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实习数据运营实习生（B2B渠道方向）（J99790）
上海市 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- - 本科及以上在读，专业不限，信息管理、数据科学、市场营销等专业优先
- - 英语读写能力良好，达到 CET-6、雅思 6.0、托福 80 分或同等水平，能熟练阅读英文网站、企业资料、职位名称及海外地址格式
- - 熟练使用 Excel 或 Google Sheets，能够完成数据透视表、VLOOKUP 和常用函数操作，并快速处理万级数据
- - 了解 Python 或 SQL 基础数据处理能力者优先
- - 接触过国际数据源或 CRM 系统者优先
- - 极度细心、有耐心，能够识别字段格式不一致、国家与时区不匹配等问题
- - 具备公开信息检索能力，能利用 LinkedIn、公司官网等渠道核实海外企业信息
- - 沟通主动，能清晰描述数据问题与处理逻辑，具备良好的时间管理意识并按时交付任务
岗位描述
【岗位职责】
- - 每周实习至少 3-4 天
- - 负责海外渠道线索的清洗、去重、标准化录入、核对及日常维护
- - 通过公开渠道核验并补全海外企业基本信息与联系方式
- - 按规则对线索进行分类标签，协助将数据批量导入 CRM 系统
- - 定期检查数据质量，输出简单的数据清理汇总
- - 配合完成各海外渠道线索数量、有效率等基础数据汇总，为渠道效果评估提供参考
- - 完成业务负责人交代的其他任务
- - 你将获得：系统了解海外 B2B 渠道线索从获取到跟进的流程，建立数据运营视角；一对一导师带教，快速提升数据清洗方法论和工具实操能力；务实的团队氛围，实习期满提供实习证明，表现优秀有转正机会
【任职要求】
- - 本科及以上在读，专业不限，信息管理、数据科学、市场营销等专业优先
- - 英语读写能力良好，达到 CET-6、雅思 6.0、托福 80 分或同等水平，能熟练阅读英文网站、企业资料、职位名称及海外地址格式
- - 熟练使用 Excel 或 Google Sheets，能够完成数据透视表、VLOOKUP 和常用函数操作，并快速处理万级数据
- - 了解 Python 或 SQL 基础数据处理能力者优先
- - 接触过国际数据源或 CRM 系统者优先
- - 极度细心、有耐心，能够识别字段格式不一致、国家与时区不匹配等问题
- - 具备公开信息检索能力，能利用 LinkedIn、公司官网等渠道核实海外企业信息
- - 沟通主动，能清晰描述数据问题与处理逻辑，具备良好的时间管理意识并按时交付任务
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。