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所屬部門：數(shù)據(jù)分析部/市場研究部
匯報對象：數(shù)據(jù)分析經(jīng)理/研究總監(jiān)
職位概述：
負責(zé)汽車行業(yè)市場研究數(shù)據(jù)的清洗、建模與分析，通過數(shù)據(jù)挖掘和可視化呈現(xiàn)，為車企客戶提供消費者洞察、產(chǎn)品優(yōu)化及市場趨勢預(yù)測支持。
核心職責(zé)：
1. 數(shù)據(jù)處理與分析

• 負責(zé)清洗和整理汽車市場研究數(shù)據(jù)（如用戶滿意度調(diào)研、購車行為分析、競品數(shù)據(jù)等），確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；
• 使用統(tǒng)計分析方法（回歸分析、聚類分析、因子分析等）挖掘數(shù)據(jù)價值，輸出可落地的業(yè)務(wù)洞察；
• 結(jié)合汽車行業(yè)特性（如品牌忠誠度、新能源車用戶畫像）進行深度分析。

2. 建模與算法應(yīng)用

• 構(gòu)建預(yù)測模型（如銷量預(yù)測、用戶流失預(yù)警），支持車企決策；
• 應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法（如NLP處理開放式問卷文本、RFM用戶分群）優(yōu)化研究效率；
• 探索大數(shù)據(jù)分析（如社交媒體輿情、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)）在傳統(tǒng)調(diào)研中的結(jié)合應(yīng)用。

3. 數(shù)據(jù)可視化與報告

• 使用Power BI/Tableau等工具制作動態(tài)數(shù)據(jù)看板，直觀呈現(xiàn)分析結(jié)果；
• 撰寫數(shù)據(jù)分析報告，提煉關(guān)鍵結(jié)論（如“某車型用戶滿意度下降的核心因素”）；
• 向客戶及內(nèi)部團隊清晰傳達數(shù)據(jù)洞察，支持商業(yè)決策。

4. 跨團隊協(xié)作

• 與研究員協(xié)作優(yōu)化問卷設(shè)計，提升數(shù)據(jù)可分析性；
• 支持業(yè)務(wù)團隊，快速響應(yīng)臨時數(shù)據(jù)分析需求（如競品促銷效果評估）。

任職要求：
硬性條件：

• 教育背景：本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)或汽車工程相關(guān)專業(yè)；
• 經(jīng)驗要求：
• 3年以上數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，有市場研究、咨詢或汽車行業(yè)背景優(yōu)先；
• 熟悉市場研究數(shù)據(jù)類型（如問卷數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)）；
• 技能要求：
• 精通Python/R/SQL（數(shù)據(jù)清洗、建模、可視化）；
• 熟練使用Excel高級功能（Power Query、VBA）及統(tǒng)計分析工具（SPSS）；
• 掌握數(shù)據(jù)可視化工具（Power BI/Tableau）。

行業(yè)知識：

• 了解汽車行業(yè)核心指標(biāo)（如NPS、CSI、市占率）；
• 關(guān)注行業(yè)趨勢（智能座艙偏好、新能源政策影響）。

軟性素質(zhì)：

• 邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，能從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題并提出解決方案；
• 溝通能力強，能向非技術(shù)人員解釋復(fù)雜分析結(jié)果；
• 對數(shù)據(jù)敏感，具備商業(yè)思維（如分析結(jié)果如何幫助車企提升銷量）。

加分項：

• 有自然語言處理（NLP）經(jīng)驗（分析開放式問卷文本）；
• 熟悉汽車數(shù)據(jù)平臺（如乘聯(lián)會數(shù)據(jù)、上險量數(shù)據(jù)）；
• 掌握大數(shù)據(jù)工具（Hadoop、Spark）。

績效指標(biāo)：

1. 分析報告客戶采納率；
2. 模型預(yù)測準(zhǔn)確率（如銷量預(yù)測誤差≤10%）；
3. 數(shù)據(jù)需求響應(yīng)時效（如常規(guī)分析24小時內(nèi)交付）。

職業(yè)發(fā)展：

• 縱向：高級數(shù)據(jù)分析師→數(shù)據(jù)分析總監(jiān)；
• 橫向：轉(zhuǎn)崗至商業(yè)智能（BI）、用戶研究。