一、专业技能

1. 数据处理与分析能力：

熟练掌握数据处理工具，如Excel、SQL、Python（Pandas、NumPy等库）、R等，能够高效地进行数据清洗、转换和整合。具备统计学基础，能够运用描述性统计、推断统计、回归分析等方法对数据进行深入分析。了解数据挖掘技术，如聚类、关联分析等，能够从海量数据中提取有价值的信息。

2. 数据可视化能力：

熟练使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等，能够将复杂的数据以图表形式直观展示。

3. 编程能力：

至少掌握一种编程语言（如Python、R），能够编写脚本和程序进行数据处理和分析。

4. 机器学习知识：

了解机器学习的基本概念和算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等，能够构建和优化预测模型。

二、教育背景

1.要求本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、数据科学、信息管理等相关专业优先。

2.扎实的统计学和数学基础，包括概率论、线性代数、多元统计等。

三、工作经验

要求1年及以上的数据分析、数据处理或相关领域的工作经验；

有特定行业（如保险、金融、电商、互联网等）的数据分析经验者优先。

四、软技能

1. 业务理解能力：

具备良好的业务敏感度，能够理解业务需求，将数据分析与业务目标相结合。

2. 沟通与协作能力：

能够清晰地向非技术人员解释分析结果和业务洞察。

具备良好的团队合作精神，能够与不同部门的团队成员有效协作。

3. 解决问题的能力：

具备独立思考和解决问题的能力，能够针对复杂的数据分析任务提出合理的解决方案，并有效地实施和调整。

4. 持续学习与更新：

数据分析领域发展迅速，需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识和技能，跟上行业最新的发展趋势和技术变化。

五、其他要求

1.对数据敏感，具备探索新业务场景的能力与热情。

2.思维清晰，逻辑性强，主观能动性强，勇于创新和面对挑战。

3.具备良好的自学能力和文档编写能力。