一、日常工作：
出具各业务部门日常销售数据报表
二、数据收集与整理
数据收集：从各种数据源（如公司内部系统、外部数据库、API接口等）获取原始数据。
数据清洗与预处理：对收集到的数据进行必要的清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析与建模
数据分析：运用统计学、数据挖掘等技术和方法，对清洗后的数据进行深入分析，提取有价值的信息，寻找模式或趋势。
数据建模：根据业务需求，构建预测模型、分类模型等，用于预测未来趋势、识别用户行为模式等。
四、业务需求调研与业务部门行为分析
需求调研：深入理解业务需求，与业务部门紧密合作，参与临时数据分析需求的调研。
用户行为分析：通过数据分析工具和方法，挖掘用户行为背后的规律，为产品优化、业务部门增长等提供数据支持。
五、决策支持与报告撰写
决策支持：基于数据分析结果，为管理层提供行业研究、评估和预测，为决策层提供有力支持。
报告撰写：将数据分析结果以报告形式呈现，同时提出建议或解决方案。需要具备良好的沟通能力，能够将复杂的数据分析结果以清晰的方式传达给管理层和客户。
六、技术与工具应用
技术掌握：熟练掌握多种技术与工具，包括统计学、数据可视化、数据库查询等技能。
工具应用：
1、熟练powerbi、Tableau建模与可视化开发
2、数据治理：能够评估和提高数据的质量，确保数据的完整性和准确性。
3、数据库管理：了解关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和NoSQL数据库（如MongoDB）的基本原理和操作，提高工作效率和准确性。
七、其他职责
数据监控与异常处理：负责数据监控体系的建设和维护，及时发现并解决数据异常问题。
数据安全与合规：确保数据分析过程中遵守相关法律法规和公司政策，保障数据安全。