数据分析师(J10096)

工作职责:
1.构建客户运营体系，主导客户管理、运营模块指标体系搭建，开发战略客户运营和决策看板，建立数据质量稽核机制并推动闭环改善；
2.对事业部重点KPI及时跟进与预警，通过根因分析-责任定位-策略落地闭环管理推动指标异常改善；
3.开展客户分析相关专题分析（如客户开拓类），协同业务制定行动清单并验证开拓效果；
4.应用运筹学模型及预测算法提升决策科学性。
5.定期监控宏观经济指标和竞对信息的变动，辅助事业部进⾏战略分析和⾏业分析，可向事业部提出有效的经营策略洞见。

任职资格:
1、统计学、数学类、供应链管理、计算机、财务类专业优先，本科学历以上；
2、3年以上数据分析⼯作经验，其中至少2年专注供应链行业或B端客户分析领域，有制造业/零售业/电商平台等复杂供应链场景从业背景优先；
3、有搭建供应链数据看板、设计指标体系或主导数据治理项⽬的实战经验；
4、独立完成过“问题预警→根因分析→策略制定→效果验证”全链条运营改善项目（需在面试中提供具体案例）；
5、具备跨部门（业务+财务+人力）协作推动业绩改善和流程优化的成功经验;
6、至少1个运筹优化模型（如库存优化/仓储网络规划/配送路径优化）或预测模型（如销售预测/库存水位预测）落地应用案例，具备数据决策与大模型结合的经验优先；

知识要求：
1、深入理解供应链核心KPI，精通B端客户的全分析流程（开拓→商品规划→报价→履约→动销→退货）及核心指标计算逻辑；
2、具备战略洞察与市场分析的能力，定期监控宏观经济指标变动，辅助事业部进行战略分析，可向事业部提出有效的经营策略洞见；
3、理解ERP、仓储管理（WMS）、物流运输（TMS）、生产加工（MES）系统的数据架构；
4、掌握数据分层架构（ODS→DWD→DWS→ADS）及指标体系设计方法论（如OSM、UJM）；
5、建模能力：线性规划/整数规划模型、库存优化模型原理；预测模型：时间序列分析（ARIMA/ETS）、机器学习基础（回归/树模型/聚类）。

技能要求：
1、精通EXCEL/PowerBI/Tableau/Python，熟悉使用SQL，较强的数据敏感性，能独立完成从数据提取到洞察呈现的全流程。
2、具备数据运营闭环推动力，具备长期主义的价值观，愿意钻研和学习，业务翻译能力（业务问题转化成指标或模型问题），跨部门协同能力，抗压敏捷性（并行处理预警异常分析、专题研究、模型开发等多线程任务）等。