携程
数据分析(MJ037249)
数据分析(MJ037249)
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
Sql
业务洞察
数据分析
数据可视化
智能选品
跨部门协作
项目管理
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
大平台数据基建与智能运营岗，重业务赋能与技术实战，节奏较快，适合抗压能力强的发展导向型人才
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 640 个在招 · 其中数据分析 10 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
负责携程营销货盘的数据分析与体系搭建，通过SQL等工具进行数据提取、清洗与深度挖掘，产出业务洞察报告
协同BI团队设计数据看板，推进智能选品项目，将数据洞察转化为可执行的运营策略，优化商品货盘与销售表现
最低要求
年及以上电商平台、零售或快消行业运营/数据分析经验，有旅游品类经验优先
精通SQL及数据分析工具：能独立、高效地完成复杂数据提取、清洗和分析，并熟练使用至少一种数据可视化工具
具备出色的逻辑思维和业务敏感度，能将数据洞察转化为清晰的运营动作和商业语言
工作职责
营销货盘数据分析：深入理解客户生意目标，基于数据分析构建最具竞争力的商品货盘，并跟踪销售表现，持续优化选品策略
数据体系搭建与深度分析：负责营销货盘相关的数据基建工作，与BI团队协作设计并落地核心数据看板
进行深度数据分析，产出可执行的业务洞察报告，为营销方案的迭代提供数据支撑
智能运营项目推进：参与智能选品项目，通过数据分析输出选品策略，并跟进研发、测试、评估项目上线后的业务效果，提升选品工作质量及效率
优先资格
强自驱性与责任感：能主动发现问题、定义问题并推动解决，对交付成果的质量和最终业务效果负责，不设边界
出色的项目管理和跨部门协作能力：能清晰规划项目路径，有效协同数据、技术、销售等多方团队，确保项目按时高质量落地
卓越的抗压与适应能力：能适应快节奏和变化，在复杂和多任务环境下保持高效和专注
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部平台资源，接触海量真实交易数据，业务场景丰富且商业化价值高
- 团队技术栈成熟，能与BI及研发团队紧密合作，快速积累全链路数据分析经验
- 岗位直接赋能商家生意增长，业绩贡献可见度高，易于沉淀可复用的方法论
- 需适应互联网快节奏与多任务并行环境，对数据准确性与业务响应速度要求极高
- 需频繁跨部门协调数据、技术与销售团队，沟通成本与推进阻力相对较大
- 智能选品等项目处于探索期，前期缺乏成熟SOP，需自主摸索验证路径
- 适合对商业逻辑敏感、喜欢用数据驱动决策，且具备较强抗压与跨部门协作能力的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向高级数据分析师、数据科学家或商业分析专家方向纵深发展
- 转向数据产品经理或运营负责人，负责更大规模的业务线数据战略与商业化落地
- 负责营销货盘的数据基建与深度分析，搭建数据看板并输出业务洞察报告
- 协同BI与技术团队推进智能选品项目，优化商品策略与销售表现
- 跟踪销售数据，将分析结果转化为可落地的运营动作与商业语言
- 精通SQL与数据清洗分析工具，熟练掌握至少一种数据可视化软件
- 具备扎实的统计学基础与业务敏感度，能快速定位业务问题并拆解指标
- 拥有优秀的跨部门沟通与项目管理能力，能有效推动多方团队协同落地
申请策略
- 提前研究携程近期营销玩法与货盘策略，准备1-2个高度匹配的智能选品或营销分析案例
- 关注公司文化中对自驱力与结果导向的要求，在沟通中展现主动破局与闭环交付意识
- 突出SQL复杂查询与数据建模实战经验，量化展示过往通过数据分析带来的业务增长或效率提升指标
- 强调电商/旅游/零售行业的垂直领域认知，说明对货盘结构、转化率、GMV等核心指标的理解
- 展示完整的数据分析闭环案例（需求定义-数据提取-分析建模-策略输出-效果追踪）
- 深入学习Python/R进行自动化数据处理与统计检验，掌握Tableau/PowerBI等可视化工具的高级功能
- 补充A/B测试、归因分析与因果推断等进阶分析方法论，提升策略推荐的科学性
- 强化业务翻译能力，练习将技术指标（如留存率、漏斗转化）转化为管理层易懂的商业语言
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答案例题，重点突出数据口径定义、分析模型选择及业务落地效果
- 技术题侧重考察SQL底层逻辑、窗口函数应用与执行计划解读，避免只背语法不聊原理
- 业务题强调指标体系搭建逻辑，区分过程指标与结果指标，并结合ROI/转化率/客单价等商业维度作答
- 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
- SQL中如何处理数据倾斜或大表关联的性能优化？
- 如何衡量一次营销活动或智能选品项目的成功与否？核心指标是什么？
- 面对业务方模糊的需求，你如何拆解并转化为可量化的数据指标？
- 复习SQL窗口函数、子查询、CTE及常见Join优化技巧，准备手写代码练习
职位点评
薪资福利72
成长发展82
工作生活58
使命价值66
薪资福利
72中等
JD未明确披露具体薪资范围，但岗位要求3年以上经验及多项硬技能，结合上海互联网行业薪酬水平，整体待遇预计处于市场中上区间。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
82较高
岗位涉及数据基建与智能选品项目推进，技术栈贴合主流数据分析实践，跨部门协作频繁，有助于拓展业务视野与技能边界。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、数据分析工具、数据可视化、BI
业务类型profit_center
工作生活
58较低
JD明确要求‘适应快节奏’与‘卓越抗压’，未提及弹性工时或远程办公安排，整体工作节奏偏紧凑。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
66中等
聚焦电商与旅游消费场景，直接赋能商家生意增长与营销方案迭代，具备明确的商业转化导向与行业连接属性。
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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