阿里巴巴阿里国际-商业分析高级专员(AliExpress搜推)-杭州
社招全职3年以上数据类-商业数据分析地点:杭州状态:招聘
任职要求
1、硕士及以上学历,统计学、数学、计算机科学或相关专业。 2、3年以上数据分析相关经验,有互联网电商搜索、推荐、广告、流量方向背景优先。 3、精通SQL、EXCEL、报表搭建等基本技能,熟悉AB实验分析方法,包括实验设计、实验分流均匀性检验、显著性检验、AB量化策略效果等。 4、具备良好的业务理解能力,能够用数据指标体系有效衡量业务健康度,洞察业务异动,也能讲复杂数据转化为易于理解的业务洞察。 5、优秀的沟通和团队协作能力,能够跨部门推动数据驱动的决策。
工作职责
阿里国际数字商业集团,是阿里巴巴集团的核心且快速增长的业务。 契合国家“一带一路”的战略方向,在国际化的大蓝海赛道上高速驰骋,连续多年收入增长在30%以上。旗下业务覆盖近200个国家、市场,服务于4亿的全球消费者,囊括跨境电商、本地电商、B2B、O2O零售、供应链网络等多元化的业务形态,在全球近30个国家与地区设置办公地点,拥有超过20种不同国籍的员工。 商业智能部是商业分析与决策支持部门,我们依托于阿里国际集团的全球化大数据以及阿里多年的商业分析经验沉淀,拥有来自于互联网、咨询、投资、传统行业等多元化背景的团队,产生多视角、全方位的立体洞察,支持集团以及各事业部与职能部门管理者的关键决策。 我们深入业务,通过有智慧的数据洞察, 紧密结合的业务场景,实现从宏观市场到微观战术的商业分析与判断,为决策层提供关键数据洞察、核心策略参考、支持主要的各项决策制定与优化,达到数据驱动业务的完美实践。 1、熟悉业务数据底层,能结合业务发展搭建完善数据指标体系,洞察业务异动,帮助业务快速定位问题。 2、跟踪业务动态、日常及大促重点策略,定期进行业务分析报告,为策略扩量及优化提供数据洞察。 3、与业务及算法团队同学合作,挖掘和分析业务数据,为产品及业务机制策略优化提供数据支持,并推动相关策略落地。
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.
Excel+
https://edu.gcfglobal.org/en/excel/
In this free Excel tutorial, learn how to create formulas and charts, use functions, format cells, and do more with your spreadsheets.
https://www.youtube.com/watch?v=wbJcJCkBcMg
This is the beginning Excel course that you've been waiting for! Learn everything you need to effectively use Excel by watching just one video.
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社招5年以上
1、负责国内线路行业供给侧全链路运营,包括特殊商家项目与商业化等策略落地,对收益负责。 2、负责协同制定行业供给侧质量标准体系,包含行业的高质量标准、SPU挂货标准等,对供给质量负责。 3、负责搜索效率相关事宜,并协同完成搜索badcase处理及结构性优化,提升搜推效率。 4、做好项目日常运营工作,并通过数据分析和基本面判断挖掘更多提升机会。
更新于 2025-08-28
社招3-5年
1、洞察市场趋势,基于业务视角,结合行业动态、竞对动态完成数据、信息采集,并输出分析观点; 2、通过竞对分析,结合经营目标和资源优势,识别市场机会和威胁风险,协同业务、运营部门输出应对举措和工作计划; 3、结合组织经营目标,改进商业分析流程,完善分析框架,沉淀仓配供应链商业分析方法论,提升商业分析准确性。
更新于 2025-07-02
社招3年以上数据类-商业数据
1、负责搭建和迭代广告业务经营情况的数据指标体系、数据产品建设; 2、通过数据化指引,帮助业务达成目标,包含业务预测、合理目标拆解、机会点洞察、业绩监控、协同运营策略推进落地、商业变现等; 3、基于对业务理解,熟练运用多种分析手段和方法(如海量数据分析和挖掘手段、资料收集&分析、行业研究、竞争分析等),探索商业模式,发现商业机会,诊断业务问题、评估运营效果等,在战略、战术上提供决策支持和参考; 4、通过对业务数据的挖掘,对专项问题、指定方向的重点研究与分析,能书写并输出专项的商业分析报告。
更新于 2025-07-09