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留学顾问张颖欣

张颖欣

美研中期主管

广州
  • 擅长方案：长线规划
  • 擅长专业：商科,计算机,工科,艺术类
  • 录取成果：纽约大学,范德堡大学,杜克大学
从业年限
7-10年
帮助人数
313人
平均响应
15分钟
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    数据分析实习生的岗位描述

    • 原创
    发布者：
    张颖欣
    分类：
    留学新闻
    2025-08-31
    82
    浏览

    一、岗位基本信息

    • 岗位名称：数据分析实习生
    • 实习周期：通常3-6个月（可协商延长）
    • 工作地点：远程/线下（需注明）
    • 实习津贴：按日/按月结算（注明是否提供餐补、交通补贴等）

    二、核心职责（控制在5项以内）

    1. 数据清洗与预处理

      • 协助整理原始数据（Excel/SQL数据库），处理缺失值、异常值，确保数据可用性。
      • 使用Python（Pandas）或R进行数据格式化，生成标准化数据集。

    2. 基础分析与可视化

      • 执行描述性统计分析（均值、分布、相关性等），制作可视化图表（Tableau/Power BI）。
      • 协助输出周报/月报，提炼关键业务指标（如用户留存率、转化率）。

    3. 辅助建模与报告

      • 在指导下参与简单机器学习模型训练（如线性回归、分类模型）。
      • 整理分析结果，协助撰写技术文档或PPT汇报材料。

    4. 跨部门协作

      • 与产品、运营团队沟通需求，明确分析目标（如A/B测试设计）。

    三、任职要求（分硬性+软性技能）

    硬性技能

    • 工具掌握：
      • 必会：Excel（VLOOKUP/数据透视表）、SQL基础查询。
      • 加分项：Python（NumPy/Pandas）、R、Tableau。
    • 理论基础：统计学基础（假设检验、概率分布）、数据库概念。

    软性技能

    • 逻辑思维：能将业务问题转化为数据分析框架。
    • 沟通能力：能用非技术语言向业务部门解释分析结果。
    • 学习意愿：主动跟进数据分析领域新工具/方法论。

    四、加分项（突出差异化竞争力）

    • 有Kaggle竞赛、学术研究数据分析项目经验。
    • 熟悉行业特定数据（如电商GMV、社交网络DAU）。
    • 掌握基础大数据工具（Hive/Spark）。

    五、培养计划（吸引候选人的关键）

    • 导师制：1对1指导，参与真实项目全流程。
    • 技能培训：定期内部分享会（SQL优化、可视化设计）。
    • 转正机会：优的实习生可获全职Offer（需明确比例）。

    六、常见问题补充

    • 实习收获：可注明“接触千万级真实数据”“提升商业分析思维”。
    • 团队文化：如“扁平化管理”“鼓励创新试错”。
    张颖欣
    张颖欣 美研中期主管
    擅长申请：
    研究生
    擅长专业：
    商科,计算机,工科,艺术类
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        美研中期主管

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          张颖欣

          张颖欣 张颖欣 美研中期主管 进入顾问主页>

          学历背景：海归硕士 录取力：纽约大学,范德堡大学,杜克大学 客户评价：认真负责,专业度高

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          数据分析实习生的岗位描述

          • 研究生
          • 留学新闻
          2025-08-31

          张颖欣美国研究生广州
          从业年限
          7-10年
          帮助人数
          50人
          平均响应
          15分钟内
          #向我咨询留学申请方案 咨询我

          一、岗位基本信息

          • 岗位名称：数据分析实习生
          • 实习周期：通常3-6个月（可协商延长）
          • 工作地点：远程/线下（需注明）
          • 实习津贴：按日/按月结算（注明是否提供餐补、交通补贴等）

          二、核心职责（控制在5项以内）

          1. 数据清洗与预处理

            • 协助整理原始数据（Excel/SQL数据库），处理缺失值、异常值，确保数据可用性。
            • 使用Python（Pandas）或R进行数据格式化，生成标准化数据集。

          2. 基础分析与可视化

            • 执行描述性统计分析（均值、分布、相关性等），制作可视化图表（Tableau/Power BI）。
            • 协助输出周报/月报，提炼关键业务指标（如用户留存率、转化率）。

          3. 辅助建模与报告

            • 在指导下参与简单机器学习模型训练（如线性回归、分类模型）。
            • 整理分析结果，协助撰写技术文档或PPT汇报材料。

          4. 跨部门协作

            • 与产品、运营团队沟通需求，明确分析目标（如A/B测试设计）。

          三、任职要求（分硬性+软性技能）

          硬性技能

          • 工具掌握：
            • 必会：Excel（VLOOKUP/数据透视表）、SQL基础查询。
            • 加分项：Python（NumPy/Pandas）、R、Tableau。
          • 理论基础：统计学基础（假设检验、概率分布）、数据库概念。

          软性技能

          • 逻辑思维：能将业务问题转化为数据分析框架。
          • 沟通能力：能用非技术语言向业务部门解释分析结果。
          • 学习意愿：主动跟进数据分析领域新工具/方法论。

          四、加分项（突出差异化竞争力）

          • 有Kaggle竞赛、学术研究数据分析项目经验。
          • 熟悉行业特定数据（如电商GMV、社交网络DAU）。
          • 掌握基础大数据工具（Hive/Spark）。

          五、培养计划（吸引候选人的关键）

          • 导师制：1对1指导，参与真实项目全流程。
          • 技能培训：定期内部分享会（SQL优化、可视化设计）。
          • 转正机会：优的实习生可获全职Offer（需明确比例）。

          六、常见问题补充

          • 实习收获：可注明“接触千万级真实数据”“提升商业分析思维”。
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