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作為一名在數據行業摸爬滾打了十余年的老人，我面試過很多人，也參加過一些面試。所以在數據分析求職這塊，我還算是有些經驗，了解業內的用人需求情況。不過之前只零零散散地回答過一些相關的問題，這次趕上金九銀十的招聘季，我就系統地整理了一套數據分析求職指南。

下面我會從以上三個方面來聊聊在求職數據分析崗位時應如何準備，以及數分面試時的常見套路，希望能給大家一些幫助。

數據崗位的簡歷怎么寫?

數據崗的簡歷主要分為以下幾個模塊：

1、基本信息

挑重點信息寫，用正式的照片，花點錢去拍個最美證件照不虧，千萬別整個自拍就往簡歷上放;學歷方面，一定要實打實地寫，可以把最高學歷放第一位，但別刻意隱藏弱勢學歷。我見過有些專升本、或者碩士學歷的候選人可能覺得自己第一學歷沒有優勢，就沒寫，這樣一不誠實，二給人不自信的印象。這種情況就算面試過了，HR在發offer環節或者入職審核環節都會嚴格審查，發現之后很可能就會淘汰。

2、技能

作為數據分析師，大家多少都會一些工具，但每個公司重點要求的分析工具和能力不一樣，比如很多國企喜歡用FineBI，外企則喜歡用Tableau，再比如業務方向的分析師會SQL、BI、基礎的Python就可以，但技術方向的得會機器學習模型，所以在寫技能時，一定要根據你投遞的公司崗位要求來寫，崗位要求里提到的往前放。

這里多說一句，除非水平確實強，有證書，否則不要隨便在簡歷里寫“精通”二字，不知道其他面試官會不會這樣，反正我看到精通二字的時候，就喜歡重點考察，在我看來，大部分面試者給我的回答反饋，達不到我認為的精通水平。推薦按照水平寫掌握、熟悉、了解會比較安全。

3、工作經驗

崗位對口的：

數據崗位的細分方向很多，工作經驗首先要往你投遞崗位的要求上去靠，需要體現出自己所做的職責范圍、工作內容以及在職期間取得的工作成果，盡量使用總結性的語言，重要和細節的項目內容，可以放到項目經驗里進行重點描述。

建議使用STAR法則進行描述，情境(situation)、任務(task)、行動(action)、結果(result)，劃重點：工作成果能量化就量化！

崗位不對口的：

盡量挖掘你之前的崗位中利用數據、分析數據的內容，或者能夠體現你分析思維和邏輯思維的內容。

比如運營轉數分，可以重點強調一下你從事運營崗位時，怎么通過分析、通過了哪些分析手段最后促成了運營目標的達成。

這里也分享一下大廠數據分析師趙小洛曾經總結過的一份正反面示范，寫得很不錯，給大家進行參考：

錯誤示范：x

負責分析指標異常的原因，多維度拆解，并反饋給業務方;

寫了xx個底層hive表，搭建了xx個數據可視化看版;

分析xx數據，得出xx策略。

正確示范：√

核心指標異動分析：(行動)對每日核心數據進行監測分析，在平日核心數據的異常波動的專項分析中提煉出可沉淀的(效率提升)固化分析框架，搭建智能數據監控體系，(結果)大幅降低了異常問題定位的時間成本，及時了解指標異動原因，并反饋推動，提升信息獲取效率;

專項策略輸出：(目標)以用戶拉新和促活為目標，深度參與業務策略設計。(分析方法)基于多元線性回歸、用戶行為漏斗分析、決策樹等建模分析方法，拆分量化用戶各行為價值，挖掘促進用戶價值的關鍵行為，尋找業務提升潛力。(結果)并輸出業務洞察，協同產品、運營和技術團隊設計業務策略并推動落地，達成了xx。

4、項目經歷

簡歷中放2-3個重點項目經歷為佳，盡可能是你主導或者主要參與的，時間跨度長、涉及人員部門多、能夠充分體現你各項能力的項目，比如常見的有指標體系搭建項目、xx專題分析項目，寫項目經歷的時候要注意以下4點：

• 項目描述不是說廢話，而是用簡短的幾句話證明你有某方面的能力。依舊可以遵循上方的STAR原則，比如通過XXX方法、解決了XXX問題，獲得了XXX樣的效果;或者為了xx目標，通過分析xx，搭建了xx，優化提升了某指標的xx%
• 適當的給面試你的人挖坑。簡歷的核心作用是“爭取到面試機會”，不要把自己的底牌都放在簡歷里，適當的挖坑，引導面試官問你擅長的問題。重點展示項目的成果數據，但是具體是如何做的，等到面試時再詳細說。
• 如果有能夠脫敏對外的項目成果，最好能放到簡歷里。比如你做過分析報告、可視化看板，可以脫敏整理成鏈接放到簡歷中，搞數據的一看是藍色還有下劃線，就默認知道是超鏈接，證明你確實做了，而不是糊弄他。
• 不要去抄襲別人的項目或者編項目!我們面試官問點細節的內容就有可能露餡，當然如果你真能糊弄過去，也是你的本事。

3個注意的點：

• 以上模塊，除了基本信息，其他都可以調換順序，機靈點，把自己最有優勢的地方放在最顯眼的地方，優點和工作產出，該加粗就加粗;
• 數據崗的簡歷和其他崗位簡歷結構差不多，直接套用網上的模板進行編輯即可，我本人喜歡簡潔的的簡歷，能清楚看到各個模塊的內容;
• 作為數據從業者，寫簡歷一定要嚴謹，我在看簡歷時，如果看到錯別字，這位候選人我直接不予考慮。

數據分析的面試會問哪些問題?

在數據分析師崗位的面試中，面試的問題一般來說可以分為五個方面：常規面試問題、分析工具問題、分析思維問題、學習能力問題和案例驗證問題。

1、常規面試問題

一般就是針對簡歷上的信息問一問，個人的基本情況，對崗位的認知，項目經歷陳述等等。在回答項目經歷相關的問題時，一定要回答到點子上，很多應聘者的簡歷中寫了各種各樣的項目經歷，但面試官一問，發現說的東西和數據分析相關的內容很少，基本是在數據統計、數據整理、數據表格的輸出這樣一個階段。

以前有個應聘者在項目經歷里寫了這樣一句話：“負責項目整個過程的數據分析并定期輸出分析報告”，當時我就根據這句問他“你能詳細闡述下你的分析報告中包括哪些內容嗎，你的報告有脫敏版本可以給我看的嗎?”結果發現他所謂的分析報告，其實就是基本的數據統計和數據堆積，連發現問題和導致原因都沒有達到。

從面試官的角度，我問這個問題首先是想看看他的這個“分析報告”屬于哪個層次，真實性有多少，其次也是想給他一個展示能力的機會。所以，面試當中有成果的展示是最具說服力的。

2、分析工具問題

面試數據分析崗位，工具的考察肯定是少不了的，以Excel為例，如果你重點寫了Excel，那面試官就可能會問“常用的函數”、你用過最復雜的函數嵌套解決什么問題”、切片器、超級透視表等等問題，幾個問題下來，基本就能知道你的Excel能力在哪個水平。

并且也不排除現場讓你操作工具的情況，有次我隔壁部門招一位BI分析師，需要熟練使用FineBI，正式面試前就進行了一場筆試，現場給了一份數據，讓候選人在一個小時內基于這份數據用FineBI做一份數據看板。最后面試時會根據你做的東西考察你的工具操作、數據處理、分析思路等能力。

3、分析思維問題

分析思維考察，同樣是數據分析師的必備，也是薪水差異最主要的地方。思維考察，一般會貫穿整個面試過程，通過應聘者回答問題的思維條理性、完整性、清晰性等考察，當然也會拋出1-2個案例來，看看應聘者的應試能力。

比如指標異動問題：“x產品的x項指標下降了x%，你會怎么分析?”，或者一些常見的分析需求場景”某業務部門在上周結束了為期一周的大促，你會怎么進行評估?”

4、學習能力

這是是不論面試什么崗位都要具備的，一般面試官會問問應聘者在平時的工作過程中進行了哪些自我充電，主要考察的應聘者是不是擅長學習以及學習什么方面的知識。

5、案例驗證問題

除了上面的系列問題之外，部分企業還會有一個案例考察的環節。

對初級數據分析師，一般考察的是excel工具知識，包括函數、透視表、圖表、基礎的數據分析解讀等，主要考察應聘者的抗壓能力、數據敏感度、是否仔細等。

對有經驗的數據分析師，一般考察重點會放在分析思維方面，會給一些實際的案例題，比如評估一個某個產品的市場規模，演練一下一個項目的看能不能達到盈利，你的切入框架是什么樣子的?

如果應聘者沒有策略性偏向或者熟練的分析思維，一般都達不到希望的要求。這個環節綜合考察應聘者的工具應用能力、分析思維能力、圖表制作能力、問題挖掘能力、可行性方案能力

作為面試官，我最關注什么?

1、硬技能

• 崗位介紹上我寫明需要掌握的技能，候選人必須要能熟練使用，雖然“我不太會，但我可以學”這種話聽起來確實很真誠，但是競爭是激烈的，我希望求職者進到公司后能快速進入到工作狀態，除非候選人有特別打動我的地方，能讓我愿意花時間去培養。
• 此外，統計學也是我特別看重的一個技能，我一直認為統計學是數據分析的基礎，假設檢驗、回歸分析等要了解，我面試也喜歡問點相關問題。
• 除了分析工具，PPT做的好在我這里也非常加分

2、軟實力

軟實力方面我重點會看以下幾點。

經驗對口

這是我第一考慮的。比如我的崗位要求里有搭建指標體系這一項，那么有過指標體系搭建經驗的候選人一定更有優勢;

業務思維

這里看中的是行業和業務理解。我老東家是干零售的，所以我當時在招聘分析師時會希望候選人有零售行業的工作經驗，起碼你要熟悉零售行業“人貨場”這套流程體系。

邏輯分析思維

當扔完一個問題后，我會重點關注候選人的反應，我更青睞接受完問題會思考30秒-1分鐘，在紙上簡單列好回答框架的人，這種候選人給出來的回答，通常不會太差;

溝通能力

這是數據分析師的重要能力之一，畢竟經常要跟業務人員溝通需求，所以溝通時自信大方、能合理堅持自己觀點，在我看來是很加分的行為。

以上，就是我這么些年的經驗總結，希望能夠幫到各位。