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更新于 8月22日

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數(shù)據(jù)價(jià)值分析師

9000-12000元

牡丹江東安區(qū)
3-5年
大專(zhuān)
全職
招1人

職位描述

SQLPower-BITableauRHive數(shù)據(jù)價(jià)值3數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)價(jià)值數(shù)據(jù)價(jià)值分析師云計(jì)算/大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)價(jià)值分析師是聚焦于數(shù)據(jù) “價(jià)值轉(zhuǎn)化” 的核心崗位，其核心職責(zé)是通過(guò)系統(tǒng)化分析，識(shí)別數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值、量化數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)的影響、推動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中落地，并持續(xù)評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值變化，最終實(shí)現(xiàn) “數(shù)據(jù)→價(jià)值→業(yè)務(wù)增長(zhǎng)” 的閉環(huán)。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析師相比，該崗位更強(qiáng)調(diào) “價(jià)值導(dǎo)向”—— 不僅關(guān)注 “數(shù)據(jù)是什么”，更聚焦 “數(shù)據(jù)能帶來(lái)什么價(jià)值”“如何讓數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值”。.

崗位職責(zé)：

一、高價(jià)值數(shù)據(jù)的識(shí)別與定位：

1、基于企業(yè)業(yè)務(wù)目標(biāo)（如營(yíng)收增長(zhǎng)、成本降低、效率提升），從海量數(shù)據(jù)中篩選出具有高潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)資源

2、建立 “數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估框架”，從 “業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性”（數(shù)據(jù)與核心業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)度）、“可復(fù)用性”（是否能在多場(chǎng)景應(yīng)用）、“時(shí)效性”（數(shù)據(jù)的新鮮度對(duì)價(jià)值的影響）等維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)，優(yōu)先聚焦高價(jià)值數(shù)據(jù)的深度挖掘。

二、數(shù)據(jù)價(jià)值的量化與建模

1、構(gòu)建量化模型，將數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化為可衡量的業(yè)務(wù)指標(biāo)：對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)，通過(guò)回歸分析計(jì)算 “每 1% 的用戶行為數(shù)據(jù)完善度提升，可帶動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化率提升 X%”；對(duì)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，通過(guò)成本效益模型測(cè)算 “庫(kù)存數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新，可減少 Y% 的滯銷(xiāo)庫(kù)存損失”

2、合業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì) “數(shù)據(jù)價(jià)值儀表盤(pán)”，動(dòng)態(tài)展示數(shù)據(jù)對(duì)核心指標(biāo)（如營(yíng)收、利潤(rùn)、用戶留存）的貢獻(xiàn)值。例如：在金融行業(yè)，展示 “客戶信用數(shù)據(jù)對(duì)壞賬率的降低幅度”；在電商行業(yè)，展示 “商品推薦數(shù)據(jù)對(duì)客單價(jià)的提升效果”。

三、數(shù)據(jù)價(jià)值的業(yè)務(wù)落地與驅(qū)動(dòng)

1、針對(duì)識(shí)別出的高價(jià)值數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)具體的價(jià)值轉(zhuǎn)化路徑，并推動(dòng)業(yè)務(wù)部門(mén)落地

2、解決數(shù)據(jù)價(jià)值落地中的障礙：如數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致的價(jià)值無(wú)法釋放（推動(dòng)跨部門(mén)數(shù)據(jù)打通）、業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用的抵觸（通過(guò)小范圍試點(diǎn)驗(yàn)證價(jià)值，再逐步推廣）.

四、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的動(dòng)態(tài)評(píng)估與優(yōu)化

1、定期評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值變化，分析價(jià)值波動(dòng)原因（如業(yè)務(wù)模式調(diào)整、數(shù)據(jù)質(zhì)量下降、新場(chǎng)景出現(xiàn)）

2、基于評(píng)估結(jié)果優(yōu)化數(shù)據(jù)策略：對(duì)價(jià)值下降的數(shù)據(jù)減少投入，對(duì)新興高價(jià)值數(shù)據(jù)（如 AI 生成內(nèi)容數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)）加大采集與分析力度。

任職資格：

1、25歲以上，大專(zhuān)以上學(xué)歷；

2、有當(dāng)?shù)厥锌h域政府、營(yíng)商局、大數(shù)據(jù)局民政局、政務(wù)數(shù)據(jù)工作經(jīng)歷者優(yōu)先

3、有數(shù)據(jù)分析與建模、深度洞察力、價(jià)值轉(zhuǎn)化思維以及跨部門(mén)溝通能力

4、掌握數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計(jì)分析（如假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析）、機(jī)器學(xué)習(xí)（如聚類(lèi)、預(yù)測(cè)模型）等工具與方法，能通過(guò)技術(shù)手段量化數(shù)據(jù)價(jià)值；熟練使用 SQL、Python（Pandas/Scikit-learn）