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。