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": "数据分析师",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "网易互联网2027届校园招聘",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "网易",
"company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "netease.com",
"company_description": "网易提供互联网和游戏服务，并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
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"compensation": {
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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": "2027届本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 参与集团核心业务的数据分析工作，理解业务目标，通过数据发现问题和机会，为产品、运营及业务决策提供支持；\n2. 参与核心指标体系和数据监控体系建设，持续跟踪业务表现，及时发现异常并定位原因；\n3. 围绕重点业务问题开展专题分析，运用漏斗、留存、分群、A/B Test 等方法，输出数据洞察和可落地的业务建议；\n4. 与产品、运营、研发及业务团队协作，将业务问题转化为数据问题，并通过分析推动业务优化；\n5. 沉淀通用指标、分析方法和分析框架，提升数据分析能力的标准化和复用效率；\n6. 探索大模型及 AI 工具在智能取数、自动化分析、异常诊断、归因分析等场景中的应用，提升分析效率。",
"requirements_text": "1. 2027届本科及以上学历，统计学、数学、计算机、数据科学、经济学等相关专业；\n2. 具备扎实的数据分析和统计学基础，了解概率统计、假设检验、回归分析等基本方法；\n3. 熟练使用 SQL，具备数据提取、加工和分析能力；掌握 Python、R 等工具者优先；\n4. 了解常见数据分析方法，包括指标体系、漏斗分析、留存分析、用户分群、A/B Test 等；\n5. 具备较强的逻辑思维、数据敏感度和问题拆解能力，能够快速理解业务并形成清晰的分析思路；\n6. 具备良好的沟通协作能力，积极主动，对数据、业务及 AI 技术保持兴趣。\n加分项\n1. 有互联网数据分析、商业分析、数据产品等相关实习或项目经历；\n2. 有指标体系、专题分析、A/B Test、数据挖掘等实践经验；\n3. 熟悉 Python 数据分析工具，或有数学建模、Kaggle、数据分析类竞赛经历；\n4. 有使用大模型、Text-to-SQL、AI Coding 等工具进行数据分析的实践经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"数据分析",
"数据挖掘",
"逻辑思维",
"分析能力",
"建模",
"商业分析",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "掌握 Python、R 等工具者优先；加分项",
"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",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "数据分析师\n职位描述\n1. 参与集团核心业务的数据分析工作，理解业务目标，通过数据发现问题和机会，为产品、运营及业务决策提供支持；\n2. 参与核心指标体系和数据监控体系建设，持续跟踪业务表现，及时发现异常并定位原因；\n3. 围绕重点业务问题开展专题分析，运用漏斗、留存、分群、A/B Test 等方法，输出数据洞察和可落地的业务建议；\n4. 与产品、运营、研发及业务团队协作，将业务问题转化为数据问题，并通过分析推动业务优化；\n5. 沉淀通用指标、分析方法和分析框架，提升数据分析能力的标准化和复用效率；\n6. 探索大模型及 AI 工具在智能取数、自动化分析、异常诊断、归因分析等场景中的应用，提升分析效率。\n\n职位要求\n1. 2027届本科及以上学历，统计学、数学、计算机、数据科学、经济学等相关专业；\n2. 具备扎实的数据分析和统计学基础，了解概率统计、假设检验、回归分析等基本方法；\n3. 熟练使用 SQL，具备数据提取、加工和分析能力；掌握 Python、R 等工具者优先；\n4. 了解常见数据分析方法，包括指标体系、漏斗分析、留存分析、用户分群、A/B Test 等；\n5. 具备较强的逻辑思维、数据敏感度和问题拆解能力，能够快速理解业务并形成清晰的分析思路；\n6. 具备良好的沟通协作能力，积极主动，对数据、业务及 AI 技术保持兴趣。\n加分项\n1. 有互联网数据分析、商业分析、数据产品等相关实习或项目经历；\n2. 有指标体系、专题分析、A/B Test、数据挖掘等实践经验；\n3. 熟悉 Python 数据分析工具，或有数学建模、Kaggle、数据分析类竞赛经历；\n4. 有使用大模型、Text-to-SQL、AI Coding 等工具进行数据分析的实践经验。\n1. 参与集团核心业务的数据分析工作，理解业务目标，通过数据发现问题和机会，为产品、运营及业务决策提供支持；\n2. 参与核心指标体系和数据监控体系建设，持续跟踪业务表现，及时发现异常并定位原因；\n3. 围绕重点业务问题开展专题分析，运用漏斗、留存、分群、A/B Test 等方法，输出数据洞察和可落地的业务建议；\n4. 与产品、运营、研发及业务团队协作，将业务问题转化为数据问题，并通过分析推动业务优化；\n5. 沉淀通用指标、分析方法和分析框架，提升数据分析能力的标准化和复用效率；\n6. 探索大模型及 AI 工具在智能取数、自动化分析、异常诊断、归因分析等场景中的应用，提升分析效率。\n1. 2027届本科及以上学历，统计学、数学、计算机、数据科学、经济学等相关专业；\n2. 具备扎实的数据分析和统计学基础，了解概率统计、假设检验、回归分析等基本方法；\n3. 熟练使用 SQL，具备数据提取、加工和分析能力；掌握 Python、R 等工具者优先；\n4. 了解常见数据分析方法，包括指标体系、漏斗分析、留存分析、用户分群、A/B Test 等；\n5. 具备较强的逻辑思维、数据敏感度和问题拆解能力，能够快速理解业务并形成清晰的分析思路；\n6. 具备良好的沟通协作能力，积极主动，对数据、业务及 AI 技术保持兴趣。\n加分项\n1. 有互联网数据分析、商业分析、数据产品等相关实习或项目经历；\n2. 有指标体系、专题分析、A/B Test、数据挖掘等实践经验；\n3. 熟悉 Python 数据分析工具，或有数学建模、Kaggle、数据分析类竞赛经历；\n4. 有使用大模型、Text-to-SQL、AI Coding 等工具进行数据分析的实践经验。",
"standard_classification": {
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