數據分析助理的職責內容(通用15篇)
數據分析助理的職責內容 篇1
職責:
1、維護和優化現有數據模型;
2、根據業務場景拆解轉化業務數據信息,探索與發掘數據價值,設計分析思路;
3、撰寫數據報告分析報告或綱要。
任職要求:
1、具備良好的學習能力,優秀的文檔能力、較強的推動能力和執行力;
2、責任心強,專注細節,且具備持續改善精神;
3、大專及以上學歷,有數據分析相關工作經驗優先;
4、統計學、數學、經濟學、金融學、計算機等相關專業優先。
數據分析助理的職責內容 篇2
統籌各部的相關數據,并進行總結匯總成相應報告形式,嚴格按照時間節點完成所有文件的提交;
及時響應各部門的數據分析需求;
跟進及匯總活動效果,及時匯報;
根據公司運營策略,定期協助完成數據分析主題的研究;
定期協助完成競爭對手調研,定期編寫、整合相關的市調報告。
數據分析助理的職責內容 篇3
職責:
1、負責各軟件產品業務的取數工作;
2、協助數據分析師完成各產品業務的數據分析工作;
3、為運營、產品、市場等提供必要的數據支持;
4、對日常數據進行實時收集、更新、匯總、跟進與分析;
5、了解基本的埋點業務,收集和整理產品的報表需求。
任職資格:
1、專科及學歷,具有互聯網數據產品相關工作經歷者優先;
2、對產品數據有較高的興趣;
3、邏輯思維清晰,執行能力強,有較好的團隊意識和溝通能力;
數據分析助理的職責內容 篇4
職責:
1、 主要負責電子商務部銷售數據的監測工作,定期提供各種銷售運營數據分析報表和報告;
2、 結合行業特點,針對用戶的消費特征,發現用戶偏好,為精準營銷提供數據支持;
3、 根據業務需求,開展專題分析,對業務優化提供有效的建議及方案,具有一定的分析報告寫作能力;
4、 上級交辦的其他工作;
任職要求:
1、 大專及以上學歷,統計學、數學、計算機、市場營銷、經濟學等相關專業優先;
2、 一年以上數據分析工作經驗,有市場分析或市場部工作背景者優先,優秀的應屆畢業生也可考慮;
3、 熟練使用Excel數據處理及圖表功能、優秀的PPT報告制作能力;
4、 具有良好的數據敏感度,邏輯思維清晰,具有較強的主動學習和獨立工作能力;
數據分析助理的職責內容 篇5
職責:
1.嚴格執行公司各項制度,,并定期管理交易數據,向上級領導賬戶分析結果;
2.按照部門主管的要求進行技術和基本面規律的分析,進行數據的整合;
3.配合其他部門有關工作;
4.遵守公司的各項管理制度,承辦領導交辦的其他工作。
崗位要求:
1.18-45周歲,大本及其以上學歷;性別不限、專業不限,退伍軍人前考慮;
2.性格開朗,誠實守信、踏實勤奮,工作積極主動;
3.溝通表達能力強,較強的團隊意識和協作精神;
4.能承受較強的工作壓力,且有強烈的上進心。
數據分析助理的職責內容 篇6
職責:
1. 協助數據管理人員處理各類銷售和庫存數據,能對數據進行準確的分析和合理應用。
2. 通過整理和分析公司的銷售數據,從而能夠對銷售情況做具體的解析和預測。
3. 建立各類數據模板,協助銷售部門建立和完善數字統計和分析表格的系統建立。
4. 配合銷售部門其他同事完成其他相關的工作。
任職要求:
1)商務類、管理類等相關專業大專及以上學歷,熟悉日常電腦操作 ;
2)熟悉ERP系統;
3)有數據處理(錄入)和核查經驗者優先 ;
4)有責任心,工作認真負責 ,有耐心。
數據分析助理的職責內容 篇7
職責
1、對接項目數據需求,提取、分析和整理形成數據報告,為營銷策略提供數據支持;
2、完善數據報表體系和活動報告體系,提升數據服務標準化;
3、針對營銷大數據進行特征提取分析,撰寫專題行業分析報告,為業務決策提供數據支持;
4、數據支持區域業務團隊,處理數據需求,結合業務邏輯,幫助尋找業務痛點/改善點;
5、評估數據合作商質量,根據業務需求,跟蹤、監控、維護及優化風險策略,提出風險預警 ;
6、根據風控的控制點建立子模型,完善風控體系;
7、持續引入數據維度,挖掘并提取可用特征。
任職要求:
1、熟悉數據庫基本原理,熟練運用SQL,熟練操作Excel、PPT、 SQL,SPSS等軟件,有SAS數據挖掘或Python算法經驗者優先;
2、具備良好的數據敏感度、較強的探索精神,能從海量營銷數據提煉核心數據洞察點,獨立編寫商業數據分析報告,及時發現和分析其中隱含的變化和問題,給出建議;
3、具備良好的跨部門溝通協調能力,以數據支持業務,業務反哺數據;
4、嚴謹認真,責任心強,能承受較強的工作壓力,具備良好的團隊精神和客戶服務意識;
數據分析助理的職責內容 篇8
職責:
1、負責互聯網各產品及業務數據統計及分析工作;
2、負責互聯網各產品及業務的快速數據實驗,支撐互聯網產品優化及業務增長;
3、負責互聯網各產品及業務報告的核心指標相關工作;
4、數據相關的其他工作。
任職要求:
1、本科及以上學歷,計算機、數學統計類或其他理工類專業應屆畢業生;
2、對移動互聯網及數據分析有濃厚的興趣;
3、熟悉office辦公軟件者優先;
4、熟悉linux環境及hadoop倉庫環境者優先;
5、有良好的團隊合作意識及溝通能力。
數據分析助理的職責內容 篇9
職責:
1、協助對電子商務平臺數據的收集整理分析,及時出具相關報表;
2、整理設計電子商務數據報表,撰寫分析報告,從數據的角度發現問題,給出解決方法;
3、業務部門所需數據的收集整理分析并反饋;
4、按要求對內部數據收集整理;
5、完成上級交待的其他任務。
任職要求:
1、大專及以上學歷,計算機、統計學、數學等相關專業優先,優秀應屆畢業生優先;
2、對數據感興趣,且具有一定的敏感性,邏輯思維能力強;
3、執行力強,責任心強,有耐心,工作細致謹慎;
4、熟悉精通辦公軟件的使用;
5、具備優秀的學習能力、溝通能力及團隊協作能力。
數據分析助理的職責內容 篇10
職責:
1. 負責對各種業務數據進行收集、整理、分析,給出業務分析報告;
2. 負責銷售業績的整理及統計,核算銷售獎金提成;
3. 跟進推廣項目進度,進行過程監控及效果驗收評估,及時發現推廣的問題所在;
4. 進行業務流程優化、效率提升、轉化率提升建議;
崗位要求:
1. 全日制本科及以上學歷,半年以上工作經驗;
2. 精通office辦公軟件,有一定SQL Server經驗;
3. 具備優秀的協調溝通能力,能協調內外部資源與他人合作達達成。
數據分析助理的職責內容 篇11
職責:
1.負責各平臺(天貓、京東等)的日常銷售數據統計,分析可能存在的問題并提供可以解決的方案;
2.協助主管維護各平臺(天貓直通車、鉆展、淘寶客;京東精準通等)營銷推廣工作,并實時跟蹤分析數據效果,提出切實可行的改進建議;
3.了解電商平臺操作規則及推廣模式,有較強的數據分析能力。
任職要求:
1.全日制本科及以上學歷;
2.吃苦耐勞、性格開朗、善于溝通,有團隊協作及奉獻精神;
3.接受應屆畢業生,有1年及以上工作經驗,有電商行業從業經歷者優先考慮;
4.統計學、數學、財務、金融等理工科畢業生優先考慮。
數據分析助理的職責內容 篇12
職責:
1、根據公司需求,利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析,建立分析模型并優化,為公司提供數據支持;
2、負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等,通過對運行數據進行分析挖掘背后隱含的規律及對未來的預測;
3、參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估;
4、整理編寫數據分析報告,及時發現和分析其中變化和問題并解決;
任職要求:
(1)具備較好的調研、策劃能力,能夠搭建分析框架;
(2)能獨立完成數據挖掘的構建,有相關實習工作經驗更佳;
(3)熟練掌握SPSS/SAS/R等數據分析工具;
(4)統計學、應用數學等專業的研究生。
數據分析助理的職責內容 篇13
職責:
(1)協助分析師分析行情走勢并將分析依據及分析結果撰寫成數據報告提交給公司;
(2)協助分析師制定每日后的分析計劃;
(3)協助分析師完成演講講座,定期為需求者講解市場最近趨勢,以及對需求者進行交易指導。
任職要求:
1、年齡18-35歲,五官端正,普通話標準,性格開朗,善于溝通
2、具備一定的學習能力、執行能力、能夠迅速熟練使用公司的辦公軟件
3、可接受公司免費提供的統一入職培訓
4、能及時、準確、圓滿、出色的完成本職工作以及領導交給的其它工作。
數據分析助理的職責內容 篇14
職責:
1、負責生產部和銷售部進行數據分析,制作月報表、周報表
2、分析公司銷售賬號運營情況,定期向上級匯報
3、負責分析開發員的產品情況,梳理斷貨、滯銷產品
4、亞馬遜廣告流量數據的匯總整理,分析點擊率、轉化率、ACOS等;
5、通過對公司跨境電商平臺銷售數據研究,提出改善方法和建議;
任職資格:
1. 經驗不限,具有跨境電商數據分析經驗優先考慮。
2. 數學、統計學、經濟學等相關數據分析專業畢業者優先。
3、熟悉excel、ppt、visio等工具,有較好的報告呈現能力。
4、邏輯思維嚴謹,懂得結合數據層面和應用層面綜合分析。
5、做事細心、耐心,能承受一定的工作壓力,思想成熟性格開朗、主動熱情,善于思考和學習,能自覺完成每天工作內容,與同事良好溝通合作。
數據分析助理的職責內容 篇15
職責:
1. 在工程師指導下,對海量日志進行數據統計與分析,產品效果評估與分析,為產品策略優化迭代提供強有力的數據支持;
2. 在工程師指導下,從海量日志數據中發掘有價值的信息,構建數據模型,用于指導產品和運營優化;
3. 常規化數據的可視化數據輸出,對運營和產品提供高效的分析過程。
崗位要求:
1. 專科及以上學歷。計算機、統計、數學相關專業,接受實習生;
2. 熟悉常用算法和數據結構,對數據挖掘算法有較強的實現能力;
3. 具備較強的數據敏感度和分析能力,能夠針對業務提煉指標評估策略價值及發現關鍵問題。