大数据分析师能力模型与企业需求报告

岗位说明书数据分析师岗位说明书数据分析师一、岗位职责数据分析师是企业中负责数据分析工作的专业人员，主要职责包括但不限于以下内容：1. 数据收集与整理：负责从各个渠道收集企业数据，包括销售数据、市场数据、用户数据等，并对数据进行整理和归档，确保数据的准确性和可靠性。

2. 数据清洗与处理：通过使用数据清洗工具，对收集到的数据进行清洗与过滤，去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等，保证后续分析工作的准确性。

3. 数据分析与建模：运用统计学和数据分析方法，对企业数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势。

利用数据挖掘和机器学习等技术手段建立数据模型，为企业提供业务决策支持。

4. 数据报告与可视化：根据需求，撰写数据分析报告，将复杂的数据分析结果转化为易于理解的图表和可视化展示，向管理层和相关部门提供数据洞察和决策依据。

5. 数据驱动决策：与业务部门合作，通过数据分析为企业业务决策提供支持，帮助优化产品设计、市场推广等策略，并监测决策实施效果，提供反馈和优化建议。

二、任职要求1. 教育背景：本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业优先。

2. 技术能力：熟练掌握SQL、Python、R等数据分析工具和编程语言，熟悉数据挖掘和机器学习算法，具备良好的数据处理和建模能力。

3. 数据分析经验：具备2年以上相关工作经验，熟悉市场研究和数据分析流程，能够根据业务需求独立完成数据分析项目。

4. 业务理解能力：熟悉企业运营和市场环境，具备较强的业务理解能力，能够将数据分析结果与实际业务相结合，提供有效的决策支持。

5. 沟通与团队合作能力：具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同部门的同事有效协作，理解和满足业务需求。

三、福利待遇1. 薪资：根据个人经验和绩效考核结果，提供具有竞争力的薪资待遇。

2. 健康保险：为员工购买全面的健康保险，包括意外险和重大疾病险。

3. 带薪年假：根据工作年限和绩效考核结果，提供带薪年假福利，让员工享受更多的休闲和度假时间。

数据分析师的工作职责和技能要求(热门19篇)(实用版)编制人：______审核人：______审批人：______编制单位：______编制时间：__年__月__日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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数据分析师岗位的基本职责描述（通用16篇）数据分析师岗位的基本职责描述篇1职责：1、负责运营日常数据的统计、监控，并进行量化分析;2、对运营情况、异常数据进行评估与预测，并提出合理化建议;3、进行数据监测、数据分析、数据挖掘，总结规律，提出优化建议，做实时异常提醒;4、协助上级构建运营数据分析体系，对运营数据进行整理、收集、建模等;岗位要求：1、本科及以上学历，统计学等理学专业2、具备良好的数据敏感度和业务视野，能够敏锐的捕获数据价值;3、了解底层数据的架构技术以及应用层数据分析和算法的基本概念;4、沟通能力强、有团队合作精神数据分析师岗位的基本职责描述篇2职责：1、对基础数据进行分析，开发衍生变量;2、针对数据金融全流程，负责相关风险模型的开发工作;3、建立模型监控体系，有效跟踪模型实施效果并持续优化;4、采用机器学习算法在风险领域的建模实现。

岗位要求：1、本科以上学历，计算机信息类、数学，统计学，金融、物流等相关专业;2、有2年以上数据分析工作经验，有银行信用卡中心、互金、电商等工作经验者优先;3、具备较强的数据敏感度与数据分析能力，熟悉常用统计方法，熟练掌握SAS、PYTHON、R、SQL等一种或多种数据统计分析工具;4、有策略分析及报表开发经验者优先;5、数据逻辑清晰，业务理解能力强，具备良好的沟通与协作能力，善于发现问题并解决问题;6、对互联网金融常用第三方数据源熟悉且有运用经验者优先。

数据分析师岗位的基本职责描述篇3职责：1、分析各项商品相关数据，并对数据提出合理性的意见和建议;2、负责平台商品数据监控、数据管理、运营数据分析，为策划活动提供决策支持;3、协助业务运营以及活动策划，跟踪数据、分析效果，迭代调整;4、领导交代的其他事情;任职要求：数学、统计学、计算机等相关专业;1年互联网数据分析经验，熟悉互联网业务;熟悉使用excel、ppt等办公软件，特别是函数、数据透视表;有强烈的责任心，善于思考、发现问题、解决问题;数据分析师岗位的基本职责描述篇4职责：1、数据报表及数据工具开发，支持部门数据化运营;2、负责数据的集成、清洗、变换和规约，负责模型的建立、评估、部署、监控和优化;3、深入分析和挖掘海量数据，通过数据建模等方法提取有用信息;4、依据数据及模型分析结果为决策层提供决策依据;5、其他上级交代的工作。

数据分析师的工作职责（精选29篇）数据分析师的工作职责篇1职责：1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标;2、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;3、负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持;4、通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;5、负责通过海量数据的挖掘和分析，给用户提供分析报告;任职要求1、统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历;2、熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;3、熟练使用Oracle、MySql数据库，能够书写复杂的SQL语句及存储过程。

4、能够熟练使用主流的数据处理工具Kettle等。

5、较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力;6、有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战;7、具有一定的财务、审计分析能力;8、有资金分析相关经验优先。

数据分析师的工作职责篇21、分析公司财务状况，研究行业内公司信息，跟踪融资策略、财务分析和财经政策;2、分析实际发生的财务账目，针对实际情况判断、解释与预算产生的重要差异，预测公司财务收益和风险;3、分析评估各项业务和各部门业绩，提供财务建议和决策支持;4、预测并监督公司现金流和各项资金使用情况;5、撰写各种财务分析报告、投资财务报告、可行性研究报告等。

数据分析师的工作职责篇3职责：1.定期做公司电商平台店铺的运营数据统计、数据整理并向上级汇报;2.借助公司已有的系统软件整理成本，利润等数据;3.对需求部门数据进行统计分析，及时与销售部门沟通数据分析中发现的问题，分析业务进展及推进情况，提出自己的建议，并给出相对的数据框架(表格设计);4.收集各项财务数据、业务数据建立行业经营状况数据库;搜集、整理、分析行业各项信息与数据，建立相应明细报表及综合分析统计报表，据此提交研究、评估和预测;5.建立完善的商品数据库，为后期数据统计工作提供支持;6.其他上级临时交付的工作任务。

第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析技术在各个领域中的应用越来越广泛。

为了更好地了解和分析各类数据分析技术的性能和特点，我们针对市场上主流的数据分析技术进行了全面的测评。

本报告将从以下几个方面对测评结果进行详细阐述：技术概述、性能测试、功能测试、易用性测试、安全性测试以及综合评价。

二、技术概述1. 技术背景数据分析技术是指通过对大量数据进行采集、存储、处理、分析和挖掘，以揭示数据背后的规律、趋势和模式，为决策提供支持的技术。

目前，市场上主流的数据分析技术包括Hadoop、Spark、Flink、Hive、Pig、Sqoop等。

2. 技术特点（1）Hadoop：基于Hadoop的数据分析技术具有高可靠性、高扩展性和高容错性，适用于处理大规模数据集。

（2）Spark：Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，具有良好的内存处理能力和实时计算能力。

（3）Flink：Flink是一种流处理框架，具有高吞吐量和低延迟的特点，适用于实时数据处理。

（4）Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据分析和查询。

（5）Pig：Pig是一种高级数据抽象语言，用于简化Hadoop的数据处理流程。

（6）Sqoop：Sqoop用于在Hadoop与关系数据库之间进行数据迁移。

三、性能测试1. 数据集本次性能测试采用了一个包含1亿条记录的数据集，数据集包含以下字段：ID、姓名、年龄、性别、收入、城市等。

2. 测试指标（1）吞吐量：单位时间内处理的数据量。

（2）响应时间：处理数据所需的时间。

（3）资源利用率：CPU、内存、磁盘等资源的利用率。

3. 测试结果（1）Hadoop：在处理1亿条记录的数据集时，Hadoop的吞吐量约为2000条/秒，响应时间约为0.5秒。

（2）Spark：Spark的吞吐量约为5000条/秒，响应时间约为0.1秒。

（3）Flink：Flink的吞吐量约为6000条/秒，响应时间约为0.08秒。

第1篇一、实训背景随着我国经济的快速发展，企业对财务数据分析和应用的需求日益增长。

为了提高财务人员的数据分析能力，培养具备实战经验的财务人才，我校开展了财务数据大分析实训。

本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握财务数据分析的基本方法，提高分析能力，为今后的职业发展打下坚实基础。

二、实训目的1. 熟悉财务数据的基本概念和分类；2. 掌握财务数据分析的方法和技巧；3. 培养学生运用财务数据解决实际问题的能力；4. 提高学生的团队协作和沟通能力。

三、实训内容1. 财务数据采集与整理实训过程中，我们首先学习了财务数据的采集和整理方法。

通过对企业财务报表、经营报表等数据的收集，了解了企业财务状况、经营成果和现金流量等信息。

2. 财务报表分析接着，我们学习了财务报表分析的方法。

通过对资产负债表、利润表和现金流量表的分析，掌握了企业财务状况、经营成果和现金流量等方面的信息。

3. 财务比率分析财务比率分析是财务数据分析的重要手段。

我们学习了流动比率、速动比率、资产负债率、毛利率、净利率等财务比率，并运用这些比率对企业财务状况进行综合评价。

4. 财务预测与决策在掌握财务分析的基础上，我们学习了财务预测和决策的方法。

通过对企业财务数据的分析，预测企业未来的财务状况和经营成果，为企业决策提供依据。

5. 实战案例分析为了让学生更好地掌握财务数据分析方法，我们选取了多个实际案例进行分析。

通过案例分析，学生将理论知识与实际操作相结合，提高了分析能力。

四、实训过程1. 理论学习在实训开始前，我们进行了为期一周的理论学习，了解了财务数据的基本概念、分类、分析方法等。

2. 数据采集与整理在实训过程中，我们根据实际案例，采集了企业的财务数据，并对数据进行整理和清洗。

3. 财务报表分析通过对财务报表的分析，我们掌握了企业的财务状况、经营成果和现金流量等方面的信息。

4. 财务比率分析运用财务比率，我们对企业的财务状况进行了综合评价，发现企业在某一方面的优势和劣势。

数据分析师岗位要求和职责(10篇)数据分析师岗位要求和职责（篇1）职责：1、能够协助产品经理开展机床设备状态监测、数据分析相关的科研立项、科研任务的方案设计、任务分解及实施;2、进行数据探索和数据分析，对机床的性能建模、故障诊断、故障预测等PHM 应用建模方案进行验证和优化，开发算法并实现产品化;3、能够熟练掌握主流机器学习算法原理，并能使用python语言实现，熟悉各种工具包;4、能够对多种数据源进行深度诊断、组合分析、挖掘、分析和建模和模型评估，并将算法设计应用于工业领域，负责模型的后期优化与验证。

岗位要求：1、计算机、统计、数学、信息技术等理科专业，211、985院校硕士及以上学历(985院校优先，有电气、机械、机电、能源与动力等工科相关背景优先);2、熟练使用QT，labview、Python等工具;3、能够独立开展研究项目;具备良好的职业素养和沟通能力，对工作有较强的责任心与耐心;4、熟悉Oracle、mysql等数据库技术，熟练运用SQL;5、有良好的数据敏感度，分析能力、逻辑思维能力强;6、具备较强的团队合作意识，有良好沟通协调能力，有主动学习的能力。

数据分析师岗位要求和职责（篇2）职责:1.与业务部门对接，进行在线教育产品、内容推荐策略的培训，解答产品相关问题。

与业务团队沟通市场战略，了解在线教育，共同完成业绩项目;2.与产品、研发团队对接，及时后台管理系统的问题，提出数据看板的改善方案;3.系统的建立监控分析预测体系，及时发现功能使用问题，优化用户体验;4.研究用户画像、定期进行用户行为数据分析、梳理产品使用的核心场景，提高市场投放和运营策略的收益能力。

任职资格:1.全日制本科学历及以上，2年以上相关经验;2.熟悉在线教育行业;有基本数据运营的知识，有互联网平台相关工作经验;3.有使用易观千帆、七麦数据等第三方数据平台的实战项目经验;4.有使用神策、微信小程序、GrowingIO等数据分析工具的使用和有埋点经验;5.熟悉SQL、hive、excel等数据查询及分析工具;对数据敏感，能独立进行数据分析;6.能快速掌握业务知识，发现问题，分析问题并提出解决方案;7.具有良好的沟通能力及抗压能力;有优秀的团队合作意识，善于沟通协调各部门合作。

第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业提高效率、优化决策的重要手段。

本实验旨在通过实际案例分析，运用数据分析方法对某一特定数据集进行深入挖掘，并提出相应的优化策略。

本实验选取了一个典型的电商数据集，通过对用户行为数据的分析，旨在提高用户满意度、提升销售业绩。

二、实验目的1. 熟练掌握数据分析的基本流程和方法。

2. 深入挖掘用户行为数据，发现潜在问题和机会。

3. 提出针对性的优化策略，提升用户满意度和销售业绩。

三、实验内容1. 数据收集与预处理实验数据来源于某电商平台，包含用户购买行为、浏览记录、产品信息等数据。

首先，对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，确保数据质量。

2. 数据探索与分析（1）用户画像分析通过对用户性别、年龄、地域、职业等人口统计学特征的统计分析，绘制用户画像，了解目标用户群体特征。

（2）用户行为分析分析用户浏览、购买、退货等行为，探究用户行为模式，挖掘用户需求。

（3）产品分析分析产品销量、评价、评分等数据，了解产品受欢迎程度，识别潜力产品。

3. 数据可视化运用图表、地图等可视化工具，将数据分析结果直观展示，便于理解。

四、实验结果与分析1. 用户画像分析通过分析，发现目标用户群体以年轻女性为主，集中在二线城市，职业以学生和白领为主。

2. 用户行为分析（1）浏览行为分析用户浏览产品主要集中在首页、分类页和搜索页，其中搜索页占比最高。

（2）购买行为分析用户购买产品主要集中在促销期间，购买产品类型以服饰、化妆品为主。

（3）退货行为分析退货率较高的产品主要集中在服饰类，主要原因是尺码不合适。

3. 产品分析（1）销量分析销量较高的产品主要集中在服饰、化妆品、家居用品等类别。

（2）评价分析用户对产品质量、服务、物流等方面的评价较好。

五、优化策略1. 提升用户体验（1）优化搜索功能，提高搜索准确度。

（2）针对用户浏览行为，推荐个性化产品。

（3）加强客服团队建设，提高用户满意度。

053科技创新TechnIcal InnoVaTIon据教育部统计，2020年高校毕业生人数达到874万，比2019年增加40万，预计2021年上半年就业形势更加复杂严峻。

在电商人才竞争日渐激烈的趋势下，了解企业需求，培养企业真正需要的人才是高校需要思考的问题[1]。

本文对招聘网站电商人才招聘数据进行爬取，并对数据展开分析。

1 电子商务人才就业现状2019年上半年，我国网络零售规模达到48 160.6亿元，占社会消费品零售总额的24.7%，网络零售市场规模较大。

近年来电商增长趋势放缓、电商市场逐渐饱和，据国家统计局数据和中国互联网络信息中心的数据，我国实物商品网上零售额增幅持续下降，用户规模及使用率增速放缓，必然导致未来行业内竞争加剧[2]。

与此同时，国外电商环境日益完善，据美国商务部的统计数据显示，2019年第四季度，美国电商零售额同比增长16.4％，是5年前的2倍，跨境电商未来将大有可为[3]。

根据智联招聘发布的2019年第四季度CIER 指数（中国就业市场景气指数），在就业指数连续9季度持续下降的情况下，电子商务第四季度CIER 指数为5.04，较上季度上升0.52，在就业景气较好的10个行业中位列第四，行业趋势向好。

同时，随着社交电商、直播电商以及5G 时代的到来，对电子商务人才培养提出了更高要求。

2 需求结构分析2.1 岗位需求分析本文对现有招聘网站，如智联招聘、51job 、拉勾网、猎聘网等进行研判后，通过网络爬虫技术对招聘网站进行岗位数据采集，抓取了截至2020年3月2日，共10 551条数据，通过pandas 读入数据后，使用jieba 分词统计词频，对岗位需求数据进行统计，得到表1数据。

对数据进行分析可知，电商企业需求量最大的是运营人才，其次是跨境电商人才、客服和美工。

在招聘基于大数据分析的我国电子商务人才需求分析高 鹏陇南师范高等专科学校，甘肃 陇南 742500摘要：随着网络、通信技术的进步，电子商务迅猛发展，行业潜力巨大。

大数据实习报告（共3篇）学生姓名：尹怡学号：1370714导师：庞哈利专业：控制工程所属课群：学位课课程名称：前沿技术与职业发展课程负责人：徐林课程开设日期：2014.6.23-2014.12.31东北大学信息科学与工程学院2014年科学技术创新对大数据发展的动力1.绪论随着信息技术的飞速发展，人类社会进入数字信息时代。

获取和掌握信息的能力己成为衡量一个国家实力强弱的标志。

一切信息伴随需求不同决定其效益不同，而一切有益信息都是从大量数据中分析出来的。

海量数据又随时间持续产生、不断流动、进而扩散形成大数据。

大数据不仅用来描述数据的量非常巨大，还突出强调处理数据的速度。

所以，大数据成为数据分析领域的前沿技术。

数据成为当今每个行业和商业领域的重要因素。

人们对于数据的海量挖掘和大量运用，不仅标志着产业生产率的增长和消费者的大量盈余，而且也明确地提示着大数据时代已经到来。

数据正成为与物质资产和人力资本同样重要的基础生产要素，大数据的使成为提高企业竞争力的关键要素。

数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是数据时代的三大发展趋势。

一个国家拥有的数据规模及运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有权和控制权将成为陆权、海权、空权之外的国家核心权力。

大数据与人类息息相关，越来越多的问题可以通过大数据解决。

不仅在数据科学与技术层次，而且在商业模式、产业格局、生态价值与教育层面，大数据都能带来新理念和新思维，包括政府宏观部门、不同的产业界与学术界，甚至个人消费者。

大数据与互联网一样，是信息技术领域的革命，更加速企业创新，在全球范围引领社会变革并启动透明政府的发展。

大数据正在引发一场思维革命，大数据正在改变人们考察世界的方式方法，以前所未有的速度引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。

大数据除了将更好的解决商业问题，科技问题，还有各种社会问题，形成以人为本的大数据战略。

大数据这一新概念不仅指数据规模庞大，也包括处理和应用数据，是数据对象、技术与应用三者的统一。