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实习北京市 · 实习 · 硕士
长期有效
【岗位职责】
-围绕内容生态搭建指标体系，例行开展异动归因分析。及时预警风险，协同业务发现机会
-针对核心指标及业务高频需求，推动看板线上化，提升工作效率
-支持业务分析需求，通过数据分析手段牵引运营策略优化，助力业务规模增长
-沉淀分析方法论，构建自动化数据分析工具
【任职要求】
-本科及以上，具备数学、统计、计算机等相关专业，硕士及以上优先
-具备较强的业务理解及结构化思维能力，能独立搭建体系化分析框架
-精通sql/excel，熟悉R/python等数据分析工具，能高效的获取及预处理数据，熟悉主成分等常见的数据分析方法
-有主人翁意识、积极上进，具备良好的结论呈现和沟通表达能力，能有效的影响业务，推动建议落地
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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
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
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
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
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
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。