【出国留学背景提升】年薪50W的数据分析师,当年是怎么准备面试的？

2020年09月24日14:46 来源：小站整理

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入门月薪8K以上，5年工作经验不会低于22K/月。成为team leader，主导一个项目后年薪50万+轻轻松松。这些数据分析大佬当年的入行面经，今天为你搞到手了!

1. 自我介绍

自我介绍大概1-2分钟的时间，包括：

1.1 我是谁

用一句话说清楚你哪年在哪里获得什么学位。

1.2 我做过什么

按时间顺序讲下你认为做过的最好的1个或者2个项目。简单说下用了什么技术，最后的成果是什么。最好能有些量化的指标，比如达到了怎样的效果等等。

1.3 我想做什么

在最后说下我希望能在贵公司继续发挥我的xxx能力。

2. 简历环节

接下来，面试官就要针对简历提问题了。

这里只想强调一点，你的简历一定要经得起推敲，什么是经得起推敲呢?就是理得清时间线，记得起经历细节。

比如：

你说你做了XX模型，将转化率提高了10%，能具体介绍一下当时的背景以及你如何用数据分析得出结论并最终推进落地的吗?

你说你擅长异常数据分析，拿举一个你分析异常数据的例子，是如何判断数据异常的。

3. 能力考察维度

与数据分析相关的工作有一个特质，就是对数字非常敏感，同时也要求对数据具有良好的思考能力。

在面试的时候，以下三个维度的能力会被重点考察。

3.1 理论知识

掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么相关问题一定会被问到。

比如：常用的数据挖掘算法都有哪些?EM 算法和 K-Means 算法的区别和相同之处有哪些等。

还有些分析师的工作还需要有一定的数学基础，比如概率论与数理统计，最优化原理等。这些知识在算法优化中会用到。

除此以外，一些数据工程师的工作更偏向于前期的数据预处理，比如 ETL 工程师。这个职位考察你对数据清洗、数据集成的能力。

所以根据职位要求的不同，有针对性的去准备研究很重要。

3.2 具体工具

想知道目标公司岗位采用哪些工具?看一眼JD基本就知道了。

如果你做的是和算法相关的工作，最好还是掌握一门语言，Python 语言最适合不过，还需要对 Python 的工具，比如 Numpy、Pandas、sklearn 有一定的了解。

数据 ETL 工程师还需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。

如果是数据可视化工作，需要掌握数据可视化工具，比如 Python 可视化，Tableau 等。

如果工作和数据采集相关，你也需要掌握数据采集工具，比如 Python 爬虫、八爪鱼。

3.3 业务能力

数据分析的本质是要对业务有帮助。因此数据分析有一个很重要的知识点就是用户画像。

用户画像是企业业务中用到比较多的场景，对于数据分析来说，就是对数据进行标签化，这种能力，比较抽象。

4. 你有什么要问我的吗?

一般问到这个问题，那就意味着本轮面试快要结束了，针对不同的面试官，至少要准备2个问题,千万不能说没有，面试官会以为你对公司意向度不高。

你可以直接领导：这个岗位的工作职责是什么?KPI是什么?这个团队有多少人,分别负责什么?

部门老大/数据负责人：咱们部门近期目标是什么?

这样会展示出你的好奇心与职业度，给面试官更好的印象。

以上就是数据分析的面试常见问题分析介绍，如果你也想成为一名数据分析师，或是在这方面提升自己的背景，那么上面提到的这些问题希望你能做好充分准备。

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