1、業(yè)務(wù)問題驅(qū)動分析:深入理解業(yè)務(wù)需求，運用數(shù)據(jù)分析方法(包括但不限于統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、基礎(chǔ)機器學習)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)痛點、機會點，并提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案和建議。
2、數(shù)據(jù)處理與建模:熟練使用 Python(Pandas,wumPy等)和SQL進行大規(guī)模數(shù)據(jù)的清洗、整合、轉(zhuǎn)換和特征工程。構(gòu)建、評估和迭代數(shù)據(jù)分析模型(如用戶分群、行為預(yù)測、效果歸因、異常檢測等)，運用合適的統(tǒng)計方法和機器學習算法解決具體業(yè)務(wù)問題。理解常用機器學習算法(如回歸、分類、聚類)的原理與應(yīng)用場景，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的模型并進行調(diào)優(yōu)。
3、數(shù)據(jù)可視化與洞察傳遞:熟練使用數(shù)據(jù)可視化工具(如Tableau,PowerBI,Iatplotlib/eaborn等)，將復(fù)雜分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為清晰、直觀的可視化報告和儀表盤，向業(yè)務(wù)
和技術(shù)團隊有效傳達數(shù)據(jù)洞察。
4、數(shù)據(jù)倉庫與查詢:熟練使用SQL從各類數(shù)據(jù)庫(如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫IySQL/PostgresQL，數(shù)據(jù)倉庫Redshift/BigQuery 等)中高效提取、整合所需數(shù)據(jù)。了解數(shù)據(jù)庫基本原理。熟練sql性能調(diào)優(yōu)
5、分析與報告:撰寫規(guī)范、嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)分析報告，闡述分析思路、方法、結(jié)果和業(yè)務(wù)建議。