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崗位職責： (1)數(shù)據收集與處理：負責從各種數(shù)據源獲取數(shù)據，進行數(shù)據清洗、轉換和整合，以確保數(shù)據的準確性和一致性。 (2)數(shù)據分析與探索：運用統(tǒng)計學和數(shù)據分析技術，對數(shù)據進行探索性分析，識別數(shù)據之間的關聯(lián)和趨勢，發(fā)現(xiàn)有價值的信息。 (3)數(shù)據建模：運用機器學習、回歸分析、分類算法等數(shù)據建模技術，構建預測性模型，解決實際業(yè)務問題，如預測銷售趨勢、用戶行為等。 (4)可視化與報告：使用數(shù)據可視化工具（如Tableau、Power BI等），將分析結果轉化為易于理解的圖表和報告，向團隊和決策者傳遞數(shù)據洞察。 (5)數(shù)據解釋與溝通：能夠將復雜的數(shù)據分析結果以簡潔明了的方式解釋給非技術人員，與團隊和業(yè)務部門進行有效溝通。 任職要求： (1)數(shù)據分析技能：精通SQL用于數(shù)據提取和處理，熟悉Python等數(shù)據分析編程語言，熟練使用數(shù)據處理和分析庫。 (2)統(tǒng)計與數(shù)學知識：具備扎實的統(tǒng)計學和數(shù)學基礎，能夠應用統(tǒng)計方法解決實際問題。 (3)數(shù)據可視化：有豐富的數(shù)據可視化經驗，熟練使用可視化工具和庫，能夠設計有吸引力和有效傳遞信息的圖表和報告。 (4)機器學習與建模：了解機器學習算法和建模技術，有實際項目經驗，能夠構建和優(yōu)化預測性模型。 (5)邏輯思維與問題解決：具備良好的邏輯思維和問題解決能力，能夠快速理解業(yè)務需求并提供解決方案。 (6)團隊合作：良好的團隊合作精神，能夠與不同職能團隊緊密合作，共同推進項目的完成。 (7)學習能力：對新技術和方法保持持續(xù)學習的態(tài)度，不斷提升數(shù)據分析技能和知識。 (8)學歷和經驗：計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)據科學或相關專業(yè)的本科或碩士學歷，并具備相關領域的工作經驗。