数据分析专家

岗位职责：
1.经营数据分析与洞察：
1）对公司整体经营数据（如收入、利润、成本、效率、用户增长等）进行常态化监控、深度分析和复盘，建立核心指标健康度体系。
2）独立开展专题分析，针对业务痛点（如用户流失、利润率下降、新市场拓展等）进行根因分析，形成有深度的数据分析报告。
3）敏锐地从数据中发现潜在机会和风险点，并及时向管理层提供预警和前瞻性建议。
2. 经营模型搭建与优化：
1）负责设计、搭建和维护公司级的经营分析模型（如LTV预测模型、成本效益模型、增长归因模型等），将复杂的业务逻辑转化为可量化的数2据模型。
2）利用统计建模、机器学习等方法，对用户行为、市场趋势进行预测，为战略规划提供数据支撑。
3）持续迭代和优化现有模型，确保其准确性和前瞻性，提升公司数据化决策的能力。
3. 业务优化与驱动：
1）将分析结论转化为行动： 与产品、运营、市场、销售等业务部门紧密合作，将数据洞察转化为具体的、可执行的优化策略和实验方案（如A/B测试）。
2）闭环追踪与效果评估： 跟踪优化策略的落地执行效果，量化数据价值，形成“分析-决策-执行-反馈”的数据驱动闭环。
3）赋能业务团队： 通过分享会、培训等方式，提升业务团队的数据意识和自助分析能力，营造数据驱动的文化氛围。
4. 数据体系建设支持：
1）参与数据仓库、BI报表等数据基础设施的需求讨论，从业务分析视角提出优化建议，提升数据获取和处理的效率。
5. AI建设支持：
1）参与公司内部AI能力的建设，结合AI+数据的能力为业务增长提效。
任职要求
1、本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学、经济学等相关专业。
2、5年以上互联网、金融、零售或相关行业的数据分析经验，有丰富的经营分析或商业分析项目经历。
3、具备独立搭建数据模型的实战经验，熟练掌握回归、聚类、时间序列等统计建模方法。
4、极强的商业敏感度，能够快速理解业务逻辑，并习惯从业务目标和盈利角度思考数据问题。
5、精通SQL，能够高效处理复杂的数据提取和转换。熟练使用至少一种数据分析工具（如Python（Pandas, Scikit-learn）、R）。
6、熟练使用数据可视化工具（如Tableau, Power BI, FineBI等），能制作清晰美观的数据报告。
7、出色的沟通表达能力，能清晰地与非技术背景的业务团队和管理层沟通复杂的分析结果。