数据收集和处理： • 与数据工程师合作，从各种来源（包括数据库、数据仓库、API和外部数据集）中识别和获取相关数据。 • 清洗、转换和预处理原始数据，以确保分析的准确性、一致性和兼容性。 数据分析和解释： • 应用统计技术、数据挖掘算法和机器学习模型分析大型数据集，并提取有意义的见解。 • 在数据中识别模式、趋势和相关性，并提供可操作的建议以改善业务绩效。 • 进行临时分析和假设检验，以解决特定的业务问题和挑战。
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