爱奇艺高级数据分析师
任职要求
-2年以上UG数据分析或相关岗位从业经验，拥有数学、统计学、运筹学、经济学等相关专业背景尤佳； -熟练掌握SQL、python以及excel技能，了解数据结构，熟练提取数据，具备良好的分析能力、表达沟通能力，可独自完成项目撰写…
工作职责
-通过互联网市场研究和数据分析，积极寻找影响业务增长的新领域与机会点； -熟悉UG买量规则和逻辑，结合不同投放目标和增长手段，通过数据找到影响业务发展的相关性关系，用数据支撑部门决策； -根据用户数据的不同特征进行标签和群组挖掘，探索不同的关键行为特征，挖掘增长业务过程中的问题和解决方案。
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。
1、业务需求统筹与对接：作为数据PM，对接游戏运营、投放等业务团队，挖掘业务痛点与核心需求，搭建高效沟通机制，独立完成需求拆解、优先级排序及分析方案规划，联动业务方验证需求，确保数据工作与业务目标对齐。 2、核心数据分析落地：独立负责游戏运营（留存、付费、流失等）、广告投放（ROI、渠道质量等）、素材转化等专项分析和ABtest，输出具备决策价值的报告，推动业务问题解决。 3、数据挖掘项目参与：参与风控模型、用户画像、流失预警等数据挖掘项目，辅助开展数据处理与模型落地相关工作，为业务提供深度支撑。 4、AI数据分析辅助应用：依托QuickBI等工具的AI功能，参与AI分析项目的需求对接与落地执行，提升分析效率。 5、分析成果沉淀与复用：聚焦业务场景，沉淀分析体系、数据模型及核心分析逻辑；主导BI报表的迭代与标准化，结合业务需求输出可复用的分析模板，减少重复分析工作，提升分析效率。