BillEase正在招聘一名数据分析师，要求有0-3年的工作经验。工作地点位于美国加利福尼亚州圣马力诺，并采用混合工作方式。
职位描述和职责
您的职责将包括：
• 开发、实施和维护先进的分析系统，将复杂的问题转化为简单的框架
• 通过对复杂数据集的分析，识别增长趋势和机会
• 评估组织方法，并为数据集提供源到目标的映射和信息模型规范文档
• 基于数据挖掘、分析和可视化，创建最佳实践报告
• 评估内部系统的效率、问题和不准确性，并制定和维护处理、处理和清理数据的协议
• 直接与经理和用户合作，收集需求，提供状态更新，并建立关系
• 设计和开发报告、仪表盘和可视化，以有效呈现基于数据驱动的洞察和趋势。
• 使用统计技术和数据挖掘方法分析大型复杂数据集，识别模式、相关性和趋势。
• 进行数据清洗、验证和质量保证，以确保分析的准确性和可靠性。
• 进行临时数据分析，生成可操作的洞察，支持业务决策和解决特定问题。
• 与数据工程师合作，通过定义数据收集和转换过程，确保数据的可用性、准确性和完整性。
• 开发和维护数据模型、数据字典和文档，以支持数据分析和报告。
• 通过监测和评估关键指标和绩效指标，识别流程改进和数据驱动的优化机会。
• 持续关注数据分析和可视化领域的行业趋势、最佳实践和新兴技术。
要求和资格：
所需技能：
• 在数据分析师或类似职位上具有丰富经验，对数据分析技术、方法和最佳实践有深入了解。
• 熟练使用SQL进行从关系数据库（特别是PostgreSQL）中提取、操作和分析数据。
• 具备数据可视化工具和技术的经验，如Tableau、Power BI或Python库。
• 具备分析和解决问题的能力，能够解释复杂数据集并得出可操作的洞察。
• 熟悉统计分析和数据挖掘技术，如回归分析、聚类和假设检验。
• 熟悉数据准备和整理技术，包括数据清洗、转换和汇总。
• 熟练使用Python或R等编程语言进行数据分析和处理。
• 有处理大型数据集和使用数据查询语言或工具（如SQL、Spark）的经验者优先考虑。
• 熟悉其他数据库，如ClickHouse和MongoDB，以处理多样化的数据存储需求。
• 理解OLAP（在线分析处理）概念，并具备使用OLAP工具和技术的经验。
• 熟悉数据仓库概念，包括维度建模和星型模式设计。
• 出色的书面和口头沟通能力，能够向非技术人员解释和说明数据洞察。 
洛杉矶