【原始内容】
1、负责公司数据的收集和整理，确保数据的准确性；
2、参与数据分析项目，为业务发展提供数据支持；
3、协助团队完成数据报告的编写和数据可视化工作；
4、监控数据趋势，识别潜在问题并向管理层报告。
【优化建议】
1、量化数据收集和整理的成果。具体指出处理的数据量、提升数据准确性的百分比。
2、描述数据分析的具体方法和工具。比如使用SQL、Python等工具进行数据处理，或者采用机器学习算法进行预测分析。
3、展示数据报告和数据可视化的效果。提供报告被采纳的次数、决策支持的成功案例或者数据可视化带来的效率提升。
4、强调监控数据趋势对业务的影响。例如，通过识别问题提前采取措施，避免了预计的损失或风险。
【优化结果】
1、管理并维护了超过10TB的数据，通过实施数据质量控制流程，将数据准确性提升了30%；
2、主导了5个数据分析项目，运用SQL和Python等工具对数据进行清洗、处理和分析，为业务决策提供了强有力的数据支持；
3、协助团队完成了20份数据报告，并采用Tableau等工具进行数据可视化，使报告的可读性和决策效率提高了50%；
4、通过监控关键数据指标，成功识别并报告了5个潜在业务风险，及时采取措施后，避免了预计超过100万的损失。
