莉莉丝游戏
校招【2027秋招】数据分析师
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 大学本科及以上学历，数学、统计学、数据科学、计算机等相关专业背景优先；具备游戏/互联网等行业数据分析岗位实习经验优先
- 热爱游戏，拥有多品类游戏深度体验经验，理解游戏业的业务逻辑者优先
- 熟练使用SQL、Python、R等常用数据分析工具和语言，熟悉常可视化工具，有使用Python进行爬虫及调用大语言模型接口经历者优先
- 具备严谨的逻辑思维与扎实的数理基础，掌握统计分析、实验设计、机器学习基础理论，能独立运用上述方法解决实际业务问题
- 优秀的问题分析与解决能力，对复杂业务挑战性问题充满热情
- 沟通表达清晰，具备跨团队协同推进项目落地的能力，自驱力强、思维严谨、系统，拥有批判性思维。
岗位描述
- 1. 围绕重点游戏立项、测试、上线等关键阶段进行数据分析与用户行为挖掘，通过数据洞察定位产品核心问题、挖掘收入 / 活跃增长点，输出可落地的优化建议，为产品迭代方向提供精准决策支持；
- 2. 参与数据专题研究（用户价值、社交生态构建等方向），运用数据建模、因果推断等分析方法，为同品类游戏研发方向、投放策略优化提供数据依据；
- 3. 搭建并迭代自动化分析模型与市场监控看板，持续追踪全球游戏市场趋势、竞品动态，挖掘高潜产品特性，配合战略团队定期输出报告，支撑项目立项决策与资源高效调配。
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该岗位可能会问的问题
基于 数据 岗位的常见面试问题整理
请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
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1. 星型：事实表在中间，维度表直接关联，维度表非规范化（有冗余） 2. 雪花：维度表进一步规范化，减少冗余但增加 join 次数 3. 选择：星型查询快（join 少），雪花存储省，一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
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1. 确定业务目标：留存/转化/活跃 2. 定义事件：页面浏览/点击/曝光/转化，每个事件带属性 3. 技术栈：前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层：ODS（原始）→ DWD（明细）→ DWS（汇总）→ ADS（应用） 5. 质量：埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
SQL：有一个用户登录表 user_login(user_id, login_date)，查询连续登录超过 7 天的用户
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1. 思路：用 login_date 减去排名序号（ROW_NUMBER），同组连续日期差值相同 2. 关键 SQL：SELECT user_id, login_date-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp 3. GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 7 4. 强调：理解窗口函数和连续性问题的一般解法
你做过最有价值的数据分析项目是什么
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1. 业务背景：分析什么、为什么重要 2. 数据来源和量级 3. 分析方法：用了什么模型/统计方法 4. 核心发现：一句话说清洞察 5. 业务影响：做了什么决策、带来了什么改变（用数字）
解释 A/B 测试的原理和常见陷阱
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1. 原理：分流用户到对照组和实验组，对比核心指标差异 2. 统计基础：假设检验，p<0.05 表示差异显著 3. 陷阱：样本量不足、运行时间太短（未覆盖周期波动）、多重比较（同时做多组 A/B 需修正显著性水平） 4. 指标选择：北极星指标优先，避免虚荣指标
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