分析师shopee新加坡

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用户137****1480 2026-01-04

用户137****1480

下面给你一个面向“分析师（Shopee 新加坡）”岗位的实用参考，帮助你理解岗位定位、必备能力、常见面试题型与回答要点，以及可直接练习的 SQL/分析题。内容聚焦新加坡市场的实际场景、数据口径和落地能力，便于你快速准备和落地工作。
一、岗位定位与核心职责（分析师，Shopee 新加坡）
- 主要职责
- 进行新加坡市场的全方位分析：市场规模、增长趋势、竞争格局、用户行为、品类结构、卖家生态。
- 监测和优化广告投放效果（ROAS、CPC、CVR、CAC），并给出投放结构和出价策略的改进方案。
- 追踪运营指标（GMV、订单数、客单价、毛利、退货率、物流时效等），并提出提升利润与用户体验的执行计划。
- 参与跨团队项目：市场进入/扩张、品类策略、促销活动评估、物流与售后优化。
- 输出可落地的分析报告、数据看板和可复现的分析流程。
- 关键指标（举例，具体以公司口径为准）
- 商业层面：GMV、订单数、客单价（AOV）、毛利、净利、Take Rate、ROAS、CAC、LTV。
- 广告与投放：广告花费、曝光、点击、CTR、CPC、CPM、广告收入、ROI。
- 用户与行为：活跃买家、留存、复购、购买频次、转化路径、支付方式。
- 运营与物流：运输时效、准时率、退货率、退货成本、支付/退款体验。
- 常见工作产出
- 区域/品类/广告策略的对比分析
- 数据看板与日/周/月度汇报
- 促销活动前后效果评估与增量分析
- 可执行的改进方案与落地计划
二、必备技能与加分项
- 数据与分析能力
- SQL：聚合、分组、窗口函数、子查询、CTE、连表与聚合运算。
- 数据建模与数据仓库理念：星型模型、事实表/维度表、数据血缘。
- 统计与实验设计基础：A/B 测试设计、因果推断、 uplift、假设检验。
- 工具与可视化
- 熟练使用 SQL 和 BI/数据可视化工具（Looker/Tableau/Power BI/Charting 等），以及数据分析与可复现性工具（Python、R、Excel）。
- 市场与商业敏感度
- 对新加坡市场和东南亚电子商务生态有基本认知，了解本地支付、物流、促销节奏与消费者行为差异。
- 语言与沟通
- 能用清晰的结构化方式向非技术同事解释分析结果，具备英文工作环境下的口头/书面沟通能力（视岗位要求而定）。
三、典型面试题型与回答框架
1) 行为题（STAR 框架）
- 题型示例：描述一次你通过数据推动业务改进的经历。
- 回答要点模板：
- Situation：背景与挑战
- Task：你的目标与职责
- Action：你采取的分析步骤、数据处理、模型/方法、与团队协作
- Result：量化的影响、上线时间、学习到的经验
- 小贴士：尽量给出可量化的结果（如提升 ROAS 15%、缩短分析到落地的周期等）。
2) 案例分析题（结构化解题）
- 题型示例：新加坡区域的促销活动是否带来真实增量销售？如何设计验证方案。
- 解题框架（6 步）
- 目标与关键指标：定义要提升的指标（如 GMV、新增买家、ROAS 等）及基线
- 数据需求：列出数据表与字段（FactSales、FactAdPerformance、DimDate、DimRegion、ExchangeRate 等）
- 指标定义与口径：增量与对比口径的明确
- 假设与验证：提出可能原因（广告投放质量、库存、支付转化、物流时效等），设计简单的检验方法
- 分析路径：需要的分析步骤、可用的 SQL/分析技术、需要的可视化
- 行动方案与落地：给出优先级清单、时间线与资源需求
- 输出要点：清晰的商业结论、可执行的改进点与风险点
3) 技术/数据题（SQL/分析思维）
- 题型示例1：最近 30 天新加坡区域广告 ROAS 前 5 的 Campaign
- 要点：跨日聚合、汇率处理、区域筛选、排序
- 题型示例2：新加坡区域的 GMV、订单数、AOV 的时序对比（最近 60 天 vs 上月）
- 要点：时间序列对比、同比/环比、信心区间
- 题型示例3：Top SKU 在新加坡区域的收入与毛利按月分布
- 要点：币种处理、毛利口径、时间维度切换
- 题型示例4：广告带来并非直接转化的转化路径分析（漏斗分析：曝光 -> 点击 -> 加购 -> 下单）
- 要点：漏斗阶段定义、转化率计算、区域维度分解
四、可直接练习的 SQL 题（模板与要点）
前提假设数据表：FactSales、FactAdPerformance、DimDate、DimRegion、DimProduct、DimCampaign、ExchangeRate
目标：以新加坡区域为主，包含币种换算（如 SGD 转 USD 的汇率字段 rate_to_usd）
1) 最近 30 天新加坡区域的广告 ROAS top 5 Campaign
SELECT c.campaign_name,
SUM(a.revenue_attributed_local * er.rate_to_usd) AS revenue_usd,
SUM(a.ad_spend_local * er.rate_to_usd) AS ad_spend_usd,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.revenue_attributed_local * er.rate_to_usd),
NULLIF(SUM(a.ad_spend_local * er.rate_to_usd), 0)) AS roas_usd
FROM FactAdPerformance a
JOIN DimCampaign c ON a.campaign_id = c.campaign_id
JOIN DimRegion r ON a.region_id = r.region_id
JOIN DimDate d ON a.date_key = d.date_key
JOIN ExchangeRate er ON er.date_key = d.date_key AND er.currency_code = a.currency_code
WHERE r.region_name = 'Singapore'
AND d.date BETWEEN CURRENT_DATE - INTERVAL '30 DAY' AND CURRENT_DATE
GROUP BY c.campaign_name
ORDER BY roas_usd DESC
LIMIT 5;
2) 新加坡区域最近 60 天的 GMV、订单数、AOV 的时序对比（环比/同比）
SELECT d.month_key, r.region_name,
SUM(s.revenue_local) AS gmv_local,
SUM(s.quantity) AS orders,
SAFE_DIVIDE(SUM(s.revenue_local), NULLIF(SUM(s.quantity), 0)) AS aov_local
FROM FactSales s
JOIN DimDate d ON s.date_key = d.date_key
JOIN DimRegion r ON s.region_id = r.region_id
WHERE r.region_name = 'Singapore'
AND d.date BETWEEN DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 60 DAY) AND CURDATE()
GROUP BY d.month_key, r.region_name
ORDER BY d.month_key;
3) Top SKU 在新加坡区域的收入（USD）与毛利（若有毛利字段）
SELECT p.sku, p.product_name, SUM(s.revenue_local * er.rate_to_usd) AS revenue_usd,
SUM((s.revenue_local - s.cost_local) * er.rate_to_usd) AS gross_profit_usd
FROM FactSales s
JOIN DimProduct p ON s.product_id = p.product_id
JOIN DimRegion r ON s.region_id = r.region_id
JOIN DimDate d ON s.date_key = d.date_key
JOIN ExchangeRate er ON er.date_key = d.date_key AND er.currency_code = s.currency_code
WHERE r.region_name = 'Singapore'
AND d.date BETWEEN CURDATE() - INTERVAL 90 DAY AND CURDATE()
GROUP BY p.product_id, p.sku, p.product_name
ORDER BY revenue_usd DESC
LIMIT 50;
4) 漏斗分析：曝光 → 点击 → 加购 → 下单（跨区域可用，示例以新加坡为主）
SELECT stage,
SUM(metric) AS total
FROM (
SELECT 'Impressions' AS stage, SUM(impressions) AS metric FROM FactAdPerformance ap JOIN DimRegion r ON ap.region_id = r.region_id WHERE r.region_name = 'Singapore'
UNION ALL
SELECT 'Clicks', SUM(clicks) FROM FactAdPerformance ap JOIN DimRegion r ON ap.region_id = r.region_id WHERE r.region_name = 'Singapore'
UNION ALL
SELECT 'AddToCart', SUM(add_to_cart) FROM FactAdPerformance ap JOIN DimRegion r ON ap.region_id = r.region_id WHERE r.region_name = 'Singapore'
UNION ALL
SELECT 'Purchases', SUM(orders) FROM FactAdPerformance ap JOIN DimRegion r ON ap.region_id = r.region_id WHERE r.region_name = 'Singapore'
) t
GROUP BY stage;
注：以上示例请按你们实际数据库方言调整函数名和字段名（如 SQLite、PostgreSQL、BigQuery、Snowflake 等差异）。
五、数据口径与落地模板
- 数据口径要点
- 统一币种与时区：SGD 与 USD 的换算按日汇率，将区域对比统一成 USD 或统一货币单位。
统一计量单位：价格、成本、毛利等字段口径要一致，确保跨区域对比可比。
- 可交付物模板
- 数据报告：针对新加坡市场的月度分析报告（市场规模、竞争格局、用户画像、品类结构、广告效果）
- 看板草案：区域级 KPI 看板（GMV、订单、ROAS、AOV、退货率、物流时效等），以及按品类/广告结构的分解视图
- 复用脚本：一个可重复执行的 SQL 集合，覆盖日常对比、月度/季度报告所需指标
六、求职/工作面试中的自我定位与沟通要点
- 如果你是应聘分析师岗位，强调以下能力与经历：
- 针对新加坡市场的实际分析案例（包括广告投放效果、用户画像、促销效果、品类结构的分析）
- 数据驱动的决策过程、可复现分析流程和可交付物（看板、报告、SQL 脚本）
- 跨团队协作经验（与市场、运营、广告、产品、物流等团队的对接）
- 语言与沟通：英语工作环境中的表达能力（必要时提供英文简短自述模板）
七、快速起步计划（2–4 周落地策略）
- 第 1 周：明确新加坡市场的关键 KPI、数据口径与可用数据源；整理个人相关项目经历，准备 2–3 个 STAR 风格的案例。
- 第 2 周：完成 3–4 道核心 SQL/分析题的练习；搭建一个小型的新加坡市场分析模板（数据口径、看板草案、输出模板）。
- 第 3–4 周：进行模拟演练（行为题+技术题+案例题），并产出一个针对新加坡市场的完整分析案例（1-2 页执行摘要 + 1 页数据看板草案）。
- 持续输出：每日复盘数据口径、SQL 代码和分析笔记，形成个人可复用的分析套件。
如果你愿意，我可以：
- 根据你现有的背景（学历、相关实习/项目、熟悉工具）定制一份“分析师（Shopee 新加坡）”的准备包，包含 5–7 道高概率面试题、STAR 与数据驱动版本的回答模板；
- 提供一个专门针对新加坡市场的案例题清单与完整解题框架，便于你在面试中快速演练；
- 给出一个 2–3 周的具体练习计划与可直接复现的 SQL/看板模板，帮助你在应聘时具备实战级准备。
告诉我你关心的具体方向（如偏向广告分析、用户洞察、品类策略、还是进入市场的可行性评估），以及你手头的数据源与工具栈（SQL 方言、BI 工具、是否有内部数据仓库等），我就能给出更贴合你需求的定制化方案和题目清单。

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