数据分析师实习周记(范例15篇)

数据分析师实习周记(范例15篇)。

✧ 数据分析师实习周记 ✧

尊敬的领导、同事们：

大家好，我是公司的数据分析师XXX。今天非常荣幸向大家汇报我工作的情况并分享一下近期的工作成果和经验心得。

作为一名数据分析师，我的主要工作职责是收集、分析和解释公司的数据，为决策者提供有实际意义的见解和建议。在我担任这个职位的时间里，我对自己提出了一个明确的目标，那就是提高数据分析的准确性和效率，帮助公司更好地应对市场竞争和优化业务流程。

我重点关注了公司的销售数据和客户反馈数据。通过分析销售数据，我发现了一些潜在的市场机会和销售瓶颈，及时向销售团队提供了参考建议，并制定了一些针对性的市场活动方案。同时，我也通过分析客户反馈数据，深入了解客户的需求和偏好，帮助公司更好地调整产品和服务策略，提升客户满意度和忠诚度。

我还积极参与了公司的商业智能平台的构建和优化工作。在这方面，我与IT团队紧密合作，整合了不同系统的数据源，并搭建了一套强大的数据分析工具，帮助公司各个部门更好地运用数据进行业务决策和管理。通过不断地优化平台的功能和性能，我不仅提高了数据分析的准确性和可靠性，还为公司探索更多的业务机会和发展空间。

同时，我也在加强自身的学习和提升。我积极参加行业内的培训和研讨会，不断学习最新的数据分析技术和趋势，保持自己的专业水平和竞争力。在工作中，我也乐于分享我的经验和心得，与同事们一起成长和进步。

作为一名数据分析师，我不仅工作认真负责，还注重团队合作和自我提升。我坚信数据分析在如今信息化的时代具有重要的意义和作用，只有不断提高数据分析的水平和品质，才能更好地指导和支持公司的战略决策和业务发展。

感谢领导和同事们一直以来对我的支持和信任。我会继续努力工作，为公司的发展贡献自己的力量。谢谢！

✧ 数据分析师实习周记 ✧

职责：

1. 负责构建公司数据分析平台，支撑业务专题分析和科学决策;

Growth hacking分析、获客渠道效率分析、用户留存和激活分析，用户Cohort分析，用户CLV价值分析，运营人效分析、供需与运价预测、订单分发策略分析、交易诚信风控分析等等业务分析专题;

3. 研究大数据领域前沿的数据挖掘技术，并应用到业务分析实践中。

任职要求

应用数学、计算机本科及以上学历，金融保险等行业的数据挖掘工作经验;

spark等分布式计算平台，有大规模数据处理和数据分析挖掘经验;熟练掌握SQL、R、SPSS、SAS、Python等数据处理和分析工具;

3. 对数据敏感，逻辑严谨，能快速理解业务，发掘业务场景和数据之间的联系;

诚信、有责任心，具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。

✧ 数据分析师实习周记 ✧

1. 深刻理解公司的产品和业务模式及数据内容，以量化分析的方法驱动决策，通过分析多维度数据，建立客户全生命周期价值管理模型，为不同客户设计优化相应营销和产品策略，满足客户需求同时达到公司业务和盈利增长;

2. 通过定量分析的方法从业务全流程发现优化改进点，跟踪产品的整个流程，从前端流量、运营、风险等各个方面利用数据分析提高产品各个环节，最终完成业务线指标;

3. 为各类产品、运营、风控、市场渠道等创新项目，提供可行性分析及产品效果检验的数据支持，推动不同的创新产品的孵化落地;

4. 负责输出针对海量业务数据进行深度及多维度分析，如用户画像、关联度模型、NPV/PV，响应模型预测及预警模型等，参与建立并优化公司的核心大数据决策体系;

✧ 数据分析师实习周记 ✧

职责：

1、分析数据行情，辅助领导制作出每日操作计划;

2、定期进行数据总结，即时准确汇报公司各项账户信息;

3、严格执行公司各项制度，并定期整理操作数据，向上级领导账户分析结果。

任职要求：

1、大专及以上学历，或者对金融行业感兴趣，有经验者优先;

2、有很强的数据运算能力及宏观经济数据分析能力，电脑操作熟练;

3、具备很强的逻辑思维和统筹规划能力、组织管理能力、突发事件的应变能力。

✧ 数据分析师实习周记 ✧

第一周

这是我作为一名数据分析师实习生的第一周。我非常兴奋能有机会参与到公司的数据分析团队中，学习并应用自己在学校所学到的知识。

第一天，我接受了公司内部的培训，了解了公司的数据存储方法以及常用的数据分析工具。我学会了使用SQL查询语言来提取和处理数据，并学会了使用Excel和Python编程语言进行数据分析。

第二天，我被分配了第一个项目。我的任务是分析公司上个季度的销售数据，并提供一份报告给高级数据分析师。这个项目对我来说是个不小的挑战，因为我之前没有在实际工作中进行过如此大规模的数据分析。但是，我决定以积极的心态面对这个挑战。

在接下来的几天里，我学会了如何使用Python中的pandas库来读取和处理大量的销售数据。我对数据进行了清洗和标准化，以确保数据的准确性和一致性。接着，我使用Matplotlib库绘制了各种图表，帮助我更好地理解销售趋势和客户行为。

第四天，我向高级数据分析师汇报了我的进展，并请教了一些关于数据分析技巧和最佳实践的问题。他非常耐心地解答了我的问题，并给了我一些建议和指导。通过与他的交流，我对数据分析的方法和思维方式有了更深入的了解。

第五天，我完成了我在项目中的所有任务，并准备了一份详细的报告。我用可视化图表展示了销售额和销售渠道之间的关系，并针对公司目标市场的不同细分提供了一些建议。当我提交报告时，我感到非常满意和自豪，因为这是我第一次在实际工作中展示自己的数据分析能力。

回顾这一周，我意识到作为一名数据分析师实习生，我将面临许多挑战和机遇。我需要不断学习和提升自己的技能，同时也需要发展解决问题和沟通的能力。我期待着在接下来的几周里，能继续学习和成长，并为公司的数据分析工作做出更大的贡献。

第二周

第二周的实习生活如火如荼地展开了。我进一步深入了解了公司的数据分析流程和工作方式，以及如何与其他部门协作。

这一周，我被要求参与到一个团队项目中，与其他数据分析师一起合作解决一个与产品销售预测相关的问题。我们需要根据历史销售数据，利用机器学习模型来预测未来的销售量，并提供相关策略建议。

我决定运用我在学校学到的机器学习知识，并使用Python中的scikit-learn库来构建预测模型。我收集了大量的训练数据，并通过交叉验证的方式选择了最佳的模型类型和参数。随后，我使用这个模型进行了销售预测，并生成了一份报告。

与此同时，我也学到了如何与其他团队成员进行有效的合作。我们每天开会讨论工作进展，并共同解决遇到的问题。通过与其他团队成员的交流和合作，我对如何在团队协作中提高效率和协调性有了更深入的理解。

在这一周的实习中，我不仅学到了知识，还提高了解决问题和合作的能力。我意识到数据分析工作需要不断学习和适应，同时也需要与其他团队成员保持良好的沟通和合作关系。

第三周

第三周是我实习的一个关键阶段，我在这一周开始独立开展一个项目。这次项目的任务是分析公司网站的用户行为，并提供改善用户体验的建议。

我的第一步是收集和整理网站的访问日志数据。我使用Python编程语言读取并处理数据，识别出用户常访问的网页和停留时间最长的页面。接着，我通过可视化图表展示了用户的访问习惯和页面流量。

在进一步分析数据的过程中，我发现了一个潜在的问题：用户很少在网站上进行购买操作。于是，我进行了一系列的用户调查和访谈，以了解用户的需求和意见。我还使用A/B测试，对网站进行了一些修改和调整，以改善用户体验和增加购买转化率。

在项目的我准备了一份详细的报告，总结了我的分析结果和建议。我向团队成员和高级数据分析师展示了我的工作成果，并得到了他们的认可和赞赏。

这一周的项目让我深刻体会到了实际数据分析工作的挑战和乐趣。我不仅学到了更多的分析技巧和工具，也发展了自己解决问题和与他人合作的能力。我期待着在接下来的时间里，继续学习和提升自己的数据分析能力。作为一名数据分析师实习生，我将努力成为一名出色的数据分析师，为公司的发展做出更多贡献。

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数据分析师年终工作总结

作为一名数据分析师，我在过去的一年里经历了很多挑战和机遇。在这一年里，我积累了丰富的经验，不断提高了自己的数据分析能力。在年终的时刻，我想对我的工作进行一次详细、具体且生动的总结。

首先，我在这一年里参与了多个数据分析项目。这些项目包括市场调研、销售数据分析、客户行为分析等。我从这些项目中学到了很多分析技巧和方法，比如数据清洗、数据可视化和模型建立等。通过分析大量的数据，我能够帮助公司更好地了解市场趋势和客户需求，从而优化我们的产品和服务。这些项目的成功让我有了更多的信心和动力，继续在数据分析领域努力前行。

其次，我在这一年里持续学习和提高自己的技能。作为一名数据分析师，我明白只有不断学习和适应新技术才能保持竞争力。因此，我参加了多个培训和学习课程，学习了最新的数据分析工具和技术。我还主动与其他行业专家交流，分享经验和学习心得。通过不断学习和提高，我能够更好地应对各种复杂的数据分析任务，并提供准确的分析结果和相应的解决方案。

另外，我在这一年里注重团队合作和沟通。数据分析工作往往需要与其他团队成员紧密合作，以获取必要的数据和信息。因此，我积极参与团队会议和讨论，与其他成员分享我的分析思路和结果。通过与团队成员的合作，我能够充分了解业务需求，更好地应对各种分析挑战。我还注重与其他部门的沟通，通过交流与合作，实现跨部门的数据共享和利用。这种团队合作和沟通的精神使我成为一个更好的数据分析师，并为公司的决策提供了有力的支持。

在这一年里，我也碰到了一些困难和挑战。其中一个挑战是数据质量不高。在分析过程中，我发现了一些数据错误和缺失，这给我的工作带来了很多不确定性。为了解决这个问题，我学习了数据清洗的方法并积极与数据源团队合作，与他们共同解决数据质量问题。通过这些努力，我能够获得更加可靠和准确的数据，从而得出更有说服力的分析结论。

此外，我还遇到了时间紧迫的情况。有时候，我需要在短时间内完成大量的数据分析任务。为了高效地完成这些任务，我学会了合理安排时间和优先级，以便在最短的时间内提供准确的结果。这需要我有较强的时间管理能力和分析能力，同时保持高效和稳定的工作状态。

虽然我在这一年里取得了很多进展和成绩，但我也意识到自己还有很多需要提高的地方。首先，我计划继续深入学习和掌握数据科学和机器学习的知识，以便在数据分析领域拥有更广阔的视野和更强的实力。其次，我计划提升自己的领导力和项目管理能力，以便更好地组织和协调复杂的数据分析项目。最后，我也意识到了提高与其他团队成员和部门的沟通能力的重要性，这将有助于更好地理解业务需求和更好地支持公司的决策。

总结来说，过去一年的数据分析工作是充满挑战和机遇的。我通过参与多个数据分析项目，不断学习和提高自己的技能，注重团队合作和沟通，并积极解决困难和挑战。虽然我在这一年里取得了一些成绩，但我也清楚自己还有很多需要提高的地方。在未来，我将继续努力学习和提升自己的能力，成为一名更加出色和专业的数据分析师。

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信息系统分析师求职时的个人简历要怎样写，为了让求职者写简历时学习更多技巧请阅读信息管理和信息系统专业简历参考，以下由本网小篇推荐信息管理与信息系统个人简历范文阅读。

1. 负责对数据信息的维护、更新、处理成数据的信息，参与前期基础数据采集工作。

2. 负责对项目内部的数据样本行进统计及图表输出工作，通过建模深入挖掘用户或者产品方面有价值的信息。

3. 根据数据分析方案进行数据分析以及做出分析报告，并提出有益的'工作建议。

1. 对公司ERP系统的使用培训及技术支持，建立公司的系统帐套、功能模块设置、初始化数据、角色权限设置等。

2. 对系统软件进行日常的管理及维护，定时进行一次系统帐套数据备份。

3. 设计系统的报表单据格式，实现单据流程，节省购买传统单据成本。

本人诚实守信，乐观开朗，沟通能力和动手能力强，吃苦耐劳，积极向上，稳重踏实，责任心强，有主见。组织管理能力好，团体意识强，能协助他人并自己独立处理问题，态度认真，富于创新精神。能运用自己所学的基础知识和工作中的不断探索和学习，锻炼自己的能力。

✧ 数据分析师实习周记 ✧

1.使用SAS、R、SQL、Tableau、VBA等编程语言和软件，查询、整合商业数据，截取合适样本，探索使用数据分析技术，开发各类统计模型，如：回归分析、决策树、聚类分析、主成分分析、因子分析、生存分析、随机森林、神经网络、遗传算法、社交网络、时间序列、模拟优化，等等，并以之进行客户细分，用于支持商务决策;

2.与市场策略和运营部门紧密合作，运用模型和客户细分结果，分析客户在特征和行为模式上的优劣态势及未来潜力，基于分析结果，为各种不同目的和规模的市场推广项目设计参与客户名单、测试、方式、奖品及渠道，并根据客户预期价值进行项目投资成本分析;

3.对各类市场项目进行跟踪报告和总结性收益与成本分析，得出合理结论，指导未来市场项目的优化;

制作数据汇总、模型开发、商务分析等各类报告，对报告进行可视化处理，制作生动的图表和演示文稿，向内部用户推介模型与分析结果;

4.保持内部客户沟通渠道畅通，无遗漏地回答内部客户提出的关于模型开发、分析结果和报告的各类问题，主动发掘并收集客户需求，经过分析讨论，转化成为有效开发项目;

5.接触软件和咨询服务供应商，反馈产品和服务使用过程中发现的问题和进一步需求，积极跟踪解决过程，确保我方工作不受影响;

6.与IT部门积极沟通，适当提出合理需求，使我们的工作减少因系统问题而出现的失误和延迟;

7.把模型记录在案，形成开发文档，除文字介绍、图表展示外，还包括开发过程使用的数据和代码;

8.合理使用和维护数据库空间和模型分析空间，定期检查使用状况，压缩和删除少用文件，等等

✧ 数据分析师实习周记 ✧

前一段日子见到一位数据发烧友跟我谈起了数据分析师，我们两个有一个一致的观点：电子商务发展速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司老板来说，想要自己永远跟着趋势走，学会数据驱动是必然的了。

庆幸的是，今年搞电子商务的人对数据分析开始重视起来了，就连夫妻店起来的淘宝卖家也开始招数据分析师，更别谈一些再大些的电子商务公司。

但是，这让我心存隐忧：现在不是缺数据，而是数据太多。据统计，在今天的互联网上，每facebook上50万次contact。我相信，今天稍大一些的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如点击量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝多数公司，甚至包括凡客这样的著名电子商务公司，都不知道怎样利用这成千上万的零散数据。

需要数据逻辑，更需要商业敏感

先讲一个有趣的故事。有一天，linkin发现忽然发现雷曼兄弟的来访者多起来了，但是并没有深究原因，第二天雷曼兄弟就宣布倒闭了。原因是什么?雷曼兄弟的人到linkin来找工作了。谷歌宣布退出中国的前一个月，我在linkedin发现了一些平时很少见的谷歌的产品经理在线，这也是相同的道理。

试想，如果linkin针对某家上市公司分析某些数据，是不是有商业价值呢?我相信，现在51job绝对不知道要采集这些数据，只盯着注册用户数量这样的简单数据。国内许多互联网公司，拿着鱼翅当萝卜。

说这个故事，只是为了告诉大家，互联网中的数据，需要用商业的眼光去分析，才有价值。

今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中看到解开市场的密码的本事。

比如，当一个具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销量增加了，那么他基本可以预测奶粉的销量也会跟着上去。

再比如，和传统卖场一样，网站上的产品起到的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销的，有的产品是为了引流量，不同的产品在网站上摆放位置当然是不一样的。

一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么数据驱动公司目标实现的。

比如，乐酷天与淘宝竞争，重点看的不是交易量，而是流量，每天有多少新的seller进来，卖了多少东西。因为此阶段的饿竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的seller进来卖不出东西，只是老的seller的交易量在增长，即使最后交易量每天都增长，还是有问题。

再比如，一家刚踏入市场的B2C和已经占领大部分市场的B2C，他们的公司目标是不一样的`，前者是看流量赚人气，流量对后者的意义没有那么大，成熟的公司重点是看交易,转化率及回头率的。。

而当下的数据分析师多是学统计学出身的，一对数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批数学的人才缺乏商业意识，不知道这些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中谁和谁有关系，也就不知道该用什么的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。

前几天遇到一个老板，他说手下每天给他看几十个零散数据。我问，是不是数据越多越麻烦。他说我一下子就点出他的痛处了，因为请来的数据分析专家只把数据交到他面前，但是却没有把行为数据和商业数据的关系告诉他。

你说，一个公司CEO，每天看到几十个数据，什么PV、PU、UV等等等，他们有精力来解读吗?对于他们来说，只需要知道有问题吗?问题是什么?有新的发现吗?需要做什么?这就行了。

我把这个理解成为数据的世界里的“仪表盘”，比如说网站流量进来弹出率怎样就可以在仪表盘里呈现。你开车，如果水温过高，仪表盘亮灯提示。同样，在电子商务的交易中，也可以用一些数据组成“仪表盘”。

所以说，数据分析师不是单纯做数学题。

行为数据和商业数据，互相推动

一个好的仪表盘，出现好的情况和坏的情况，仪表盘都会有提示。而构成“仪表盘”，正是行为数据和商业数据之间的逻辑关系。

我自己发明了一种称谓：前端行为数据和后端商业数据。前段数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据，而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、ROI, LTV(Life time Value)。

目前有些人关心行为数据，也有些人关心商业数据，但是没有几家网站是把行为数据和商业数据连起来看的。大家只单纯看某一端数据。国内小有名气的网站CEO，每天也只看一个结果数据：网站今天的成交量是多少，卖了多少件产品。

但是看数据看得走火入魔的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间彼此布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。

大家都比较关心网站用户群，就以此举例子。

某一天，某网站发现自己的前端的注册量增加了不少，访问量也上去了，交易量却没有上去，不死不活。

原因是什么?这是许多网站的通病，每天有许多脑子在想这个问题。现在这个阶段，处在互联网前段的人只知道点击量等数据，很少问后端的商业数据，如谁一直在重复购买?谁影响了5%~15%核心用户群进来买东西?谁在给网站做正/负面传播?

而操作网站后端交易环节的人只知道卖东西，又很少问到前端数据，如一个客户进来网站平均停留时间了15分钟还是30分钟，这对将来重复购买的关系大吗?一个客户进了网站社区和没进社区，对产生交易量有关系吗?

找不到核心用户群的原因，很大原因是没有把行为数据与商业数据对接来看。

于是，前后端数据割裂，没有人知道其中的关系。作为网站的决策者，不知道网站的核心用户群的行为特徵，也不知道怎样刺激核心用户的增加，更不知道从一个用户进来网站之后到走出去，哪些环节是需要疏通。

当然这只是一个管中窥豹而已。一个平台运营商，反应用户行为的前端数据与后端的商业数据千千万万，卖家和买家也是千千万万，其中前端哪个数据对整个网站后端的交易量产生最大影响，只要针对这个前端数据猛下药，必然会刺激后端数据的增加;反过来，后端哪个交易数据比较高，摸清楚是从哪个渠道来的，主要贡献用户是谁，网站的产品设计就要倾斜于他们，对他们好一点，如此才会渠道前端的“转化率”等关键数据的提升。

如果一个网站的核心用户群每月以10%的速度在增长，不火也是怪事。

遗憾的是，今天许多电子商务公司，每天都在做“碰巧”游戏：今天推荐A家产品，明天撤下A家的产品，今天做低价促销，明天又做线下活动。这些决策的改变，没有仪表盘的指示或良好的监控，都是蒙着眼睛在碰巧。

✧ 数据分析师实习周记 ✧

职责：

1、负责产品数据体系生命周期的设计、建设和维护;

2、对业务问题进行深度挖掘分析，为公司决策、产品方向、营销策略提供具有价值的数据支持;

3、挖掘数据背后的市场方向、规律、短板，为业务提供决策依据;

4、针对具体的业务事件，研究业务开拓中的局限性或亮点，进行数据分析并提出优化方案或提炼可复制的模板;

5、数据研究与分析，通过挖掘数据的内在关系，发现运营与推广中的问题，并推动问题的解决;

任职要求：

1、5年或以上零售、连锁、快消等行业经验;

2、具有扎实的统计学、数据分析、数据挖掘基础，能独立完成相应数据分析需求;

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3、具有较强结构化思维、逻辑思维能力，优异的学习能力;

4、对数据敏感，具备优秀的信息整合和分析能力，能够形成清晰的业务观点和前瞻判断。

✧ 数据分析师实习周记 ✧

职责：

1、支持各种常规或临时数据分析需求;

2、 提供各类业务相关的分析及建议;

3、通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息;

4、和各部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案;

5、持续地改进数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作。

任职要求：

1、数学、统计、计算机及相关专业本科以上学历;

2、 3年以上数据分析或数据挖掘方面经验;

3、有出色的数据处理、分析能力，对数据敏感，能够从日常数据中分析用户行为、深度挖掘用户需求并提出优化建议。

4、熟悉一种或者几种数据分析方面的工具，比如SQL、Excel(VBA)、SPSS、R、Python等;

5、熟悉一种或者几种主流数据库,如Mysql、Oracle、MS SQL Server 、Teradata等;

✧ 数据分析师实习周记 ✧

所属行业：金融/投资/证券

市场部证券分析师

1、负责为客户提供投资理财咨询;

2、负责组建及管理投资顾问团队，维护投资渠道;

3、负责维护客户关系，推广并销售公司的金融理财产品;

4、负责通过数据、技术面的分析来进行股票买卖的实盘操作;

5、负责定期召开投资报告会，培训客户经理的投资分析知识。

20XX/X--20XX/X：XX金融有限公司

✧ 数据分析师实习周记 ✧

职责：

1.结合公司投放计划，对投放过程、结果、上下游数据、用户生命周期、回收效率、用户价值等，进行数据监控，建立数据模型，进行投放分析，并建立过程指标与预警机制，如发现异常快速定位问题原因，提出建议

2、具有较强的主动性，能够根据业务现状主动发现问题，形成有效的数据分析方案，推动数据分析结果的应用落地;

3、建立用户增长模型，对流量增长及结合产品创新落地有丰富的落地经验，指导公司用户增长、流量增长;

4、对于不可直接监测的短视频、新媒体、事件营销等新型投放方式，建立监测方法、评估模型，并具有一定的业务能力，能够参与业务并提炼分析

5、能够结合不同投放方式的效果分析，形成基于数据分析的投放策略，投放方法、优化方案，并能输出給团队成员

岗位要求：

1.3年以上互联网流量获取及电商等行业分析经验;深入理解流量增长模型，及有较强推动力经验者优先;

2.具有一定的投放实操经验，一定的业务增长能力，并有较强的数据分析、提炼能力

3.具备敏锐的洞察、分析能力，有严谨客观的分析态度和良好的沟通表达能力、具备时间管理能力。

4.对新鲜事物较为敏锐，如有短视频、新媒体、事件营销等分析经验者优先考虑;

5.对增长黑客模型有深刻认知并实践者优先考虑;

✧ 数据分析师实习周记 ✧

职责：

1、对搜款网产品运营数据进行分析、监测、统计，参与数据体系搭建;

2、负责为产品运营提供数据分析支持，包含但不限于产品分析、用户分析、运营分析等，并根据分析结果提出可落地的策略建议;

3、搭建业务转化漏斗，通过对用户行为深入分析，发现用户增长关键因素，联合产品、研发、运营等团队寻找提升用户成长方案，推动落地并评估效果;

任职要求

1、统招本科及以上学历，2 年以上数据分析或数据挖掘经验;

2、较强的统计学基础，了解基本的数据分析方法与模型，统计、数学、计算机等相关专业优先;

3、优秀的数据处理能力，熟练掌握 Hive/SQL，精通 excel，掌握Python/R 尤佳;

4、敏锐的数据洞察力，良好的业务理解力;

5、能独立完成从数据提取到模型构建，部门沟通到输出分析报告，提出并解决具体的业务问题。

✧ 数据分析师实习周记 ✧

职责：

1、收集部门数据需求，协助完成日常运营指标体系搭建;

规律、短板，为业务提供决策依据;

3、分析运营与推广需求，固化常规数据报表，提升数据支持运营与推广的能力;

过滤、分析等需求;

5、完善数据评估机制，推动公司的数据化运营。

任职要求：

1、本科以上学历，数学/计算机/商业分析等与数据分析相关专业;

汽车、高速公路等行业经验优先;

分析、消化的能力，能够描绘用户画像，输出推广分析类报告和方案;

Python、MongoDB、Spark中任一种数据工具/语言;

PPT、Tableau或Google系常用数据整理工具和图表制作工具;

6、数据敏感度高，逻辑分析能力强，良好的沟通能力。

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