大数据分析师

职位描述

1. 对接业务部门，深度理解业务流程、业务目标与痛点，承接业务方的数据需求，完成需求调研、拆解、评估，梳理数据口径、指标定义，输出清晰的分析方案，为业务决策提供数据支撑。 2. 负责公司核心指标体系搭建、维护与迭代，包含用户指标、营收指标、转化指标、流量指标、供应链指标等，统一指标口径，梳理指标字典，保障全公司指标标准一致，避免数据歧义。 3. 基于海量业务数据开展多维度数据分析，包含日常经营监控、专题分析、用户画像分析、转化漏斗分析、留存分析、A/B 实验分析、营收归因分析等，挖掘数据背后的规律、机会点与风险点，输出完整数据分析报告。 4. 负责数据看板、BI 报表的设计、开发、迭代与维护，使用 BI 工具搭建可视化仪表盘，实现业务指标自动化监控，及时捕捉指标异动；针对指标异常开展根因分析，定位波动原因，同步业务并给出优化建议。 5. 参与数据仓库、数据中台相关需求对接，和数据开发、后端工程师协同，梳理数据来源、梳理数据链路，提出数据开发、数据模型建设需求，推动数据集市、底层模型优化，提升数据获取效率与数据质量。 6. 定期输出常态化数据分析内容，包含日报、周报、月报、季度经营分析复盘，跟踪业务策略落地效果，评估营销活动、产品迭代、运营策略的投入产出，量化策略价值，反向驱动产品、运营、市场策略优化。 7. 挖掘业务增长机会，通过用户分层、行为分析，识别高价值用户、流失用户，输出精细化运营、用户增长、成本优化的落地建议；跟进建议落地后的效果复盘，形成分析闭环。 8. 负责数据质量校验，监控脏数据、缺失数据、逻辑异常数据，及时反馈数据问题，推动数据链路、数据采集规则整改；沉淀分析方法论、分析案例，在团队内进行分享，规范数据分析流程。 9. 主动和产品、运营、市场、研发等跨部门沟通，同步数据结论，解答业务的数据疑问；持续了解业务变化，提前预判业务的数据需求，主动开展前瞻性分析，而不是被动承接需求。 10. 配合完成专项项目支持，如新业务上线、大促活动、业务复盘、渠道效果评估等专项分析工作，为管理层经营决策提供可靠的数据依据。

任职要求

• 硕士生
• 1. 统计学、应用数学、计算机、大数据、经济学、信息管理等相关专业，本科及以上学历；
• 2. 2 年及以上大数据分析、商业分析相关工作经验，有互联网、零售、电商、SaaS 等行业数据分析经验优先；
• 3. 具备良好的数据敏感度、逻辑思维能力，能够从杂乱数据中发现问题、提炼结论。