看了這篇，再也不怕數據分析面試了

被人面試過，也面試過別人。從面試開始到結束的3個階段詳細聊聊面試中常見的問題以及如何回答準備。這3個階段分別是：

第1階段：面試開始，逃不掉的自我介紹

第2階段：考察能力的技術問題

第3階段：面試結束時的問題

最後，我們聊聊面試當天要注意什麼，以及面試失敗以後怎麼辦

一、逃不掉的自我介紹

首先，面試的開頭就是自我介紹。通常面試官也會根據你的自我介紹來展開問後面的問題。比如你在自我介紹種說了一個項目，那面試官就問這個項目的細節，比如你用了什麼技術，如何實現某個功能的等等。通過項目的細節來考察你某個方面的能力，因此，自我介紹非常重要。

如果你實在不知道如何準備自我介紹，可以按下面模板準備：

1）我是誰：一句話說清楚你哪年在哪裡獲得什麼學位。

2）我做過什麼：按時間順序講下你認為做過的最好的1個或者2個項目。

簡單說下用了什麼技術，最後的成果是什麼。最好能有些量化的指標，比如達到了怎樣的效果等等。

注意這裡自我介紹不要展開了說項目，而是從總體上介紹項目，這樣做的好處是，留有餘地，讓面試官後面能根據你的描述展開問你這些項目的細節。不然，如果你連細節都說了，後面面試官都不知道該問你啥了，這就叫做留有餘地。

3）我想做什麼：在最後說下我希望能在貴公司繼續發揮我的xxx能力。

二、考察技術能力的問題

雖然各個數據分析師要做的事情不同，但是數據分析師最重要的3個能力卻是通用的。面試過程一般會根據這3個能力來提問：

1）數據分析工具

2）理論知識

3）業務邏輯

下面分別談下這3個能力要掌握哪些知識。

1. 工具

常用的數據分析工具有Excel+SQL+Python/R，有的公司要求會一種就可以，有的要求都會，所以根據你應聘職位的不同自由選擇學習就可以。

1）Excel

需要掌握的核心技能有：

常用函數的使用，基礎圖表的製作，數據透視表，vlookup

2）SQL

公司的內部數據存儲在資料庫中，作為數據分析師要能夠從資料庫中獲取數據並進行分析。

需要掌握的核心技能有：

• 會利用SQL操作開源資料庫mysql進行增加、刪除、查詢、修改
• 存儲過程
• 資料庫的分組、聚合、排序

最常見的考SQL的方法給你一個虛擬的資料庫表結構，然後讓你按給出的條件查詢出數據，並用手寫的形式寫出在紙上。所以面試前把常用的語句記清楚就行了。 可以買一本《SQL必知必會》放在手邊，隨時翻看。

3）編程語言Python或者R

一般情況下，這兩種語言會一種就夠了。如果是學習Python的話，需要掌握的核心技能：

• Python基本語法、基本數據類型、常用的數據結構、條件和循環、函數、模塊
• Python數據分析的包（numpy, pandas, matplotlib)
• 能夠用python操作結構化數據，進行數據清洗，數據抽取，數據可視化等
• 使用python操作資料庫

一般不會在代碼上問得太細，畢竟寫工作的時候不會的就用搜索引擎搜唄，面試官重要的想知道你究竟有沒有用過這個技能。

2.理論知識

1）統計概率

這是數據分析必須要學的，不然很多統計指標看不懂，統計方法也不了解，怎麼做數據分析呢？

需要掌握的核心技能有：

• 描述性統計（平均值，標準差，中位數）
• 概率（獨立事件，相關事件，期望，包括貝葉斯）
• 概率分布（離散概率分布，連續概率分布）
• 統計推斷（抽樣，置信區間，假設檢驗）

例如面試官可能會這樣問：置信區間 （Confidence Interval） 是更怕I型錯誤還是II型錯誤？如果還不會，可以在我在知乎live的統計概率思維繫列課程即可。

2）機器學習（加分項）

機器學習這一塊其實應該算是數據分析崗位的加分項，不一定是必須的，要看具體崗位。

需要掌握的機器學習演算法：

• 分類演算法：邏輯回歸，貝葉斯、決策樹、隨機森林
• 回歸演算法：線性回歸
• 聚類演算法：K-means

需要掌握的核心技能：

• 特徵工程
• 模型評價
• 交叉檢驗（用已有的數據監測演算法的預測力）

能夠熟悉常見演算法的基本原理、了解各類演算法的優缺點和使用場景即可，如果是學到Python，要會使用Python的機器學習sklearn包應用這些演算法解決具體的問題。這方面多做幾個kaggle項目可以解決：Kaggle如何入門？

3.業務邏輯

主要包括業務指標和數據分析報告2塊內容的掌握。

1）業務指標

數據分析師每天要關注大量數據指標，而數據指標又與具體的領域業務相關，掌握常用的數據指標可以靈活應對面試中提出的業務問題。

比如面對新的數據需求，能否將它拆分成具體的指標進行計算? 各個指標如何衡量，比如app的轉換率，是點擊算轉化還是註冊了算轉化還是購買產品後算轉化？

需要掌握的核心技能：

• 某一領域的知識概要(只需要大致了解)
• 數據分析思維：漏斗思維，分類思維，平衡思維，A/B test等
• 相關性和因果關係的區別， 通過案例可以分析出來

如何習得這方面能力呢？

掌握常用的數據分析指標體系，可以看《增長黑客》。這個話題比較長，我後面會專門寫一篇文章聊聊具體數據的分類，常用的指標體系，以及如何通過一個項目來熟練應用並向面試官展示你有這方面能力。

2）如何做數據分析報告？

數據分析的最終產出是一份份報告，可能是PPT，也可能是PDF等，或者使用python的notebook來生成。

上面每個技能的熟練程度劃分為5個等級，依次分別是：

1. 了解基本概念
2. 了解基本概念/會簡單操作
3. 熟悉基本概念/熟練操作
4. 精通邏輯論證/能改進優化

對於找數據分析師實習或者初級數據分析師的工作來說，上面這幾個知識大多只需要掌握到第2個等級就可以了。

三、面試結束時的問題

問完上面的技術問題，到了面試快結束的環節，面試官通常會問：你有什麼問公司的？

這時候絕對不要問工資、五險一金和年假制度（這種是面試通過後，到了HR階段有的是機會私下問HR）。你可以提前準備這樣幾個問題，比如：

我會和誰一起工作？

如果我遇到問題，我可以通過哪些方式獲得指導？

公司希望我在三個月左右能達到什麼水平？

在我以前，公司里最優秀的新人是什麼樣的？

四、最後，猴子我和你談談心

1.找工作什麼時機概率最大？

秋招（每年的10、11月份）和春招（每年的3、4月份），是各大企業招聘的黃金時期，在這個時候會湧現出大量的崗位需求，包括數據分析師。並且，由於需求的突然湧現，一般都會帶來一定程度的供不應求的狀態，企業也會根據需求的緊急程度來適當調整入職門檻。大部分互聯網公司都在這個階段完成招聘。

2.面試當天要注意什麼？

穿的正常就可以，不要太與眾不同。手機不要調成振動，一定要調整到無聲。坐下就拿出筆記本（能寫字的那種筆記本哦）。對面試官不要叫「某總」，張嘴就叫「老師」。

簡歷里不寫錯別字。面試時一直笑眯眯。

進入面試環節後，不要被對方牽著鼻子走，要多說你會的，你熟悉的，不會的就說沒做過。這是為什麼呢？因為面試的時間相對固定，你說的多了。面試官問的就少了。你暴露的幾率也就低了。

3.如果面試失敗怎麼辦？

1）第1種情況，簡歷製作太差

如果你是轉行到數據分析，是沒有項目經驗的，但是如果簡歷裡面也是一片空白，連面試的機會都沒有，這方面可以具體看我詳細寫的：轉行數據分析，如何寫簡歷通過的機會最大？

2）第2種情況，找錯職位了

市面上的職位雖然名稱都是「數據分析師」，但是要做的事情卻是大大的不一樣。面試失敗，可能是你應聘的職位並不是適合你的那個「數據分析師」。

比如之前有位社群會員是學到了入門階段，但是去應聘一家數據分析師，要求精通機器學習，那麼這種能力和職位不匹配，肯定是過不了面試的。這種情況你就要篩選出符合自己能力的職位，並看清楚職位的介紹，根據自己的能力來找到適合自己的工作。

所以，如果面試被拒也不要氣餒，有可能並不是你的原因，只是與崗位要求不匹配。

現在已經轉行成功的社群會員insight是這麼分享他找工作中犯的一個錯誤的：

收到面試通知時，沒有問HR在公司數據分析職位是做哪些工作或是用什麼分析工具。我投遞簡歷選擇的是拉勾網和BOSS直聘，前兩天很認真的投遞了簡歷，也收到了三家金融公司的面試，但一了解是讓做金融交易員的，瞬間心脆。

三天過去還有合適的公司，就有點心慌了，於是看到職位描述上有EXCEl和Mysql相關技能的，我都投了一份簡歷。沒有針對性，也是犯了效率不高的錯，這個錯誤等下說，重要的是收到面試通知時，沒有問清HR數據分析工作是用什麼分析工具或者主要是做什麼工作。

我去北京第一家公司面試的時候，就是奔著他們的職位描述去的，當時想就是自己要的工作，但去了之後，HR說他們公司只用EXCEL做數據分析，公司慢慢的會有數據團隊。

還有另外一家做大數據的公司，面試的時候出的是這樣的題目，問題1:tensorflow構建一個神經網路的步驟；問題2：試用scikit-learn實現一個簡單的線性回歸模型(這個記不太清了)，全都是諸如此類的問題。

所以說，如果提早的詢問下，就會減少不必要的麻煩，可以多面試幾家相符的公司。

3）第3種情況，面試失敗是中常態

記住，面試是個長期的過程，很可能你投遞簡歷很長時間沒有人聯繫你，突然有一天電話就來了。這時候考察的就是誰能堅持到最後，一邊積極等待投簡歷，一邊積極準備技術。

失敗的面試不代表你不行，而是你和公司不適合。這就好比談戀愛，雙方互相看對眼了才能雙宿雙飛。

動感單車健身公司飛輪運動（Flywheel Sports）的CEO歐哈根，她曾在30歲之前兩次被公司開除。所以幾次失敗，不要否定自己。學會擁抱失敗。你經歷的每件事情都會給你收穫，所以在經歷這些時不要壓力太大。而且人生不止一次機會。

如果面試失敗就去看《當幸福來敲門》，學會鼓勵自己。再不行，就多看看這些經過多次失敗，但是最後轉行成功的朋友。記住，你並不孤單。

4）第4情況，還沒準備好

如果到最後經過N多次面試，並且排除了前面幾種情況的可能，那麼你已經總結好了面試中哪些能力是自己沒有準備好的，那麼你後面就可以多花些時間在這些欠缺的地方花更多時間去彌補上。等準備好了，再去應聘。有時候，人生比的不是誰跑的更快，而是誰能跑到終點。因為，有很多人沒到終點，就放棄了。

同時，如果是轉行數據分析，因為沒有工作經驗被拒的話，也可以通過測試、運營、產品、等崗位曲線救國。

因為互聯網公司的測試崗位，空餘時間多，你可以有更多的時間來同時學習數據分析方面的知識，還賺取了互聯網工作的經驗。而運營、產品工作中要經常跟數據打交道，不僅能熟悉公司的業務，還能接觸到數據，後期合適的機會不管是進行內部轉崗到數據分析部門，還是再找數據分析的工作會比較有優勢。

最後，祝你成功。每個人生下來都是猴子，可有些人卻最終可以逆襲為悟空。所以每個人心中其實住了個大聖。齊天大聖是不會死的，他只是睡著了。有一天，你要是夠堅強，夠勇敢，就能駕馭它。

如果有什麼需要幫助的可以在留言區提問，我會儘力幫助到你。

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