1、数学、统计学、计算机科学与技术、信息管理等相关专业背景。
2、熟练使用SQL；熟悉大数据开发工具Hadoop,spark优先；熟悉python，scala，ETL优先。
3、了解大数据存储技术，如Hadoop、HDFS、Hive、HBase等。
4、具有较好的学习沟通能力，较好的产品数据分析和数据建模思维，项目管理和跨团队合作能力。
5、熟练掌握数据可视化工具，如Power BI、D3.js、Data Studio等。
6、能够从业务角度出发分析数据，提供引导业务决策的数据支持。
掌握各类统计分析方法，如回归分析、时间序列分析、聚类分析等。