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【職位描述】
我們需要的不僅是一名數(shù)據(jù)分析師，更是一名業(yè)務(wù)策略伙伴。你將深度嵌入業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)最復(fù)雜和最具挑戰(zhàn)性的分析課題。你的核心價(jià)值在于利用深度分析、統(tǒng)計(jì)建模和因果推斷等方法，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)別人看不到的模式和機(jī)會(huì)，深刻理解用戶本質(zhì)，為公司的核心戰(zhàn)略和關(guān)鍵決策提供無(wú)可爭(zhēng)議的數(shù)據(jù)支撐。
【核心職責(zé)】
1. 戰(zhàn)略性專題分析：主導(dǎo)針對(duì)業(yè)務(wù)核心難題（如用戶生命周期價(jià)值提升、增長(zhǎng)瓶頸突破、關(guān)鍵流失環(huán)節(jié)歸因、新業(yè)務(wù)模式可行性論證等）的深度分析項(xiàng)目，輸出對(duì)業(yè)務(wù)有直接推動(dòng)作用的**策略建議和行動(dòng)方案。
2. 基于建模的深度洞察：運(yùn)用預(yù)測(cè)模型、聚類、歸因模型、因果推斷等高級(jí)建模技術(shù)，解決業(yè)務(wù)中的非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題（如用戶分層與精準(zhǔn)觸達(dá)策略、核心指標(biāo)預(yù)測(cè)、營(yíng)銷活動(dòng)增量效果評(píng)估等），而不僅僅是描述現(xiàn)狀。
3.實(shí)驗(yàn)科學(xué)與效果評(píng)估：設(shè)計(jì)復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)和分析方案（如A/B測(cè)試、雙重差分DID、斷點(diǎn)回歸RDD等），科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)卦u(píng)估大型產(chǎn)品迭代、戰(zhàn)略級(jí)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)等的長(zhǎng)期影響和因果效應(yīng)，杜絕“唯指標(biāo)論”。
4. 定義業(yè)務(wù)真相：參與構(gòu)建和優(yōu)化能夠真正反映業(yè)務(wù)健康度的核心指標(biāo)體系和監(jiān)控框架，確保業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)關(guān)注的指標(biāo)是正確且可操作的。
5. 驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)文化：主動(dòng)與業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對(duì)話，將復(fù)雜的分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為清晰易懂的業(yè)務(wù)語(yǔ)言和戰(zhàn)略洞察，賦能并影響產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)團(tuán)隊(duì)的戰(zhàn)略規(guī)劃與決策流程。
【任職要求】
必備條件：
1. 統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2. 5年以上互聯(lián)網(wǎng)C端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，有主導(dǎo)復(fù)雜分析項(xiàng)目并直接影響業(yè)務(wù)決策的成功案例。
3. 出色的數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)建模能力：必須具備將業(yè)務(wù)問(wèn)題抽象為數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)問(wèn)題的能力。精通回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如預(yù)測(cè)、聚類）、因果推斷**等方法并有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
4. 扎實(shí)的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)：具備優(yōu)秀的SQL技能，能獨(dú)立高效地獲取和分析海量數(shù)據(jù)。此為基礎(chǔ)，并非核心價(jià)值點(diǎn)。
5. 頂尖的業(yè)務(wù)洞察與邏輯思維：具備強(qiáng)大的邏輯推演和歸因分析能力，能洞察數(shù)據(jù)背后的用戶心理和業(yè)務(wù)本質(zhì)，而不僅僅是描述數(shù)據(jù)現(xiàn)象。
6. 卓越的溝通與影響力：善于與高級(jí)別業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者溝通，能用數(shù)據(jù)故事清晰地闡述復(fù)雜觀點(diǎn)，說(shuō)服并驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)行動(dòng)。
優(yōu)先考慮：
1. 有使用Python（Pandas, Scikit-learn, Statsmodels等）或R進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模的豐富經(jīng)驗(yàn)。
2. 擁有從0到1搭建業(yè)務(wù)分析框架或指標(biāo)體系的經(jīng)驗(yàn)。
3. 有雙端撮合場(chǎng)景、電商交易平臺(tái)、用戶增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)、內(nèi)容推薦產(chǎn)品的深度分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4. 熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hive, Spark）者更佳。
【關(guān)于工具】
1. 精通級(jí)：SQL，必須能獨(dú)立、高效地處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)邏輯。
2. 熟練級(jí)：至少一種數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言（Python 或 R），并實(shí)際運(yùn)用于統(tǒng)計(jì)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)或因果推斷項(xiàng)目中。
3. 應(yīng)用級(jí)：熟練使用至少一種數(shù)據(jù)可視化工具（如 Tableau, FineBI），核心價(jià)值在于用它來(lái)清晰地講述數(shù)據(jù)故事，呈現(xiàn)商業(yè)洞察。
4. 加分項(xiàng)：有使用 Hive, Spark 等處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)。