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实习数据分析实习生（J99102）
北京市 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- -本科及以上学历
- -对数据敏感，熟悉常用数据分析方法
- -喜欢沉浸于数据，从数据中挖掘创新idea，用数据说话
- -有基础的SQL或Python的数据处理能力优先
- -了解大模型原理，对大模型的应用场景落地有较强的兴趣
- -有极强的学习能力和好奇心，有项目经验或互联网实习经历更佳
岗位描述
【岗位职责】
-负责数据分析工作，结合业务流量数据特性，产出对业务有价值的流量调度方案或建议，驱动业务流量降本
-对用户行为建模，分析用户画像、行为特征，给出针对性的优化方向和建议
-主动了解业务逻辑、指标体系，负责业务核心指标的监控、分析和异动归因
-AI大模型工具协同：协助团队探索大模型在数据处理领域的前沿技术，分享实践经验并提出改进建议
-跟踪和研究最新的技术趋势和发展，包括但不限于软硬件结合技术、大数据技术、人工智能应用以及先进网络技术，撰写研究报告并提出可行的应用建议
【任职要求】
-本科及以上学历
-对数据敏感，熟悉常用数据分析方法
-喜欢沉浸于数据，从数据中挖掘创新idea，用数据说话
-有基础的SQL或Python的数据处理能力优先
-了解大模型原理，对大模型的应用场景落地有较强的兴趣
-有极强的学习能力和好奇心，有项目经验或互联网实习经历更佳
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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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