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更新于 8月14日

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數(shù)據(jù)價值分析師

9000-12000元

牡丹江東安區(qū)
3-5年
大專
全職
招1人

職位描述

SQLPower-BITableauRHive數(shù)據(jù)價值3數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)價值數(shù)據(jù)價值分析師云計算/大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)價值分析師是聚焦于數(shù)據(jù) “價值轉(zhuǎn)化” 的核心崗位，其核心職責(zé)是通過系統(tǒng)化分析，識別數(shù)據(jù)的潛在價值、量化數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)的影響、推動數(shù)據(jù)價值在實際業(yè)務(wù)場景中落地，并持續(xù)評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值變化，最終實現(xiàn) “數(shù)據(jù)→價值→業(yè)務(wù)增長” 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)能帶來什么價值”“如何讓數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值”。.

崗位職責(zé)：

一、高價值數(shù)據(jù)的識別與定位：

1、基于企業(yè)業(yè)務(wù)目標(biāo)（如營收增長、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值的數(shù)據(jù)資源

2、建立 “數(shù)據(jù)價值評估框架”，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”（是否能在多場景應(yīng)用）、“時效性”（數(shù)據(jù)的新鮮度對價值的影響）等維度對數(shù)據(jù)進(jìn)行分級，優(yōu)先聚焦高價值數(shù)據(jù)的深度挖掘。

二、數(shù)據(jù)價值的量化與建模

1、構(gòu)建量化模型，將數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化為可衡量的業(yè)務(wù)指標(biāo)：對用戶行為數(shù)據(jù)，通過回歸分析計算 “每 1% 的用戶行為數(shù)據(jù)完善度提升，可帶動營銷轉(zhuǎn)化率提升 X%”；對供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，通過成本效益模型測算 “庫存數(shù)據(jù)的實時更新，可減少 Y% 的滯銷庫存損失”

2、合業(yè)務(wù)場景設(shè)計 “數(shù)據(jù)價值儀表盤”，動態(tài)展示數(shù)據(jù)對核心指標(biāo)（如營收、利潤、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)對客單價的提升效果”。

三、數(shù)據(jù)價值的業(yè)務(wù)落地與驅(qū)動

1、針對識別出的高價值數(shù)據(jù)，設(shè)計具體的價值轉(zhuǎn)化路徑，并推動業(yè)務(wù)部門落地

2、解決數(shù)據(jù)價值落地中的障礙：如數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致的價值無法釋放（推動跨部門數(shù)據(jù)打通）、業(yè)務(wù)部門對數(shù)據(jù)應(yīng)用的抵觸（通過小范圍試點驗證價值，再逐步推廣）.

四、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的動態(tài)評估與優(yōu)化

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

2、基于評估結(jié)果優(yōu)化數(shù)據(jù)策略：對價值下降的數(shù)據(jù)減少投入，對新興高價值數(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，大專以上學(xué)歷；

2、有當(dāng)?shù)厥锌h域政府、營商局、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、價值轉(zhuǎn)化思維以及跨部門溝通能力

4、掌握數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析（如假設(shè)檢驗、回歸分析）、機(jī)器學(xué)習(xí)（如聚類、預(yù)測模型）等工具與方法，能通過技術(shù)手段量化數(shù)據(jù)價值；熟練使用 SQL、Python（Pandas/Scikit-learn）