携程
数据分析师(MJ036963)
数据分析师(MJ036963)
发布于 1 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
A/B测试
Ai/Ml应用
Python/R
商业洞察
指标体系搭建
数据分析
机器学习
用户行为分析
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
业务导向型数据分析岗，侧重AI/ML技术应用与商业化落地，成长空间大但需适应互联网节奏
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
2.8万
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 640 个在招 · 其中数据分析 9 个
市场机会
选择面较广
上海 · 数据分析 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责搭建核心业务指标体系与监控，通过数据挖掘定位增长或风险点
主导用户行为分析、转化率优化及营销ROI评估等专项项目，输出策略建议
结合AI/ML技术优化分析流程，提升决策效率
需具备3年以上互联网数据分析经验及扎实的建模能力
最低要求
本科及以上学历，理工科专业，数学、统计相关专业优先
年以上互联网行业数据分析相关工作经验，有完整的项目分析落地案例
具备敏锐的商业洞察力，能够从数据波动中迅速识别业务问题，不仅回答“发生了什么”，更能解释“为什么发生”以及“接下来该怎么做”
工作职责
深度业务分析： 深入理解业务逻辑，负责核心业务指标体系的搭建与监控，通过多维度的数据挖掘与归因分析，定位业务增长点或风险点
专项课题研究： 主导用户行为分析、转化率优化、精细化人群圈选、营销ROI评估等专项分析项目，输出高质量的分析报告，识别潜在机会点，为产运同学提供可落地的策略建议
指标体系：基于业务搭建数据指标体系和分析体系
AB实验：负责过AB实验相关工作，熟悉AB实验原理与方法论，掌握在搜推、用户增长、营销等场景下的实验设计与落地
模型探索与应用： 在解决复杂业务问题时，有实际的数据建模项目经验
掌握R/Python的一种，熟悉常用的机器学习算法的优先
将AI/ML技术融入分析工作流，包括自动化异常检测、智能归因、预测建模及LLM辅助报告生成，持续提升分析深度与产出效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈贴近前沿，明确要求将LLM与AI/ML融入分析工作流，利于积累智能化分析经验
- 适合具备扎实统计学基础、热爱用数据驱动业务决策，且希望向AI赋能分析方向发展的互联网从业者
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾业务归因与模型开发，对商业敏感度与技术落地能力要求较高，跨部门协作频繁
角色解读
- 可向高级数据科学家、数据产品专家或业务线数据负责人方向发展，逐步承担更复杂的商业化与战略分析职责
- 搭建并维护核心业务指标体系，持续监控数据波动与业务健康度
- 熟练掌握Python或R进行数据清洗与建模，精通A/B实验设计与因果推断方法
申请策略
- 提前研究携程核心业务板块（如酒店、机票、商旅），准备1-2个与OTA行业相关的指标拆解思路，面试时展现商业思维
- 重点突出完整的数据分析项目闭环（从问题定义到策略落地），量化业务影响（如提升转化率X%、节省成本Y万）
- 强化A/B实验设计中的样本量计算与显著性检验能力，补充LLM在文本分析与报告自动生成中的应用实践
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化表达
- 强调业务假设提出、数据验证过程、统计严谨性及最终业务价值转化
- 请分享一个你主导的A/B实验案例，说明如何设计分组、控制变量并评估长期效果？
- 当核心业务指标出现异常波动时，你的归因分析框架是什么？
- 如何将LLM或机器学习模型实际应用到日常数据分析流程中？遇到过哪些落地难点？
- 复习假设检验、回归分析、聚类/分类算法原理
- 准备2个体现“数据洞察->策略建议->业务增长”完整链条的项目案例
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值65
薪资福利
70中等
JD未明确薪资范围，但作为头部互联网企业岗位，通常提供符合市场水准的薪酬包，稳定性与福利体系较为规范。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位明确强调AI/ML技术与LLM在分析工作流中的应用，技术视野前沿，有利于快速积累智能化数据分析经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、R、机器学习、A/B测试、LLM、自动化异常检测
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未提及具体办公模式与工时安排，互联网数据分析岗通常面临一定的业务响应压力，WLB存在不确定性。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
旅游出行属稳定成熟行业，岗位聚焦商业化分析与用户增长，社会影响力偏中性，但能通过数据优化用户体验产生间接价值。
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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