BI分析师

该职位来源于猎聘 一、岗位定位 作为医药业务数据服务部的核心分析角色，您将独立负责医药渠道数据从需求挖掘、数据建模、可视化开发到部署上线的端到端全流程交付，无需依赖技术部门。您既是数据咨询师（理解业务痛点、将数据问题转化为商业问题），也是BI开发工程师（独立完成数据提取、建模、可视化呈现），直接面向药企客户及内部业务团队提供数据洞察与数字化运营支持。

二、核心职责 1. 医药数据咨询与数字化运营建设 参与医药数据咨询项目的数字化运营体系建设，协助业务团队完成数据基建、数据应用与数据分析的全链路落地。基于医药渠道业务场景（商业流向、终端覆盖、库存动销、准入上量、合规监控等），推动数据驱动的经营优化。将业务团队的模糊诉求转化为清晰的数据需求文档与指标定义，建立可复用的分析框架。 2. 数据提取、建模与可视化呈现 基于业务需求，使用SQL、Excel、Tableau Prep等工具独立完成数据提取、清洗、转换与建模。使用Tableau Desktop、Power BI、帆软等可视化工具，通过报表、仪表盘、数据看板、移动端大屏等不同形式进行数据呈现。设计符合药企商务汇报风格的可视化方案。 3. 经营数据分析与商业问题转化 基于数仓、看板及其他数据产品，开展专项经营数据分析（如区域达成率、潜力-表现矩阵、Decile分层、覆盖率热力图、漏斗分析等）。日常监控经营数据异常，将数据问题转化为商业问题，用数据分析解决商业问题，输出可落地的业务优化建议。掌握数据分析方法论：趋势分析、对比分析、维度下钻、归因分析、假设验证等，确保分析结论严谨、可执行。 4. 端到端交付与部署上线 独立完成BI报表/看板的发布、权限配置、数据刷新调度、性能优化。支持多终端部署（PC端、大屏、移动端、嵌入客户系统），编写用户操作手册并对客户进行培训。建立数据质量监控机制，确保报表数据准确、刷新稳定，实现不依赖技术部门的独立交付。 5. 跨部门数据支持与协同 基于业务团队（销售、市场、SFE、渠道管理等）需求，提供必要的数据支持，快速响应临时取数、专题分析、汇报材料等需求。配合项目经理完成BI模块的项目实施计划与里程碑交付，沉淀可复用的分析模板与指标库。 三、任职要求 1. 硬性要求

• 本科及以上学历，统计学、管理学、运筹学、计算机、信息管理等相关专业优先；
• 3年以上数据分析或BI开发经验，有独立端到端交付完整BI项目（从需求到上线）的实战经历；
• 熟练使用SQL，能独立完成复杂数据查询、多表关联、数据聚合与性能优化；
• 熟练使用Excel、Tableau Prep等数据提取和建模工具，能处理大规模医药渠道数据；
• 精通至少一种主流BI可视化工具（Tableau Desktop、Power BI、帆软FineBI等），能独立完成仪表盘、数据看板、交互式报表的开发；
• 理解数据分析方法论，如趋势分析、对比分析、维度下钻、归因分析、漏斗分析等，能灵活运用解决实际业务问题。 2. 软性要求
• 对数据高度敏感，具备从数据中发现规律、识别异常、提炼洞察的能力，工作细致、逻辑能力强；
• 业务转化能力强：能将数据问题转化为商业问题，用数据分析驱动经营优化，熟悉医药渠道业务场景者优先；
• 跨部门沟通能力与需求转化意识：能面向业务团队和客户管理层清晰讲解数据洞察，将模糊需求转化为可执行的数据方案；
• 全栈交付意识：不依赖技术团队，能独立完成从数据接入到报表上线的全流程，具备Owner心态；
• 持续学习意愿：对数据分析领域保持热情，愿意主动学习新工具、新方法、新行业知识。 四、优先条件及加分项 1. 行业经验
• 有医药行业（药企、CSO、医药数据服务商）数据分析或BI项目经验，熟悉DDI、商业流向、终端采集、主数据管理、SFE等场景；
• 有经营分析/运营分析经验，能从数据中发现经营问题并推动业务优化落地。 2. 工具与技术
• 有自动化报表开发经验（定时刷新、邮件推送、API数据对接、轻量级ETL）；
• 熟悉云原生BI部署（如阿里云Quick BI、腾讯云BI、帆软Server等）；
• 有Python/R基础，能进行进阶数据处理或自动化脚本开发。 3. AI能力（加分项，非必需）
• AI工具应用意识：在确保数据安全的前提下，能运用AI工具辅助数据分析、报告撰写、代码生成与业务理解。