高级数据分析师岗位的职责描述

2024-07-20

高级数据分析师岗位的职责描述(精选4篇)

1.高级数据分析师岗位的职责描述 篇一

职责:

1、负责业务指标体系的完善和优化;

2、负责构建各种分析和预测模型,跟踪和分析经营数据,发现潜在的缺陷与机会,为业务决策提供数据支撑;

3、根据业务发展趋势,构建预警模型,便于业务人员及时发现问题;

4、对经营中存在的问题点、困难点,给出数据支持、分析建议;对重要业务的变化进行专门的研究并形成分析报告。

任职要求:

1、全日制大学本科及以上学历,计算机、数学、信息、统计分析等相关专业;

2、五年以上数据分析经验(同时拥有建模经验更好);

3、至少熟练掌握一种数据库软件和数据统计分析软件(如Oracle、Mysql、SPSS等);

4、对BI有一定的认知和了解,能够快速上手使用BI软件;

5、具有较强的业务理解能力、数据分析能力和沟通理解能力;

6、具备良好的逻辑思维和表达能力,可从不同的业务视角分析数据、呈现数据。

2.高级数据分析师岗位的职责描述 篇二

关键词:电网高级应用分析系统,分布式平台,用户数据空间,虚拟化技术

随着电网建设的迅速发展、电力行业计算机应用系统的不断丰富,电网公司内部的计算机业务量、数据量也随之快速增长。由于绝大部分电力应用系统都需要配备数据存储设备、应用服务器、网络通信设备等,电网公司内部的存储和计算资源变得难以管理和充分利用,各个应用系统间的融合性问题也变得越来越难以解决[1]。同时,应用系统的分散布置也导致用户使用的不便,用户需要通过远程登录或者必须直接使用这些应用系统的用户工作站,才能够进行数据浏览、系统操作等。

为解决不同电力应用系统间的融合性问题,某些应用系统[2,3,4]使用了统一数据平台,主要改进了系统数据管理和数据访问方式。为提高系统使用的方便性,某些应用系统[5,6,7,8]采用了基于Web的数据浏览方式,简化了用户终端。但这些设计方案并没有改变应用系统资源的孤立性,数据存储和计算功能仍然只局限在本系统内部的若干台机器上,无法做到分布式计算和存储,限制了系统在应用功能和系统规模上的扩展。

为了解决各类软硬件资源的共享问题,充分利用和管理网络中的存储资源、数据资源和计算资源,广东电网公司结合调度自动化系统项目建立了基于数据空间的电网高级应用分析系统。本文详细介绍了该系统的架构体系,并对其关键技术进行了深入研究。

1 电网高级应用系统的需求分析

1) 系统的功能需求。

某省级电网调度自动化项目在安全Ⅲ区对电网高级应用分析计算子系统建设提出了操作终端Web化的要求,包括能够实现基本的Web浏览、多用户并发调用潮流计算、静态安全分析、最优潮流等功能需求,具体有以下体现:

(1) 自动将能量管理系统(EMS)的单线图、曲线、表格等画面转换为标准的浏览器支持格式,提供对外进行信息发布的手段。

(2) Web显示的画面应与界面工具一致。

(3) Web操作要求应采用无控件方式,实现用户端的免安装和免维护。

(4) 支持多用户的并发操作,多用户可以同时调用高级应用分析模块。

(5) 应具备良好的扩展性。通过对硬件的扩展和简单的软件部署,系统可以自动扩展Web浏览用户和操作授权用户。

(6) 提供各种应用编程接口,用户可在该系统上扩展自己的应用。

(7) 可以为第三方应用提供统一的电网分析服务。

2) 传统的电网应用系统相对于上述功能需求有以下几点不足:

(1) Web终端采用控件方式或者采用“瘦客户机”的方式。

采用控件方式实现的Web浏览和操作,无法支持异构平台,并且存在网络安全性问题;采用“瘦客户机”的方式,工程实施量大,且由于客户端的计算机各存差异,使应用软件的适应性差。

(2) 应用计算功能集中式布置。

传统的应用系统往往将应用的计算功能集中布置在某些高性能服务器上,以此来支持多用户并发操作。因服务器的性能使用极限,用户规模的扩展性会受到限制。

(3) 用户数据空间无法自动分配和部署。

要支持多用户并发计算,计算所需的数据空间应该能够根据用户的计算请求自动实施分配;当用户数据空间数目不够时,系统还需要自动部署新的数据空间。传统的应用系统很难支持这两点。

根据上述系统需求分析,本文摒弃了传统电力应用分析计算系统的系统结构和用户操作方式,采用数据空间设计建设电网高级应用分析系统,可以有效避免上述的几点不足,满足该项目的功能需求。

2 系统的结构

在电网高级应用分析系统中,用户可以通过终端工具选择应用功能,向管理系统发送服务请求。管理系统接收到用户请求后,调度相应的计算资源和数据资源,通过部署工具进行资源部署,最后将资源分配给该用户使用。采用数据空间模式的电网高级应用分析系统的结构示意图如图1所示。

在图1中各组成部分及功能如下。

1) 用户终端:

用户终端主要为Web浏览器,可提供请求服务的交互界面,也是用户使用应用系统的入口。用户通过Web浏览器进行注册、登录及定制服务,浏览画面、调用计算、查看结果等。用户在终端上打开的应用实例与本地操作桌面系统类似。

2) 管理系统:

管理系统接收用户发送的请求,采用负载均衡的原则调度系统资源,进行资源分配;提供管理服务和部署工具,管理用户授权、认证、登录,以及各类计算资源、存储资源等。同时,该子系统还需要实现对各类资源的部署管理、动态分配、实时回收等功能。

3) 计算集群:

虚拟的或物理的服务器集群,由管理系统管理,负责高并发量的用户请求处理、大运算量计算处理、用户应用服务等。

4) 存储集群:

虚拟的或物理的服务器集群,由管理系统管理,负责存储应用计算所需的数据。

3 系统的软件架构分析

基于上述设计的系统结构,采用数据空间模式的电网高级应用分析系统的软件架构设计如图2所示。

由图2可知,系统软件架构分为3个层次,各层次的主要功能如下。

第一层是提供数据共享服务软件的数据服务层,解决数据订阅和数据发布问题,并支持对内存数据库、商用数据库、实时历史数据库的访问。其属于软件即服务(SaaS),提供了电网高级应用分析系统功能,同时也提供了支持接入其他应用的数据集成和共享服务。

第二层为系统的基础平台层,提供了针对数据空间部署和管理的各项功能,即图1中的管理系统。该基础平台将分散在网络中众多的服务器资源有效地组织起来,形成强大的运算和网络传输能力,用以支撑数据服务层的各项应用需求,同时提供了API函数,为异构系统集成提供了第三方集成接口,属于平台即服务(PaaS)。

第三层(最底层)是IT基础设施层,提供了虚拟化的灵活部署机制,能够最大限度地利用硬件资源并及时发现和弥补由于硬件故障引起的资源缺失,保证PaaS层和SaaS层对性能和稳定性的要求。

4 关键技术

电网高级应用分析系统设计采用了基于数据空间的架构,提出了一种全新的系统使用方式和软件功能服务模式。设计目的是为了实现应用系统软硬件布置的透明化,充分发挥系统的数据资源和计算功能,满足多用户的并发服务请求,同时可以灵活地进行计算功能和数据资源的部署,自适应用户规模的扩展,具有高可用性、服务多样性及良好的扩展性。

本文就该应用系统中的几个关键技术,如数据中心和数据空间、分布式平台、画面和数据显示、硬件虚拟化等进行了深入研究。

4.1 数据中心和数据空间

电网高级应用分析系统支持多用户同时调用的潮流计算、静态安全分析等功能。因此,基于PCS-9000分布式支撑平台,应用系统设计构造了电网数据中心及用户数据空间,以支持多用户并发操作。

数据中心包括电网历史运行数据、典型运行方式等,提供了计算分析的数据来源。用户数据空间为用户提供了计算分析的应用场景,其数据结构来源于电网模型和计算模型,应用数据来源于数据中心。

数据中心和数据空间的设计需要满足以下几方面的要求。

1) 数据中心的虚拟化,用户不需要关心数据中心的组织、分布及存储位置。

2) 数据空间的独立化,各个用户独享自己的数据空间,彼此之间不互相干扰。

3) 数据空间的分布性,不同用户的数据空间可以部署在多个节点上,由系统管理应用模块自动分配给用户并进行自动回收。

基于数据中心和多用户数据空间,系统用户操作响应流程图如图3所示。

4.2 分布式平台

电网高级应用分析系统设计采用了PCS-9000分布式支撑平台作为系统基础平台,该分布式平台为系统提供统一的服务和管理,包括分布式应用管理、分布式数据库管理、告警服务、系统配置及管理、用户管理等。

PCS-9000分布式支撑平台具备以下两个特点:①应用的实时数据库可以布置在任意节点,这一特点实现了数据资源的分布式;②通过不同的调用方式,同一个计算模块可以访问到任意节点、任意应用的数据库,这一特点实现了计算资源的分布式。

为了实现对分布式计算的技术支持,分布式支撑平台构造了应用数据库链接池,保存了系统内所有节点的应用数据库的相关信息,并为计算模块提供了以下两种数据访问方式。

1) Client Only本地数据访问。

计算模块和实时数据库布置在同一节点,计算模块将数据库直接映射为程序的内存空间,并对数据进行直接的寻址操作。这种方式提供了最高效的数据IO读写。

2) 客户机/服务器(C/S)异地数据访问。

计算模块可以与实时数据库布置在不同的节点上,从应用数据库链接池中获取数据库的信息,在指定访问节点的情况下,链接池将该节点的数据库链接提供给计算模块;在未指定的情况下,链接池根据负载均衡的原则,提供负载最轻节点的数据库链接。计算模块获取到异机数据库的相关信息,通过网络方式实现对异机数据库的读写操作。

基于上述的技术方案,分布式支撑平台实现了计算模块对应用透明的数据库访问,既能高效地访问本地库,又能透明地实现远程访问,并实现了均衡负载的资源分配原则,为分布式计算提供了有力的技术支撑。

4.3 画面和数据显示

借助目前比较成熟的可缩放矢量图形技术(SVG)和AJAX(Asynchronous JavaScript and XML)技术,其中XML为可扩展标记语言。电网高级应用分析系统实现了一套全新免维护和免安装的Web终端支持系统,将应用系统中的画面浏览、高级应用分析计算等功能移植到Web环境。

SVG是基于XML,用于描述二维矢量图形的一种图形格式,是一个开放标准。SVG可用于EMS/SCADA系统间的系统图和一次接线图的图形交互,以及EMS/SCADA系统与地理信息系统(GIS)等其他应用系统的图形交互。

数据显示方面,AJAX与Java Applet、ActiveX等其他技术相比,已经成为Web客户端应用的首选技术,从根本上改变了传统的设计模式。AJAX技术可以只向Web服务器发送并获取必需的数据。在服务器和浏览器之间交换的数据只有原来数据的约5%,用户在查看画面时无需强制画面全部重刷,有效避免了屏幕闪烁现象,这使得用户的系统使用体验与传统的单机软件基本一致。

4.4 硬件虚拟化

虚拟化技术是基于多个物理设备创建逻辑服务器或存储空间的一种方法。采用硬件虚拟化技术,可以根据需要在当前的裸硬件基础上继续划分多个虚拟机,再在虚拟机上安装相应的操作系统和应用软件,使用方式与真实的服务器完全一致。相当于系统又增加了多台服务器,这样可以很方便地实现系统硬件资源的规模扩展、容灾备份和系统迁移。在裸硬件上构建虚拟的服务器,也可以最大限度地发挥现有硬件的整体功能。

目前,Intel 的CPU已经对虚拟化技术做了硬件支持,支持虚拟技术的CPU带有特别优化过的指令集来控制虚拟过程,通过这些指令集,虚拟机管理器(VMM)会很容易提高硬件的性能。目前,成熟的商用虚拟机管理器产品有: VMWare虚拟机、Citrix虚拟机、微软的Hyper-V以及开源的XEN等。

5 结语

本文介绍了基于数据空间的电网高级应用分析系统的系统结构和设计方案。该系统使用PCS-9000分布式支撑平台作为应用基础平台,对各类计算资源和数据资源进行统一管理。基于此平台,系统建立了数据中心作为计算数据源,配置多个计算应用构建不同用户的数据空间,并使用SVG+AJAX技术实现Web终端的画面显示。

广东电网公司在安全Ⅲ区搭建的基于数据空间的电网高级应用分析系统,在工程第一阶段建设规模较小,可支持64个用户的并发操作,200个用户的Web浏览。任何一个授权用户只需要1台笔记本或者1个网络终端,就可以通过网络服务调用该系统提供的电网应用分析计算功能,并可以为第三方应用提供统一的电网分析服务。 实践证明,该应用系统实现了“软件即服务”的运行模式,可以很好的支持用户交互及多用户并发操作,具有高可用性、服务多样性和良好的扩展能力。

参考文献

[1]王龙,万振凯.基于服务架构的云计算研究及其实现[J].计算机与数字工程,2009,37(7):88-90.

[2]王晓波,樊纪元.电力调度中心统一数据平台的设计[J].电力系统自动化,2006,30(22):89-94.

[3]魏威,陈金富,段献忠,等.基于统一数据平台的电网规划软件[J].继电器,2003,31(3):50-54.

[4]王海滨,鲍海.基于数字电力系统的地区配电网络统一数据平台的研究[J].现代电力,2003,20(2):46-48.

[5]李艳涛,栗然,赵敏.基于Web的继电保护管理信息系统研究与实现[J].电力自动化设备,2003,23(11):41-43.

[6]张海宁,笃峻,祁忠,等.稳定控制信息管理系统的Web发布系统[J].电力自动化设备,2009,29(2):128-130.

[7]罗军刚,解建仓,刘福潮.基于Web的电网线路和变电站预案管理系统[J].电网技术,2008,32(1):93-96.

3.高级数据分析师的岗位职责 篇三

1、对市场合作渠道效果数据进行分析,出具分析报告,提出优化效果的可行性方案;

2、产出部门周/月/季度运营报告,为部门决策提供数据支撑和建议;

3、基于用户行为、年龄、学历等多维度分析,为市场投放提供专业建议;

4、基于流量、转化率等市场核心指标、异常数据监控分析,满足部门日常数据运营需求。

任职资格:

1、本科及以上学历,2年以上数据分析工作经验;

2、较强的逻辑判断,严谨的分析态度;

3、具备敏锐的业务洞察力和数据分析技能,具备较强的分析能力;

4.高级数据分析师岗位的具体职责 篇四

1. 对接风控模型团队,参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期,解决不同场景下的风控业务问题,包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。;

2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法,熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。

3.协助部门建立风险数据库,了解同行业最新模型及分析技术,结合业务现状进行模型优化;

4、完成领导交办的其他工作

技能:

1、熟悉Scala、Java、Python语言

2、熟悉SQL,关系型数据库(如:mysql、postgresql)和NoSQL(Redis、MongoDB)

3、熟悉各类数学算法,从数据中发现现有系统和算法的不足,提出改进的算法并推动实现

4、了解大数据Hadoop、Spark生态系统组件

5、良好的沟通、学习、团队协作能力

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