1、数据处理与分析：清洗、整合及分析关键经营数据，动态发现问题并归因，熟练使用PowerBI\SQL\VBA\Excel等软件；2、财务测算模型搭建与优化：搭建财务模型，用于预测、预算编制和业务分析，优化现有财务分析工具和方法，提高分析效率和质量；
3、跨部门沟通与协作：深入理解业务需求，梳理优化业务流程，识别和评估财务风险，提出风险控制和应对策略，与业务部门紧密合作，对业务发展提出建设性建议，并牵头形成系统性的解决方案、推动落地。
1、本科及以上学历，具有财务分析、业务分析或数据分析领域2年以上分析或BP运营工作经验，会计、财务、数据分析、统计学、经济学等相关专业优先；2、具备优秀的数据处理和分析能力，熟练掌握数据分析工具，如Excel、Power BI、SQL、VBA、Python、RPA等软件，能够从海量数据中提取有价值的信息；
3、具有较强的学习能力、表达沟通能力和团队合作精神，能够快速理解公司的业务模式和数据模型；
4、有较强的逻辑思维和解决问题能力，乐观、抗压和极强的自我驱动力；
5、具备全局长远意识，极强的工作责任感，具备跨部门组织协同能力和推动执行能力。
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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