数据分析职责
明确职责有助于企业或组织对其员工的工作表现进行评估和管理。小编给大家分享数据分析职责参考，方便大家参考数据分析职责怎么写。
数据分析职责篇1
职责:
1.负责公司核心运营数据监控及预警，提出分析报告及建议方案并跟进相关后续数据表现和反馈;
2.建立公司BI数据可视化体系，为运营的日常数据需求提;供合理化数据呈现;
3.配合公司进行挖掘模型体系建设，并落地到具体的数据挖掘实施内容;
4.及时、高效的组织完成数据提取工作，并确保数据的准确性和完整性;
5.协助数据分析团队的管理。
任职资格:
1、大学本科及以上学历，统计学、数学、财务分析类相关专业优先考虑;
2、具备三年及以上电商/零售行业经验，化妆品优先;
3、熟悉Excel，PPT，sql，R或Python等算法语言工具
4、对数据有较强敏感度，擅长数据挖掘及分析，可将数据灵活运用支持运营决策;
5、具备出色的逻辑思维能力和沟通交流能力，工作态度认真严谨;
6、能够熟练应用各种办公软件和统计分析软件
数据分析职责篇2
职责：
1.完成固定日常日周月年度数据报表及PPT，保证数据报表的及时性和准确性。
2.进行初步的销售，毛利，库存等数据分析，对异常数据预警并做出分析。
3.操作相关系统，进行基础数据维护，修改商品资料，主档资料等。
4.OB内部数据支持，响应各个team日常数据申请及时提供源数据。
5.与其他部门如财务，IT，行政部，NOD等沟通联系及数据支持。
6.集团ROS审计的相关文档及数据准备。
7.其他adhoc的工作。
主要能力：
1.熟练使用office,特别是Excel和PPT，具备常用函数，表格，数据透视表，图表，报表制作经验，了解数据库基础知识更佳。
2.具备使用企业级系统平台操作经验并有一定的分析，数据导入导出，整理及出错应对。
3.基本沟通协调能力，工作务必积极主动，态度积极，学习积极，总之就是需要一个积极的人，其他的可以慢慢学习。
4.优秀应届毕业生，数学相关专业可以考虑。
数据分析职责篇3
职责：
1、负责专卖店货品的调拨：配货、补货、退货处理等;
2、负责专卖店销售数据的统计及分析;
3、与销售部门进行有效沟通并做数据总结;
4、完成上级交代的其他工作。
任职要求：
1、年龄20-35岁，高中以上学历，专业不限;
2、有一年以上业务助理岗位工作经验，熟练操作办公软件，会简单的账目核算;
3、能承受一定的工作压力，有团队精神和较强的责任心;
4、沟通能力较强，执行能力好，做事细心;
5、优秀应届生亦可考虑。
数据分析职责篇4
职责：
1、关注电商行业，数据相关产品的动态及发展，调研及收集公司内部数据功能需求;
2、负责管理并挖掘相关数据，根据市场的需求变化，根据不同维度的数据、运营团队反馈等建立相关的数据模型，推动数据化产品方案的实施和落地;
3、数据产品化的过程进行跟踪管理，协调各环节高效开展工作，确保产品如期上线运营;
4、跟进产品上线后的应用效果，持续迭代、优化产品功能设计。
任职要求：
1、全日制本科以上学历，统计学、应用数学、计算机等相关专业，熟练掌握数据分析工具，有一定的SQL语言编写经验优先;
2、良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼出核心结果，并进行可视化展示，擅长撰写各类分析报告;
3、5年以上数据分析工作经验，具有电商、零售、互联网、FMCG、咨询公司数据分析工作经验优先;
4、逻辑思维缜密，具有较强的执行力、分析与解决问题的能力，擅于沟通和团队合作;
5、性格开朗、自我驱动、价值观正确，有明确的结果导向和目标意识。
数据分析职责篇5
职责：
1、协助解决方案经理完成品牌方DMP，程序化投放，大小数据消费者洞察，社交客户管理等不同项目的需求梳理及执行;
2.熟悉了解各种大数据的存储结构，获取方式，商业价值等;跨部门沟通合作获取所需数据
3.进行内外部资源调配，与产品部门沟通客户需求，进行需求评估;
4.收集大数据行业最新动态进行汇总;
任职资格
1、本科以上学历，广告、营销、心理学、统计、数学或相关专业。
2、具备良好的沟通能力、理解能力和一定的灵活性。
3、热爱数字行业，对数据敏感，逻辑思维强。
4、工作积极主动，有责任心，并能承受一定的工作压力。
5、优秀的英文听说读写能力，能熟练使用PPT和EXCEL6、广告或数据分析行业相关实习工作经验将优先考虑。
数据分析职责篇6
职责：
1、维护和优化现有数据模型;
2、根据业务场景拆解转化业务数据信息，探索与发掘数据价值，设计分析思路;
3、撰写数据报告分析报告或纲要。
任职要求：
1、具备良好的学习能力，优秀的文档能力、较强的推动能力和执行力;
2、责任心强，专注细节，且具备持续改善精神;
3、大专及以上学历，有数据分析相关工作经验优先;
4、统计学、数学、经济学、金融学、计算机等相关专业优先。
数据分析职责篇7
职责：
1、带领分析师团队，负责公司业务数据体系的规划，针对复杂业务问题进行深入分析。
2、搭建基于大数据平台的数据挖掘和分析系统，对现有产品的功能优化升级给出数据化建议。
3、进行大数据分析、负责大型数据挖掘项目方案制定、项目实施落地及优化等。
4、为公司战略决策、市场运营决策、产品研发、销售策略提供数据支持。
任职要求：
1、统计学、数学、经济学等相关专业背景;至少5年以上数据分析工作经验;3年以上团队管理经验，管理过不低于4-6人的分析团队。
2、精通常用机器学习算法(如分类、回归、聚类、关联规则等)及其原理，对机器学习、深度学习有深入了解。
3、熟练使用Excel、ppt、数据分析软件R/python、精通SQL。
4、具备较强的逻辑思维能力、数据敏感度，擅于利用数据挖掘信息价值，发现问题及解决问题。
5、有互联网、食品行业的数据分析经验者优先。
数据分析职责篇8
1、负责公司销售合同及其他营销文件资料的管理、归类、整理、建档和保管(销售合同原件交财务保管)工作;
2、负责公司全部销售订单的管理、详细登记及销售数据的精准统计，妥善保管销售管理相关数据资料，不泄露商业销售数据机密;
3、每月销售回款的跟进，向大区负责人提供最新相关销售数据，协助跟进经销商按合同计划回款，发现经销商出现问题及时跟上级汇报;
4、负责各类销售指标的月度、季度、年度统计报表和报告的制作、编写，并随时答复总监及总经理对销售动态情况的询问，及时对销售数据所表现的异常情况进行原因的分析及有效的沟通，情节严重的要主动汇报至销售总监处。
数据分析职责篇9
职责：
1.严格执行公司各项制度，，并定期管理交易数据，向上级领导账户分析结果;
2.按照部门主管的要求进行技术和基本面规律的分析，进行数据的整合;
3.配合其他部门有关工作;
4.遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作。
岗位要求：
1.18-45周岁,大本及其以上学历;性别不限、专业不限，退伍军人前考虑;
2.性格开朗，诚实守信、踏实勤奋，工作积极主动;
3.沟通表达能力强，较强的团队意识和协作精神;
4.能承受较强的工作压力,且有强烈的上进心。
数据分析职责篇10
职责：
1.负责天猫等各电商渠道数据的采集和分析，通过对品类、SKU进行市场分析，根据销售环节的反馈，能为客户品牌提供潜在市场、爆款选择、营销评估、推广策略、运营诊断等方案;
2.监控客户品牌的天猫运营数据、解读运营数据的波动，从而发现问题，并提出相应的解决方案，洞察业务动作，提供决策基础;
3.必须熟悉业务板块内容(天猫、淘宝);具备一定的资源对接能力。
4.根据业务部门需求，提供必要的天猫&淘宝数据支持服务;
5、承担分析报告撰写的主笔工作。
岗位要求：
1.本科及以上学历，统计学、信息技术、金融学及相关专业优先;
2.2年以上电商数据分析及运营经验，对快消、互联网、零售等行业及商业模式有一定的了解，对数据有较高的敏锐性，具有知名电商品牌同等岗位经验优先;
3.能熟练使用Offices软件，有较强的数据挖掘、分析和建模能力;擅长撰写各类分析报告;良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼出核心结果。
4.良好的沟通与表达能力，能与客户对接需求，工作负责，有团队协作精神。
数据分析职责篇11
职责：
1、负责编制相关数据分析报表和日常统计报表，形成定期资产组合分析报告;
2、负责资产数据及核心运营数据监控及预警，对于异常数据进行分析，并在需要的情况下开展专项资产分析，为业务策略、授信策略、产品策略等完善提供数据支持;
3、优化以及完善资产组合制度体系;
4、协同IT进行数据库以及系统流程优化以及完善，对数据进行有效提取、整合、清洗，提高数据质量;
5、搭建有关信用风险评级模型和工具。
任职要求：
1、金融、统计学、财务、数学、计算机、信息管理等相关专业，全日制本科及以上学历;
2、三年以上数据分析、挖掘工作经验，具备融资租赁、银行资产或风控数据分析背景优先;
3、擅长数据处理分析，能够熟练使用各办公软件，制作各类数据图表、报告;
4、逻辑思维缜密，对数据敏感，具有较强的数据搜集、整合、分析能力。
数据分析职责篇12
职责：
1)根据第三方供应商数据、生意参谋、品牌纵横等工具对于电商品类市场、渠道规模及竞品数据进行数据收集及数据管理;
2)根据业务需求，制定快消品行业的品类市场分析报告，包含品类市场规模及增速、品类竞争环境、TOP品牌经营现状、各品牌流量结构分析等;
3)收集并深入了解业务团队对数据的需求，专项输出月度分析报告，包含电商核心渠道(天猫+京东)、市场竞争环境、活动数据等，为电商业务运营，品类洞察，产品策略，活动优化提供信息和数据支持;
任职资格:
1、本科及以上学历，市场营销、电子商务、数学、统计等相关专业;具有电商平台数据分析管理相关工作经验者优先。
2、掌握数据化管理流程，熟悉电商数据分析工具者(生意参谋、品牌数据银行等)优先。
3、工作态度严谨，数据敏锐度高、较强的数据整理、统计和分析能力，较强的市场敏感度。
4、思维活跃，沟通能力强。
5、熟练操作MSOffice。
数据分析职责篇13
职责：
1、负责数据系统底层/应用层/分析层的数据服务，为产品方向、增长策略提供数据支持;
2、根据业务需求对用户行为分析系统/AB试验后台等数据产品优化，提高数据分析效率;
3、参与到整个需求调研、产品设计、文档编纂，开发跟进、功能测试、用户反馈、迭代优化环节;
4、服务对象除公司内部以外，还包括为外部合作公司提供商业产品级服务。
任职要求：
1、有研发和数据分析背景，能够使用SQL语言等数据提取工具;
2、参与数据体系或数据产品的搭建，有较好的需求抽象能力和产品设计能力;
3、对数据敏感，对数据问题定位和数据可视化有自己的认识;
4、执行力强，做事积极主动，能够独立思考与归纳总结;
5、优秀的组织协调，推进执行能力。
数据分析职责篇14
职责：
1、负责为公司处理客户的相关工作，并协助经理的工作事务
2、负责为客户提供外汇理财咨询、建议服务，制定相应的投资组合和策略
3、负责保持与客户沟通联系，为客户提供金融分析软件以及售后工作
4、负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询
5、负责根据客户的委托，帮助客户实施理财计划
6、学习跟踪宏观经济发展动态，研究国际金融业的发展趋势及走向
7、参与交易团队计划及策略的制定，精准的交易指令，进行交易风险监控
8、有数据分析、统计的细心和耐心，思维敏锐，对数字敏感
9、严格按照公司制定的交易规则，以日内短线交易的形式，争取盈利化
【任职资格】
1、年龄18-45岁，本科以上学历，有管理能力者/优秀应届毕业生/有行业经验者优先
2、敢想，敢做，有野心挑战高薪的你欢迎加入
3、热爱互联网金融，对金融行业未来前景有清晰的认识，并愿意扎根下去
4、公司提供全方位培训，提供无限晋升发展舞台
5、良好的工作态度、良好的团队协作能力，能承受一定的工作压力
数据分析职责篇15
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
数据分析职责篇16
职责：
1、负责京东零售、京东物流、京东数科等财务结算分析工作，结合业务特点，通过数据分析为日常运营、业务拓展、报价提供策略支持。
2、改善数据提取方法，结合业务需求与数据分析特点进行建模，能按需求准确及时的提取符合要求的数据，评估模型效果，调优改进模型。
3、搭建各BU数据指标体系，包含合同指标监测、运营指标监测，跟进核心指标变化，并以此为基础进行问题诊断进而输出业务建议，跟进执行落地表现，形成数据策略驱动的业务闭环。
4、搭建经营分析框架体系，并根据OKR战略图解每月出具经营分析汇报，针对经营状况给出整套数据解决方案。
5、搭建合同报价体系，结合业务特点形成专业的合同报价逻辑，保证部门整体收入成本目标达成。
6、出具专项汇报，对日常运营痛点、重大业务策略等进行专项分析，形成全面覆盖的数据解决方案。
任职资格：
1、具备2~3年任职分析类岗位工作经验。
2、本科以上学历，统计类、财务类、计算机类等专业优先。
3、熟悉数据分析、数据预测、合同报价等相关知识，对数据采集、加工、可视化等有深入了解。
4、精通各类数据分析工具以及各类办公软件，比如R、SQL、PPT、EXCEL等。
5、对经营数据分析和业务逻辑敏感，具有较强的创新思维和逻辑分析能力。
6、具有良好的组织沟通能力、团队精神、自我驱动力、抗压能力、以结果为导向等。
数据分析职责篇17
职责：
1、负责管理数据团队，根据需求分解任务、指导成员开展工作，提升效能;
2、负责行业数据仓库体系、数据挖掘体系、数据安全体系等架构的搭建与优化;
3、对业务需求深入分析，负责提供准确的各类报表，为公司经营决策提供精准的数据指标;
4、建立数据分析模型，基于数据分析，对业务部门提出流程优化及建议。;
5、依据公司业务发展开展各项工作，对接各事业部总监及横向沟通协作。
任职要求：
1、本科或以上学历，计算机、统计学相关专业，3年以上电商行业数据分析相关工作经验，1年以上团队管理经验;
2、精通SQL，能基于业务需求，高效的进行查询，并能对数据库进行相应的表设计、优化，熟悉数据仓库系统;
3、精通python，熟悉pandas、matplotlib、seaborn、scikit-learn等常用包的使用，有实际应用经验;
4、熟悉常见机器学习算法，如逻辑回归、决策树、SVM等。
5、自驱力强，推动问题解决落地，具备较强的抗压能力。