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上硬菜！大厂JD拆解！
今天拆的是：某书
岗位JD
职位描述
1、 负责小红书本地生活业务相关业务的数据提取、数据分析、商业洞察等工作；
2、与业务团队有效并高效沟通，能够站在数据分析及业务运营角度，引导并帮助业务团队拆解并定位问题，明确需求，通过对数据分析需求的准确理解及把握，为业务提供数据决策和策略支持；
3、从多角度搭建数据分析模型，完成数据准备到模型实现和商业洞察的一整套流程，开展端到端的数据管理和分析；
4、有效地向业务团队呈现数据分析结果和解决方案，推动业务优化及方案落地。
职位要求
1、全日制统招本科及以上学历，5年以上数据分析经验，具备本地生活相关业务的分析经验加分；
2、具备较强的 SQL 编程技能，熟练操作excel、python、PPT等工具；
3、主导或参与过核心数据体系建设，具备一定的产品思维，有0-1业务数分业务加分；
4、数据敏感度强，能够快速熟悉产品功能及业务数据，了解各数据逻辑关系，通过指标体系及数据报表的搭建，发现问题并快速需求解决方案；
5、沟通能力强，能够独立完成跨部门的资源沟通与协调工作。
JD拆解
1.负责小红书本地生活业务相关业务的数据提取、数据分析、商业洞察等工作。
关键词：本地生活（业务线） + 数据提取 + 数据分析 + 商业洞察
本地生活是一个业务线，根据我们的认知，基本是基于LBS的业务
用户产品上是：基于用户LBS定位的周边日常
商业产品上是：
周边的到店到家推荐（类似美团外卖、大众买券核销）这样的收入
周边相关的广告推荐（比如推广曝光周边的活动、定位的广告等）这样的收入
数据提取+数据分析+商业洞察
数据提取：虽然这个薪资看起来比较高，但跑SQL该干还得干
但也需要注意：问清楚数据需求占比是多少，别问面试官，多去用自己的渠道打听下
数据分析：因为这里后面提到了商业洞察，所以大概率这里的数据分析是指一些日常的周月报、活动分析、项目总结等
这里面就会涉及：核心指标建设、数据指标监控、指标波动归因、活动分析等
商业洞察：有了基础的指标监控，还需要一些进阶的数据挖掘
比如：内容的分发分析、用户的购买分析、广告的定价分析、优惠的发放分析
还有很多，均可以结合业务形态来罗列一些，可以从「人货场」的角度来拆
还有一种视角：用户 + 商品 + 商家（商家也可以是用户），中间由流量和营销链接起来
这里有个JD上的小技巧：当数据分析和商业洞察在一个JD里出现时，数据分析往往指日常的周月报，那种例行性的指标监控或者小的项目跟进总结；商业洞察才是指我们可以自由发挥探索的课题
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面试押题
1、如果我们要搭建XX业务的核心指标体系，如何搭建？
回答参考：课程-第11题：天猫双11大促效果如何复盘？需要搭建什么指标体系？
2、如果现在XX指标出现了波动，你会如何分析？
回答参考：课程-第2题：视频的卡顿率从5%上涨到5.5%，如何分析该问题？
3、如果想要基于用户的历史行为给用户推荐相关的本地生活内容，你会如何构建数据策略？
回答参考：课程-第5题：看完某个小说后会推荐别的小说给用户，如何构建推荐策略
4、如何通过当前用户的历史行为，发现用户对本地生活相关的内容偏好？
回答参考：课程-第13题：如何通过用户行为，发现当下用户在零售上的购买需求？
5、如果现在想要优化用户的产品路径，你会如何分析？
回答参考：课程-第24题：做过路径分析吗？你觉得路径分析应该重视老用户还是新用户？
其他的考察点，还可以是
从内容推荐上的考察，比如是否要流量加权
从用户生命周期上的考察，比如如何引导用户活跃
从AB实验上的考察，比如常见的AB实验流程
从运营效果上的考察，比如常见的活动分析
剩余内容及面试准备事项，获取方式见文末！
整体内容
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每篇面试真题拆解，你将获取以下内容：
1️⃣【基础部分】：考点拆解 + 回答思路 + 参考回答 + 此类问题解法总结 + 类似问题
2️⃣【进阶部分】：回答避坑 + 如何引导追问 + 追问应对 + 考查知识总结 + 落地应用 + 多维视角回答
