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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，深刻理解用戶本質(zhì)，為公司的核心戰(zhàn)略和關(guān)鍵決策提供無可爭議的數(shù)據(jù)支撐。

【核心職責(zé)】

1. 戰(zhàn)略性專題分析：主導(dǎo)針對業(yè)務(wù)核心難題（如用戶生命周期價(jià)值提升、增長瓶頸突破、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，輸出對業(yè)務(wù)有直接推動作用的**策略建議和行動方案。

2. 基于建模的深度洞察：運(yùn)用預(yù)測模型、聚類、歸因模型、因果推斷等高級建模技術(shù)，解決業(yè)務(wù)中的非結(jié)構(gòu)化問題（如用戶分層與精準(zhǔn)觸達(dá)策略、核心指標(biāo)預(yù)測、營銷活動增量效果評估等），而不僅僅是描述現(xiàn)狀。

3.實(shí)驗(yàn)科學(xué)與效果評估：設(shè)計(jì)復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)和分析方案（如A/B測試、雙重差分DID、斷點(diǎn)回歸RDD等），科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)卦u估大型產(chǎn)品迭代、戰(zhàn)略級運(yùn)營活動等的長期影響和因果效應(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)動數(shù)據(jù)文化：主動與業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對話，將復(fù)雜的分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為清晰易懂的業(yè)務(wù)語言和戰(zhàn)略洞察，賦能并影響產(chǎn)品、運(yùn)營、市場團(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)問題抽象為數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)問題的能力。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、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)，說服并驅(qū)動業(yè)務(wù)行動。


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. 有雙端撮合場景、電商交易平臺、用戶增長團(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：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：至少一種數(shù)據(jù)分析語言（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：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)。