数据收集与清洗

• 负责从数据库、业务系统、第三方平台等渠道提取原始数据，确保数据完整性和准确性。

• 对数据进行清洗、去重、转换和标准化处理，构建可分析的数据集。

数据分析与挖掘

• 运用统计分析、机器学习等方法挖掘数据规律，识别业务问题与机会。

• 完成用户行为分析、市场趋势分析、运营效果评估等专题分析，输出 actionable insights。

可视化与报告

• 通过图表、仪表盘（如Power BI、Tableau）直观呈现分析结果，定期输出数据报告。

• 向业务部门和管理层汇报关键发现，支持数据驱动的决策制定。

业务支持

• 与市场、运营、产品等部门协作，通过数据分析优化营销策略、用户增长、产品功能等。

• 建立业务关键指标（KPI）监控体系，预警异常波动并定位原因。

模型与工具开发

• 构建预测模型（如销售预测、用户流失预警）或数据工具，提升分析效率。

• 维护和优化数据分析流程，推动自动化解决方案落地。