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": "高德-数据分析师-内容方向",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "数据类-商业数据分析"AI生成
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"company": {
"company_name": "高德",
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"company_description": "高德提供电子地图和导航服务。"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "ꔷ 本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "ꔷ 经营分析：主导内容业务（内容生态、创作者体系、扫街榜等）核心指标的日常监控、异动归因与专题深挖，输出可落地的业务洞察与决策建议。\nꔷ 业务诊断：从数据视角拆解业务问题，识别内容生产、分发、消费全链路的痛点与增长机会，主导关键专题分析并驱动策略迭代。\nꔷ 看板建设：负责内容业务指标体系与数据看板的 0-1 搭建与持续迭代，完成指标定义、口径治理与 Dashboard 落地，支撑业务经营视角闭环。\nꔷ 数据基建协同：与数仓、数据产品团队深度联动，参与内容域数据模型评审、埋点方案设计与指标资产沉淀。\nꔷ 跨团队协作：作为业务侧数据接口人，支撑产品 / 运营团队的目标拆解、经营复盘及管理层汇报。",
"requirements_text": "ꔷ 本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学等相关专业优先；3 年以上（P6）/ 5 年以上（P7）互联网数据分析或经营分析经验。\nꔷ SQL 能力：熟悉大数据环境（ODPS或Hive等）SQL 开发，掌握分区表、CUBE表处理等基础能力。\nꔷ 业务框架：具备体系化分析方法论，基于框架结构化拆解业务问题，输出策略级结论而非单点数据。\nꔷ 看板建设：具备独立搭建业务看板的完整经验（如FBI / Quick BI / Tableau 等），熟悉指标体系设计与口径治理。\nꔷ 协同经验：有与数仓工程师、数据产品经理协作经验，理解 DWS / ADS 分层建表逻辑，能撰写指标口径、数据需求文档。\nꔷ AI 分析素养：熟悉 AI 数据助手、智能问数、LLM + 数据分析等新型工具链，具备基础实践经验，对 AI 驱动分析工作流有持续探索热情，沉淀团队最佳实践。\nꔷ 具备优秀的结构化表达与跨层级沟通能力，曾参与或主导面向业务、产品及管理层汇报。\n三、加分项\nꔷ 具备 UGC / PGC 内容生态、创作者激励体系、内容消费漏斗、榜单类产品分析经验。\nꔷ 具备本地生活行业分析经验。\nꔷ 具备内容与商业化协同分析经验，能够量化评估内容对搜索、交易、商业化的溢出价值。",
"skills": [AI生成
"SQL",
"Tableau",
"数据分析",
"沟通能力",
"经营分析",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "ꔷ 本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学等相关专业优先；三、加分项",
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"job_url": "https://talent.amap.com/off-campus/position-detail?positionId=100022860012"
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"fulltext": "高德-数据分析师-内容方向\n高德-数据分析师-内容方向\n\n基础信息\n职位类别：数据类-商业数据分析\n工作地点：北京\n\n职位描述\nꔷ 经营分析：主导内容业务（内容生态、创作者体系、扫街榜等）核心指标的日常监控、异动归因与专题深挖，输出可落地的业务洞察与决策建议。\nꔷ 业务诊断：从数据视角拆解业务问题，识别内容生产、分发、消费全链路的痛点与增长机会，主导关键专题分析并驱动策略迭代。\nꔷ 看板建设：负责内容业务指标体系与数据看板的 0-1 搭建与持续迭代，完成指标定义、口径治理与 Dashboard 落地，支撑业务经营视角闭环。\nꔷ 数据基建协同：与数仓、数据产品团队深度联动，参与内容域数据模型评审、埋点方案设计与指标资产沉淀。\nꔷ 跨团队协作：作为业务侧数据接口人，支撑产品 / 运营团队的目标拆解、经营复盘及管理层汇报。\n\n职位要求\nꔷ 本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学等相关专业优先；3 年以上（P6）/ 5 年以上（P7）互联网数据分析或经营分析经验。\nꔷ SQL 能力：熟悉大数据环境（ODPS或Hive等）SQL 开发，掌握分区表、CUBE表处理等基础能力。\nꔷ 业务框架：具备体系化分析方法论，基于框架结构化拆解业务问题，输出策略级结论而非单点数据。\nꔷ 看板建设：具备独立搭建业务看板的完整经验（如FBI / Quick BI / Tableau 等），熟悉指标体系设计与口径治理。\nꔷ 协同经验：有与数仓工程师、数据产品经理协作经验，理解 DWS / ADS 分层建表逻辑，能撰写指标口径、数据需求文档。\nꔷ AI 分析素养：熟悉 AI 数据助手、智能问数、LLM + 数据分析等新型工具链，具备基础实践经验，对 AI 驱动分析工作流有持续探索热情，沉淀团队最佳实践。\nꔷ 具备优秀的结构化表达与跨层级沟通能力，曾参与或主导面向业务、产品及管理层汇报。\n三、加分项\nꔷ 具备 UGC / PGC 内容生态、创作者激励体系、内容消费漏斗、榜单类产品分析经验。\nꔷ 具备本地生活行业分析经验。\nꔷ 具备内容与商业化协同分析经验，能够量化评估内容对搜索、交易、商业化的溢出价值。\nꔷ 经营分析：主导内容业务（内容生态、创作者体系、扫街榜等）核心指标的日常监控、异动归因与专题深挖，输出可落地的业务洞察与决策建议。\nꔷ 业务诊断：从数据视角拆解业务问题，识别内容生产、分发、消费全链路的痛点与增长机会，主导关键专题分析并驱动策略迭代。\nꔷ 看板建设：负责内容业务指标体系与数据看板的 0-1 搭建与持续迭代，完成指标定义、口径治理与 Dashboard 落地，支撑业务经营视角闭环。\nꔷ 数据基建协同：与数仓、数据产品团队深度联动，参与内容域数据模型评审、埋点方案设计与指标资产沉淀。\nꔷ 跨团队协作：作为业务侧数据接口人，支撑产品 / 运营团队的目标拆解、经营复盘及管理层汇报。\nꔷ 本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学等相关专业优先；3 年以上（P6）/ 5 年以上（P7）互联网数据分析或经营分析经验。\nꔷ SQL 能力：熟悉大数据环境（ODPS或Hive等）SQL 开发，掌握分区表、CUBE表处理等基础能力。\nꔷ 业务框架：具备体系化分析方法论，基于框架结构化拆解业务问题，输出策略级结论而非单点数据。\nꔷ 看板建设：具备独立搭建业务看板的完整经验（如FBI / Quick BI / Tableau 等），熟悉指标体系设计与口径治理。\nꔷ 协同经验：有与数仓工程师、数据产品经理协作经验，理解 DWS / ADS 分层建表逻辑，能撰写指标口径、数据需求文档。\nꔷ AI 分析素养：熟悉 AI 数据助手、智能问数、LLM + 数据分析等新型工具链，具备基础实践经验，对 AI 驱动分析工作流有持续探索热情，沉淀团队最佳实践。\nꔷ 具备优秀的结构化表达与跨层级沟通能力，曾参与或主导面向业务、产品及管理层汇报。\n三、加分项\nꔷ 具备 UGC / PGC 内容生态、创作者激励体系、内容消费漏斗、榜单类产品分析经验。\nꔷ 具备本地生活行业分析经验。\nꔷ 具备内容与商业化协同分析经验，能够量化评估内容对搜索、交易、商业化的溢出价值。",
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