1、负责业务数据的提取、清洗与整理，熟练使用 SQL 完成多表关联、窗口函数计算及数据校验； 2、维护业务核心指标看板（DAU、留存率、转化率、GMV 等），定期输出日报/周报/月报，并定位指标异常波动原因； 3、参与业务专题分析（如用户留存、渠道转化漏斗、活动效果复盘、商品/内容表现等），输出可落地的结论与建议； 4、对接产品、运营、市场等团队的取数需求，深入理解业务诉求，将业务问题拆解为可执行的数据问题； 5、协助设计并评估 A/B 实验，提取实验数据、对比实验组与对照组差异，输出严谨的实验结论； 6、参与数据治理工作，包括埋点需求梳理、数据口径对齐、数据质量检查与数据字典维护； 7、在导师指导下逐步独立负责小型分析项目，形成“问题—分析—结论—落地—复盘”的完整闭环。

1、2026/2027 届本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学、信息管理、市场营销等相关专业优先； 2、熟练使用 Python 进行数据处理，掌握 Pandas、NumPy 等常用库； 3、熟练使用 SQL 进行数据查询，掌握 JOIN、GROUP BY、子查询、窗口函数等常用语法； 4、熟练使用 Excel，能独立完成数据透视、函数计算与图表呈现； 5、逻辑思维清晰，对数据敏感，具备将业务问题拆解为数据问题的基本能力； 6、沟通表达顺畅，能够向非技术同事清晰地解释数据结论； 7、有 Tableau、Power BI、FineBI、Superset 等可视化工具使用经验，或有互联网、电商、金融、咨询、快消等行业数据分析实习经历； 8、了解假设检验、置信区间、回归分析、A/B 实验原理等基础统计知识，或有埋点设计、数据采集、数据治理、数据质量相关经验； 9、有数据分析竞赛、开源项目、个人分析作品集，或从 0 到 1 搭建数据采集管道/指标看板体系的经历； 10、有跨部门协作经验，能与产品、运营、研发高效配合；英文读写能力良好，能阅读英文技术文档或支持出海业务。 加分项： 1、能提供 GitHub、博客或作品集链接，展示完整的“采集+分析”项目； 2、有从 0 到 1 搭建数据采集管道或指标看板体系的经历； 3、有跨部门协作经验，能与产品、运营、研发高效配合； 4、英文读写能力良好，能阅读英文技术文档或支持出海业务。