看了这篇，再也不怕数据分析面试了
被人面试过，也面试过别人。从面试开始到结束的3个阶段详细聊聊面试中常见的问题以及如何回答准备。这3个阶段分别是：
第1阶段：面试开始，逃不掉的自我介绍
第2阶段：考察能力的技术问题
第3阶段：面试结束时的问题
最后，我们聊聊面试当天要注意什么，以及面试失败以后怎么办
一、逃不掉的自我介绍
首先，面试的开头就是自我介绍。通常面试官也会根据你的自我介绍来展开问后面的问题。比如你在自我介绍种说了一个项目，那面试官就问这个项目的细节，比如你用了什么技术，如何实现某个功能的等等。通过项目的细节来考察你某个方面的能力，因此，自我介绍非常重要。
如果你实在不知道如何准备自我介绍，可以按下面模板准备：
1）我是谁：一句话说清楚你哪年在哪里获得什么学位。
2）我做过什么：按时间顺序讲下你认为做过的最好的1个或者2个项目。
简单说下用了什么技术，最后的成果是什么。最好能有些量化的指标，比如达到了怎样的效果等等。
注意这里自我介绍不要展开了说项目，而是从总体上介绍项目，这样做的好处是，留有余地，让面试官后面能根据你的描述展开问你这些项目的细节。不然，如果你连细节都说了，后面面试官都不知道该问你啥了，这就叫做留有余地。
3）我想做什么：在最后说下我希望能在贵公司继续发挥我的xxx能力。
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：
常用函数的使用，基础图表的制作，数据透视表，vlookup
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进行增加、删除、查询、修改
存储过程
数据库的分组、聚合、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。 可以买一本《SQL必知必会》放在手边，随时翻看。
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、基本数据类型、常用的数据结构、条件和循环、函数、模块
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
一般不会在代码上问得太细，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，可以在我在知乎live的统计概率思维系列课程即可。
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：Kaggle如何入门？
3.业务逻辑
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。
比如面对新的数据需求，能否将它拆分成具体的指标进行计算? 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？
需要掌握的核心技能：
某一领域的知识概要(只需要大致了解)
数据分析思维：漏斗思维，分类思维，平衡思维，A/B test等
相关性和因果关系的区别， 通过案例可以分析出来
如何习得这方面能力呢？
掌握常用的数据分析指标体系，可以看《增长黑客》。这个话题比较长，我后面会专门写一篇文章聊聊具体数据的分类，常用的指标体系，以及如何通过一个项目来熟练应用并向面试官展示你有这方面能力。
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。
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。
三、面试结束时的问题
问完上面的技术问题，到了面试快结束的环节，面试官通常会问：你有什么问公司的？
这时候绝对不要问工资、五险一金和年假制度（这种是面试通过后，到了HR阶段有的是机会私下问HR）。你可以提前准备这样几个问题，比如：
我会和谁一起工作？
如果我遇到问题，我可以通过哪些方式获得指导？
公司希望我在三个月左右能达到什么水平？
在我以前，公司里最优秀的新人是什么样的？
四、最后，猴子我和你谈谈心
1.找工作什么时机概率最大？
秋招（每年的10、11月份）和春招（每年的3、4月份），是各大企业招聘的黄金时期，在这个时候会涌现出大量的岗位需求，包括数据分析师。并且，由于需求的突然涌现，一般都会带来一定程度的供不应求的状态，企业也会根据需求的紧急程度来适当调整入职门槛。大部分互联网公司都在这个阶段完成招聘。
2.面试当天要注意什么？
穿的正常就可以，不要太与众不同。手机不要调成振动，一定要调整到无声。坐下就拿出笔记本（能写字的那种笔记本哦）。对面试官不要叫“某总”，张嘴就叫“老师”。
简历里不写错别字。面试时一直笑眯眯。
进入面试环节后，不要被对方牵着鼻子走，要多说你会的，你熟悉的，不会的就说没做过。这是为什么呢？因为面试的时间相对固定，你说的多了。面试官问的就少了。你暴露的几率也就低了。
3.如果面试失败怎么办？
1）第1种情况，简历制作太差
如果你是转行到数据分析，是没有项目经验的，但是如果简历里面也是一片空白，连面试的机会都没有，这方面可以具体看我详细写的：转行数据分析，如何写简历通过的机会最大？
2）第2种情况，找错职位了
市面上的职位虽然名称都是“数据分析师”，但是要做的事情却是大大的不一样。面试失败，可能是你应聘的职位并不是适合你的那个“数据分析师”。
比如之前有位社群会员是学到了入门阶段，但是去应聘一家数据分析师，要求精通机器学习，那么这种能力和职位不匹配，肯定是过不了面试的。这种情况你就要筛选出符合自己能力的职位，并看清楚职位的介绍，根据自己的能力来找到适合自己的工作。
所以，如果面试被拒也不要气馁，有可能并不是你的原因，只是与岗位要求不匹配。
现在已经转行成功的社群会员insight是这么分享他找工作中犯的一个错误的：
收到面试通知时，没有问HR在公司数据分析职位是做哪些工作或是用什么分析工具。我投递简历选择的是拉勾网和BOSS直聘，前两天很认真的投递了简历，也收到了三家金融公司的面试，但一了解是让做金融交易员的，瞬间心脆。
三天过去还有合适的公司，就有点心慌了，于是看到职位描述上有EXCEl和Mysql相关技能的，我都投了一份简历。没有针对性，也是犯了效率不高的错，这个错误等下说，重要的是收到面试通知时，没有问清HR数据分析工作是用什么分析工具或者主要是做什么工作。
我去北京第一家公司面试的时候，就是奔着他们的职位描述去的，当时想就是自己要的工作，但去了之后，HR说他们公司只用EXCEL做数据分析，公司慢慢的会有数据团队。
还有另外一家做大数据的公司，面试的时候出的是这样的题目，问题1:tensorflow构建一个神经网络的步骤；问题2：试用scikit-learn实现一个简单的线性回归模型(这个记不太清了)，全都是诸如此类的问题。
所以说，如果提早的询问下，就会减少不必要的麻烦，可以多面试几家相符的公司。
3）第3种情况，面试失败是中常态
记住，面试是个长期的过程，很可能你投递简历很长时间没有人联系你，突然有一天电话就来了。这时候考察的就是谁能坚持到最后，一边积极等待投简历，一边积极准备技术。
失败的面试不代表你不行，而是你和公司不适合。这就好比谈恋爱，双方互相看对眼了才能双宿双飞。
动感单车健身公司飞轮运动（Flywheel Sports）的CEO欧哈根，她曾在30岁之前两次被公司开除。所以几次失败，不要否定自己。学会拥抱失败。你经历的每件事情都会给你收获，所以在经历这些时不要压力太大。而且人生不止一次机会。
如果面试失败就去看《当幸福来敲门》，学会鼓励自己。再不行，就多看看这些经过多次失败，但是最后转行成功的朋友。记住，你并不孤单。
4）第4情况，还没准备好
如果到最后经过N多次面试，并且排除了前面几种情况的可能，那么你已经总结好了面试中哪些能力是自己没有准备好的，那么你后面就可以多花些时间在这些欠缺的地方花更多时间去弥补上。等准备好了，再去应聘。有时候，人生比的不是谁跑的更快，而是谁能跑到终点。因为，有很多人没到终点，就放弃了。
同时，如果是转行数据分析，因为没有工作经验被拒的话，也可以通过测试、运营、产品、等岗位曲线救国。
因为互联网公司的测试岗位，空余时间多，你可以有更多的时间来同时学习数据分析方面的知识，还赚取了互联网工作的经验。而运营、产品工作中要经常跟数据打交道，不仅能熟悉公司的业务，还能接触到数据，后期合适的机会不管是进行内部转岗到数据分析部门，还是再找数据分析的工作会比较有优势。
最后，祝你成功。每个人生下来都是猴子，可有些人却最终可以逆袭为悟空。所以每个人心中其实住了个大圣。齐天大圣是不会死的，他只是睡着了。有一天，你要是够坚强，够勇敢，就能驾驭它。
如果有什么需要帮助的可以在留言区提问，我会尽力帮助到你。