1.数据体系构建与决策支持：负责网络货运全业务链数据的采集、清洗、整合及深度分析，搭建多维度数据指标体系（如运输成本、时效、装载率等）；通过数据建模与趋势预测，精准定位业务痛点与增长机会，为资源调配及运营优化提供全周期数据支撑。
2.运费结算合规性审核：建立标准化运费审核流程，对平台客户运费支付申请及关联文件（合同、运单、发票等）进行全链路合规性校验，确保数据完整性、逻辑一致性与财务合规性；针对异常数据即时联动业务部门核查，保障结算流程高效透明。
3.关键运营指标诊断与问题定位：聚焦运输成本效益（如分线路 / 车型 / 客户的成本分摊模型）、履约效率（准点率、破损率、空驶率）等核心指标，运用多维数据分析工具（如 SQL、SPSS等）进行动态监测与归因分析；敏锐捕捉数据异常信号（如区域订单量波动、成本突增等），输出问题清单及风险预警，推动跨部门协同改进。
4.数据产品化与可视化输出：定期编制高质量数据报告（周 / 月运营分析报告、专项问题诊断报告等），结合图表可视化（运输费用热力图、时效 KPI 趋势表、客户贡献度矩阵等）呈现数据洞察；搭建动态数据看板，实时追踪业务健康度，为管理层决策提供直观、可落地的参考依据。
5.业务赋能与流程优化：持续监测业务关键指标波动，通过漏斗分析、归因模型等挖掘潜在增长点与风险点，形成数据驱动的机会点清单；针对运输流程、市场营销策略等提出系统性优化方案（如线路规划迭代、客户分层运营建议），推动数据价值向业务效能转化。
6.跨部门协作与数据治理：协同财务部门完成运费结算对账、成本分摊报表及审计所需数据资产的标准化输出，确保财务数据与业务数据的口径统一；配合审计流程提供全链路数据轨迹追溯，保障数据合规性；同时高效响应上级交办的临时性数据需求，支撑多场景决策落地。
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