共享手册|看了这篇，再也不怕数据分析师面试了

被人面试过，也面试过别人。从面试开始到结束的3个阶段详细聊聊面试中常见的问题以及如何回答准备。这3个阶段分别是：

第1阶段：面试开始，逃不掉的自我介绍

第2阶段：考察能力的技术问题

第3阶段：面试结束时的问题

最后，我们聊聊面试当天要注意什么，以及面试失败以后怎么办

一、数据分析师面试——逃不掉的自我介绍

首先，面试的开头就是自我介绍。通常面试官也会根据你的自我介绍来展开问后面的问题。比如你在自我介绍种说了一个项目，那面试官就问这个项目的细节，比如你用了什么技术，如何实现某个功能的等等。通过项目的细节来考察你某个方面的能力，因此，自我介绍非常重要。

如果你实在不知道如何准备自我介绍，可以按下面模板准备：

1)我是谁：一句话说清楚你哪年在哪里获得什么学位。

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。

注意这里自我介绍不要展开了说项目，而是从总体上介绍项目，这样做的好处是，留有余地，让面试官后面能根据你的描述展开问你这些项目的细节。不然，如果你连细节都说了，后面面试官都不知道该问你啥了，这就叫做留有余地。

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。

二、数据分析师面试——考察技术能力的问题

虽然各个数据分析师要做的事情不同，但是数据分析师最重要的3个能力却是通用的。面试过程一般会根据这3个能力来提问：

1)数据分析工具

2)理论知识

3)业务逻辑

下面分别谈下这3个能力要掌握哪些知识。

1、数据分析师面试——工具

常用的数据分析工具有Excel+SQL+Python/R，有的公司要求会一种就可以，有的要求都会，所以根据你应聘职位的不同自由选择学习就可以。

1)Excel

需要掌握的核心技能有：

常用函数的使用，基础图表的制作，数据透视表，vlookup

2)SQL

公司的内部数据存储在数据库中，作为数据分析师要能够从数据库中获取数据并进行分析。

需要掌握的核心技能有：

会利用SQL操作开源数据库mysql进行增加、删除、查询、修改

存储过程

数据库的分组、聚合、排序

最常见的考SQL的方法给你一个虚拟的数据库表结构，然后让你按给出的条件查询出数据，并用手写的形式写出在纸上。所以面试前把常用的语句记清楚就行了。 可以买一本《SQL必知必会》放在手边，随时翻看。

3)编程语言Python或者R

一般情况下，这两种语言会一种就够了。如果是学习Python的话，需要掌握的核心技能：

Python基本语法、基本数据类型、常用的数据结构、条件和循环、函数、模块

Python数据分析的包(numpy, pandas, matplotlib)

能够用python操作结构化数据，进行数据清洗，数据抽取，数据可视化等

使用python操作数据库

一般不会在代码上问得太细，毕竟写工作的时候不会的就用搜索引擎搜呗，面试官重要的想知道你究竟有没有用过这个技能。

2、数据分析师面试——理论知识

1)统计概率

这是数据分析必须要学的，不然很多统计指标看不懂，统计方法也不了解，怎么做数据分析呢?

需要掌握的核心技能有：

描述性统计(平均值，标准差，中位数)

概率(独立事件，相关事件，期望，包括贝叶斯)

概率分布(离散概率分布，连续概率分布)

统计推断(抽样，置信区间，假设检验)

例如面试官可能会这样问：置信区间 (Confidence Interval) 是更怕I型错误还是II型错误?如果还不会，可以在我在知乎live的统计概率思维系列课程即可。

2)机器学习(加分项)

机器学习这一块其实应该算是数据分析岗位的加分项，不一定是必须的，要看具体岗位。

需要掌握的机器学习算法：

分类算法：逻辑回归，贝叶斯、决策树、随机森林

回归算法：线性回归

聚类算法：K-means

需要掌握的核心技能：

特征工程

模型评价

交叉检验(用已有的数据监测算法的预测力)

能够熟悉常见算法的基本原理、了解各类算法的优缺点和使用场景即可，如果是学到Python，要会使用Python的机器学习sklearn包应用这些算法解决具体的问题。这方面多做几个kaggle项目可以解决：Kaggle如何入门?

3、数据分析师面试——业务逻辑

主要包括业务指标和数据分析报告2块内容的掌握。

1)业务指标

数据分析师每天要关注大量数据指标，而数据指标又与具体的领域业务相关，掌握常用的数据指标可以灵活应对面试中提出的业务问题。

比如面对新的数据需求，能否将它拆分成具体的指标进行计算? 各个指标如何衡量，比如app的转换率，是点击算转化还是注册了算转化还是购买产品后算转化?

需要掌握的核心技能：

某一领域的知识概要(只需要大致了解)

数据分析思维：漏斗思维，分类思维，平衡思维，A/B test等

相关性和因果关系的区别， 通过案例可以分析出来

如何习得这方面能力呢?

掌握常用的数据分析指标体系，可以看《增长黑客》。这个话题比较长，我后面会专门写一篇文章聊聊具体数据的分类，常用的指标体系，以及如何通过一个项目来熟练应用并向面试官展示你有这方面能力。

2)如何做数据分析报告?

数据分析的最终产出是一份份报告，可能是PPT，也可能是PDF等，或者使用python的notebook来生成。

上面每个技能的熟练程度划分为5个等级，依次分别是：

了解基本概念

了解基本概念/会简单操作

熟悉基本概念/熟练操作

精通逻辑论证/能改进优化

对于找数据分析师实习或者初级数据分析师的工作来说，上面这几个知识大多只需要掌握到第2个等级就可以了。

三、数据分析师面试——面试结束时的问题

问完上面的技术问题，到了面试快结束的环节，面试官通常会问：你有什么问公司的?

这时候绝对不要问工资、五险一金和年假制度(这种是面试通过后，到了HR阶段有的是机会私下问HR)。你可以提前准备这样几个问题，比如：

我会和谁一起工作?

如果我遇到问题，我可以通过哪些方式获得指导?

公司希望我在三个月左右能达到什么水平?

在我以前，公司里最优秀的新人是什么样的?

以上就是有关于数据分析师面试的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。