資料分析師面試需要準備什麼

1.簡歷

大家都知道面試一定要帶簡歷，那麼怎樣才能寫出讓面試官滿意的簡歷呢？ 在這裡，我們建議您嘗試星級法則，它可以突出您在資料分析專案中的成就。

另外，簡歷一定要結合招聘要求來製作，與招聘要求的匹配程度越高，HR就越容易找到，不要偷懶，用簡歷贏天下。

2.交貨

最好不要通過海路提交簡歷。 如果你喜歡一家公司，你可以選擇多平台交付。

3.採訪

最後，是時候進行最關鍵的部分了。 介紹你一般接觸過的專案的好處是，面試官根據你的介紹有提問的餘地，如果你說得太詳細，面試官可能會問一些深入的問題，如果你回答不上來，會很尷尬。

資料分析面試中會有技術問題，Excel+SQL+Python R這些工具是必需的，我們必須詳細掌握這些工具的理論和實踐。 資料分析的目的是促進企業的業務增長，大家也應該對公司的業務方面有更多的了解。

關於資料分析師面試要準備什麼，青騰就在這裡和大家分享一下。 如果你對大資料工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能對你有所幫助。 如果你想了解更多關於資料分析師和大資料工程師的技能和資料，你可以點選本站的其他文章來學習。

什麼是資料分析師證書？

Hello 主要根據您正在設計的業務而有所不同。 以下是其他人的工作經驗分享。

我於18年7月畢業，獲得應用統計學學士學位。 我的第乙份工作是在南京一家央企做資料分析師，主要業務是做一些公安定製的資料分析。 找這份工作的時候，我的情況大概是這樣的，我研究生入學考試不及格，沒有像樣的實習經歷，我自己學了一點機器學習課程，工作的城市是南京。

那時候，我在數學和概率論方面有紮實的基礎，但缺乏實際工作經驗，所以沒有太多的選擇機會。 此外，我對職業規劃沒有概念，也沒有過多考慮找乙份看似合適的資料分析師工作。 在我正式加入公司之前，我開始閱讀一些關於機器學習和資料分析的課程，包括西瓜書和統計學習方法。

第乙份工作，出差很多，一入公司就被派去甲方工地獨自完成專案，壓力真的很大。 然後我開始在工作之餘努力學習，當時的職業目標是演算法工程師，因為我覺得我數學好，賺了很多錢。 於是我開始根據演算法工程師的技能需求瘋狂學習。

我讀過的課程大概是Python、計算機網路、機器學習、資料結構、大資料、自然語言處理，當然不是每一門都非常深入。 在此期間，我還參加了天池和卡格爾的一些資料科學競賽，主要是為了學習如何建模。 但是，由於工作中可以使用的數量有限，更重要的是沒有專業的團隊來領導它。

因為這份工作基本上都是呆在客戶現場，只有一兩個同事，工作中遇到的所有問題和成長都要靠自己不斷學習，總體上還是沒有成長。 考慮到這個行業的障礙和我未來的發展，我決定進入網際網絡金融行業，於是我在2019年9月底辭職，去了魔都上海。

資料分析有什麼用？

收集、計算資料並將其提供給企業中的其他部門。

資料分析的用途是什麼？

從工作流的角度來看，通常至少要進行 5 種型別的分析：

工作開始前的計畫分析：分析工作開始前值得做的事情**型別分析：**當前趨勢，預期效果監測分析工作：

監測指標走勢，找出問題原因：分析問題原因，復盤分析後找到對策：積累經驗，總結教訓。

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那麼什麼是資料分析呢？

資料分析大致分為 3 個步驟：

1：獲取資料。 通過埋點獲取使用者行為資料，通過資料同步開放內部系統資料。 以及構建資料倉儲來儲存資料。

2：計算資料。 根據分析要求，提取所需資料，計算資料，製作表格。

3：解釋資料。 解釋資料的含義，並為業務得出一些有用的結論。

那麼資料分析師主要做以上三件事嗎？

這還不是全部，這在不同的公司是不同的。 如果公司規模大，資料的獲取往往是由資料開發團隊完成的，他們的職位通常是“資料開發工程師”或“大資料工程師”。 解釋資料就是編寫自己的PPT進行解釋，留給“資料分析師”，這實際上是計算資料中間的乙個步驟。

有些公司（一般是做電商的），資料直接從**、天貓、亞馬遜等平台匯出，然後根據這些資料進行分析。 在一些公司（一般是傳統企業）中，資料直接用在大型BI產品中，然後大家基於BI產品匯出資料分析，有些公司規模很小，所以直接做從資料埋地到資料倉儲再到資料提取的所有事情。

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1. 如何理解過擬合？

過擬合和欠擬合一樣，是資料探勘的乙個基本概念。 過度擬合是指資料訓練得太好，在實際測試環境中可能會發生錯誤，因此適當的修剪對於資料探勘演算法也很重要。

欠擬合意味著機器學習不夠充分，資料樣本太小，機器無法形成自我意識。

2. 為什麼樸素貝葉斯是“幼稚的”？

樸素貝葉斯是一種簡單但極其強大的建模演算法。 它之所以被稱為樸素貝葉斯，是因為它假設每個輸入變數都是獨立的。 這是乙個艱難的假設，也不一定是真的，但該技術對於絕大多數複雜問題仍然非常有效。

3. 支援向量機最重要的思想是什麼？

SVM計算的過程是幫助我們找到超平面的過程，它有乙個核心概念，叫做分類區間。 SVM 的目標是找到所有分類區間中最大的值的超平面。

從數學上講，這是乙個凸優化問題。 同樣，我們根據資料是否線性將 SVM 分為硬間隔 SVM、軟間隔 SVM 和非線性 SVM。

4. k-means演算法和knn演算法有什麼區別？

首先，這兩種演算法解決了資料探勘中的兩類問題。 K-means 是聚類演算法，KN 是分類演算法。 其次，這兩種演算法是兩種不同的學習方式。

K-means是無監督學習，即我們不需要事先給出分類標籤，而KNN是監督學習，它要求我們給訓練資料乙個分類標籤。 最後，k 值的含義不同。 k-means 中的 k 值表示 k 類。

knn 中的 k 值表示 k 個最近鄰。

1.公司福利。

公司的很多誠意不僅體現在工資上，還體現在實實在在的經濟效益上。 包括商業保險、餐補、公積金比例，這些都是真金白銀。

2.明確加班情況。

不要直接問這個問題，但一定要問。 我的一般做法是在提出薪資預期後，要求HR在當前預期下酌情增加加班時間。

這樣一來，他基本上可以設定乙個更現實的加班時間。

3.績效評價標準。

這也是真正與自身利益有關的事情。 企業有沒有KPI，有沒有OKR，如何管理，都在個人績效考核中實現。

很多打工的人不知道目標管理的方式，但讓我告訴你，目標管理計畫的差異直接影響你工作的舒適度。 例如，如果乙個資料分析師從需要多少的角度來評估績效，那麼他就是乙個接受數字的職位，不承擔分析的功能。

匯報關係會影響你在公司的地位，你有導師嗎，你直接向領導匯報嗎，誰給你績效？ 誰是你的領導者的領導者，它在整個組織結構中是怎樣的？

大公司的組織非常複雜，如果你不問這種關係，你最終可能會在乙個小部門做家務。

4.直接領導者的價值觀。

我向他詢問了他對資料分析的理解以及他對組織未來的計畫。 和招賤我的目的，以及對職能的了解，進行了深入的交流。

這樣我就可以確認這個人可以與之合作，而不是像其他公司面試那樣。