携程高级数据分析师（海外业务-日本）(MJ033308)
任职要求
Education:Bachelor's degree or above from a top-tier university.Preferred majors: Mathematics, Statistics, Computer Science, Economics, Business Analytics, or a related quantitative field.Experience:2-5 years of proven experience as a BI Analyst, Data Analyst, or similar role.Must have: Solid experience in commercial/business analysis, preferably within the consulting firm or E-commerce industries. A strong understanding of business drivers and metrics is essential.Technical Skills (Must-have):Advanced proficiency in SQL for complex data querying and manipulation.Understanding of statistical concepts and strong capability in mathematics.Strong hands-on experience with Python and advanced analytics (e.g., regression, decision tree, cl…工作职责
Key Data Analysis：Extract, process, and analyze large datasets from our data warehouse using SQL and Python.Perform deep-dive analyses to uncover trends, identify opportunities, and diagnose business problems.Business Insight Generation:Partner closely with local Japan teams (Supply, Operations, Marketing) and global HQ teams to understand business needs and provide data-backed recommendations.Translate complex analytical findings into clear, concise, and compelling narratives for both technical and non-technical stakeholders.Conduct ad-hoc analysis to support strategic initiativesBI Product Contribution:Collaborate with the central teams to improve analytical models and products, ensure data quality, and advocate for the analytical needs of the Japan business.Qualifications &
团队介绍： AE 技术部致力于打造全球买、全球卖的极致购物体验，通过世界一流的技术架构，服务全球200+多个国家和地区的数亿消费者与数十万卖家。面对多元化的用户需求、本地化挑战以及独特的数据安全政策，我们构建了独特的系统部署与架构设计，涵盖基础链路、用户增长，商家商品，运营平台及泛导购等核心领域，为全球电商业务提供创新解决方案！ 职位描述： 1. 负责阿里巴巴TAO日本导购相关业务的分析和实施，包括工程搭建、业务数据分析、系统稳定性以及性能保障等； 2. 基于搜索推荐工程以及引擎算法的理解，结合产品和业务的发展方向，完成相关系统建设； 3. 分析现有系统的瓶颈，解决各种疑难问题，对系统进行持续优化，打造易扩展、高并发、低延时要求的业务架构; 4. 紧跟业界前沿，针对不断增长的业务需求，并结合AI等新技术的预研，完成项目的技术选型、设计和落地;
1. 结合钉钉的产品能力推广至海外，深度服务当地企业业务； 2. 电商运营和企划，结合日本市场当地消费者偏好、文化习惯和趋势进行市场调研与分析； 3. 跟进商品从选品、审核、上线到营销的全流程，配合完成选品上新。结合日本主流平台及社媒数据，优化运营策略； 4. 跟踪共创客户反馈，分析数据推动业务优化。
数据驱动业务决策 1. 深入分析平台交易侧核心指标（如订单量、GMV、用户转化率、补贴ROI等），挖掘增长机会与潜在风险，为运营策略优化提供数据支持。 2. 构建交易场景下的数据监控体系，设计关键业务看板，实时预警异常波动并提出解决方案。 3. 基于用户行为、商家运营、市场竞争等数据，输出商业洞察，推动交易效率提升与商业模式创新。 4. 根据公司战略目标，进行目标拆解，制定具体可行的指标体系，确保各项业务活动的有效执行和目标达成。 5. 从全局视角审视业务，评估各项业务活动的效益，为资源配置和战略决策提供依据。 商业敏感度与策略支持 1. 围绕用户/商家生命周期、补贴策略、定价机制等交易核心环节，通过AB测试、因果推断、层次拆解等方法验证假设，优化平台交易策略。 2. 协同产品、运营、市场团队设计并落地交易侧实验，量化评估活动效果（如大促、会员体系优化等）。 3. 研究行业趋势及竞对动态，熟悉互联网交易侧逻辑，输出专项分析报告，支持公司战略规划与资源分配。 跨部门协作与国际化支持 1. 与产品、运营、技术团队协作推动数据、分析产品化，提升分析、运营效率。 2. 支持海外业务拓展，分析国际化市场交易数据，与当地团队协作（需全英文会议及报告撰写）。
1. 搭建数据指标体系和分析体系，完成住宿行业常规商业数据分析； 2. 结合自身研究经验通过专题分析，提出合理的数据解决方案和意见，提升数据价值，为公司商业决策、产品方向、运营策略、用户增长等提供数据支持； 3. 有产品意识，主动总结沉淀分析思路，通过工具化产品化的方式赋能团队。 4. 根据业务场景需要，利用合适的机器学习模型，解决业务问题，提升效率。 5. 以英文为工作语言与各国合作伙伴沟通交流，助力海外业务发展。