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崗位職責(zé)： 一、 數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)決策 1. 負責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集、清洗、分析與建模，挖掘用戶行為、產(chǎn)品運營、市場活動等關(guān)鍵數(shù)據(jù)價值，輸出可落地的優(yōu)化建議。 （1）數(shù)據(jù)獲取與清洗（Power Query）

• 使用 Power Query 進行多源數(shù)據(jù)（Excel/SQL/API等）的自動化提取、清洗與轉(zhuǎn)換，建立高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程。
• 解決臟數(shù)據(jù)問題（如缺失值、異常值、格式標(biāo)準(zhǔn)化），確保下游分析可靠性。

（2）數(shù)據(jù)建模與可視化（Power BI）

• 在 Power BI 中構(gòu)建數(shù)據(jù)模型（DAX編寫、關(guān)系建立），設(shè)計動態(tài)可視化看板（Dashboards），支持業(yè)務(wù)部門實時監(jiān)控核心指標(biāo)（如GMV、留存率）。
• 優(yōu)化報表性能（如數(shù)據(jù)壓縮、增量刷新），提升用戶體驗。

（3）深度分析與自動化（Python）

• 用 Python 完成復(fù)雜分析（Pandas數(shù)據(jù)處理、Scikit-learn機器學(xué)習(xí)模型），如用戶分群、預(yù)測模型（銷售預(yù)測、流失預(yù)警）。
• 開發(fā)自動化腳本（如爬蟲、郵件報表推送），減少人工重復(fù)勞動。

（4）業(yè)務(wù)場景落地

• 結(jié)合業(yè)務(wù)需求（如營銷活動效果評估、供應(yīng)鏈優(yōu)化），輸出數(shù)據(jù)報告并提出 actionable insights（可執(zhí)行建議）。
• 通過A/B測試、漏斗分析等方法驗證策略有效性。

2. 通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)痛點，協(xié)助制定增長策略（如用戶留存、轉(zhuǎn)化提升、成本優(yōu)化等）。 二、 業(yè)務(wù)線輪崗實踐 1. 在管培期內(nèi)輪崗核心業(yè)務(wù)部門，快速理解業(yè)務(wù)邏輯，建立數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)認知。 2. 通過實戰(zhàn)項目沉淀方法論，推動跨部門數(shù)據(jù)協(xié)同。 三、 數(shù)據(jù)體系建設(shè) 1. 參與搭建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，設(shè)計關(guān)鍵指標(biāo)（KPI/OKR）及可視化看板（如BI報表、Dashboard）。 2. 協(xié)助完善數(shù)據(jù)埋點、數(shù)據(jù)倉庫等底層架構(gòu)，提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和效率。 四、 專項課題研究 1. 針對公司戰(zhàn)略需求（如新市場拓展、業(yè)務(wù)迭代），獨立或協(xié)作完成深度數(shù)據(jù)分析項目，輸出研究報告。 2. 探索行業(yè)前沿數(shù)據(jù)工具（如A/B測試、機器學(xué)習(xí)應(yīng)用），推動分析技術(shù)升級。 任職要求： 一、硬性技能要求（PQ/BI/Python） 工具/技能 具體要求 Power Query 熟練使用M語言編寫查詢、合并查詢、參數(shù)化設(shè)計，理解數(shù)據(jù)清洗最佳實踐。 Power BI 精通DAX度量值、時間智能函數(shù)、書簽交互設(shè)計，熟悉網(wǎng)關(guān)部署與權(quán)限管理。 Python 掌握Pandas/Numpy數(shù)據(jù)處理、Matplotlib/Seaborn可視化，了解基礎(chǔ)機器學(xué)習(xí)庫。 二、專業(yè)要求 1.核心對口專業(yè) · 統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計學(xué) · 數(shù)學(xué)/應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息與計算科學(xué) · 計算機科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù) · 經(jīng)濟學(xué)、金融工程、計量經(jīng)濟學(xué) 2.相關(guān)延伸專業(yè) · 信息管理與信息系統(tǒng)（MIS） · 市場營銷、電子商務(wù)