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1. 業(yè)務理解與數(shù)據(jù)支持
深入了解檔案接收、整理、數(shù)字化、保管、利用等全業(yè)務流程，識別關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)痛點與價值點。
協(xié)助收集、清洗、整理來自檔案數(shù)字化、管理系統(tǒng)、利用記錄等多源異構數(shù)據(jù)，為分析奠定基礎。制作常規(guī)業(yè)務數(shù)據(jù)報表和可視化看板，支持部門日常運營監(jiān)控。
2.數(shù)據(jù)挖掘與分析
運用統(tǒng)計學、機器學習等方法，對檔案數(shù)據(jù)進行探索性分析（EDA），發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律、趨勢和異常。參與設計并實施數(shù)據(jù)挖掘項目，例如：檔案利用行為模式分析、檔案價值評估模型構建、檔案主題自動分類/聚類、關鍵詞提取與知識圖譜初步構建、檔案數(shù)字化質(zhì)量預測等。
3.價值洞察與報告
將分析結果轉化為清晰、簡潔、可操作的業(yè)務洞察，編寫分析報告，向業(yè)務和技術團隊進行有效溝通。探索檔案數(shù)據(jù)在客戶服務優(yōu)化、運營效率提升、風險控制、歷史研究支持等方面的潛在應用價值。
4.工具與流程優(yōu)化
學習并掌握數(shù)據(jù)分析工具（如Python, R, SQL等）和可視化工具（如Tableau, Power BI等）。在實踐過程中，主動思考并提出數(shù)據(jù)采集、處理或分析流程的優(yōu)化建議。
參與內(nèi)部數(shù)據(jù)工具或小型分析應用的開發(fā)或測試（根據(jù)個人發(fā)展和技術能力）。
任職要求
1.教育背景
本科及以上學歷，計算機科學、統(tǒng)計學、應用數(shù)學、信息管理、數(shù)據(jù)科學、人工智能、檔案學（需有較強數(shù)理和編程背景）等相關專業(yè)優(yōu)先。
“雙一流”建設高?；?85院校畢業(yè)生優(yōu)先考慮。
2.核心能力與特質(zhì)
極強的學習能力： 渴望并能夠快速學習檔案業(yè)務知識、新的數(shù)據(jù)分析技術、算法和工具。對技術發(fā)展保持高度敏感。
強大的自驅(qū)力： 目標導向，積極主動，能夠在復雜或模糊的任務中獨立探索解決方案，不滿足于現(xiàn)狀，持續(xù)追求優(yōu)化和提升。
務實精神： 腳踏實地，注重分析結果的實際業(yè)務價值和應用落地。具備良好的問題解決能力，能將復雜問題拆解并有效執(zhí)行。
邏輯思維與分析能力： 具備優(yōu)秀的邏輯推理、批判性思維和量化分析能力，能夠從數(shù)據(jù)中洞察本質(zhì)。
溝通協(xié)作： 良好的書面和口頭溝通能力，能夠清晰表達技術概念和分析結果，具備團隊合作精神。
技能基礎 (具備以下部分或潛力)：
扎實的數(shù)理統(tǒng)計基礎。
Excel高級功能是基礎。熟練或者精通SQL、Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn等用于數(shù)據(jù)處理、分析、建模）、R。掌握Tableau, Power BI, Qlik, 或Python庫（Matplotlib, Seaborn, Plotly），便于用于制作清晰、專業(yè)的分析報告。 熟悉關系型數(shù)據(jù)庫以及可能涉及的NoSQL數(shù)據(jù)庫。了解常用的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習算法原理（如分類、回歸、聚類、關聯(lián)規(guī)則等）。
其他：
對檔案管理、知識管理或信息利用領域有興趣者優(yōu)先。
優(yōu)秀的責任心、抗壓能力和職業(yè)道德。