数据分析师（销售计划方向）

优缺点分析

角色解读

• 向供应链算法专家或数据分析负责人发展，管理数据科学团队
• 横向拓展至供应链整体规划或运营管理岗位
• 在大型科技公司积累经验后，可向咨询或创业领域转型
• 设计并迭代需求预测模型，使用统计与机器学习方法提升预测准确率
• 优化供应链计划算法，包括安全库存、补货和调拨逻辑
• 搭建计划核心数据看板，监控关键业务指标
• 分析异常数据，输出改善建议，推动业务决策
• 精通时间序列预测（ARIMA、Prophet、LightGBM）和机器学习建模
• 熟练使用Python（pandas、scikit-learn）和SQL处理数据
• 掌握BI工具（Tableau、Power BI）进行数据可视化
• 深入理解供应链计划业务逻辑（需求预测、库存管理、补货等）

申请策略

• 准备一个与销售预测或库存优化相关的项目案例，展示问题分析与解决能力
• 了解大疆的产品线和渠道特点，在面试中体现针对性
• 突出需求预测或库存优化项目的实际成果，如预测准确率提升百分比
• 列举使用的算法（ARIMA、LightGBM等）和工具（Python、SQL、BI工具）
• 强调从数据探索到业务落地的完整闭环经验
• 巩固时间序列分析知识，学习Prophet、LightGBM等前沿方法
• 提升供应链领域知识，了解进销存、安全库存等概念
• 练习BI工具制作看板，准备展示作品

面试指南

• 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出量化成果
• 对于技术问题，先解释原理，再结合业务场景说明应用
• 对于业务转化问题，强调沟通和逻辑推理过程
• 请描述一个你优化需求预测模型的项目，如何提升准确率？
• 如何处理数据缺失或异常值对预测的影响？
• 安全库存如何计算？补货触发规则如何设计？
• 请举例说明你如何将业务需求转化为算法问题
• 你如何设计一个供应链计划看板？关键指标有哪些？