中国平安
运营数据分析师
运营数据分析师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
算法
SQL
业务洞察
数据可视化
数据仓库
数据建模
PPT
AI 估算 · 15k–25k
深圳数据分析岗，3年经验，大厂平台，市场竞争力适中
职位详情
关于这个职位
作为中国平安的运营数据分析师，你将负责维护金管家数据指标体系，使用SQL进行数据提取与分析，并通过数据建模挖掘业务优化点，输出分析报告以支持决策
这是一个需要3年以上经验、精通Excel和PPT的岗位，适合希望在大平台深耕数据分析的求职者
最低要求
本科及以上学历
年及以上的互联网数据运营数据分析经验，能快速将团队数据分析结果整合成逻辑清晰的相关报告
精通EXCEL、PPT等报告呈现工具，具备相关数据分析工具实用能力
良好的逻辑分析能力及文字表达能力
对数据敏感度高
工作细致严谨，有较强的责任心和团队协作精神，且需要有独立思考业务问题的能力
工作职责
维护金管家数据指标体系，审核指标变更需求
独立使用 SQL 完成数据提取、清洗与分析
有一定数据仓库维护、算法、数据可视化经验
根据业务洞察，进行数据建模与分析，挖掘业务问题或优化点输出数据分析报告
推动数据成果落地，支持业务决策和运营优化
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为行业巨头，平台稳定，资源丰富，简历背书强
- 接触海量用户数据，业务场景复杂，分析能力提升快
- 团队协作氛围，学习机会多，有成熟的培养体系
- 日常可能涉及大量报表和指标审核，重复性工作较多
- 需要较强的业务理解能力，与多方沟通协调，压力不小
- 金融行业监管严格，数据处理需高度谨慎
- 适合有3年左右数据分析经验、追求大平台稳定发展、对金融数据感兴趣且能适应一定重复性工作的求职者
角色解读
- 专业路线：向高级数据分析师、数据科学家方向发展
- 管理路线：转型为数据分析团队组长或数据产品经理
- 行业深耕：在金融科技领域积累经验，成为业务分析专家
- 维护金管家数据指标体系，审核指标变更需求，确保数据准确性
- 使用SQL进行数据提取、清洗和分析，产出数据报表
- 基于业务洞察进行数据建模，挖掘问题并输出分析报告
- 推动数据成果落地，支持业务决策和运营优化
- 精通SQL和Excel，能够高效处理和分析数据
- 具备数据仓库、算法和数据可视化的基础
- 良好的逻辑分析能力，能从数据中提炼业务洞察
- 沟通协作能力，能清晰呈现分析结果并推动落地
申请策略
- 提前了解平安金管家APP的业务逻辑和用户场景
- 准备1-2个完整的数据分析项目案例，最好与用户增长或运营优化相关
- 突出SQL复杂查询和数据建模项目经验
- 展示业务洞察案例，如通过分析发现优化点并产生实际效益
- 强调Excel和PPT技能，以及数据可视化工具使用
- 补充数据仓库相关知识，如维度建模、ETL流程
- 学习数据可视化工具如Tableau或Power BI
- 增强业务分析思维，了解金融行业常见指标
面试指南
- 用STAR法则结构化描述案例：背景、任务、行动、结果
- 技术问题结合实际应用，强调逻辑和业务价值
- 分析问题先拆解再综合，展示严谨的思维过程
- 请描述一个你通过数据分析发现业务问题并推动解决的案例
- SQL中窗口函数有哪些？举例说明使用场景
- 如何处理数据异常和缺失值？
- 如何评估一个指标变更对业务的影响？
- 你常用哪些数据可视化工具？如何选择合适的图表？
匹配度报告
68
综合匹配度
大平台数据分析岗，技术主流，薪资可观，但需现场办公且WLB信号不明。
适合人群
最适合追求技能成长和职业发展、看重平台稳定性的求职者。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展75
工作生活50
使命价值65
薪资福利匹配
80较高
平安作为上市巨头，薪资福利有竞争力，JD虽未明示但推测处于市场水准或偏高。
薪资信号未披露 (15K-25K/月)
成长发展匹配
75中等
主流技术栈（SQL、数据仓库），有数据建模和分析机会，成长路径清晰，但JD未明确提晋升。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Excel、数据仓库、数据可视化
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，地点深圳，JD无WLB相关描述，工作强度可能因项目而异。
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）
使命价值匹配
65中等
金融科技行业稳定成熟，社会影响力中性，创新跟随主流，整体意义感一般。
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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