数据分析师面试要如何准备?

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面试的重要性不言而喻,有很多人学习了好几个月时间,最终就是和面试官的交流决定能否转行上岸。最近也有网友私聊我说,想聊一下数据分析师面试都面些啥,如何准备,一些常见问题如何回答,我面试准备过程整理总结下与大家分享。相信大家硬技能软件以及工具的学习都没有太大问题,除此之外,还需要关注软技能,这是数据分析的灵魂和价值所在。今天这篇主要是从软技能准备内容着手。

首先要明确一个定位,这里说的数据分析师不是技术类的数据分析师(更多的跟代码打交道,以及算法实现上的),而是更多是长在业务部门或者商业智能分析部门的分析师,我们可以称之为BA(business analytics)。既要有business sense,又要有简单的coding的技能辅助论证。具体的细分阶段可以参考网上流传的进阶要求对照下。

这是面试之前,最基本也是最重要的准备部分,尤其是对于跨行的朋友来说。关于简历的如何写,不做过多介绍,可以知乎上找一些。很多人是跨行的,说最大的痛点就是没有数据分析相关的工作经验,说这部分没法写。简历嘛本来就要包装美化下的,你可以仔细拆解一些自己的工作中与数据分析相关的,然后努力往上靠。这部分需要好好整理。

举个工厂质检员的例子:工厂生产洗衣液,需要设置一个密度来控制,设置多少是合适的呢,你利用别的类似产品的生产密度制作的正态分布线西格玛的范围,然后评估下设置的密度背后带来多少损耗降低,最终得到一个最优值,从而给老板提出改进建议。这是一个从自己工作中挖掘出来与数据分析结合的case。

所以在面试之前最好可以针对所投的这个行业做个简单的行业研究。比如说在线旅游OTA行业面试,你得知道行业的发展历史,盈利模式,上下游的产业链条是什么,目前市场上头部的企业是哪几家,各自的竞争优势是什么,未来趋势什么等等。这个主要是体现在资料收集的能力上,最快的方式就是找几篇行业分析报告的看看,扫扫盲。

比如易观,艾瑞咨询的报告,或者是一些咨询公司,券商的分析报告。还有个分析报告聚合的网址199it:

第2方面解决了大的层面的盲点,需要了解细分领域的常见分析场景,主要是为了应对面试官出的情景分析(case interview)题背景准备的。帮助你了解熟悉目前主要对应公司的商业模式。这个推荐阅读下《精益数据分析》,商业模式对应第7章-13章内容; 有时间的可以关注下这部分,数据分析指标对应第14章-20章(公司所处的阶段及其关注指标)。

如果对应工作的方向专注的是电商和零售这块的话,重点看下《数据化管理》这本书,重点可以看第2章-6章,对应常见的数据分析场景,相对来说比较接地气,对于面试有帮助。我有一次的面试中就用到了其中的杜邦分析法。

数据分析最重要的是分析和输出结论。好的逻辑性对于你的思考,沟通和表达非常重要,关于逻辑性这块基本功的训练,请参考经典的麦肯锡《金字塔原理》。主要是关注思考的逻辑和表达的逻辑,解决问题的逻辑这三部分。

其实在面试的过程中,由于面试紧张,可能在场景面试中,容易慌乱,给出来的一个分析,给面试官显得逻辑混乱,为了避免这样的场景出现,你需要准备几个常见的分析框架,到时到具体问题就可以套起来,显得较有逻辑。具体可以参考这本书《谁说菜鸟不会数据分析》,具体的例子这本书里有很详细的阐述,要多找几个case来练习这些框架,这样面试时才用的顺,否则弄巧成拙。

在面试场景中,大多时候处于被动的状态,只有自己经历的那部分,有可能是亮度吸引面试官的注意力。那么自己的经历有时口头说的可能不够有冲击力,大家有的话,可以带上自己的数据分析的作品,当面给面试官展示,这样可以更容易将面试官引向自己所熟悉的领域。当然最后要准备充分,考虑面试官可能问到的问题,别给自己挖坑。

举个例子,当时我是POWER BI制作了数据化的监控看板类似数据产品的项目,方便进行异常的监控。然后我在面试前把这段经历详细整理,包括设计逻辑,监控判断原理,以及最后的结果等,将作品彩色打印出来,面试时带上给面试官介绍。

以上主要是6个方面来进行面试的准备,关于分析方以及逻辑表达,建议是找几个case或者找人给你mock下;关于背景知识的准备,就需要自己花点时间搜集信息,这个相对来说难度不大,综合下来,通过几次面试的磨练,相信你会运用自如的。

关于文中提到的书籍电子版以及简历模板,可以关注公众号“数据氧气”,回复POWER BI即可获得,如果不想看电子版的,可以当当买纸质书。

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