职位描述 1、数据监测与异动归因： -负责社交类游戏日常数据的监控、预警、分析及深度挖掘，为活动运营、产品优化和市场投放提供有力的数据支撑。 -搭建并持续优化数据分析框架，完成游戏业务相关数据的整理、统计分析及异常问题排查工作。 2、数据埋点管理： -承担数据埋点的统筹管理工作，保障底层数据的准确性与完整性。 -规划游戏内数据上报机制，确保数据采集的规范性、准确性和时效性。 3、项目支持： -与产品、运营及市场团队高效协同，通过数据驱动助力产品迭代创新，共同推进游戏社交平台的用户体验提升。 职位要求 1、教育背景： -本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学、数据科学或相关专业优先考虑。 2、技能要求： -熟练使用常见数据分析工具及编程语言，如Excel、SQL、R、Python等。 -具备3-5年数据挖掘、数据分析或数据科学研究相关工作经验者优先。 加分项： -有游戏领域或互联网行业数据分析实践经验者优先。 -具备优秀的逻辑思维与沟通表达能力，能清晰呈现分析结论与策略建议。 -工作认真细致，责任心强，具备较强的自主学习能力和探索精神，对游戏行业与数据分析充满热情。

岗位职责  业务数据分析与洞察 1. 负责采购环节相关数据（涵盖需求规划、寻源执行、供应商管理等场景）的整理、清洗及初步分析，识别运营异常与潜在风险点； 2. 按周期输出采购运营分析报告，运用可视化手段（如趋势曲线、对比图表）展示核心指标变化，为管理决策提供数据支持；  问题诊断与改进推动 1. 结合数据分析成果，定位采购管理流程中的薄弱环节（如供应资源局限、内控漏洞等），输出可落地的优化建议； 2. 联动相关部门推进改善举措实施（如优化供应商评估机制、调整采购策略），并持续跟进执行进展与成效；  数据验证与效果追踪 1. 构建改进措施的成效评估机制，通过前后数据对比（如关键指标变动）量化优化成果，推动方案持续迭代；  数据工具基础应用 1. 运用Excel及基础BI工具（如Power BI/Tableau），协助搭建采购运营质量监控体系与数据仪表盘，实时跟踪关键指标波动； 2. 协同IT或数据团队完成数据需求提报，保障分析所需数据的准确性与时效性。 任职要求 教育背景：本科及以上学历，供应链管理、物流管理、统计学、经济学等相关专业优先考虑。 工作经验： 1. 具备2年以上采购、供应链或业务分析相关经验，掌握采购流程及核心衡量指标（如库存周转率、供应商OTD）； 2. 有利用数据分析手段解决实际业务问题的实践案例，具备跨部门协作经历。 技能要求 1. 数据分析：精通Excel（熟练使用数据透视表、VLOOKUP、图表制作），具备基本SQL查询能力； 2. 可视化工具：能使用Power BI或Tableau完成基础数据看板搭建（无需复杂开发支持）； 3. 业务系统：熟悉ERP系统（如SAP、用友）中采购模块的数据结构，可提取常规业务报表。 岗位核心能力 业务敏感度：能够从数据中敏锐捕捉业务问题，理解采购在成本、效率、风险、质量等方面的关键挑战； 逻辑思维：擅长以结构化方式拆解问题，通过数据推导因果关系，并提出合理可行的解决方案； 沟通推动力：能够清晰传递分析结论，有效协调资源，推动优化措施在业务端落地执行。 加分项 掌握采购成本分析或供应商绩效评估方法者优先； 了解基础统计分析方法（如相关性分析、趋势预测）； 持有供应链领域专业认证（如CPSM、CSCP）。

招聘：硒凤计划 年龄25—50周岁 学历：大专及以上 过往：年收入≥8万 薪资待遇:保底10000/月（年度保底12万） ： 工作地点：恩施国投大厦

岗位职责: 1. 负责电商平台相关数据的采集与分析，为运营策略制定提供有力的数据支撑； 2. 带领并统筹管理数据分析团队，确保各成员清晰理解并落实工作方向； 3. 策划并推进数据分析方案实施，持续优化数据获取与处理机制； 4. 识别电商业务潜在风险，建立风控应对机制，跟踪监控风险动态； 5. 协同推动数据分析流程优化，提高数据准确性及分析运作效率。 任职要求： 1. 对业务具备高度敏感性，能结合电商领域特点开展深入数据分析； 2. 具备良好的逻辑分析能力与风险预判意识； 3. 可独立带领团队，有效激发成员积极性以实现既定目标； 4. 适应环境变化，能在高速发展的电商环境中做出及时且合理的判断； 5. 拥有良好的职业素养与积极的工作态度，可承受较强的工作压力。

岗位职责： 1、协助团队完成数据提取与整理，满足日常运营的数据分析需求，推进业务端系统化数据建设，搭建并维护常规数据看板。 2、主动识别业务运行中的关键亮点与潜在问题，输出专项数据分析报告，助力业务团队实现数据驱动的决策优化。 3、编制各类统计报表，持续跟踪团队核心运营指标的完成情况，及时发现异常并协同推动问题解决或目标达成。 4、深入挖掘数据变化背后的本质原因，层层剖析关键驱动因素，定位影响结果的核心变量。 5、响应并配合业务团队在不同场景下的其他数据支持需求。 岗位要求： 1、大专及以上学历，具备2年以上数据分析相关工作经验者优先考虑； 2、有独立完成分析报告或总结类材料撰写经验者优先； 3、熟练使用至少一种BI类数据分析工具； 4、掌握hive、mysql或相关编程语言能力； 5、逻辑清晰，注重细节，精通常用办公软件操作； 6、具备良好的跨部门协作意识，优秀的沟通表达能力及项目推动力。

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【岗位职责】： 1、负责公司承接的大厂游戏直播项目相关数据的采集、整理、汇总及多维度分析，配合开展业务诊断，输出专项分析报告； 2、通过深入的数据分析支持游戏直播运营工作，推动优化游戏项目方案的实施与执行，助力业务持续增长； 3、协同公司各业务板块，参与中台数据系统的规划与建设，涵盖市场调研、需求整合、产品策划与设计，并推进数据产品落地应用； 4、主导中台数据系统的原型设计、流程梳理及交互界面规划，撰写完整的产品需求文档； 5、与技术开发及业务团队高效协作，确保产品功能满足技术规范与实际业务需求。 【任职要求】： 1、具有1年以上数据中台相关工作经验，统招本科及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业优先； 2、熟练使用EXCEL、SQL、Python等工具，熟悉数据可视化、数据产品构建及需求文档编写，具备大型互联网企业数据分析或建模经验者优先； 3、对数据有敏锐洞察力，能识别关键指标并聚焦核心问题，具备良好沟通协调能力，可推动业务优化改进； 4、拥有积极主动的沟通意识和广泛的行业认知，具备较强抗压能力与应对挑战的心理素质； 5、工作踏实可靠，执行力出色，耐心细致，富有创新意识和开拓精神。

岗位职责 业务数据分析与洞察 1.负责采购环节相关数据（涵盖需求规划、寻源执行、供应商管理等场景）的采集、整理及初步分析，及时发现运营异常与潜在风险点； 2.按周期编制采购数据报告，运用可视化手段（如趋势曲线、横向对比图表）展示核心指标变化，为管理决策提供数据支持； 问题诊断与改进推动 1.结合分析成果，识别采购管理体系与流程中的关键堵点（如供应资源不足、内控薄弱环节），输出可行性优化建议； 2.联动相关部门推进改善举措实施（如完善供应商评估机制、优化采购策略），并持续跟进落地成效； 数据验证与效果追踪 1.构建改进措施的效果评估机制，通过前后数据比对（如关键绩效指标变动）量化实际业务价值，推动方案持续迭代； 数据工具基础应用 1.熟练运用Excel及基础BI平台（如PowerBI/Tableau），协助构建采购运营质量闭环管理框架和数据监控看板，实时跟踪核心运营指标； 2.协同IT或数据分析团队完成数据需求对接，保障分析所依赖数据的准确性与时效性。 任职要求 教育背景：本科及以上学历，供应链管理、物流管理、统计学、经济学等相关专业优先考虑。 工作经验： 1.具备2年以上采购、供应链或业务分析相关经验，熟悉采购全流程及核心运营指标（如库存周转率、供应商OTD）； 2.有利用数据分析手段解决实际业务问题的成功案例，具备跨部门协作实践经历。 技能要求 1.数据分析：精通Excel常用功能（数据透视表、VLOOKUP、图表设计），掌握基础SQL查询操作； 2.可视化工具：能够使用PowerBI或Tableau制作常规数据看板（无需复杂编程开发）； 3.业务系统：熟悉ERP系统（如SAP、用友）中采购模块的数据结构，可独立提取标准业务报表。 岗位核心能力 业务敏感度：善于从数据中捕捉业务波动信号，深入理解采购在成本、效率、风险控制、质量保障等方面的挑战； 逻辑思维：具备结构化拆解问题的能力，能基于数据推导因果关系，并提出合理可行的解决方案； 沟通推动力：能清晰传递分析结论，有效协调资源推动优化措施执行落地。 加分项 掌握采购成本构成分析或供应商绩效评价方法者优先； 了解基础统计分析方法（如相关性分析、趋势预测）者优先； 持有供应链领域专业认证（如CPSM、CSCP）者优先。

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我们是一家深耕行业多年的传统电商企业，正处于数据化驱动业务增长的关键转型阶段。我们期待的不仅是一位数据分析师，更是一位能深入业务细节，用数据洞察从用户点击到货品出库全流程的数据探路者。你将作为业务团队的核心支持力量，通过数据分析与挖掘，为公司运营决策、采购规划及供应链优化提供有力支撑。 职责包括： 1.全链路数据支持：全面理解电商业务环节（涵盖用户增长、运营活动、商品管理、采购、仓储、物流等），搭建并持续完善各业务模块的数据监控体系。 2.前端运营分析：研究用户行为路径、流量构成、转化漏斗及营销活动投入产出比，为用户增长与精准运营提供可落地的策略建议。 商品与采购支持：开展销售趋势预测、库存周转评估、商品关联性分析，辅助制定合理的采购方案与定价机制。 仓储与供应链优化：评估库存合理性，分析仓储配送效率与物流成本结构，定位供应链薄弱环节，提出切实可行的降本提效措施。 3.运用网络爬虫技术，从公开网站等外部渠道采集市场动态、价格走势及竞品信息，拓展内部数据维度。 对多源异构数据（如业务系统数据库、日志文件、第三方数据等）进行清洗与整合，构建高质量、可分析的数据集。 4.设计并开发可视化数据看板，定期输出深度分析报告，直观呈现关键数据结论与业务洞察。 与运营、采购、仓储等相关部门高效协同，推动分析成果转化为实际业务动作，并跟踪评估执行效果。

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