柳工數據分析面試

Ⅰ 數據分析有什麼可以拿來和面試官交談的項目，而且成功率較高

大致來說，有兩類項目，可以得到面試官的青睞：
1、具有權威性的項目
2、具有獨到見解的項目
這兩類項目，能夠充分展示出自己的能力和才華，肯定能受到面試官的青睞的！

Ⅱ 如何准備數據分析師面試

1. 理論知識(概率統計、概率分析等)

掌握與數據分析相關的演算法是演算法工程師必備的能力，如果你面試的是和演算法相關的工作，那麼面試官一定會問你和演算法相關的問題。比如常用的數據挖掘演算法都有哪些，EM 演算法和 K-Means 演算法的區別和相同之處有哪些等。

有些分析師的工作還需要有一定的數學基礎，比如概率論與數理統計，最優化原理等。這些知識在演算法優化中會用到。

除此以外，一些數據工程師的工作更偏向於前期的數據預處理，比如 ETL 工程師。這個職位考察你對數據清洗、數據集成的能力。雖然它們不是數據分析的“煉金”環節，卻在數據分析過程中佔了 80% 的時間。

2. 具體工具(sklearn、Python、Numpy、Pandas 等)

工程師一定需要掌握工具，你通常可以從 JD 中了解一家公司採用的工具有哪些。如果你做的是和演算法相關的工作，最好還是掌握一門語言，Python 語言最適合不過，還需要對 Python 的工具，比如 Numpy、Pandas、sklearn 有一定的了解。

數據 ETL 工程師還需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。

如果是數據可視化工作，需要掌握數據可視化工具，比如 Python 可視化，Tableau 等。

如果工作和數據採集相關，你也需要掌握數據採集工具，比如 Python 爬蟲、八爪魚。

3. 業務能力(數據思維)

數據分析的本質是要對業務有幫助。因此數據分析有一個很重要的知識點就是用戶畫像。

用戶畫像是企業業務中用到比較多的場景，對於數據分析來說，就是對數據進行標簽化，實際上這是一種抽象能力。

關於如何准備數據分析師面試，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅲ 數據分析師跳槽應該如何准備面試

一、自我介紹

自我介紹不能太繁瑣，能簡潔明了就簡潔明了，可以從以下三個方面進行介紹：

1)自我簡介：用一句話說明白自己的學歷專業年齡工作經歷等;

2)我會什麼：包括會用什麼工具，懂得什麼理論知識;

3)我做過什麼：介紹下項目的內容，通過什麼手段，達到了什麼成果。

自我介紹的重點是在最短的時間突出自己的項目經歷和技術水平，但也不用過於詳細，留給面試官問問題的空間。

二、了解一些面試官可能會問的技術問題

下面是一些大廠數據分析崗常見的面試問題，大家可以自查一下，有個心理預期，不要被問到的時候什麼也不知道。

技術類：

1、分組取topN(window function：row_number)

2、連續出現3次的數字(三表聯立)

3、分組求日活(某個國家的dau，groupby+aggregate function)

4、行轉列(max(case when))

業務類：

1、如果微信上線了近3天可見的功能，你怎麼評估這個效果(擴展：如何評估運營宣傳活動的效果。(觸達、用戶、用戶行為追蹤、促成活動、成本))。

2、不同會員制的探討。

3、日活，人均使用時長下降了你怎麼拆解分析。

4、直播收入下降了怎麼分析等等。

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Ⅳ 什麼很多的面試要求上，都要求人員掌握數據分析的技能

什麼是數據分析？數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。簡單來說，就是通過數據解決任何業務問題。

一個業務人員最重要的能力不是你會什麼技能，具備什麼知識，而是能解決問題，解決問題的前提是發現問題，數據分析恰好可以完成發現問題解決問題的使命。

在日益研究的招聘環境下，不管你是正要進入互聯網產品、運營等業務崗位的在校生，還是1-5 年經驗的運營、產品、營銷、新媒體等從業者，數據分析能力已經是用人單位對業務人員的重要考核點。

今年疫情影響下，相比傳統金融行業求職的一片哀嚎，技術類起薪確實比較香，根據2019年首屆數據科學理學碩士畢業生就業報告，畢業生平均薪資達到了27w，主要集中在互聯網、金融科技、量化領域。

隨著大數據技術逐漸滲透到各行各業，數據科學人才將迎來一波紅利。而對於本科非理工背景，又想在工作中將業務和技術結合起來的同學來說，數據分析(包含大數據類)無疑是不錯的選擇。

今天就給大家分享一下幾個熱門行業數據分析崗位的基本情況：

互聯網代表：阿里、騰訊、網路、京東、位元組跳動、拼多多、滴滴、美團、shopee（新加坡) 等

1）難度系數：☆☆☆☆☆

2）技能要求：

給大家看看騰訊的數據分析崗位要求

所需能力，主要是三點：

a.必須精通一門編程語言，Python/MATLAB/C++；

b.有金融數據分析的能力；

c. 熟練掌握統計模型及機器學習模型，懂原理、能調包實現，最好能建模

3）薪資水平

券商基金的薪資基本無上限，看個人績效拿獎金，底薪大多20w上下

事業單位代表：上交所技術、深交所金融科技、深圳市/區政府及其研究院

1）難度：不太好評估，身邊的樣本較少，技術難度可能低於互聯網，但是由於招聘名額也較少，所以實際競爭比其實不低，同時也會比較關注學歷背景

2）薪資水平：基本和公務員齊平，一線城市的公務員和事業單位待遇都不低，加班和失業的機會也比較少，可以說是性價比較高的一份工作，不說了，就兩個字，羨慕。

Ⅳ 2020年數據分析面試解答技巧:問答題

【導讀】眾所周知，隨著社會的發展，數據分析師成為了炙手可熱的熱門執業，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未來廣闊的發展前景。一般情況下用人單位會給問答題和動手題來檢測應聘者的真實實力，可以說面試筆試是非常重要的一個環節。它可以直接測驗你對數據分析具體理論的掌握程度和動手操作的能力。為此小編就以此為例和大家說說2020年數據分析面試解答技巧:問答題，希望對大家有所幫助。

問答題

1. 用一種編程語言，實現 1+2+3+4+5+…+100。

這道題考察的就是語言基礎，你可以用自己熟悉的語言完成這道題，比如 Python、Java、PHP、C++ 等。這里我用 Python 舉例：

sum = 0

for number in range(1,101):

sum = sum + number

print(sum)

2. 如何理解過擬合?

過擬合和欠擬合一樣，都是數據挖掘的基本概念。過擬合指的就是數據訓練得太好，在實際的測試環境中可能會產生錯誤，所以適當的剪枝對數據挖掘演算法來說也是很重要的。

欠擬合則是指機器學習得不充分，數據樣本太少，不足以讓機器形成自我認知。

3. 為什麼說樸素貝葉斯是「樸素」的?

樸素貝葉斯是一種簡單但極為強大的預測建模演算法。之所以稱為樸素貝葉斯，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強硬的假設，實際情況並不一定，但是這項技術對於絕大部分的復雜問題仍然非常有效。

4. SVM 最重要的思想是什麼?

SVM 計算的過程就是幫我們找到超平面的過程，它有個核心的概念叫：分類間隔。SVM
的目標就是找出所有分類間隔中最大的那個值對應的超平面。在數學上，這是一個凸優化問題。同樣我們根據數據是否線性可分，把 SVM 分成硬間隔 SVM、軟間隔 SVM
和非線性 SVM。

5. K-Means 和 KNN 演算法的區別是什麼?

首先，這兩個演算法解決的是數據挖掘中的兩類問題。K-Means是聚類演算法，KNN是分類演算法。其次，這兩個演算法分別是兩種不同的學習方式。K-Means是非監督學習，也就是不需要事先給出分類標簽，而KNN是有監督學習，需要我們給出訓練數據的分類標識。最後，K值的含義不同。K-Means中的K值代表K類。KNN中的K值代表K個最接近的鄰居。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「2020年數據分析面試解答技巧:問答題」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。

Ⅵ 數據分析師面試要准備什麼

1.簡歷

大家都知道面試一定要帶簡歷，那麼怎樣才能製作出一份讓面試官滿意的簡歷呢。這里小編建議大家可以試試STAR法則，可以著重凸顯出自己在數據分析項目中取得的成績。

另外簡歷一定要結合招聘要求來製作，與招聘要求的匹配度越高才更容易被hr發現，不要偷懶，用一份簡歷打天下。

2.投遞

投遞簡歷最好不要海投。如果中意一家公司，可以選擇多平台投遞。

3.面試

終於到了最關鍵的環節了。大體上介紹一下自己接觸過的項目，這樣做的好處是，留有餘地，一般面試官都會根據你的介紹來展開提問，如果說得過於詳細，面試官有可能會問一些深層次的問題，答不上來就尷尬了。

數據分析面試都會有技術性問題，Excel+SQL+python/R這幾樣工具都是必考，關於這幾樣工具的理論、實操大家一定要詳細掌握。數據分析的目的就是促進企業的業務增長，關於公司的業務方面，大家也要多多了解，一般面試官會根據公司業務做一個假設案例讓你來進行數據分析。

關於數據分析師面試要准備什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅶ 在面試數據分析師這個職位的時候，一般會被問到哪些

首先，得看你是從事什麼數據分析。
比如你是一名淘寶電商數據分析師，一般會問到，同行競爭如何，同行是怎麼達到那樣的銷售額的，為什麼人家店鋪排在前幾。商品能達到TOP前十，為什麼沒有點擊率，沒有轉換，沒有下單量，是主圖設計不夠吸引，還是詳情頁不夠詳細，又或者說是客服服務不夠好等。
不夠全面的解釋，希望對你有幫助

Ⅷ 怎麼面試大數據分析師

1、考察對數據的敏感度。
面試的時候，數據部門經理問一些生活中的數據的問題，一個優秀的數據分析師對數據有很強的敏感度，生活中常見的數據，你直觀的感受往往能反應出你的資質。
2、數學基本概念和統計學方法。
遇到的有排列組合的問題的，還有指數衰減的定義等等。或者直接給一個問題或者數據，問問你打算用什麼樣的方法怎樣去分析。在給你數據的時候，一定要記得說數據預處理！這一點非常重要，這樣會讓人覺得你的回答邏輯清楚，有條有理。如果想從事與數據科學相關的崗位，需要學習的數據知識可以參考成都加米穀大數據培訓機構的：想從事數據科學相關崗位，這些數學基礎「必備」。
3、編程能力。
你一定要有自己熟練的軟體，常問的問題是，你一般用excel干什麼，常用的函數有哪些？你是否用過數據透視表？是夠用過宏？你平時多久用一次R？你是否用過或了解過並行？等等關於軟體的問題。在面試小公司時，HR會可能直接給你一個數據進行數據分析，題目一般給的都不太難。

Ⅸ 數據分析師面試題目和答案:動手題

【導讀】眾所周知，隨著社會的發展，數據分析師成為了炙手可熱的熱門執業，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未來廣闊的發展前景。一般情況下用人單位會給問答題和動手題來檢測應聘者的真實實力，可以說面試筆試是非常重要的一個環節。它可以直接測驗你對數據分析具體理論的掌握程度和動手操作的能力。為此小編就以此為例和大家說說2020年數據分析面試解答技巧:動手題，希望對大家有所幫助。

動手題

1. 我給你一組數據，如果要你做數據清洗，你會怎麼做?

實際上，這一道題中，面試官考核的是基本的數據清洗的准則，數據清洗是數據分析必不可少的重要環節。你可能看到這個數據存在 2 個問題：典韋出現了 2
次，張飛的數學成績缺失。

針對重復行，你需要刪掉其中的一行。針對數據缺失，你可以將張飛的數學成績補足。

2. 豆瓣電影數據集關聯規則挖掘

在數據分析領域，有一個很經典的案例，那就是「啤酒 +
尿布」的故事。它實際上體現的就是數據分析中的關聯規則挖掘。不少公司會對這一演算法進行不同花樣的考察，但萬變不離其宗。

如果讓你用 Apriori 演算法，分析電影數據集中的導演和演員信息，從而發現兩者之間的頻繁項集及關聯規則，你會怎麼做?

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「數據分析師面試題目和答案:動手題」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。