【数据分析与处理技能】
Python：熟练使用 Pandas、Numpy、Matplotlib 等库进行数据清洗、分析与可视化；能够编写脚本实现自动化分析任务、批量输出报告
SQL：精通窗口函数、复杂查询与多表联结操作，擅长在结构化数据中高效提取洞察
Excel：熟练掌握数据处理与分析函数（如 VLOOKUP、INDEX/MATCH、SUMIFS 等）及透视表、图表可视化
SPSS：用于小样本统计建模与图形展示（箱线图、直方图、正态性检验等）
数据平台与工具：掌握 ODPS、Doris、Tableau、DataV、大屏设计等工具的使用

【数据体系搭建与业务支持】
指标体系建设：搭建涵盖 DAU、留存率、LTV、漏斗分析、用户画像、KPI 预警等完整指标体系，支撑日常业务监控与战略优化
业务建模：结合业务目标完成 ROI、CVR、CTR 等核心指标建模与归因分析；具备生命周期价值（LTV）预测与用户分群建模经验
智能数据洞察系统：构建报表自动生成与缺陷异常监测机制，实现高频指标异动的自动化预警与定位
A/B测试设计与评估：具备完整实验流程能力，能独立完成样本分层、显著性检验与策略归因复盘，提升策略可信度

【数据分析与洞察 (服务增长目标)】：核心增长指标搭建与监控：熟练掌握搭建、追踪和分析DAU、次留/7留、LTV、转化漏斗、用户画像、流失预
警、A/B测试结果等关键增长指标。数据驱动决策：利用 SQL (复杂查询、窗口函数、连表)和 Python (Pandas, Numpy, Matplotlib)进行数据提取、
清洗、分析和自动化报表生成，支撑策略制定与效果评估。业务洞察与拆解：强大的宏观指标拆解能力，能从多维业务数据中提炼结构性洞察，
识别增长机会与瓶颈，指导提升用户活跃度与商业化效率。A/B测试设计与分析：熟练运用A/B测试验证策略有效性，驱动产品迭代和增长。

【跨业务线分析能力】
广告/商业分析：熟悉搜索、信息流、线索等广告形式，能围绕广告收益结构提供多维度优化建议
用户行为研究：擅长从活跃/沉默用户行为中提取关键变量，评估用户路径与产品功能的匹配度，支持产品策略优化
宏观指标拆解：可基于地域、渠道、时间维度进行结构性拆分，快速定位业务异常区域及机会空间

【可视化与呈现】
熟悉 Tableau、DataV、Excel 图表设计，具备构建动态看板和经营报告的能力
熟悉低保真产品交互设计原则，能与设计、运营协同构建数据可视化落地页面
【综合素质与协作能力】
英语良好，可胜任英文报告撰写与文献查阅，具备英文演讲和辩论背景
文档能力强，能撰写分析方案、实验报告、结论性材料，推动跨部门合作与决策支持
主动性强，具备独立项目推进与跨职能团队沟通经验，曾联合产品、运营、销售推动多项优化动作落地。