1.负责从内部数据库（如ERP、CRM）和外部数据源（如行业报告、第三方平台）等多渠道系统收集业务数据，进行清洗、转换、集成与归档处理，统一数据标准，消除重复、缺失及错误数据，构建高质量分析数据集，确保数据的准确性、完整性和可靠性。 2.运用统计学方法及机器学习算法（如回归分析、聚类分析、决策树等），开展深度数据挖掘与建模分析，探索数据内在关联与趋势，按月完成至少2个数据分析模型的构建、训练、评估与优化，为业务决策提供量化依据。 3.基于分析结果，撰写详细的数据分析报告，包括分析背景、方法、过程与结论，并通过数据可视化工具（如Tableau、Power BI、Matplotlib等）制作图表和仪表盘，清晰呈现业务洞察，定期向业务部门与管理层汇报。 4.紧密结合业务场景，提出流程优化、产品改进或策略调整等方面的可行性建议，协助业务部门推动数据驱动决策，促进数据分析成果在实际业务中的落地应用，助力业绩增长。 5.参与企业数据底层架构和BI报表体系建设，设计与业务需求高度匹配的数据模型与可视化解决方案，支持高效、灵活的数据分析需求。 6.建立数据质量监控指标体系，定期开展数据质量评估与检查，识别数据偏差、不一致等问题，协同数据管理及技术团队制定改进方案，持续提升数据质量。 7.与业务部门保持密切沟通，提供数据技术支持和咨询服务，帮助业务人员理解数据、应用数据，协助其解决实际数据问题，提升整体数据应用水平。 8.根据业务反馈与发展动态，及时调整分析方向与重点，确保数据分析工作与企业目标一致，并推动数据价值在关键业务场景中的实现。 9.持续跟踪数据分析领域的新技术、新工具与行业最佳实践，引入适合企业业务需要的先进分析方法与平台，提升团队分析效率与能力。 10.总结分析项目经验，编写技术文档与操作手册，组织内部技术分享与培训活动（每年不少于4次），推动团队知识沉淀与能力共建。

1.学历：研究生学历； 2.专业：数据科学、计算机科学与技术、软件工程、统计学、信息管理等相关专业； 3.年龄：35周岁及以下； 4.政治面貌：中共党员优先； 5.工作经验：5年及以上数据分析或相关领域工作经验，具备独立完成复杂数据分析项目的能力，有交通行业经验者优先。 6.精通SQL、Python或R等数据处理与分析工具，能够熟练进行数据提取、清洗、建模及分析。 7.熟练使用Tableau、Power BI或Excel等数据可视化工具，具备良好的可视化设计能力，能清晰有效地呈现分析结果。 8.掌握统计学原理及常用数据分析方法，了解机器学习与数据挖掘算法（如聚类、分类、回归等），具备建模与优化能力。 9.熟悉数据库原理，能熟练运用SQL进行复杂数据查询与处理。 10.对数据敏感，具备较强的逻辑思维、数据分析及业务洞察能力，能从复杂数据中识别问题、发现规律并提出解决方案。 11.具备优秀的沟通协调、团队合作及项目推动能力。 12.逻辑清晰，对数据敏感，学习与沟通协作能力强。持有大数据相关认证者优先，如华为HCIA/HCIP-Big Data、AWS Certified Data Analytics、CAP、CDA数据分析师、CPDA项目数据分析师、Microsoft Data Analyst Associate、SAS Certified Data Scientist、Cloudera Data Analyst等国内外相关认证。