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面试官眼中的数据分析师

以下文章来源于木东居士,作者木东居士

大家好,我是朱小五

今天分享给大家一篇木东居士的文章,他最近面试十多个数据分析师,在此和大家分享一下。

分享的内容主要是在面试中发现候选人的一些问题,也有和其他朋友交流时大家吐槽候选人的缺点,当然也有居士自己的反思。

工具使用不熟练

这里的技能包括编程语言、应用软件、常用工具包的api。

有朋友会问:我是搞数据分析的,思路最重要,什么工具其实不重要,为什么面试非要问我这些工具熟练度?

嗯...

其实居士也很赞同上面这种疑问,居士也只想动动脑子,说说思路就好了!为什么非要让我去写Sql,说不好还得解决数据倾斜的问题,解决一下几个小时一天就过去了!

但是,大家换位思考一下,如果你的团队缺人了,你需要他来提供思路的情况多,还是过来直接干活的情况多?

反正居士的感受是大部分情况下,大家都很有分析思路,但是人手严重不足,谁也不想招过来一个sql都不熟悉的人,满嘴分析思路,就是跑不出来一个数据!难不成招进来了,我给他跑数据?我这是何苦呢,给自己招了个需求方来。

因此,在你应聘的时候,一定要先把你的工具掌握熟练。向面试官证明你可以快速进入工作状态

不同公司的要求不同,大家根据具体情况准备即可。

没有专业性

数据分析有什么专业性?怎么体现专业性?

数据分析的专业性体现在多个方面,居士举几个方面:

  1. 你是否具备一个完善的分析框架。当抛给你一个分析课题时,你的分析套路是最直接体现你是否专业的!
  2. 有没有专业的分析报告可以展示,这个够直接吧?一份报告亮出来基本就能看出来水平了。所以日常也要多储备一些拿的出手的分析报告。

嗯,内容挺多,这里抛砖引玉说了一点点,多的不再细说了,大家感兴趣可以再讨论。

没有亮点

每个人的简历,都应该有自己的亮点,一般这种亮点才是吸引招人团队的。

这个亮点可能是你精通某项技能,也可能是你擅长沟通,也可能是分析思路特别好。

注意,一定要有亮点,并且一定要能证明自己所言属实。

很多朋友可能会说自己没有亮点,天天打杂,Sql Boy,没有技术含量。这种情况该怎么办?

第一,如果你知道自己没有亮点了,那就赶快想办法找到亮点,培养出来,这是你的核心竞争力。

第二,总结出来自己的核心优势,如果自己不知道,那就让朋友帮你发掘。居士工作三年后才找到自己的一个优点是擅长项目协调。

逻辑不清晰

面试的时候,一定要逻辑清晰,回答问题的时候要想清楚再回答。

特别对于数据分析童鞋来讲,没有一个好的逻辑思考和表达能力,很容易被pass的。

比如居士经常会问一些数据分析思路的问题,有很多朋友是明明有很多经验,但是表达的时候东一句西一句,没有结构性和层次感。

怎么样让自己显得逻辑清晰?

  1. 提前多做准备,很多思路性的问题是可以提前准备的,有了准备一般就好办
  2. 回答之前多总结归纳,比如可以这样:关于这个问题我认为可以从下面几个角度分析~
  3. 多写ppt!

嗯,看到写ppt,又该被技术同学鄙视了,居士又来搞虚的了。

其实,不是的,写ppt并不是一件坏事,它只是一种最常见的方法而已,你也可以画思维导图,都是ok的。

一般来讲,ppt做的好的童鞋,在面试的时候逻辑性一般都很强!

不管是研究生的论文答辩,还是大厂的职级晋升,亦或是给老板的工作汇报,每次ppt的总结都能帮你深度梳理一次你的知识体系。

经过一次次这种ppt磨砺的童鞋,他的思考模式是很有条理,很有层次感的。

所以大家也可以多和朋友一起分享交流,居士在19年也强迫自己做了七八次技术分享(很小范围的),只能收获很大。

眼高手低

很多小伙伴感觉数据分析是一个相对比较简单的工作,特别是开发向的童鞋,在开发工作做累了,或者是想更多贴近业务价值的时候,就想到了去转数据分析。

一般开发童鞋很容易有这种想法:代码都写了,数据分析我还做不了?什么Sql、Python、Excel,太简单了。

妥妥的眼高手低

数据分析所需要的能力和开发所需要的是完全不同的,前面虽然提到了工具熟练对一个合格的数据分析师是很重要的,但是,在实际工作中,工具的分量可能还真不是最重要的。

大部分开发向转做数据分析的童鞋,都会遇到类似下面的问题:

  1. 不了解业务。你可能是开发里面最懂业务的,但是在数据分析里面,你可能是最不懂业务的。
  2. 认为掌握了工具,数据分析就搞定了。
  3. 认为写了很多Sql,做了很多报表就是会数据分析了。

相信我,如果你具备了上面的情况,恰好你也在面数据分析岗位,那么,恭喜你,如果你被录用了。那么你的团队招你进来不是继续写Sql做报表,就是搞数据仓库或者数据平台的。

不是说数据仓库和数据平台不好,而是,这和数据分析是两码事~

小结

这是一篇居士随性写的小文,但相信大家看完都会有所感悟。

如果存在文中提到的问题,不如你我从现在开始做出改变。

大家还有什么想说的,欢迎留言。

本文分享自微信公众号 - 凹凸数据(alltodata)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-02-21

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