数据主管岗位职责

数据主管岗位职责

　　在社会一步步向前发展的今天，我们可以接触到岗位职责的地方越来越多，制定岗位职责可以最大限度地实现劳动用工的科学配置。那么岗位职责的格式，你掌握了吗？以下是小编精心整理的数据主管岗位职责，仅供参考，大家一起来看看吧。

数据主管岗位职责1

　　职责：

　　根据业务需求进行数据分析、商业分析和数据挖掘

　　对部门收入、产品、终端、预算投放等各运营关键指标进行分析与建模

　　根据需求梳理出具常规日/周/月/季报(表)模型

　　数据采集规则制定

　　完成业务基础原始数据匹配工作，将跨系统数据及手工数据进行唯一性匹配

　　根据需求对特定数据进行采集、整理、分析，出具有建议性或预测性的.数据报告，并向指定人员进行汇报。

　　任职要求：

　　熟练操作使用office软件尤其是Excel，对数据库有基本的了解;

　　了解并使用至少一门编程语言，能够使用至少一种数据采集软件;

　　具备较好的数据分析方法及数据建模能力;

　　1年以上数据分析统计经验，3年以上渠道或连锁市场数据分析经验者优先;

数据主管岗位职责2

　　1、建立并完善公司内部经营分析体系，输出各部门绩效考核相关的经营目标、预算，业绩、收入、成本、利润等经营数据，整合年度/季度/月度经营分析报告，为管理层决策提供有效参考;

　　2、定期对销售情况进行进销存分析和库存监控，对店铺滞销款商品提出合理的解决建议，对数据分析结果进行监控及审查，并提出修改优化方案;

　　3、根据日常数据分析、统计工作，搭建数据分析指标体系及报表体系，并及时优化，负责优化数据整理及分析流程，制定高效的数据分析方式;

　　4、对商品销售、店铺营业额等各类报表进行分析，挖掘隐藏性的信息;对部门所有的`调查表及时准确地进行统计和分析，提炼有价值的信息，提出相关建议上报部门经理,以便及时正确作出决策;

　　5、持续改进公司的项目管理体系，完成对项目的成本分析，预算监控，利润核算，过程监控，实现项目、项目集的成本收益，风险，质量等维度的监控管理。

数据主管岗位职责3

　　职责：

　　1、对接公司管理层及各个部门的数据分析需求，建立数据分析系统，独立完成问题分析，模型研发，模型校验，模型总结并编写商业数据分析报告等相关工作;

　　2、对接数据运营岗位反馈数据运营实施过程，及时调整数据模型;

　　2、从海量数据中发现问题，在数据发生异动时及时感知数据背后的业务原理，从数据中找出原因，解决问题，提炼出有价值的信息，指导业务决策;

　　3、通过数据报告、产品和建模成果推动业务部门的数据化运营;

　　4、通过海量数据挖掘、机器学习等方法，构建用户画像、个性化推荐、销量预测、风险控制等系统;

　　5、参与数据挖掘项目的设计、实现、算法调研、优化;

　　6、用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验;

　　任职要求：

　　1、计算机、数据挖掘等相关专业本科及以上学历;

　　2、2年以上数据分析经验，具有较强的数据整合，数据分析/挖掘，和解决业务问题的'能力;

　　3、熟练掌握MySQL的使用;

　　4、熟悉数据库技术，熟练运用SQL，能高效的与技术团队进行沟通;

　　5、具有良好的业务敏感度和优秀的数据分析技能，擅长与内部及外部合作团队交流沟通。

　　6、人品端正，善于沟通，学习、表达能力强，能够承受较强压力，有团队合作精神。

数据主管岗位职责4

　　职责：

　　负责收集、整理运营数据;

　　负责统计业务部门的相关数据，并对数据进行分析，对业务部门做出合理化建设;

　　定期提供各种销售运营数据分析报表和报告;

　　负责核算销售提成。

　　任职资格：

　　大专及以上学历，财务管理、数学或统计专业优先考虑;

　　三年以上工作经验，具备业务数据分析等工作经验优先考虑;

　　对Wrod、Excel、PPT等办公软件操作熟练，尤其Excel函数的.使用，对数据敏感，具有一定的分析报告写作能力;

　　具有良好的责任心，做事细心，有耐心，条理性强，思维敏捷;

　　具备良好的沟通协调能力、执行能力，良好的语言表达能力。

数据主管岗位职责5

　　职责：

　　1、制定全渠道商品(新老品)的供需计划(年度-季度)

　　2、制定库存商品的销售计划，并对库存的消化进度进行管控

　　3、主导完成商品数据库的建立与持续完善

　　4、通过协助各部门的业务数据梳理，及时反映数据进展，为业务提升提供支持;

　　5、通过内部数据，平台数据分析，竞争对手数据，行业数据，社会趋势等的分析，为关联部门提供决策支持;

　　6、配合上级完成其他各类数据挖掘分析，并促进转化。

　　任职要求：

　　1、本科及以上学历，统计学、数学等相关专业，2年以上电商运营数据分析相关工作经验;

　　2、具备较强的.数据分析和处理能力;

　　3、熟练使用办公软件，熟悉常用的数据库和大数据技术工具;

　　4、较强的逻辑思维能力，强烈的数据敏感度。