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1、數(shù)據(jù)可視化與報(bào)表開發(fā)： （1）精通主流數(shù)據(jù)可視化工具： 如 Tableau, Power BI, FineReport, QlikView/Qlik Sense, Looker 等，能夠高效設(shè)計(jì)、開發(fā)和發(fā)布儀表盤、數(shù)據(jù)看板和交互式報(bào)表。 （2）報(bào)表性能優(yōu)化： 理解影響報(bào)表性能的因素（數(shù)據(jù)源、查詢、渲染），具備優(yōu)化查詢語句、數(shù)據(jù)模型、緩存策略和可視化元素以解決數(shù)據(jù)延遲、提升加載速度的技能。 （3）數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性保障： 能夠通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證、測(cè)試用例設(shè)計(jì)、對(duì)比分析等手段確保報(bào)表數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。 報(bào)表維護(hù)： 具備持續(xù)監(jiān)控、更新、修復(fù)現(xiàn)有報(bào)表的能力，響應(yīng)業(yè)務(wù)變化和用戶反饋。 2、數(shù)據(jù)處理與ETL： （1）熟練SQL： 精通 SQL 查詢語言（包括復(fù)雜查詢、聚合、連接、窗口函數(shù)等），用于數(shù)據(jù)抽取、探索、轉(zhuǎn)換和驗(yàn)證。 （2）ETL/ELT 流程開發(fā)： 掌握至少一種主流 ETL/ELT 工具（如 Informatica, Talend, DataStage, Kettle, Airflow, dbt）或具備使用腳本語言（Python, Scala）開發(fā)數(shù)據(jù)處理流程的能力。 （3）數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換： 熟練處理臟數(shù)據(jù)（缺失值、異常值、重復(fù)值、格式不一致等），進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、映射、聚合、計(jì)算列生成等轉(zhuǎn)換操作。 （4）數(shù)據(jù)建?；A(chǔ)： 理解星型模型、雪花模型等數(shù)據(jù)倉庫建模概念，能根據(jù)報(bào)表需求設(shè)計(jì)或理解底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。