阿里巴巴
数据分析师
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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
R语言
Sql
专题分析
业务监控
数据产品
数据分析
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
阿里大厂背景、薪资竞争力强、技术成长空间大，但工作强度较高
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
2.0万
比数据分析中位数低
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
该职位主要负责构建业务监控指标体系并推动产品化，通过深度数据分析定位业务问题并提供解决方案
同时负责数据产品的需求提炼与落地，以及开展内部数据技能培训，提升团队整体数据素养
最低要求
本科及以上学历，数学、统计、经济学、商业分析、运筹学、管理学、信息科学等相关专业
熟练掌握Excel、SQL
熟悉R、Python或其他编程语言
对行为分析感兴趣，喜欢从数据中发现规律，想踏入大数据的门槛
学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境
良好的沟通能力和团队协同能力
能与他人合作，共同完成目标
对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结
工作职责
与业务团队协作，共同构建全面的业务监控指标体系，并推动其产品化落地
基于业务监控指标体系，及时发现业务问题，进行异动指标分析或深度的专题分析定位问题并寻求解决方案
深入业务场景，为业务团队提供专题分析、数据分析与挖掘、模型及算法等相关服务
提炼数据产品需求，提供数据产品解决方案，并最终推动数据产品落地
负责组织和开展数据技术、产品相关的理念、技能及工具的内部培训，提升整个团队的数据素养
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
- 工作节奏快，对业务理解深度要求高，需具备极强的抗压能力
- 适合逻辑思维强、对数据敏感且希望在大厂深耕数据分析领域的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级数据分析师、数据产品经理或业务策略专家方向发展
- 构建和维护业务监控指标体系，确保数据的准确性和及时性
- 精通SQL和Excel，掌握Python或R进行数据挖掘和分析
申请策略
- 了解阿里各业务线特点，准备关于‘如何通过数据发现业务机会’的具体案例
- 突出展示使用SQL/Python解决实际业务问题的案例，强调数据驱动决策的成果
- 加强统计学基础，提升数据可视化和数据产品思维
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业务价值
- 请分享一个你通过数据分析解决复杂业务问题的案例
- 如何设计一套完整的业务监控指标体系？
- 当发现数据异常时，你的排查思路是什么？
- 复习SQL常用函数和窗口函数，准备Python数据分析库（Pandas/Numpy）的使用经验
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业，提供具有竞争力的薪酬体系和完善的福利保障，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
80较高
涉及数据产品化和内部培训，有助于提升综合能力和行业视野。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、大数据
成长机会内部培训、提升整个团队的数据素养
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，WLB相对一般，但具体取决于团队。
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
70中等
通过数据赋能业务，推动产品落地，具有一定的职业成就感和社会价值。
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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