工作摘要：數據科學中的商業智慧分析師在理解和定義商業問題、收集和分析數據以及與跨功能團隊合作開發數據驅動解決方案方面發揮關鍵作用。此職位通過根據數據分析提供見解和建議，幫助組織做出明智的決策。

主要職責：

商業需求收集：

• 與包括商業領導者和主題專家在內的利益相關者合作，以瞭解商業目標、挑戰和數據相關需求。
• 將商業需求轉化為清晰且可操作的數據科學項目規範。

數據收集和分析：

• 識別和收集來自各種內外部來源的相關數據，確保數據質量和準確性。
• 分析數據以識別可以解決商業挑戰或機會的趨勢、模式和見解。

數據準備和清理：

• 準備和清理數據以進行分析，包括數據轉換、數據清理和特徵工程。

與數據科學家的合作：

• 向數據科學團隊提供數據背景和領域知識，以便於建模和分析。

模型評估和驗證：

• 協助評估和驗證數據科學模型，確保其與商業需求和目標相符。

報告和可視化：

• 創建清晰且視覺上吸引人的報告、儀表板和數據可視化，以向非技術型利益相關者傳達見解。

專案管理：

• 管理與數據科學項目相關的專案時間表、任務和交付成果。
• 與跨功能團隊合作以確保成功執行項目。

持續改進：

• 隨時了解與數據科學和分析相關的行業趨勢、最佳實踐和新興技術。
• 建議改善數據流程、工具和方法論。

資歷：

• 商業、數據科學、分析或相關領域的學士學位（碩士學位優先）。
• 在商業分析、數據分析或相關角色方面具有豐富經驗。
• 強大的分析和解決問題的能力。
• 熟練掌握數據分析工具和技術，如SQL、高級Excel和數據可視化工具如Looker Studio。
• 熟悉戶外廣告解決方案和平台如Broadsign者為加分項。
• 對數據科學概念、機器學習和統計分析的熟悉程度也是加分項。
• 擁有優秀的溝通和人際交往能力，以促進與技術和非技術團隊的合作。
• 具備專案管理能力，能有效管理和優先處理任務。
• 能夠獨立工作並同時管理多個項目。
• 了解數據隱私和合規法規（例如GDPR、HIPAA）對於此職位是有益的。

請參考工作描述。