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崗位職責：
1. 業(yè)務需求對接與拆解
- 深入理解物流倉儲業(yè)務（如入庫出庫、庫存管理、配送時效、倉儲成本等），精準對接業(yè)務部門需求，提煉核心問題并轉化為數(shù)據(jù)指標體系。
- 輸出清晰的數(shù)據(jù)需求文檔。
2. 數(shù)據(jù)分析與方案設計
- 基于業(yè)務場景設計分析框架（如庫存周轉分析、揀貨效率優(yōu)化、倉容利用率評估），挖掘數(shù)據(jù)價值并提出改進建議。
- 監(jiān)控關鍵指標異常（如庫存積壓、配送延遲），定位問題根因并推動解決。
3. BI可視化開發(fā)
- 使用Tableau、Power BI、QuickBI等工具搭建動態(tài)數(shù)據(jù)看板（如實時庫存監(jiān)控、物流成本分析大屏），支持業(yè)務決策。
4. 跨團隊協(xié)作與落地
- 協(xié)同數(shù)據(jù)開發(fā)、IT、倉儲運營團隊，推動數(shù)據(jù)產(chǎn)品落地，驗證分析結果對業(yè)務的提升效果。
任職要求 ：
- 專業(yè)背景：大專及以上學歷，統(tǒng)計學、物流管理、計算機等相關專業(yè)，2年以上物流/供應鏈數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗優(yōu)先。
- 數(shù)據(jù)分析能力：
- 熟練使用SQL完成多表關聯(lián)查詢、窗口函數(shù)等復雜操作，具備SQL性能優(yōu)化經(jīng)驗；
- 掌握Python/R基礎數(shù)據(jù)分析庫（Pandas/Numpy），能進行數(shù)據(jù)清洗與基礎建模。
- BI工具：精通至少一種主流BI工具（如Tableau/Power BI/QuickSight），可獨立完成數(shù)據(jù)連接、建模到可視化全流程。
- 業(yè)務知識：熟悉倉儲核心指標（庫存周轉率、訂單滿足率、庫內作業(yè)時效）；
PS: 加分項
- 有物流倉儲數(shù)字化目經(jīng)驗；
- 具備數(shù)據(jù)倉庫知識（ODS/DWD分層、維度建模）。