電商數據分析師工作計劃(收藏十九篇)

電商數據分析師工作計劃(收藏十九篇)。

?一?電商數據分析師工作計劃

職責：

1、負責產品數據體系生命周期的設計、建設和維護;

2、不定期開展專項數據分析，能迅速定位問題或發現機會，并形成數據分析報告，及時反饋;

3、定期輸出專題分析報告，對業務問題進行深度挖掘分析，為公司決策、產品方向、營銷策略提供具有價值的數據支持。

4、形成一套完整有效的數據分析方法論，并在團隊內進行分享和互動。

任職資格：

1、三年或以上互聯網數據運營或數據分析從業經歷，統計、數學、計算機專業等相關專業本科以上學歷，具備數據倉庫、數據可視化相關經驗者優先;

2、具有扎實的統計學、數據分析、數據挖掘基礎。熟練掌握SQL等相關數據提取工具技能，可熟練通過SQL獨立完成相應數據分析需求，熟練掌握至少一種數據分析工具(SPSS、Python、R等)，有一定的編程功底;

3、有不少1年的模型構建實操經驗，豐富的數據模型建立和數據化運營經驗，能夠搭建根據業務數據和場景需求的定制化指數模型;

4、有跨團隊、部門的項目資源協調能力，能夠獨立完成項目數據規劃設計和數據分析;

5、良好的邏輯分析能力和文字表達能力，具備數據體系的規劃，設計，建設，維護能力;

6、有數據后臺(BI系統)設計搭建經驗;游戲行業優先;

?二?電商數據分析師工作計劃

職責：

1.以數據為基礎提供分析結果和決策建議。

2.利用數據挖掘技術，預測用戶行為，發現用戶特征，能夠對用戶進行合理分群，分析產品用戶流失問題，根據數據反饋不斷優化產品模型。

3.負責以數據驅動業務增長，把結論應用到產品/系統的優化。

4.根據用戶行為構建用戶畫像，解決個性化情感問題。

5.定期評估產品功能改版對業務的影響。

任職要求：

1.本科及以上學歷，統計/數學/信息科學等專業優先。

數據產品工作經驗。

3.對業務數據邏輯敏感，具備良好的邏輯分析能力。

相關、因子、決策樹、聚類等，并有實戰經驗。

sql、Excel，熟悉spss，R，SAS，Matlab,python,spark,hadoop其中一種工具進行數據分析建模。

?三?電商數據分析師工作計劃

所屬行業：金融/投資/證券

市場部證券分析師

1、負責為客戶提供投資理財咨詢;

2、負責組建及管理投資顧問團隊，維護投資渠道;

3、負責維護客戶關系，推廣并銷售公司的金融理財產品;

4、負責通過數據、技術面的分析來進行股票買賣的實盤操作;

5、負責定期召開投資報告會，培訓客戶經理的投資分析知識。

20XX/X--20XX/X：XX金融有限公司

?四?電商數據分析師工作計劃

職責：

1、深入了解互聯網/電商業務，建立基于業務場景的數據分析需求，解決各類數據分析問題;

2、充分利用各種產品/服務，在遵循業務規則的前提下與客戶合作制定出數據分析策略;

服務、產品管理以及其他主要相關方開展跨職能協作，助力相關產品/服務取得成功;

4、提供高級分析技術支持，并與內部及外部客戶建立成功的長期合作關系;

5、與團隊內其他成員共同設計數據分析平臺，建立數據分析的流程，規范和方法。

職位要求：

統計學、計算機等和數據處理高度相關專業，3年及以上互聯網公司數據分析工作經驗，英語四級或以上水平;

2、具備杰出的定量分析能力，在推動業務拓展方面擁有豐富的經驗;

3、具有優秀的商業敏感度和突出的分析能力，能夠靈活利用數據，設計分析方案解決復雜的商業問題;

4、擅長與內部及外部合作團隊交流溝通，具有優秀的報告講解及溝通能力，能夠獨立的分析和解決問題;

5、有數據建模實踐經驗(3年以上相關工作經驗)者優先，熟悉Hive，熟練使用SQL等數據庫查詢語言;熟練使用至少一門編程語言者優先;

邏輯思維能力，對數據敏感，具備優秀的信息整合和分析能力，能夠形成清晰的業務觀點和前瞻判斷。

?五?電商數據分析師工作計劃

職責：

1、參與各類數據提取、處理、分析、建模，參與建立并優化公司的核心數據決策體系

2、與業務和技術團隊合作，為業務發展和產品開發提供數據分析支持

3、從不同的角度分析各業務運營情況，形成分析報告，幫助業務改進，為領導層決策提供參考。

崗位要求:

1、全日制統招本科及以上學歷，數學、統計、軟件、計算機或者相關專業;

2、學習力強，積極向上,希望和一群文化價值觀OPEN、正直、進取的人一起奮斗;

3、對數據分析相關工作有濃厚的興趣，具備嚴謹的邏輯思維能力，高度的數據和商業敏感性;

4、有較強的文字功底和表達能力，優秀的信息搜集、整合、分析并形成洞察報告的能力;

5、熟練掌握SQL，熟練使用Hive以及相關工具，熟悉大數據平臺相關組件的使用。

6、熟悉SAS、python或R其中一種，掌握常用數據建模方法。

7、有互聯網工作經歷優先，出行行業工作經驗優先。

?六?電商數據分析師工作計劃

數據分析師，簡單切詞為“數據”，“分析”，“師”。因此，獲取必要的數據，分析這些數據，然后從數據中發現一些問題提出自己的想法，這就是一個數據分析師的基本工作內容。

自己做了兩年數據分析師，真的覺得古語說的對，“功夫在詩外”。一名好的數據分析師，接到一個需求時，會更多考慮這個需求本身，包括要做的東西是什么，為什么這么做，還可以怎么做，怎么去做，關鍵點是什么。都想清楚了，才去動手做。建議任何一名數據分析人員，都能在做以前把問題想清楚，確認清楚，不要等到做完才發現自己做錯了，那樣會很浪費時間。自己這方面曾犯過N多錯誤。

下面簡單談下做一名數據分析師要經歷的幾個步驟：

(1)獲取數據

獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。比如淘寶，所有的數據都在HADOOP上，很多數據都要經過HADOOP，hive來獲取。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下HIVE的細節的語法，基本就可以通過HIVE拿到很多數據了。每個需求明確以后，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。

(2)數據處理

獲取數據，把數據處理成自己想要的東西，是一個關鍵點。很多時候，有了數據不是完成，而是分析的開始。數據分析師最重要的工作就是把數據根據需求處理好，只有數據跟需求結合起來，才能發揮數據的價值，看到需求的問題和本質所在。如果連數據都沒處理好，何談從數據中發現問題呢?

對于數據的處理，有兩種形式：

a>如果初步提取的數據是在LINUX上，建議學一門腳本語言，比如AWK，或者PYTHON。如果掌握一門腳本語言，不僅可以在LINUX系統上寫很多自動腳本來運行，會大大節省自己的時間，而且可以通過腳本語言把基礎數據處理成自己想要的任何形式，直接可以使用。

b>如果數據沒有在LINUX上，那可以download，然后通過其他統計軟件來處理。個人推薦SAS或者R語言。SAS的強大，不必多說。沒有SAS解決不了的問題，而且SAS也有SQL，處理起來也方便。R語言最近也很火，而且免費，packages越來越多，畫圖也簡單，類似Matlab。如果前期數據處理的好，后續只需要通過R或者SAS畫一些圖就可以了。在數據分析師的世界，按照價值排序，圖>表>文字。

(3)分析數據

這里的數據，包括圖，表，數字幾種。分析數據是整個分析的`關鍵，也考驗分析師的水平。好的分析師，可以根據趨勢圖，對比數據，敏銳的觀察到很多問題?？墒沁@需要對業務，對數據有很深的了解，才會把數據和業務結合起來，發揮兩者的價值，完成需求。所以，一名數據分析師，要把更多的時間放在了解業務上。只有業務了解，細節清楚，才會明白業務變動可能引起的數據指標的變動，也會在后續的需求分析中，更快更全面的解決其他人提出的問題?？赡芎芏嗳硕己芾Щ螅趺床拍堋懊翡J”的觀察到數據的變動呢，我為什么怎么也發現不了問題呢?個人感覺可以通過以下方法，來慢慢鍛煉：

a>多問幾個為什么。比如，看到一些指標，就想想這些指標代表什么，用自己的話可以怎么理解;看到一條趨勢線有波動，就想想為啥子某個點異常波動呢?多問問問題，自己就會加深對業務和指標關聯的敏感性。

b>借鑒統計方法。統計學中，都會有一些橫縱對比，趨勢分析等等。對比，在分析師數據時候，是一個很重要的東西。任何東西，也因為了對比，才會有高有低，有長有短。另外，分布，也是一個很好的東西。分布的變化，就意味著變動，變動的發展結果，就能知道業務發展的好壞。再次，占比啊等等，都是很簡單但是實用的方法。

c>向師兄請教。有的時候，一個問題，自己沉迷其中不能自拔，旁觀者一句話，就能點清自己的思路。當自己分析數據不得要領的時候，就多請教師兄。

(4)展示成果

分析數據以后，解決需求的問題，就需要匯總分析的成果，給到其他人。可能分析的過程，拿到的數據有很多，需要全部給其他人么?怎么去羅列這些數據呢?可能很多人都犯難。有一次，一個同學來問我，她有很多數據，但是就是不知道該怎么組織，才能證明自己的結論是對的。其實，作為一名數據分析師，就是根據數據，把問題解決，提出一兩條參考建議給到需求方就OK了。因此，回復的結果簡單明了就好。如果是回復一封郵件，可以這樣來做：

a>郵件正文，先寫主要結論，即根據數據和需求，有什么結論。這樣大家第一眼就能抓到最關鍵的東西，可能不需要看那些詳細的數據;

b>如果覺得有必要，就在下面再把分析過程寫進去;

c>如果圖和圖表不多，可以添加到郵件第三部分。畢竟放上數據，任何同學有疑問，可以隨時去看數據。如果圖和圖表實在太多，就放到附件!

其實，做一名數據分析師，真的不容易，不僅要懂業務，還要會技術，更要敏銳發現問題，總結，還要提出建議。自己干了N多工作，最后還不一定能得到一個好的結果。做了兩年數據分析師，自己的重心也在慢慢的轉移。從剛開始技術學習，到后面技術+業務的結合，到現在自己又鉆到業務，研究業務，慢慢發現：一名好的數據分析師，是一個好的產品的規劃者和行業的領跑者。

?七?電商數據分析師工作計劃

職責：

1、負責公司整體日常銷售和相關KPI考核報表的輸出和分析。

2、負責和品牌對天貓、京東等平臺店鋪的在線交易數據的對賬、差異處理及結算跟蹤。

3、公司貨品庫存數據的校對及在途數據跟蹤。

4、公司400萬會員數據和10億以上的交易數據分析幫助銷售部門提供建議和指導。

5、領導交辦的相關數據分析和處理工作。

任職要求：

1、有3年以上數據統計、處理、分析相關經驗;

2、本科及以上學歷，數學、統計等相關專業;

3、熟練使用EXCEL/PPT，熟悉數據庫尤佳;

4、具備較好的溝通能力和協作能力;

5、責任心強、工作細致。

?八?電商數據分析師工作計劃

8月-207月?????? xx投資咨詢公司???????? 分析師助理

主要負責撰寫關于資本和財經政策動態的分析文章，協助分析師指導公司大客戶資金布局與運作，負責公司客戶后續服務。

208月-207月??????? xx外經貿企業協會????? 行政人員

主要負責協會行政性公文寫作，日常負責外貿會員單位的'聯絡與管理，會議活動組織，積累了一定的外貿行業人脈關系。熟悉外貿流程。

組織、管理、適應能力強，善于處理人際關系和溝通。有團隊合作經驗，性格開朗，為人處事有原則性。具有良好的品質意識及敬業精神。四年的大學專業學習鍛煉了嚴謹的思維方式，多年的資本市場實戰，對股票，外匯，期貨均具備豐富的操作經驗。

?九?電商數據分析師工作計劃

職責：

1、構建并完善蘇寧易購榴蓮社區運營數據分析體系，建立業務數據模型。

2、負責內容電商業務相關的分析工作，通過對數據的收集、統計分析與利用，編制分析報告，提出業務管理的改進建議;

3、針對內容用戶進行專項數據分析，包括但不限于用戶生命周期價值、留存、流水、用戶畫像分析等，為運營決策提供數據支持;

職位要求：

1、3年以上移動互聯網數據分析經驗，有視頻、直播、內容公司經驗優先;

2、良好的數據敏感度，對全生命周期的數據工作有深刻理解，包括：埋點、數據提取、數據處理、可視化、分析與建模;

3、能獨立完成數據提取與清洗，分析業務問題，并能夠基于分析結論提出改進方向;

4、精通EXCEL、PPT，能使用SQL數據庫等軟件;

?十?電商數據分析師工作計劃

尊敬的領導，您好！

我是公司數據分析部門的分析師，我很榮幸能夠在今天向您匯報過去一年來我的工作情況和成果。在過去的一年里，我共完成了多個數據分析項目，為公司的決策提供了有力支持，也積累了一定的經驗和成果。以下是我過去一年來的工作總結及展望。

一、工作總結

1. 數據分析項目

在過去的一年里，我完成了多個數據分析項目，其中包括銷售數據分析、客戶行為數據分析、市場調研數據分析等。這些項目涵蓋了公司的不同業務領域，為各個部門的決策提供了重要的數據支持。我通過對數據的清洗、處理和分析，挖掘出了隱藏在數據中的有價值信息，幫助公司更好地了解市場態勢、客戶需求、產品銷售情況等方面的情況。

2. 數據挖掘與預測

在數據分析項目中，我常常運用數據挖掘技術，挖掘數據中的規律和趨勢，為公司未來的發展提供參考。例如，通過對歷史銷售數據的分析，我預測了未來幾個季度的銷售趨勢，并提出了相應的銷售策略。這些預測和策略為公司在市場競爭中取得一定優勢提供了重要的支持。

3. 數據報告與可視化

為了將數據分析結果直觀地呈現給領導和同事，我經常制作數據報告和可視化圖表。這些報告和圖表一目了然、簡潔明了，讓大家更容易理解數據背后的含義和洞察。通過這種方式，我成功地將數據分析的成果分享給了更多的人員，也促進了團隊內外的協作和溝通。

二、工作展望

在未來的工作中，我將繼續努力提高自己的數據分析能力，不斷學習和掌握新的數據分析工具和技術，不斷提高數據分析的深度和廣度。同時，我將積極與業務部門和技術部門合作，深入了解業務需求和數據來源，為公司的決策提供更準確、更有針對性的數據支持。

我還將積極參與行業的學習和交流，了解行業的最新動態和前沿技術，拓展視野，不斷提高自己的綜合素質。我相信通過不懈的努力和持續的學習，我將能夠在數據分析領域取得更大的成就，為公司做出更大的貢獻。

我要感謝領導和同事們對我的支持和幫助，在過去的一年里，有您們的支持和鼓勵，我才能順利完成了各項數據分析項目。在未來的工作中，我將繼續努力，不辜負公司和團隊的期望。

謝謝！

?十一?電商數據分析師工作計劃

職責：

1、負責搭建與完善和家網精準用戶特征模型，數據營銷獲客模型;

2、負責對接外部數據渠道，識別外部渠道中對業務有價值的部分，協調相關部門，推動數據對接與落地運營;

3、負責梳理數據產品需求，參與數據產品落地與運營;

4、搭建全面的、準確的、反映業務特征的業務數據指標體系，及時發現與定位業務問題。

任職要求：

1、三年以上互聯網行業數據分析、挖掘與建模經驗;

2、本科以上學歷，數理統計、市場營銷、廣告相關專業;

3、良好的內外部溝通協調能力，善于團隊協作，做事主動積極;

4、對數據敏感、邏輯思維能力強，有清晰的思路和數據建模方法論;

5、精通SQL數據查詢語言，熟練使用Excel，至少熟練使用一中統計軟件(如SPSS/R/SAS等);

6、熟練掌握至少一種腳本語言(python/shell/perl/php等);

7、有對程序化廣告投放策略優化經驗的優先;

8、有內容運營及內容推薦策略經驗的優先。

?十二?電商數據分析師工作計劃

前段時間在微博上看到一張某集團的數據分析師職位層級表，由于表格太大，在網頁上顯得字體太小，很難看清楚，因此我將它簡化處理成如下兩張表格，分為層級1和層級2：

從表中可以看出，專家級的數據分析在分析方法的要求方面與資深數據分析師是相同的，層級管理能力和影響力等方面。要從“使命必達”的助理數據分析師，成長為“獨擋一面”的數據分析專家，其中必然需要學習很多知識、積累很多經驗、提升很多技能，這對從事數據分析的人有一定的指導意義，在做職業規劃時可以參考。

按照不同分析方法所能給人帶來的智能程度，可以把分析能力劃分為以下8個等級。

上面的8級劃分源自SAS網站的Eight levels of analytics，由IDMer編譯而成，個人覺得其中的8張圖片非常形象生動，網友@數據小宇軍用兩個圖表將它們更好地展示出來了：

數據分析師的級別

1、數據跟蹤員：機械拷貝看到的數據，很少處理數據

雖然這個工作的人還不能稱作數據分析師，但是往往作這樣工作的人還都自稱是數據分析師，這樣的人，只能通過×××系統看到有限的數據，并且很少去處理數據，甚至不理解數據的由來和含義，只是機械的'把自己看到的數據拷貝出來，轉發給相應的人。這類人發出來的數據，是否有意義，怎么解讀，他自己是不知道的，只能期望收到數據的人了。

2、數據查詢員/處理員：數據處理沒問題，缺乏數據解讀能力

這些人可以稱為分析師了，他們已經對數據有一定的理解了，對于大部分數據，他們也知道數據的定義，并且可以通過監控系統或者原始的數據，處理得到這些數據。統計學的方法，這批人還是很精通的，統計學的工具，他們也是用起來得心應手，你讓他們做一下因子分析，聚類肯定是沒問題，各類檢驗也是用的爐火純青。他們的不足是：對于數據的處理沒問題，但是卻沒有一個很好的數據解讀能力。只能在統計學的角度上解釋數據。

3、數據分析師：解讀數據，定位問題提出答案

數據分析師這群人，對于數據的處理已經不是問題了，他們的重點已經轉化到怎么樣去解讀數據了，同樣的數據，在不同人的眼中有不一致的內容。好的數據分析師，是能通過數據找到問題，準確的定位問題，準確的找到問題產生的原因，為下一步的改進，找到機會點的人。往往科班出身的人，欠缺的不是在處理數據上，而是在解讀數據上，至于將數據和產品結合到一起，則是其更缺少的能力了。

4、數據應用師：將數據還原到產品中，為產品所用

數據應用，這個詞很少被提到。但是應用數據被提的很多，分析了大量的數據，除了能找到問題以外，還有很多數據可以還原到產品中，為產品所用。典型的是在電子商務的網站中，用戶的購買數據，查看數據和操作的記錄，往往是為其推薦新商品的好起點，而數據應用師就是要通過自己的分析，給相應的產品人員一個應該推薦什么產品，購買的可能性會最大的一個結論。國內能做到這個級別的數據人員還真是少的可憐，甚至大部分人員連數據的視圖都搞不定，而真正意義上的能數據應用師，可以用數據讓一個產品變得更加地簡單高效。

5、數據規劃師：走在產品前面，讓數據有新的價值方向

數據規劃師，不能說水平上比數據應用師高多少，而是另外一個讓數據有價值的方向。往往在實際的應用中，數據都是有其生命周期的，用來分析、應用的數據也是，這點上，尤其是在互聯網公司更加明顯，一個版本的更新，可能導致之前的所有數據都一定程度的失效。數據規劃師在一個產品設計之前，就已經分析到了，這個產品應該記錄什么樣的數據，這些數據能跟蹤什么問題，哪些記錄到的數據，應該可以用到數據中去，可以對產品產生什么樣的價值。

以上資料來源于網絡，如有侵權，請聯系博主。

?十三?電商數據分析師工作計劃

尊敬的領導、同事們：

大家好，我是公司的數據分析師XXX。今天非常榮幸向大家匯報我工作的情況并分享一下近期的工作成果和經驗心得。

作為一名數據分析師，我的主要工作職責是收集、分析和解釋公司的數據，為決策者提供有實際意義的見解和建議。在我擔任這個職位的時間里，我對自己提出了一個明確的目標，那就是提高數據分析的準確性和效率，幫助公司更好地應對市場競爭和優化業務流程。

小學作文網月度數據報告精選:
• 客服中心數據分析工作計劃?|?數據分析實習周記?|?大數據分析解決方案?|?財務分析工作計劃?|?電商數據分析師工作計劃?|?電商數據分析師工作計劃

我重點關注了公司的銷售數據和客戶反饋數據。通過分析銷售數據，我發現了一些潛在的市場機會和銷售瓶頸，及時向銷售團隊提供了參考建議，并制定了一些針對性的市場活動方案。同時，我也通過分析客戶反饋數據，深入了解客戶的需求和偏好，幫助公司更好地調整產品和服務策略，提升客戶滿意度和忠誠度。

我還積極參與了公司的商業智能平臺的構建和優化工作。在這方面，我與IT團隊緊密合作，整合了不同系統的數據源，并搭建了一套強大的數據分析工具，幫助公司各個部門更好地運用數據進行業務決策和管理。通過不斷地優化平臺的功能和性能，我不僅提高了數據分析的準確性和可靠性，還為公司探索更多的業務機會和發展空間。

同時，我也在加強自身的學習和提升。我積極參加行業內的培訓和研討會，不斷學習最新的數據分析技術和趨勢，保持自己的專業水平和競爭力。在工作中，我也樂于分享我的經驗和心得，與同事們一起成長和進步。

作為一名數據分析師，我不僅工作認真負責，還注重團隊合作和自我提升。我堅信數據分析在如今信息化的時代具有重要的意義和作用，只有不斷提高數據分析的水平和品質，才能更好地指導和支持公司的戰略決策和業務發展。

感謝領導和同事們一直以來對我的支持和信任。我會繼續努力工作，為公司的發展貢獻自己的力量。謝謝！

?十四?電商數據分析師工作計劃

職責：

1. 在網站數據和營銷傳播兩個方向上提供多維數據分析服務，并根據數據分析結果提出業務策略建議;

分析和監控，分析流量的來源、關鍵詞、訪問深度，停留時間等維度，能得出相應的邏輯給出指導意見;

3. 根據網站的架構和邏輯，對分類頁面和商品單頁的用戶行為進行統計分析，對站內搜索行為作分析統計，對品類，頁面內容的改進做指導;

4. 對平臺的用戶行為路徑做統計分析，設置轉化目標和布局跟蹤代碼，實時監控轉化漏斗的各個環節，并且提出相對應的優化意見;

年齡比例，性別比例，職業構成等進行統計和分析，給出相應的建議;

6. 對已經形成訂單的客戶和訂單管理系統中收集來的數據做整理，按照相應的邏輯進行分類，并配合其他市場人員進行營銷和推廣;

7. 對各個推廣平臺的數據進行整理，統一優化整個系統的數據資源配合進行全渠道營銷。

任職要求：

電商網站、網絡營銷數據分析崗位相關工作經歷， 有電商平臺工作經歷優先考慮;

2. 熟悉Google Analytics 或者 Omniture 按照電商網站的類目邏輯和轉化路徑漏斗邏輯來布局數據監控代碼，并且測試數據的準確性，形成相關的報表;

EXCEL等，能獨立撰寫數據分析報告;

4. 熟悉電子商務網站的數據分析模型和用戶數據分析模型，了解如何通過數據分析優化電商平臺;

5. 精通至少一種數據分析/挖掘軟件操作，如SAS，SPSS等;

6. 對數據驅動業務有深入理解，對數據與業務方面有足夠敏感性，有較強的邏輯分析能力，有較強的獨立思考能力;

7. 具備良好的溝通能力和團隊合作精神。

?十五?電商數據分析師工作計劃

職責

1、負責收集，反饋，整理，分析相關銷售數據;

2、配合進行各項項目管理及數據分析，參與實施過程及進度效率的管控;

3、建立報表制度、定期發布數據分析報告，不定期開展數據專項研究;

4、完成其他上級交辦的任務。

任職資格

1、大專以上學歷，兩年以上同類工作經驗;

2、數據分析能力強，能熟練運用和制作相關報表;

3、具良好的溝通與協調能力，學習和表達能力強;

4、責任心較好，能承擔較強的工作壓力。

?十六?電商數據分析師工作計劃

職責：

建設和維護;

2、不定期開展專項數據分析，能迅速定位問題或發現機會，并形成數據分析報告，及時反饋;

產品方向、營銷策略提供具有價值的數據支持。

4、形成一套完整有效的數據分析方法論，并在團隊內進行分享和互動。

崗位要求

數學、計算機專業等相關專業本科以上學歷，具備數據倉庫、數據可視化相關經驗者優先;

數據分析、數據挖掘基礎。熟練掌握SQL等相關數據提取工具技能，可熟練通過SQL獨立完成相應數據分析需求，熟練掌握至少一種數據分析工具(SPSS、Python、R等)，有一定的編程功底;

3、有不少1年的模型構建實操經驗，豐富的數據模型建立和數據化運營經驗，能夠搭建根據業務數據和場景需求的定制化指數模型;

部門的項目資源整合能力，能夠獨立開展研究項目;

5、良好的邏輯分析能力和文字表達能力，具備數據分析報告講解能力;

生態游戲，善于把握虛擬世界交互和玩家心理。

?十七?電商數據分析師工作計劃

職責：

1、業務數據的抽樣、清洗、轉換、整合與統計，深度挖掘用戶屬性，用戶行為特征，能夠建立用戶畫像;

2、能夠結合業務需求，處理數據、加工指標、分析建模，并根據不同需求運用數據挖掘方法建立模型解決實際問題;

3、設計數據分析指標體系，能夠依據數據分析結果，發掘潛在問題;

4、通過用戶數據針對復雜的商業問題，設計、規劃、實現基于數據的解決方案，充分挖掘數據的商業價值

任職要求：

1、.計算機、統計學、數學、數理統計等相關專業本科及以上學歷，3年以上工作經驗或相關工作經歷;

2、熟練使用一種或幾種分析統計及數據挖掘工具，如：python、R等;

3、能將各類業務需求轉化為適合的數學模型;

4、熟悉并能熟練使用機器學習算法，如：kmeans，SVM，決策樹，GBDT,隨機森林等;

5、良好的數據敏感度,能從海量數據提煉核心結果，有豐富的數據分析、挖掘、清洗和建模的經驗

6、有模型部署經驗優先，熟悉hive，spark優先;

7、汽車行業相關工作經驗優先;

?十八?電商數據分析師工作計劃

職責：

1.數據體系建設：負責業務的數據體系建設，把控數據生產質量把控、數據埋點規劃、日常產品運營優化;

2.業務問題分析：主動識別產品運營問題，主導專項分析，通過數據研究和分析，改善和提升業務效果，輸出相關分析報告，包括日報，周報，月報，專項報告;

3.模型研究：分析用戶行為數據，構建算法模型;

崗位要求：

1.本科及以上學歷，數學，統計專業優先;

2.3年以上數據分析，挖掘等數據相關工作經驗，擁有數倉建模、ETL數據抽取、報表開發、任務調度等經驗者優先;

3.擅長溝通與匯報，具有專業的報告分析與撰寫能力，有優秀的溝通協調能力及團隊合作精神，善于思考、總結并具備分享精神;

4.熟練使用python,SQL,PowerBI;

?十九?電商數據分析師工作計劃

職責：

1. 負責構建公司數據分析平臺，支撐業務專題分析和科學決策;

Growth hacking分析、獲客渠道效率分析、用戶留存和激活分析，用戶Cohort分析，用戶CLV價值分析，運營人效分析、供需與運價預測、訂單分發策略分析、交易誠信風控分析等等業務分析專題;

3. 研究大數據領域前沿的數據挖掘技術，并應用到業務分析實踐中。

任職要求

應用數學、計算機本科及以上學歷，金融保險等行業的數據挖掘工作經驗;

spark等分布式計算平臺，有大規模數據處理和數據分析挖掘經驗;熟練掌握SQL、R、SPSS、SAS、Python等數據處理和分析工具;

3. 對數據敏感，邏輯嚴謹，能快速理解業務，發掘業務場景和數據之間的聯系;

誠信、有責任心，具備強烈的進取心、求知欲及團隊合作精神。

推薦閱讀: 客服中心數據分析工作計劃(范文10篇) 數據分析實習周記(經典15篇) 大數據分析解決方案（推薦8篇） 電商海報美化分析員工作計劃（經典十二篇） 橋梁工程師工作計劃（匯集十九篇）

想了解更多電商數據分析師工作計劃的資訊，請訪問：電商數據分析師工作計劃

熱門標簽: 電商海報美化分析員工作計劃 化工分析工作計劃 音效師工作計劃 經濟師工作計劃 工程師工作計劃 設計師工作計劃