一、岗位职责
1、数据处理与清洗：负责从多种数据源（如数据库、文件系统、API 接口等）收集、整合业务数据，运用 Python 编写高效的数据清洗脚本，识别并处理数据中的缺失值、异常值和重复数据，确保数据的准确性、完整性和一致性，为后续分析提供可靠的数据基础。例如，在处理电商业务数据时，通过 Python 的 pandas 库对海量订单数据进行清洗，纠正错误的商品编码和价格数据，保证数据质量。
2、数据分析与建模：深入理解业务需求，运用 Python 的数据分析和统计建模库（如 Numpy、Scipy、Statsmodels 等）对数据进行探索性分析，挖掘数据背后的规律和趋势，构建数据分析模型（如回归模型、聚类模型、分类模型等），为业务决策提供数据支持和量化依据。比如，针对市场营销活动，利用 Python 构建用户细分模型，帮助市场团队精准定位目标客户群体，提高营销活动的投资回报率。
3、数据可视化：使用 Python 的数据可视化库（如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等）将复杂的数据结果以直观、易懂的图表（如柱状图、折线图、饼图、热力图等）、仪表盘等形式呈现出来，使业务团队能够清晰地理解数据洞察，从而更好地制定决策。例如，为管理层制作月度业务数据可视化报告，以可视化方式展示关键业务指标的变化趋势和业务运营情况。
4、数据报告撰写：根据数据分析结果，撰写详细、准确且具有可读性的数据分析报告，清晰阐述分析目的、方法、结果及建议，为业务部门提供有价值的决策参考。报告内容应包括对数据趋势的解读、问题的诊断以及针对性的解决方案建议。例如，在完成季度销售数据分析后，撰写销售数据分析报告，指出销售增长或下滑的原因，并提出相应的改进措施。
5、与业务团队协作：与业务部门紧密合作，深入了解业务流程和痛点，提供数据驱动的解决方案，协助业务团队优化业务流程、提升业务绩效。参与业务项目的需求调研和方案设计，确保数据分析工作与业务目标保持一致。例如，与产品团队合作，通过数据分析评估产品功能的使用情况，为产品优化提供数据依据。
二、任职要求
1、教育背景：本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学、数据科学、信息管理与信息系统等相关专业优先。
2、Python 技能：精通 Python 编程语言，熟练掌握 Python 的数据分析相关库，如 pandas、Numpy、Scipy、Matplotlib、Seaborn 等，能够运用 Python 进行数据处理、分析、建模和可视化工作。具备丰富的 Python 项目实践经验，能够独立完成复杂的数据处理和分析任务。例如，能够使用 pandas 高效处理大规模数据集，利用 Scikit - learn 库进行机器学习模型的构建和训练。
3、数据处理与分析能力：具备扎实的数据处理和分析能力，熟悉数据挖掘和统计分析方法，能够运用数据分析工具和技术从海量数据中提取有价值的信息，发现数据中的规律和趋势，并提出有效的解决方案。能够熟练运用 SQL 进行数据库查询和数据提取，对数据库管理系统有一定的了解。例如，通过 SQL 从企业数据库中提取所需数据，再运用 Python 进行深入分析。
4、沟通与协作能力：良好的沟通能力和团队协作精神，能够与不同部门的人员进行有效的沟通和协作，将复杂的数据结果以通俗易懂的方式传达给非技术人员。具备较强的问题解决能力和学习能力，能够快速适应不断变化的业务需求和技术环境。例如，在跨部门项目中，能够与业务部门、技术部门等各方面人员协同工作，共同推动项目进展。
5、行业经验（加分项）：具有行业相关数据分析经验者优先考虑。了解行业业务流程和数据特点，能够更快地理解业务需求，提供更贴合实际的数据分析解决方案