伊顿中国
Data Analyst
Data Analyst
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
业务分析
数据分析
数据清洗
销售支持
CRM
Power BI
SAP
SQL
AI 估算 · 10k–18k
上海外企数据分析岗，1-4年经验，薪资处于市场中等偏上水平
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责从公司多个业务系统（如SAP、CRM）提取数据，进行清洗、分析和基础洞察，为销售等业务部门提供数据支持，协助制定改进方案并跟踪执行
适合有1-4年数据分析经验、熟悉SQL和Excel的求职者，将接触制造业业务场景并提升跨部门协作能力
最低要求
数据分析、统计、商业、工程、金融或相关专业本科及以上学历
–4 年数据分析、报表或业务分析相关经验
熟练使用数据提取和分析工具（如 SQL、Excel、Power BI 或同类工具）
具备扎实的数据准确性、校验能力以及基础分析方法知识
能够将数据分析结果清晰地传达给业务人员
高度关注细节，具备严谨性和逻辑性
英语和中文流利
工作职责
利用SWP等数字化平台，进行相关数据获取、清洗、分析与基础洞察输出，结合当前阶段业务目标与现状协助业务相关同事/部门，分析问题的内在原因，协助团队制定改进方案，跟踪执行改进方案，帮助持续改善业务表现
协助销售部门完成销售业务日常工作支持
业务数据从提取到分析，交付与当前业务目标契合的、清晰的分析结果
跨部门沟通协调，处理日常业务工作，支持业务健康增长
从公司多个业务系统中提取数据（SAP&CRM&EXCEL等），整合校验数据，确保数据的准确、完整性、可追溯
开展描述性和基础诊断分析（拆解、对比、趋势）并将业务问题转化为结构化的分析方法、指标和假设
向非技术业务人员清晰说明分析逻辑与结论，确保与业务方向相符
支持跨部门的定期报表和临时分析需求
及时交付为业务会议、业务评审、决策讨论提供严谨的数据支撑
全国商机日常管理及持续优化
渠道业务管理，销售业务核验等
优先资格
有制造业或工业环境中商业、运营或供应链分析经验
熟悉 ERP 或企业级业务系统
能够处理不完整或不完美的数据，并识别数据质量问题
有矩阵组织或跨部门协作经验
有渠道销售管理经验
诚信正直，对结果负责
运用严谨思维和数据驱动判断
能够跨职能高效协作
具备学习能力和持续改进意识
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国上市公司平台，职业发展稳定，福利体系完善
- 接触SAP、CRM等企业级系统，技能积累扎实
- 制造业数据分析需求稳定，行业经验通用性强
- 工作内容包含业务沟通，可培养综合能力
- 薪资增长空间相对互联网行业有限，适合追求稳定者
- 适合有1-4年数据分析经验，希望在制造业或工业领域深耕，注重工作生活平衡和长期稳定发展的求职者
缺点 / 挑战
- 初期可能涉及较多数据清洗和重复性报表工作，需耐心细致
- 跨部门沟通复杂度较高，需平衡不同业务需求
角色解读
- 向高级数据分析师或商业智能专家发展，深入掌握制造业数据价值链
- 转向业务分析或运营管理岗位，结合业务理解推动决策
- 在伊顿内部跨部门轮岗，积累供应链、销售等多领域经验
- 利用数字化平台（如SWP）从SAP、CRM等系统提取数据，进行清洗、校验和基础分析，输出洞察报告
- 协助销售部门处理日常业务数据支持，包括商机管理、渠道业务核验等
- 跨部门沟通协调，定期制作报表，为业务会议和决策提供数据支撑
- 将业务问题转化为结构化分析方法，跟踪改进方案执行效果
- 熟练使用SQL、Excel进行数据提取和分析，掌握Power BI或类似可视化工具
- 具备数据校验和基础分析方法知识，能确保数据准确性和完整性
- 良好的沟通能力，能将分析结果清晰传达给非技术业务人员
- 流利的英语和中文，能够适应外企工作环境
申请策略
- 了解伊顿的业务线（数据中心、工业等），在面试中展现行业兴趣
- 准备一个完整的分析案例，从问题定义到结论输出，展示结构化思维
- 突出SQL、Excel和Power BI的实际项目经验，量化数据处理效果
- 强调数据清洗和校验的严谨案例，例如发现并解决数据质量问题
- 展示跨部门协作或支持业务决策的经历，体现沟通能力
- 如有制造业或ERP相关经验，务必重点提及
- 提前学习SAP或ERP基础知识，熟悉企业数据流
- 强化数据可视化技巧，掌握Power BI高级功能（如DAX）
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
- 对于技术问题，先理清需求再逐步解答，展示逻辑性
- 强调数据驱动思维和业务导向，而非纯粹技术实现
- 请描述一次你处理不完整或有脏数据的经历，如何确保分析准确性？
- 如何向销售团队解释一个复杂的分析结论？请举例说明
- 你用过哪些SQL窗口函数？请现场写一个查询场景
- Power BI中如何优化数据模型的性能？
- 你如何看待数据分析在制造业中的应用？
职位点评
73
综合评分
外企制造业数据分析岗，技术栈主流，薪资中等偏上，WLB良好，但社会意义一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合注重技能成长和职业稳定性的求职者，特别是希望在制造业数据分析领域深入发展的人群。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利75
成长发展80
工作生活70
使命价值60
薪资福利
75中等
该职位来自跨国上市公司，薪资福利具有市场竞争力，但具体数额未在JD中披露，稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：10K-18K/月）
成长发展
80较高
职位提供丰富的企业系统接触机会和跨部门协作经验，有助于数据分析技能和业务理解的提升，但内部晋升路径未明确说明。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Excel、Power BI、SAP、CRM
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
外企通常工作生活平衡较好，但JD未明确提及弹性工作或远程办公，需要现场办公，交通便利性取决于具体办公地点。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
职位服务于业务运营，间接支持能源管理与可持续发展，但直接社会影响力有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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