学校教务工作数据分析师职责解析大全精编8篇
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学校教务工作数据分析师职责解析【第一篇】
职责：
1、负责构建数据挖掘与数据分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究;。
3、负责数据管理团队的建设工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展;。
4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。
任职资格：
1、数学、统计学,计算机软件相关专业全日制本科及以上学历，至少4年相关工作经验;。
4、对业务变化有敏锐的洞察力;能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解;。
5、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。
学校教务工作数据分析师职责解析【第二篇】
职责：
1、利用相关软件进行金融数据的收集整理，汇总数据;。
2、进行基本面规律的分析和技术层面的深度分析;。
3、掌握各种类别的分析方法，定期对金融市场定向研究;。
4、遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作;。
任职要求：
1、全日制经济、金融、财务等相关专业本科以上学历，有相关经验者可放宽至大专;。
2、熟悉金融投资或二级市场具备从事相关工作经验者优先考虑;。
3、有较强的团队领导和决策能力;。
4、清晰的逻辑思维能力、较强的语言表达能力和文字能力;。
5、外向型，出色的人际沟通和交往能力、较强的团队合作意识和敬业精神;。
6、上述能力优秀者，可适当放宽任职硬性指标。
学校教务工作数据分析师职责解析【第三篇】
职责：
1、负责产品数据体系生命周期的设计、建设和维护;。
3、挖掘数据背后的市场方向、规律、短板，为业务提供决策依据;。
任职要求：
1、5年或以上零售、连锁、快消等行业经验;。
2、具有扎实的统计学、数据分析、数据挖掘基础，能独立完成相应数据分析需求;。
3、具有较强结构化思维、逻辑思维能力，优异的学习能力;。
4、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。
学校教务工作数据分析师职责解析【第四篇】
职责：
1、建立并维护自动化报表体系，监控并反馈业务运营状况;。
2、负责各产品线的数据分析报告，进行客户分层及业务对比分析判断;。
3、建立并完善数据模型，优化数据指标，监控并预测业务走势;。
4、深入理解业务及产品，跨部门协调和沟通，响应临时性数据分析需求;。
5、分析数据成因及业务运营关联性，发现问题并为企业决策提供支持。
岗位要求：
1、统招本科及以上学历,统计学、数学及计算机等相关专业;。
2、有2年以上数据分析等相关工作经验，熟悉数据分析方法和思路;。
4、数据高度敏感，逻辑思维缜密，出色的数据分析能力;。
5、善于跨部门协调和沟通，有良好的学习能力和一定的抗压能力。
学校教务工作数据分析师职责解析【第五篇】
职责：
1.负责构建公司数据分析平台，支撑业务专题分析和科学决策;。
3.研究大数据领域前沿的数据挖掘技术，并应用到业务分析实践中。
任职要求。
3.对数据敏感，逻辑严谨，能快速理解业务，发掘业务场景和数据之间的联系;。
4.有较强的沟通能力，积极乐观、诚信、有责任心，具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。
学校教务工作数据分析师职责解析【第六篇】
职责：
1、对金融经济知识感兴趣，希望踏足金融圈的;。
2、有无经验亦可，金融专业以及具有操作经验者优先考虑;。
3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的投资培训;。
4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲望;。
5、有冷静的头脑与不被别人影响的判断力，能够坚持己见。
岗位职责：
1.定期整理投资数据，向上级领导账户分析结果;。
2.按照要求进行技术和基本面规律的分析，进行数据的搜集及整理;。
3.严格执行公司各项制度，配合部门领导有关工作;。
4.负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询;。
5.遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作。
学校教务工作数据分析师职责解析【第七篇】
职责：
2、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;。
4、通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;。
5、负责通过海量数据的挖掘和分析，给用户提供分析报告;。
任职要求。
1、统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历;。
2、熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用spss、sas等相关数据分析软件;。
3、熟练使用oracle、mysql数据库，能够书写复杂的sql语句及存储过程。
4、能够熟练使用主流的数据处理工具kettle等。
5、较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力;。
6、有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战;。
7、具有一定的财务、审计分析能力;。
8、有资金分析相关经验优先。
学校教务工作数据分析师职责解析【第八篇】
职责：
1、跟工程师以及其他部门合作，搭建高效可用的基础数据平台;。
2、参与数据挖掘做相关的用户画像，用户行为分析，商品推荐等;。
3、深刻理解公司业务，运用数据分析相关模型、工具，挖掘业务层面可落地优化方案;。
4、与业务人员一起制定a/b测试策略，并指导进一步的业务/产品优化;。
5、与数据科学家配合，创建并实现模型，预测商品销量，从而指导优化库存结构;。
职位要求：
2、对用数据解决产品、运营、预测等问题有极大热情;。
3、乐于接受挑战，对新技术有强烈的学习意愿和强大的学习能力;。
4、精通sql和具有hadoop生态经验者优先;。
5、熟悉tableau或者superset者优先;。