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1.負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)清洗、整合及深度分析，利用SQL、Python等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與可視化； 2.搭建業(yè)務(wù)分析模型(如用戶分群、歸因分析、預(yù)測(cè)模型等)，輸出可落地的分析報(bào)告； 3.參與數(shù)據(jù)看板、報(bào)表系統(tǒng)的搭建與優(yōu)化，提升業(yè)務(wù)方數(shù)據(jù)使用效率； 4.推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程與數(shù)據(jù)質(zhì)量； 5.跨部門(mén)協(xié)作，與產(chǎn)品、開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，確保數(shù)據(jù)需求高效落地； 6.向非技術(shù)團(tuán)隊(duì)清晰傳達(dá)分析結(jié)果，推動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化； 7.深入理解業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持與分析建議； 8.與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，識(shí)別關(guān)鍵業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程與策略。