数据分析面试技巧,数据分析面试技巧和方法
huangp1489时间2024-05-26 03:21:02分类面试技巧浏览35
BI大数据分析师面试技巧？
面试数据分析岗位，工具的考察肯定是少不了的，很多人都会写excel熟练，那面试官就会问“你常用的5个函数”、“你会用多少个函数”、“你用过最复杂的函数嵌套解决什么问题”、“你会用***表做同比和环比吗”、“你会用条件格式函数吗”等等。
几个问题下来，基本就能知道你的Excel能力在哪个水平。如果这几个问题都能回答出来，我可能还会问问excel和sql搭配、切片器、超级***表、动态图表等问题。
数据分析面试被问，拼多多成交订单量比上周下滑5％，如何分析？
这是一道经典的数据分析师面试题，考察的重点不在于从哪些指标去分析，而是面对这样的问题时的分析框架与逻辑思维，这是一个优秀的数据分析师必须具备的能力。
针对数据异常类问题，可参考如下分析框架：
影响因素较多，对所有维度直接拆解耗时耗力。所以需要结合以往经验及各种信息，对数据异常的原因做出***设，然后对数据从不同维度拆分来验证***设。可能随着之前的***设的验证不断进行新的***设，直到定位原因。
根据以上维度拆分之后，每项数据都需要和历史数据做对比，计算影响系数。
BI数据分析师应聘要求？
数据分析师最重要的是要具备结构化分析思维、业务理解能力和数据分析能力，数据分析师主要有以下几个任职要求：
1）结构化分析能力。具有严密的逻辑思维能力，能够系统的分析一个问题或者一个主题，而不是零散的分析某些点，分析过程严谨、合理，层次分明，遇到了问题大体知道该从哪些方面着手，而不是一团浆糊，大胆***设，小心求证，这是数据分析师最基本、最重要的能力。
2）业务理解能力。所有的数据分析都要落脚到业务，对业务的深入理解必不可少，对业务的洞察不能于弱产品经理、运营人员，还要熟悉所拥有的数据，作为数据和业务的桥梁，关注业务指标和工作方向，也是很重要的能力。
3）数据分析能力。工具是用来辅佐数据分析的，数据分析人员没有一两件趁手的数据分析工具是不行的，包括excel、SAS、Python、R、SPSS、IBM modeler等，熟悉SQL、Shell语言，还要熟悉Hadoop、Spark等大数据架构，了解逻辑回归、决策树、神经网络等流行的机器学习算法，熟悉数据仓库的知识，不需要懂多广多深，只要够日常工作就行。
4）沟通表达能力。能够和业务方很好的沟通，挖掘业务人员需求，了解产品和运营的工作计划和方向，构思数据产品，能够推动数据化运营，并能够分享、扩散数据化运营思维，不一定要求有多牛逼，但是至少能够表达清楚自己的意见。卓越的数据分析师就应该能讲故事、能吹牛逼，不断去扩大自己和数据分析的影响力。
5）创造性思维能力。能够积极主动思考数据运用场景，创造性解读数据包含的信息，提出创造性的解决方案和建议，创新数据应用，具有这种能力的人较少，具有的人有很大的加分，创造性思维来自勤于思考和广阔的视野。
6）项目推动能力。能够推动数据分析结果的落地执行，有相应的方***，并不断量化数据分析成功，扩大数据分析的影响力，具有这种能力的人较少。
7）报告撰写能力。能够熟练撰写数据分析报告，报告有逻辑、美观大方，数据分析师的工作离开不各种各样的分析报告，算是分析师的一种基本功力。
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