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实习数据分析实习生（J104043）
北京市 · 实习 · 不限
长期有效
任职要求
- -统计学、数据分析、数据科学、计算机、数学、经管类优先
- -具备基础数据分析思维，了解常用数据分析逻辑
- -熟练使用Excel（数据透视表、函数、图表制作），掌握SQL基础查询语句，会使用Python、SPSS、Tableau等数据分析工具者优先
- -逻辑思维清晰，对数据敏感，细心严谨、责任心强，能够精准发现数据异常并梳理问题原因，具备良好的问题拆解与总结能力
- -具备良好的沟通协作能力，能够高效配合运营团队完成数据需求，执行力强，可按时保质完成各项数据统计、分析任务
- -有互联网数据分析、运营数据分析、行业调研实习经验，或独立完成过数据报告、专项分析案例者优先，可长期实习者优先
岗位描述
【岗位职责】
-负责日常数据监控与统计，定期输出标准化数据报表
-协助梳数据逻辑，及时发现数据波动、异常问题，输出数据复盘结论与基础分析报告
-配合运营团队，完成各类运营活动的数据统计、效果拆解、归因分析，为活动优化、策略迭代提供数据支撑
-配合团队完成临时性数据需求、数据查询、数据核对工作，协助优化报表模板，提升团队数据复盘、数据分析的工作效率
【任职要求】
-统计学、数据分析、数据科学、计算机、数学、经管类优先
-具备基础数据分析思维，了解常用数据分析逻辑
-熟练使用Excel（数据透视表、函数、图表制作），掌握SQL基础查询语句，会使用Python、SPSS、Tableau等数据分析工具者优先
-逻辑思维清晰，对数据敏感，细心严谨、责任心强，能够精准发现数据异常并梳理问题原因，具备良好的问题拆解与总结能力
-具备良好的沟通协作能力，能够高效配合运营团队完成数据需求，执行力强，可按时保质完成各项数据统计、分析任务
-有互联网数据分析、运营数据分析、行业调研实习经验，或独立完成过数据报告、专项分析案例者优先，可长期实习者优先
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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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