标签：数据分析 指标 工作 内容 治理 监控 数分 数据 生态
一、数分工作模块
①数据治理：
a.体验底层数据建设及指标设计维护；
b.数据思维推广；
②数据分析：
a.通过监控数据，定位异动指标，并进一步分析异常问题，发掘引发问题的根因；
③数据探索：
a.围绕体验改善、降本增效主题，定义研究课题，结合数据分析、用研，输出改善的方向或建议；
④数据支持
a.支持涉及生态治理中心相关的数据需求，输出常规报告。
二、工作模块细化
1.数据治理
目标：
a.建立体验指标字典，做到指标覆盖范围全、定义明确、口径清晰；
b.底层数据表数据覆盖全、准且易用；
c.生态治理中心相关项目全部应用数据思维。
内容：
a.基于业务规划设计适配的新指标。重新审核已有指标，优化口径不明确或不合理的指标；
b.联动数据产品和RD，基于指标设计新建或优化底层数据表（以生态治理中心核心但不限于生态治理中心数据）。
c.推动中心内项目负责人完成项目开展前的现状分析、收益评估，过程中的数据监控，项目完成后的结果数据复盘。
2.数据分析
目标：
a.生态治理中数据监控线上化；
b.建立数据异动标准；
c.建立标准数据分析框架。
内容
a.以业务模块为框架，收口生态治理中心数据，联动数据产品开展数据监控线上化工作；
b.基于业务核心指标，分析历史达成数据，确定数据异动判断标准；
c.基于数据监控，搭建多维度数据分析框架，准确识别策略、业务流程、标准或其他不可控因素导致的数据异常。
3.数据探索
目标：
a.每月输出一项专题分析报告，并分享。
内容：
a.基于客诉、退款、评价、判申、调研及业务相关数据发掘客户、机构问题或需求，并开展专项分析，输出改善方向或建议。
4.数据支持
目标：
a.及时高效完成数据支持和报告编写工作；
内容：
a.评估需求，判断需求合理性后做出支持；
b.周、月报登报编写，目标制定；
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