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社区首页 >专栏 >一个月面试 4 家,3 家Offer,面霸真君是这样面试的!

一个月面试 4 家,3 家Offer,面霸真君是这样面试的!

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养码场
发布2018-10-18 10:35:42
3980
发布2018-10-18 10:35:42
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文章被收录于专栏:养码场养码场

面试难,难于上青天。

场主发现:有些技术人属于实战型,技术很6,但是不善于表现自我,于是面试倒成了offer的拦路石!不可不说可惜……

今天场主给养码人推荐的一份面试经(套)验(路)。作者纪小雄,人称 "面霸真君",在6月份面了4家公司,最后稳稳地拿下了3份offer。

注:本文以数据分析师这一偏业务方向的职位为例,其他岗位方向的可以参考套路。

首先假设,我接到了一个面试通知。如图:

薪资待遇来看挺可观的对吧?别急,套路马上到。

01

面试前准备

面试前的准备不用太多,仔细看下岗位职责就足够了。

  • 分析岗位职责

第一条,考验的是提数功能。运营部门经常有各种数据需求,看你是否能够及时准确地反馈给他们。

这条其实挺简单的,一些常用格式的数据可以通过BI工具或者程序语言来做,需要时刷新一下数据源就可以了,或者有的就是你写个定时任务,链接数据库,定时发给他们就行。

第二条,这个就是数据指导产品的意思。这个也不难,举个例子,你们新上了一个产品,怎么样通过数据指导优化?

比如说,我们公司的App上了一个任务体系。虽然App日活10万,但参与任务的还不足百分之三。这是一个很浅显的分析,但是也能指导产品优化,首先就是任务体系明显没有推广到用户群,使用率不高,趣味性不够,所以用户黏度小,完成任务也很少有人领取奖励,所以说明用户根本不在意,还是宣传的问题。

第三条,活动和用户的专题分析。活动专题好理解,用户就比较复杂了。但是基本上都是基于你对业务的理解,对活动的不足之处与优势,还有用户的分类、画像,做出能够对运营有作用的分析。比如说流失用户预警,沉默用户召回专题等等。

第四条,这是最难也是最简单的事。说难,是因为不可能有一个指标满足运营各种场景下的需要;说简单,则可以推到运营身上,就说这个需要基于业务流程的理解才能给出,所以需要跟运营商量,然后引导运营提出来就行。

  • 分析任职要求

基本上就是SQL、Excel、可视化等技能,没什么新鲜的内容。

至此,面试前的准备就完成了。接下来就是开始面试了。

02

自我介绍

自我介绍这一环节基本上都是老套路,很多面试官屁股还没坐到凳子上,就蹦出一句:你先自我介绍一下吧。

你的自我介绍,一定要根据他们的岗位职责来介绍,并且结合任职要求穿插介绍,项目要多于岗位职责一两条,让他们一听就觉得,你就是他们想要的那个人,并且更优秀!优秀优秀优秀!

好了,自我介绍开始:

您好,我叫XX,之前在XX公司做数据分析。主要负责有: 第一,提供给运营决策以及领导需要的结果性数据,包括不限于日报周报月报等,还有一些活动数据监控、考核指标日常同步等等。这些经常性的数据我都会用BI工具自动化,其余的就是SQL提数了。 第二,负责产品更新迭代的数据分析,比如我们新上了任务体系,通过数据分析,我们知道App日活10万以上,不足百分之三的用户使用,且很多用户完成任务但是没有领取奖励等等。所以我们下一版任务体系降低了难度,提高了趣味性,并且加大了宣传力度,取得了明显的效果,数据提升了四倍。 第三,活动复盘数据分析及用户生命周期管理各个专题的分析,包括流失预警与沉默召回等等。 第四,渠道质量分析,包括渠道注册的分析、订购复购以及留存等等,提供给商务部门做渠道管理。 另外,我觉得我的优点就在于对业务理解特别透彻,很多分析指标我提出来以后就一直在使用。

自我介绍就是这些了。每个面试官都有不同的面试套路,也要自求多福咯!

03

挖坑和填坑

另外很多公司都会问你,你觉得自己的优势在哪里?缺点在哪里?——这都是妥妥的坑呀!

中规中矩的回答是,优势说跟工作相关的。比如我对业务流程理解很通透,很多分析指标我提出来就一直在用。另外我的自学能力强,Python、爬虫,我都是自己学的。

不足之处肯定说跟能力无关的。比如说,我的学历不足,您也知道现在数据分析行业都是硕士博士,而我只是一个专科生,所以学历是我的短板。不过我已经报了自考,准备考在职研究生。

说了自己的不足就是给自己挖坑,一定要把坑填上。

04

谈薪资

谈到薪资待遇期望多少,一定要让对方先说:

您这边工资结构是怎样的 有没有任务指标绩效 五险一金的比例是多少 年终奖的构成 ……

根据对方的回答,以及你的期望年薪,大概说一个预期。

最后特别膈应人的一句话就是,“你有什么想问我的么”?这个时候如果想探探底,就问他,您觉得这份工作我能不能胜任?哪里还有不足?

真传一句话,假传万卷书。

内容虽少,不过都是干货,最后祝养码人offer接到手软!

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原始发表:2018-09-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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