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1、業(yè)務(wù)問(wèn)題驅(qū)動(dòng)分析:深入理解業(yè)務(wù)需求，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法(包括但不限于統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí))發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、機(jī)會(huì)點(diǎn)，并提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案和建議。
2、數(shù)據(jù)處理與建模:熟練使用 Python(Pandas,wumPy等)和SQL進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的清洗、整合、轉(zhuǎn)換和特征工程。構(gòu)建、評(píng)估和迭代數(shù)據(jù)分析模型(如用戶分群、行為預(yù)測(cè)、效果歸因、異常檢測(cè)等)，運(yùn)用合適的統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題。理解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如回歸、分類、聚類)的原理與應(yīng)用場(chǎng)景，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的模型并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
3、數(shù)據(jù)可視化與洞察傳遞:熟練使用數(shù)據(jù)可視化工具(如Tableau,PowerBI,Iatplotlib/eaborn等)，將復(fù)雜分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為清晰、直觀的可視化報(bào)告和儀表盤，向業(yè)務(wù)
和技術(shù)團(tuán)隊(duì)有效傳達(dá)數(shù)據(jù)洞察。
4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與查詢:熟練使用SQL從各類數(shù)據(jù)庫(kù)(如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)IySQL/PostgresQL，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Redshift/BigQuery 等)中高效提取、整合所需數(shù)據(jù)。了解數(shù)據(jù)庫(kù)基本原理。熟練sql性能調(diào)優(yōu)
5、分析與報(bào)告:撰寫規(guī)范、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)分析報(bào)告，闡述分析思路、方法、結(jié)果和業(yè)務(wù)建議。