- 基于歷史訂單數(shù)據(jù)，通過聚類分析（K-means）劃分客戶群體特征；

- 構(gòu)建RFM模型（最近購買時(shí)間/頻率/金額）識(shí)別高價(jià)值客戶，預(yù)測復(fù)購概率。

- 監(jiān)控搜索引擎/電商廣告投放數(shù)據(jù)（點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化成本等）；

- 通過統(tǒng)計(jì)學(xué)A/B測試對(duì)比不同廣告形式效果，提出優(yōu)化建議。

- 在產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)前給出指導(dǎo)性建議（比如，樣本選取數(shù)量和規(guī)格等）；清洗產(chǎn)品壽命、可靠性等試驗(yàn)數(shù)據(jù)（如失效時(shí)間、測試環(huán)境參數(shù)）；

- 使用統(tǒng)計(jì)工具（如Python、Excel等）擬合壽命可靠性等研發(fā)數(shù)據(jù)的分布模型（威布爾分布/對(duì)數(shù)正態(tài)分布），輸出可靠性報(bào)告。

- 與銷售、運(yùn)營、研發(fā)部門對(duì)接，將分析結(jié)論提交會(huì)議討論；

- 定期制作數(shù)據(jù)看板（Excel/PPT），向管理層匯報(bào)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)。

- 學(xué)歷：本科及以上，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)；

- 工具技能：

? 必會(huì)：Excel高級(jí)操作、Python基礎(chǔ)（Pandas庫數(shù)據(jù)處理、Matplotlib繪圖）；

? 加分項(xiàng)：SQL數(shù)據(jù)庫查詢、Tableau/Power BI可視化工具。

- 分析能力：

? 理解描述性統(tǒng)計(jì)（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、分布形態(tài)……）；

? 掌握基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)模型（線性回歸、邏輯回歸……）。

- 邏輯思維：能快速定位數(shù)據(jù)異常點(diǎn)；

- 溝通能力：用非技術(shù)語言向業(yè)務(wù)部門解釋分析結(jié)果（例如：“廣告投放最佳時(shí)段是工作日晚8點(diǎn)”而非“P值<0.05”）；

- 學(xué)習(xí)意愿：主動(dòng)研究行業(yè)分析案例

- 好奇心強(qiáng)：愿意從“數(shù)據(jù)搬運(yùn)工”成長為“數(shù)據(jù)分析師”；

- 細(xì)心耐心：能忍受重復(fù)性數(shù)據(jù)清洗工作；

- 溝通主動(dòng)：敢于向同事領(lǐng)導(dǎo)提問，及時(shí)反饋問題。

- 表現(xiàn)優(yōu)異者可轉(zhuǎn)為正式員工；

- 提供實(shí)習(xí)證明+個(gè)性化推薦信（支持求職背調(diào)）。

- 零工廠經(jīng)驗(yàn)？沒關(guān)系！ 初級(jí)數(shù)據(jù)分析沒那么難——雖然各部門數(shù)據(jù)不同，但分析邏輯是相通的！

- 擔(dān)心打雜？不可能！ 拒絕無意義跑數(shù)，你的分析將直接用于各部門的策略會(huì)！

四、上下班時(shí)間

-8：30~17：00（午休一個(gè)半小時(shí)），周末雙休，法定節(jié)假日正常休息