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实习交易数据支持实习生-飞书
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，理工科背景（如计算机、数学、统计学、运筹学、自动化等专业）优先
- 具备良好的逻辑思维和数据敏感度，能从数据中发现问题并提出见解，熟练掌握Excel/SQL或BI工具，能够独立完成数据收集、清洗和分析工作
- 熟练使用AI工具（如LLM、自动化工作流），具备快速学习新事物、新技术并将其转化为生产力的能力
- 具备优秀的口头及书面表达能力，能够清晰、简洁地陈述复杂逻辑
- 具备较强的执行力，面对多任务时能分清优先级，工作认真细致、勤奋踏实，学习能力强，可以快速上手新系统新流程
- 每周可保证至少4个工作日的实习，可长期实习者优先。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：飞书是 AI 时代先进生产力平台，提供一站式工作协同、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，助力企业能增长，有巧降。
从互联网、高科技、消费零售，到制造、金融、医疗健康等，各行各业先进企业都在选择飞书，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，先用飞书。
- 1、参与交易数据监控与分析：负责交易数据的收集、整理和分析，建立交易数据分析模型，通过数据挖掘与解读，为交易策略优化提供决策支持；
- 2、负责数据可视化：运用数据分析工具创建可视化报表，直观展示交易数据和业务趋势；
- 3、推动AI工具应用：利用AI工具优化日常运营流程，参与CRM系统的流程优化及自动化工具落地；
- 4、参与跨部门协作：协调各支撑部门解决销售在交易等过程中的痛点，优化销售协同流程。
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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。