小米数据分析师实习生

-围绕内容生态搭建指标体系，例行开展异动归因分析。及时预警风险，协同业务发现机会 -针对核心指标及业务高频需求，推动看板线上化，提升工作效率 -支持业务分析需求，通过数据分析手段牵引运营策略优化，助力业务规模增长 -沉淀分析方法论，构建自动化数据分析工具

1、负责与产品沟通确定数据分析需求，并给出需求评估意见； 2、基于业务需求设计合理的数据分析报表和实施方案； 3、负责数据分析项目的开发和交付，保证项目按时保质上线； 4、验证和评审外部实施团队的技术方案、开发规范等，保证项目风险可控； 5、负责监控数据仓库系统运维，及时解决用户问题，确保模块的稳定可靠； 6、根据业务现状，提出优化方案并推动落地。

1.数据体系建设 -负责搭建业务指标体系，设计核心指标监控机制，定期输出数据洞察结果 -负责品类主数据的全生命周期管理，建立主数据体系赋能业务，提升数据质量 2.数据分析 -指标日常监控及主导指标异动分析，定位业务问题并提出可落地的优化建议 -开展专项数据分析，支持业务决策。 3.AI创新应用探索 -挖掘业务场景中的AI技术应用机会，设计解决方案，推动内部创新项目落地； -主导AI工具的需求设计和效果评估，匹配业务需求并推广应用。

1.支持日常的项目数据分析，包括但不限于核心指标异动的分析、数据看板的搭建和策略效果评估； 2. 定期对负责的工作项目进行专题分析和方案复盘，能够通过数据洞察输出严谨的结论，为策略迭代提供决策支持。