指标体系 做数据分析的时候，有一个很重要的过程，就是搭建数据指标体系。对于指标体系，在某些出版物中是这么定义的，指标体系，是由一系列具有相互联系的指标所组成的整体，可以从不同的角度客观的反映现象总体或样本的数量特征。概念总是比较难以理解的，举个不是特别恰当例子，就好比太阳系，他也是个体系，有恒星、行星、卫星等组成的整体。九大行星以太阳为核心游走于自己的轨迹，单独把地球、太阳拿出来，他不叫太阳系，随便找出几颗其他的行星，他也不叫太阳系。总之，指标体系中的指标彼此间要存在逻辑关系，单独一个指标或毫无关系的指标都不能称作指标体系。
指标架构按照不同的意识形态，构建不同的指标架构。理解与认知需要一个主体，而主体圈定范围。目前互联网公司基本都有自己的CRM、ERP、OA等信息管理系统，这是以公司为主体，组织层面根据业务搭建管理系统，构建指标架构。指标体系应用非常广泛，范围不同对应级别和架构也不同。从个人到国家都涉及指标体系的构建，个人层级（收支指标体系）、团队层级（KPI指标体系）、组织层级（管理指标体系）、行业层级（评价指标体系）、国家层级（经济指标体系）等。这只是罗列出对主体的某个方面进行指标体系的构建。无论是生活中，还是工作中，主体所处的不同场景，都可以通过指标体系进行量化。
指标模型对于指标体系的应用，主要还是在工作中。对于互联网公司，指标体系的建立离不开产品、业务、用户这三个对象。通过对象抽象指标模型，比如用户消费漏斗模型、产品迭代模型、业务转化模型等。不同的产品类型、产品阶段圈定不同的数据指标。不同的业务流程线、业务节点圈定不同的数据指标。不同的用户行为、生命周期圈定不同的数据指标。指标模型是以事件为核心的，通过事件定义一个触发点，根据触发点抽象出指标，在根据指标圈定相应的数据，最后搭建指标模型反映事件现象。进而实现对事件的理解和决策调整起到支持作用。其实这也就是指标体系搭建过程。
指标体系搭建上边也说到指标体系的搭建过程。总结来说，以事件为核心，明确触发点、定指标、圈数据、建模型的步骤过程。
触发点触发点是整个体系建立的第一步，如同打地基，至关重要。他是数据分析的目的，也是体系建立的目标。未来模型的可用性和迭代程度，很大程度取决于这一步的定向。再次重申，一定要明确指标体系建立的目的。目标大体上可分为几类：1.表现现状；2.反应问题；3.预测趋势；4.评估目标；5.决策调整；根据自己的目标建立定向指标模型，这样也为指标的划定提供的了基础。定指标有了方向就好划定指标，指标大体分为三种。一种是关键指标，一种是衍生指标，还有一种是自建指标。在大量的指标种，根据这三种标签结合分析目的进行选择。这样的指标模型更实用，有效果。指标自身类型也分为两类，一种是量级指标，他表示的是规模。一种是效率指标，他表示的是质量。第一步，定关键指标，关键指标根据流程关键节点或者行为重要动作选定，可以很好的反应业务特征和问题的本质。第二步，塑衍生指标，衍生指标可是对关键指标的重构或计算。辅助关键指标对问题的阐述，事件的刻画。第三步，验证有效性，以目标为核心，验证划定指标的有效性，如果不能很好诠释事件，也可以根据情况自建指标。圈数据做好前面的两个步骤，这一步是一个撒网捕鱼的过程。这个阶段要注意的就是掌握收集并整理数据的度，清洗数据是一个比较费时的动作。根据实际情况，在保障数据质量的同时，推进构建指标体系的效率。在减少时间成本的前提优雅的解决问题。上边是在操作上要注意的。在理解上要注意数据和指标的关系，是指标决定数据，而不是通过数据反推指标。这一点很关键。建模型建模型的过程就是以事件为核心，把指标间的逻辑关系表述清楚。好的模型具有可拓展、可泛化的能力，通过不断的迭代，高效复用的解决问题。有些模型是比较成熟的模型，有些需要自己建立模型。根据自身的情况而定，总之要符合核心事件的逻辑。不要因模型而建模，一定要紧握事件。
总结，指标体系建立的过程，是实践与优化的过程。以事件为核心，圈定范围，明确逻辑，挖掘根源。这样数据指标体系对于分析初衷的作用价值才能最大化。
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CIO:构建互联网产品数据管理体系(PDM)
　　互联网企业也有系统化的产品数据管理体系，由于大数据的发展，互联网企业的产品数据管理体系相对于传统企业的产品数据体系有着更显著的差异和特色：　　（1）由于产品功能多元化和产品更新迭代速度快，数据体系的构建更为复杂；　　（2）可采集的数据更为全面和多样化，数据对产品运营和优化决策的作用更为显著；　　（3）对数据处理能力的要求更高，尤其是对海量数据处理的能力，数据计算的实时性方面要求更高；　　（4）对数据分析和数据挖掘的深度要求更高，数据能够为产品决策提供更多的支撑。1互联网的产品数据管理应用概览　　互联网的产品数据管理包括四大方面，具体包括：　　（1）数据统计指标设计。互联网产品数据体系的构建，从统计指标设计出发，以结果导向来设计数据体系，以更好的进行产品开发和运营管理。　　（2）数据上报采集。设计好数据体系后，我们需要和相关产品经理、产品开发人员规划数据上报，确定通过技术手段采集那些数据。　　（3）数据存储、处理和统计。即对上报的数据进行加工和存储，利用大数据技术进行数据统计和数据展现，方便查看和检索。　　（4）数据分析与挖掘。即对重要的产品设计和运营问题或者方向进行数据分析和挖掘，对重要的产品关键数据进行实时监控和预警。　　这四方面形成闭环，不断的循环改进。虽然互联网产品的数据管理体系从数据统计指标体系出发，而数据分析和数据挖掘是最后一步，但经过数据分析和数据挖掘，也会进一步促进数据统计指标的设计和优化。2数据统计指标设计　　衡量一个产品的好坏可以分为经营类指标、体验设计类指标和性能质量类指标。不同产品定位和功能都有不同，因此无法完全统一指标来直接衡量各个产品的好坏。因此，不同产品的数据指标体系既有相同的方面，也有差异的方面。在下一篇文章，我们将分别详细介绍电商、游戏和工具类产品应用的通用类数据指标体系。在差异化的方面，每个产品可以提炼出与自身产品定位和功能更有针对性的指标，如像微信，朋友圈的发图片量一定是重要的但也比较特殊的活跃度指标。　　在数据指标体系设计过程中，常常遇到以下问题：　　（1）产品缺乏有效的数据监控。产品越来越多，但对产品缺乏监控与评估，各功能对用户的需求与满意度，贡献度无定期反馈与评估机制。　　（2）数据需求合理性问题。产品经理或运营人员提出的数据需求往往没有经过专业数据分析师评估与评审，对数据指标的统计必要性、完备性和准确性缺乏评估。　　（3）数据指标体系科学性问题。现有的产品指标多数是是记录部分原数据，对产品的衡量缺乏立体化维度，缺失部分关键指标。　　为了解决这些问题，我们需要从以下四大方面解决：　　（1）提炼关键产品关键价值指标。产品关键价值指标是每个业务（功能）综合衡量指标，该指标包括财务类经济收入指标和用户活跃度的总体指标。常用指标如收入、日活跃用户数和付费用户数等。　　（2）构建立体化的产品评估体系。我们需要对影响产品关键价值指标的相关影响因素进行详尽分析，并构建立体化的指标体系进行监控。比如影响日活跃用户的相关指标，可能包括用户参与度类指标、用户留存类指标和产品性能类指标，这些指标都尽可能细化，并进行监控。　　（3）细分指标，有利与定位与发现问题，便于开展专项分析。我们需要对产品关键价值指标进行细分拆解，以方便定位产品关键价值指标异动原因。如对日活跃用户的拆解，我们可以从不同版本角度进行拆解或者从产品不同功能模块拆解，以方便发现日活跃用户异动的原因。　　（4）建立数据需求评审制度。定期如每周进行数据需求评审，数据需求提出方与分析师、数据开发人员共同讨论，根据数据需求的背景和商业目标制定相应的数据指标体系，并确定数据的来源，如果没有现成的数据源，还需要驱动开发进行数据上报。3数据上报采集　　互联网产品的数据采集需要通过开发人员写程序或者使用已有的工具把相关的数据以日志的方式传输到数据上报的服务器，数据开发人员再对相关的日志进行日志解析、入库，以方便数据统计。但很多产品经理或者运营人员以为数据不用上报就可以做数据统计，这是一个常见的误区，会经常导致产品上线后，关键的运营数据都不能看到。很多互联网产品经理或者运营人员经常把数据上报和数据统计混淆，以为上报项就是统计项，或者以为提了数据上报需求就有统计结果，或者做数据上报的测试不做统计的测试。实际上，数据上报是数据采集的手段，上报是数据统计的数据来源之一。还有一种极端的方式是，产品经理或者运营人员为了上报数据而提上报数据需求，不管上报的数据是否有用，尽可能多的提，导致提了非常多没有用的数据上报项，浪费公司开发资源，浪费数据存储资源，浪费公司开发人力。　　互联网产品的数据采集需要通过开发人员写程序或者使用已有的工具把相关的数据以日志的方式传输到数据上报的服务器，数据开发人员再对相关的日志进行日志解析、入库，以方便数据统计。但很多产品经理或者运营人员以为数据不用上报就可以做数据统计，这是一个常见的误区，会经常导致产品上线后，关键的运营数据都不能看到。很多互联网产品经理或者运营人员经常把数据上报和数据统计混淆，以为上报项就是统计项，或者以为提了数据上报需求就有统计结果，或者做数据上报的测试不做统计的测试。实际上，数据上报是数据采集的手段，上报是数据统计的数据来源之一。还有一种极端的方式是，产品经理或者运营人员为了上报数据而提上报数据需求，不管上报的数据是否有用，尽可能多的提，导致提了非常多没有用的数据上报项，浪费公司开发资源，浪费数据存储资源，浪费公司开发人力。　　统计项：发送图片成功账户数。　　统计目的：产品关键数据之一，衡量产品运营整体效果。　　统计方式：日周期统计。　　上报项描述：该用户成功发送图片的次数。　　触发条件/业务逻辑详细描述：发送成功账户指自定义图片由发送方计算机成功上传到服务器，当天只要有一次发送成功则被记为成功账户。4数据存储、处理和统计　　数据上报到数据存储服务器后，经数据开发人员数据处理后，便可以进行统计和数据展示。大数据存储经常面临存储规模大和存储管理复杂的挑战，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。传统数据库对这类需求和应用无论在技术上还是功能上都不能很好的解决。我们可以利用分布式文件系统和分布式数据库技术来解决这些问题。同时，大数据存储还要考虑一个重要的问题，即数据的生命周期管理问题。数据有其生命周期，同时，数据存贮也有相应的成本。随着数据量越来大，数据维护成本越来越高，数据使用效率也会逐渐降低。大数据管理里面经常面临的问题是：什么样的数据需要一直存储，如果要存储是在线存储还是离线存储，那些数据需要存储一定时间后要进行删除。因此，我们需要对数据的不同时效、不同访问频率、不同重要性进行区分，结合存储成本的考虑，制定相应的存储策略。如交易型数据其数据重要性高和访问频率高，可以采用在线存储。　　在数据处理和统计上，要重点解决以下问题：　　（1）多样化的数据处理。互联网大数据的特点是要对不同数据结构特征的数据处理，即要对结构化/半结构化数据和非结构化的数据进行处理；　　（2）数据实时性问题。从数据计算响应性能角度看，大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算，流式计算通常属于实时计算，查询分析类计算通常也要求具有高响应性能，而批处理和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算，那些数据需要实时计算，那些数据需要离线计算，要提前评估和准备；　　（3）数据关联性问题。如MapReduce 适用于处理数据关系较为简单的计算任务，但社会网在络等具有复杂数据关系的计算任务则需要研究和使用图数据计算模式；　　（4）并行计算的体系和硬件平台的搭建。大数据处理通常需要使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台，尤其是随着很多需要高响应性能的大数据查询分析计算问题的出现，MapReduce 其在计算性能上往往难以满足要求，用内存计算完成高速的大数据处理已经成为大数据计算的一个重要发展趋势。5数据分析和数据挖掘　　数据分析和数据挖掘需要集成的、经过清洗的、可信的、可高效访问的数据，通过大数据分析和挖掘，大数据的价值才可以更好的发挥出来。大数据环境下的分析和挖掘方法与传统的小数据统计分析有很多不同，这些方向也是构建大数据能力和体系时需要解决的问题。大数据时代，数据分析和数据挖掘体系需要解决以下问题：　　（1）大规模数据的处理和分析。大数据环境下的数据分析需要处理大规模的且数据量急速增长的数据。在这种情况下，我们可以采用抽样的技术来把数据规模变小，以便利用已有的技术手段来进行数据分析。但在某些领域，抽样会导致信息的丢失。所以，如何应对TB级别甚至更高量级数据量进行分析，是大数据分析相对于小数据分析的最大挑战。　　（2）数据分析的深度和广度。一方面，由于大数据种类的多样性，不仅仅包括结构化的数据，还包括半结构化、非结构化的数据，使得可以分析的维度变多，数据分析的广度变得更宽，可以从更多的维度发现小数据所不能发现的洞察。第二方面，结合大数据的算法和更为复杂的统计分析模型，我们可以做更深度的分析，比如预测客户流失的概率以及流失的原因，实时监测和定位数据异动的原因等。因此，相对于小数据，大数据在数据分析的深度和广度都有更为明显的优势，从数据更好的发现知识并加以利用进而指导人们的决策。　　（3）数据分析和数据挖掘的实时性。在大数据时代，数据分析越快、越及时，对商业价值的贡献则越大，查询和分析的实时处理能力，对于人们及时获得决策信息，做出有效反应是非常关键的前提。如根据用户最近购买行为、浏览行为通过大数据技术来及时的“猜测”用户的潜在需求，推荐用户最想购买的商品，并推送有有效的促销信息促成用户购买。这个猜测和推荐的过程越快效果越好。但是，在面对大数据，数据分析和数据挖掘的实时性成为大数据应用最大的挑战。因此，构建实时计算能力如利用spark、storm等实时计算技术成为提升数据分析实时性的关键。　　（4）数据分析的自动化和可视化结合。在大数据时代，我们需要利用大数据技术实现分析的自动化，让机器能做的事情充分的让机器来完成。要实现“机器”自动化的数据分析，前提是让“人”提前设置好数据分析的模式。这样，人可以把更多的分析经验和思路沉淀为分析模式，让机器不断的利用分析模式来及时的、自动化的计算，从而使得数据分析可以更好的提高效率。同时，如果我们还可以利用大数据可视化的手段把复杂的计算结果用简单易用的可视化数据产品展示出来，将有利于“大数据用户”更好的理解数据分析的结果，更好运用数据来做更多有效的决策。　　大数据可视化与大数据分析自动化的结合，一方面由于机器的自动化计算提高了分析效率，另一方面，由于可视化提供了用户对数据的直观分析和展示，提升了数据的易用性。如果还可能，大数据可视化可以进一步结合人机交互，将能带来更好的分析效果。大数据可视化方面结合人机交互的功能，本质上是提供了人和数据的“对话”功能，可以更好的探索数据中的隐含信息，进行更好的推理，获得更深入的洞察。　　总之，互联网产品的数据管理体系需要产品经理、产品运营人员、开发人员和数据分析师共同合作完成，并不是数据分析师或者是产品经理一个人就能完成的事情。为了更好的建设符合大数据时代的产品运营的数据体系，我们需要充分理解数据体系的商业目标，做出科学严谨的产品数据体系，做好数据上报的规范，构建大数据存储和计算的能力，做好数据的生命周期管理，搭建具有大数据技术能力的数据分析和数据挖掘体系，并在这些基础上形成数据体系设计、数据上报采集、数据存储计算和数据分析挖掘的良性循环。　　关于作者：傅志华先生曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾任DCCI互联网数据中心副总裁。傅志华先生现就职于某互联网公司大数据中心副总经理，同时任中国信息协会大数据分会理事和中国互联网协会大数据工作组专家。(回复关键字　大数据 PDM 获得更多相关内容)CIO之家-践行,见未来微信号:imciow 网站: www.ciozj.com首席信息官必备公众号 | 覆盖全行业企业信息化↓↓↓ 点击'阅读原文' 【查看更多】
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构建互联网产品数据管理体系
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3秒自动关闭窗口今天你“大数据”了吗？五步教你构建大数据产品体系
【数据猿导读】
我们处在互联网高速发展的时代，五花八门的信息、纷繁杂多的数据充满生活的方方面面。是的，不用怀疑，大数据时代来了。如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。那么，今天你“大数据“了吗
数据管理、数据挖掘、数据处理，这些无一不是构建大数据产品体系的关键。一个完整的大数据体系分为几个层级，分别是数据基础平台、数据报表与可视化、产品与运营分析、精细化运营平台、开放数据产品、战略分析与决策。
一、如何建设数据基础平台
基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。
很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发者按照自己的理解和习惯来执行，没有标准化的SDK和上报协议，并且数据散落在各个部门产品的服务器，无法构建结构化的数据仓库。
做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率(7日、14日、30日累计留存率)，新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据等。
二、制作数据报表与实现可视化
数据报表与可视化是大数据体系中数据呈现的直接手段。数据可视化要求进行数据指标体系规范，统一定义，统一维度区分，就可以很方便的进行标准化可配置数据报表设计，直观的可视化输出设计，包括行为、收入、性能、质量等多种数据类别。拿阿里的数据地图来说，他们的优点是数据平台结构清晰，个人与数据关系明确 ，但是缺点也很明显，数据报表过多、平台访问量不高 。因此，大数据体系中，如何确保数据可视化呈现非常关键。
三、产品运营与分析
在建立数据平台和可视化基础上，对已有的用户行为、收入数据等进行各种分析，输出日报、周报、月报、各种专题分析报告，服务于产品的各个环节。
常见的数据分析工作：
1、 用户行为分析，用A/B TEST进行产品优化;
2、 运用漏斗模型进行用户触达分析，如TIPS、广告等曝光到活跃的转化;
3、 收入效果监控与分析，包含付费转化率、渠道效果数据等;
4、 业务长期健康度分析，例如从用户流动模型、产品生命周期分析产品成长性和健康度;
5、 营销推广活动的实时反馈;
6、 用户画像也是常见的数据分析方式，包括用户如性别、年龄、行为、收入、兴趣爱好、消费行为、上网行为、渠道偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等，反映用户各种特征，以达到全面的了解用户，针对性的为用户提供个性化服务的目的，通常每半年做一次用户画像的专题分析。
常见的数据分析思路：
1、事前分析：主要是对可能的数据进行预测，建立起考核指标，为之后的决策提供支持和精细化运营做准备。
2、事中分析：实时监控收入、用户， 跟踪用户行为，进行数据采集用于分析用户的使用需求;实时查看流量，分析用户使用的场景(网络环境、运行环境等);实时分析活动效果并根据效果调整策略等。
3、事后分析：主要分析考虑产品是否有问题、问题在哪儿、活动效果如何、功能效果如何、如何进行后续指导等问题。
常见的数据分析工具：
1、Excel：容易上手、通用性强、美观绘图、函数丰富、支持VBA编程
2、SPSS：支持数据量大、统计专业性强、数据挖掘功能强大、图形化操作、编程扩展强
四、建设数据化运营体系
基于数据基础上搭建的精细化运营平台，主要的平台逻辑多数是进行用户细分，商品和服务细分，通过多种推荐算法的组合优化进行商品和服务的个性化推荐。另外还有针对不同产品生命周期，用户生命周期构建的产品数据运营体系。
数据运营体系的建立主要考虑4个方面的内容：
1、 规范：数据运营体系中的数据规范非常有必要。简单举个例子，同样一份数据，不同的部门有不同的需求，根据不同的指标评价这份数据，答案必然五花八门，因此，如果没有一个统一的规范，数据是没有意义的，数据分析不可能会有结果。
2、数据发展平台：考虑两个个方面的内容，首先必须逻辑清晰，进行体系化的思考规划，知道要采集什么样的数据，对常用数据优先固化;其次是具备专业的报表展示效果、体系结构清晰，能够灵活迭代执行。
3、数据仓库：专门的数据仓库记录产品个性化数据，分析用户需求，为用户个性化定制;充分利用数据平台公用接口;共享公司各数据系统数据源。
4、人：完整的数据运营体系中的人员包括专职的产品人员和专职的开发人员。
五、战略分析与决策
战略分析与决策层，更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。
变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。
建议是，最好用机器来做好&业务运营监控层&和&用户/客户体验优化层&，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断。
来源：《创新与企业家精神》
声明：数据猿尊重媒体行业规范，相关内容都会注明来源与作者；转载我们原创内容时，也请务必注明“来源：数据猿”与作者名称，否则将会受到数据猿追责。
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公司规模：100-499人
公司性质：合资
岗位职责： 1）对学员的学习进行有效的管理，跟踪家长和学生反馈（解决问题） 2）为在读学员提供贴心的服务达到续费或扩课和转介绍等（更注重前期的服务） 3）与家长、学生及时有效的沟通，减少客户投诉，填写学员中途退费分析，学员家长投诉分析，学员到期未续费分析等报告，与学生和家长建立长期，稳定，...
工作经验：不限
学历：不限
公司规模：100-499人
公司性质：合资
岗位职责： 1）对学员的学习进行有效的管理，跟踪家长和学生反馈（解决问题） 2）为在读学员提供贴心的服务达到续费或扩课和转介绍等（更注重前期的服务） 3）与家长、学生及时有效的沟通，减少客户投诉，填写学员中途退费分析，学员家长投诉分析，学员到期未续费分析等报告，与学生和家长建立长期，...
工作经验：不限
学历：大专
公司规模：100-499人
公司性质：合资
岗位职责： 1）对学员的学习进行有效的管理，跟踪家长和学生反馈（解决问题） 2）为在读学员提供贴心的服务达到续费或扩课和转介绍等（更注重前期的服务） 3）与家长、学生及时有效的沟通，减少客户投诉，填写学员中途退费分析，学员家长投诉分析，学员到期未续费分析等报告，与学生和家长建立长期，...
工作经验：不限
学历：不限
公司规模：100-499人
公司性质：合资
岗位职责： 1）对学员的学习进行有效的管理，跟踪家长和学生反馈（解决问题） 2）为在读学员提供贴心的服务达到续费或扩课和转介绍等（更注重前期的服务质量） 3）与家长、学生及时有效的沟通，减少客户投诉，填写学员中途退费分析，学员家长投诉分析，学员到期未续费分析等报告，与学生和家长建立长...
工作经验：3-5年
学历：本科
公司规模：500-999人
公司性质：民营
职责描述： 1. 响应业务部门的数据分析、BI报表和数据提取需求，保证准确性、全面性和时效性； 2. 定期追踪业绩及其他关键业务指标情况，通过数据分析，洞察业务动作，引领业务变化，提供决策基础； 3. 配合公司项目需求，制定数据分析测试方案，追踪项目进度，及时提交分析报告； ...
工作经验：不限
学历：不限
公司规模：100-499人
公司性质：其它
工作职责： 1、 梳理用户服务部数据分析需求，规划报表需求，实现日常数据可视化； 2、 负责WEB 端以及APP端的产品业务分析、用户行为分析、用户画像分析，通过分析挖掘业务，能够给产品端、业务端提供合理化的建议； 3、 与多部门（包括业务部门、和大数据研发部等...
工作经验：5-10年
学历：本科
公司规模：500-999人
公司性质：民营
岗位职责： 1.结合公司现状，编制各项服务运营数据、分析、KPI等监控报表； 2.利用多种分析方法和手段，分析用户、产品及营销等，发现业务问题与机会，并能给出有效的行动建议，给管理层提供决策支持； 3.发现流程、环节、监控缺失，联合业务方更新完善流程，建立监控制度及方法； 4.监控服务运...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：500-999人
公司性质：合资
岗位职责： 1.通过提取、分析、归纳用户属性、行为等信息，完成分析结果； 2.针对具体风险问题，研究影响用户的潜在因素，进行数据分析验证并提出改善举措； 3.支持策略和建模团队的风险量化分析，包括数据准备、快速分析和数据挖掘需求，如数据规范化、KPI整合、用户分群、风控指标分析等。 4....
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：人
公司性质：上市公司
【福利待遇】： 1、福利：完善福利体系，每年四次国内外旅游，下午茶+零食，全年5000节日奖金，结婚基金，生育基金，生日福利，公司礼品赠送，每月团队聚餐，公司社团，公司内部羽毛球场，台球，乒乓球室等。 2、各法定节假日及季度表彰，公司部门均有购物卡、现金奖、家电等福利。 ...
工作经验：不限
学历：本科
公司规模：
公司性质：民营
岗位职责： 1、对接各业务部门，满足各业务部门数据需求，完成日报周报月报和临时报表等，同时能够发现异常数据并分析其原因； 2、通过对公司运营数据研究，提出改善运营质量的方法和建议，搭建数据分析体系，为企业各级决策者提供支持； 3、与IT部门沟通，推动部分数据报表的的系统化和自动化。...
工作经验：不限
学历：本科
公司规模：20人以下
公司性质：民营
工作内容： 1.协助参与各类项目相关的数据信息收集、调研工作; 2.协助参与各类项目相关的数据处理及资料分析; 3.协助参与各类研究咨询报告撰写; 4.负责完成上级领导交办的其他工作。 任职资格： 1.熟练使用Office办公软件，并熟练使用PowerPoint撰写研究报告，...
工作经验：3-5年
学历：本科
公司规模：500-999人
公司性质：民营
岗位职责： 1、负责各城市日常数据监控、预警和分析工作，对产品调优、产品运营提供有力数据支持； 2、根据公司城市运营需求，对现有数据平台进行整理完善，定期完成日、周、月数据报表； 3、定向活动以及功能分析，根据历史数据给出活动及功能制定建议； 4、开展专题式深度产品及活动分析挖掘，分析建模、数...
工作经验：5-10年
学历：本科
公司规模：人
公司性质：上市公司
岗位职责： 深入切入并理解业务，挖掘产品和业务的关键指标、核心数据需求； 构建全面的指标评估分析体系，能够通过各种多维分析发现和解决业务问题，驱动业务发展； 通过用户行为挖掘和分析，探索用户增长点，并能够整合资源，积极推动相关方案落地； 关注行业、竞品变化，并能够结合自有业务进行专项数据分析，...
工作经验：3-5年
学历：硕士
公司规模：20人以下
公司性质：外商独资
上海咨询团队后，将为多个行业的客户积极提供
的数据咨询服务。在一系列与媒体获取策略或现场转换优化有关的任务中，你将致力于推动一种以用户角度为中心，以系统化、条理化地使用数据为基准而做出商业决定的新型数字营销模式。 作为一名高级数据分析师...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：20-99人
公司性质：民营
岗位职责: 1.支持业务团队的数据建设工作，负责日常业务数据指标的梳理和监控，协作推动业务部门的数据化运营，完善并建立相关数据收集和分析报表，搭建分析模型和分析体系 2.深入理解业务产品的方向和战略，基于数据分析手段，描述业务特征，发现业务问题，并给出行动建议以推动业务成长； 3.应用各类统计分...
工作经验：不限
学历：本科
公司规模：20-99人
公司性质：股份制企业
岗位职责： 1. 利用统计、 机器学习和数据挖掘的技术， 提供企业解决方案 2. 从大量的结构化和非结构化数据中提取相关信息， 帮助实现自动化或优化关键流程
3. 研发，测试，评估创新的数据预测模型 任职要求： 1统计学、计算机、数学等相关专业本科及以上学历 2.2年以上相...
工作经验：无经验
学历：硕士
公司规模：20-99人
公司性质：民营
岗位职责 1、参与市场调查产品研究与开发；
2、响应客户需求，协助完成售前支持工作； 3、 分析客户需求，并完成项目方案设计； 4、 对客户的问题进行诊断和分析，提供咨询方案和建议； 5、 负责进行数据的收集、统计、挖掘； 6、 负...
工作经验：3-5年
学历：本科
公司规模：人
公司性质：合资
岗位职责： 1、
独立规划股票、基金、债券、理财、港股等新业务，制定校验规则和数据处理流程。 2 、管理兼职人员，在家办公人员，保证各类规则执行，流程落地。 3 、负责各类信息后台的运营，迭代升级。 4 、对接各部门，各产品数据需求，提供数据对接逻辑，辅助测试，上线。 ...
工作经验：3-5年
学历：本科
公司规模：500-999人
公司性质：外商独资
岗位职责： 1、基于对业务的深刻理解，搭建业务分析体系，向上提供策略支持，并推动策略落地执行 2、搭建经营监控与异常分析体系，进行日常监控和专项分析，定位问题和原因，与业务沟通确定针对性策略，提供有效的风险评估。 3、支持业务端需求，并逐渐转化成报表，满足业务方对数据需求。 ...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：500-999人
公司性质：外商独资
岗位职责： 1，热爱数据，对数据敏感，喜欢通过数据表达观点，洞察业务，发现业务增长点和业务经营问题，支持公司老板的经营决策 2，能够深入理解业务模式和模型，为业务构建整套的指标体系和经营分析报告，搭建自动化的报表，保障业务的运营，成为业务伙伴 3，规范公司数据化管理，让公司数据管理标准化，...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：100-499人
公司性质：民营
职位描述： 1、根据部门工作安排，开展风险控制、风险分析类系统开发； 2、负责按照配置管理要求完善并提交文档资料； 3、负责单元测试用例的编制和实施； 4、其他相关工作。 任职资格 1、了解数据仓库原理及相关工具的使用，熟悉oracle、db2等数据库，熟练掌握java程序设计，SQ...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：100-499人
公司性质：民营
岗位职责： 1、数学、统计学、计算机相关专业优先，对数据分析有强烈兴趣者优先； 2、有IT大数据分析经验，有大型互联网公司数据分析经验、互联网数据建模分析经验者优先； 3、有一线产品或运营优化经验者优先； 4、精通SQL，熟练使用R/Python进行数据清洗、分析； 5、能快...
工作经验：3-5年
学历：本科
公司规模：人
公司性质：国企
岗位职责： 1、相关品类行业市场分析，包括分析模型设计以及报告撰写； 2、竞争对手（电商为主）信息监测收集，并输出竞品报告； 3、品类运营回顾，发现问题点及潜在机会，给出有效建议； 4、依据行业、竞争对手、内部数据确定品类角色，明确发展目标； 5、专题项目分析，通过数据挖掘及分析得出解决方...
工作经验：3-5年
学历：本科
公司规模：20-99人
公司性质：民营
岗位职责： 1. 对用户需求进行收集，整理和分析，搜集和整理业务需求并确定优先级，发起产品研发项目，完成需求分析； 2.提出并负责产品功能的规划，进行产品交互原型设计，提交产品需求文档，对产品功能、性能等指标进行定义和描述； 3. 制定明确的产品功能规划，跨部门协调和沟通，推...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：100-499人
公司性质：民营
职位描述： 1）通过数据驱动业务为目标，为管理层和业务层提供决策支持； 2）根据业务部门的客户上线情况、消耗完成等数据指标进行整合汇总、综合分析，建立相应数据分析报表，按时向上司汇报，提供准确的分析报告； 3）参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析，及时发现业务开展过程中出现的问...
工作经验：无经验
学历：本科
公司规模：20-99人
公司性质：民营
岗位职责： 1，从事10×单细胞转录组项目，项目分析，新方向技术研发 2.，生物信息/数学/统计类相关专业硕士以及以上学历; 3，熟悉和掌握并至少精通一种计算机编程语言; 包括但不限于Python, Shell, R,
C，C++，Java； 任职要求...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：人
公司性质：民营
岗位职责： 1、 建立和完善更全面的用于数据分析的数据库； 2、 实现自动、及时地生成并发送直观的日常数据报表； 3、 通过数据监控每日业务运营情况，及时向领导报告异常情况并基于数据尽可能给出原因分析及对策； 4、 对特定的项目或活动能根据活动目标等设计、制作合理且全面的数据统计、分析报...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：100-499人
公司性质：民营
岗位职责： 面向银行（分行及总行级别）客户提供房地产估价数据、信息与行业研究及数据产品等； 协助主管完成房地产数据库的信息采集、录入和质量审核等数据库建设工作，在主管的指导下，能独立完成各类型地产的市场调研工作。 协助完成与客户的商务谈判，甄别与梳理客户需求，促使项目签约； 协助完成客户...
工作经验：3-5年
学历：本科
公司规模：10000人以上
公司性质：民营
任职要求： 1.
应用数学、统计学或相关专业优先 2.
3 年以上数据分析经验，有过海量数据分析经验 3.
有互联网行业的从业经验者优先 4.
熟练使用SQL语言进行数据分析工作； 5.
除Excel外，精通一...
工作经验：不限
学历：本科
公司规模：人
公司性质：民营
岗位描述 1 、 负责产品数据统计、报表维护与监测，保证数据的业务针对性、逻辑准确性及可读性； 2 、 理解公司产品，建立成功客户画像、客户忠诚度模型、客户价值模型、潜在客户挖掘，流失客户分析等等； 3 、 结合业务目标梳理KPI监测体系，建立数据模型进行数据监测与分析...
工作经验：不限
学历：不限
公司规模：人
公司性质：民营
职责： 1、汽车金融行业，贷后失联信息修复数据分析 2、根据各物联网业务和数据特点建立合理的指标体系，监控指标异动，并结合物联网业务层面解析数据波动，为决策提供支持 3、快速响应上级分析需求，快速定位和分析问题，给出分析结论 4、跟踪专题分析，通过数据挖掘与分析，针对公司关键指标输出专项...
工作经验：5-10年
学历：硕士
公司规模：100-499人
公司性质：国企
岗位职责: 1、 负责落实电商业务和集团相关的客户分群，建模，分析支持等工作； 2、集团公司和电商公司各部门协作，建立互联网上客户和营销信息的收集、分析研究、发掘营销机会、优化流程提升客户体验等体系、流程和系统。 3、为互联网保险业务提供客户分群、寻找目标客户、持续优化营销效果等建议和...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：人
公司性质：民营
职位描述： 1 、日常业务分析报告，包括日、周、月、半年和年报；根据运营状况，不定期的针对特定问题做专题分析，根据分析的结论，协助业务部门相关领导制定目标及行动计划； 2 、在业务部门的指标设定、业务计划、激励考核等业务相关的工作中，提出专业的见解和解决方案，为业务数据沉淀...
工作经验：3-5年
学历：不限
公司规模：人
公司性质：上市公司
职位描述： 1.负责数据服务类产品的规划，需求分析和产品设计并支持业务部门的数据需求； 2.关注物流大数据应用相关方向的前沿研究，持续挖掘数据价值，并将相关成果快速内部产品化，将创新推向用户； 3.负责在项目推进过程中的跨部门协调沟通工作，能够协调各资源以确保产品顺利发展； 4.跟踪大数...
工作经验：不限
学历：大专
公司规模：20-99人
公司性质：股份制企业
岗位职责： 1）大数据智能检测仪操作。 任职资格 1）大学专科及以上学历； 2）英语4级以上，计算机操作熟练。
工作经验：不限
学历：不限
公司规模：20-99人
公司性质：民营
岗位职责: 1．维护日常风控数据，相关文档撰写； 2．提供数据分析服务，包括并不限于专题性数据分析、日常数据分析及报表编制； 3．撰写数据分析报告，为业务发展提供决策支持； 4．运用数据挖掘和机器学习方法和技术，分析海量互金数据完成客户画像、授信评估； 5...
工作经验：不限
学历：大专
公司规模：100-499人
公司性质：民营
公司直招A类合同 【职位职责】 1、负责公司与银行区管员之间的日常沟通，例如对账等； 2、根据银行的数据进行处理分析，并制作相应的报表； 3、客户信函的书写或打印、寄发，退信的登记处理； 【任职资格】 1、年龄：22－35岁，稳定性好； 2、学历：大专及以上学历； 3、熟练操作E...
工作经验：不限
学历：本科
公司规模：20-99人
公司性质：民营
岗位职责： 1. 搜集并整理市场公开信息、数据； 2. 编写市场分析报告及相关研究报告； 3. 参加课题研究。 任职要求： 1. 房地产经营管理、房地产估价、工程管理、经济管理等相关专业本科及以上学历； 2. 2年以上信息...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：人
公司性质：民营
工作内容： 1、在大数据集群提取和统计数据，做好对业务的数据支持； 2、结合业务需要制作数据工具报表，以解决周期性的数据需求； 3、提炼总结常用的数据指标维度，完善数据底表的可用性； 任职要求： 1.本科以上学历，数学或相关专业 2.能熟练使用SQL提取、统计数据 3.良好...
工作经验：无经验
学历：本科
公司规模：20人以下
公司性质：民营
基因数据分析师： 1、
利用专业解读系统和工具，对遗传类疾病患者的 NGS 检测数据进行分析解读，确定最可能的致病基因。 2、
与临床医生和销售团队沟通，针对特殊案例提供数据深度分析支持。 任职资格： 1 、生物学、医学相关专业硕士或有一年以上研究经历的本科生，...
工作经验：1-3年
学历：本科
公司规模：20-99人
公司性质：民营
岗位职责： 1、负责通过数据分析技术研究互联网信贷客户行为，提供数据分析报告和策略调优建议； 2、负责结合客户行为分析，开展客户经营方案，实施政策制定、跟踪、分析政策效果； 3、熟练应用数据库工具，快速准确获取数据，支持业务运维，并可进行一些描述性统计分析，发现业务中的变化和问题，提出解决...
上海数据分析师招聘网是由智联招聘专为上海找数据分析师工作的求职者创建的，包含了大量更新、更全的上海数据分析师招聘信息，每天免费为您提供真实、可靠、权威的数据分析师招聘信息。在上海找数据分析师工作尽在智联数据分析师招聘网。
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