专业，3年以上年商业分析、运营分析经验；
2、具备较强的总结汇报能力，能做出深入的业务专项数据分析，并形成数据分析报告；
3、逻辑思维能力强，较强的业务和行业洞察；责任心强，踏实肯干，对业务有想法和热情；动手和实操能力强；
4、熟悉网站流量分析，运营，了解各类营销活动场景，善于活动分析；
5、熟练操作SQL、EXCEL，PPT，至少掌握一种分析工具，如R，SPSS、SAS等。
高级数据分析师的岗位职责4
职责：
1、数据收集设计：根据项目目标，设计爬取数据的关键词，与爬虫工程师沟通对接数据收集工作。
2、数据处理和清理：对海量业务数据进行处理和分析，清洗文字信息，数据标签。
3、数据分析辅助：配合业务分析团队和算法团队，进行用户标签体系模型搭建，知识图谱建立和维护，项目数据分析辅助。
专业及其他要求：
1、计量经济学、运筹学、信息系统、统计学、计算机软件相关专业，硕士优先；
2、流利的`英语读写能力将是加分项。
3、 3年以上相关工作经验，扎实的编程基础，熟悉Java、python等编程语言，有海量文本数据处理经验优先；
4、能够使用MySQL，Python，Excel完成数据查询与清洗；
5、对解决非结构和非标准的数据问题有巨大的热情。
6、了解tableau等统计软件
7、有强烈的上进心和自我提升的意愿，对大数据和AI技术有饱满的热情
高级数据分析师的岗位职责5
职责：
1、负责主营业务的财务数据模型与动态定价模型设计；
2、负责创新业务的用户行为数据整理与分析；
3、负责运营支撑相关数据系统的设计与实施；
4、负责数据需求对接流程优化；
5、参与推荐系统建设，直接向CTO汇报。
任职资格：
1、全日制大学本科及以上学历，数学、统计、计算机等相关专业；
2、3年以上数据统计相关经验；
3、强烈的'责任心，良好的沟通能力，细致耐心的工作态度，为人开朗乐观；
4、良好的学习能力，逻辑清晰，对数据敏感；
5、具有简单开发与数据挖掘算法基础优先优先。
高级数据分析师的岗位职责6
职责：
1、负责出行平台层面司乘用户分析，给平台相关业务及策略建设输入洞察和方法；
2、形成天、周和月度的分析报告，传递给公司管理层并进行定期汇报；
3、可独立完成针对特定问题的分析解读，支持临时型研究项目，产出用户留存及迁移的分析结论，用于输出给各品类优化营销产品的运营策略；
4、参与产品上线前的.预估，上线时的数据埋点，上线后的效果评估及优化，构建乘客端营销工具的分析体系。
5、保持数据敏感，监控与发现问题、将数据转化为可落地的和有说服力的洞察，辅助推进业务决策
岗位要求：
1、数据分析相关工作经验，了解用户需求，互联网相关领域优先，应用数学，统计学，计算机，经济学相关专业硕士优先；
2、具备大数据的处理能力，掌握hive、SQL等相关数据提取工具，熟练使用R或Python、excel、SAS/SPSS、PPT等工具；
3、具有较强的思维逻辑能力，良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果；有丰富的数据分析、挖掘、建模的经验；
4、具备良好的沟通协调能力，有独立开展分析研究项目经验；
5、一定的抗压能力和和团队精神；能有效的推动数据结论的落地
高级数据分析师的岗位职责7
职责：
1、对既有业务的数据的搜集、整理、提取、分配、统计、分析、预测、报告、挖掘，提交有效的分析报告；
2、对产品生命周期以及相关数据等进行深度的分析和挖掘；
3、对日常业务团队过程、结果分析，发现问题，给出解决方案，推动业务发展；
4、支持业务部门的报表处理及数据需求；挖掘分析主题，开展数据分析工作，基于数据分析成果，为管理层和业务部门提供商业策略分析、业务优化以及开发产品改善建议，持续改进运营效果；
5、制定数据分析的工作流程和规范，确保数据信息安全；
6、具备底层数据维护经验，能够独立完成常规数据库维护；
7、检测所有投放渠道广告效果并对其投放数据进行分析，总结投放问题，提出并优化策略。
我们对您的期待：
1、本科及以上学历，三年以上数据分析经验，经验资深，有跨境行业优先考虑；熟悉仓储物流，销售分析；
2、对数据敏感、有较强的'逻辑分析能力、文字表达能力和学习能力；
4、思维缜密、思路清晰，注重细节，较好的逻辑分析能力；
5、良好的文档撰写能力、口头表达能力和沟通能力；
6、对tableau或者帆软有一定的基础，能够带作品过来演示面谈。
高级数据分析师的岗位职责8
职责：
1、负责公司大气数据分析业务产品的开发指导，数据可视化方案的`构建;
2、负责处理客户的现场咨询、环境分析研判指导、数据分析指导、专家会商等需求;
3、负责区域大气污染成因分析指导及分析报告模板编制;
4、负责协助重要项目实施的技术指导和技术支撑工作。
任职要求：
1、大气科学、环境科学、大气物理或气象等相关专业博士，或硕士特别优秀者;
2、掌握大气污染理论，对污染扩散模型、污染预警、污染溯源等技术有实践经验;
3、对环保业务部门(包括环保局、监测站、环科院等)的具体工作了解，有相关工作经验者优先;
4、要求创新能力强，善于利用新方法新工具解决新问题;
5、具有较强的逻辑分析能力和文字表达能力，善于和人交流。
高级数据分析师的岗位职责9
职责：
1、清晰认识公司的业务方向和战略重心，建立基于业务场景的数据分析框架和完善的数据报告流程规范。
2、定期追踪公司关键指标，并从销售端、用户端、活动营销等业务层面解析大盘波动原因，洞察业务动作。
3、基于对业务的深度理解，通过数据挖掘与分析，针对公司关键指标以及运营各业务线输出专项分析报告，及时发现问题，为运营决策、用户营销、等提供决策支持和优化方向。
4、与产品、项目运营、车商运营等团队开展跨部门协作，基于数据分析的结论提出解决方案并落地执行。
任职资格：
1、全日制本科或以上学历。
2、数学，经济学、统计学、计算机、心理学等和数据处理高度相关专业，3年互联网公司数据分析工作经验。
3、具有较强结构化思维、逻辑思维能力，优异的学习能力，对数据敏感，具备优秀的信息整合和分析能力，能够形成清晰的业务观点和前瞻判断，了解互联网常用的`数据分析方法和思路。
4、熟练使用sql，熟悉各种数据技术平台，例如：hadoop、 mysql等，能高效的与数据技术团队进行沟通。
高级数据分析师的岗位职责10
职责：
1、日常数据监控，包括日报设计、开发、维护等，完善数据报表体系，及时准确监控运营状况，并提供专业分析报告;
2、针对运营环节中的问题、薄弱环节和漏洞，做详细分析报告以及优化方案的推进执行;
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为业务运营提供支持;
4、数据驱动运营，通过业务数据分析得到有价值的信息，为公司运营决策、产品方向、运营策略提供数据支持。
任职要求：
1、本科学历须211院校以上，硕士及以上学历不限院校，审计、统计、数学等专业背景优先;
2、三年(含)以上数据分析或运营管理的相关工作经验;
3、【懂业务】对数据驱动业务有深入理解，有很强的数据处理及数理统计分析能力，对数据与业务方面有足够敏感性，有较强的逻辑分析能力，有较强的独立思考能力;
4、【懂分析】有一定的数据统计和数据挖掘专业知识，具备利用数据分析问题、解决问题的能力;使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法;
5、【懂工具】精通使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件(SAS、SPSS、Eviews、R、Python等的`一种或多种)，精通SQL，熟悉数据采集，具备大数据处理能力，掌握Hive等相关数据工具;
6、熟悉报表工具，并可以熟练设计并开发报表;
7、具有互联网业务行业项目经验的相关经验者优先考虑，有用户行为数据分析经验者、团队管理或新人指导经验者优先。
高级数据分析师的岗位职责11
职责：
1、对海量业务数据进行处理和分析，发现和跟踪其中的问题。能够从业务和产品的角度出发，利用数据发现产品、系统或是业务的瓶颈，并提出优化的方案
2、分析海量用户行为数据，优化用户生命周期流程，提升用户规模
3、利用数据挖掘，机器学习等技术解决实际问题，比如实现模块或流程自动化，业务报表系统的建设，离线数据流程的建设，数据可视化等
4、建立各种业务逻辑模型和数学模型，帮助公司改善运营管理，节省成本
任职要求
1、计算机、数学、统计相关专业，本科及以上学历
2、熟练掌握：mysql、hdfs/hive/数据库使用，较强的数据库及SQL能力，并对Hadoop技术体系有所了解和研究
3、具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的能力，能够承受工作中的压力，专注数据的价值发现和变现转化
4、工作认真、负责、仔细，有良好的`团队合作精神，良好的分析问题能力、沟通技巧及数据呈现能力
高级数据分析师的岗位职责12
职责：
1、基于跨境电商的业务场景，理解业务指标体系，监测和衡量业务运营状况;
2、分析国际物流相关数据，发现业务的风险和机会，提供决策建议，推动方案落地执行，并进行效果监测&反馈，实现业务效率提升&业务成本降低;
3、其他专题/项目分析工作。
任职资格：
1、2年及以上数据分析经验，有物流供应链分析经验者优先;
2、熟练使用数据分析基本工具，Excel、SQL。
3、对业务&数据敏感，优秀的思维能力、分析能力及报告能力;
4、精通英语，能常驻海外者优先。
高级数据分析师的`岗位职责13
职责：
1、研究大数据新技术分析发展方向；
2、负责数据仓库逻辑模型、物理模型的分析、设计和建立，开发报表，进行数据分析；
3、负责数据仓库的业务探索（Business Discovery）以及信息探索（Information Discovery）的工作；
4、负责对原始数据进行加工清洗；
5、参与数据平台的设计、开发、维护与优化，满足上层数据运营体系各项需求；
6、参与应用分析平台的系统分析、设计以及实现工作；
任职要求：
1、对数据敏感，熟悉数学建模整个过程，拥有国家/国际数学建模获奖经历优先考虑；
2、熟悉常用的数据分析算法及数据挖掘算法，熟悉机器学习算法的原理及应用，熟悉R、Python等至少一种挖掘工具；
3、3年以上软件类AI/BI项目开发经验，1年以上架构设计经验，具有大型门户/AI/BI等大型项目架构设计经验优先；
4、熟悉数据仓库实施方法论，熟悉数据建模，了解数据仓库体系架构，了解数据集市；
5、熟悉主数据、元数据、数据质量等企业数据管理相关的体系和方法；
6、熟悉与架构设计相关的数据存储/性能调优等相关领域知识；能够解决项目过程中的技术难题；
7、熟悉逻辑模型和物理模型建模、中间层模型理论以及多维模型的设计；
8、理解BI系统建设各层面，对BI建设思路和建设方向有清晰的`认识，至少熟悉一种设计工具进行ETL，如Tableau/QlikView/Cognos/BO/Datastage/SAS/SPSS等；
9、能够熟练的使用Kettle等开源ETL工具进行开发者优先；
10、熟悉linux，使用Shell，python脚本经验优先；
12、熟悉Hadoop/Spark生态系统，例如Hive、Hbase等，有实际的集群搭建和使用经验者优先；
13、有大数据平台建设经验者优先。
高级数据分析师的岗位职责14
职责：
1、负责日常销售和运营端数据分析，能快速响应业务端需求，进行数据的梳理汇总和跟踪监控；
2、结合业务需求，对数据进行定性和定量分析；基于平台效果方面的数据建立业务分层数据模型；
3、能从数据分析角度支撑业务运营的决策，并对效果进行评估分析，不断推动业务优化。
职位要求：
1、本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业优先；三年以上数据相关工作经验，有一线互联网公司数据分析经验者优先；
2、精通excel和ppt，熟练使用SQL，熟悉主流数据库；
3、有较强的抗压能力、沟通能力和团队合作精神，有一年以上的'管理经验者优先。
高级数据分析师的岗位职责15
职责：
1. 对接风控模型团队，参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期，解决不同场景下的风控业务问题，包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。;
2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法，熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。
3.协助部门建立风险数据库，了解同行业最新模型及分析技术，结合业务现状进行模型优化;
4、完成领导交办的其他工作
技能：
1、熟悉Scala、Java、Python语言
2、熟悉SQL，关系型数据库(如：mysql、postgresql)和NoSQL(Redis、MongoDB)
3、熟悉各类数学算法，从数据中发现现有系统和算法的`不足，提出改进的算法并推动实现
4、了解大数据Hadoop、Spark生态系统组件
5、良好的沟通、学习、团队协作能力
6、有统计学数学知识，海量数据处理、数据分析和挖掘项目经验优先
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