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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "用户数据分析师(J39248)",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "小度科技",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "-学历背景：本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-日常指标跟踪与报表支持：负责业务核心数据指标的监控与复盘，跟进指标异常及归因分析，支持产品与运营团队的策略评估与决策。协助维护数据报表系统，保障数据准确性与可用性\n-用户行为分析与分群洞察：基于小度用户行为日志，分析整体使用模式、关键路径和偏好特征，识别产品中的核心场景与问题点。结合行为特征进行用户分群，挖掘不同群体的画像和行为差异，为产品优化、内容策略和精细化运营提供数据支持\n-策略效果评估与实验分析：支持业务策略效果评估，开展前后数据对比分析，参与AB Test实验设计、实施与效果评估，提升策略落地的科学性与数据支撑力\n-数据挖掘与建模支持：如具备一定的数据建模或机器学习能力，可参与用户分层、流失预测、行为聚类等挖掘类任务，拓展分析深度，提升业务洞察价值（加分项）",
"requirements_text": "-学历背景：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、信息管理等相关专业优先\n-经验要求：1–3 年数据分析相关工作经验，有互联网、消费类产品或用户分析背景者优先\n-分析能力：逻辑清晰，具备良好的业务理解能力和数据敏感度，能独立完成数据分析任务并提炼可落地的业务建议\n-工具技能：掌握 SQL和主流BI工具，能独立完成数据提取与处理；了解 Python更佳\n-沟通协作：有良好的跨团队沟通能力，能与产品、运营等同事协同推进工作\n-加分项：了解基本的数据挖掘方法（如聚类、分类、预测建模等），有机器学习应用经验者优先",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"机器学习",
"数据分析",
"数据挖掘",
"沟通能力",
"分析能力",
"建模"
],
"preferred_qualifications": "学历背景：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、信息管理等相关专业优先；经验要求：1–3 年数据分析相关工作经验，有互联网、消费类产品或用户分析背景者优先；加分项：了解基本的数据挖掘方法（如聚类、分类、预测建模等），有机器学习应用经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "用户数据分析师(J39248)\n用户数据分析师(J39248)\n\n基础信息\n部门：小度科技\n地点：北京市\n类别：产品\n招聘人数：1\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-日常指标跟踪与报表支持：负责业务核心数据指标的监控与复盘，跟进指标异常及归因分析，支持产品与运营团队的策略评估与决策。协助维护数据报表系统，保障数据准确性与可用性\n-用户行为分析与分群洞察：基于小度用户行为日志，分析整体使用模式、关键路径和偏好特征，识别产品中的核心场景与问题点。结合行为特征进行用户分群，挖掘不同群体的画像和行为差异，为产品优化、内容策略和精细化运营提供数据支持\n-策略效果评估与实验分析：支持业务策略效果评估，开展前后数据对比分析，参与AB Test实验设计、实施与效果评估，提升策略落地的科学性与数据支撑力\n-数据挖掘与建模支持：如具备一定的数据建模或机器学习能力，可参与用户分层、流失预测、行为聚类等挖掘类任务，拓展分析深度，提升业务洞察价值（加分项）\n\n职责要求\n-学历背景：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、信息管理等相关专业优先\n-经验要求：1–3 年数据分析相关工作经验，有互联网、消费类产品或用户分析背景者优先\n-分析能力：逻辑清晰，具备良好的业务理解能力和数据敏感度，能独立完成数据分析任务并提炼可落地的业务建议\n-工具技能：掌握 SQL和主流BI工具，能独立完成数据提取与处理；了解 Python更佳\n-沟通协作：有良好的跨团队沟通能力，能与产品、运营等同事协同推进工作\n-加分项：了解基本的数据挖掘方法（如聚类、分类、预测建模等），有机器学习应用经验者优先\n-日常指标跟踪与报表支持：负责业务核心数据指标的监控与复盘，跟进指标异常及归因分析，支持产品与运营团队的策略评估与决策。协助维护数据报表系统，保障数据准确性与可用性\n-用户行为分析与分群洞察：基于小度用户行为日志，分析整体使用模式、关键路径和偏好特征，识别产品中的核心场景与问题点。结合行为特征进行用户分群，挖掘不同群体的画像和行为差异，为产品优化、内容策略和精细化运营提供数据支持\n-策略效果评估与实验分析：支持业务策略效果评估，开展前后数据对比分析，参与AB Test实验设计、实施与效果评估，提升策略落地的科学性与数据支撑力\n-数据挖掘与建模支持：如具备一定的数据建模或机器学习能力，可参与用户分层、流失预测、行为聚类等挖掘类任务，拓展分析深度，提升业务洞察价值（加分项）\n-学历背景：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、信息管理等相关专业优先\n-经验要求：1–3 年数据分析相关工作经验，有互联网、消费类产品或用户分析背景者优先\n-分析能力：逻辑清晰，具备良好的业务理解能力和数据敏感度，能独立完成数据分析任务并提炼可落地的业务建议\n-工具技能：掌握 SQL和主流BI工具，能独立完成数据提取与处理；了解 Python更佳\n-沟通协作：有良好的跨团队沟通能力，能与产品、运营等同事协同推进工作\n-加分项：了解基本的数据挖掘方法（如聚类、分类、预测建模等），有机器学习应用经验者优先",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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