京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
岗位职责:
1.业务信息化与数据建设需求管理:熟悉业务领域业务规划,制定业务领域数据建设计划,管理业务的数据以及信息化需求,并与Owner达成一致;
2.业务信息化以及数据方案设计与出具:结合业务需求,出具原型设计以及业务方案,并协助IT部门进行详细解决方案设计工作、数据分析与应用:基于业务场景,搭建数据模型,进行数据分析与应用探索;
3.数据治理管理机制建设及数据质量问题处理:收集并梳理数据相关的质量问题,初步识别问题,与对应数据Owner进行沟通,推动问题解决处理;
4.项目管理:主导信息化、数字化项目建设全流程管理,监控项目进度与风险,确保交付,持续对系统运维。
任职资格:
1.本科学历及以上、计算机、数学、统计学及相关专业、CDA、CPDA、CMA、PMP相关认证通过者优先、具备3年以上数据项目/IT系统项目功能实施经验、熟悉对应领域的业务现状,未来规划,熟悉对应领域的业务流程、系统、数据资产,了解各个角色在业务流程中的工作内容;
2.熟悉信息化与数字化相关项目管理流程,可根据业务需求匹配业务方案设计。
3、理解业务需求,通过沟通确认业务真正的痛点,而非仅仅遵从业务想法;具有较强的跨部门沟通协调能力、文档编写能力;具有一定的项目管理能力,能够按照时间节点管控项目进度;熟悉常用的数据分析方法、帆软等工具使用;
4、深入理解业务,注重收集业务的反馈并不断改进自己的工作,具备问题解决能力,保证业务问题解决;以已有专业知识为基础,找到业务理解的契合点,不断丰富、更新自己的专业知识,具备创新意识;互动中目标明确,清晰表达立场,通过有逻辑、有依据并吸引人的论述,让对方认可自己的观点并共同行动,具备沟通协调能力;提前识别需求、资源、进度、质量的风险,并准备风险预案,具备项目管理以及抗压能力;
5具备保密管理意识与基础保密知识
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27