京东商业数据分析
社招全职3年以上金融策略运营岗地点:北京状态:招聘
任职要求
1.对数据敏感,能从数据中发现问题、解决问题;3年及以上数据分析经验,有银行、互联网金融经验优先,有abtest经验优先; 2.能够熟练的使用SQL进行数据获取和分析,熟悉SAS、R、Python等统计软件者优先; 3.思维清晰,逻辑性强,有强烈的好奇心,勇于创新和面对挑战,对工作充满激情,并有良好的沟通能力、自学能力和团队协作精神。 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
工作职责
1.为c端用户增长等提供量化运营支持,包括分析目标客群及潜在客群的需求,研究用户行为和消费习惯,为产品和运营的优化提供科学支持;包括但不限于:用户生命周期管理,兴趣偏好预测,行为特征评分,基础画像标签等; 2.策略设计:根据业务需求,基于大数据平台,通过数据分析工具设计策略,推动策略落地,并设计A/B检验并分析结果,数据可视化; 3.跨部门合作:作为策略驱动人员,与业务方、产品经理及研发共同制定数据化产品上线,包括实时推荐、差异化营销等; 4.数据产品建设:完成数据采集、指标逻辑定义和报表开发,针对不同层级的内部客户设计数据产品; 5.关键业务建模和预测:对注册转化、首购、复购等关键业务节点建立数据模型数据业务分析模型及分析平台的设计和搭建。
包括英文材料
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.
SAS+
https://www.listendata.com/p/sas-tutorials.html
In this SAS tutorial, we will show you how to learn SAS programming on your own.
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.
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.
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1. 设计完整、客观、准确的本地物流数据指标体系,搭建全局视角的管理监控体系,并洞察业务,判断和定位业务问题; 2. 深入分析业务场景,包含用户运营,网络拓展,供应链优化,降本增效,体验改善,竞争分析等方面,产出专题分析报告,输出业务策略,推进业务发展,协助达成业务目标; 3. 基于菜鸟的业务模式和行业动向,设计完整、客观、准确的指标体系助力业务赢,同时构建更全局视角的管理监控体系,达到结果到过程指标的deep dive与监控; 4. 理解业务模式、分析商业问题,针对包含但不限于用户运营、网络拓展、供应链优化、降本增效、体验改善、竞争分析等业务场景和团队一起产出专题分析报告,输出业务策略,推进业务发展,协助达成业务目标; 5. 联动数据中台、业务、产品技术等上下游团队,总结提炼数据产品需求,推动数据产品落地。
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