
岗位职责:
1.业务信息化与数据建设需求管理:熟悉业务领域业务规划,制定业务领域数据建设计划,管理业务的数据以及信息化需求,并与Owner达成一致;
2.业务信息化以及数据方案设计与出具:结合业务需求,出具原型设计以及业务方案,并协助IT部门进行详细解决方案设计工作、数据分析与应用:基于业务场景,搭建数据模型,进行数据分析与应用探索;
3.数据治理管理机制建设及数据质量问题处理:收集并梳理数据相关的质量问题,初步识别问题,与对应数据Owner进行沟通,推动问题解决处理;
4.项目管理:主导信息化、数字化项目建设全流程管理,监控项目进度与风险,确保交付,持续对系统运维。
任职资格:
1.本科学历及以上、计算机、数学、统计学及相关专业、CDA、CPDA、CMA、PMP相关认证通过者优先、具备3年以上数据项目/IT系统项目功能实施经验、熟悉对应领域的业务现状,未来规划,熟悉对应领域的业务流程、系统、数据资产,了解各个角色在业务流程中的工作内容;
2.熟悉信息化与数字化相关项目管理流程,可根据业务需求匹配业务方案设计。
3、理解业务需求,通过沟通确认业务真正的痛点,而非仅仅遵从业务想法;具有较强的跨部门沟通协调能力、文档编写能力;具有一定的项目管理能力,能够按照时间节点管控项目进度;熟悉常用的数据分析方法、帆软等工具使用;
4、深入理解业务,注重收集业务的反馈并不断改进自己的工作,具备问题解决能力,保证业务问题解决;以已有专业知识为基础,找到业务理解的契合点,不断丰富、更新自己的专业知识,具备创新意识;互动中目标明确,清晰表达立场,通过有逻辑、有依据并吸引人的论述,让对方认可自己的观点并共同行动,具备沟通协调能力;提前识别需求、资源、进度、质量的风险,并准备风险预案,具备项目管理以及抗压能力;
5具备保密管理意识与基础保密知识
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02