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崗位職責(zé)：
1. 數(shù)據(jù)治理與埋點(diǎn)體系：
· 參與設(shè)計(jì)并維護(hù)公司級(jí)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)規(guī)范，確保用戶行為數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、全面性和一致性。
· 與研發(fā)、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動(dòng)數(shù)據(jù)采集方案的落地實(shí)施，構(gòu)建可靠的數(shù)據(jù)基石。
2. 用戶與產(chǎn)品分析：
· 深入分析用戶行為（訪問(wèn)路徑、功能使用、點(diǎn)擊熱力等），通過(guò)漏斗分析、留存分析、用戶分群等方法，評(píng)估產(chǎn)品功能迭代效果，為產(chǎn)品優(yōu)化提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
· 構(gòu)建用戶畫像和標(biāo)簽體系，支持精準(zhǔn)化的用戶運(yùn)營(yíng)和個(gè)性化推薦策略。
3. 平臺(tái)商業(yè)化與生態(tài)分析：
· 監(jiān)控和分析平臺(tái)核心指標(biāo)（如DAU/MAU、用戶時(shí)長(zhǎng)、轉(zhuǎn)化率、GMV、客單價(jià)等），評(píng)估平臺(tái)整體健康度和商業(yè)化效率。
· 分析企業(yè)方與用戶之間的雙邊市場(chǎng)生態(tài)，洞察供需關(guān)系，為平臺(tái)規(guī)則、激勵(lì)策略和商業(yè)產(chǎn)品提供數(shù)據(jù)支持。
4. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與決策：
· 設(shè)計(jì)并解讀A/B測(cè)試實(shí)驗(yàn)，科學(xué)評(píng)估策略變更對(duì)平臺(tái)的影響。
· 定期產(chǎn)出深度分析報(bào)告，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題和增長(zhǎng)機(jī)會(huì)，向團(tuán)隊(duì)和管理層清晰傳達(dá)數(shù)據(jù)洞察，推動(dòng)數(shù)據(jù)化決策文化。
任職要求
必備條件：
1. 5年及以上互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、用戶產(chǎn)品或商業(yè)化數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。
2. 技術(shù)能力：
· 精通SQL：能高效處理億級(jí)數(shù)據(jù)，獨(dú)立完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)提取與整合。
· 精通數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言：熟練使用 Python（Pandas, NumPy, Statsmodels） 或 R 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析和統(tǒng)計(jì)建模。
· 用戶行為分析平臺(tái)：有豐富的 神策數(shù)據(jù)、GrowingIO、Mixpanel、Amplitude 或類似平臺(tái)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
· 數(shù)據(jù)可視化：熟練使用 Tableau、FineBI、QuickBI 等工具構(gòu)建數(shù)據(jù)看板。
3. 業(yè)務(wù)思維：
· 對(duì)平臺(tái)業(yè)務(wù)模式（如雙邊市場(chǎng)、UGC、SaaS）有濃厚興趣和深刻理解，具備極強(qiáng)的業(yè)務(wù)洞察力和邏輯推理能力。
· 具備出色的溝通協(xié)作能力，能高效與產(chǎn)品、研發(fā)、運(yùn)營(yíng)等不同角色協(xié)同工作。
4. 核心特質(zhì)： 擁有好奇心、主動(dòng)性和Ownership（主人翁意識(shí)），不滿足于被動(dòng)取數(shù)，主動(dòng)尋找問(wèn)題并推動(dòng)解決。
優(yōu)先考慮：
1. 有大數(shù)據(jù)平臺(tái)（Hive, Spark, Presto）使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2. 有完整的A/B測(cè)試體系搭建或分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 有機(jī)器學(xué)習(xí)建模（如用戶流失預(yù)測(cè)、LTV預(yù)測(cè)）經(jīng)驗(yàn)并落地應(yīng)用于業(yè)務(wù)者優(yōu)先。
4. 有互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。