数据价值分析师是聚焦于数据 “价值转化” 的核心岗位，其核心职责是通过系统化分析，识别数据的潜在价值、量化数据对业务的影响、推动数据价值在实际业务场景中落地，并持续评估数据资产的价值变化，最终实现 “数据→价值→业务增长” 的闭环。与传统数据分析师相比，该岗位更强调 “价值导向”—— 不仅关注 “数据是什么”，更聚焦 “数据能带来什么价值”“如何让数据创造价值”。.
岗位职责：
一、高价值数据的识别与定位：
1、基于企业业务目标（如营收增长、成本降低、效率提升），从海量数据中筛选出具有高潜在价值的数据资源
2、建立 “数据价值评估框架”，从 “业务关联性”（数据与核心业务的关联度）、“可复用性”（是否能在多场景应用）、“时效性”（数据的新鲜度对价值的影响）等维度对数据进行分级，优先聚焦高价值数据的深度挖掘。
二、数据价值的量化与建模
1、构建量化模型，将数据价值转化为可衡量的业务指标：对用户行为数据，通过回归分析计算 “每 1% 的用户行为数据完善度提升，可带动营销转化率提升 X%”；对供应链数据，通过成本效益模型测算 “库存数据的实时更新，可减少 Y% 的滞销库存损失”
2、合业务场景设计 “数据价值仪表盘”，动态展示数据对核心指标（如营收、利润、用户留存）的贡献值。例如：在金融行业，展示 “客户信用数据对坏账率的降低幅度”；在电商行业，展示 “商品推荐数据对客单价的提升效果”。
三、数据价值的业务落地与驱动
1、针对识别出的高价值数据，设计具体的价值转化路径，并推动业务部门落地
2、解决数据价值落地中的障碍：如数据孤岛导致的价值无法释放（推动跨部门数据打通）、业务部门对数据应用的抵触（通过小范围试点验证价值，再逐步推广）.
四、数据资产价值的动态评估与优化
1、定期评估数据资产的价值变化，分析价值波动原因（如业务模式调整、数据质量下降、新场景出现）
2、基于评估结果优化数据策略：对价值下降的数据减少投入，对新兴高价值数据（如 AI 生成内容数据物联网设备数据）加大采集与分析力度。
任职资格：
1、25岁以上，大专以上学历；
2、有当地市县域政府、营商局、大数据局民政局、政务数据工作经历者优先
3、有数据分析与建模、深度洞察力、价值转化思维以及跨部门沟通能力
4、掌握数据清洗、统计分析（如假设检验、回归分析）、机器学习（如聚类、预测模型）等工具与方法，能通过技术手段量化数据价值；熟练使用 SQL、Python（Pandas/Scikit-learn）