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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
2
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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        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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        学历背景：海归硕士 从业年限：7-10年 录取力：纽约大学,范德堡大学,杜克大学 擅长专业：商科,计算机,工科,艺术类 擅长方案：长线规划 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

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

        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”。
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