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教育工作者數據分析師（模板14篇）篇一
6、完善數據評估機制，推動公司的數據化運營。
1、統計學、經濟學、計算機相關專業，本科以上學歷，5年以上數據經驗；
4、有過搭建數據分析體系經歷，有獨立開展分析研究項目經驗；
5、良好的商業嗅覺和數據敏感度，豐富的`數據分析經驗，能從海量數據提煉核心結果；
6、具備良好的抗壓能力、溝通能力和團隊精神。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇二
職責：
1.對運營數據進行監控分析，根據數據情況快速有效的定位問題并提出解決方案;。
3.完善數據分析標準體系與分析模型，并向業務人員提出需求;。
6.從業務運作視角出發，對數據監測系統進行功能優化，通過各類數據分析發現業務趨勢，輸出公司所需的報告，反饋至各業務人員進行落地。
任職資格：
1.計算機、統計學、會計、數學相關專業本科及以上學歷;。
2.熟悉數據庫基本編程及sql語言，熟悉海量數據處理和性能優化;。
3.熟練使用python語言中pandas數據分析包;。
5.具有1年以上咨詢公司、運營商經營企劃/數據分析等相關工作經驗;。
6.掌握數據分析基本流程，要有敏銳的數據感覺，良好的快速學習吸收能力。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇三
職責：
1.定期做公司電商平臺店鋪的運營數據統計、數據整理并向上級匯報;。
2.借助公司已有的系統軟件整理成本，利潤等數據;。
5.建立完善的商品數據庫，為后期數據統計工作提供支持;。
6.其他上級臨時交付的工作任務。
任職要求：
1.大專及以上學歷有半年以上統計工作經驗;。
3.工作認真積極進取有較強的工作責任感和事業心有強烈的集體認同感和團隊合作精神。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇四
5、參與推薦系統建設，直接向cto匯報。
1、全日制大學本科及以上學歷，數學、統計、計算機等相關專業；
2、3年以上數據統計相關經驗；
3、強烈的責任心，良好的溝通能力，細致耐心的工作態度，為人開朗樂觀；
4、良好的學習能力，邏輯清晰，對數據敏感；
5、具有簡單開發與數據挖掘算法基礎優先優先。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇五
2、負責處理客戶的現場咨詢、環境分析研判指導、數據分析指導、專家會商等需求;。
3、負責區域大氣污染成因分析指導及分析報告模板編制;。
4、負責協助重要項目實施的.技術指導和技術支撐工作。
1、大氣科學、環境科學、大氣物理或氣象等相關專業博士，或碩士特別優秀者;。
2、掌握大氣污染理論，對污染擴散模型、污染預警、污染溯源等技術有實踐經驗;。
4、要求創新能力強，善于利用新方法新工具解決新問題;。
5、具有較強的邏輯分析能力和文字表達能力，善于和人交流。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇六
4、推動用戶與銷售經營生產數據的.融合通過用戶指標、跨部門數據合作等不斷推進用戶數據應用。
1、本科學歷，數學、統計學、計算機相關專業；
4、熟悉主流的數據分析方法（回歸分析、關聯分析、預測分析等）及數據統計模型。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇七
4、研究用戶畫像、定期進行用戶行為數據分析、梳理產品使用的核心場景，提高市場投放和運營策略的收益能力。
1、全日制本科學歷及以上，2年以上相關經驗;
2、熟悉在線教育行業;有基本數據運營的知識，有互聯網平臺相關工作經驗;
3、有使用易觀千帆、七麥數據等第三方數據平臺的實戰項目經驗;
4、有使用神策、微信小程序、growingio等數據分析工具的使用和有埋點經驗;
6、能快速掌握業務知識，發現問題，分析問題并提出解決方案;
7、具有良好的溝通能力及抗壓能力;有優秀的團隊合作意識，善于溝通協調各部門合作。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇八
數據分析師大多是支撐運營和決策的，但是大多都是提供數據，分析的較少。我說的分析是給出意見的分析。近期，我也在招聘數據分析師，遇到一些問題，來面試的朋友，要么就是工具的使用者，業務非常不熟悉。要么是就是鏈條太短，只是做網站端和銷售端，對供應鏈、客服等非常不熟悉。
這個題目就是開放的問一個銷售問題，看分析師如何給出相關的意見或者建議。當然這不是分析范疇，但是我覺得分析師既然是做運營支撐、甚至決策，那么一些基礎的銷售理念是應該有的。
題目：100斤蘋果怎么賣，可以賣的錢又多，賣的又快?
開題：此題目意在說如何從商品的角度去考慮如何銷售的問題，傳統的銷售方式就是經典的4p理論。渠道，商品，價格，促銷。而此問題意在從商品，價格，促銷的角度去問面試者問題。
題注：
1. 如果回答者答的問題說的過多，比如說渠道如何做，如果做售后，如何二次營銷，范圍就擴大了。
2. 如果回答者的回答過于泛，或者理論的東西比較多，或者聽著非常正確而不給出解決方案，那不適合一線分析師。
上面兩項是減分項。
刀刀的解答：
1、渠道是重要
用戶考慮暫且放在渠道里，因為用戶必須依賴渠道實現鏈接。但就此問題來說，有點跑題，問的是賣蘋果，用戶考慮一般先考慮需求和消費場景，所以不分享渠道的做法。
2、商品自己分堆
最簡單，一堆貴，一堆便宜。蘋果不分揀。賣個差不多再重分，46開分。
解讀：利用價格做出價格歧視的感念，同時告訴消費者4的商品比較好賣，這樣一個明確的指向。
3、商品拆分
按好壞分堆，好蘋果貴30%。其余的分兩堆，一般的常規賣，最差的貴50%，并貼上標簽如澀蘋果之類。
解讀：劣質商品只是品質不好，不是不能賣高價，關鍵是你要告訴別人這是稀缺的。真實說明商品特征，不要做多，好的商品還是要高價的，稀缺商品要更貴。一般的商品就這樣買。但是注意結合第四條。
4、時間因素
一般早上要比晚上貴，水果盡量當天賣完，所以在晚上8點后開始半價賣。
解讀：快和多都是必須的，水果隔夜很多都會壞。晚上8點是大家出來遛彎的時候，可以做清倉了。不留呆滯庫存是關鍵，高周轉是關鍵。手里最好留的是鈔票，而不是貨物。
5、地點
這個本來不想說，還是說一下，火車站和汽車站絕對賣不出去，攤位沒有。最重要的是你見過這種地方賣水果的銷售有好的么?好地方在地鐵口，菜市口，學校門口。
解讀：人流多并不代表需求好，菜市場門口絕對比火車站好。為什么，火車站貴這是大家都知道的，再者，誰沒事到火車站去買水果啊。菜市場還是做長久生意的地方，學校門口，地鐵口大家多觀察就知道了。
商品這個東西可以玩的很多。留幾句話：
不要賣貨源不穩定的某類商品。
堅決下架無法銷售占位置的`商品。
主推非標準品。
流行品一定是打折賣的。
via：庖丁的刀(外貿電商分析師。關注外貿電商b2c，國內大型零售電商平臺，資深數據分析師)
隨著大數據概念的火熱，數據科學家這一職位應時而出，那么成為數據科學家要滿足什么條件？或許我們可以從國外的數據科學家面試問題中得到一些參考，下面是77個關于數據分析或者數據科學家招聘的時候會常會的幾個問題，供各位同行參考。
1、你處理過的最大的數據量？你是如何處理他們的？處理的結果。
2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目？你是如何對其結果進行衡量的？
3、什么是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則？
4、什么是：協同過濾、n-grams, map reduce、余弦距離？
6、如何設計一個解決抄襲的方案？
7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用？
8、點擊流數據應該是實時處理？為什么？哪部分應該實時處理？
11、你是如何處理缺少數據的？你推薦使用什么樣的處理技術？
12、你最喜歡的編程語言是什么？為什么？
13、對于你喜歡的統計軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。
14、sas, r, python, perl語言的區別是？
15、什么是大數據的詛咒？
16、你參與過數據庫與數據模型的設計嗎？
17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇？你對于商業智能和報表工具有什么想法？
18、你喜歡td數據庫的什么特征？
22、什么是哈希表碰撞攻擊？怎么避免？發生的頻率是多少？
23、如何判別mapreduce過程有好的負載均衡？什么是負載均衡？
26、為什么樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗算法？
27、你處理過白名單嗎？主要的規則？(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)
28、什么是星型模型？什么是查詢表？
29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？
33、普通線性回歸模型的缺陷是什么？你知道的其它回歸模型嗎？
34、你認為葉數小于50的決策樹是否比大的好？為什么？
35、保險精算是否是統計學的一個分支？如果不是，為何如何？
36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數正態分布的數據案例。給出一個分布非常混亂的數案例。
37、為什么說均方誤差不是一個衡量模型的好指標？你建議用哪個指標替代？
42、你如何建議一個非參數置信區間？
44、什么是歸因分析？如何識別歸因與相關系數？舉例。
45、如何定義與衡量一個指標的預測能力？
47、如何創建一個關鍵字分類？
48、什么是僵尸網絡？如何進行檢測？
50、什么時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟件包更好？
52、什么是概念驗證？
53、你主要與什么樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/it部門的人？有咨詢經驗嗎？與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。
54、你熟悉軟件生命周期嗎？及it項目的生命周期，從收入需求到項目維護？
55、什么是cron任務？
56、你是一個獨身的編碼人員？還是一個開發人員？或者是一個設計人員？
57、是假陽性好還是假陰性好？
58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？分別給案例。
59、zillow’s算法是如何工作的？
60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的fb帳戶？
61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶？
62、你有沒有想過自己創業？是什么樣的想法？
63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎？它將會被什么替代？
65、哪位數據科學有你最佩服？從哪開始？
66、你是怎么開始對數據科學感興趣的？
67、什么是效率曲線？他們的缺陷是什么，你如何克服這些缺陷？
68、什么是推薦引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密測試？如何及什么時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？
70、你認為怎么才能成為一個好的數據科學家？
71、你認為數據科學家是一個藝術家還是科學家？
73、給出一些在數據科學中“最佳實踐的案例”。
74、什么讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋？一個有用的圖形的特征？
75、你知道使用在統計或者計算科學中的“經驗法則”嗎？或者在商業分析中。
76、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是？
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇九
職責：
2、針對運營環節中的問題、薄弱環節和漏洞，做詳細分析報告以及優化方案的推進執行;。
4、數據驅動運營，通過業務數據分析得到有價值的信息，為公司運營決策、產品方向、運營策略提供數據支持。
任職要求：
2、三年(含)以上數據分析或運營管理的相關工作經驗;。
6、熟悉報表工具，并可以熟練設計并開發報表;。
7、具有互聯網業務行業項目經驗的相關經驗者優先考慮，有用戶行為數據分析經驗者、團隊管理或新人指導經驗者優先。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇十
數據分析師需要使用數據庫技術和統計分析軟件，對企業內外部的業務數據進行處理、清洗和分析。以下是本站小編整理的數據分析師崗位的職責。
職責：
1.每日統計退貨商品明細，周報退貨分析至上級，后期跟進采購部處理進程以及結果;。
3.周報供應鏈健康情況：資金占比分布，庫存狀態，供應商風險;。
5.日跟蹤訂單入庫付款情況，將情況日報至上級;。
7.協助上級進行財務審核等工作。
任職要求：
2、有獨立進行數據分析項目，特別是電商行業數據分析的優先考慮;。
3、具有較強的數據分析能力和嚴密的邏輯思維，擅于通過數據分析發現業務規律;。
5、具備較強的溝通能力以及工作主動性，能協調帶動團隊共同努力;。
6、熟悉java或其他編程優先考慮。
職責：
2、協助銷售部制定年度、季度、月度地區性銷售目標，并追蹤銷售目標完成進度;。
3、各類業務數據分析匯總、趨勢分析，為流程改善和業務發展提供數據支持;。
4、監督、推動部門各項工作的執行;。
任職資格：
1、本科及以上學歷，具有金融、經濟管理類專業優先;。
2、2年以上戰略研究相關工作經驗，具備戰略規劃、業務規劃、分析研究經驗者優先。
4、對數據敏感，擅長數據分析，能擅寫運營分析報告;。
5、具備大型集團或企業戰略運營管理相關工作經驗者優先。
職責：
1.負責統計公司每天的數據報表，協助其他分公司完成需要的數據報表。
2.對項目及相關數據進行分析、挖掘，制作數據報表。
任職要求：
1.大專及以上學歷，有英語基礎的優先考慮。
2.年齡29歲以下，無專業和經驗限制。
3.工作細心、耐心，具有出色的邏輯能力和對數據的敏感度，思維嚴謹。
4、熟悉office軟件的常用功能，尤其熟練運用excel圖表及數據處理。
5、有較強的理解能力、溝通能力及語言表達能力。
職責。
1.定義業務人員行程數據標準，數據指標以及使用規則。
2.收集和管理業務人員日常行程數據，整理成報表。
3.分析業務人員行程，總結其中的問題，提出業務人員行程改進方法。
4.統計業務人員業績、單量等相關數據，綜合業務人員日常行程，提出優化方法。
5.領導交代的其他事項。
任職要求：
2.熟練使用excel各種統計分析公式。
3.責任心強，對工作認真。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇十一
銷售數據分析師負責電商商品運營及數據分析并編制報表.對公司整體銷售與庫存數據分析。下面是本站小編為您精心整理的銷售數據分析師的職責。
1.在sis部門經理領導下開展工作。
4.主動從各模式橫向比較的數據分析中發現問題，提出解決方案。
9.具有良好的與各銷售單位、營業所溝通的技巧，以正確的管理理念服務于一線。
10.完成領導交辦的工作。
11.模式費用審核在規定時間內反饋。
12.完成領導交辦的其他任務。
職責。
1、負責收集，反饋，整理，分析相關銷售數據;。
2、配合進行各項項目管理及數據分析，參與實施過程及進度效率的管控;。
3、建立報表制度、定期發布數據分析報告，不定期開展數據專項研究;。
4、完成其他上級交辦的任務。
任職資格。
1、大專以上學歷，兩年以上同類工作經驗;。
2、數據分析能力強，能熟練運用和制作相關報表;。
3、具良好的溝通與協調能力，學習和表達能力強;。
4、責任心較好，能承擔較強的工作壓力。
(一)擬定備貨計劃。
1、根據業務員所分管區域及所管轄經銷商的申請計劃和公司庫存及銷售情況編制下月進貨計劃表，并交由領導審批。
2、做出進貨成本核算并報備財務人員籌集資金發票。
3、根據制定出的進貨計劃表中機型數量報由倉儲人員準備好下月進貨所需倉位面積。
(二)擬定進貨管理制度。
根據總部下達文件并結合實際情況制定合理進貨制度。
(三)辦理訂貨。
1、根據經銷商提交訂貨單及要貨計劃等其他訂貨所需資料，審核資料完整性及經銷商賬面資金情況，辦理訂貨流程并及時扣款。
2、及時跟蹤機器的生產情況，在機器下線前提前一個禮拜通知經銷商準備提貨并辦理提貨手續。
(四)把關進銷存。
每天及時跟進公司庫存情況及銷售情況，定期做需求表，包括日庫存表，周提貨分析表、月需求分析表。
職責：
1、熟練掌握excel,能流暢使用函數進行計算;。
3、了解零售運營，能夠合理的配貨、調貨、補貨;。
4、積極配合運營部接待代理商，向其介紹商品，做接單分析并合理提出每季買貨意見;。
5、根據每周、日銷售報表進行數據分析，并制作匯總表;。
7、完成領導交給的其他任務。
任職要求：
1、大專以上學歷，工商、統計類相關專業;。
2、一年以上服裝或者零售業貨品進銷存管理經驗，優秀應屆生亦可;。
3、熟悉操作word、excel等辦公軟件及erp系統;。
4、良好的表達和溝通能力;。
5、有較強的執行力;。
6、協助部門主管處理其他日常事務工作。
職責：
2、銷量核查，參與獎金方案設計、計算與分析;。
3、拜訪系統建立更新和維護，跟進拜訪信息的收集和提交，提升信息完成質量;。
4、運用統計分析工具對運營過程的關鍵價值因素進行評價分析;。
6、參與年度銷售指標與人員編制預算，負責跟蹤并反饋銷售隊伍績效分析，跟進銷售部門的kpi管理。
任職要求：
1、大專及以上學歷，數學、統計學、計算機應用等相關專業優先;。
2、熟悉數據分析方法及基礎的業務知識，具備一定的項目管理能力佳;。
5、良好的溝通能力和團隊協作精神，工作細致，責任心強，具有較強的抗壓能力。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇十二
職責：
1、負責搭建與完善和家網精準用戶特征模型，數據營銷獲客模型;。
3、負責梳理數據產品需求，參與數據產品落地與運營;。
4、搭建全面的、準確的、反映業務特征的業務數據指標體系，及時發現與定位業務問題。
任職要求：
1、三年以上互聯網行業數據分析、挖掘與建模經驗;。
2、本科以上學歷，數理統計、市場營銷、廣告相關專業;。
3、良好的內外部溝通協調能力，善于團隊協作，做事主動積極;。
4、對數據敏感、邏輯思維能力強，有清晰的思路和數據建模方法論;。
6、熟練掌握至少一種腳本語言(python/shell/perl/php等);。
7、有對程序化廣告投放策略優化經驗的優先;。
8、有內容運營及內容推薦策略經驗的優先。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇十三
投資分析師是指在黃金生產、流通領域從事投資操作、市場分析、咨詢和投資策略制定與評估的人員，是正確引導黃金投資、防范黃金投資風險、促進黃金市場規范發展的關鍵人物。
他們的主要工作內容有：進行黃金市場和黃金投資戰略的分析、咨詢與規劃;向黃金生產、經營、經紀、投資和代理機構提供黃金價格影響因素分析和價格預測;按照與黃金投資客戶簽訂的代理協議，提供參考性的黃金投資策略;進行黃金投資的風險或收益分析，指導客戶黃金投資;根據客戶需要，代客戶擬定黃金投資計劃等。
投資分析屬于跨學科研究，從業要掌握多個領域的知識和技能：具有良好的國際政治、經濟、金融知識結構，熟知黃金，貨幣理論，掌握一套完整而獨特的黃金價格預測方法，并能夠熟練運用這些理論和方法進行黃金市場深度分析;比較準確的預測影響黃金價格的主要因素，預測黃金價格走勢;把握住機會，在實際操作中取得實實在在的效益;能夠擬定黃金生產、冶煉、加工和流通企業發展戰略規劃，能夠從事黃金市場和黃金投資戰略分析與咨詢。助理分析師主要負責黃金投資交易的具體操作、資金清算、信息收集整理、技術分析等。
與股票、房產相比，黃金無論在哪個國家、哪個年代，都是變現能力極強的硬通貨。其不僅具有保值功能，而且從長期投資來看，具有不錯的增值空間。
一項對月收入3000元以上的市民的調查顯示，近40%的被調查者對投資黃金有相當濃厚的興趣，這其中有近1/3的人愿意用20%以上的個人資產進行黃金投資。專家預計，未來還將有相當很大一部分投資者進入黃金市場，個人炒金將呈現極大的魅力。
中國黃金產量達270491噸，同比增長12.67%，創歷史最高。中國黃金產量已從世界第四躍升為世界第二。隨著上海黃金交易所黃金投資業務向社會開放，群眾可以通過商業銀行或投資代理機構進行黃金投資。黃金是迄今最快捷、最方便的投資渠道之一，投資黃金的人員會迅速增加，他們迫切需要黃金投資分析師的策劃和指導。
目前，國內黃金行業(包括黃金生產、加工、流通和黃金投資與投資咨詢)的從業人員達130萬人，而在黃金經營企業(金礦、黃金加工企業、黃金飾品店)和金融系統(上海黃金交易所、各大商業銀行)從事與黃金投資相關的分析人員數量估計在萬人左右。
黃金投資行業這個朝陽行業未來的幾年將會迎來一個迅速的發展期，會有很廣闊的發展的前景。黃金投資分析師不僅能幫助普通投資者降低風險，還能像股市上的證券分析師那樣，為投資者提供價格預測、風險管理、投資咨詢、代理理財等多項服務，從而讓炒金族獲得更大收益。
中國投資黃金的人群據估算已經超過100萬人。與為數甚眾的證券業分析師相比，黃金投資分析師這一職業屬于新興事物，專業的黃金投資分析師人才相當匱乏。黃金投資分析師職業的確立是行業發展的需要，是我國金融改革和開放的需要，是提高國家金融安全的需要，是我國社會主義經濟建設水平提高的需要。
盡管黃金投資分析師的前景看好，但從事這個職業并不那么輕松，因為黃金市場與匯市、油市、股市聯動，還與國際政治因素密切相關，影響金價的因素非常復雜，預測金價遠比預測股票價格要難得多，其要求不比證券分析師差多少。內資行業與外資的相關專業人士的差距也非常大，迫切需要通過大量的實踐經驗，閱歷的積累，提升個人的專業素質與職業眼界，提高職業競爭能力。
黃金投資分析師的收入來源于三個部分：一是任職單位發放的固定年薪及分紅，二是為投資者提供的專項咨詢服務，三是個人投資的收入。據了解，像上海、廣州、北京等目前炒金發達地區，黃金投資分析師的月薪幾乎都在萬元以上，甚至個別專為大客戶服務的人月收入超過5萬元。
教育工作者數據分析師（模板14篇）篇十四
職責：
1、協助分析師搜集行業相關信息，為相關需求者提供更準確的信息。
2、協助部門經理完善部門管理制度。
4、對基本面、技術面進行分析研究，給出行情走勢分析和判斷，撰寫研究報告上交公司，
5、分析大盤行情走勢，為其他部門提供有價值的信息。
任職要求：
2、熱愛金融行業，有勵志于長期發展這個行業的意愿，
3、接受公司安排的免費、統一的專業學習培訓。
4、具有良好的人品與職業操守，踏實細致的工作作風，良好的溝通能力和團隊合作精神。