数据分析经理的主要职责描述(精选16篇)
数据分析经理的主要职责描述 篇1
职责:
1. 为构建基础数据体系,基于分析模型,进行数据埋点规划;
2. 对官网日常电商业务数据进行监控和分析,涵盖流量、用户、转化、复购、GMV等电商数据的分析,输出报告;
3. 分析网站关键指标及用户行为路径,为推动优化网站交易流程、页面内容、交互设计等提供数据支撑;
4. 分析用户特征属性、消费行为习惯,挖掘用户线上消费需求;
5. 对活动进行数据及效果跟踪,为营销提供可靠的数据分析与决策支持;
6. 观测、收集海外电商行业数据,监测竞品运营推广情况。
任职要求:
1. 本科及以上学历,电子商务或统计学相关专业优先;
2. 具有2年以上相关电商数据分析经验,熟悉电商网站数据分析模型;
3. 熟练使用数据统计分析工具,精通办公软件,具有优秀的数据分析技能与报表呈现能力;
4. 逻辑能力强,具备数据敏感度及问题分析解决能力,有预判性思维;
数据分析经理的主要职责描述 篇2
职责:
1 分析挖掘:对多数据源数据进行挖掘分析,建模并优化,帮助业务发现、分析和解决问题;
2、与业务建立良好沟通机制,为业务提供数据分析服务,与业务部门合作开展业务专题分析;
3、根据实际业务要求,完成深入的专项数据分析并形成分析报告;
4、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;
5、协助数据平台开发人员开展小微授信、风控、反欺系统建设等工作;
6、协助其他同事,做好新员工的带教。
任职要求:
1、本科及以上学历,计算机、数学、统计、金融、信息技术、等相关专业,4年以上工作经验,特别优秀者可适当放宽
2、有良好的数据统计和数据挖掘专业知识,能够通过数据分析结果,为业务决策提供支持;
3、掌握统计建模、数据挖掘算法、数据库应用等一项或多项技能,熟练使用SAS、R、Python等工具开展数据分析和建模者优先;
4、爱岗敬业,遵章守纪,诚信诚实,责任心强,有团队合作精神,严守商业秘密。
5、有金融工作背景及大数据处理经验。
数据分析经理的主要职责描述 篇3
职责
1、负责和多号项目的信息收集、整理、以及分析,为业务的各项工作展开提供数据依据;
2、日常业务发展数据监控,实时反馈营销、产品等运营工作中的异常情况;
3、全国及各分省数据报表、营销活动分析报告等提供;
4、结合业务和数据分析产品运营情况,探究业务亮点或问题,进行数据分析并提出优化方案或提炼可复制案例并运用推动下去。
基本条件
1、本科及以上学历,计算机、通信、软件、数学、统计学等相关专业;
2、具有良好的沟通、协调能力,执行能力,能承担工作压力;
3.做事主动,善于发现,并有解决问题的能力;
4、有较好的学习能力、承任感强,思维敏捷;
5、有运营商相关工作经验优先考虑。
数据分析经理的主要职责描述 篇4
职责:
1、负责对整体运营数据进行统一管理,建立、优化和完善运营数据指标体系,提供建议和决策支持;
2、根据数据分析结果,撰写周期性及专项分析报告,为管理层决策提供有质量的分析支持;
3、根据业务需求,制作各类常规报表及分析报表,协助运营部门完成日报、周报、月报等各项数据报表工作;
5、对运营数据进行定期更新,监测和追踪运营数据的异常波动,并及时反馈上级;
6、深入理解业务,帮助业务理解、使用数据,参与数据产品或项目开发,构建产品逻辑,探索数据产品化的机会。
任职资格:
1、计算机、数学、统计学相关的专业本科及以上学历,至少3年以上数据分析工作经验,有数据银行、大数据、数据报告平台经验的优先考虑;
2、熟悉PPT、EXCEL等报告工具,能清晰完整的表达策略方法和效果;
3、具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的能力,能够承受工作中的压力,专注数据的价值发现和变现转化;
数据分析经理的主要职责描述 篇5
1、负责公司数据体系的建立、完善优化,建设公司数据相关机制和运转流程;
2、收集分析运营相关数据,预测销售趋势,合理预测每款每色需要补货数量;
3、制定季度合理的商品上市计划,确保店铺新品的及时上新;
4、根据商品生命周期理论对应季款进行分层,区分畅平滞销款式,判定调价及补单款式;
5、定期核对库存,减少商品超售的现象,降低公司损失;
6、负责ERP系统的完善、优化以及相关数据的分析;
7、协助仓库中心盘点,理清在途,生产中,已入库,质检中等个个环节的数据准确;
8、日常销售报表提供(日、周、月、季度);
9、关注商品尺码配比、颜色占比、可销售天数;为后期补货和分类做好数据源的准备;
10、竞品相关数据的收集与分析。
数据分析经理的主要职责描述 篇6
职责:
1、搭建门店运营数据分析体系,对核心指标进行多维分析并深挖运营机会点;
2、挖掘数据之间的内在关系、背后的市场方向、规律、短板,为业务决策提供依据;
3、为门店数据赋能,根据销售分析为门店提供有效工具和解决方案;
4、对门店运营中心的重大节假日、各时间段的促销活动进行分析并给予决策依据;
5、相关决策的数据支持和领导交付的其他临时工作事项。
任职资格:
1、本科及以上学历,数量经济、统计、金融类、市场营销等相关专业
2、5年以上工作经验,其中3年以上数据分析经理或者相关经营分析类岗位的经验;
3、熟悉数据分析方法,有较强的数据挖掘、分析能力,对市场有较强的敏感度;
4、有良好的沟通能力,工作负责,有团队协作精神。
数据分析经理的主要职责描述 篇7
职责:
*协助或负责建立、完善公司经营分析体系;
*独立完成数据提取,清洗,分析等数据分析工作;
*按时出具公司经营分析报告,为业务部门提供及时有效的决策支持;
*支持和增强业务部门的数据分析和数据决策能力;
*负责数据库的建设、管理和更新。
任职要求:
*3-5年以上为业务、产品、运营等部门提供分析性洞察和报告的经验;
*熟练掌握数据分析工具和技术,例如SQL, Excel, VBA, Macro;
*有零售和快销品数据分析经验者优先;
*有预算编制、财务预算分析、供应链成本分析、销售环境分析经验者优先;
*本科及以上学历,金融、经济、统计学、财会相关专业;
*有较强的数据洞察力、逻辑思维能力和分析总结能力;
*有良好的团队沟通和团队协作能力
数据分析经理的主要职责描述 篇8
职责:
1、负责区域数据分析团队,并做好日常管理工作;
2、带领团队进行数据统计分析挖掘、发现问题并提供策略建议,配合落实精准营销方案;
3、理解业务的方向和战略,产出有效的数据模型,形成分析报告,提供数据支持,优化和完善公司的数据分析体系;
4、规划数据分析应用项目,并推动项目的应用和发展。
职位要求:
1、全日制本科及以上学历,精通Excel、SQL,会SPSS/SAS操作,会Matlab、R、python等其他数据处理与分析软件者优先,精通各项算法,如决策树、逻辑回归、神经网络等,并有相关成功应用经验;
2、有呼叫中心运营数据分析经验者优先;
3、尝试过数据挖掘,并对挖掘结果有独立分析经历者优先;
4、有极强的业务敏感性和对业务的解读能力,善于通过数据揭示业务问题;
5、表达能力强,有良好的沟通能力。
数据分析经理的主要职责描述 篇9
职责:
1, 对品牌店铺的日常数据统计分析及报表总体负责;
2, 向公司/部门负责人及项目负责人提供各类准确的运营数据及报表;
3,监测天猫及京东平台后端数据,为业务运营提供数据和决策支持;
4,对行业及竞争对手信息进行采集并评估分析,为店铺运营及策略制定提供参考意见;
5,制定数据模板及规范,建立数据分析模型以监测运营绩效;
6,通过数据分析发现问题,并提出改进建议;
7,协助项目负责人或品牌总监进行日常管理及横向沟通协作。
岗位要求:
1,本科及以上学历,计算机、统计学、数学、营销学、信息技术专业优先;
2,熟练运用Excel对大量数据进行分析,同时有其他数据分析处理工具(如:Access)经验者优先;
3,有良好的数据敏感度,具备运用数据信息识别业务问题并协调解决的能力;
4,有较强的责任心,耐心仔细,良好的沟通能力以及团队协作精神。
数据分析经理的主要职责描述 篇10
职责:
1、负责编制相关数据分析报表和日常统计报表,形成定期资产组合分析报告;
2、负责资产数据及核心运营数据监控及预警,对于异常数据进行分析,并在需要的情况下开展专项资产分析,为业务策略、授信策略、产品策略等完善提供数据支持;
3、优化以及完善资产组合制度体系;
4、协同IT进行数据库以及系统流程优化以及完善,对数据进行有效提取、整合、清洗,提高数据质量;
5、搭建有关信用风险评级模型和工具。
任职要求:
1、金融、统计学、财务、数学、计算机、信息管理等相关专业,全日制本科及以上学历;
2、三年以上数据分析、挖掘工作经验,具备融资租赁、银行资产或风控数据分析背景优先;
3、擅长数据处理分析,能够熟练使用各办公软件,制作各类数据图表、报告;
4、逻辑思维缜密,对数据敏感,具有较强的数据搜集、整合、分析能力。
数据分析经理的主要职责描述 篇11
职责:
1、负责管理数据团队,根据需求分解任务、指导成员开展工作,提升效能;
2、负责行业数据仓库体系、数据挖掘体系、数据安全体系等架构的搭建与优化;
3、对业务需求深入分析,负责提供准确的各类报表,为公司经营决策提供精准的数据指标;
4、建立数据分析模型,基于数据分析,对业务部门提出流程优化及建议。;
5、依据公司业务发展开展各项工作,对接各事业部总监及横向沟通协作。
任职要求:
1、本科或以上学历,计算机、统计学相关专业,3年以上电商行业数据分析相关工作经验,1年以上团队管理经验;
2、精通SQL,能基于业务需求,高效的进行查询,并能对数据库进行相应的表设计、优化,熟悉数据仓库系统;
3、精通python,熟悉pandas、matplotlib、seaborn、scikit-learn等常用包的使用,有实际应用经验;
4、熟悉常见机器学习算法,如逻辑回归、决策树、SVM等。
5、自驱力强,推动问题解决落地,具备较强的抗压能力。
数据分析经理的主要职责描述 篇12
职责:
1、负责数据系统底层/应用层/分析层的数据服务,为产品方向、增长策略提供数据支持;
2、根据业务需求对用户行为分析系统/AB试验后台等数据产品优化,提高数据分析效率;
3、参与到整个需求调研、产品设计、文档编纂,开发跟进、功能测试、用户反馈、迭代优化环节;
4、服务对象除公司内部以外,还包括为外部合作公司提供商业产品级服务。
任职要求:
1、有研发和数据分析背景,能够使用SQL语言等数据提取工具;
2、参与数据体系或数据产品的搭建,有较好的需求抽象能力和产品设计能力;
3、对数据敏感,对数据问题定位和数据可视化有自己的认识;
4、执行力强,做事积极主动,能够独立思考与归纳总结;
5、优秀的组织协调,推进执行能力。
数据分析经理的主要职责描述 篇13
职责:
1. 负责天猫等各电商渠道数据的采集和分析,通过对品类、SKU进行市场分析,根据销售环节的反馈,能为客户品牌提供潜在市场、爆款选择、营销评估、推广策略、运营诊断等方案;
2. 监控客户品牌的天猫运营数据、解读运营数据的波动,从而发现问题,并提出相应的解决方案,洞察业务动作,提供决策基础;
3. 必须熟悉业务板块内容(天猫、淘宝);具备一定的资源对接能力。
4. 根据业务部门需求,提供必要的天猫&淘宝数据支持服务;
5、承担分析报告撰写的主笔工作。
岗位要求:
1. 本科及以上学历,统计学、信息技术、金融学及相关专业优先;
2. 2年以上电商数据分析及运营经验,对快消、互联网、零售等行业及商业模式有一定的了解,对数据有较高的敏锐性,具有知名电商品牌同等岗位经验优先;
3. 能熟练使用Offices软件,有较强的数据挖掘、分析和建模能力;擅长撰写各类分析报告;良好的数据敏感度,能从海量数据中提炼出核心结果。
4. 良好的沟通与表达能力,能与客户对接需求,工作负责,有团队协作精神。
数据分析经理的主要职责描述 篇14
职责:
1、为公司提供所需的数据分析报告,对公司产品、数据源等进行每月监控和评估;
2、通过对业务要求的理解,建立各类数据分析报表,与业务部门紧密对接收集需求,进行数据分析并提出决策建议;
3、参与公司数据分析体系的规划和建设;参与数据模型的建立,并对模型进行监控和优化;
4、与业务部门协调,针对具体业务问题,参与研究影响客户风险度的潜在因素,进行数据分析验证并提出改善举措;
5、根据相关异常数据,对区域运营条线人员做追踪辅导,支持数据需求及专项数据分析。
任职资格:
1、本科学历:统计学、数学、金融学等相关专业毕业,对数据敏感,能快速理解业务,良好的逻辑分析、文字表达及沟通推进能力、做事主动性。
2、专业技能:熟练操作Excel,有使用1种以上数据分析和挖掘工具(如SPSS/Clementine、SAS/EM、R等)的经验;
3、较强的沟通及逻辑思维能力,较强的抗压能力。
数据分析经理的主要职责描述 篇15
职责:
1、负责构建数据分析与数据挖掘数据分析体系,负责海量运营数据的分类汇总和分析研究;
2、负责对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,将复杂的的出行问题抽象为数学模型,基于大数据提升用户出行体验,有效支持战略决策以及有效提升运营数据;
3、负责数据管理团队的建设工作,有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展;
4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。
任职资格:
1、数学、统计学,计算机软件相关专业全日制本科及以上学历,至少4年相关工作经验;
2、能熟练操作至少一种数据库,比如MySQL或者MariaDB或者MongoDBr;
3、过往有互联网行业的产品数据分析经验,并有通过数据分析项目大幅提升运营指标的案例优先;
4、熟悉Python 语言、Xgboost或Tensorflow等挖掘工具,熟练掌握K-means、Knn等聚类算法;逻辑回归、随机森林等分类算法;协同过滤等推荐算法;
5、对业务变化有敏锐的洞察力;能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解。
6、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛,沟通能力强,具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。
数据分析经理的主要职责描述 篇16
职责:
1. 对公司各门店的销售及库存数据进行分析,并制作分析报表、报告;
2. 对公司各品类的销售及存货数据进行分析,为各品类采购下单提出改善建议;
3. 对各品类畅销款、平销款、滞销款的销售及库存数据进行分析,为门店库存优化提出改善建议;
4. 对公司新产品的销售及库存进行分析,跟踪新产品的上市反馈。
任职资格:
1. 学历为统招的全日制本科,统计学、应用数学、计算机等相关专业毕业;
2. 具备1年以上相关工作经验,有珠宝或零售行业经验背景者优先;
3. 具备较强的数据分析能力和数据敏感度,能够通过处理基础数据发现日常运营中的问题并提出解决方案。
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