职位描述
核心职责
1. 数据治理与项目管理
需求与进度管理： 协助梳理和把控对接数仓的需求，建立清晰的需求排期与进度追踪机制，确保项目按时交付。
文档体系优化： 负责现有数据口径文档的梳理与重构，将晦涩的技术定义转化为业务可读性强、标准化的数据字典，降低沟通成本。
质量监控体系： 搭建数据质量监控流程，负责上游数据提取的准确性校验及看板刷新时效性监控，确保业务方看到的是“真实、及时”的数据。
2. 业务看板体系搭建
基建搭建： 对接产品侧与投放侧的业务需求，利用 PowerBI 搭建并维护自动化的核心指标看板。
价值闭环： 确保看板设计不仅是为了展示数据，而是能直接反映业务现状，并能收集业务反馈进行持续迭代。
3. 专题分析与增长挖掘
异动分析： 针对日常业务数据波动（如DAU、留存、ROI等），运用统计学方法进行归因分析，快速定位问题根源。
策略落地： 基于现状及增长目标，运用机器学习算法或统计模型挖掘潜在增长点，输出具有可行性的分析报告，并推动业务部门落地解决。任职要求
任职要求
1. 硬性技能
编程与工具：熟练使用 Python进行数据清洗与建模；熟练掌握 SQL 进行数据提取；精通 PowerBI 及 Excel 进行数据可视化与报表制作。
统计学基础： 具备扎实的统计学基础，理解 A/B Test 的设计原理、假设检验及结果评估方法。
算法能力： 熟悉常见的机器学习算法（如回归、聚类、决策树等）及其在商业场景（如用户分层、流失预测）中的应用逻辑。
2. 软性素质
业务拆解能力： 具备极强的问题拆解能力，能够将模糊的业务痛点转化为具体的数据分析框架。
结果导向： 拥有数据闭环意识，分析不仅停留在结论，更看重方案的落地与后续反馈。
沟通与抗压： 逻辑清晰，能够与投放、算法及数仓技术人员高效对齐。
3. 教育背景
统计学、计算机科学、数学、经济学或相关专业本科及以上学历（在读）需保证每周至少4天的实习时间，持续 半年以上。
