岗位职责
1、数据收集: 从各种渠道（如数据库、API、外部文件等）获取数据。
2、数据清洗: 处理脏数据，包括删除重复数据、填补缺失值、格式标准化等，确保数据质量。
3、数据转化: 使用各种工具和编程语言（如Python、SQL、R等）将原始数据转化成可分析的格式。
4、数据分析: 进行基本的数据分析，为决策提供支持，同时可能需要利用统计工具或机器学习算法进行更深入的分析。
5、数据存储: 根据需求将处理后的数据存储到合适的数据库或数据仓库中，如MySQL、PostgreSQL、Hadoop等。
6、报告生成: 创建数据可视化和报告，以便于团队和管理层理解和使用数据。
7、协作与沟通: 与数据科学家、分析师和其他相关团队合作，确保数据处理流程和结果符合业务需求。
8、技术更新: 保持对新技术和工具的关注，持续提升自身技能，以便能够有效应对快速变化的数据环境。
技能要求
1、编程语言（如Python、Java、R等）
2、数据库技术（如SQL、NoSQL等）
3、数据处理工具（如Pandas、NumPy、Dask等）
4、了解数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）
5、基本的统计知识和数据分析技能