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工作職責(zé)： 一、數(shù)據(jù)挖掘與建模 負(fù)責(zé)從海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘潛在規(guī)律，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型（如用戶畫像、推薦系統(tǒng)、風(fēng)險預(yù)測等），支持業(yè)務(wù)決策。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析算法（如分類、聚類、回歸、時間序列分析等）解決實際問題。優(yōu)化現(xiàn)有模型，提升預(yù)測準(zhǔn)確性和效率。 二、數(shù)據(jù)分析與洞察 對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合、分析，輸出可視化報告（如Tableau/Power BI），提供 actionable insights。監(jiān)控關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)（KPI），定位異常波動原因并提出改進(jìn)建議。 三、跨部門協(xié)作 與產(chǎn)品、運(yùn)營、技術(shù)團(tuán)隊協(xié)作，理解業(yè)務(wù)需求，設(shè)計數(shù)據(jù)解決方案。推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化，協(xié)助業(yè)務(wù)部門制定數(shù)據(jù)化運(yùn)營策略。 四、工具與平臺建設(shè) 參與數(shù)據(jù)倉庫、BI工具或自動化分析平臺的搭建與優(yōu)化。開發(fā)腳本或工具（如Python/SQL）提升數(shù)據(jù)處理效率。" 任職要求 ： 1. 軟技能與綜合素質(zhì) 業(yè)務(wù)洞察力：能將數(shù)據(jù)結(jié)果轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)語言，提出可落地的優(yōu)化建議（例如：通過用戶分群提升復(fù)購率5%）。 項目管理：具備跨團(tuán)隊協(xié)作經(jīng)驗，能獨(dú)立主導(dǎo)數(shù)據(jù)項目從需求分析到交付的全流程。 創(chuàng)新能力：對新興技術(shù)敏感（如生成式AI在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用），能探索性解決復(fù)雜問題。 2.行業(yè)經(jīng)驗與業(yè)務(wù)理解 垂直領(lǐng)域知識（根據(jù)公司業(yè)務(wù)選擇）：互聯(lián)網(wǎng)/電商/零售：熟悉用戶行為分析（漏斗分析、RFM模型）、推薦系統(tǒng)、銷量預(yù)測。 數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：能通過AB測試、因果推斷（如Causal Impact）驗證業(yè)務(wù)策略效果。 3、數(shù)據(jù)處理： 熟練使用分布式數(shù)據(jù)處理工具（如Spark、Hive）處理TB級數(shù)據(jù)，熟悉數(shù)據(jù)湖/數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)（如Delta Lake、Snowflake）。 掌握數(shù)據(jù)清洗與特征工程方法（如缺失值處理、異常檢測、維度約減）。"