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【崗位職責(zé)】
1、數(shù)據(jù)資源整合與工程化管理：
- 與業(yè)務(wù)部門（產(chǎn)品、市場(chǎng)、運(yùn)營）深度溝通，挖掘、梳理和整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求
- 負(fù)責(zé)產(chǎn)品定義數(shù)據(jù)庫的規(guī)劃、建設(shè)、清洗、匯聚、維護(hù)與可視化工作，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)的準(zhǔn)確性、可用性和安全性
- 參與制定和更新公司自主業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化管理方案與規(guī)范體系，提升數(shù)據(jù)治理水平
2、數(shù)據(jù)獲取與挖掘：
- 運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，主導(dǎo)從全網(wǎng)平臺(tái)（包括競品、輿情、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等信息源）進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，為全維度市場(chǎng)與用戶分析提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持
3、數(shù)據(jù)分析、建模與洞察：
- 基于整合后的多維度數(shù)據(jù)資源，進(jìn)行深入的日常業(yè)務(wù)分析、用戶行為挖掘和專題研究
- 構(gòu)建和優(yōu)化數(shù)據(jù)分析模型（如用戶畫像模型、需求預(yù)測(cè)模型、NPS歸因模型等），輸出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，揭示業(yè)務(wù)問題與增長機(jī)會(huì)
構(gòu)建用戶體驗(yàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，以支持?jǐn)?shù)據(jù)庫建設(shè)及分析模型建設(shè)
4、數(shù)據(jù)產(chǎn)品與平臺(tái)開發(fā)：
- 結(jié)合業(yè)務(wù)需求，深度參與用戶體驗(yàn)相關(guān)平臺(tái)或其他數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)與管理。
- 負(fù)責(zé)平臺(tái)中的可視化功能設(shè)計(jì)與策略模型工具的設(shè)計(jì)開發(fā)，將數(shù)據(jù)分析能力產(chǎn)品化、自動(dòng)化，賦能一線業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)。
【任職要求】
1、有汽車行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)或服務(wù)過汽車行業(yè)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)背景，對(duì)汽車行業(yè)及產(chǎn)品企劃工作有一定的理解
2、3年及以上商業(yè)分析師經(jīng)驗(yàn)，通過數(shù)據(jù)挖掘和探索分析用戶行為數(shù)據(jù)（如用戶畫像分析、用戶體驗(yàn)指標(biāo)監(jiān)測(cè)分析、用戶增長分析等用戶洞察分析），有NPS用戶體驗(yàn)指標(biāo)體系、用戶增長運(yùn)營指標(biāo)體系建設(shè)、用戶需求洞察研究、營銷運(yùn)營體系建設(shè)等相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
3、有較強(qiáng)的洞察sense和邏輯分析能力，有良好的數(shù)據(jù)敏感度和好奇心，有豐富的數(shù)據(jù)挖掘、分析、清洗和建模的經(jīng)驗(yàn)，熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如聚類、分類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)分析等）解決復(fù)雜的商業(yè)問題，如潛客預(yù)測(cè)、價(jià)值分層、需求預(yù)測(cè)等。
4、需求轉(zhuǎn)移能力較強(qiáng)，可獨(dú)立編制商業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和分析其中隱含的變化和問題
5、精通SQL（HIVE、MySQL等），能高效處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 熟練掌握Python或R進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計(jì)分析、建模（常用庫如pandas, scikit-learn等）和網(wǎng)絡(luò)爬蟲。 熟練使用至少一種主流BI工具（如 Tableau, Power BI, QuickSight 等）進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，熟悉SPSS等統(tǒng)計(jì)工具。
6、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)相關(guān)學(xué)歷背景