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目前，数据分析行业大火，相信很多小伙伴都想去这一行业试试水。想要成功进入数据分析行业，就必须得通过数据分析面试，面试应该准备什么，怎么准备，各位小伙伴都知道吗? 简历 大家都知道面试一定要带简历，那么怎样才能制作出一份让面试官满意的简历呢。这里小编建议大家可以试试STAR法则，可以着重凸显出自己在数据分析项目中取得的成绩。 另外简历一定要结合招聘要求来制作，与招聘要求的匹配度越高才更容易被hr发现，不要偷懒，用一份简历打天下。 关于面试的流程 a) 电话/微信沟通的准备 不同的公司有不同的面试流程。对于大公司来说，因为每天要面的人很多，所以比较常见的一种情况就是，先安排候选人做一个电话或者微信语音的沟通。对于异地的候选人，这也是一种比较高效率的办法。 这一轮的面试其实是蛮有压力的。因为面对面的话，你可以根据面试官的反应来做出判断，比如表情神态和动作，了解对方的心理。不过语音沟通也有好处，就是相对来说比较利于面试者有一个放松的环境。 你也不要太放松。面试的时候要正儿八经坐在桌子面前。你不要觉得微信语音就可以躺在床上穿着背心裤衩就解决。为什么呢？因为人在躺着和坐着的时候，说话的感觉是有差别的。 想想看，你妈周末早上给你打电话：干嘛呢？你说我在吃早饭。你妈说别骗人，一听就躺在床上。对方听你说话的声音，是能感觉到你的状态的。而且你没有一个适度紧张的环境，很容易会东拉西扯，满嘴口头禅。 如何面对现场笔试 过了电话这一关，就要到现场了。统一的现场笔试这个在校招环节基本是标配，题目就跟学校里考试差不多。我说的是另一种笔试。什么呢？就是面试官给你一张纸或者白板，直接让你在上面写代码。这些题目往往是面试官自己挑选的，他自己比较有兴趣的东西。这个笔试不一定是在整个现场面试环节的第一步。也可能是最后一步。我想说的是大家要调整好心态。比如说如果一上来就是笔试，你一看好难，后面心态崩了就没法继续了。一般来说，如果你一上来就蒙圈，没有思路，你是可以跟考官讨论甚至求教的。这只是一整个流程中很小的环节。 通常考官不会特意限定你用什么编程语言。常见的选择应该就是SQL，R或者Python，这几种语言相对都比较简单些，而且有高度标准化的数据处理，分析方面的内容。我有一个发现，就是统计系学生在学校里基本只用一个东西，就是R； R当然很方便，在很多功能上也是独具特色的。但是我应该提醒的是，很多时候工作中用的是SQL+Python的组合，SQL用来做前期的数据处理，Python用来实现建模。很多学校也会教一点Python，但是很少教SQL，这个是很严重的问题。反映了工作与学校环境的重大差异。 当然，学校没教过也不要紧，因为SQL总体来说是比较容易学的。有一个小软件叫做SQLite，不需要很复杂的配置，直接就可以用。我建议大家在SQLite里面学习一下怎么写SQL，顺便说一下Python内置了这个工具。 一些复杂的工具，比如Oracle有一些独有的功能，但是在个人电脑上安装配置比较复杂,何况有的互联网公司里很可能不用Oracle,用的是Hive,这是一种开源的大数据平台。 怎样掌握合适的节奏感：多说或少说，何时提问？ 对于面试官的问题，你究竟是多说一点，还是少说呢？我的建议是，尽可能的言简意赅，不要蔓延太多。为什么呢？你要知道，如果你一上来就说很长，那么面试官很可能会走神的。适当的停顿有利于提醒面试官去理解你的表述。 面试官面试你之前，上一分钟可能还在会上跟人吵架，匆匆忙忙就来面试了，他自己心理上也需要有一个调整的过程，所以可能就会随便先问一个问题，找找状态。这个问题并不一定是他最关心的。 你要是罗哩罗嗦说一大堆，那就很尴尬了。有人也许会担心，如果说的太少，面试官不满意怎么办？这个你不用担心，如果面试官真的对这个问题感兴趣，他一定会打破沙锅问到底的。 他会接下来不断的考察这个问题的细节。所以你不要急于表现，而是要有一种收放自如的感觉。最理想的状态，是一种自然而言的交谈。而不是说，考官问一句，你答十分钟。他再问一句，你再答十分钟。那是审讯。 面试的本质是一个沟通的过程，你可以理解成某种意义的相亲。对方希望了解你，你也要了解对方。这是双向选择的过程。不要把自己放在特别被动的地位。你要有主动参与的意识，这一点是特别重要的。 所以有些时候，你要提问。比如，对方问了一个问题，你大概知道什么意思，但是不确定，那一定要敢于问。不要觉得提问就让自己减分。事实上，答非所问要严重得多。别人会觉得你理解能力有问题，他不会是觉得自己表达有问题，即使这个表达确实不清楚。还有一种地方很适合提问，当然这个不是每次都一定会遇到。那就是你意识到考官可能犯错的时候。 当然，这个有技巧的。你可以不要直接点出问题。你可以说，请问您的意思是不是这样？不要怕考官会尴尬，因为他也可能只是口误。或者说，他是有意识的误导你。凡是搞技术的人，都一定会犯错。要是他固执己见，听不进其他意见，你也不用硬去说服。毕竟这不是辩论。不过假如他是老板的话，你是不是要选择这份工作就得考虑考虑了。 三、基础知识考察 基础知识考察往往会和你的项目相结合，会考察你的项目中涉及的知识，所以对于项目中涉及到的知识要做到尽可能的熟悉，知其然知其所以然。除了项目中涉及的知识外，可能还会涉及一些其他数据分析师应掌握的基础知识，主要包括Excel、SQL、Python、统计学、数据挖掘、机器学习，这里后面我们有机会再去展开谈。 写在最后 大家在准备面试的时候，还要注意的一点是可以结合企业和岗位的特点去进行有针对性的准备，很多辅导的同学会问我能不能帮忙预测一下面试官会问什么，其实想要预测面试官的问题一般来说不太可能，但可以通过查看面经去推断企业比较侧重的考察点，比如有些企业比较侧重于基础知识的考察。 比如阿里巴巴，那么在面试这类公司的时候就可以把时间更多的花在知识准备上，又如果发现企业比较侧重思维的考察，那就多花点时间练下业务分析题。 文章来源：网络 版权归原作者所有 上文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，请权利人联系小编，我们将立即处理 |
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