電商數據分析崗位職責（精選20篇）

電商數據分析崗位職責 篇1

　　1、協助搭建流量分析基礎設施，包括指標體系、報表體系、分析主題；

　　2、接口市場部日常數據需求，對需求做梳理、分發和反饋，保證BI數據提供的一致、穩定、高質量，對數據服務SLA負責；

　　3、承接流量相關數據分析項目，推動業務精細化運營，包括但不限于流量來源分析、頁面陳列優化、顧客訪問路徑分析、網站產品優化；

　　4、基于數據分析成果，為管理層和業務部門提供商業策略分析和業務優化建議。

電商數據分析崗位職責 篇2

　　1、負責渠道銷售、營銷活動/玩法、用戶生命周期管理、內容運營等營銷板塊的數據分析工作

　　2、搭建各板塊KPI指標體系+KSF追溯體系，落地成數據看板并持續迭代優化，讓業務有數可看，有據可依，幫助監控業務目標達成情況，快速定位業務問題，實現業務動作的靈敏響應和快速調整

　　3、緊跟業務變化，在關鍵決策點進行深入分析，為業務策略制定、效果評估和策略優化提供建議支持；并通過專項性的復盤分析，幫助沉淀業務經驗，指明發展方向

　　4、定期進行業務的綜合性診斷，發現業務問題和風險，并深入剖析，以定位問題本質，探查改善方向，推動業務優化

　　5、基于業務需求和數據價值洞察，設計并落地數據服務，推動數據化運營；

電商數據分析崗位職責 篇3

　　1、負責某化妝品品牌的CRM項目的數據分析和數據庫管理。

　　2、日常交易信息數據分析。

　　3、消費者日常活動效果分析。

　　4、月度和年度項目數據分析。

　　5、根據客戶的需求，設計數據分析報表和分析維度。

電商數據分析崗位職責 篇4

　　1、制定售后數據統計表格和總結分析改善PPT。

　　2、下達總公司任務指標到下屬部門，并協助部門間的溝通。

　　3、依據分公司提交的數據進行統計分析，為業務部門進行改善提供精確的數據。

　　4、協助本部門與其他部門間的數據處理和配合各部門做好支持性服務工作。

電商數據分析崗位職責 篇5

　　1、負責會員業務數據的統計、分析、預測等;

　　2、整合數據系統基礎數據,匯總成數據集形式;

　　3、完成數據分析項目過程中的數據提取、數據分析、數據展示工作;

　　4、完成所需業務數據的抽取,制作并完善數據系統相關分析數據、圖表等;

　　5、指導品牌方運營管理,利用相關數據制定管理目標。

電商數據分析崗位職責 篇6

　　1、負責業務數據監控、收集、整理、分析、報表制作；

　　2、及時、準確地提供、反饋各渠道數據并負責與渠道方核對；

　　3、整理日常運營數據，對公司后臺數據進行審核并記錄，協助撰寫數據報告；

　　4、協助用戶運營，產品推廣等其他工作；

電商數據分析崗位職責 篇7

　　職責：

　　1、協助解決方案經理完成品牌方DMP，程序化投放，大小數據消費者洞察，社交客戶管理等不同項目的需求梳理及執行;

　　2.熟悉了解各種大數據的存儲結構，獲取方式，商業價值等;跨部門溝通合作獲取所需數據

　　3.進行內外部資源調配，與產品部門溝通客戶需求，進行需求評估;

　　4.收集大數據行業最新動態進行匯總;

　　任職資格

　　1、本科以上學歷，廣告、營銷、心理學、統計、數學或相關專業。

　　2、具備良好的溝通能力、理解能力和一定的靈活性。

　　3、熱愛數字行業，對數據敏感，邏輯思維強。

　　4、工作積極主動，有責任心，并能承受一定的.工作壓力。

　　5、優秀的英文聽說讀寫能力，能熟練使用PPT和EXCEL 6、廣告或數據分析行業相關實習工作經驗將優先考慮。

電商數據分析崗位職責 篇8

　　1、了解和掌握數據管理、大數據等相關業務的產品和流程,把握業務需求和需求分類;

　　2、理解和分析業務部門提出的業務需求,依據管理規范評估質量,提出改進建議,協助業務人員完善需求說明書,提升業務需求質量;

　　3、組織并參與需求分析工作,負責提出需求的應用分配,補充和完善非功能性,明確主導項目組,形成需求實現建議書;

　　4、協助項目經理完成各項任務

　　任職資格:

　　1、全日制本科及以上學歷,計算機、信息工程相關專業。

　　2、3年以上相關工作經驗,有金融市場相關項目需求分析經驗。

　　3、具備較全面的行業務知識,熟知銀行關鍵產品和流程包括同業、票據、支付結算、風險、資金相關業務、會計總帳等,具備較強的業務能力,并對相關監管要求較為熟悉。

　　4、具有較強的邏輯分析能力,具有較強的需求梳理和文檔能力;具備良好的交流和溝通能力、團隊協作精神,工作腳踏實地,認真負責,學習能力強,能承受一定的工作壓力。

電商數據分析崗位職責 篇9

　　職責描述：

　　1、服務預警落地實現；

　　2、機組預警邏輯的開發和程序的編制；

　　3、主動運維模型的開發，運行問題的預防（隱患的發現）；

　　4、機組問題的分析、統籌和預警；

　　5、工業大數據應用實踐（數據理論和工業經驗結合點）。

　　任職要求：

　　1、機械、電氣專業或數學專業背景；

　　2、有較好的'數學算法能力或者風電機組技術經驗二者之一；

　　3、機械、電氣專業3年以上經驗，或數據1年以上應用經驗；

　　4、優秀的分析能力和溝通協調能力。

電商數據分析崗位職責 篇10

　　崗位職責：

　　1、追蹤企業研發管線和研發進展，整合醫藥行業國際前沿資訊，主要負責有數據庫的日常數據更新和維護；

　　2、數據庫常見數據源分析和挖掘，優化數據庫邏輯，制定或完善數據管理規范；

　　3、行業數據、政策和研發趨勢的深度挖掘與分析，參與到文章整理、選題和治療領域報告和產品優化中；

　　4、參與新聞部門資訊編寫、調研部門行業研究、產品部門產品開發的部分工作

　　資格要求：

　　1、藥學、生命科學等相關專業碩士及以上學歷，具有醫藥企業研發、立項調研相關工作經歷者優先考慮；

　　2、熟悉國內外藥品研發趨勢，可熟練使用藥物信息查詢常用網站及數據庫，并具有獨立檢索、閱讀和翻譯相關英文文獻能力；具有良好英語口語表達能力者優先；

　　3、可熟練使用excel等批量數據處理軟件，有python技能或者excel高階技巧優先；

　　4、自主學習能力強，可快速學習數據處理、內容展示工具；

　　5、具有強烈的好奇心和行業敏感度，能夠快速跟進行業熱點，并善于從數據層面發掘價值點；

　　6、思維嚴謹，歸納能力強，樂于，可以迅速將工作中的解決案例與大家交流；

　　7、具有團隊合作精神，以數據產品或項目為核心，共同推進工作進程。

電商數據分析崗位職責 篇11

　　1.收集、分析boss、增值業務系統的基本運營數據，生成規范、準確的統計數據和報表，為職能部門決策提供依據。

　　2.參與報表程序設計、開發，確認數據統計口徑，確保程序開發符合實際需求。

　　3.匯總、生成計算機支撐中心的報表，指導縣公司進行相關數據分析，確僻2營工作正常開展。

　　4.審核日報、月報數據，保證數據的準確。

　　5.統計、生成地區各類網間結算(包括各電信運營商、sp、聲訊臺等)數據，確保結算數據按時、準確提供。

　　6.制定地市boss、增值業務及相關系統開發項目的技術管理規范，進行項目管理工作，配合開發人員進行boss、增值業務及相關系統程序的開發，確保項目的順利實施。

電商數據分析崗位職責 篇12

　　1、資產評估、房地產管理、財務、會計、金融等相關經濟類專業本科以上學歷;

　　2、能熟練使用Office辦公軟件;

　　3、遵守從業人員職業道德，具備資產評估、審計或財務咨詢業務所需的專業理論知識及操作技能，

　　4、熟悉會計、稅收等相關現行經濟法規政策，具備項目管理經驗;

　　5、勤奮踏實，能吃苦耐勞，具有極強的敬業精神和責任心;

　　6、工作認真細致，有較強的語言溝通能力、文字表達能力和分析判斷能力;

　　7、具備良好的組織協調能力和團隊協助力;

電商數據分析崗位職責 篇13

　　崗位職責：

　　1、根據部門要求，完成公司基礎業務數據相關管理和處理工作；

　　2、參與kpi考核體系建立，支持kpi日常完成情況的分析及問題反饋，組織研究整改方案，并監督區域持續優化；

　　3、負責公司產品內部結算價的日常管理與更新。

　　任職要求：

　　1、統招本科及以上學歷，物流相關專業或理工科專業；

　　2、 1年以上數據分析工作經驗；

　　3、具備自我管理能力和主動性，良好的學習能力和對細節的關注；

　　4、熟練掌握2種以上數據分析軟件；

　　5、具備較強的邏輯思維能力和數據分析能力，較好的'英語讀寫能力；

　　6、大型國際物流公司工作經驗，數據分析、管理信息系統相關專業從優。

電商數據分析崗位職責 篇14

　　職責描述：

　　1. 熟練操作業務系統，包括：數據收集平臺，客戶數據展示平臺，數據倉庫等；

　　2. 協助完善公司的數據倉庫，負責數據分析，清洗，配置規則和監控；

　　3. 理解業務需求并轉化為數據需求，并從數據倉庫中提取出相關數據進行統計、整合、可視化展示；

　　4. 對客戶需求進行研究，為產品研發和迭代提供決策依據。

　　職位要求：

　　1. 本科及以上學歷；

　　2. 誠實正直，嚴謹細致，善于傾聽，理解力強，樂于鉆研；

　　3. 良好的溝通能力，團隊協作精神；

　　4. 優秀的數據處理能力，數理功底好，統計學背景優先考慮；

　　5. 必須熟練使用以下工具：excel、powerpoint；

　　6. 熟悉數據庫和sql優先考慮；

　　7. 有tableau等可視化軟件項目經驗，有優秀編程基礎的優先考慮。

電商數據分析崗位職責 篇15

　　負責公司系統的基礎數據維護，財務賬務審核結算業務;

　　負責公司系統財務模塊的操作執行及數據收集核算;

　　配合業務部門完成公司系統的測試和支持工作;

　　完成公司系統新需求的收集，流程優化和上線工作。

電商數據分析崗位職責 篇16

　　職位描述：

　　1. 基于hadoop生態系統進行大數據平臺建設；

　　2. 負責各業務條線相關指標數據的數據建模

　　3. 負責基于sqoop，hive、spark、sparksql、mysql進行大數據開發

　　4. 負責離線運算、實時計算平臺項目的設計、開發及運維

　　5. 負責對數據平臺進行性能調優

　　任職要求：

　　1、.統招本科或以上學歷，6年以上大數據開發工作經驗；

　　2.熟練掌握shell、python開發語言；

　　3.熟練掌握hadoop、hive、hbase、spark、spark sql、storm、sqoop、kafka、flume、sparkmlib等分布式框架原理，有相關的調優、運維、開發經驗；

　　4.熟練掌握mysql數據庫集群；

　　5. 精通主流etl開發工具，如：informatica、data services、kettle;精通主流調度工具，如：azkaban， oozie

　　6.有數據倉庫、分析系統、用戶畫像等產品開發經驗者優先；

　　7.有較強的數據和業務結合能力；

　　8.有醫療或者大健康背景優先；

　　9.有較強的獨立、主動的學習能力，良好的溝通表達能力。

電商數據分析崗位職責 篇17

　　工作職責:

　　1、 建立公司數據指標體系，統籌管理公司內部各經營指標的基礎定義，以確保數據的

　　準確性，實現數據獲取的便捷性;

　　2、 搭建數據管理平臺，進行信息管理系統的規劃、管理和維護;

　　3、 公司內部經營決策的數據支持分析工作，包括各種制式報表并根據業務發展及時進

　　行熱點、重點數據的調整和分析;

　　4、 對外數據支持工作，包括保監會統計數據及稽核數據、行業協會數據等報送工作;

　　5、 數據統計資料的整理、存檔、管理。

　　職位要求:

　　1、 全日制統招本科以上學歷，統計類、計算機類、財務類、金融類等相關專業;

　　2、有信息管理系統項目實施經驗者優先;

　　3、條理清晰、邏輯嚴密、思路開闊、具有高度演繹推理能力，較強的領悟力、創新性和靈活性，善于學習和總結;

　　4、 具有良好的語言表達能力及組織協調能力

電商數據分析崗位職責 篇18

　　1、進行公司收入、支出及成本費等財務核算，對公司的經營活動、往來款項、財產物資如實進行全面的記錄、反映、監督;

　　2、現金及銀行收付處理，制作記帳憑證，銀行對帳，單據審核，開具與保管發票;

　　3、每月納稅申報。

　　4、負責稅務等部門的對外聯絡。

電商數據分析崗位職責 篇19

　　1、根據總部的要求組織分部各部門進行年度預算編制工作，對分部的年度預算進行匯總、審核、上報。

　　2、根據公司的預算管理要求執行預算，進行日常經營預算的調整及規劃。

　　3、牽頭進行分部內新開店預算的編制、并進行匯總、上報，負責牽頭出具新開店決算。

　　4、對區域周度、月度、季度、年度經營狀況及專項項目進行多維度的分析，分析各部門及業務的業績，提供決策。

　　5、跟蹤財務分析中發現的問題，提出管理建議，并跟蹤改進。

　　6、審核月度績效數據，確保績效數據的準確性。

　　7、通過分析，配合總部預算組進行預算標準、原則、制度的優化，向總部提出優化建議。

　　8、通過決算不斷優化預算標準

　　9、協助業務部門完成開源類指標及控制費用在預算內使用

　　10、負責異業和供應商的收入跟蹤管理

　　11、負責對異業和供應商進行相關制度流程的培訓

　　12、負責對促銷活動的審批及效果分析。

電商數據分析崗位職責 篇20

　　崗位職責：

　　1、數據監控：構建營銷指標監控體系，根據指標監測業務發展態勢，及時發現問題，進行異常排查、專項分析等工作，并提出有效的解決策略；

　　2、業績管控：建立全面的業績管控體系，從任務拆解、業績追蹤、業績預警、業績核算等全流程管控，定期預測，及時跟進，推進業績完成；

　　3、業務分析：主動開展策略研究，基于業務實際問題快速響應，發現業務增長點，輸出高質量的洞察和判斷，為決策提供引導；

　　4、團隊管理：搭建和優化數據分析流程機制，強化與業務、產品等部門協作，提高自動化數據基礎能力，保證多個高難度分析項目高效率并行；指導并培養團隊成員專業成長，優化團隊人才梯隊。

　　任職資格：

　　1、碩士及以上學歷；統計學、數學、經濟學、計算機等相關專業背景；至少5年以上數據分析工作經驗；管理過不低于4-6人的分析團隊；

　　2、熟練使用mysql、hive、spark等，至少熟悉python、r、tableau、spss、sas等一種工具；熟練使用時間序列、聚類分析、邏輯回歸、因果分析等統計方法；

　　3、結果導向，對業務理解能力強，良好的數據敏感度，能從海量數據提煉核心結果，并用簡潔而清晰的方式呈現數據分析背后的商業邏輯和相關洞察，具備出色的結構化思維能力；

　　4、良好的跨團隊、部門溝通及資源整合能力，能夠獨立開展研究項目。