BI主管
相关职位简介
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BI主管
岗位职责：1.根据各业务链.深入业务公司.理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，呈现公司发展所需的数据分析报表；帮助各业务部门通过数据分析发现业务瓶颈并提出行动建议； 2.分析业务问题，能够独立运用数据挖掘各类算法自主构建相关的业务模型；3.从数据中发现规律和知识，并能根据实际情况结合使用，编写业务的数据分析报告4.协助运营团队.市场团队.供应链.财务.总经办需要的各项数据.日报.周报.月报，全部数据做到可视化；5.根据公司发展不断优化数据任职要求：1.数学（计算数学.数理统计等）.计算机科学（系统架构设计.数据挖掘.分布式数据库等）.统计学等相关专业毕业；2.具备通过构建数据模型，挖掘和分析数据的功底；有数据挖掘.数据建模的相关经验者优先；3.熟悉数据统计和数据分析方法，至少精通SPSS/SAS/EVIEWS/MATLAB/R语言等数据分析工具的其中一种；4.熟练掌握Office办公软件，Word和Excel表格函数应用娴熟；5.良好的逻辑思维能力和数据洞察力，能够发现数据中有价值的信息；6.有BI数据分析工作经验者优先；
所需技能： 数据分析、数据库、数据处理
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BI主管
任职资格1.3年以上工作经验，本科及以上学历，统计学.经济学.社会学.数学，计算机等相关专业；必须会python，SQL，数据模型体系构建2.数据挖掘，商业分析，3.带过数据团队岗位职责：1.能对多种数据源进行深度诊断性分析.挖掘.深度分析和建模；2.负责城市租金价格分析，基于公司业务体系.价格模型，进行价格评估；3.针对具体的业务工单，研究业务风险点，进行数据分析；4.负责部门内部及外部数据整理.挖掘及分析工作，定期出具月.半年.年度数据报告及分析报告。
所需技能： SQL、Python
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BI主管
岗位职责1.收集&分析业务端口数据需求：深入了解业务流程，挖掘业务数据需求，为相关部门提供数据支持；2.建立数据模型：根据业务部门数据需求，系统分析和搭建数据模型，制定数据报表体系，提升业务部门数据分析应用的效率；3.输出数据应用策略：通过数据报表的反馈分析.总结和优化业务指标，指导分析结果在业务的应用，有效支持和推动业务发展；4.异常数据监控：对业务端口异常数据指标进行监控.预警和解读；5.制定业务发展策略：通过业务数据分析，提供业务可行性发展数据依据，为管理层提供业务发展决策数据支持。任职资格1.全日制统招本科及以上学历，3年以上互联网行业.大型咨询公司.金融投资公司数据分析等相关工作经验；2.熟练使用SQL.Excel，
所需技能： Python、Excel、BI、咨询领域、SQL
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BI主管
岗位职责：1.搭建和维护公司自动化报表体系2.搭建和维护公司自动化监控体系3.搭建和维护公司数仓体系4.搭建公司业务分析体系5.公司各部门间的协调与配合6.BI团队建设7.部门总监的其他安排任职要求：1.本科及以上学历，数学.统计.计算机.金融等相关专业，有移动互联网或金融行业数据分析管理经验者优先；2.熟练掌握office.MYSQL.tableau.Python等技能,会Hadoop.hive.图数据库等加分；3.有3-5年数据分析，数据可视化经验，较强的数据敏感性；4.较强的逻辑思维，良好的数学.统计学功底，对于数据领域的需求，能够提供深入的解决方案；5.有高度的责任心，敢拼，敢于付出；6.精通数理统计，掌握常用数据挖掘方法，例如：线性回归，逻辑回归，决策树分群，聚类.关联分析.SVM，贝叶斯等；7.对商业和业务逻辑敏感，具备良好的逻辑分析能力和系统性思维能力，优秀的数据思维和强烈的数据决策意识，且思维缜密，做事认真严谨；8.有较强的人际沟通.协调能力，具备与相关人员沟通数据需求的能力；9.有很强的组织协调管理能力等
所需技能： Tableau、Python、MySQL
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BI主管
岗位职责：1.基于数据分析，辅助业务管理团队科学决策，协助团队商业目标的达成；2.构建业务分析体系，监控运行状况；针对重点问题深入分析，定位问题，提供解决问题的建议；3.将业务数据体系抽象成数据产品，提升数据产出的效率，优化数据使用方式，推动团队”数据驱动”的能力。任职要求：1. 本科或以上学位；数学.统计学.计算机.金融或相关专业；2.三年以上互联网数据分析工作经验，有团队管理经验优先；3. 商业感觉敏锐，对数据敏感，能快速理解业务，能主动寻找业务各环节中数据分析的应用机会；4. 良好的逻辑分析.文字表达及沟通推进能力，能独立完成专题分析及跟进落地；5. 良好的学习与抗压能力，能自我驱动，有强烈的责任感。
所需技能： 数据分析、团队管理
职业晋升路径
横向职业发展
职业问答
以目前发展状态来说，国内数据分析师工作可以分为以下几大类：
1、日常数据统计指标分析；
2、数据波动分析；
3、指标体系构建及报表建设；
4、KPI 指标拆解和北极星指标趋势预测；
5、AB 测试设计及结果分析；
6、因果分析；
对于刚入门的分析师，前两项最为常见，业务方需求描述多为：我想看看这个数的均值，我想看看那个数的中位数，我想看看这些明细数据等等；或者就是这个指标跌了，你给看看怎么回事？那个指标涨了，你看分析一下怎么回事？也就对应问题所说，只涉及 sql 和可视化。从这方面看，楼主还是比较认真，其实这些问题不用可视化也能解决，就是描述起来没那么直观罢了！
但是，但是，作为一名分析师，如果你想有一个光明的前途，好的发展。千万千万不要被这两个方面的需求占满时间！一定一定要把时间逐渐转移到 3 到 6 这些需求上，这才是作为分析师的核心竞争力，没有核心竞争力，那就永远是取数机，而且最近我们在研究应用图神经网络与数据库交互，实现自助取数功能（大概意思就是，业务方的需求直接跟机器说，机器直接自动取数），这必然对国内大量取数机分析师造成巨大的冲击！
如果你要问，如何从这些取数需求中走出来，那么我这里简单给你提供几条捷径：
1、移花接木：招实习生，让实习生做；
2、给予颜色：问业务方为什么？跟她讨论这些有用吗？不重要的需求排期很久，让它自然消失！跟业务方讨论时候切记一点，抛弃自己数据分析师的职位，不要谈数据，只谈业务，只盘逻辑，让她心服口服的取消需求！
3、一劳永逸：完善数据报表和数据产品，让业务方自助。
当然，脱离这些需求不是为了摸鱼，主要是要培养分析师的核心竞争力：业务逻辑，业务框架结构，问题分析思路，应用统计理论以及数据挖掘能力。
有剑在手不用和没有剑完全是两码事！！！
文章搬运自公众号：人人都是数据分析师，一个数据分析师都应该关注的公众号。
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