数据分析师岗位职责参考5篇
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数据分析师工作职责1
职责：
1、对海量数据清洗、分析、挖掘、建模，参与模型的维护、部署、评估工作，并形成相应的模型产品；
2、深入研究公司数据源，整理和发掘数据价值，形成数据产品并推动落地；
3、深入了解互联网金融信贷业务模式，分析客户的基本属性及行为数据；
4、对贷后资产包进行精细化客户分群、客户画像，撰写深入的客户分析报告，建立与产品、客群、业务环节相适应的细分模型。
岗位要求：
1、本科以上学历，统计学，数学，计算机等相关专业，较好工程能力优先考虑；
2、1-3年以上数据分析/模型开发经验，具有较强的'数据整合，数据分析/挖掘，和解决业务问题的能力；
3、熟练使用SQL，Python进行数据分析和模型开发；
4、精通多种机器学习算法，并具备良好的模型调优能力；
5、能够整体搭建数据架构，构建高质量的特征，建立完善的特征体系；
6、有大型互联网金融公司从业经验。
他山之石，可以攻玉。上面这5篇数据分析师岗位职责就是山草香为您整理的数据分析师范文模板，希望可以给予您一定的参考价值。
数据分析师岗位职责2
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。
数据分析师工作职责3
职责：
1.每日统计退货商品明细，周报退货分析至上级，后期跟进采购部处理进程以及结果；
2.每日统计产品未发货信息，在途信息，到货信息，并核算各销售渠道的出货数量，建立单品的出入库明细账，据此将存在滞销风险的商品，断货风险的产品及库存或销售异常的产品日报至上级并提出有效性解决方案，与市场营销部 采购部 仓储部共同商讨处理方案，后期跟进处理进程以及结果；
3.周报供应链健康情况：资金占比分布，库存状态，供应商风险；
4.日跟踪订单计划出货，实际发货，收货反馈的情况，与其他部门沟通查明3者的差异原因，记录并日报反馈至上级；
5.日跟踪订单入库付款情况，将情况日报至上级；
6.协助上级进行资金链管控工作，周统计物流发货计划，与采购部沟通进行未来应付账款预估；
7.协助上级进行财务审核等工作。
任职要求：
1、本科及以上学历(计算机、金融理学、统计学、应用数学、数据挖掘专业优先),有2年以上数据分析、数据挖掘相关工作经验优先；
2、有独立进行数据分析项目，特别是电商行业数据分析的优先考虑；
3、具有较强的数据分析能力和严密的逻辑思维，擅于通过数据分析发现业务规律；
4、具备较强的抗压能力，能接受加班工作，拥有自主学习能力，乐于接受挑战，保密意识强；
5、具备较强的沟通能力以及工作主动性，能协调带动团队共同努力；
6、熟悉Java或其他编程优先考虑。
数据分析师岗位职责4
职责：
1、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品的访问量、转化率数据进行分析；
2、熟悉产品推广工具，负责对网上店铺IP、PV、销量、转化率等作出专业的数据分析；
3、对竞争对手网站进行数据采集及分析评估；
4、熟悉各种推广方式及精通营销规则；’
5、有较强的组织执行策划能力，精通竞价排名规则
岗位要求：
1、有较强的需求分析能力、逻辑推理能力、沟通协调能力；
2、熟悉公司运作，对站外推广有独到的见解。
3、行业信息敏感度强，有媒体资源，懂PS，懂网页代码及软文协作的优先录用
4、具备良好的职业道德素养
数据分析师岗位职责5
职责：
1、负责用户及相关数据（订单、产品等）的分析与探索；
2、基于业务场景进行专题分析，为业务决策提供数据支持；
3、以提升用户体验及终身价值为导向，进行数据挖掘并产生应用价值；
4、推动用户与销售经营生产数据的。融合通过用户指标、跨部门数据合作等不断推进用户数据应用。
岗位要求：
1、本科学历，数学、统计学、计算机相关专业；
2、具有2年以上数据分析工作；
3、掌握SQL等数据库技术，能够独立编写mysql、oracle等数据库存储过程以及sql调优；
4、熟悉主流的数据分析方法（回归分析、关联分析、预测分析等）及数据统计模型。