岗位职责： 1.数据高效提取： 根据业务定义的取数逻辑，编写 SQL 从 Oracle 数据库提取销售、库存、进退货等相关维度数据。 2.标准化清洗： 使用 Pandas 构建稳健的数据清洗流程，确保数据准确性，并严格执行业务预设的异常判定标准。 3.结果自动化呈现： 在 Jupyter Notebook 环境下完成数据计算与可视化，并利用 nbconvert 命令行工具将分析结果批量转化为 HTML 格式的标准化报告。 4.自动化运维： 负责数据报告脚本的定期运行、参数配置与日常维护，确保业务部门准时获取分析洞察。 5.动作映射分发： 按照预设的业务规则，在报告中自动匹配并输出对应的“改进标准动作”。 任职要求： 1.硬核 SQL： 熟练使用 Oracle SQL 进行多表关联、窗口函数等操作，能保证在处理海量便利店流水数据时的提取效率。 2.Pandas 专家： 熟练运用 Pandas 进行数据变换（GroupBy, Merge, Pivot table等），能够将复杂的业务逻辑快速转化为代码逻辑。 3.Jupyter 生态熟练度： 深度使用 Jupyter Notebook，能够编写结构清晰的代码块，并熟练掌握 nbconvert 导出 HTML 的流程。 4.工程化习惯： 代码注释清晰，逻辑严密，能够编写易于维护和复用的分析脚本。 5.执行力： 能严格按照给定的标准动作和判定逻辑进行开发，对数据敏感度高，确保输出结果零偏差。