柳工数据分析面试

Ⅰ 数据分析有什么可以拿来和面试官交谈的项目，而且成功率较高

大致来说，有两类项目，可以得到面试官的青睐：
1、具有权威性的项目
2、具有独到见解的项目
这两类项目，能够充分展示出自己的能力和才华，肯定能受到面试官的青睐的！

Ⅱ 如何准备数据分析师面试

1. 理论知识(概率统计、概率分析等)

掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问你和算法相关的问题。比如常用的数据挖掘算法都有哪些，EM 算法和 K-Means 算法的区别和相同之处有哪些等。

有些分析师的工作还需要有一定的数学基础，比如概率论与数理统计，最优化原理等。这些知识在算法优化中会用到。

除此以外，一些数据工程师的工作更偏向于前期的数据预处理，比如 ETL 工程师。这个职位考察你对数据清洗、数据集成的能力。虽然它们不是数据分析的“炼金”环节，却在数据分析过程中占了 80% 的时间。

2. 具体工具(sklearn、Python、Numpy、Pandas 等)

工程师一定需要掌握工具，你通常可以从 JD 中了解一家公司采用的工具有哪些。如果你做的是和算法相关的工作，最好还是掌握一门语言，Python 语言最适合不过，还需要对 Python 的工具，比如 Numpy、Pandas、sklearn 有一定的了解。

数据 ETL 工程师还需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。

如果是数据可视化工作，需要掌握数据可视化工具，比如 Python 可视化，Tableau 等。

如果工作和数据采集相关，你也需要掌握数据采集工具，比如 Python 爬虫、八爪鱼。

3. 业务能力(数据思维)

数据分析的本质是要对业务有帮助。因此数据分析有一个很重要的知识点就是用户画像。

用户画像是企业业务中用到比较多的场景，对于数据分析来说，就是对数据进行标签化，实际上这是一种抽象能力。

关于如何准备数据分析师面试，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅲ 数据分析师跳槽应该如何准备面试

一、自我介绍

自我介绍不能太繁琐，能简洁明了就简洁明了，可以从以下三个方面进行介绍：

1)自我简介：用一句话说明白自己的学历专业年龄工作经历等;

2)我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识;

3)我做过什么：介绍下项目的内容，通过什么手段，达到了什么成果。

自我介绍的重点是在最短的时间突出自己的项目经历和技术水平，但也不用过于详细，留给面试官问问题的空间。

二、了解一些面试官可能会问的技术问题

下面是一些大厂数据分析岗常见的面试问题，大家可以自查一下，有个心理预期，不要被问到的时候什么也不知道。

技术类：

1、分组取topN(window function：row_number)

2、连续出现3次的数字(三表联立)

3、分组求日活(某个国家的dau，groupby+aggregate function)

4、行转列(max(case when))

业务类：

1、如果微信上线了近3天可见的功能，你怎么评估这个效果(扩展：如何评估运营宣传活动的效果。(触达、用户、用户行为追踪、促成活动、成本))。

2、不同会员制的探讨。

3、日活，人均使用时长下降了你怎么拆解分析。

4、直播收入下降了怎么分析等等。

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Ⅳ 什么很多的面试要求上，都要求人员掌握数据分析的技能

什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。简单来说，就是通过数据解决任何业务问题。

一个业务人员最重要的能力不是你会什么技能，具备什么知识，而是能解决问题，解决问题的前提是发现问题，数据分析恰好可以完成发现问题解决问题的使命。

在日益研究的招聘环境下，不管你是正要进入互联网产品、运营等业务岗位的在校生，还是1-5 年经验的运营、产品、营销、新媒体等从业者，数据分析能力已经是用人单位对业务人员的重要考核点。

今年疫情影响下，相比传统金融行业求职的一片哀嚎，技术类起薪确实比较香，根据2019年首届数据科学理学硕士毕业生就业报告，毕业生平均薪资达到了27w，主要集中在互联网、金融科技、量化领域。

随着大数据技术逐渐渗透到各行各业，数据科学人才将迎来一波红利。而对于本科非理工背景，又想在工作中将业务和技术结合起来的同学来说，数据分析(包含大数据类)无疑是不错的选择。

今天就给大家分享一下几个热门行业数据分析岗位的基本情况：

互联网代表：阿里、腾讯、网络、京东、字节跳动、拼多多、滴滴、美团、shopee（新加坡) 等

1）难度系数：☆☆☆☆☆

2）技能要求：

给大家看看腾讯的数据分析岗位要求

所需能力，主要是三点：

a.必须精通一门编程语言，Python/MATLAB/C++；

b.有金融数据分析的能力；

c. 熟练掌握统计模型及机器学习模型，懂原理、能调包实现，最好能建模

3）薪资水平

券商基金的薪资基本无上限，看个人绩效拿奖金，底薪大多20w上下

事业单位代表：上交所技术、深交所金融科技、深圳市/区政府及其研究院

1）难度：不太好评估，身边的样本较少，技术难度可能低于互联网，但是由于招聘名额也较少，所以实际竞争比其实不低，同时也会比较关注学历背景

2）薪资水平：基本和公务员齐平，一线城市的公务员和事业单位待遇都不低，加班和失业的机会也比较少，可以说是性价比较高的一份工作，不说了，就两个字，羡慕。

Ⅳ 2020年数据分析面试解答技巧:问答题

【导读】众所周知，随着社会的发展，数据分析师成为了炙手可热的热门执业，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未来广阔的发展前景。一般情况下用人单位会给问答题和动手题来检测应聘者的真实实力，可以说面试笔试是非常重要的一个环节。它可以直接测验你对数据分析具体理论的掌握程度和动手操作的能力。为此小编就以此为例和大家说说2020年数据分析面试解答技巧:问答题，希望对大家有所帮助。

问答题

1. 用一种编程语言，实现 1+2+3+4+5+…+100。

这道题考察的就是语言基础，你可以用自己熟悉的语言完成这道题，比如 Python、Java、PHP、C++ 等。这里我用 Python 举例：

sum = 0

for number in range(1,101):

sum = sum + number

print(sum)

2. 如何理解过拟合?

过拟合和欠拟合一样，都是数据挖掘的基本概念。过拟合指的就是数据训练得太好，在实际的测试环境中可能会产生错误，所以适当的剪枝对数据挖掘算法来说也是很重要的。

欠拟合则是指机器学习得不充分，数据样本太少，不足以让机器形成自我认知。

3. 为什么说朴素贝叶斯是“朴素”的?

朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强硬的假设，实际情况并不一定，但是这项技术对于绝大部分的复杂问题仍然非常有效。

4. SVM 最重要的思想是什么?

SVM 计算的过程就是帮我们找到超平面的过程，它有个核心的概念叫：分类间隔。SVM
的目标就是找出所有分类间隔中最大的那个值对应的超平面。在数学上，这是一个凸优化问题。同样我们根据数据是否线性可分，把 SVM 分成硬间隔 SVM、软间隔 SVM
和非线性 SVM。

5. K-Means 和 KNN 算法的区别是什么?

首先，这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means是聚类算法，KNN是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而KNN是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。最后，K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“2020年数据分析面试解答技巧:问答题”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析，关注小编持续更新。

Ⅵ 数据分析师面试要准备什么

1.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。

2.投递

投递简历最好不要海投。如果中意一家公司，可以选择多平台投递。

3.面试

终于到了最关键的环节了。大体上介绍一下自己接触过的项目，这样做的好处是，留有余地，一般面试官都会根据你的介绍来展开提问，如果说得过于详细，面试官有可能会问一些深层次的问题，答不上来就尴尬了。

数据分析面试都会有技术性问题，Excel+SQL+python/R这几样工具都是必考，关于这几样工具的理论、实操大家一定要详细掌握。数据分析的目的就是促进企业的业务增长，关于公司的业务方面，大家也要多多了解，一般面试官会根据公司业务做一个假设案例让你来进行数据分析。

关于数据分析师面试要准备什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅶ 在面试数据分析师这个职位的时候，一般会被问到哪些

首先，得看你是从事什么数据分析。
比如你是一名淘宝电商数据分析师，一般会问到，同行竞争如何，同行是怎么达到那样的销售额的，为什么人家店铺排在前几。商品能达到TOP前十，为什么没有点击率，没有转换，没有下单量，是主图设计不够吸引，还是详情页不够详细，又或者说是客服服务不够好等。
不够全面的解释，希望对你有帮助

Ⅷ 怎么面试大数据分析师

1、考察对数据的敏感度。
面试的时候，数据部门经理问一些生活中的数据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。
2、数学基本概念和统计学方法。
遇到的有排列组合的问题的，还有指数衰减的定义等等。或者直接给一个问题或者数据，问问你打算用什么样的方法怎样去分析。在给你数据的时候，一定要记得说数据预处理！这一点非常重要，这样会让人觉得你的回答逻辑清楚，有条有理。如果想从事与数据科学相关的岗位，需要学习的数据知识可以参考成都加米谷大数据培训机构的：想从事数据科学相关岗位，这些数学基础“必备”。
3、编程能力。
你一定要有自己熟练的软件，常问的问题是，你一般用excel干什么，常用的函数有哪些？你是否用过数据透视表？是够用过宏？你平时多久用一次R？你是否用过或了解过并行？等等关于软件的问题。在面试小公司时，HR会可能直接给你一个数据进行数据分析，题目一般给的都不太难。

Ⅸ 数据分析师面试题目和答案:动手题

【导读】众所周知，随着社会的发展，数据分析师成为了炙手可热的热门执业，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未来广阔的发展前景。一般情况下用人单位会给问答题和动手题来检测应聘者的真实实力，可以说面试笔试是非常重要的一个环节。它可以直接测验你对数据分析具体理论的掌握程度和动手操作的能力。为此小编就以此为例和大家说说2020年数据分析面试解答技巧:动手题，希望对大家有所帮助。

动手题

1. 我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做?

实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。你可能看到这个数据存在 2 个问题：典韦出现了 2
次，张飞的数学成绩缺失。

针对重复行，你需要删掉其中的一行。针对数据缺失，你可以将张飞的数学成绩补足。

2. 豆瓣电影数据集关联规则挖掘

在数据分析领域，有一个很经典的案例，那就是“啤酒 +
尿布”的故事。它实际上体现的就是数据分析中的关联规则挖掘。不少公司会对这一算法进行不同花样的考察，但万变不离其宗。

如果让你用 Apriori 算法，分析电影数据集中的导演和演员信息，从而发现两者之间的频繁项集及关联规则，你会怎么做?

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