挫折中成长——数据分析师面经

在这个蠢蠢欲动的时候，一个从业 2400 天的分析师小前辈，来给大家介绍一下数据分析师岗位的面（cuo）试（zhe）经（gu）验（shi）。

跳槽前大家总是踌躇满志、兴奋且焦虑，也是最爱看书的时候！为了心中的小目标，我们到底该准备些什么？

第一点一句话介绍求职优势。在简历的开头一定要用一句话介绍自己的求职优势，突出重点，在简历筛选环节脱颖而出。如 “2 年用户增长数据分析经验”，“0-1 搭建增长指标体系、监控框架”，“熟悉用户增长分析模型构建方法”。

第二点经验介绍，说 “做了什么事？为什么做？结果是什么？”。有些同学会觉得是不是少了“怎么做？”，答案是否定的。简历中的每项内容不宜过长，不要赘述过多细节，给面试官留出提问点，在问答环节着重介绍实现方法即可。

第三点项目介绍，包含项目背景、承担角色、通过哪些手段达成了怎样的结果。选择的项目切记是自己贡献度高的、有显著成果的，而不是曾参与过的最大的项目。有的同学会描述出一个优秀的项目，那么面试官一定会问哪些工作是你做的？对项目的贡献度有多少？如果参与不够深入、贡献度低，亦或是夸大被发现，项目介绍就由加分项变为了减分项。

有些工作经验不长的同学，可能真的没有很合适的项目经验放在简历里，那就不写项目介绍，把重点放在经验介绍中。

在简历写完以后，我们一定要花更多的时间去梳理，针对自己简历的内容和面试官可能的提问，写出面试 Q&A。有的同学会觉得这都是我做过的事情，自己写的简历有必要花这个时间来准备吗？

曾经年少轻狂的我也这么认为，结果被面试官问的面红耳赤、哑口无言。我曾经的自信源于初入职场求职的顺利，让我轻视了面试的难度，但是没有人可以永远靠运气前行！

自我介绍不宜过长。1-2 分钟简短清晰的介绍一下自己的工作经历，突出自己擅长的内容和工作亮点！自我介绍其实多半是，面试官事前没有时间仔细看你的简历，他在你自我介绍的时间里熟悉简历并寻找提问点。

我曾经面试过一个小哥哥，他侃侃而谈，自我介绍了足足 20 分钟一度让我插不进话。那么结果就是：自我介绍后半程我已经没有耐心听下去！并且给我很充分的时间研究他的简历，找漏洞！…… 

遇到这种情况，有一些面试官为了节约时间也可能会打断你，被打断思路，可能更加紧张，进而影响到后面的发挥。无论哪种情况，结果都是负向。

简历内容及背后的数据、逻辑要烂熟于心！简历中出现数字指标是一个加分项，量化评估更为直观，这也通常是面试官简历深挖的突破口。这个结果是怎么达成的？做了哪些分析？哪些实验？参数为什么是 1 不是 2 ？从 20% 增长到 50% 你们都经历了哪些过程，20%-25%-50% 还是 20%-35%-50% ？…… 这就要求面试者对于简历里面的每一个字背后的数据、逻辑、方法、历程想的清清楚楚，记得明明白白才能应对得当。

切记，当你想不起来的时候，要回答说 “可不可以给我 1 分钟回忆一下？”，一定不要急着脱口而出一个错的离谱的答案；另外，不知道就回答不知道，不诚实比不会更减分！

分析师面试中，通常会考几道 SQL 题和概率题，来考验大家的专业素养，大家可以去知乎、CSDN、B站多找些面试题来刷，准备的越充分，结果就会越好。这里我就只给大家介绍几个高频的考点。

1）SQL 题考点：join 系列的关联问题、case when 相关问题、窗口函数相关问题（重点中挂点）；

2）概率题考点：期望题、条件概率（重点中挂点）、贝叶斯公式（重点中挂点）。

附：

1）SQL 面试必会 50 题

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43289968

2）若干概率面试题

https://blog.csdn.net/dengm155/article/details/52658836

业务问题往往也是很多同学比较害怕的部分，建议大家在面试的时候，准备一支笔一张纸，面试官在描述问题时我们可以记下来，以防听不清记不全。同样我们可以请面试官给我们时间思考，想清楚后再作答，不要慌乱作答。面试中可能想的不够全，没关系面试官只是想考察思路是否清晰正确。

如题：日活注册量下降 10% 该如何分析？

• 是不是行业规律？

• 如不是，继续拆分问题。

• 时间维度：什么时候下降？

• 新用户/老用户问题：

• 新用户：哪些渠道？

• 老用户：长期用户、短期用户没有需求还是哪里体验不好？

• 衡量如何改善成本和效果。
  

• 最后定位问题给出解决方案。

我经历过很多次面试，也面试过一些分析师同学；摔过跤，也挖过坑看别人摔进去。失败不可怕，挫折也不可怕，可怕的是缘木求鱼或者志大才疏。无论能否通过面试，面试过程中能够获得成长、明确差距、找到方向，这就是成功！通过知识、经验的沉淀最终一定会找到适合自己的职位！