主分类：数据分析与数据科学
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "瓴羊-数据分析-营销数据",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "市场营销"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责站外营销分析体系设计与构建。包括搭建完整的营销数据分析框架和营销效果评估模型，包括多渠道营销归因分析体系，营销预算分配优化，经营诊断定位等。\n2、负责营销人群定向研究及支持营销策略的科学验证。包括垂域营销人群挖掘和定向的开发实现，AB实验的设计和策略落地。\n3、负责业务洞察与策略支持。深度分析用户行为数据，挖掘营销机会点提供数据驱动的营销策略建议和优化方案定期输出营销分析报告，支持用户增长。\n4、通过AI升级分析工作流，用大模型赋能业务分析体系，能通过AI搭建从分析体系抽象、数据处理、业务数据框架设计、策略建议落地的闭环数科研究工作。",
"requirements_text": "1、5年及以上互联网或电商行业数据分析经验，营销分析或用户增长相关工作经验有完整营销分析体系构建经验者优先。统计学、数学、计算机科学、经济学等相关专业。\n2、深度理解电商业务模式和营销漏斗，具备优秀的业务理解能力和商业敏感度，熟悉数字营销各渠道特点和效果评估方法。有工具建设经验，熟悉营销数据平台的架构设计，可应用自动化分析工具和可视化看板建立数据分析流程。\n3、精通SQL、Python/R等数据分析工具熟悉机器学习算法和统计分析方法熟悉大数据处理技术（Hadoop、Spark等），掌握数据可视化工具，了解营销技术栈。有AI搭建工作流经验，有LLM赋能数据分析的项目经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"机器学习",
"数据分析",
"统计分析",
"架构设计"
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"preferred_qualifications": "1、5年及以上互联网或电商行业数据分析经验，营销分析或用户增长相关工作经验有完整营销分析体系构建经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
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"job_url": "https://careers.aliyun.com/off-campus/position-detail?positionId=100005483002"
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"fulltext": "瓴羊-数据分析-营销数据\n瓴羊-数据分析-营销数据\n\n基础信息\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1、负责站外营销分析体系设计与构建。包括搭建完整的营销数据分析框架和营销效果评估模型，包括多渠道营销归因分析体系，营销预算分配优化，经营诊断定位等。\n2、负责营销人群定向研究及支持营销策略的科学验证。包括垂域营销人群挖掘和定向的开发实现，AB实验的设计和策略落地。\n3、负责业务洞察与策略支持。深度分析用户行为数据，挖掘营销机会点提供数据驱动的营销策略建议和优化方案定期输出营销分析报告，支持用户增长。\n4、通过AI升级分析工作流，用大模型赋能业务分析体系，能通过AI搭建从分析体系抽象、数据处理、业务数据框架设计、策略建议落地的闭环数科研究工作。\n\n职位要求\n1、5年及以上互联网或电商行业数据分析经验，营销分析或用户增长相关工作经验有完整营销分析体系构建经验者优先。统计学、数学、计算机科学、经济学等相关专业。\n2、深度理解电商业务模式和营销漏斗，具备优秀的业务理解能力和商业敏感度，熟悉数字营销各渠道特点和效果评估方法。有工具建设经验，熟悉营销数据平台的架构设计，可应用自动化分析工具和可视化看板建立数据分析流程。\n3、精通SQL、Python/R等数据分析工具熟悉机器学习算法和统计分析方法熟悉大数据处理技术（Hadoop、Spark等），掌握数据可视化工具，了解营销技术栈。有AI搭建工作流经验，有LLM赋能数据分析的项目经验。\n1、负责站外营销分析体系设计与构建。包括搭建完整的营销数据分析框架和营销效果评估模型，包括多渠道营销归因分析体系，营销预算分配优化，经营诊断定位等。\n2、负责营销人群定向研究及支持营销策略的科学验证。包括垂域营销人群挖掘和定向的开发实现，AB实验的设计和策略落地。\n3、负责业务洞察与策略支持。深度分析用户行为数据，挖掘营销机会点提供数据驱动的营销策略建议和优化方案定期输出营销分析报告，支持用户增长。\n4、通过AI升级分析工作流，用大模型赋能业务分析体系，能通过AI搭建从分析体系抽象、数据处理、业务数据框架设计、策略建议落地的闭环数科研究工作。\n1、5年及以上互联网或电商行业数据分析经验，营销分析或用户增长相关工作经验有完整营销分析体系构建经验者优先。统计学、数学、计算机科学、经济学等相关专业。\n2、深度理解电商业务模式和营销漏斗，具备优秀的业务理解能力和商业敏感度，熟悉数字营销各渠道特点和效果评估方法。有工具建设经验，熟悉营销数据平台的架构设计，可应用自动化分析工具和可视化看板建立数据分析流程。\n3、精通SQL、Python/R等数据分析工具熟悉机器学习算法和统计分析方法熟悉大数据处理技术（Hadoop、Spark等），掌握数据可视化工具，了解营销技术栈。有AI搭建工作流经验，有LLM赋能数据分析的项目经验。",
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