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面议
开荒1-2人完工结算
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大数据开发(电商方向)
1-1.5万元/月
数据开发经验不限大专及以上Java要求数据开发经验MySQL/SQL Server非外包类实时数仓开发经验数据平台开发经验FlinkSQLHive电商/零售行业经验Spark数据仓库开发经验Python
一、岗位职责
1.数据体系建设与维护:
(1)主导电商数据仓库(涵盖商品、订单、用户、流量、营销、推荐等主题)的数据需求梳理、模型构建及数据质量管控工作。
(2)设计并开发高效的数据ETL流程,保障数据的准确、完整与及时同步。
(3)搭建并持续优化企业级电商数据报表体系(如BI看板),实现核心业务指标的自动化追踪与可视化呈现。
2.业务专题分析:
(1)用户分析:构建用户画像体系,开展用户生命周期价值(LTV)分析、用户分层(RFM模型)、新老客户对比研究、流失预警及挽回策略探索。
(2)流量与转化分析:评估各渠道流量的来源质量、获客成本及转化路径,识别转化漏斗中的关键瓶颈,提出可落地的优化建议。
(3)商品分析:执行商品销售表现分析(如ABC分类、爆款与滞销品识别)、库存周转效率分析、价格弹性分析及商品关联推荐挖掘。
(4)营销活动分析:对各类营销活动(如大促、优惠券发放、限时抢购)进行效果评估与ROI测算,完成活动复盘,为后续策略制定提供数据支持。
3.数据驱动决策与赋能:
(1)协同产品、运营、市场等团队,将数据分析成果转化为切实可行的业务优化方案。
(2)运用A/B测试、因果推断等科学方法,评估产品功能更新与运营策略的实际影响。
(3)定期输出高质量数据分析报告,并面向管理层及业务部门进行汇报,推动数据文化落地。
4.数据模型与算法应用:结合实际业务场景,应用统计建模与机器学习技术(如聚类、分类、预测、推荐算法等),解决销售预测、用户流失预警、个性化推荐等关键问题。
二、任职要求
1.学历与经验:
本科及以上学历,统计学、数学、计算机科学、信息管理等相关专业优先考虑。
具备2年以上电商领域数据分析工作经验,熟悉电商业务逻辑及核心指标(如GMV、转化率、客单价、复购率等)。
数据分析工具:
熟练掌握SQL,能高效完成复杂查询、数据提取与处理任务。
熟练使用至少一种数据分析编程工具,如Python(Pandas,NumPy,Scikit-learn等)。
熟练掌握至少一种主流BI工具,如Tableau、PowerBI、FineBI、QuickBI等,具备独立搭建数据看板的能力。
数据库知识:
有Hadoop、Hive、Spark、Flink等大数据技术使用经验者优先。
了解常见数据库系统,如MySQL、Doris、Greenplum等。
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