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1.數(shù)據(jù)分析與洞察 -統(tǒng)籌公司各業(yè)務線（銷售、供應鏈、市場、客戶等）的數(shù)據(jù)分析需求，搭建核心指標體系，定期輸出業(yè)務洞察報告。 -通過數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計分析，識別業(yè)務增長點與潛在風險，為管理層提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持。 2.數(shù)據(jù)模型開發(fā)與優(yōu)化 -主導業(yè)務場景下的數(shù)據(jù)建模（如用戶分層、銷量預測、庫存優(yōu)化、客戶生命周期管理），設計并落地機器學習算法。 -持續(xù)優(yōu)化模型性能，結(jié)合業(yè)務反饋迭代更新，提升預測準確率與業(yè)務應用價值。 3.數(shù)據(jù)平臺與工具建設 -協(xié)同技術團隊搭建和維護數(shù)據(jù)倉庫、BI可視化平臺（如Tableau、Power BI），提升數(shù)據(jù)使用效率。 -推動數(shù)據(jù)工具在業(yè)務部門的普及，提供培訓與技術支持，確保數(shù)據(jù)工具的有效落地。 4.跨部門協(xié)作與指導 -深入業(yè)務一線，與銷售、運營、采銷、倉儲物流等部門緊密合作，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的業(yè)務策略。 -指導業(yè)務團隊制定數(shù)據(jù)監(jiān)測方案，建立數(shù)據(jù)復盤機制，推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的精細化運營。 5.數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量管控 -制定數(shù)據(jù)清洗、整合規(guī)范，確保數(shù)據(jù)源的準確性與一致性。 -監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量，建立異常數(shù)據(jù)預警機制，保障分析結(jié)果的可靠性。 6.項目管理與創(chuàng)新探索 -主導數(shù)據(jù)相關項目（如精準營銷模型、供應鏈智能補貨系統(tǒng)）的全周期管理，確保高效交付。 -探索AI/大數(shù)據(jù)技術的前沿應用（如自然語言處理、圖像識別），挖掘業(yè)務場景創(chuàng)新機會。 任職要求： 1.教育背景 -本科及以上學歷，計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)科學、商業(yè)分析等相關專業(yè)。 2.工作經(jīng)驗 -5年以上數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗，1-3年團隊管理或項目主導經(jīng)驗，有商貿(mào)/零售行業(yè)經(jīng)驗優(yōu)先。 -具備從0到1搭建數(shù)據(jù)模型并成功落地的案例（如通過模型優(yōu)化實現(xiàn)GMV提升10%+）。 3.技術能力 -精通SQL、Python/R，熟練使用Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理工具。 -熟悉機器學習算法（回歸、聚類、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡）及框架（Scikit-learn、TensorFlow）。 -掌握數(shù)據(jù)可視化工具（Tableau、Power BI），了解云平臺（AWS/Azure/阿里云）數(shù)據(jù)服務。 4.業(yè)務理解 -熟悉商貿(mào)行業(yè)核心業(yè)務邏輯（如供應鏈管理、渠道分銷、客戶復購率分析），能快速定位數(shù)據(jù)與業(yè)務的結(jié)合點。 -具備商業(yè)敏感度，能夠通過數(shù)據(jù)解讀市場趨勢、用戶行為及競爭動態(tài)。 5.軟性要求 -出色的邏輯思維與問題解決能力，能獨立完成復雜分析任務。 -優(yōu)秀的溝通能力，擅長將技術語言轉(zhuǎn)化為業(yè)務建議。