1. 业务理解与数据支持

深入了解档案接收、整理、数字化、保管、利用等全业务流程，识别关键业务环节的数据痛点与价值点。

协助收集、清洗、整理来自档案数字化、管理系统、利用记录等多源异构数据，为分析奠定基础。制作常规业务数据报表和可视化看板，支持部门日常运营监控。

2.数据挖掘与分析

运用统计学、机器学习等方法，对档案数据进行探索性分析（EDA），发现数据规律、趋势和异常。参与设计并实施数据挖掘项目，例如：档案利用行为模式分析、档案价值评估模型构建、档案主题自动分类/聚类、关键词提取与知识图谱初步构建、档案数字化质量预测等。

3.价值洞察与报告

将分析结果转化为清晰、简洁、可操作的业务洞察，编写分析报告，向业务和技术团队进行有效沟通。探索档案数据在客户服务优化、运营效率提升、风险控制、历史研究支持等方面的潜在应用价值。

4.工具与流程优化

学习并掌握数据分析工具（如Python, R, SQL等）和可视化工具（如Tableau, Power BI等）。在实践过程中，主动思考并提出数据采集、处理或分析流程的优化建议。

参与内部数据工具或小型分析应用的开发或测试（根据个人发展和技术能力）。

任职要求

1.教育背景

本科及以上学历，计算机科学、统计学、应用数学、信息管理、数据科学、人工智能、档案学（需有较强数理和编程背景）等相关专业优先。

“双一流”建设高校或985院校毕业生优先考虑。

2.核心能力与特质

极强的学习能力： 渴望并能够快速学习档案业务知识、新的数据分析技术、算法和工具。对技术发展保持高度敏感。

强大的自驱力： 目标导向，积极主动，能够在复杂或模糊的任务中独立探索解决方案，不满足于现状，持续追求优化和提升。

务实精神： 脚踏实地，注重分析结果的实际业务价值和应用落地。具备良好的问题解决能力，能将复杂问题拆解并有效执行。

逻辑思维与分析能力： 具备优秀的逻辑推理、批判性思维和量化分析能力，能够从数据中洞察本质。

沟通协作： 良好的书面和口头沟通能力，能够清晰表达技术概念和分析结果，具备团队合作精神。

技能基础 (具备以下部分或潜力)：

扎实的数理统计基础。

Excel高级功能是基础。熟练或者精通SQL、Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn等用于数据处理、分析、建模）、R。掌握Tableau, Power BI, Qlik, 或Python库（Matplotlib, Seaborn, Plotly），便于用于制作清晰、专业的分析报告。 熟悉关系型数据库以及可能涉及的NoSQL数据库。了解常用的数据挖掘、机器学习算法原理（如分类、回归、聚类、关联规则等）。

其他：

对档案管理、知识管理或信息利用领域有兴趣者优先。

优秀的责任心、抗压能力和职业道德。