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教務員數據分析師（專業16篇）篇一
3、精通相關等辦公軟件、地圖軟件，掌握氣象、空氣質量、高斯模型，具有較強的數據統計分析能力，對空氣質量、氣象數據等具有統計經驗。
5、思維邏輯能力強，具有良好的數據分析能力和報告撰寫能力，有較強的'溝通和學習能力，愿意投身于治理城市霧霾的創新事業中。
教務員數據分析師（專業16篇）篇二
4、推動用戶與銷售經營生產數據的.融合通過用戶指標、跨部門數據合作等不斷推進用戶數據應用。
1、本科學歷，數學、統計學、計算機相關專業；
4、熟悉主流的數據分析方法（回歸分析、關聯分析、預測分析等）及數據統計模型。
教務員數據分析師（專業16篇）篇三
1、數據收集設計：根據項目目標，設計爬取數據的關鍵詞，與爬蟲工程師溝通對接數據收集工作。
2、數據處理和清理：對海量業務數據進行處理和分析，清洗文字信息，數據標簽。
3、數據分析輔助：配合業務分析團隊和算法團隊，進行用戶標簽體系模型搭建，知識圖譜建立和維護，項目數據分析輔助。
1、計量經濟學、運籌學、信息系統、統計學、計算機軟件相關專業，碩士優先；
2、流利的`英語讀寫能力將是加分項。
4、能夠使用mysql，python，excel完成數據查詢與清洗；
5、對解決非結構和非標準的數據問題有巨大的熱情。
6、了解tableau等統計軟件。
7、有強烈的上進心和自我提升的意愿，對大數據和ai技術有飽滿的熱情。
教務員數據分析師（專業16篇）篇四
大家了解過證券數據分析師這個職業嗎?這是隸屬金融管理學的一個專業型非常強的專業，剛剛專業優秀畢業生可以在證券公司從事分析師的工作!以下是：證券數據分析師簡歷歡迎大家參考!
三年以上工作經驗 | 男 | 26歲(1985年10月8日)
居住地：xx
電話：xxx
e-mail：xx@
最近工作 [ x年x個月 ]
公司：xx金融證券有限公司
行業：金融/投資/證券
職位：證券分析師 最高學歷
學歷：本科
專業：金融學
學校：xx理工大學
在證券公司任職***年，對于股票投資具有深入的研究，善于數據挖掘和財務分析，對于國家政策和經濟形勢發展具有敏銳的觀察力。具有出色的邏輯思維能力和寫作能力，曾在知名財經雜志發表文章數篇，得到讀者的歡迎。
能夠承受巨大的工作強度，抗壓能力強，工作責任心高，團隊合作意識佳，希望在證券行業繼續發展。
求職意向
到崗時間： 一周以內
工作性質： 全職
希望行業： 金融/投資/證券
目標地點： 西安
期望月薪： 面議/月
目標職能： 證券分析師
20xx /x—至今：xx金融證券有限公司[ x年x個月]
所屬行業：金融/投資/證券
研發部 證券分析師
1、 負責通過股市報告會、面談等形式，營銷理財服務;
2、 負責分析目標板塊的上市公司的基本面，列出投資原因，并給出風險提示;
3、 負責宏觀經濟、政策走向分析及解讀;
4、 負責協助基金經理，對持倉比重、結構、品種做出建議;
5、 負責協助其他分析師進行投資組合的配置。
20xx /x--20xx /x：xx金融證券有限公司 [ x年x個月]
所屬行業：金融/投資/證券
市場部 證券分析師
1、 負責為客戶提供投資理財咨詢;
2、 負責組建及管理投資顧問團隊，維護投資渠道;
3、 負責維護客戶關系，推廣并銷售公司的金融理財產品;
4、 負責通過數據、技術面的.分析來進行股票買賣的實盤操作;
5、 負責定期召開投資報告會，培訓客戶經理的投資分析知識。
20xx /x--20xx /x：xx金融有限公司 [ xx個月]
所屬行業： 金融/投資/證券
投資部 證券分析師
2、 負責跟蹤****行業動態，并對行業內變化個股做出分析評價;
3、 負責維護客戶，為客戶提供咨詢服務;
4、 負責***基金的交易，并指導交易員完成交易指令;
5、 負責培訓下屬員工以及分配部門任務。
20x x/x --20xx /x xx理工大學 金融學 本科
語言能力
英語(良好) 聽說(熟練)，讀寫(良好)
教務員數據分析師（專業16篇）篇五
4、研究用戶畫像、定期進行用戶行為數據分析、梳理產品使用的核心場景，提高市場投放和運營策略的收益能力。
1、全日制本科學歷及以上，2年以上相關經驗;
2、熟悉在線教育行業;有基本數據運營的知識，有互聯網平臺相關工作經驗;
3、有使用易觀千帆、七麥數據等第三方數據平臺的實戰項目經驗;
4、有使用神策、微信小程序、growingio等數據分析工具的使用和有埋點經驗;
6、能快速掌握業務知識，發現問題，分析問題并提出解決方案;
7、具有良好的溝通能力及抗壓能力;有優秀的團隊合作意識，善于溝通協調各部門合作。
教務員數據分析師（專業16篇）篇六
下面，我給你介紹一名合格的數據分析師需要具備的五大基本能力和素質。
1、態度嚴謹負責。
嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、準確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找癥結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據;不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的后果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以后所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。
2、好奇心強烈。
好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個“為什么”，為什么是這樣的結果，為什么不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什么，為什么結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，并且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背后的真相。
3、邏輯思維清晰。
除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，并在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考后，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。
4、擅長模仿。
在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是“前車之鑒”也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而并不是說直接“照搬”。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善于將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是“一直在模仿，從未超越過”。
5、勇于創新。
通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，并且建議每次模仿后都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值?，F在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。
聽到這里，小白就掰著手指頭算自己符合幾條優秀數據分析師的素質和能力。
mr.林繼續說道：這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養形成，不能一蹴而就。
文檔為doc格式。
教務員數據分析師（專業16篇）篇七
在數據分析崗位工作三個月以來，在公司領導的正確領導下，深入學習關于淘寶網店的相關知識，我已經從一個網店的門外漢成長為對網店有一定了解和認知的人?，F向公司領導簡單匯報一下我三個月以來的工作情況。
一、虛心學習，努力提高網店數據分析方面的專業知識。
作為一個食品專業出身的人，剛進公司時，對網店方面的專業知識及網店運營幾乎一無所知，曾經努力學習掌握的數據分析技能在這里根本就用不到，我也曾懷疑過自己的選擇，懷疑自己對踏出校門的第一份工作的選擇是不是沖動的。但是，公司為我提供了寬松的學習環境和專業的指導，在不斷的學習過程中，我慢慢喜歡上自己所選擇的行業和工作。一方面，虛心學習每一個與網店相關的數據名詞，提高自己在數據分析和處理方面的能力，堅定做好本職工作的信心和決心。另一方面，向周圍的同同事學習業務知識和工作方法，取人之長，補己之短，加深了與同事之間的感情。
二、踏實工作，努力完成領導交辦的各項工作任務。
三個月來，在領導和同事們的支持和配合下，自己主要做了一下幾方面的工作：
1。匯總公司的產品信息日報表，并完成信息日報表的每日更新，為產品追單提供可靠依據。
2。協同倉庫工作人員盤點庫存，匯總庫存報表，每天不定時清查入庫貨品，為各部門的同事提供最可靠的庫存數據。
3。完成店鋪經營月報表、店鋪經營日報表。
4。完成每日客服接待顧客量的統計、客服工作效果及工作轉化率的查詢。
5。每日兩次對店鋪里出售的寶貝進行逐個排查，保證每款寶貝的架上數的及時更新，防止出售中的寶貝無故下架。
6。配合領導和其他崗位的同事做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總等工作。做好數據的核實和上報工作，并確保數據的準確性和及時性。
7。完成領導交代的其它各項工作，認真對待、及時辦理、不拖延、不誤事、不敷衍，盡量做到讓領導放心和滿意。
三、存在的不足及今后努力的方向。
三個月來，在公司領導和同事們的指導和配合下，自己雖然做了一些力所能及的工作，但還存在很多的不足，主要是閱歷淺，經驗少，有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密，視角不夠靈活，缺乏應變能力；理論和專業知識不夠豐富，導致工作有時處于被動等等。另外，由于語言不通的問題，在與周圍的同事溝通時，存在一定的障礙。
針對以上不足，在今后的工作中，自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、樸實的工作作風，擺正自己的位置，尊重領導，團結同事，把網店的數據分析工作做細做好。
四、對公司人員狀況及員工工作狀態的分析。
1。對公司人員狀況的分析。
要想管好一個企業，首先要管好這個企業的人，要想管好一個企業的人，首先要對這個企業人員的基本情況有個比較全面的、細致的、科學的正確的了解。
目前公司成員大部分為90后，是一個年輕化的團隊。他們大部分在長輩們的寵愛中長大，心理素質不怎么成熟，沒有自信心，沒有目標，責任心不強，不怎么能吃苦，心理承受能力較弱，不愛學習，不明白工作的真正意義。不過也有一部分比較懂事，做事比較踏實、勤奮、性格也比較好。
因此，我們在招聘的時候，要招那些肯學習、善于學習、領悟力學習力強的人。不過，這部分人一般都比較現實，對待遇、公正公平、發展空間比較看重。
其實，我們要想打造一流的企業，培養一流的員工，一流的管理人員并不是難事。最重要的是要有一顆真正的，持之以恒的做事業的心。
2。對員工工作狀態的分析。
目前，部分崗位存在分工不明確的現象，出現問題時，同事之前相互推諉，不愿意承擔責任，這也是部分員工責任心不強的最直接反映。部分員工沒有團隊合作意識，這就可能導致工作在某個環節銜接不上，進而有可能出現重大問題。
因此，明確分工和加強員工的團隊合作意識也是公司目前需要解決的問題。
五、對公司企業文化的分析。
企業文化，對我本人來講，是一個管理學里面比較專業的詞，我怕自己講不好它。但我卻可以深刻的體會到，這個無形的東西就在我的周圍，在我們的骨髓里。因為我覺得它重要，所以，還是想講它，而且覺得非講不可。
在我所走到的企業里，旺旺集團的企業文化給我留下的印象最深。他們有自己明確的經營理念、經營目標、公司訓、公司口號、企業標識、公司社歌和獨立的傳媒機構。他們的企業文化具有很強的感染力和凝聚力。但是，很長一段時間以來，我們的公司一直處在“黎明前的黑暗”之中，為什么公司領導的那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心，并沒有感染所有的員工，那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心并沒有很好的變成我們的企業文化。沒有被突出出來，沒有在公司發展的日日夜夜中，張揚的體現給我們企業所有的員工們看。甚至是沒有被人感覺到。
所以，加強健康向上的企業文化的建設工作，也就成為一種必要。十分的必要。也該引起足夠的重視。把目前創業階段的決心和信心力量、企業和員工相互之間的理解、信任、支持和默契融入到我們的企業文化中去。從而感染和吸引更多的優秀人才到我們中來，共同開創我們企業的未來。
準確的統計信息是公司領導正確決策的基礎，沒有準確的統計數據，就無法準確反映公司經濟運行情況及存在的問題，也就無法對經濟形勢做出正確的判斷和決策，不能按照統計部門的要求保質保量按時報送。近年來，公司領導高度重視統計工作，配備得當人員，相關部門配合順暢有序，公司的統計工作水平得到了顯著提高。統計工作總結如下：
(一)公司在統計體制改革、人員力量配備、經費保障等方面采取了很多措施，增加了統計工作人員，健全完善了統計工作體系，進一步夯實了統計基礎建設，確保統計數據源頭的工作質量。指定公司領導主抓統計工作，制定了《財務信息采集使用管理暫行辦法》、《財務報告編制管理辦法》等與統計工作有關的規章制度，為做好統計工作保駕護航。
(二)扎實做好統計基層基礎工作。圍繞“人員專職化、臺賬規范化、管理制度化、調查法制化、手段現代化、經費有保障”的“五化一有”目標，夯實統計基礎工作。各統計部門均具備獨立的辦公場所，同時配備了優良的微機、打印機、辦公桌椅等，確保統計工作的順利進行。逐步完善統計工作考核制度和崗位責任制度，理順了原始記錄和統計臺帳、統計報表信息使用、數據審核等流程；建立了統計資料歸檔及保密措施。
(三)按時完成統計工作。公司嚴格執行國家統計報表制度，統計人員認真學習《統計法》和統計報表有關的規章制度，虛心向統計局有關領導專家學習，積極采用科學的統計方法，系統地調查研究，對待每一個統計數字和統計調查分析，嚴肅認真，確保統計數據的質量，及時收集、掌握重要經濟指標，通過靜態和動態、縱向和橫向的比較分析，充分反映公司的經濟運行態勢，提高統計分析的水平，為促進公司經營管理目標的實現和公司領導經營決策、經濟發展提供了科學依據。
(四)公司領導嚴格要求提高統計數據的準確性。統計數據質量是統計工作的核心所在，公司堅持實事求是，弘揚求真務實精神，努力提高各部門的數據質量，規范基礎工作，確保源頭數據真實有效。統計報表有關數據直接從公司原始記錄、統計臺賬、會計報表中取得，報表數據和有關記錄項目能夠保持一致，保證統計報表資料的真實完整。
(五)公司重視統計資料管理工作，報表檔案管理科學化。公司按照統計信息化的要求，運用計算機處理企業統計數據的采集、匯總、分析和上報工作。每年結合企業的現實情況，完善各項檔案管理制度，制定檔案管理考核規定，統計臺賬分門別類地進行登記、整理，年終匯總表冊存檔，堅持從嚴規范、從細抓起，狠抓檔案的歸檔率、完整率、準確率，加大考核力度。在檔案資料的接收、借閱復制工作中，嚴格遵守檔案的保密制度、交接制度和借閱利用制度，認真做好收存、借閱登記。
一。團隊的合作是完成工作的前提。做一份能令領導滿意的數據表格不單單是自己一個人閉門造車所能造出來的，需要合理的意見和適當的幫助，自己的制表思路是要在前人的啟發下才能發揮出色。
二。精準的數據需要懂得數據的理念和要求，數據的運用。做數據表格是給人一種一目了然的清晰感，怎樣把公司的數據信息及時傳達公司領導、客戶及客戶主任尤為重要。準確的數據表格是給領導和客戶的第一印象，是直接影響整份表格的進度。信息是及時、全面反映整個企業的精神面貌和工作動態，這就要求及時，迅速，對各部門上報的信息進行整理、加工，對發生的大事對各部門進行催報，使信息管理工作更加規范到位。
三。善于總結，懂得吸取經驗。經驗是在實際工作在中得到的，把握了經驗工作自然就是事半功倍。剛開始做數據表格時，只知道一味的按部就班，缺少靈活性，表格表達不清晰。后來經過不斷的摸索，領悟到表格有很多功能是值得我們去參謀的，運用vlookup，sumif等常用公式，讓自己變得靈活而具有戰斗力。表達最美的效果，這種感覺是要在長期的工作經驗中積累起來的。
四。善于溝通，避免出錯。做數據表格是在第一份原始資料的基礎上做出來的，第一份原始資料就是小馬做的數據報表，做數據時遇到什么不明白的需請教，因此信息傳遞是很重要的，我們要保持信息的暢通性就必須善于溝通，否則出現差錯，前功盡棄。所以，一邊工作一邊總結經驗是百利而無一害的。
五。做數據表格要講究效率和準確。數據的作用是給他人能夠更快的看清楚所表達的數據內容，還有重要的是數據準確性及美觀，給人一種賞心悅目，心曠神怡的舒服感，具有挑戰性的是有一種感覺，就是一眼就分辨得出哪里好，哪里需要改進，哪里需要取。
感想：
一：數據部是實現自己理想和展現自己技能的平臺。能把自己所學知識運用出來是一件值得慶幸的事，安分守己，把自己的工作出色完成對公司是一種責任，對自己是一種交代。
二。認識了很多新同事，交流廣泛，知識面豐富了。新的環境必然有新的事物，接收新的事物必然有新的認識，新的認識必然有新的數據理念思想，對自己的專業知識和認識更上一層樓。
三。去舊迎新，迎接新的挑戰，自我提升，給自己定下目標。20xx年是奮斗的一年，一年可以實現很多事情，可以改變很多事情，是選擇繼續奮斗還是碌碌無為，關鍵在于自己的行動。只有行動萬事皆成事實，所以我給自己定下了三個目標：
1。全面提升自己，工作能獨當一面。這樣就能提高工作效率，不會延誤工作進度。
2、數據能精確化，提高效率。
3。保持一顆上進心，永不熄滅。
最后，祝愿大家新春如意，事業有成，開開心心過一個好年。
教務員數據分析師（專業16篇）篇八
但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。
“大數據分析師就是一群玩數據的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力?！倍髷祿蛡鹘y數據的最大區別在于，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，無章法可循，因此“會玩”這些數據的人就很重要。
有媒體報道，在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。
國內某大型招聘平臺給出的數據分析師平均薪酬為：9724(取自1139份樣本)，且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。
教務員數據分析師（專業16篇）篇九
數據分析師負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，構建業務數據分析體系，幫助確定各項業務數據指標。下面是本站小編整理的數據分析師的職責內容。
職責：
3.對競爭對手網站進行數據采集及分析評估;。
4.熟悉各種推廣方式及精通營銷規則;’。
5.有較強的組織執行策劃能力，精通競價排名規則。
崗位要求：
1.有較強的需求分析能力、邏輯推理能力、溝通協調能力;。
2.熟悉公司運作，對站外推廣有獨到的見解。
3.行業信息敏感度強，有媒體資源，懂ps，懂網頁代碼及軟文協作的優先錄用。
4.具備良好的職業道德素養。
職責：
2、理解業務的方向和戰略，產出有效的數據模型，形成分析報告，提供數據支持;。
3、規劃數據分析應用項目，開展并推動項目應用和發展;。
4、負責與技術部的后臺產品溝通優化和完善公司的數據分析體系。
任職資格：
1、本科及以上學歷，統計學、數學等相關專業，2年以上數據統計分析工作經驗;。
3、具備良好的商業直覺和數據敏感度，能夠捕獲數據價值;。
4、責任心強、誠信敬業、善于溝通，具有良好的團隊合作精神;。
5、具有較強的邏輯分析和判斷能力。
職責：
1、負責搭建與完善和家網精準用戶特征模型，數據營銷獲客模型;。
3、負責梳理數據產品需求，參與數據產品落地與運營;。
4、搭建全面的、準確的、反映業務特征的業務數據指標體系，及時發現與定位業務問題。
任職要求：
1、三年以上互聯網行業數據分析、挖掘與建模經驗;。
2、本科以上學歷，數理統計、市場營銷、廣告相關專業;。
3、良好的內外部溝通協調能力，善于團隊協作，做事主動積極;。
4、對數據敏感、邏輯思維能力強，有清晰的思路和數據建模方法論;。
6、熟練掌握至少一種腳本語言(python/shell/perl/php等);。
7、有對程序化廣告投放策略優化經驗的優先;。
8、有內容運營及內容推薦策略經驗的優先。
職責：
2、深入研究公司數據源，整理和發掘數據價值，形成數據產品并推動落地;。
3、深入了解互聯網金融信貸業務模式，分析客戶的基本屬性及行為數據;。
4、對貸后資產包進行精細化客戶分群、客戶畫像，撰寫深入的客戶分析報告，建立與產品、客群、業務環節相適應的細分模型。
崗位要求：
1、本科以上學歷，統計學，數學，計算機等相關專業，較好工程能力優先考慮;。
3、熟練使用sql，python進行數據分析和模型開發;。
4、精通多種機器學習算法，并具備良好的模型調優能力;。
5、能夠整體搭建數據架構，構建高質量的特征，建立完善的特征體系;。
6、有大型互聯網金融公司從業經驗。
職責：
4.監控、分析用戶運營數據，根據運營數據提出產品構想、策略及計劃;。
5.負責挖掘并分析行業的現狀及需求，負責研究市場競爭對手的產品，進行分析對比，提供產品策略和運營建議。
崗位要求：
1、本科及以上學歷，專業不限;3年以上工作經驗;了解互聯網電視業務，能夠為運營工作提升設置合理的評估指標。
5、了解對比分析、聚類分析等基礎的數據分析方法;。
6、具備成熟、職業化的思維方式，具有團隊精神。
教務員數據分析師（專業16篇）篇十
職責：
2、針對運營環節中的問題、薄弱環節和漏洞，做詳細分析報告以及優化方案的推進執行;。
4、數據驅動運營，通過業務數據分析得到有價值的信息，為公司運營決策、產品方向、運營策略提供數據支持。
任職要求：
2、三年(含)以上數據分析或運營管理的相關工作經驗;。
6、熟悉報表工具，并可以熟練設計并開發報表;。
7、具有互聯網業務行業項目經驗的相關經驗者優先考慮，有用戶行為數據分析經驗者、團隊管理或新人指導經驗者優先。
教務員數據分析師（專業16篇）篇十一
職責：
1.定期做公司電商平臺店鋪的運營數據統計、數據整理并向上級匯報;。
2.借助公司已有的系統軟件整理成本，利潤等數據;。
5.建立完善的商品數據庫，為后期數據統計工作提供支持;。
6.其他上級臨時交付的工作任務。
任職要求：
1.大專及以上學歷有半年以上統計工作經驗;。
3.工作認真積極進取有較強的工作責任感和事業心有強烈的集體認同感和團隊合作精神。
教務員數據分析師（專業16篇）篇十二
3、跟進產品的分析需求，撰寫業務分析報告，結合數據趨勢提出產品階段性優化建議;。
5、不斷創新和改善已有的'異常數據監控方式，為產品運營提供可靠的數據支持;。
6、定期編制統計報表及分析簡報。
8、為公司其他部門或項目提供數據挖掘支持，負責從數據的角度給出決策建議。
1、統計學、市場營銷、數學、統計、計算機等相關專業大專以上學歷;。
2、2年以上數據分析相關工作經驗，對數據敏感，能從數據中發現問題、解決問題;。
3、熟悉公司產品及相關產品的市場行情，熟悉行業內各類數據分析指標;。
5、工作認真負責，具備良好的團隊合作精神。
6、熟練使用excel、ppt等常用數據整理工具和圖表制作工具。
7、熟悉erp(u9)、oa、mes管理系統，能快速有效提取需求數據。
教務員數據分析師（專業16篇）篇十三
職責：
2、參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估;。
4、通過數據分析支持產品改進及新模式的探索;。
5、負責通過海量數據的挖掘和分析，給用戶提供分析報告;。
任職要求。
1、統計學、應用數學、計算機等相關專業，本科及以上學歷;。
2、熟練掌握多種統計和挖掘方法，熟練使用spss、sas等相關數據分析軟件;。
3、熟練使用oracle、mysql數據庫，能夠書寫復雜的sql語句及存儲過程。
4、能夠熟練使用主流的數據處理工具kettle等。
5、較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔寫作能力;。
6、有責任心，良好的溝通能力和組織管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑戰;。
7、具有一定的財務、審計分析能力;。
8、有資金分析相關經驗優先。
教務員數據分析師（專業16篇）篇十四
職責：
6、根據公司業務需求，進行數據分析并提供決策依據;。
7、參與模型涉及算法測試。
崗位要求：
1、數學、統計、計算機、電子、自動化相關專業本科及以上學歷，一年工作經驗及以上;。
5、具有良好的需求文檔、設計文檔編寫能力。
教務員數據分析師（專業16篇）篇十五
職責：
2、深入研究公司數據源，整理和發掘數據價值，形成數據產品并推動落地;。
3、深入了解互聯網金融信貸業務模式，分析客戶的基本屬性及行為數據;。
4、對貸后資產包進行精細化客戶分群、客戶畫像，撰寫深入的客戶分析報告，建立與產品、客群、業務環節相適應的細分模型。
崗位要求：
1、本科以上學歷，統計學，數學，計算機等相關專業，較好工程能力優先考慮;。
3、熟練使用sql，python進行數據分析和模型開發;。
4、精通多種機器學習算法，并具備良好的模型調優能力;。
5、能夠整體搭建數據架構，構建高質量的特征，建立完善的特征體系;。
6、有大型互聯網金融公司從業經驗。
教務員數據分析師（專業16篇）篇十六
數據分析師大多是支撐運營和決策的，但是大多都是提供數據，分析的較少。我說的分析是給出意見的分析。近期，我也在招聘數據分析師，遇到一些問題，來面試的朋友，要么就是工具的使用者，業務非常不熟悉。要么是就是鏈條太短，只是做網站端和銷售端，對供應鏈、客服等非常不熟悉。
這個題目就是開放的問一個銷售問題，看分析師如何給出相關的意見或者建議。當然這不是分析范疇，但是我覺得分析師既然是做運營支撐、甚至決策，那么一些基礎的銷售理念是應該有的。
題目：100斤蘋果怎么賣，可以賣的錢又多，賣的又快?
開題：此題目意在說如何從商品的角度去考慮如何銷售的問題，傳統的銷售方式就是經典的4p理論。渠道，商品，價格，促銷。而此問題意在從商品，價格，促銷的角度去問面試者問題。
題注：
1. 如果回答者答的問題說的過多，比如說渠道如何做，如果做售后，如何二次營銷，范圍就擴大了。
2. 如果回答者的回答過于泛，或者理論的東西比較多，或者聽著非常正確而不給出解決方案，那不適合一線分析師。
上面兩項是減分項。
刀刀的解答：
1、渠道是重要
用戶考慮暫且放在渠道里，因為用戶必須依賴渠道實現鏈接。但就此問題來說，有點跑題，問的是賣蘋果，用戶考慮一般先考慮需求和消費場景，所以不分享渠道的做法。
2、商品自己分堆
最簡單，一堆貴，一堆便宜。蘋果不分揀。賣個差不多再重分，46開分。
解讀：利用價格做出價格歧視的感念，同時告訴消費者4的商品比較好賣，這樣一個明確的指向。
3、商品拆分
按好壞分堆，好蘋果貴30%。其余的分兩堆，一般的常規賣，最差的貴50%，并貼上標簽如澀蘋果之類。
解讀：劣質商品只是品質不好，不是不能賣高價，關鍵是你要告訴別人這是稀缺的。真實說明商品特征，不要做多，好的商品還是要高價的，稀缺商品要更貴。一般的商品就這樣買。但是注意結合第四條。
4、時間因素
一般早上要比晚上貴，水果盡量當天賣完，所以在晚上8點后開始半價賣。
解讀：快和多都是必須的，水果隔夜很多都會壞。晚上8點是大家出來遛彎的時候，可以做清倉了。不留呆滯庫存是關鍵，高周轉是關鍵。手里最好留的是鈔票，而不是貨物。
5、地點
這個本來不想說，還是說一下，火車站和汽車站絕對賣不出去，攤位沒有。最重要的是你見過這種地方賣水果的銷售有好的么?好地方在地鐵口，菜市口，學校門口。
解讀：人流多并不代表需求好，菜市場門口絕對比火車站好。為什么，火車站貴這是大家都知道的，再者，誰沒事到火車站去買水果啊。菜市場還是做長久生意的地方，學校門口，地鐵口大家多觀察就知道了。
商品這個東西可以玩的很多。留幾句話：
不要賣貨源不穩定的某類商品。
堅決下架無法銷售占位置的`商品。
主推非標準品。
流行品一定是打折賣的。
via：庖丁的刀(外貿電商分析師。關注外貿電商b2c，國內大型零售電商平臺，資深數據分析師)
隨著大數據概念的火熱，數據科學家這一職位應時而出，那么成為數據科學家要滿足什么條件？或許我們可以從國外的數據科學家面試問題中得到一些參考，下面是77個關于數據分析或者數據科學家招聘的時候會常會的幾個問題，供各位同行參考。
1、你處理過的最大的數據量？你是如何處理他們的？處理的結果。
2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目？你是如何對其結果進行衡量的？
3、什么是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則？
4、什么是：協同過濾、n-grams, map reduce、余弦距離？
6、如何設計一個解決抄襲的方案？
7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用？
8、點擊流數據應該是實時處理？為什么？哪部分應該實時處理？
11、你是如何處理缺少數據的？你推薦使用什么樣的處理技術？
12、你最喜歡的編程語言是什么？為什么？
13、對于你喜歡的統計軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。
14、sas, r, python, perl語言的區別是？
15、什么是大數據的詛咒？
16、你參與過數據庫與數據模型的設計嗎？
17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇？你對于商業智能和報表工具有什么想法？
18、你喜歡td數據庫的什么特征？
22、什么是哈希表碰撞攻擊？怎么避免？發生的頻率是多少？
23、如何判別mapreduce過程有好的負載均衡？什么是負載均衡？
26、為什么樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗算法？
27、你處理過白名單嗎？主要的規則？(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)
28、什么是星型模型？什么是查詢表？
29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？
33、普通線性回歸模型的缺陷是什么？你知道的其它回歸模型嗎？
34、你認為葉數小于50的決策樹是否比大的好？為什么？
35、保險精算是否是統計學的一個分支？如果不是，為何如何？
36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數正態分布的數據案例。給出一個分布非?；靵y的數案例。
37、為什么說均方誤差不是一個衡量模型的好指標？你建議用哪個指標替代？
42、你如何建議一個非參數置信區間？
44、什么是歸因分析？如何識別歸因與相關系數？舉例。
45、如何定義與衡量一個指標的預測能力？
47、如何創建一個關鍵字分類？
48、什么是僵尸網絡？如何進行檢測？
50、什么時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟件包更好？
52、什么是概念驗證？
53、你主要與什么樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/it部門的人？有咨詢經驗嗎？與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。
54、你熟悉軟件生命周期嗎？及it項目的生命周期，從收入需求到項目維護？
55、什么是cron任務？
56、你是一個獨身的編碼人員？還是一個開發人員？或者是一個設計人員？
57、是假陽性好還是假陰性好？
58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？分別給案例。
59、zillow’s算法是如何工作的？
60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的fb帳戶？
61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶？
62、你有沒有想過自己創業？是什么樣的想法？
63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎？它將會被什么替代？
65、哪位數據科學有你最佩服？從哪開始？
66、你是怎么開始對數據科學感興趣的？
67、什么是效率曲線？他們的缺陷是什么，你如何克服這些缺陷？
68、什么是推薦引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密測試？如何及什么時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？
70、你認為怎么才能成為一個好的數據科學家？
71、你認為數據科學家是一個藝術家還是科學家？
73、給出一些在數據科學中“最佳實踐的案例”。
74、什么讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋？一個有用的圖形的特征？
75、你知道使用在統計或者計算科學中的“經驗法則”嗎？或者在商業分析中。
76、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是？