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千问事业部-千问-商业数据分析师-生活服务方向
千问事业部-千问-商业数据分析师-生活服务方向
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析
数据分析
Ab测试
Sql
业务洞察
可视化
归因分析
数据分析
数据建模
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
高薪大厂、技术主流、业务导向强，但工作强度大、WLB较弱
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
比数据分析中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4240 个在招 · 其中数据分析 27 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据分析 · 53 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里生活服务业务线的核心数据体系建设与专项分析，通过数据挖掘、归因分析及AB实验等手段定位业务问题
协同产研运团队，完善指标体系与埋点方案，输出可落地的策略建议以驱动用户增长、营销效果优化及业务决策
最低要求
本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学、信息管理等相关专业优先
熟练使用SQL进行数据提取与复杂查询，熟悉Hive/Spark
掌握常用分析工具并能独立完成数据建模与可视化优先，分析工具如：Python（Pandas/Numpy/Matplotlib）/R
具备扎实的数据分析思维：指标拆解、逻辑归因、实验设计、假设检验、用户/行为分析能力
逻辑清晰、沟通高效，能将复杂问题拆解并推动业务落地
工作职责
负责生活服务业务线的核心数据体系建设，保障数据准确性与及时性，通过数据洞察及时定位业务问题与机会点，保障业务策略落地
基于业务痛点开展专项分析，包括但不限于：用户增长、产品体验、需求表达链路和转化、营销效果与成本收益等
深度参与业务规划，通过数据挖掘、归因分析、漏斗分析、AB实验评估等，找到问题点，输出可落地的策略建议
协同产品、运营、算法、研发、财务等团队，主动挖掘业务需求，提供数据支持，推动分析结论落地并追踪效果
完善数据指标体系、埋点方案，管理数据口径，提升数据应用和决策支持效率
优先资格
对互联网出行、O2O、本地生活、网约车、电商等相关数据分析经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里平台，接触海量真实业务数据，技术栈先进且规范
- 业务节奏快，对数据敏感度和业务洞察力要求极高，需频繁跨部门协作推动落地
- 具备扎实统计基础、逻辑思维强、渴望在大型互联网平台深耕数据分析的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深数据专家、数据科学家或业务负责人方向发展，深入理解商业逻辑与技术结合的复合型人才路径
- 构建和维护生活服务业务的数据指标体系，确保数据准确及时
- 精通SQL及大数据处理工具(Hive/Spark)，熟练掌握Python/R进行数据建模与可视化
申请策略
- 准备1-2个完整的从数据发现问题到提出策略并验证效果的闭环案例
- 突出SQL/Hive/Spark实战经验，展示通过数据分析直接驱动业务增长或降本增效的具体案例
- 强化AB实验设计与因果推断能力，提升对O2O/本地生活业务场景的理解
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出数据带来的量化价值
- 请分享一个你通过数据分析发现业务问题并推动解决的完整案例
- 如何设计一个科学的AB实验来评估新功能对用户留存的影响？
- 面对脏数据或缺失值，你的数据处理流程是怎样的？
- 如何向非技术人员解释复杂的统计模型结果？
- 复习统计学基础知识（假设检验、回归分析），熟悉阿里常用的数据分析方法论，了解本地生活行业趋势
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活40
使命价值60
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，阿里提供的薪资水平通常高于市场中位数，且福利体系完善，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
80较高
岗位涉及前沿的大模型商业化应用场景，技术栈主流且深入，有助于提升数据分析的专业深度和业务广度。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Hive、Spark、Python、Pandas、Numpy、Matplotlib、R、AB实验
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂通常工作强度较大，JD未提及弹性工作或远程办公，推测为高强度现场办公模式。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
60中等
服务于大众生活服务领域，具有一定的社会实用性，但核心驱动力更多来自商业价值而非纯粹的社会公益使命。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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