职位描述：
1.分析用户行为数据，挖掘用户需求，为业务优化和改进提供数据支持；
2.建立用户、商品数据标签，让运营同学能应用；
3.定期输出数据分析报告，包括用户活跃度、留存率、转化率等核心指标。并能通过用户行为做单仓模型；
4.参与用户设计阶段的数据分析工作，为用户功能优化提供建议，通过数据分析，驱动产品、策略、规则及模型改进，推进优化方案落地执行，分析A/B实验中的问题并指导形成良好的A/B实验规范；
5.支持业务及团队内部的各类数据服务需求，为业务汇报、收益评估等提供数据支持。
职位要求：
1.有统计学、数学、计算机等相关专业。3+年以上的数据分析经验；
2.对数据敏感，逻辑严谨，具备业务视角，熟悉试用SQL、Excel、Python、Tableau、Hive等数据分析工作，熟悉数据仓库指标构建方法；
3.具有良好的沟通协调，资源调动、统筹规划、项目推动管理能力，有一定的抗压性；
4.对即时零售有认知。
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
招聘部门：
京东
工作地点：
北京
注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。
面试建议：
京东这个数据分析岗最特别的地方在于它聚焦即时零售场景，这要求候选人不仅要掌握常规电商分析技能，更需要理解分钟级配送场景下的用户行为特征。从职位描述可以看出，面试官会特别关注你能否将数据分析能力与即时零售的业务特性相结合，比如单仓模型的构建就涉及地理位置、时效性等独特维度。另一个关键点是A/B实验规范的制定能力，这说明团队正在建立数据驱动的决策机制，他们需要能推动分析标准化的候选人。
准备面试时要重点突出三个维度：首先用具体案例展示你在即时零售或类似时效性领域的分析经验，比如可以准备一个关于配送时效如何影响复购率的分析故事；其次要深入理解单仓模型的业务价值，提前思考仓储网络优化与用户行为数据的关联；最后别忘了准备A/B测试的完整案例，重点说明你如何确保实验结果的可靠性。技术层面除了SQL和Python的常规考察，可能会深入询问Hive优化技巧和数据仓库设计理念。建议带一份能体现你分析框架的文档，京东的面试官往往欣赏系统化的思考方式。
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