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  • 数据分析

    5-6K·13薪
    宁波鄞州区首南经验不限本科
    工作职责: 1.参与日常运营分析的数据分析工作,包括对产品数据、销售数据、用户行为数据、市场数据、财务数据等进行统计和分析,为决策和优化提供数据支持; 2.学习
  • 岗位职责: 1. 负责APP经营指标数据的跟踪,监控业绩达成、销售过程动作完成情况,完成各类业务报表的需求收集、底层数据调研和报表逻辑梳理等工作; 2. 深入了
  • 岗位职责: 1.设计并实施数据分析模型,以提升数据处理和分析的质量和效率。 2.对数据集进行质量评估和优化,确保数据的准确性和一致性。 3.通过可视化工具向相关
  • 【岗位职责】 1.周、月度数据分析,问题反馈,对接相关部门探讨解决问题; 2.渠道备货计划分析制定; 3.销售备货计划审核分析合理性; 4.基于公司的品
  • 熟练掌握tableau,power bi,smart bi,永洪等可视化分析工具之一 有用户画像分析经验,会python,SQL优先 熟练掌握sql查询技术,存
  • 工作内容 1、负责对商贸数据进行收集、整理和分析,以支持决策过程。 2、运用数据分析技能发现商贸流程中的潜在问题和机会。 3、与团队合作,提供数据分析报告和建议
  • 1、收集对手站点数据,进行分析、跟踪、维护; 2、根据数据建立有效数据模型; 3、每月完善更新和优化分析模型;
  • 数据分析

    350-400元/时
    任职要求: 数据分析和实证 教育背景: 硕士 博士
  • 岗位职责: 1.结合业务链接不同成长阶段的需求,进行供应链数据分析,建立预估模型,为仓储及销量提供预估依据; 2.领导并管理计划团队,确保团队绩效达标; 3.设
  • 公司在厦门 ! 需要线下面试!! 外地勿q谢谢!!! 数据分析经理 1.负责公司的用户增长,对转化、活跃、留存等用户指标的提升负责; 2.
  • 工作内容 1、负责对供应链数据进行收集、整理和分析,以支持业务决策。 2、运用数据分析技能,优化供应链流程。 3、与团队合作,确保数据分析项目的顺利执行和结果的
  • 【任职资格】 1.需要有数据分析,市场调研相关工作经历,电商行业优先; 2.全日制专科及以上学历;有数据统计的学历背景或者相关工作经历; 3.对数据敏感,有成熟
  • 工作内容 1、负责对药品销售数据进行收集、整理和分析,为决策提供支持。 2、参与数据模型的构建和优化,确保数据分析的准确性和有效性。 3、与团队合作,对数据分析
  • 主要职责: 1. 用户画像系统建设:负责用户画像体系搭建相关事项,包括数据收集、整合及标签体系建设推进,确保画像的准确性和全面性。 2. 画像特征挖掘:运用机器
  • 岗位职责: 1、各项基础数据的采集、核对、整理、审核、通报并可视化。 2、负责业务端各项数据(业务产能数据、质检数据、过程指标数据等)采集、整合汇总、综合分析,
  • 职位描述: 负责快应用业务相关数据分析工作,具体包括但不限于如下: 1.数据基建,包括埋点方案设计与验收、数仓需求提出和对接、BI看板搭建; 2.数据监测,进行
  • 工作职责: 1、 数据集的收集整理和数据处理; 2、 数据分析相关课程项目的设计和制作; 3、 使用python/matalb完成课程设计和课程案例实现分析;
  • 职位详情 产品运营经验、周末双休、互联网、市场营销合作、午休2h、基础数据分析能力 工作内容: 1、主要使用电脑操作,在系统内对电子订单数据进行分析处理。
  • 请花两分钟时间仔细看一下我们的岗位! 一:、关于公司: 1:医药电商行业 2:上市公司医药代表股票代码:HK09885 3:我们自己具备生产工厂、工贸一体化。
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  • 1、收集汇总零售各区域每月经营目标和计划。 2、从各个维度分析每月目标和计划的差异性与合理性。 3、时时跟进销售计划目标的落实进度和结果。 4、每月复盘上月计划
  • 岗位职责: 1.利用统计分析和数据挖掘技术进行数据分析,以支持业务决策; 2.参与设计和实施数据分析项目,以评估业务策略和干预措施的效用; 3.对用户数据进行深
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  • 岗位职责: 1. 搭建业务/产品等数据分析模型、制定关键指标体系,创建数据定义及统计规则。 2.负责分析部门销售、市场、产品、经营等维度的数据,并输出分析报告。
  • 工作职责: 1、基于业务量级测算外包团队小时级需求人力,月度输出外包团队班表,并追踪实际出勤 2、支持外包团队经营分析工作,包括承接外包团队日常数据需求,维护看
  • 岗位职责: 1. 分析期货市场数据,为交易决策提供支持 2. 跟踪市场动态,及时调整分析策略 3. 与团队合作,共同完成数据分析项目 任职要求: 1. 具备良
  • 工作内容 1、负责收集和整理数据,确保数据的准确性和有效性。 2、运用数据分析工具进行数据挖掘和分析,提供业务决策支持。 3、与团队合作,参与数据分析项目,优化
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