字节跳动数据分析师-信息系统
社招全职5年以上A200671地点:北京状态:招聘
任职要求
1、本科及以上学历;五年以上数据分析相关经验; 2、精通SQL和Tableau、PowerBI或类似可视化工具;可运用Python或R进行数据分析;了解算法(ML、因果推断,动态规划)优先; 3、丰富的数据挖掘、信息收集、分析能力,较强的将业务问题转化为数据建模的能力; 4、具有较强的学习能力和好奇心,能够快速学习和理解新领域、新知识; 5、有良好的沟通表达能力和团队合作意识,能够带领项目团队支持业务; 6、英文可作为工作语言。
工作职责
1、为企业服务团队(如房产、物理安全和行政)建立业务指标系统,分析长期趋势和短期异常,产出有价值的报表; 2、基于指标系统搭建数据看板,并建立每日追踪和监控系统,及时辨别趋势或识别潜在风险; 3、根据业务需求进行各类数据分析,借助定性和定量分析、建模,快速识别内部问题或发现机会; 4、与运营、数仓、产品、研发和算法等团队合作,实现数据分析报表的持续优化,构建用户友好的数据系统和数据产品,以更好支持业务。
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.
Tableau+
https://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/zh-cn/get-started-tutorial-home.htm
了解如何连接到数据、创建数据可视化项、演示您的发现以及与其他人共享您的见解。
https://www.youtube.com/watch?v=K3pXnbniUcM
Spent 2 years creating a 21-hour, high-quality course that covers everything about Tableau.
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.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
因果推断+
https://web.stanford.edu/~swager/causal_inf_book.pdf
How best to understand and characterize causality is an age-old question in philosophy.
数据挖掘+
https://www.youtube.com/watch?v=-bSkREem8dM
Database vs Data Warehouse vs Data Lake
https://www.youtube.com/watch?v=7rs0i-9nOjo
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1、深入了解业务场景,结合业务场景建设稳定、可靠的底层数据,确保数据准确、可用; 2、通过数据分析方法识别、预测在组织中的信息效率问题并提出可落地的建议,如如何提升信息传播效率、减少无效信息、解决信息分散问题等,并最终推动拿到管理收益; 3、通过数据挖掘日常管理背后的规律和底层逻辑,建立分析框架和模型。
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1. 负责收集、整理和清洗多源的地理数据,确保数据准确性与完整性,并运用专业工具对地理空间数据进行深度处理,将业务数据与地图信息相结合,挖掘数据在地理层面的分布规律与潜在关联。 2. 持续监测地图数据表现,及时发现数据异常,深入分析原因并提出有效的改进建议,尤其关注地理维度下的数据波动对整体业务的影响。 3. 基于地图数据的处理和分析,为公司各部门提供可视化的数据看板和分析报告,清晰展示地理空间的业务问题和机会,为决策提供有力数据支持。
更新于 2025-07-25