数据分析师

1.业务分析与机会挖掘 / Business Analysis & Opportunity Identification: 深入理解业务驱动因素，结合公司的业务经营分析体系，识别并挖掘潜在的业务机会点，推动业务优化与迭代。定期与业务团队合作，共同评估关键业务指标，优化业务流程。 2.需求理解与数据处理 / Understanding Requirements & Data Processing: 快速准确理解业务需求，通过精确的数据抓取、清洗和加工，结合专业的分析方法和技术，产出高质量的分析报告。通过沉淀分析思路与框架，为战略决策提供数据支持。 3.数据可视化与报告 / Data Visualization & Reporting: 负责分析衍生品市场数据，将复杂的业务问题与数据发现转化为简单易懂的可视化报告，提出可操作性的建议，供运营团队和高层决策参考。 4.埋点与运营数据管理 / Tagging & Operational Data Management: 负责相关的埋点工作及运营需求的执行，包括数据清洗、指标聚合、标签创建等。根据需求，协作产品团队设计和实现运营后台的数据逻辑和监控系统。 跨部门协作与支持 / Cross-functional Collaboration & Support: 与产品、技术及运营团队紧密合作，推动数据驱动的决策过程，确保数据分析与业务目标一致。定期提供业务反馈，改进数据架构与分析模型。

1.教育背景 / Educational Background: 统计学、数学、经济学、计算机等相关专业背景。至少2年数据分析或相关领域的工作经验。 2.数据分析能力 / Data Analysis Skills: 对数据分析充满热情，具有较强的好奇心和探索精神，能够主动发现并深入解决业务问题。 3.技术能力 / Technical Skills: 精通SQL，能够高效编写和优化查询。熟练使用Hive、Spark、Python、R等数据分析工具。 4.行业知识 / Industry Knowledge: 熟悉金融衍生品市场和相关业务系统，了解衍生品的交易结构、风险管理和市场动态。 5.区块链知识 / Blockchain Knowledge: 有区块链金融及其业务模式的相关知识者优先，能理解区块链技术与金融领域的结合及应用场景。 6.经验背景 / Experience Background: 在类似金融科技、衍生品交易或区块链金融公司中从事过数据分析相关工作者优先。 7. 沟通与协作能力 / Communication & Collaboration Skills: 良好的沟通能力，能够清晰表达复杂数据分析结果，协调各方需求，推动项目进展。

季度奖金