阿里巴巴淘天集团-高级数据分析师-服饰

1、负责搭建和迭代所对接业务的数据指标体系、数据产品建设； 2、通过数据化指引，帮助业务达成目标，包含业务预测、合理目标拆解、机会点洞察、业绩监控、协同运营策略推进落地、商业变现等; 3、基于对业务理解，熟练运用多种分析手段和方法（如海量数据分析和挖掘手段、资料收集&分析、行业研究、竞争分析等），探索商业模式，发现商业机会，诊断业务问题、评估运营效果等，在战略、战术上提供决策支持和参考； 4、通过对业务数据的挖掘，对专项问题、指定方向的重点研究与分析，能书写并输出专项的商业分析报告。

1、运用定量/模型分析方法进行公司关键产品的分析和优化工作，为业务决策提供数据解读和策略建议，协助业务制定可落地的策略； 2、参与数据模型的设计和搭建数据指标体系，保证数据指标口径统一和准确，负责数据工具/看板的需求方案设计、开发落地及优化迭代，包括但不限于查询工具、报表可视化、数据监控体系等； 3、参与AB实验设计与分析用户行为跟踪及留存分析，以及营销投放效果评估，提供数据体系化能力和深度的数据支持和分析建议。

工作地点：上海、广州、北京 团队目标： 我们致力于构建世界一流的自动驾驶数据闭环体系。您将成为团队中的“数据科学家”与“价值度量官”，通过深度洞察和数据驱动，量化数据闭环各环节的效能与质量，确保我们交付的每一份数据都能高效、精准地驱动算法进化，成为公司核心竞争力的基石。 1、数据闭环效能度量体系设计： 构建并持续优化数据从“采集需求提出”到“算法消费”的全链路核心指标体系。 设计科学、可量化的指标，如：端到端交付周期、数据质量有效率、场景覆盖度、数据利用率、算法迭代收益关联度等。 深入业务，理解算法迭代流程，建立数据服务对算法效能提升的价值归因模型。 2、深度洞察与根因分析： 基于指标体系，主动发现数据闭环中的效率瓶颈、质量洼地与资源浪费。 运用统计学方法和数据分析工具，进行深度根因分析。例如：交付延迟是源于采集困难、标注堆积，还是需求变更？质量下降是特定场景、特定供应商还是标注标准模糊导致？ 对数据的真实性和有效性具有敏锐的洞察力，能识别并排查数据异常、逻辑错误及潜在的“数据造假”行为。 3、数据产品与看板驱动决策： 主导开发和维护直观、实时的数据驾驶舱与可视化看板，为TPM、运营、执行及管理层提供决策支持。 将分析结论产品化，推动建立自动化监控预警机制（如：交付周期超时预警、质量波动预警）。 4、驱动业务优化： 与数据策略、运营、执行团队紧密协作，将数据分析结论转化为具体的流程优化建议、资源调配方案和质量改进措施。 通过数据反馈，驱动采集策略、标注标准、工具链的持续迭代。

1. 完成日常业务数据需求，负责部门业务线数据分析，监控和评估业务健康度（供应商生命周期管理、商家培育相关）； 2. 专项分析，为部门负责人和业务提供策略分析及业务优化建议（项目发展、部门战略、业务策略调整等）； 3. 建立和优化部门数据分析体系，包括KPI指标体系、报表体系、专题分析体系； 4. 利用sql/tableau等报表开发工具，针对成熟的分析模型进行可视化呈现。