1.负责全链路数据埋点方案设计与管理，保障关键数据采集质量；基于用户行为数据分析需求与⾏为模式，为产品迭代与运营活动提供数据⽀撑。2.基于数据平台完成⽇常数据统计，构建业务指标监控报表，支持产品核心指标的⽇常跟踪与趋势分析。
3.分析产品关键功能与用户路径转化数据，识别体验卡点；对功能测试与产品迭代进行数据复盘，评估优化效果与业务价值。
4.负责产品全链路及组织内部数据指标体系的搭建与维护，结合业务场景构建数据评估模型，推动数据驱动产品核心指标提升。
5.主导核心业务的数据洞察策略，推进数据驱动运营的落地；针对高价值业务问题开展专题分析，输出可行建议与解决方案，支持业务方向探索与创新。
1.全日制本科及以上学历，3年以上数据分析、商业分析、用户增长等相关经验；2.熟练掌握SQL，对数据仓库有一定了解，掌握一种数据分析软件。
3.对数据敏感，具有较强的逻辑分析能力和数据分析能力，对数据分析相关模型有较好的理解，并能够在工作中灵活应用；
4.有良好的报告撰写能力，能独立向业务输出策略建议；
5.有互联网行业分析经验尤其内容创意行业更佳，对用户增长、商业变现有独特深入的理解。
文中岗位信息均搬运自招聘软件，岗位的具体详情及真实性以招聘软件为准
如今，数据分析领域发展迅速，传统行业和各新兴领域对相关人才需求迫切，行业薪资待遇优厚。对于有意进入该领域的朋友来说，可以多多关注招聘简介里的岗位要求。通常，数据分析人才需掌握多方面技能。比如：数据分析理论和统计学基础；数据收集与清洗、数据建模与可视化的能力；商业知识：具备一定的行业背景知识，能够理解业务需求，并将数据分析结果应用于实际业务决策中；熟练掌握excel、sql、python工具的应用；有数据分析报告撰写的能力；数据分析实战能力；具备良好的沟通协调能力等等。
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业务方向：数据分析师、商业分析师、产品经理、业务数据分析师、财务分析、市场营销、咨询顾问、增长运营、经营分析、人力资源、数据产品经理、产品运营经理、项目经理、数据运营等
技术方向：数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据平台经理、数据仓库经理、数据治理、大数据架构师、数据工程师、数据科学家等
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