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": "商业分析TL",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-医药健康事业部",
"location": "北京市",
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"job_category": "商业分析类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "1.基于对医药健康领域的理解和洞察，支持业务规划思考和发展设计，能在关键战略和策略迭代提供专业意见，协助产出短期目标和中长期规划；\n2.逐步完善业务的经营分析体系，包括不断梳理输入/输出指标，完成目标拆解和经营分析（数据监控、结果复盘、专题分析等），提升业务经营管理水平；\n3.在重要专项中，联动多方资源，设定目标，澄清问题，推动共识落地，以业务价值创造为导向开展工作;\n4.运用大模型对用户数据进行智能归因，自动生成分析报告初稿并标注异常指标，将商家分析周期从天级缩短至小时级。",
"requirements_text": "1.统计学、数学、经济学、计算机等相关专业，5年以上数据分析工作经验，零售/医药行业优先考虑；\n2.精通相关数据提取工具，熟练操作常用办公软件，善于应用常用数据统计及分析方法；\n3.好奇求知，成长型思维，解决问题的心态，能抓住问题本质，高效解决问题；\n4.能使用大模型辅助用户数据分析，具备自然语言生成SQL、自动化报表解读的实操经验者优先。",
"skills": [AI生成
"SQL",
"数据分析",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1.统计学、数学、经济学、计算机等相关专业，5年以上数据分析工作经验，零售/医药行业优先考虑；4.能使用大模型辅助用户数据分析，具备自然语言生成SQL、自动化报表解读的实操经验者优先",
"job_highlights": "1.医药零售从业机会，万亿级医疗增量市场，行业前景好；\n2.在快速发展的新业务中，对个人有巨大的成长空间；\n3.我们有开放直接的工作氛围，努力以业务视角思考自身工作。"
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"fulltext": "商业分析TL\n商业分析TL\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-医药健康事业部\n职位类别：商业分析类\n职位族群：商业分析\n更新时间：2026-07-20\n\n岗位职责\n1.基于对医药健康领域的理解和洞察，支持业务规划思考和发展设计，能在关键战略和策略迭代提供专业意见，协助产出短期目标和中长期规划；\n2.逐步完善业务的经营分析体系，包括不断梳理输入/输出指标，完成目标拆解和经营分析（数据监控、结果复盘、专题分析等），提升业务经营管理水平；\n3.在重要专项中，联动多方资源，设定目标，澄清问题，推动共识落地，以业务价值创造为导向开展工作;\n4.运用大模型对用户数据进行智能归因，自动生成分析报告初稿并标注异常指标，将商家分析周期从天级缩短至小时级。\n\n岗位基本要求\n1.统计学、数学、经济学、计算机等相关专业，5年以上数据分析工作经验，零售/医药行业优先考虑；\n2.精通相关数据提取工具，熟练操作常用办公软件，善于应用常用数据统计及分析方法；\n3.好奇求知，成长型思维，解决问题的心态，能抓住问题本质，高效解决问题；\n4.能使用大模型辅助用户数据分析，具备自然语言生成SQL、自动化报表解读的实操经验者优先。\n\n岗位亮点\n1.医药零售从业机会，万亿级医疗增量市场，行业前景好；\n2.在快速发展的新业务中，对个人有巨大的成长空间；\n3.我们有开放直接的工作氛围，努力以业务视角思考自身工作。\n1.基于对医药健康领域的理解和洞察，支持业务规划思考和发展设计，能在关键战略和策略迭代提供专业意见，协助产出短期目标和中长期规划；\n2.逐步完善业务的经营分析体系，包括不断梳理输入/输出指标，完成目标拆解和经营分析（数据监控、结果复盘、专题分析等），提升业务经营管理水平；\n3.在重要专项中，联动多方资源，设定目标，澄清问题，推动共识落地，以业务价值创造为导向开展工作;\n4.运用大模型对用户数据进行智能归因，自动生成分析报告初稿并标注异常指标，将商家分析周期从天级缩短至小时级。\n1.统计学、数学、经济学、计算机等相关专业，5年以上数据分析工作经验，零售/医药行业优先考虑；\n2.精通相关数据提取工具，熟练操作常用办公软件，善于应用常用数据统计及分析方法；\n3.好奇求知，成长型思维，解决问题的心态，能抓住问题本质，高效解决问题；\n4.能使用大模型辅助用户数据分析，具备自然语言生成SQL、自动化报表解读的实操经验者优先。",
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