数据分析师面试提问技巧

本文目录一览

• 壹、数据分析面试注意什么
• 贰、数据分析师跳槽应该如何准备面试?
• 叁、50个最受欢迎的大数据面试问题

壹、数据分析面试注意什么

数据分析面试注意事项如下：1、专业经验

介绍项目经验：

参考STAR原则：即对Situation（情景）、Task（任务）、Action（行动）和Result（结果）四个维度的追问项目经验，从而深入了解面试者的能力和特质

重点通过面试者具体在何时，在什么样的项目环境、范围中，以什么样的团队分工，用怎样的知识技能经验，具体完成什么任务？并包括对困难的处理，对结果的反思。

2、基本工具：

互联网公司的数据分析师使用Excel+SQL+R/Python的比较多，建议先看下JD上的要求，做好相关的准备。 Excel至少要会用数据透表和vlookup，VBA很有用但在面试中问到的不多，具体看JD要求。 对于要求使用SQL的公司，一般会安排笔试或上机测试。 也有公司不要求使用SQL，比方说一些BI比较成熟、业务发展比较慢的公司，或者一些使用第三方Saas服务的小公司。 统计工具一般要求会一种就可以了，建议使用R或者Python，一方面是因为公司会要求尽量使用开源工具，另一方面可以让面试进行对性的提问。 如果你使用的是面试不太了解的工具，就丢掉了一个重要的加分项。 对于应届生来说，是加分越多越好，而不是犯的错误越少越好。

3、行业了解

通过让面试者对自己所处行业的分析，以及跨行业的对比，了解面试者是否具备宽阔的野和对外部环境敏感的分析意识。

其实相对于数据分析技术来说，企业更注重的是分析师的综合能力。 这些能力包括快速的学习能力、良好的沟通能力、清晰的逻辑分析能力、高度的概括归纳能力，当然还有最基本的数据分析能力。

所以你们看到数据分析能力是最基本的，这里包括数据分析的知识、思路、算法、模型、工具。

在考察完基本的数据分析能力后，企业其实最关心的不是这个数据分析师会多少种算法、懂得多少个模型。 企业应该关心的是数据分析师到底能不能帮你解决实际问题，也就是数据分析的工作到底能不能落地。

所谓的落地就是，分析师能不能问题、问题归因、验证假设、提出解决方、方的投入产出与决策建议、方落实的效果分析以及调优、方的总结和未来项目的风险规避。

贰、数据分析师跳槽应该如何准备面试?

一、自我介绍

自我介绍不能太繁琐，能简洁明了就简洁明了，可以从以下三个方面进行介绍：

1)自我简介：用一句话说明白自己的学历专业年龄工作经历等;

2)我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识;

3)我做过什么：介绍下项目的，通过什么手段，达到了什么成果。

自我介绍的重点是在最短的时间突出自己的项目经历和技术水平，但也不用过于详细，留给面试问问题的空间。

二、了解一些面试可能会问的技术问题

下面是一些大厂数据分析岗常见的面试问题，大家可以自查一下，有个心理预期，不要问到的时候什么也不知道。

技术类：

1、分组取topN(windowfunction：row_number)

2、连续出现3次的数字(三表联立)

3、分组求日活(某个家的dau，groupby+aggregatefunction)

4、行转列(max(casewhen))

业务类：

1、如果微信上线了近3天可见的功能，你怎么评估这个效果(扩展：如何评估运营宣传活动的效果。 (触达、用户、用户行为追踪、促成活动、成本))。

2、不同会员的探讨。

3、日活，均使用时下降了你怎么拆解分析。

4、直播收入下降了怎么分析等等。

关于数据分析师跳槽应该如何准备面试，青藤小就和您分享到这里了。 如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。 如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等，可以点击本站的其他文章进行学习。

叁、50个最受欢迎的大数据面试问题

在大数据时代，对相关才的需求日益增。 如果你的目标是从事数据分析师、数据科学家或与大数据相关的其他职位，了解这些热门的面试问题至关重要。 面试不仅是评估你的技能，也是你展示自我和理解的平台。
首先，面试前要明确，面试是一个双向交流的机会，诚实是关键。 在回答问题时，如遇到不熟悉或需要更多信息的点，不要犹豫提问。 以下是50个大数据面试中可能会问到的问题，包括基本概念、经验相关问题和Hadoop相关问题。
1.定义大数据，并解释它如何帮助公司决策。
2.详细解释大数据的五个V（Volume、Variety、Velocity、Value、Veracity）。
3.描述Hadoop在大数据分析中的角色，及其主要组成部分。
4.分析大数据如何通过预测分析增加企业收入的例子。
5.描述部署大数据解决方的步骤，包括数据摄取、存储和处理。
如果你有丰富的经验，面试会关注你的过往项目和如何解决实际问题：
-分享你的大数据经验，以及你在项目中的贡献。
-谈论数据准备和模型选择，解释你如何平衡两者。
-讨论优化算法或代码以提高性能的经验。
此外，还有更深入的Hadoop面试问题：
-优化Hadoop性能的策略和硬件配置建议。
-解释HDFS的NameNode故障恢复过程。
-比较Hadoop和RDBMS，阐述它们的异同。
最后，对Hadoop开发员的面试可能涉及：
-Hadoop配置文件的区别和作用。
-Hadoop2和3版本差异，以及安全性实现。
-MapReduce的工作原理和语法。
通过准备这些面试问题，你可以增强自己的面试竞争力，把握大数据行业的职业机会。 对于更深入的咨询，可以咨询专业导师，共同提升大数据域的技能。