滴滴出行
资深数据分析师
资深数据分析师
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商业分析
商业分析
Sql
供应链
因果推断
归因分析
数据可视化
数据建模
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
大厂核心业务数据岗，薪资竞争力强，技术成长空间大，但工作强度可能较高
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
3.3万
比商业分析中位数高
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 2380 个在招 · 其中商业分析 约 100 个
市场机会
选择面较广
北京 · 商业分析 · 约 310 个在招
职位详情
关于这个职位
负责企业级商旅供应链业务的数据体系搭建与指标设计，通过A/B实验和因果推断评估优化定价、补贴等策略
同时监控供应链经营结果进行归因分析，识别风险与机会点，并协同产研运团队推动数据结论落地，以驱动业务决策
最低要求
本科及以上学历优先，数学、统计、经济、计算机等相关专业优先
年以上数据分析/商业分析经验，具备TMC、OTA、电商、本地生活背景者优先
熟练掌握 SQL，熟悉 Python/R，掌握 A/B 实验、因果推断、归因分析等分析方法
逻辑清晰、数据敏感，能独立将业务问题拆解为数据问题并推动落地
具备良好的沟通协作与抗压能力
工作职责
数据基建：负责企业级商旅供应链业务的数据体系搭建，包括指标体系设计、埋点与数仓需求梳理、看板建设，保证口径统一、可追溯、可复用
策略分析：支撑定价、补贴、推荐等策略的评估与优化，通过 A/B 实验、因果分析等方法量化策略效果，驱动策略迭代
经营分析：对供应链经营结果做常态化监控与归因分析（量价结构、成本、毛利、履约等），输出可支撑决策的结论，识别经营风险与机会点
协同落地：与产品、算法、数仓、财务、运营团队协作，推动分析结论与评价体系在业务侧落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触核心商旅供应链业务，技术栈前沿（因果推断/A/B实验），平台数据量大
- 需协调多部门推动落地，业务逻辑复杂，对数据敏感度与沟通能力要求高
- 具备扎实统计学基础、喜欢解决复杂业务问题、擅长跨部门协作的数据分析师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据科学专家、商业分析负责人或供应链业务管理方向晋升
- 搭建商旅供应链数据体系，设计指标与看板，确保数据质量与复用性
- 精通SQL/Python/R，掌握A/B测试、因果推断等高级统计分析方法
申请策略
- 准备具体项目案例，说明如何通过数据分析驱动业务策略优化并产生实际价值
- 突出SQL/Python技能熟练度，展示A/B实验或因果推断在项目中的实际应用案例
- 强化因果推断理论（如DID、PSM等）及供应链业务知识储备
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出方法论选择依据、实施难点及最终业务影响
- 请分享一个你通过A/B实验优化业务策略的成功案例
- 如何处理缺失值或非随机缺失数据？
- 如何设计指标体系来评估供应链业务的健康度？
- 因果推断与相关性分析的区别是什么？在实际业务中如何选择？
- 复习统计学基础，熟悉主流数据分析工具，了解滴滴商旅业务模式及行业痛点
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市的互联网巨头，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号偏高 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
80较高
涉及前沿的数据分析方法（因果推断、A/B实验）和复杂的供应链业务场景，有利于专业技能深度提升。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、A/B Testing、因果推断、归因分析
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂工作节奏较快，虽未明确提及加班情况，但高压环境可能对工作生活平衡构成挑战。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过优化供应链效率和策略，间接提升用户出行体验和商家效益，具有一定的社会价值和行业影响力。
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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