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1、數(shù)據(jù)收集與清洗： 收集和拉通管理領(lǐng)域各數(shù)據(jù)，并進行整理分類，確保數(shù)據(jù)的準確性和規(guī)范性，獨立完成數(shù)據(jù)提取、清洗、分析等數(shù)據(jù)分析工作 2、業(yè)務(wù)支持： ①與業(yè)務(wù)部門合作，理解業(yè)務(wù)需求，提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案。 ②監(jiān)控關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標（KPI），發(fā)現(xiàn)問題并提出改進建議。 ③基于公司數(shù)據(jù)需求項目進行數(shù)據(jù)分析探查，梳理涉及底層數(shù)據(jù)清單及已建模型清單，梳理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來源系統(tǒng)、表、字段，厘清數(shù)據(jù)關(guān)系，輸出探查結(jié)果 3、業(yè)務(wù)可視化 參與完成數(shù)據(jù)需求或數(shù)據(jù)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)測試驗證、BI可視化看板的實現(xiàn)等任務(wù) ①使用可視化工具（如Tableau、Power BI、Python的Matplotlib/Seaborn等）制作報表和儀表盤。 ②將分析結(jié)果以清晰、直觀的方式呈現(xiàn)給非技術(shù)人員。 4、指標管理： ①利用指標平臺開發(fā)指標，并提供對外API能力 ②對品牌公司指標進行標準化管理，統(tǒng)一指標口徑 5、報告與溝通： ①撰寫數(shù)據(jù)分析報告，向管理層和團隊匯報分析結(jié)果。 ②與跨部門團隊協(xié)作，推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。