• 运用统计学方法《如回归分析、聚类、決策树等〉及机器学习算法，构建预测模型、用户画像标签体系，挖掘数据场景化应用价值；

• 针对用户运营和保客营销的业务场景（如用户行为、标签痕迹等）进行专项分析，根据不同的业务部门的多维业务场景，提供定制化的数据分析服务；

• 设计数据埋点方案，规划数据仓库架构，支持业务端数据需求的产品化落地；

• 参与数据平台或工具的开发与选代，优化分布式系统性能，提升数据处理效率；

• 对接业务部门，将数据分析结果转化为可视化报告或BI工具看板，辅助管理层决策；

• 主导或参与数据驱动型项目，协调技术、产品、运营团队完成数据需求落地；

• 制定数据治理规范，推动数据安全与合规管理。