1、數據收集與清洗:收集多個數據源(如數據庫、API、第三方平臺)數據;清洗和整理數據,確保數據的準確性和完整性;參與制定制定數據收集及清洗相關規(guī)范。
2、數據分析與挖掘:使用統(tǒng)計分析、機器學習等方法對數據進行分析,發(fā)現業(yè)務趨勢和規(guī)律;構建數據模型,預測業(yè)務結果或用戶行為。
3、數據可視化與報告:使用可視化工具(如Tableau、Power BI)制作數據報告和儀表盤;定期向管理層和業(yè)務部門提供數據分析報告,支持決策;負責構建關鍵數據可視化AI能力。
4、業(yè)務支持與優(yōu)化:與業(yè)務部門合作,理解業(yè)務需求,提供數據支持。
5、數據工具與平臺維護:維護和優(yōu)化數據分析工具和平臺;探索和引入新的數據分析技術和工具。
6、數據治理與質量管理:參與數據治理工作,確保數據的準確性和一致性,制定數據質量標準,監(jiān)控數據質量。