滴滴出行
专车事业部-数据分析实习生（3）
专车事业部-数据分析实习生（3）
发布于 大约 15 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据分析
数据分析
Ab测试
Sql
数据分析
数据挖掘
统计建模
值不值得投
62综合评分
综合评分 62
大厂实习，数据技能提升快，但薪资一般，工作强度较大。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
4K
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 3370 个在招 · 其中数据分析 30 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据分析 · 53 个在招
职位详情
关于这个职位
作为滴滴出行专车事业部的数据分析实习生，你将深入业务一线，通过数据支持决策、驱动业务优化和提升运营效率
你将运用统计分析、数据挖掘和AB实验等方法，为业务经营提供实证洞察，并参与优化运营策略
这是一个绝佳的实践机会，让你在真实业务场景中锻炼数据分析能力
最低要求
在校本硕博学生，至少能稳定实习4个月，每周5天
学习能力强，思维敏捷，对数据敏感
掌握基本的分析技能及工具：包括但不限于常用统计分析方法和编程语言、excel、sql等
计算机、心理学、经济学、统计学等相关背景优先，有数据分析相关实习经历、有志于从事数据分析工作者优先
工作职责
数据支持决策：产出基于实证的数据洞察，为业务的经营提供决策输入
数据驱动业务优化：通过量化分析、统计建模、数据挖掘等方法发现业务优化点
数据优化效率：设计部署AB实验、识别因果效应等，优化运营策略
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 滴滴作为行业巨头，提供广阔的数据平台和真实业务场景
- 实习期间可接触AB实验、因果推断等前沿方法
- 团队专业，能快速提升数据分析技能
- 实习期要求每周5天，可能影响学业
- 工作强度大，需要快速响应业务需求
- 竞争激烈，需具备较强的学习能力
- 适合对数据分析有浓厚兴趣，具备统计学或计算机背景，希望在大平台积累实战经验的学生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 实习期表现优秀可转正，成为正式数据分析师
- 积累业务经验后，可向数据科学或业务分析方向发展
- 在滴滴平台可接触海量数据，提升数据驱动决策能力
- 负责产出数据洞察，为业务决策提供数据支持
- 通过统计建模和数据挖掘，发现业务优化点
- 设计并部署AB实验，评估运营策略效果
- 掌握SQL和Excel等基本数据分析工具
- 熟悉统计分析方法和至少一种编程语言（如Python）
- 具备数据敏感性和逻辑思维能力
申请策略
- 了解滴滴业务模式，准备相关业务分析思路
- 在面试中展示对数据驱动决策的理解
- 突出数据分析相关实习或项目经验
- 展示SQL、Python等技能，并附上具体案例
- 强调学习能力和对数据敏感度的证明
- 提前复习统计学知识和SQL查询
- 学习AB测试的基本原理和实现方法
- 熟悉Python数据分析库，如pandas
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
- 对于技术问题，先阐述思路，再给出具体步骤
- 结合业务场景，展示数据如何影响决策
- 如何设计一个AB实验来评估新策略的效果？
- 描述一次你通过数据分析解决问题的经历
- 如何用SQL处理一个具体的数据提取需求？
- 你如何理解数据敏感度？
- 复习统计学基础，如假设检验、回归分析
职位点评
薪资福利40
成长发展80
工作生活50
使命价值60
薪资福利
40较低
作为实习生，薪资水平一般，但滴滴作为大公司，福利相对完善，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：0K-0K/月）
成长发展
80较高
实习岗位提供真实业务场景，能快速提升数据分析技能，发展潜力大。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Excel、统计建模、AB测试、数据挖掘
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
要求每周5天实习，工作强度较大，但具体工作地点未明确，通勤情况未知。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
滴滴作为出行行业巨头，业务影响广泛，但实习岗位的社会价值感一般。
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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