数据分析方向指南

常规数据分析

数据分析流程

数据分析相关职责

真实招聘要求

职位描述
工作职责：
1、负责业务数据的分析清洗；
2、负责特征工程以及模型的初步构建；
3、基于spark等，构建数据分析, 特征工程、简单建模的pipeline；
工作要求：
1. 全日制大学计算机相关专业本科及以上学历，1年以上互联网或建模相关工作经验；
2. 扎实的计算机基础知识，良好的算法和编程功底，熟练使用python, sql, shell等脚本语言, 熟悉Linux系统；
3. 熟悉常用的机器学习算法（如lr, xgb, svm DNN等模型）优先
熟悉caffe、TensorFlow优先
4. 熟悉hadoop，有hive, spark等应用经验者优先；
5. 热爱游戏行业，有MOBA游戏经验优先。
职位描述
工作职责
1. 深入了解业务，整理归纳各部门数据需求，设计、开发、维护相应业务报表
2. 梳理业务逻辑模型，建设数据指标体系，进行数据监控，及时发现问题、定位问题
3. 负责业务数据专项分析， 提炼数据分析方法论，优化数据分析模型，将数据分析结果产品化
4. 负责用户行为分析，用户画像标签、人群的挖掘
职位要求
1. 本科及以上学历， 数学、统计、计算机相关专业，有互联网金融数据分析经验优先
2. 3年以上大数据开发、分析经验 ，熟悉精通 Hive sql，熟悉Tableau等BI工具
3. 扎实的数据结构基础和算法能力，有丰富的推荐算法、智能营销经验优先
4. 能快速的理解业务，良好的结构化思维能力、跨团队沟通协作能力
职位描述
职位描述
1、利用蚂蚁数据全域业务数据资产建设，包含本地生活、IOT、支付业务、商业银行、会员/商家/企业运营等业务领域。洞察行业趋势和竞争态势，支撑数字化、智能化商业决策及运营，实现数据价值最大化使命，从海量数据中分析商家交易和行为，发掘技术和业务发展的痛点，为业务健康发展提供决策支撑。
2、参与行业监控大数据技术体系的规划建设，包括统一采集、数据资产建设与管理和数据质量及稳定性保障体系、数据处理智能化和自动化体系的建设。
3、负责智能监控体系建设，深入了解当前系统架构及业务流程，参与制定系统架构演进，技术规划，架构设计，并最终实施落地，打造高可用系统架构。
职位要求
1、3年以上工作经验，计算机等相关专业本科以上学历 ，具有丰富的数据建模实践经验；
2、精通业务建模、数据仓库建模、精通ETL设计开发，具备体系化的数据质量与数据治理相关经验，有大型项目相关领域深入实践经验，能独立主导完成某一业务领域的整体模型设计，具备跨域的沟通协调能；
3、精通hadoop/yarn/hive/spark等大数据体系，深入了解起背后的实现原理，并能够调优；具有超大规模数据项目，有百万级TPS数据处理经验尤佳；
4、良好的思维逻辑性和语言表达能力，以及良好的项目沟通和协调能力；
5、具备一定的JAVA、Python语言的开发能力，具备机器学习算法能力尤佳 。
6、 以结果为导向，善于主动思考、善于突破，将技术转化成实际成效；
职位描述
1.使用数据分析和建模相关技术，基于客户业务需求，在金融信贷（财务分析、信用评级、信贷风控）、政务监管（海关、外管、税务等）、情报安全等领域构建模型解决方案，产出文档和代码，并配合公司产品和研发，推动方案实施落地；
2.有扎实的统计学基础，对集成学习、深度学习、关联图谱分析原理及建模框架有一定的了解，熟练掌握SQL、python等常用的建模分析工具（包），有Linux、大数据集群模型开发及部署经验者优先；
职位描述
岗位职责:
1. 负责业务数据风险数据分析；
2. 负责对风险预警异常情况进行深入分析并提出独立的风险判断，对业务风险指标进行跟踪分析及优化；
3. 深度挖掘账户、订单数据，协助完善评分模型、风控模型等；
4. 对于部门内产品、需求提供数据支持，对于风险规则配置提供建议；
5. 协助部门建立风险数据库
6. 完成领导交办的其他工作。
任职要求
1. 统招本科及以上学历，数学、统计学、数量经济学、计量经济学、运筹学、计算机等相关专业；
2. 3年以上风险数据分析经验，有互联网或公司数据分析经验优先；
3. 熟悉数据统计过程，熟练使用SQL等语言及工具进行数据处理；
4. 有独立的专题分析能力，良好的书面表达能力，组织协调及沟通能力强，抗压能力强。
职位描述
职位描述
1、与业务管理团队紧密合作，通过分析/挖掘数据，探索业务机会点，形成分析报告，贡献自己对业务的独特见解；
2、运营数据收集整理，监控相关核心数据，查找、分析运营过程中的异常情况；
3、通过对服务渠道、服务流程、服务资源配置等关键环节进行分析，保障服务链路的顺畅、服务品质的稳定，提升用户满意度；
4、能够从用户的角度思考问题，通过数据分析，找出产品痛点，完善用户体验；
5、能够独立推动数据项目，为客户体验及权益保障中心运营决策、服务方向、策略提供数据决策支持；
职位要求
1、五年以上产品/流程/用户/决策分析经验，熟悉互联网常见产品分析，用户分析方法论，比如对用户画像、分层或者产品体验分析模型建立等有一定经验；
2、熟练使用BI报表制作工具、SQL、Excel、R语言及Python等分析工具；
3、有良好的业务嗅觉，能快速学习新业务领域并给出分析洞察 ；
4、具备较强跨团队协作和数据项目推动能力；
5、良好的沟通交流能力与分析报告撰写能力。

一、互联网常用指标

谁——用户数据

存量：DAU/MAU
增量：新增用户
健康程度：留存率
从哪来儿：渠道来源

行为——干了什么

次数/频率：PV、UV、访问尝试
路径走通程度：转化率
做了多久：时长
质量：弹出率

业务——对业务的结果影响

总量：GMV、访问时长
人均：ARPU(Average Revenue Per User)/ARPPU(Average Revenue Per Paying User)、人均访问时长
人数：付费人数、播放人数
健康程度：付费率、付费频次、观看率
被消费对象：
产品：SKU

常见指标及计算公式

1. Gmv (Gross Merchandise Volume)是电商行业常见的一个术语，称为成交金额。其实GMV是没有统一标准定义的，每家都可以自己定义统计口径的。
   1. 作为电商平台，GMV（成交总额）是衡量平台竞争力（市场占有率）的核心指标。一般电商平台GMV的计算公式为：GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，即GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。
2. CPC (Cost Per Click): 按点击计费（平均点击价格）
3. CPA (Cost Per Action): 按成果数计费
4. CPM (Cost Per Mille): 按千次展现计费（千次展现价格）
5. CVR (Click Value Rate): 转化率，衡量CPA广告效果的指标
6. CTR (Click Through Rate): 点击率
7. CPV是英文短句Cost Per View的缩写，意思是按照显示效果付费，也就是说，cpv广告就是展示广告，就是广告联盟通过实际的广告显示数量来计费。也就是说，独立IP显示一次就计 费一次，计费方式非常简单。
8. PV (Page View): 流量
9. UV 独立访客，一台电脑24小时以内访问N次计为1次
10. ADPV (Advertisement Page View): 载有广告的pageview流量
11. ADimp (ADimpression): 单个广告的展示次数
12. PV单价: 每PV的收入，衡量页面流量变现能力的指标
13. RPS (Revenue Per Search): 每搜索产生的收入，衡量搜索结果变现能力指标
14. ROI： 投资回报率（ROI）是指通过投资而应返回的价值，它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通过投资和现有财产获得利润。又称会计收益率、投资利润率。

常见指标计算公式

二、战略分析

PEST