1、數(shù)據(jù)收集與清洗:收集多個數(shù)據(jù)源(如數(shù)據(jù)庫、API、第三方平臺)數(shù)據(jù);清洗和整理數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性;參與制定制定數(shù)據(jù)收集及清洗相關規(guī)范。
2、數(shù)據(jù)分析與挖掘:使用統(tǒng)計分析、機器學習等方法對數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)業(yè)務趨勢和規(guī)律;構建數(shù)據(jù)模型,預測業(yè)務結果或用戶行為。
3、數(shù)據(jù)可視化與報告:使用可視化工具(如Tableau、Power BI)制作數(shù)據(jù)報告和儀表盤;定期向管理層和業(yè)務部門提供數(shù)據(jù)分析報告,支持決策;負責構建關鍵數(shù)據(jù)可視化AI能力。
4、業(yè)務支持與優(yōu)化:與業(yè)務部門合作,理解業(yè)務需求,提供數(shù)據(jù)支持。
5、數(shù)據(jù)工具與平臺維護:維護和優(yōu)化數(shù)據(jù)分析工具和平臺;探索和引入新的數(shù)據(jù)分析技術和工具。
6、數(shù)據(jù)治理與質量管理:參與數(shù)據(jù)治理工作,確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性,制定數(shù)據(jù)質量標準,監(jiān)控數(shù)據(jù)質量。