数据分析
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西安
2025-05-14
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1、负责从数据库、API、日志文件等渠道提取和整理原始数据，清洗脏数据，处理缺失值、异常值和重复数据。
2、负责数据分析与建模，运用统计方法和机器学习模型（如回归、聚类、分类）分析业务问题，监控关键指标（KPI），定位异常波动并提出改进建议。
3、掌握可视化与报告，使用BI工具（Tableau/Power BI）或Python（Matplotlib/Seaborn）制作可视化看板，撰写分析报告，向业务部门或管理层汇报结论。
4、承接业务支持，参与业务决策（如用户增长、营销效果评估、产品优化），设计A/B测试方案并分析实验结果。 一、 学历背景
硕士及以上学历
二、技术要求
1、熟练掌握 SQL：能高效查询、清洗和管理数据库。掌握基础库（Pandas、NumPy、SciPy等）进行数据清洗、分析和可视化。
熟练掌握 Excel/Google Sheets：精通公式（VLOOKUP、INDEX-MATCH等）、数据透视表、宏等。
熟练掌握 BI工具：如 Tableau、Power BI、FineBI，能制作交互式仪表盘。
2、熟练掌握基础统计知识（假设检验、回归分析、概率分布等），了解机器学习算法（如聚类、分类、预测模型）是加分项。
3、了解 Hadoop、Spark、Hive 等大数据工具，熟悉数据仓库（如 Snowflake、Redshift）和ETL流程。
2、负责数据分析与建模，运用统计方法和机器学习模型（如回归、聚类、分类）分析业务问题，监控关键指标（KPI），定位异常波动并提出改进建议。
3、掌握可视化与报告，使用BI工具（Tableau/Power BI）或Python（Matplotlib/Seaborn）制作可视化看板，撰写分析报告，向业务部门或管理层汇报结论。
4、承接业务支持，参与业务决策（如用户增长、营销效果评估、产品优化），设计A/B测试方案并分析实验结果。 一、 学历背景
硕士及以上学历
二、技术要求
1、熟练掌握 SQL：能高效查询、清洗和管理数据库。掌握基础库（Pandas、NumPy、SciPy等）进行数据清洗、分析和可视化。
熟练掌握 Excel/Google Sheets：精通公式（VLOOKUP、INDEX-MATCH等）、数据透视表、宏等。
熟练掌握 BI工具：如 Tableau、Power BI、FineBI，能制作交互式仪表盘。
2、熟练掌握基础统计知识（假设检验、回归分析、概率分布等），了解机器学习算法（如聚类、分类、预测模型）是加分项。
3、了解 Hadoop、Spark、Hive 等大数据工具，熟悉数据仓库（如 Snowflake、Redshift）和ETL流程。
