數據分析師實習周記(范例15篇)
發表時間：2023-01-30數據分析師實習周記(范例15篇)。
? 數據分析師實習周記 ?
尊敬的領導、同事們：
大家好，我是公司的數據分析師XXX。今天非常榮幸向大家匯報我工作的情況并分享一下近期的工作成果和經驗心得。
作為一名數據分析師，我的主要工作職責是收集、分析和解釋公司的數據，為決策者提供有實際意義的見解和建議。在我擔任這個職位的時間里，我對自己提出了一個明確的目標，那就是提高數據分析的準確性和效率，幫助公司更好地應對市場競爭和優化業務流程。
我重點關注了公司的銷售數據和客戶反饋數據。通過分析銷售數據，我發現了一些潛在的市場機會和銷售瓶頸，及時向銷售團隊提供了參考建議，并制定了一些針對性的市場活動方案。同時，我也通過分析客戶反饋數據，深入了解客戶的需求和偏好，幫助公司更好地調整產品和服務策略，提升客戶滿意度和忠誠度。
我還積極參與了公司的商業智能平臺的構建和優化工作。在這方面，我與IT團隊緊密合作，整合了不同系統的數據源，并搭建了一套強大的數據分析工具，幫助公司各個部門更好地運用數據進行業務決策和管理。通過不斷地優化平臺的功能和性能，我不僅提高了數據分析的準確性和可靠性，還為公司探索更多的業務機會和發展空間。
同時，我也在加強自身的學習和提升。我積極參加行業內的培訓和研討會，不斷學習最新的數據分析技術和趨勢，保持自己的專業水平和競爭力。在工作中，我也樂于分享我的經驗和心得，與同事們一起成長和進步。
作為一名數據分析師，我不僅工作認真負責，還注重團隊合作和自我提升。我堅信數據分析在如今信息化的時代具有重要的意義和作用，只有不斷提高數據分析的水平和品質，才能更好地指導和支持公司的戰略決策和業務發展。
感謝領導和同事們一直以來對我的支持和信任。我會繼續努力工作，為公司的發展貢獻自己的力量。謝謝！
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職責：
1. 負責構建公司數據分析平臺，支撐業務專題分析和科學決策;
Growth hacking分析、獲客渠道效率分析、用戶留存和激活分析，用戶Cohort分析，用戶CLV價值分析，運營人效分析、供需與運價預測、訂單分發策略分析、交易誠信風控分析等等業務分析專題;
3. 研究大數據領域前沿的數據挖掘技術，并應用到業務分析實踐中。
任職要求
應用數學、計算機本科及以上學歷，金融保險等行業的數據挖掘工作經驗;
spark等分布式計算平臺，有大規模數據處理和數據分析挖掘經驗;熟練掌握SQL、R、SPSS、SAS、Python等數據處理和分析工具;
3. 對數據敏感，邏輯嚴謹，能快速理解業務，發掘業務場景和數據之間的聯系;
誠信、有責任心，具備強烈的進取心、求知欲及團隊合作精神。
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1. 深刻理解公司的產品和業務模式及數據內容，以量化分析的方法驅動決策，通過分析多維度數據，建立客戶全生命周期價值管理模型，為不同客戶設計優化相應營銷和產品策略，滿足客戶需求同時達到公司業務和盈利增長;
2. 通過定量分析的方法從業務全流程發現優化改進點，跟蹤產品的整個流程，從前端流量、運營、風險等各個方面利用數據分析提高產品各個環節，最終完成業務線指標;
3. 為各類產品、運營、風控、市場渠道等創新項目，提供可行性分析及產品效果檢驗的數據支持，推動不同的創新產品的孵化落地;
4. 負責輸出針對海量業務數據進行深度及多維度分析，如用戶畫像、關聯度模型、NPV/PV，響應模型預測及預警模型等，參與建立并優化公司的核心大數據決策體系;
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職責：
1、分析數據行情，輔助領導制作出每日操作計劃;
2、定期進行數據總結，即時準確匯報公司各項賬戶信息;
3、嚴格執行公司各項制度，并定期整理操作數據，向上級領導賬戶分析結果。
任職要求：
1、大專及以上學歷，或者對金融行業感興趣，有經驗者優先;
2、有很強的數據運算能力及宏觀經濟數據分析能力，電腦操作熟練;
3、具備很強的邏輯思維和統籌規劃能力、組織管理能力、突發事件的應變能力。
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第一周
這是我作為一名數據分析師實習生的第一周。我非常興奮能有機會參與到公司的數據分析團隊中，學習并應用自己在學校所學到的知識。
第一天，我接受了公司內部的培訓，了解了公司的數據存儲方法以及常用的數據分析工具。我學會了使用SQL查詢語言來提取和處理數據，并學會了使用Excel和Python編程語言進行數據分析。
第二天，我被分配了第一個項目。我的任務是分析公司上個季度的銷售數據，并提供一份報告給高級數據分析師。這個項目對我來說是個不小的挑戰，因為我之前沒有在實際工作中進行過如此大規模的數據分析。但是，我決定以積極的心態面對這個挑戰。
在接下來的幾天里，我學會了如何使用Python中的pandas庫來讀取和處理大量的銷售數據。我對數據進行了清洗和標準化，以確保數據的準確性和一致性。接著，我使用Matplotlib庫繪制了各種圖表，幫助我更好地理解銷售趨勢和客戶行為。
第四天，我向高級數據分析師匯報了我的進展，并請教了一些關于數據分析技巧和最佳實踐的問題。他非常耐心地解答了我的問題，并給了我一些建議和指導。通過與他的交流，我對數據分析的方法和思維方式有了更深入的了解。
第五天，我完成了我在項目中的所有任務，并準備了一份詳細的報告。我用可視化圖表展示了銷售額和銷售渠道之間的關系，并針對公司目標市場的不同細分提供了一些建議。當我提交報告時，我感到非常滿意和自豪，因為這是我第一次在實際工作中展示自己的數據分析能力。
回顧這一周，我意識到作為一名數據分析師實習生，我將面臨許多挑戰和機遇。我需要不斷學習和提升自己的技能，同時也需要發展解決問題和溝通的能力。我期待著在接下來的幾周里，能繼續學習和成長，并為公司的數據分析工作做出更大的貢獻。
第二周
第二周的實習生活如火如荼地展開了。我進一步深入了解了公司的數據分析流程和工作方式，以及如何與其他部門協作。
這一周，我被要求參與到一個團隊項目中，與其他數據分析師一起合作解決一個與產品銷售預測相關的問題。我們需要根據歷史銷售數據，利用機器學習模型來預測未來的銷售量，并提供相關策略建議。
我決定運用我在學校學到的機器學習知識，并使用Python中的scikit-learn庫來構建預測模型。我收集了大量的訓練數據，并通過交叉驗證的方式選擇了最佳的模型類型和參數。隨后，我使用這個模型進行了銷售預測，并生成了一份報告。
與此同時，我也學到了如何與其他團隊成員進行有效的合作。我們每天開會討論工作進展，并共同解決遇到的問題。通過與其他團隊成員的交流和合作，我對如何在團隊協作中提高效率和協調性有了更深入的理解。
在這一周的實習中，我不僅學到了知識，還提高了解決問題和合作的能力。我意識到數據分析工作需要不斷學習和適應，同時也需要與其他團隊成員保持良好的溝通和合作關系。
第三周
第三周是我實習的一個關鍵階段，我在這一周開始獨立開展一個項目。這次項目的任務是分析公司網站的用戶行為，并提供改善用戶體驗的建議。
我的第一步是收集和整理網站的訪問日志數據。我使用Python編程語言讀取并處理數據，識別出用戶常訪問的網頁和停留時間最長的頁面。接著，我通過可視化圖表展示了用戶的訪問習慣和頁面流量。
在進一步分析數據的過程中，我發現了一個潛在的問題：用戶很少在網站上進行購買操作。于是，我進行了一系列的用戶調查和訪談，以了解用戶的需求和意見。我還使用A/B測試，對網站進行了一些修改和調整，以改善用戶體驗和增加購買轉化率。
在項目的我準備了一份詳細的報告，總結了我的分析結果和建議。我向團隊成員和高級數據分析師展示了我的工作成果，并得到了他們的認可和贊賞。
這一周的項目讓我深刻體會到了實際數據分析工作的挑戰和樂趣。我不僅學到了更多的分析技巧和工具，也發展了自己解決問題和與他人合作的能力。我期待著在接下來的時間里，繼續學習和提升自己的數據分析能力。作為一名數據分析師實習生，我將努力成為一名出色的數據分析師，為公司的發展做出更多貢獻。
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數據分析師年終工作總結
作為一名數據分析師，我在過去的一年里經歷了很多挑戰和機遇。在這一年里，我積累了豐富的經驗，不斷提高了自己的數據分析能力。在年終的時刻，我想對我的工作進行一次詳細、具體且生動的總結。
首先，我在這一年里參與了多個數據分析項目。這些項目包括市場調研、銷售數據分析、客戶行為分析等。我從這些項目中學到了很多分析技巧和方法，比如數據清洗、數據可視化和模型建立等。通過分析大量的數據，我能夠幫助公司更好地了解市場趨勢和客戶需求，從而優化我們的產品和服務。這些項目的成功讓我有了更多的信心和動力，繼續在數據分析領域努力前行。
其次，我在這一年里持續學習和提高自己的技能。作為一名數據分析師，我明白只有不斷學習和適應新技術才能保持競爭力。因此，我參加了多個培訓和學習課程，學習了最新的數據分析工具和技術。我還主動與其他行業專家交流，分享經驗和學習心得。通過不斷學習和提高，我能夠更好地應對各種復雜的數據分析任務，并提供準確的分析結果和相應的解決方案。
另外，我在這一年里注重團隊合作和溝通。數據分析工作往往需要與其他團隊成員緊密合作，以獲取必要的數據和信息。因此，我積極參與團隊會議和討論，與其他成員分享我的分析思路和結果。通過與團隊成員的合作，我能夠充分了解業務需求，更好地應對各種分析挑戰。我還注重與其他部門的溝通，通過交流與合作，實現跨部門的數據共享和利用。這種團隊合作和溝通的精神使我成為一個更好的數據分析師，并為公司的決策提供了有力的支持。
在這一年里，我也碰到了一些困難和挑戰。其中一個挑戰是數據質量不高。在分析過程中，我發現了一些數據錯誤和缺失，這給我的工作帶來了很多不確定性。為了解決這個問題，我學習了數據清洗的方法并積極與數據源團隊合作，與他們共同解決數據質量問題。通過這些努力，我能夠獲得更加可靠和準確的數據，從而得出更有說服力的分析結論。
此外，我還遇到了時間緊迫的情況。有時候，我需要在短時間內完成大量的數據分析任務。為了高效地完成這些任務，我學會了合理安排時間和優先級，以便在最短的時間內提供準確的結果。這需要我有較強的時間管理能力和分析能力，同時保持高效和穩定的工作狀態。
雖然我在這一年里取得了很多進展和成績，但我也意識到自己還有很多需要提高的地方。首先，我計劃繼續深入學習和掌握數據科學和機器學習的知識，以便在數據分析領域擁有更廣闊的視野和更強的實力。其次，我計劃提升自己的領導力和項目管理能力，以便更好地組織和協調復雜的數據分析項目。最后，我也意識到了提高與其他團隊成員和部門的溝通能力的重要性，這將有助于更好地理解業務需求和更好地支持公司的決策。
總結來說，過去一年的數據分析工作是充滿挑戰和機遇的。我通過參與多個數據分析項目，不斷學習和提高自己的技能，注重團隊合作和溝通，并積極解決困難和挑戰。雖然我在這一年里取得了一些成績，但我也清楚自己還有很多需要提高的地方。在未來，我將繼續努力學習和提升自己的能力，成為一名更加出色和專業的數據分析師。
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信息系統分析師求職時的個人簡歷要怎樣寫，為了讓求職者寫簡歷時學習更多技巧請閱讀信息管理和信息系統專業簡歷參考，以下由本網小篇推薦信息管理與信息系統個人簡歷范文閱讀。
1. 負責對數據信息的維護、更新、處理成數據的信息，參與前期基礎數據采集工作。
2. 負責對項目內部的數據樣本行進統計及圖表輸出工作，通過建模深入挖掘用戶或者產品方面有價值的信息。
3. 根據數據分析方案進行數據分析以及做出分析報告，并提出有益的'工作建議。
1. 對公司ERP系統的使用培訓及技術支持，建立公司的系統帳套、功能模塊設置、初始化數據、角色權限設置等。
2. 對系統軟件進行日常的管理及維護，定時進行一次系統帳套數據備份。
3. 設計系統的報表單據格式，實現單據流程，節省購買傳統單據成本。
本人誠實守信，樂觀開朗，溝通能力和動手能力強，吃苦耐勞，積極向上，穩重踏實，責任心強，有主見。組織管理能力好，團體意識強，能協助他人并自己獨立處理問題，態度認真，富于創新精神。能運用自己所學的基礎知識和工作中的不斷探索和學習，鍛煉自己的能力。
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1.使用SAS、R、SQL、Tableau、VBA等編程語言和軟件，查詢、整合商業數據，截取合適樣本，探索使用數據分析技術，開發各類統計模型，如：回歸分析、決策樹、聚類分析、主成分分析、因子分析、生存分析、隨機森林、神經
2.與市場策略和運營部門緊密合作，運用模型和客戶細分結果，分析客戶在特征和行為模式上的優劣態勢及未來潛力，基于分析結果，為各種不同目的和規模的市場推廣項目設計參與客戶名單、測試、方式、獎品及渠道，并根據客戶預期價值進行項目投資成本分析;
3.對各類市場項目進行跟蹤報告和
制作數據匯總、模型開發、商務分析等各類報告，對報告進行可視化處理，制作生動的圖表和演示文稿，向內部用戶推介模型與分析結果;
4.保持內部客戶溝通渠道暢通，無遺漏地回答內部客戶提出的關于模型開發、分析結果和報告的各類問題，主動發掘并收集客戶需求，經過分析討論，轉化成為有效開發項目;
5.接觸軟件和咨詢服務供應商，反饋產品和服務使用過程中發現的問題和進一步需求，積極跟蹤解決過程，確保我方工作不受影響;
6.與IT部門積極溝通，適當提出合理需求，使我們的工作減少因系統問題而出現的失誤和延遲;
7.把模型記錄在案，形成開發文檔，除文字介紹、圖表展示外，還包括開發過程使用的數據和代碼;
8.合理使用和維護數據庫空間和模型分析空間，定期檢查使用狀況，壓縮和刪除少用文件，等等
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前一段日子見到一位數據發燒友跟我談起了數據分析師，我們兩個有一個一致的觀點：電子商務發展速度越來越快，這個行業的趨勢變化也越來越快。對于電子商務公司老板來說，想要自己永遠跟著趨勢走，學會數據驅動是必然的了。
慶幸的是，今年搞電子商務的人對數據分析開始重視起來了，就連夫妻店起來的淘寶賣家也開始招數據分析師，更別談一些再大些的電子商務公司。
但是，這讓我心存隱憂：現在不是缺數據，而是數據太多。據統計，在今天的互聯網上，每facebook上50萬次contact。我相信，今天稍大一些的電子商務公司，都會采集一些行為數據(比如點擊量)，但是這些行為數據與商業數據(比如交易量)有什么關系?今天絕多數公司，甚至包括凡客這樣的著名電子商務公司，都不知道怎樣利用這成千上萬的零散數據。
需要數據邏輯，更需要商業敏感
先講一個有趣的故事。有一天，linkin發現忽然發現雷曼兄弟的來訪者多起來了，但是并沒有深究原因，第二天雷曼兄弟就宣布倒閉了。原因是什么?雷曼兄弟的人到linkin來找工作了。谷歌宣布退出中國的前一個月，我在linkedin發現了一些平時很少見的谷歌的產品經理在線，這也是相同的道理。
試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是有商業價值呢?我相信，現在51job絕對不知道要采集這些數據，只盯著注冊用戶數量這樣的簡單數據。國內許多互聯網公司，拿著魚翅當蘿卜。
說這個故事，只是為了告訴大家，互聯網中的數據，需要用商業的眼光去分析，才有價值。
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老板的軍師，必須有從枯燥的數據中看到解開市場的密碼的本事。
比如，當一個具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷量增加了，那么他基本可以預測奶粉的銷量也會跟著上去。
再比如，和傳統賣場一樣，網站上的產品起到的作用并不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷的，有的產品是為了引流量，不同的產品在網站上擺放位置當然是不一樣的。
一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什么數據驅動公司目標實現的。
比如，樂酷天與淘寶競爭，重點看的不是交易量，而是流量，每天有多少新的seller進來，賣了多少東西。因為此階段的餓競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的seller進來賣不出東西，只是老的seller的交易量在增長，即使最后交易量每天都增長，還是有問題。
再比如，一家剛踏入市場的B2C和已經占領大部分市場的B2C，他們的公司目標是不一樣的`，前者是看流量賺人氣，流量對后者的意義沒有那么大，成熟的公司重點是看交易,轉化率及回頭率的。。
而當下的數據分析師多是學統計學出身的，一對數據放在那里，大家都擅長怎么算回歸、怎么畫函數。但是這批數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什么，看不見一堆數據中誰和誰有關系，也就不知道該用什么的邏輯分析，也就無法充當老板的眼睛了。
前幾天遇到一個老板，他說手下每天給他看幾十個零散數據。我問，是不是數據越多越麻煩。他說我一下子就點出他的痛處了，因為請來的數據分析專家只把數據交到他面前，但是卻沒有把行為數據和商業數據的關系告訴他。
你說，一個公司CEO，每天看到幾十個數據，什么PV、PU、UV等等等，他們有精力來解讀嗎?對于他們來說，只需要知道有問題嗎?問題是什么?有新的發現嗎?需要做什么?這就行了。
我把這個理解成為數據的世界里的“儀表盤”，比如說網站流量進來彈出率怎樣就可以在儀表盤里呈現。你開車，如果水溫過高，儀表盤亮燈提示。同樣，在電子商務的交易中，也可以用一些數據組成“儀表盤”。
所以說，數據分析師不是單純做數學題。
行為數據和商業數據，互相推動
一個好的儀表盤，出現好的情況和壞的情況，儀表盤都會有提示。而構成“儀表盤”，正是行為數據和商業數據之間的邏輯關系。
我自己發明了一種稱謂：前端行為數據和后端商業數據。前段數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據，而后端數據更側重商業數據，比如交易量、ROI, LTV(Life time Value)。
目前有些人關心行為數據，也有些人關心商業數據，但是沒有幾家網站是把行為數據和商業數據連起來看的。大家只單純看某一端數據。國內小有名氣的網站CEO，每天也只看一個結果數據：網站今天的成交量是多少，賣了多少件產品。
但是看數據看得走火入魔的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜里的星星，它們之間彼此布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
大家都比較關心網站用戶群，就以此舉例子。
某一天，某網站發現自己的前端的注冊量增加了不少，訪問量也上去了，交易量卻沒有上去，不死不活。
原因是什么?這是許多網站的通病，每天有許多腦子在想這個問題。現在這個階段，處在互聯網前段的人只知道點擊量等數據，很少問后端的商業數據，如誰一直在重復購買?誰影響了5%~15%核心用戶群進來買東西?誰在給網站做正/負面傳播?
而操作網站后端交易環節的人只知道賣東西，又很少問到前端數據，如一個客戶進來網站平均停留時間了15分鐘還是30分鐘，這對將來重復購買的關系大嗎?一個客戶進了網站社區和沒進社區，對產生交易量有關系嗎?
找不到核心用戶群的原因，很大原因是沒有把行為數據與商業數據對接來看。
于是，前后端數據割裂，沒有人知道其中的關系。作為網站的決策者，不知道網站的核心用戶群的行為特徵，也不知道怎樣刺激核心用戶的增加，更不知道從一個用戶進來網站之后到走出去，哪些環節是需要疏通。
當然這只是一個管中窺豹而已。一個平臺運營商，反應用戶行為的前端數據與后端的商業數據千千萬萬，賣家和買家也是千千萬萬，其中前端哪個數據對整個網站后端的交易量產生最大影響，只要針對這個前端數據猛下藥，必然會刺激后端數據的增加;反過來，后端哪個交易數據比較高，摸清楚是從哪個渠道來的，主要貢獻用戶是誰，網站的產品設計就要傾斜于他們，對他們好一點，如此才會渠道前端的“轉化率”等關鍵數據的提升。
如果一個網站的核心用戶群每月以10%的速度在增長，不火也是怪事。
遺憾的是，今天許多電子商務公司，每天都在做“碰巧”游戲：今天推薦A家產品，明天撤下A家的產品，今天做低價促銷，明天又做線下活動。這些決策的改變，沒有儀表盤的指示或良好的監控，都是蒙著眼睛在碰巧。
? 數據分析師實習周記 ?
職責：
1、負責產品數據體系生命周期的設計、建設和維護;
2、對業務問題進行深度挖掘分析，為公司決策、產品方向、營銷策略提供具有價值的數據支持;
3、挖掘數據背后的市場方向、規律、短板，為業務提供決策依據;
4、針對具體的業務事件，研究業務開拓中的局限性或亮點，進行數據分析并提出優化方案或提煉可復制的模板;
5、數據研究與分析，通過挖掘數據的內在關系，發現運營與推廣中的問題，并推動問題的解決;
任職要求：
1、5年或以上零售、連鎖、快消等行業經驗;
2、具有扎實的統計學、數據分析、數據挖掘基礎，能獨立完成相應數據分析需求;
3、具有較強結構化思維、邏輯思維能力，優異的學習能力;
4、對數據敏感，具備優秀的信息整合和分析能力，能夠形成清晰的業務觀點和前瞻判斷。
? 數據分析師實習周記 ?
職責：
1、支持各種常規或臨時數據分析需求;
2、 提供各類業務相關的分析及建議;
3、通過建模深入挖掘用戶或產品方面的有價值的信息;
4、和各部門溝通協調需求并提出各種新的數據分析項目或方案;
5、持續地改進數據采集、處理、分析、報告等各個流程上的工作。
任職要求：
1、數學、統計、計算機及相關專業本科以上學歷;
2、 3年以上數據分析或數據挖掘方面經驗;
3、有出色的數據處理、分析能力，對數據敏感，能夠從日常數據中分析用戶行為、深度挖掘用戶需求并提出優化建議。
4、熟悉一種或者幾種數據分析方面的工具，比如SQL、Excel(VBA)、SPSS、R、Python等;
5、熟悉一種或者幾種主流數據庫,如Mysql、Oracle、MS SQL Server 、Teradata等;
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所屬行業：金融/投資/證券
市場部證券分析師
1、負責為客戶提供投資理財咨詢;
2、負責組建及管理投資顧問團隊，維護投資渠道;
3、負責維護客戶關系，推廣并銷售公司的金融理財產品;
4、負責通過數據、技術面的分析來進行股票買賣的實盤操作;
5、負責定期召開投資報告會，培訓客戶經理的投資分析知識。
20XX/X--20XX/X：XX金融有限公司
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職責：
1.結合公司投放計劃，對投放過程、結果、上下游數據、用戶生命周期、回收效率、用戶價值等，進行數據監控，建立數據模型，進行投放分析，并建立過程指標與預警機制，如發現異常快速定位問題原因，提出建議
2、具有較強的主動性，能夠根據業務現狀主動發現問題，形成有效的數據分析方案，推動數據分析結果的應用落地;
3、建立用戶增長模型，對流量增長及結合產品創新落地有豐富的落地經驗，指導公司用戶增長、流量增長;
4、對于不可直接監測的短視頻、新媒體、事件營銷等新型投放方式，建立監測方法、評估模型，并具有一定的業務能力，能夠參與業務并提煉分析
5、能夠結合不同投放方式的效果分析，形成基于數據分析的投放策略，投放方法、優化方案，并能輸出給團隊成員
崗位要求：
1.3年以上互聯網流量獲取及電商等行業分析經驗;深入理解流量增長模型，及有較強推動力經驗者優先;
2.具有一定的投放實操經驗，一定的業務增長能力，并有較強的數據分析、提煉能力
3.具備敏銳的洞察、分析能力，有嚴謹客觀的分析態度和良好的溝通表達能力、具備時間管理能力。
4.對新鮮事物較為敏銳，如有短視頻、新媒體、事件營銷等分析經驗者優先考慮;
5.對增長黑客模型有深刻認知并實踐者優先考慮;
? 數據分析師實習周記 ?
職責：
1、對搜款網產品運營數據進行分析、監測、統計，參與數據體系搭建;
2、負責為產品運營提供數據分析支持，包含但不限于產品分析、用戶分析、運營分析等，并根據分析結果提出可落地的策略建議;
3、搭建業務轉化漏斗，通過對用戶行為深入分析，發現用戶增長關鍵因素，聯合產品、研發、運營等團隊尋找提升用戶成長方案，推動落地并評估效果;
任職要求
1、統招本科及以上學歷，2 年以上數據分析或數據挖掘經驗;
2、較強的統計學基礎，了解基本的數據分析方法與模型，統計、數學、計算機等相關專業優先;
3、優秀的數據處理能力，熟練掌握 Hive/SQL，精通 excel，掌握Python/R 尤佳;
4、敏銳的數據洞察力，良好的業務理解力;
5、能獨立完成從數據提取到模型構建，部門溝通到輸出分析報告，提出并解決具體的業務問題。
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職責：
1、收集部門數據需求，協助完成日常運營指標體系搭建;
規律、短板，為業務提供決策依據;
3、分析運營與推廣需求，固化常規數據報表，提升數據支持運營與推廣的能力;
過濾、分析等需求;
5、完善數據評估機制，推動公司的數據化運營。
任職要求：
1、本科以上學歷，數學/計算機/商業分析等與數據分析相關專業;
汽車、高速公路等行業經驗優先;
分析、消化的能力，能夠描繪用戶畫像，輸出推廣分析類報告和方案;
Python、MongoDB、Spark中任一種數據工具/語言;
PPT、Tableau或Google系常用數據整理工具和圖表制作工具;
6、數據敏感度高，邏輯分析能力強，良好的溝通能力。
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