求职-DB相关职位常见face题

数据分析是个通用技能，适合各行各业，比如运营、产品、分析等职位都会要求会数据分析。

一、考察对数据分析岗位的理解与职业规划

数据分析师与数据工程师的区别在哪里？
为什么转行， 为什么没在公司内部转岗？
你理解的分析师的工作是怎样的？
分析团队的价值是什么？
你觉得数据分析最重要的是什么？
你平时都是怎么做数据清洗的？
数据分析都用哪些工具？
你认为数据分析师应该具备哪些能力？
你对数据分析这个职位有什么看法？
你对自己的职业定位是怎样的？
你的优点和缺点是什么？
为什么要选择做数据分析？（如果是转行，一般面试官会必问这个问题，建议结合原工作回答，从原工作引申过来。）
你觉得数据分析最难的地方在哪里？（这个最好结合面试公司的业务产品来说，容易引起共鸣）
你觉得数据分析的工作最大的收获是什么？

经验分享：
一个是职业分析模型，就是那个市场需求、个人兴趣、个人擅长的三个圆圈的模型。
当面试官问到为什么要换工作时，就可以拿这模型来解释，基于对自身和面试岗位、贵司的考量，

认为贵司在行业中有很好的发展空间，有很大的市场需求，自己的经验和技能也适合，

综合评估下来，自己与这个岗位在模型中的区间还不错，用模型不露痕迹地夸面试的公司和证明自己，同时也适用解释自己为什么要离职

另外一个是问到职业规划时，可以用到老师的那个数据分析职业模型来解释，不用说的很详细，就说自己知道有管理型和技能型两条发展道路，

自己想通过学习和经验积累在三年或五年内达到哪些技能要求和管理水平，实现技能型或管理型职业发展或者两者都覆盖

二、考察技术能力的问题

虽然各个数据分析师要做的事情不同，但是数据分析师最重要的3个能力却是通用的。面试过程一般会根据这3个能力来提问：
1）数据分析工具
2）理论知识
3）业务逻辑

下面分别谈下这3个能力要掌握哪些知识。
1. 工具
常用的数据分析工具有Excel+SQL+Python/R，有的公司要求会一种就可以，有的要求都会，所以根据你应聘职位的不同自由选择学习就可以。
1）Excel
需要掌握的核心技能有：数据透视表，vlookup，常用函数的使用，基础图表的制作

常见的面试题：之前工作里用过什么报表？

面试官主要想通过这个题目看下之前工作的复杂性，可以针对类似的问题准备下，

比如说自学做项目的时候遇到过什么类型的报表之类的。不过不要脱离现实瞎编，因为很容易被戳穿。
建议面试前准备一个项目，面试当天把电脑带过去，当问到excel技能的时候，直接拿出来给面试官演示。

面试官除了问excel技能，还会问做表的逻辑，所以要能够讲清楚做表的逻辑，对方就会比较认可。

2）SQL
公司的内部数据存储在数据库中，作为数据分析师要能够从数据库中获取数据并进行分析。

需要掌握的核心技能有：
会利用SQL操作开源数据库mysql进行查询
数据库的分组、聚合(sum,avg,max,min)、排序

最常见的考SQL的方法给你一个虚拟的数据库表结构，然后让你按给出的条件查询出数据，并用手写的形式写出在纸上。所以面试前把常用的语句记清楚就行了。 

3）编程语言Python或者R
一般情况下，这两种语言会一种就够了。如果是学习Python的话，需要掌握的核心技能：
Python基本语法
Python数据分析的包（numpy, pandas, matplotlib)
能够用python操作结构化数据，进行数据清洗，数据抽取，数据可视化等
使用python操作数据库

毕竟写工作的时候不会的就用搜索引擎搜呗，面试官重要的想知道你究竟有没有用过这个技能。 

2.理论知识

1）统计概率
这是数据分析必须要学的，不然很多统计指标看不懂，统计方法也不了解，怎么做数据分析呢？
需要掌握的核心技能有：
描述性统计（平均值，标准差，中位数）
概率（独立事件，相关事件，期望，包括贝叶斯）
概率分布（离散概率分布，连续概率分布）
统计推断（抽样，置信区间，假设检验）

例如面试官可能会这样问：置信区间 （Confidence Interval） 是更怕I型错误还是II型错误？如果还不会，复习：统计概率思维：误差思维和置信区间

2）机器学习（加分项）
机器学习这一块其实应该算是数据分析岗位的加分项，不一定是必须的，要看具体岗位。
需要掌握的机器学习算法：
分类算法：逻辑回归，贝叶斯、决策树、随机森林
回归算法：线性回归
聚类算法：K-means

需要掌握的核心技能：
特征工程
模型评价
交叉检验（用已有的数据监测算法的预测力）

能够熟悉常见算法的基本原理、了解各类算法的优缺点和使用场景即可，如果是学到Python，要会使用Python的机器学习sklearn包应用这些算法解决具体的问题。这方面多做几个kaggle项目可以解决。

3.业务知识

主要包括业务指标和数据分析报告2块内容的掌握。

1）业务指标
数据分析师每天要关注大量数据指标，而数据指标又与具体的领域业务相关，掌握常用的数据指标可以灵活应对面试中提出的业务问题。
需要掌握的核心技能：


某一领域的业务知识
数据分析思维：漏斗思维，分类思维，平衡思维，A/B test，金字塔原理等
相关性和因果关系的区别， 通过案例可以分析出来

常见的面试题：
分析一个你在工作中能体现分析思维的例子？
各个指标如何衡量，比如app的转换率，是点击算转化还是注册了算转化还是购买产品后算转化？
运营过程中，看某个指标有问题，你会怎么具体分析？
跟我讲讲你之前公司业务运作模式或者情况？
你做的事情对于业务有什么作用？

2）如何做数据分析报告？

数据分析的最终产出是一份份报告，可能是PPT，也可能是PDF等，或者使用python的notebook来生成。所以你还要会做数据分析报告。

上面每个技能的熟练程度划分为5个等级，依次分别是：
了解基本概念
了解基本概念/会简单操作
熟悉基本概念/熟练操作
精通逻辑论证/能改进优化

对于找数据分析师实习或者初级数据分析师的工作来说，上面这几个知识大多只需要掌握到第2个等级就可以了。