哈啰出行
【英才2026】商业分析-两轮出行事业部
【英才2026】商业分析-两轮出行事业部
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
SQL
业务分析
数据指标体系
BI报表
数据建设
共享两轮
AI 估算 · 15k–20k
互联网大厂校招商业分析岗位，技能要求高，上海薪资水平较高，竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位面向2026届应届生，在哈啰出行两轮事业部负责商业数据分析工作
你将参与数据建设、BI报表开发、指标体系搭建，并协同业务团队进行策略分析与效果评估，推动数据驱动决策
适合逻辑思维强、精通SQL且有数据分析背景的同学
最低要求
届应届毕业生，985/211本科及以上学历优先，统计学、数学、计算机等理学相关专业
掌握扎实的数据分析理论知识，能综合使用各类统计分析方法分析问题
必须熟练掌握SQL、若能同时掌握R、python等开发语言优先
学习能力强，具备良好的沟通能力，能充分理解业务逻辑和目的，有清晰的数据分析思路和方法
工作职责
主要围绕用户骑行服务（包括不限于共享两轮）进行数据建设、体系搭建、业务分析等工作
数据建设：
）梳理商业数据指标，设计开发数据产品所需的底层数据模型
）开发BI报表，梳理、对接不同业务线的临时数据需求，并抽象出定制化数据产品
体系搭建：
）参与数据指标体系的搭建，为业务提供清晰的数据衡量标准
）负责日常的核心指标监控，及时发现数据异常和原因，并优化迭代指标分析体系
业务分析：
）协同运营、产品团队进行项目和策略的效果预估、实验设计和效果复盘，输出可落地的改进建议
）针对业务中的专项问题，进行深入研究与分析，清晰明了阐述核心问题原因，并输出解决方案
优先资格
若能同时掌握R、python等开发语言优先
AI 洞察
优缺点分析
- 哈啰作为超大型互联网公司，平台大、数据量丰富，能快速积累实战经验
- 数据分析岗位处于业务核心，能深入理解共享出行行业，职业路径清晰
- 必备技能SQL+Python/R覆盖当前市场主流需求，技能积累保值
- 对数据敏感性要求高，指标异常时需快速响应，工作节奏可能较快
- 应届生需快速学习业务知识，并要独立对接不同团队，沟通协调能力考验较大
- 互联网行业数据岗位竞争激烈，持续学习新技术如机器学习、AB测试等是压力也是动力
- 适合统计学、数学、计算机等相关专业，对数据有热情，逻辑清晰，愿意在互联网数据分析领域深耕的2026届应届生
角色解读
- 初期：从数据建设和日常监控入手，积累业务理解和技术能力，成为独立的数据分析师
- 中期：可向高级分析师或数据科学家发展，深入复杂业务分析或数据产品设计，带教新人
- 长期：有机会转向数据产品经理或业务分析负责人，或深耕大数据、AI方向
- 负责两轮出行用户运营相关的数据建设，包括设计数据模型、开发BI报表，为业务提供及时准确的数据支持
- 搭建和维护数据指标体系，监控核心指标异常，深入分析原因并优化分析体系
- 与运营、产品团队协作，参与策略效果预估、实验设计和复盘，输出改进建议
- 针对业务中的专项问题（如用户行为分析、成本优化等）进行深度研究，形成解决方案
- 精通SQL，能够高效处理海量数据并构建数据模型
- 掌握统计学分析方法（如回归、聚类、假设检验等），能进行数据驱动的业务分析
- 熟悉至少一种编程语言（Python或R），优先考虑有数据处理和分析经验者
- 具备良好的逻辑思维和沟通能力，能快速理解业务需求并转化为数据分析思路
申请策略
- 在求职信中表达对共享出行或互联网数据工作的兴趣，强调学习能力和团队协作
- 可以关注哈啰的笔试和面试风格，提前刷一些数据分析笔试题
- 突出SQL能力，展示在实习或项目中处理大规模数据、搭建数据模型的经历
- 强调统计分析项目，如用户行为分析、A/B测试结果解读、指标体系搭建等
- 如果有使用Python/R进行数据清洗、建模的项目，务必详细描述
- 体现业务理解能力：用具体案例说明如何将数据和业务问题结合，并给出有效建议
- 建议系统复习SQL窗口函数、复杂查询优化，以及Hive、Spark等大数据工具的基础
- 补充统计学知识，尤其是AB测试原理、因果推断等，可以与业务场景结合
面试指南
- 对于业务分析类问题，先明确目标，再拆解关键指标，提出假设并设计验证方案
- 对于技术问题，先确认数据模型和业务逻辑，再给出清晰的SQL/代码步骤，注意考虑边界情况
- 对于项目经验，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出量化成果和业务影响
- 请用SQL计算某城市共享单车的日活用户数，表结构如下：...
- 如何评估一次运营活动的效果？请设计评估指标和分析方案
- 如果发现核心指标突然下降，你会如何排查？
- 描述一个你处理过的复杂数据分析项目，包括背景、方法和结论
- 你如何理解共享两轮出行的商业模式？数据在其中扮演什么角色？
匹配度报告
68
综合匹配度
校招数据分析岗，技术栈主流，平台大，成长快，但WLB一般。
适合人群
适合重视技能成长、希望在互联网数据领域快速积累经验，对工作生活平衡要求不高的应届生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
75中等
作为校招岗位，薪资在行业内具有竞争力，但未明确提及福利细节，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露 (15K-20K/月)
成长发展匹配
85较高
岗位涉及数据建设、指标体系等核心工作，成长机会多，且使用主流技术栈，发展性动机满足度高。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、BI报表、数据模型
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
工作地点为上海办公室，未提及灵活办公或WLB信息，互联网行业通常工作节奏偏快，生活化动机满足一般。
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）
使命价值匹配
60中等
共享出行行业属于稳定赛道，对社会交通有一定正向意义，但岗位偏执行层面，意义感中等。
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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