制衣廠數據員是做什麼的

⑴ 數據員是做什麼的

數據員的工作內容有：1、編制周、月、季度、年度業務銷售數據；2、對數據進行不同類目的匯總、統計以及分析；3、配合相關部門進行數據表格整理；4、收集、整理競爭對手的相關數據及資料，並進行對比分析；5、整合並分析平台同類市場的數據；6、為公司的相關決策提供基礎數據；7、完成上級交辦的其他事務。數據員的招聘條件是：1、大專及以上學歷；2、能熟練操作辦公軟體；3、有較強的條理性；4、有良好的溝通能力及團隊協作能力；5、有責任心。

⑵ 數據統計員工作內容是什麼

統計分析相關數據信息，整理統計資料，為企業決策者提供可行性分析報告前期素材。

負責業務數據統計、分析，並製作報表和報告;

根據項目需求，執行數據處理、分析、檢查;

完成具體指定的重要數據統計，為相關決策提供必要依據。

⑶ 數據員是做什麼的

數據員是做對庫存商品進行數據核對及異常處理反饋的工作人員。處理日常出入庫業務，對質量問題單據異常數量異常等情況進行反饋處理，負責製作商品，出入庫日報表、周報表及月度報表，對商品盤點，領用，報損，報廢等數據進行操作，及時反饋退貨，收貨及貨品異常處理結果，定期收集與整理各配送中心的數據報表。

數據員面試要求

大專及以上學歷，能適應基地和市內辦公區通勤，對數據敏感且細致，有責任心，有較強的時間觀念，具有較好的溝通能力和一定的文字功底。HR面試通過後是部門領導專業面試，包括對臨床試驗的理解，對崗位工作內容和職責的了解，對公司的了解，在校學習情況，個人優缺點等。

⑷ 服裝營銷數據分析員都做些什麼日常工作呢

通過分析數據來優化目前的銷售策略，提高銷售業績~

售罄率

售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。（來自網路）

結合服裝，一般服裝的銷售生命周期為3個月，如果在三個月內，不是因為季節、天氣等原因，衣服的售罄率低於60％，則大致可判斷此產品的銷售是有問題的，當然也不必等到三個月後才可以確定。三個月內，第一個月尺碼、配色齊全，售罄率會為40～50％，第二個月約為20～25％，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10％。當第一個月的售罄率大大低於 40％時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。

以下圖為例，因為是8、9的數據，我們不難發現，天氣因素導致襯衫、連衣裙的售罄率比較低，在決策的時候可以考慮9月之後停止或者減少進貨；而本該熱賣的風衣、衛衣售罄率也很低，那我們需要思考問題出在哪飢掘里，款式還是價格還是純老位置不起眼？從而做出下一步的銷售計劃。

數據圖表、數據報告均來自BDP個人版~

⑸ 數據員的工作職責是什麼

崗位職責：

數據提取，滿足產品經理和運營人員的臨時統計需求
對接數據研發部門，處理復雜需求和監控報表的需求
整理數據表單，匯報用或監控用
會有些分析工作，分析項目的效果
發展方向：

產品或運營
數據分析師
產品和運營更容易些，做數據分析師略難。原因：數據專員是數據行業級別較低時的崗位名稱，如果再產品與運營團隊，對數據分析技能的訓練較少，接觸的產品和運營工作細節較多，能力成長上更傾向於產品或運營方向。

2、數據研發團隊、演算法團隊。

本質是替代數據研發（或研發中的數據分析師團隊）與演算法大神的基礎數據處理工作

崗位職責：

對接產品和運營人員的需求，使用SQL做臨時數據提取，或使用數據平台搭建報表體系
沉澱常見需求，把常用的指標和維度搭建個數據倉庫表，搭建數據集市
根據演算法的要求，清洗數據
發展方向：

數據研發高階工程師
演算法工程師
數據分析師
因為日常接觸的是海量數據和演算法思維，這方面的能力會得到成長，會有機會成為演算法工程師或建模工程師。很多數據研發團隊會兼有數據分析團隊，該團隊分析技能要求高，數據研發與建模接觸都，對數據專員的技能成長有益處。

⑹ 數據管理員的主要工作內容有哪些

數據管理員的主要工作內容有哪些？、

數據員每日負責依據數據剖析計劃方案開展數據剖析，在明確時間內遞交給市場調研工作人員；開展高級的數據數據分析；企業入錄工作人員的管控和績效考評；及其對編號工作人員的領域常識和問卷調查構造的學習培訓；入錄資料庫的開設，數據的校檢，資料庫的邏輯性查錯，對一部分問卷調查的核查等工作。