数据分析挖掘

优缺点分析

角色解读

• 可从数据分析执行逐步成长为独立负责业务线数据建模与指标体系的骨干，向数据科学、商业分析或业务运营分析方向发展
• 随着大模型与智能体经验积累，可向智能数据分析、数据产品等方向延伸
• 围绕市场前端业务搭建数据指标与标签体系，输出可复用的分析框架和自动化报表
• 针对公众业务与渠道侧开展数据建模、费效与人效分析和客群分群，支撑业务决策
• 参与地址库、围栏库、空间库等空间数据的治理与运营，并探索智能体工作流在部门内的应用落地
• 熟练使用 Excel、Python 进行数据处理与分析，具备一定的建模能力
• 对数据敏感、逻辑清晰，能把业务问题转化为数据问题并形成结论
• 了解主流人工智能与大模型工具，具备智能体配置经验者更佳
• 具备良好的沟通协作能力和主动学习能力

申请策略

• 投递为校招岗位，务必关注校招时间节点并突出应届生身份
• 了解中国电信的业务布局与数字化转型方向，面试中展现对市场运营数据的理解
• 突出 Python、Excel 数据分析与建模相关的课程项目或实习经历
• 展示客群分群、指标体系搭建、报表自动化等具体成果与量化效果
• 若有智能体或大模型工具的使用/配置经验，应单独列出
• 体现沟通协作、跨部门项目参与经历
• 强化 Python 数据分析栈（pandas、SQL）与统计建模能力，准备 1-2 个完整的分析案例
• 补充对主流大模型与智能体框架的了解，尝试做一个小型的智能体工作流 demo

面试指南

• 采用STAR结构：讲清背景、你的任务、采取的方法与工具、最终结果与业务价值
• 技术问题先讲思路框架再讲落地细节，体现从业务到数据的转化逻辑
• 开放性问题（如智能体应用）可结合具体场景，给出可行方案与预期收益
• 请介绍一个你主导或参与的数据分析/建模项目，说明问题、方法与结论
• 如何设计一套面向市场前端运营的指标与标签体系？
• 给你一份渠道费效数据，你会如何分析并优化人效？
• 你了解哪些大模型/智能体工具？如何把它们应用到部门工作流中？
• 当业务方需求模糊时，你如何拆解并推进？