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实习数据分析实习生-抖音UGC
上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，数学、统计学、计算机、数据科学等相关专业优先
- 熟练掌握SQL，熟练掌握至少一种数据分析语言（Python/R），能够独立完成数据清洗、建模与可视化工作
- 有数据分析实习经验者优先，深入学习统计学原理，对A/B实验的评估框架与常见误区有所了解
- 学习及自驱能力强，具备优秀的沟通表达与逻辑思维能力，有敏锐的数据洞察力，严谨细致，有钻研探索精神
- 每周保证实习到岗时间至少4天，连续实习时长至少3个月。
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：我们为抖音UGC的交流活跃与氛围负责，通过激发用户分享其兴趣爱好、衣食住行真实生活，逐渐构建真诚互动、具有一定利他性的UGC内容生态。团队组成多元，有成员通过敏锐的用户洞察做产品创新，有成员凭借对内容风向的前瞻判断造圈层趋势，有成员在字节跳动丰富的大模型资源之上推动策略创新。欢迎大家与我们一起，以内容和兴趣连接人与人，建设抖音的竞争优势与壁垒。
- 1、业务指标体系建设：负责UGC相关内容从供给到分发全链路的指标体系建设，搭建高效看板以及建立监控机制；
- 2、日常数据支持与归因：能够进行核心指标的多维度拆解与下钻，定位问题，做好与产品/推荐等配合，推进优化方案落地；
- 3、实验设计与回收：参与A/B实验的全流程设计与评估，基于严谨的实验分析支持业务策略迭代，量化策略效果；
- 4、专题分析：分析各项影响业务提升与增长的因素与细节，结合业务目标洞察业务现状及问题，给出可落地的优化方案。
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该岗位可能会问的问题
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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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