京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析主管
8-15k
职位介绍
统筹集团多维度业务数据的采集、分析与建模,为营销、生产、履约等核心业务提供数据支持与决策依据, 通过数据洞察优化资源配置、提升运营效率,推动业务目标实现。
岗位职责:
1.数据体系建设与统计分析
1.1 营销数据分析: 1.1.1 负责潜在客户画像、客户分群、产品销量/利润率、销售费用(如渠道费用、促销费用)及预算执行情 况的统计分析; 1.1.2 输出营销策略优化建议(如客户留存、市场活动效果评估)。 1.2 生产与履约数据分析: 1.2.1 分析生产计划达成率、原材料采购成本、物流时效、仓储周转率等数据; 1.2.2 监控商务合约履约进度,识别履约风险并提出改进方案。
2.数据建模与业务赋能
2.1 构建数据模型(如客户生命周期模型、销量预测模型、成本优化模型),挖掘业务增长点; 2.2 开发可视化报表与自动化分析工具,赋能销售、生产、仓储等部门的日常决策; 2.3 定期输出数据洞察报告,向管理层汇报关键业务指标(如 ROI、库存周转率)。
3.数据治理与协作
3.1 制定数据采集、清洗、存储的标准化流程,确保数据准确性; 3.2 协同 IT 部门优化数据中台架构,提升数据调用效率; 3.3 跨部门对接业务需求,将数据分析成果转化为可落地的业务动作。
4.按时完成上级领导交办的其他任务。
任职资格:
1.教育背景 1.1 本科及以上学历,统计学、数学、计算机科学、经济学等相关专业; 1.2 硕士或数据分析类认证(如 CDA、PMP、SQL 认证)优先。
2.工作经验 2.1 五年以上数据分析经验,3 年以上团队管理经验; 2.2 有制造业、零售业或供应链领域数据分析背景者优先; 2.3 主导过销售预测、生产制造、供应链优化等实际项目者优先。
3.核心技能 3.1 工具能力: 3.1.1 精通 SQL、Python/R、Tableau/Power BI 等分析工具; 3.1.2 熟悉数据建模方法(如回归分析、聚类算法)。 3.2 业务理解: 3.2.1 熟悉营销、生产制造、履约业务流程及关键指标; 3.2.2 能快速将业务问题转化为数据分析需求。 3.3 软技能: 3.3.1 逻辑清晰,具备较强的报告撰写与汇报能力; 3.3.2 跨部门沟通协调能力,推动数据驱动文化落地。
4.职业素养 4.1 对数据敏感,具备极强的细节把控能力; 4.2 抗压能力强,适应周期性高强度工作(如月末/季末分析); 4.3 持续学习新技术与业务知识,保持行业敏锐度。
5.其他说明 5.1 考核指标:数据报告采纳率、模型应用效果、业务部门满意度; 5.2 工作条件:需处理海量数据,部分场景需驻场业务部门调研需求; 5.3 晋升方向:数据分析中心负责人、集团数据科学总监
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19