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職責(zé)描述: 1、基于對(duì)行業(yè)和公司的業(yè)務(wù)理解，從數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)結(jié)合的角度進(jìn)行專項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和診斷，輸出符合業(yè)務(wù)訴求的數(shù)據(jù)模型和增長(zhǎng)策略，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)模式增長(zhǎng)，支持戰(zhàn)略決策； 2、負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)挖掘，在渠道獲客、客戶經(jīng)營(yíng)、產(chǎn)品營(yíng)銷和風(fēng)險(xiǎn)決策等主要經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景挖掘業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)，產(chǎn)出業(yè)務(wù)策略并推動(dòng)跨部門業(yè)務(wù)協(xié)作和落地； 3、獨(dú)立承擔(dān)分析任務(wù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，實(shí)施深度數(shù)據(jù)挖掘，并能沉淀關(guān)鍵分析思路；通過(guò)數(shù)據(jù)分析分解業(yè)務(wù)目標(biāo)、建立各階段的業(yè)務(wù)模型和多維指標(biāo)體系，分解歸因，產(chǎn)出數(shù)據(jù)分析報(bào)告，提升團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)化和智能化程度，加速業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型； 4、通過(guò)業(yè)務(wù)專題分析模式，對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行深入拆解分析，與相關(guān)團(tuán)隊(duì)協(xié)作進(jìn)行數(shù)據(jù)建模工作，并沉淀分析思路和框架，為業(yè)務(wù)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)決策提供數(shù)據(jù)支持； 5、數(shù)據(jù)分析相關(guān)項(xiàng)目管理工作，負(fù)責(zé)大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目方案制定、項(xiàng)目實(shí)施落地及優(yōu)化等。 任職要求: 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、信息管理與信息系統(tǒng)。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融數(shù)學(xué)、金融工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)畢業(yè)優(yōu)先； 2、3年以上數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗(yàn)； 3、具備良好的編程能力，掌握python、SQL/Hive和數(shù)據(jù)庫(kù)操作，熟悉數(shù)據(jù)挖掘常用算法（如分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等）及其原理，了解數(shù)據(jù)可視化工具，有Hadoop、Spark等平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先 ； 4、具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感性、分析總結(jié)能力，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)挖掘模型，基于數(shù)據(jù)洞察和問(wèn)題定位，結(jié)合業(yè)務(wù)理解和業(yè)務(wù)需求完成數(shù)據(jù)建模分析，具備良好的文字表達(dá)能力者優(yōu)先； 5、具備跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)能力，有出色的業(yè)務(wù)洞察力、邏輯思維能力、交流溝通能力，自我驅(qū)動(dòng)，交付能力強(qiáng)，有強(qiáng)烈的責(zé)任感和團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)和能力。