作为一名大数据分析师，您将负责分析大型数据集，以识别趋势、模式和洞察力，从而帮助推动业务战略和决策。您将与跨职能团队密切合作，包括数据工程师、数据科学家和业务利益相关者，以收集数据需求、开发分析模型并生成报告和可视化。您在统计分析、数据挖掘和数据可视化方面的专业知识将有助于改进业务流程、优化绩效并发现增长机会。
主要职责：
数据收集和处理：
- 与数据工程师合作，从各种来源（包括数据库、数据仓库、API和外部数据集）中识别和获取相关数据。
- 清洗、转换和预处理原始数据，以确保分析的准确性、一致性和兼容性。
数据分析和解释：
- 应用统计技术、数据挖掘算法和机器学习模型，分析大型数据集并提取有意义的洞察力。
- 在数据中识别模式、趋势和相关性，并提供可行的建议以改善业务绩效。
- 进行特定业务问题和挑战的临时分析和假设检验。
报告和可视化：
- 开发和维护仪表板、报告和可视化，向利益相关者传达基于数据的洞察力。
- 创建清晰简明的数据可视化，如图表、图形和交互式显示，以促进理解和决策。
- 向技术和非技术受众（包括管理层）展示发现和建议，推动基于数据的决策。
数据质量与治理：
- 在数据分析过程中确保数据的完整性、质量和安全性。
- 与数据治理团队合作，制定数据管理和分析的数据标准、政策和最佳实践。
- 进行数据验证和验证，确保结果的准确性和一致性。
持续学习与改进：
- 了解行业趋势、新兴技术和大数据分析的最佳实践。
- 探索新的分析工具、技术和方法，以增强数据分析能力。
- 与团队成员合作，共享知识、洞察力和最佳实践。
要求：
- 相关领域的学士或硕士学位，如数据科学、计算机科学、统计学或数学。
- 强大的分析和问题解决能力，具备将统计概念和算法应用于实际数据的能力。
- 熟练掌握编程语言，如Python或R，并具有使用Hadoop、Spark或SQL等大数据处理框架的经验。
- 熟悉数据可视化工具，如Tableau、Power BI或D3.js。
- 熟悉数据库系统、数据建模和SQL。
- 出色的沟通和演示技巧，能够将复杂的数据发现转化为清晰明确的洞察力。
- 注意细节，并能处理大型数据集。
- 具备机器学习算法和技术的经验将是一个优势。
- 了解云平台和大数据技术，如AWS、Azure或Google Cloud，将会有益。 
伦敦