BI数据分析师的主要工作内容包括：
业务目标拆解与数据支持：
针对公司各业务部门的发展目标进行拆解，并通过分析数据辅助和支持业务优化。
数据服务价值分析：
协助数据产品经理进行数据服务的价值量化分析，并配合数据产品经理优化数据服务。
数据模型搭建与报告制作：
针对特定市场和专题搭建数据分析和预测模型，制作专项分析报告，为公司决策提供支持。
工具开发与优化建议：
根据业务部门的个性化需求开发数据分析工具，并提供有价值的优化建议。
BI可视化报表设计与维护：
负责BI可视化报表的设计、开发、运行和维护。
数据收集、处理与分析：
收集、处理和分析企业的数据，生成有价值的商业情报，帮助企业制定更好的战略和决策。
市场趋势研究与竞争分析：
研究市场趋势和竞争对手的行动，为企业提供有关销售和市场营销的建议和预测。
数据产品化与运营：
负责数据产品化运营，知识沉淀，并通过数据赋能各部门业务增长。
数据仓库与ETL：
通过ETL过程建立数据仓库，分析、挖掘原始数据，建立各类部门的数据主题及分析模型，转化成能够支持决策的价值数据和报表。
异常问题分析与反馈：
负责城市维度的核心运营数据监控及预警，对于异常问题进行分析及反馈。
专题分析与策略建议：
进行城市维度专题分析，包含用户分析、商户运营分析、物流分析、经营分析等，发掘运营改善优化点，给出策略改进建议。
数据需求支持与业务优化：
对业务部门进行数据需求支持，提供商业策略和业务优化建议，检视业务方推进，完成闭环。
数据中台监控与优化：
负责数据中台、游戏内数据和推广渠道数据的监控、预警、分析工作，为投放优化师、产品及运营提供有力数据支持。
渠道及用户行为分析：
开展专题式渠道及用户行为深度分析挖掘，分析建模、数据检验，得出有效结论，为渠道投放效果调优和运营策略制定提供决策支持。
商业智能团队建设：
负责商业智能团队建设，制定公司数据分析规划，建立从后端数据端到前段展示端完善的商业智能体系。
这些职责表明BI数据分析师在业务优化、决策支持、数据分析和模型搭建等方面扮演着重要角色，他们需要具备数据分析、编程和可视化技能，以及良好的沟通和协作能力。