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更新于 8月22日

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舉報

數據價值分析師

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數據價值3數據分析數據價值數據價值分析師云計算/大數據

數據價值分析師是聚焦于數據 “價值轉化” 的核心崗位，其核心職責是通過系統(tǒng)化分析，識別數據的潛在價值、量化數據對業(yè)務的影響、推動數據價值在實際業(yè)務場景中落地，并持續(xù)評估數據資產的價值變化，最終實現(xiàn) “數據→價值→業(yè)務增長” 的閉環(huán)。與傳統(tǒng)數據分析師相比，該崗位更強調 “價值導向”—— 不僅關注 “數據是什么”，更聚焦 “數據能帶來什么價值”“如何讓數據創(chuàng)造價值”。.

崗位職責：

一、高價值數據的識別與定位：

1、基于企業(yè)業(yè)務目標（如營收增長、成本降低、效率提升），從海量數據中篩選出具有高潛在價值的數據資源

2、建立 “數據價值評估框架”，從 “業(yè)務關聯(lián)性”（數據與核心業(yè)務的關聯(lián)度）、“可復用性”（是否能在多場景應用）、“時效性”（數據的新鮮度對價值的影響）等維度對數據進行分級，優(yōu)先聚焦高價值數據的深度挖掘。

二、數據價值的量化與建模

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

2、合業(yè)務場景設計 “數據價值儀表盤”，動態(tài)展示數據對核心指標（如營收、利潤、用戶留存）的貢獻值。例如：在金融行業(yè)，展示 “客戶信用數據對壞賬率的降低幅度”；在電商行業(yè)，展示 “商品推薦數據對客單價的提升效果”。

三、數據價值的業(yè)務落地與驅動

1、針對識別出的高價值數據，設計具體的價值轉化路徑，并推動業(yè)務部門落地

2、解決數據價值落地中的障礙：如數據孤島導致的價值無法釋放（推動跨部門數據打通）、業(yè)務部門對數據應用的抵觸（通過小范圍試點驗證價值，再逐步推廣）.

四、數據資產價值的動態(tài)評估與優(yōu)化

1、定期評估數據資產的價值變化，分析價值波動原因（如業(yè)務模式調整、數據質量下降、新場景出現(xiàn)）