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在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。范文书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇范文呢？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。
数据分析主管月薪篇一
1、通过店铺数据，分析目前的运营异常(包括：负库存、虚库存、不动销、商品转赠品管理 等);
2、负责数据库管理，分析数据反映的 机会点与亮点，为销售业绩达成提出 建设性以及可行性的建议和相应的解决方案;
3、定期分析商品报表(如：消化率、周转率、折扣率、毛利率 分析报表等)。
岗位要求：
1、大专或以上学历，理科/财务/会计/ 统计学 等相关专业毕业者 优先;
2、excel 函数 及 数据透视表 熟练;
3、数据分析能力强;
4、有 3年以上 实体店 或 电商平台 本职工作经验者 均可， 鞋类/服装类/快销品/日用品工作经验者 优先。
数据分析主管月薪篇二
职责：
1、 定期对各门店进行品类(sku)数据及销售数据的采集工作，按时提取日、周、月销售数据，并根据要求进行排名、对比、分析;
2、 定期对重点品类(sku)销售数据进行整合，汇总数据后予以分析处理，做出相应的数据报表，并进行同比、环比销售数据分析;
3、年度等经营计划滚动调整及汇总;
4、 各种临时性、促销品以及新产品上市后的销售数据进行采集及分析。
职位要求：
1、3年以上销售或生产数据分析或财务数据分析经验，数学、统计学、财务专业本科学历背景优先考虑;
2、对业务经营有热情，对数据敏感，喜欢分析工作;
3、良好的人际交往技巧，ppt及口头表达能力强;
4、良好的专业知识，拥有较强的逻辑思维能力、分析、评估能力。
数据分析主管月薪篇三
职责:
1、 对销售过程中的相关数据进行分析并持续跟踪，及时且全面地掌握产品销售情况、市场变动情况等;
2、 结合产品、价格、客户等各个维度进行关联分析，并针对经营情况提供有效的改善方案，为公司制定营销策略发挥指导性作用;
3、 日常销售数据的采集、汇总、统计、评估与分析，建立事业部销售数据库，形成销售画像;
4、 负责建立销售线的日、周、月、季、年度数据分析报表体系 ，形成分析模版并定期规范和优化;
任职资格:
1、 全日制本科以上学历，数学、统计学等专业优先;
2、 3年以上工作经验，熟悉数据库语言(sql)，擅长excel及ppt，了解spss/sas等统计分析工具;
3、 互联网、物联网，销售团队数据分析经验优先;
4、 出色的数据分析能力，沟通、协调能力;善于学习;
5、 较强的责任心，积极主动，团队意识强，聪明、乐观、皮实、自省，可承受较大的工作压力。
数据分析主管月薪篇四
职责
1、基于产品发展的现状及未来，搭建多维度的数据分析框架，并完成监控和分析工作，对数据波动进行原因追溯，给出合理解释，并通过适当的方式进行汇报呈现，推动相关团队改善产品体验;
2、基于关键商业问题，拆析和提炼业务当前的核心痛点，将数据转化为可落地的和有说服力的洞察，辅助推进业务决策;
3、对业务(运营、市场)各环节产生的数据，做采集整理、统计与深度分析，监控与发现问题、提出改进方向、给出数据结论;
4、对运营数据进行定期更新，监测和追踪运营数据的异常波动，并及时反馈上级;
5、和产品、技术、运营、服务等团队紧密合作，共同达成产品及市场目标。
任职要求
1、大学本科及以上学历，数据分析相关经验;
2、有扎实的数据统计和数据分析专业知识，数据敏感，逻辑性强，反应快速敏捷;
3、熟练使用常规办公软件及数据分析工具;
4、良好的团队合作精神，较强的管理能力，富有工作激情和责任感。有很强的跨部门协调推进力;
5、自驱力强，推动问题解决落地，具备较强的抗压性。
数据分析主管月薪篇五
职责一：商品数据支持
1、sap/bw数据信息提取，按时准确的提供各类商品管理报表，并对于输出信息不断优
化
2、商品管理基础信息及共享平台的日常运维，发现异常及时反馈并沟通解决
3、根据存货现状定期制定促销商品计划及库存滚动计划并通告各相关
4、部门商品管理大数据分析，从数据背后发掘管理待优化和提升点
职责二：协作支持
1、所属品类和渠道间货品统计、调配及门店订货审批和指导
2、根据各渠道各平台不同属性和模式，安排渠道间库存调配，促进存货消化
3、快单反应，与制单中心及物流中心对接，确保订单作业信息顺畅衔接
4、参与商品管理基建项中相关流程节点运维支持
5、商品管理系统关键用户，负责商品流程复核节点的对接
职责三：库存管理
1、共享库存分配管理，电商商品oms分配，渠道间库存调配协调及二级审批
2、协助线下店合理设置系统目标库存参数，共同确保自动配货系统高效运作
3、参与新店商品筹备
4、根据商品规划和销售计划，对商品结构、库存进行合理有效的控制
5、商品逆向召回批次计划，对接物流中心召回运营流程
职责四：沟通协调管理
1、对接电商、实体店、特卖等各销售渠道货品流通
2、以系统数据为支持，将线上线下各渠道及仓储存货相关情况及时反馈品牌部，并提出
补货需求、库存消化或调整建议
3、新进人员的培训和帮带，并不断完善本岗位工作
岗位要求：
1、大专或以上学历，2年以上数据管理工作经验;
2、有sap、bw基础理论，精通excel，擅长ppt制作及演讲优先;
3、良好的组织协调能力及抗压能力
4、良好的应变能力及沟通表达能力
数据分析主管月薪篇六
1.销售分析及预测
-熟悉鞋服行业业务流程，通过/bu/region/channel的分析，发现问题点，并及时提出预警和建议。
-针对节假日/促销活动，做分析跟进，并核实执行结果。
-根据门店销售表现，提供合理的销售业绩预测。
2.日常报表
-严格按照时间要求，完成日常销售分析报表(如日报、周报、月报等)，并确保数据准确性、合理性。
-根据业务需求，独立制作相应的报表模板。
3.其他
-整理和维护业务相关的基础信息。
-完成领导交付的其他工作。
数据分析主管月薪篇七
职责：
1、 对接一线门店或财务，汇总统计营收数据;
2、 营收数据分析并形成月报，每月提报;
3、 新业态运营支持，负责后台管控工作，实现对门店的经营支持;
4、 新业态相关sop辅助建立，深入了解新业态经营情况，建立相关标准;
任职资格：
1、本科及以上学历，具备统计相关专业知识;
2、工作细致、认真、有责任心;
3、较好的逻辑分析能力;
4、较强的学习能力及项目统筹能力;
5、熟练使用office办公软件，excel表格能熟练掌握制表技能。
数据分析主管月薪篇八
职责：
1.负责优化团队日常数据监控、计划撰写和实施监督;
2.负责优化团队数据统筹流程及规范，帮助团队成员提高数据敏感度;
3.游戏日常数据分析，并提供相关的数据分析报告;
4.协助建立团队kpi指标;
5.已有数据后台的优化及新功能的搭建。
任职要求：
1、 大专及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业;
2、 3年以上数据分析工作经验，至少1年游戏数据分析经验;
3、 熟练运用数据统计分析软件(包括但不限于sql、excel等);
4、 对数据具有高度的敏感度和警觉性，能够洞察数据异常的原因，并提出改进意见;
5、 良好的逻辑分析能力和文字表达能力，具备数据分析报告讲解能力。
数据分析主管月薪篇九
职责：
1. 负责收集、整理运营数据;
2. 负责统计业务部门的相关数据，并对数据进行分析，对业务部门做出合理化建设;
3. 定期提供各种销售运营数据分析报表和报告;
4.负责核算销售提成。
任职资格：
1. 大专及以上学历，财务管理、数学或统计专业优先考虑;
2. 三年以上工作经验，具备业务数据分析等工作经验优先考虑;
3. 对wrod、excel、ppt等办公软件操作熟练，尤其excel函数的使用，对数据敏感，具有一定的分析报告写作能力;
4. 具有良好的责任心，做事细心，有耐心，条理性强，思维敏捷;
5.具备良好的沟通协调能力、执行能力，良好的语言表达能力。
数据分析主管月薪篇十
职责：
1. 推进数据分析工作，规划搭建核心业务的数据指标体系和分析体系;
2. 密切关注核心业务进程，基于产品运营业务动作与效果数据，输出改进方案，优化业务策略;
3. 加强产品运营等问题深入分析，为公司重大项目提供数据支持;
4. 跨部门就业务和数据课题进行有效沟通协调，推动数据分析成果和应用落地。
职位要求
1. 本科及以上学历，5年以上互联网bi/经营分析相关数据分析工作经验，有过团队管理经验;
2. 熟练使用sql，优秀的excel、ppt技能，有r语言或python基础优先;
3. 优秀的组织协调能力，自我驱动力强，结果导向;
4. 责任心强，具备沟通协调和闭环管理、推进能力;
5. 抗压性强，勇于挑战和突破。
数据分析主管月薪篇十一
职责：
1、对接公司管理层及各个部门的数据分析需求，建立数据分析系统，独立完成问题分析，模型研发，模型校验，模型总结并编写商业数据分析报告等相关工作;
2、对接数据运营岗位反馈数据运营实施过程，及时调整数据模型;
2、从海量数据中发现问题，在数据发生异动时及时感知数据背后的业务原理，从数据中找出原因，解决问题，提炼出有价值的信息，指导业务决策;
3、通过数据报告、产品和建模成果推动业务部门的数据化运营;
4、通过海量数据挖掘、机器学习等方法，构建用户画像、个性化推荐、销量预测、风险控制等系统;
5、参与数据挖掘项目的设计、实现、算法调研、优化;
6、用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验;
任职要求：
1、计算机、数据挖掘等相关专业本科及以上学历;
2、2年以上数据分析经验，具有较强的数据整合，数据分析/挖掘，和解决业务问题的能力;
3、熟练掌握mysql的使用;
4、熟悉数据库技术，熟练运用sql，能高效的与技术团队进行沟通;
5、具有良好的业务敏感度和优秀的数据分析技能，擅长与内部及外部合作团队交流沟通。
6、人品端正，善于沟通，学习、表达能力强，能够承受较强压力，有团队合作精神。
