1. 数据分析需求收集：主动收集各部门的数据分析需求，制定数据分析指标口径和业务范围2. 数据提取与处理：从数据库提取数据，使用SQL等进行数据查询整合、清洗和预处理数据，处理缺失值、异常值、重复数据等，保证数据质量
3. 数据分析与建模：运用统计学方法（如描述性统计、假设检验、回归分析）分析数据，构建基础的数据模型和指标体系，监控业务健康度，进行深度洞察分析，如用户行为分析、漏斗转化分析、A/B测试评估、根因分析等
4. 数据可视化与报告：使用可视化工具（FineBI/PPT等）创建仪表盘和报告，制作定期报告（日报、周报、月报）和专题分析报告，向管理层或业务部门汇报，通过图表和故事线，清晰地传达分析结果和商业洞见
5. 跨部门协作与支持：与业务部门紧密合作，理解他们的需求和痛点，将业务问题转化为可分析的数据问题，并提供数据支持，通过数据回答业务问题，并为决策提供建议
1. 全日制本科，计算机、数学、统计相关专业，有3年以上工作经验2. 熟练掌握python、SQL，有python/SQL数据采集分析经验
3. 有完整的数据分析应用项目经验，熟悉销售客户分析框架
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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