百度
校招北京-销售管理运营分析(J101196)
北京市 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- -本科及以上学历，统计学、经济学、管理学、信息管理等相关专业优先
- -扎实的数据分析能力，熟练使用Excel/SQL，能独立完成数据提取、清洗、分析与可视化
- -具备业务sense，能快速理解销售管理流程，从数据中提炼业务洞察而非仅做数据搬运
- -熟练使用AI工具（如大模型对话、AI数据分析助手等），有将AI融入日常工作流的实践经验
- -结构化思维与文档能力强，能产出逻辑清晰的分析报告与方案文档
岗位描述
【岗位职责】
-协助建立销售管理模块的经营分析体系，定义核心指标、口径与看板，定期产出分析报告，支撑管理层决策
-运用AI工具（LLM/数据分析平台等）提升日常分析效率，如自动生成经营周报、异常波动归因、竞情摘要等，将重复性分析工作自动化
-深入销售预测与经营目标模块，基于历史数据与业务规则，搭建预测框架与目标拆解逻辑，定义业务规则、筛选关键变量、验证预测合理性
-梳理销售管理流程中的断点与冗余，提出流程优化建议，配合推动AI能力嵌入业务流程；做好相关工具面向销售团队的培训赋能，收集反馈并转化为管理需求
【任职要求】
-本科及以上学历，统计学、经济学、管理学、信息管理等相关专业优先
-扎实的数据分析能力，熟练使用Excel/SQL，能独立完成数据提取、清洗、分析与可视化
-具备业务sense，能快速理解销售管理流程，从数据中提炼业务洞察而非仅做数据搬运
-熟练使用AI工具（如大模型对话、AI数据分析助手等），有将AI融入日常工作流的实践经验
-结构化思维与文档能力强，能产出逻辑清晰的分析报告与方案文档
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 数据 岗位的常见面试问题整理
请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
查看答题思路
1. 星型：事实表在中间，维度表直接关联，维度表非规范化（有冗余） 2. 雪花：维度表进一步规范化，减少冗余但增加 join 次数 3. 选择：星型查询快（join 少），雪花存储省，一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
查看答题思路
1. 确定业务目标：留存/转化/活跃 2. 定义事件：页面浏览/点击/曝光/转化，每个事件带属性 3. 技术栈：前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层：ODS（原始）→ DWD（明细）→ DWS（汇总）→ ADS（应用） 5. 质量：埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
SQL：有一个用户登录表 user_login(user_id, login_date)，查询连续登录超过 7 天的用户
查看答题思路
1. 思路：用 login_date 减去排名序号（ROW_NUMBER），同组连续日期差值相同 2. 关键 SQL：SELECT user_id, login_date-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp 3. GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 7 4. 强调：理解窗口函数和连续性问题的一般解法
你做过最有价值的数据分析项目是什么
查看答题思路
1. 业务背景：分析什么、为什么重要 2. 数据来源和量级 3. 分析方法：用了什么模型/统计方法 4. 核心发现：一句话说清洞察 5. 业务影响：做了什么决策、带来了什么改变（用数字）
解释 A/B 测试的原理和常见陷阱
查看答题思路
1. 原理：分流用户到对照组和实验组，对比核心指标差异 2. 统计基础：假设检验，p<0.05 表示差异显著 3. 陷阱：样本量不足、运行时间太短（未覆盖周期波动）、多重比较（同时做多组 A/B 需修正显著性水平） 4. 指标选择：北极星指标优先，避免虚荣指标
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。