数据分析工程师的主要职责包括：

数据收集与清洗

从多个数据源（如数据库、API、第三方工具等）收集数据。

清洗和预处理数据，确保数据的质量、完整性和一致性，以便于后续分析。

数据分析与建模

使用统计和数据分析方法对数据进行深入分析，识别趋势、模式和异常。

设计和构建数据模型，以支持预测分析和业务决策。

可视化与报告

创建可视化图表和仪表盘，帮助团队和管理层理解分析结果。

编写详细的分析报告，清晰地传达数据故事和见解。

业务洞察与建议

根据分析结果提供具体的业务建议，帮助组织优化运营、提高效率和增强竞争力。

参与战略会议，提供数据驱动的见解，支持决策制定。

工具与技术使用

使用各种数据分析工具和编程语言（如Python、R、SQL等）进行数据处理和分析。

数据处理与可视化

使用各种工具（如R、Tableau、Python等）进行数据处理、效果分析、算法实践和数据可视化。

通过数据清洗和预处理，确保数据的质量和可用性，并通过数据可视化工具，将复杂的数据以图表的形式展示出来，帮助业务部门更直观地理解数据。

业务支持与决策辅助

通过分析客户数据和市场趋势，为企业的营销、客户管理和产品开发提供支持。

与业务部门密切合作，理解并响应业务需求，制定针对性的分析方案，提高客户运营效率，增强决策的准确性。

数据安全与质量管理

负责数据的安全性，包括数据加密、备份和恢复，确保数据在整个生命周期中的准确性和完整性。

技术研究与应用

研究新的数据分析技术和方法，将其应用于实际项目中，提升分析效果和效率。

项目管理

配合项目经理完成项目需求调研、编制需求说明书和工作方案。

沟通客户实际分析需求，完成相关数据和业务溯源、数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析、数据验证等工作。

按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等，并参与项目成果汇编，对相关结果进行解读和汇报。

这些职责表明数据分析工程师在数据驱动的组织中扮演着关键角色，他们不仅需要具备扎实的数据处理和分析技能，还需要能够将分析结果转化为实际的业务洞察和策略建议。