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專業(yè)要求：算機(jī)、軟件開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等專業(yè)。
一、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
1. 從數(shù)據(jù)庫(kù)（如 MySQL、MongoDB）、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、Excel 表格等渠道收集原始數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)來(lái)源合法、完整。
2. 清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。
3. 整合多維度數(shù)據(jù)，搭建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集合（如用戶行為數(shù)據(jù)集、銷售數(shù)據(jù)集），方便隨時(shí)調(diào)用分析。
二、數(shù)據(jù)建模與分析
1. 運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法（如描述統(tǒng)計(jì)、對(duì)比分析、趨勢(shì)分析）或工具（如 SQL、Python、R）進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算和挖掘。
2. 針對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題（如 “用戶留存率低原因”“產(chǎn)品銷量下滑因素”）設(shè)計(jì)分析思路，開(kāi)展專項(xiàng)分析。
3. 構(gòu)建簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)模型（如用戶分層模型、銷量預(yù)測(cè)模型），挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關(guān)聯(lián)。
三、結(jié)果可視化與報(bào)告輸出
1. 使用工具（如 Excel、Tableau、Power BI）制作圖表（柱狀圖、折線圖、熱力圖等），直觀呈現(xiàn)分析結(jié)果。
2. 撰寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告，清晰闡述數(shù)據(jù)結(jié)論、核心洞察及可落地的建議，供業(yè)務(wù)方或管理層決策參考。
3. 定期輸出常規(guī)數(shù)據(jù)報(bào)表（如日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)），跟蹤業(yè)務(wù)指標(biāo)變化趨勢(shì)。
四、業(yè)務(wù)協(xié)作與需求支持
1. 對(duì)接業(yè)務(wù)部門(mén)（如市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品），理解其數(shù)據(jù)需求，提供針對(duì)性的分析支持。
2. 跟蹤分析建議的落地效果，通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證策略有效性，及時(shí)調(diào)整分析方向。
3. 沉淀分析方法和經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)采集、分析流程，提升團(tuán)隊(duì)工作效率。