滴滴资深数据分析师(J250403008)
社招全职5年以上数据地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 本科及以上学历,统计学、商业分析、数学、经济学、计算机等相关专业优先。 2. 5年以上互联网行业数据分析经验,有外卖/O2O/电商分析经验者优先。 3. 精通SQL、Python/R等数据分析工具,有扎实的数理统计基础。 4. 强商业敏感度:熟悉互联网平台交易逻辑,能从数据中快速定位业务问题并提出可行建议。 5. 结构化思维:擅长拆解复杂问题,具备清晰的逻辑推导与结果呈现能力。 6. 抗压能力:适应快节奏业务环境,能高效支持多部门协同需求。 7. 英语流利,有留学或海外工作背景优先。
工作职责
1. 经营分析:构建准确、全面、有效的业务监控体系,能够识别关键问题、发掘业务机会、给出方向建议,提升业务决策的质量和速度。 2. 目标管理:基于战略目标,制定具体方向上可行的目标与指标体系,确保各项业务活动的有效执行和目标达成。 3. 策略支持:对平台交易、履约、商业模式相关数据进行深度分析,可以给出具体问题的策略建议,并能实际应用到业务中带来商业价值。 4. 数据建设:对所负责方向的数据完备性负责,与数据产研团队合作,通过数据工具建设提升业务方数据使用的质量与效率。 5. 科学评估:以专业的视角,设计并开展业务策略的AB测试、因果推断,支撑策略优化的科学决策。
包括英文材料
学历+
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL?简单地说,SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
R+
[英文] R Tutorial
https://www.w3schools.com/r/
R is often used for statistical computing and graphical presentation to analyze and visualize data.
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社招5年以上技术
1. 深入理解滴滴国际化外卖的业务模式、流程和系统架构,发现潜在作弊风险点,和产品技术、业务运营高效沟通,设计合理的风控策略架构; 2. 独立思考业务场景可能存在的作弊风险,设计合理的数据埋点体系,通过大数据分析,定量识别潜在的风险和业务影响; 3. 与相关团队紧密配合,通过大数据挖掘,找到作弊者的行为特点,快速形成有效的打击策略,持续迭代优化某个业务或场景的风控效果; 4. 针对某个业务或场景建立合理的指标体系和,在对抗过程中不断完善防控体系。
更新于 2025-09-01
社招6-8年数据
1、负责网约车核心泛快品类的商业分析工作,重点深入竞争、品类、区域等策略细节,为业务提供充足的洞察 2、专题分析:独立主动开展深度专题分析,基于业务理解,选择合适的数据分析方法,洞察业务问题或机会,并给予相应的策略建议并推动落地; 3、经营分析:支持业务日常周会、月会的经营分析及专题支持工作 4、策略评估:基于业务场景,独立对接并选取合适的实验评估方案或全量评估方法,看清策略效果、分析因果链路,提出策略优化建议; 5、与运营、产品、数仓、算法等团队合作,完善数据建设,推动策略落地
更新于 2025-08-12
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1、能够独立负责金融某一业务板块实时数据仓库与离线数据仓库的需求管理、架构设计、模型建设和数据研发工作,保证数据服务的稳定性和准确性; 2、能够对数据仓库团队初级人员在数据仓库建模、数据治理、金融业务等方向进行指导; 3、能够通过数据资产治理、数据需求交付时效提升等方式实现数据仓库工作的降本提效。 4、能够与上下游紧密协作,为金融商业分析、业务决策、业务运营、数据产品等提供有效数据支撑,对业务赋能; 5、能够与行业先进的数据技术对标,采用最佳技术实践解决业务数据需求痛点。
更新于 2025-07-02