大数据外包协议书模板 大数据外包协议书模板下载(九篇)

每个人都曾试图在平淡的学习、工作和生活中写一篇文章。写作是培养人的观察、联想、想象、思维和记忆的重要手段。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？下面我给大家整理了一些优秀范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。

2023年大数据外包协议书模板(推荐)一

1. 数据收集设计：根据项目目标，设计爬取数据的关键词，与爬虫工程师沟通对接数据收集工作。

2. 数据处理和清理：对海量业务数据进行处理和分析，清洗文字信息，数据标签。

3. 数据分析辅助：配合业务分析团队和算法团队，进行用户标签体系模型搭建，知识图谱建立和维护，项目数据分析辅助。

专业及其他要求：

1. 计量经济学、运筹学、信息系统、统计学、计算机软件相关专业，硕士优先;

2. 流利的英语读写能力将是加分项。

3. 3年以上相关工作经验，扎实的编程基础，熟悉java、python等编程语言，有海量文本数据处理经验优先;

4. 能够使用mysql，python，excel完成数据查询与清洗;

5. 对解决非结构和非标准的数据问题有巨大的热情。

6. 了解tableau等统计软件

7. 有强烈的上进心和自我提升的意愿，对大数据和ai技术有饱满的热情

2023年大数据外包协议书模板(推荐)二

职责:

1、根据业务需求对数据进行统计、分析;

2、负责处理与维护应用系统基础数据;

3、负责大数据平台的数据筛选、整理工作;

4、完成上级交付的其他任务。

岗位要求：

1、大学本科及以上学历，金融学、数学、统计学相关专业优先;

2、注重细节，对数字敏感，逻辑性强，擅长数据分析、分析和解决问题;

3、有至于向数据分析、数据挖掘方向发展;

4、良好的沟通和团队协助能力，同时要具备很强的责任心。

2023年大数据外包协议书模板(推荐)三

职责：

1、负责餐饮数据分析模型算法开发与改进(顾客偏好-菜品结构调整，最优价格调整，利润模型-成本管控)

2、负责针对业务及产品部门的数据分析相关需求，进行需求解析和试验设计等

3、承接餐饮行业视角的数据分析专项

4、搭建并完善业务的报表及监控体系，通过对数据的敏锐洞察，迅速定位内部问题或发现机会，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析

5、建设与完善数据分析体系方法论，关注业务动态，解决业务的核心诉求，通过数据驱动业务增长的同时，挖掘流量、产品、策略的商业变现机会，驱动商业化业务发展

岗位要求：

1、统计、运筹、数学、应用数学、物理、信息技术、计算机等相关专业本科及以上学历

2、至少掌握一种数据分析建模工具(r/python),可实现算法优化

3、熟练运用sql/hive,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验

4、有数仓搭建经验

5、3年以上大数据相关工作经历,至少有1-2个成功的中型项目经验

6、有较好的报告呈现能力

2023年大数据外包协议书模板(推荐)四

职责：

1.参与大数据分析，个性化推荐等系统的设计和开发;

2.负责数据挖掘及推荐系统相关模型、算法的设计与开发;

3.搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具;

4.提供大数据，推荐，搜索等相关技术研究成果、产品技术平台设计;

希望具备的条件：

1.熟练unix/linux操作系统，熟悉掌握常用shell/python/perl等脚本工具;

2.对统计学和数据挖掘算法有较为深刻的理解，熟悉决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、svm、贝叶斯等数据挖掘算法

3.具备良好的业务挖掘和分析能力，能针对实际业务中的数据进行统计建模分析

2023年大数据外包协议书模板(推荐)五

职责：

深入研究业内领先的技术思路，输出具有创新价值的预研项目可行性分析报告以及相关实验数据;

负责产品、销售、供应链、电商等公司数据的海量挖掘，并建立和优化用户标签、特征模型、产品精准匹配、异常预警等;

负责大数据下传统机器学习算法的并行化实现及应用，并提出改进方法和思路;

参与公司大数据架构，负责bi实施中的数据挖掘模块算法研究、模型建立和优化，帮助实现数据挖掘和分析平台的建设;

负责相关数据挖掘项目的需求收集、项目建立、项目设计开发和结果输出质量把控，通过数据挖掘结果驱动业务执行;

配合技术进行数据挖掘模型开发和模型封装，例如决策规则模型、预警模型、流失模型、效果标杆模型、客户生命周期管理模型等;

任职要求：

大学本科及以上学历，统计学、计算机、信息技术、数学相关专业;

两年以上数据建模经验;

数据主流数据库，mysql、oracle、db2等传统结构化数据仓库，熟悉hbase、mongodb等非结构化数据库;

熟悉常用的聚类、分类、回归、关联、时间序列等监督式和非监督式学习算法;

熟悉r、python、mllib等数据挖掘工具中至少一种。

熟悉spark、storm等大数据计算框架者优先。

2023年大数据外包协议书模板(推荐)六

职责:

1、负责软件产品的研发工作;

2、负责系统分析、设计以及编码工作，系统瓶颈分析及解决;

3、负责分析并处理系统故障;

4、负责系统重构以及新产品的研发。

任职资格:

1、计算机或相关专业本科及以上学历;

2、5年以上j2ee实际项目的编程经验;

3、有mysql等主流数据库的实际应用经验;

4、熟悉常用框架，如 struts2、springmvc、spring boot 、hiberante;

5、熟悉并熟练掌握多线程，大数据处理方面技术，以及 dubbo、mq、缓存等组件;

6、熟悉web前端开发，熟悉javascript、jquery、json、ajax、css+p、dhtml、xml等页面处理技术;

7、通过svn进行团队协作开发;

8、具备良好的沟通能力与独立工作能力;

9、具备较强的学习能力和良好的工作效率。

2023年大数据外包协议书模板(推荐)七

职责：

1. 负责构建公司数据分析平台，支撑业务专题分析和科学决策;

2. 与运营管理团队紧密协作，应用数据挖掘技术，把业务问题转化为数据模型，分析和挖掘业务机会和问题，支撑产品运营决策。包括不限于：用户聚类分析、growth hacking分析、获客渠道效率分析、用户留存和激活分析，用户cohort分析，用户clv价值分析，运营人效分析、供需与运价预测、订单分发策略分析、交易诚信风控分析等等业务分析专题;

3. 研究大数据领域前沿的数据挖掘技术，并应用到业务分析实践中。

任职要求

1. 统计学、应用数学、计算机本科及以上学历，1-2年以上互联网行业、金融保险等行业的数据挖掘工作经验;

2. 扎实的机器学习和数据挖掘的理论基础和实践经验，熟悉hadoop、spark等分布式计算平台，有大规模数据处理和数据分析挖掘经验;熟练掌握sql、r、spss、sas、python等数据处理和分析工具;

3. 对数据敏感，逻辑严谨，能快速理解业务，发掘业务场景和数据之间的联系;

4. 有较强的沟通能力，积极乐观、诚信、有责任心，具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。

2023年大数据外包协议书模板(推荐)八

一、移动互联网产品的方法论

移动互联网产品经理的主要任务是服务人群，主要工作是研究人类群落的行为模式。用产品为人群提供服务，并且要预判人群卷入之后行为模式的变化。

从方法论的角度思考，人类群落也处于演进过程中。早期人类是村落人群模式，村落中的每个人认识每个人，人际关系以非常实际的亲戚关系和职业关系为纽带。现代人类是社会化人群模式，人群数目极大增长，人际关系依托于抽象的社会生产关系：契约、合同、雇佣关系。。。。。。产品经理曾经是村落里的铁匠，他认识每个村民，每个村民也认识他。而在今天，产品经理完全退居幕后，他不可能认识每一个用户，用户甚至不知道这个人的存在。

因此，产品经理在方法论上存在着各种选择：他可以提供某种基于熟人群落的旧式服务，以增进熟人群落的情感为产品目的;他也可以提供某种基于大数人群的新式基础服务，以便于人们彼此认识，协调工作，从自利为基础的无序活动中自组织处有序活动;或者，他也可以提供某种中间类型的产品，帮助人们平滑度过两种人群模式，减少由于变化而产生的阵痛。

但是，产品经理的主流应该是服务于未来。先于人众接触新技术新知识，并把这种认知转化为产品，利用产品提供现代人类社会中的各种人群。尽一切可能，降低学习成本，利用人类的本能设计产品，使得人群得以顺利“滑入”新的产品使用场景。

在所有这一切之上，产品经理的目标应该是实现社会美和善和总量。

二、移动互联网产品经理的素养

1、敏锐感知潮流变化。移动互联网产品会从相对匮乏时代进入相对富足时代，用户可以选择的产品会随时日流逝而日渐增加，产品终将成为一种时尚业。产品经理若是沉溺于各种新鲜玩意儿之中，追逐新奇，很可能错过真实的时代潮流，无法把握人群的真实需求。

2、放弃理性思维。移动互联网的特点是变化极快，传统的分析用户，调研市场，制定产品三年规划，在新的时代里已经落伍。人类群落本身也在迁移演变，产品经理更应该依靠直觉和感性，而非图表和分析，把握用户需求。产品经理永远都应该是文艺青年，而非理性青年。

3、海量的实践。尽管移动互联网方兴未艾，没有任何人可以自称是领域内的专家。但是，这不意味着存在天降天才的可能。《异类》中提出的一万小时定律，同样适用于产品经理。他们需要超过千次的产品实践，才能称得上是了解产品设计，拥有解决问题的能力。

4、博而不专的积累。美术、音乐、阅读、摄影、旅游等等文艺行为貌似不能直接转化为生产力，但是合格的产品经理需要广博的知识储备，以此才能了解和认识大数量的人群，理解时代的审美，让自己的所思所感符合普通用户的思维范式。以此为基础，设计的产品才不会脱离人群。

5、负责的态度。拥有合适的方法论和合适的素养，成功的产品经理还应该有对自己和产品负责的态度，唯其如此，产品经理才能足够偏执，清楚地知道自己究竟要做什么，抵挡住来自上级和绩效考核的压力，按照自己的意志不变形、不妥协地执行产品策划。

三、移动互联网产品设计的原则

1、绝不考虑web形态，一切考虑都基于app。

2、产品优先级

(1)有趣高于功能，产品必须有趣，必须cool，才可能形成传播和口碑。

(2)功能高于交互，明确的功能满足明确的需求，用户不会在意炫酷交互效果。

(3)交互高于ui。便捷、快速的交互设计为先，围绕具体功能实现ui，而非有优质ui方案为此专门设立一个功能。

3、聚焦：一个app只做一件事情，一个大而全的app意味着全面的平庸。

4、永远一维化：让用户在一个维度里解决具体的问题，twitter的timeline就是一个好的范例。而类似facebook、path那样的滑出式菜单则是一个灾难，因为这使得产品拥有两个维度，加大了用户理解的困难。

5、保持主干清晰，枝干适度。产品的主要功能架构是产品的骨骼，它应该尽量保持简单、明了，不可以轻易变更，让用户无所适从。次要功能丰富主干，不可以喧宾夺主，尽量隐藏起来，而不要放在一级页面。

6、不要让用户选择。同一个页面之内，有多个入口;同一个功能，有多个实现方式;同一个界面，有多个展示方式。这对于用户来说是一种痛苦而非享受，因为他们只会因此而感觉到困惑和恐惧。用户宁可采取重复操作漫长而固定的操作路径，也不愿意使用多变的快捷方式。

7、隐藏技术，永远展现简单的、人性化的、符合人类直觉的界面。开发不可以为了炫技而展示功能，产品不可以为了炫耀而功能堆砌。

8、拒绝个性化。除了依靠设计特色而立身的app，换肤一类的个性化设计，除了让产品经理幻觉自己做了许多工作而自我满足之外，没有任何价值。它只能证明产品经理对自己的产品不自信，因为自信的产品经理凭借默认皮肤就可以满足用户。延伸开去，一个好的产品，其功能应该满足全球用户需求，无需为地区做特别定制化。

9、产品一定程度上是为了满足人性中的贪嗔痴，这是用户的痛点。能把握住之后，产品经理应该超越其上，用产品帮助人们得以解脱。

10、想清楚自己究竟要做什么，不去迎合上司，不去讨好用户，不去取悦自己。

11、分类!分类!分类!这是产品经理在确定产品主要功能构架之后，应该为用户做的事情。分类无助于降低产品使用的难度，但是可以帮助用户认知产品和周边的世界。

12、永远围绕功能而做设计，永远不要倒过来做这件事情。

13、一个产品的基本功能不受用户认可，做加法也无济于事。

14、想不清楚一个功能点之前，宁可不做。

15、千万不要让用户在产品里“管理”什么。

四、“自然流”的设计思路

好的产品应该隐藏产品经理的个人意图，用户仅仅凭借直觉和经验就可以顺利使用，以达到“自然而然”的境界。坏的产品提供产品说明书，其恶劣程度和tip和文字说明数量正相关。为此，好的产品经理可以和用户之间平等对话，无需刻意谄媚、恶意卖萌，产品本身就会说话。

自然流的产品，它本身就可以可用户交流。针对用户的任意一个动作，给出的、清晰的反馈，并且能让用户没有任何偏差地接受。它没有人造物的冰冷生硬，而有一种温暖的人性存在。例如在ios中微信?友圈里的评论按钮，按下之后弹出“赞”和“评论”弹窗。这一弹窗快速向左滑动，然后像碰到什么东西一样快速向右反弹一个很小的距离，然后才最终停下来。用户可能根本未能意识到这一微小的停顿，但是在潜意识里，他们会感受到这个弹窗并非全然的人造物。因为根据生活经验，世界上没有任何东西可以从运动直接变到绝对静止。

绝对不要让用户在使用产品的过程中感受到产品经理的伟大和聪慧，产品经理应该完全隐没在产品之中。用户应该可以不假思索地上手，按照设计意图行事，从中获得既定的正向反馈。这一切应该自然而然地发生，用户感觉似乎产品天生就应该这样使用，从产品还未出现之前很久就应该如此。好的产品不会强调自己存在于世界之上，它只是努力地、毫无痕迹地成为这个世界的一部分。

做自然流的产品，必然会在美学上倾向于简单，反逻辑。产品经理必然的选择是做减法，在诸多功能中选取最能解决实际问题的一个，在诸多特性中选取最符合直觉的一项，于是产品也就拥有了优雅和简洁，让人难以忘怀。极简和极自然，使得模仿无法存在，因为没有人可以造出更好的体验来。

2023年大数据外包协议书模板(推荐)九

职责

1、对货币市场金融数据进行量化分析，并推动研究成果的信息化、互联网化，直至商业落地;

2、对市场、行业、公司运营等提供商业智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持;

3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。

任职要求

1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历;

2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底;

3、熟练使用matlab、r、python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先;

4、拥有bi分析工具使用经验者优先(如tableau等);

5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式问题;

6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作充满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。