我去字节面试之后，总结了这几点！

我听大家跟我吐槽最多的就是：干啥不行，非得学数分？

 

听到最多学数分的理由就是：数据分析工资很高，不用加班，不写代码，2、3 年月薪就有 3w+。

 

 

但也有不少人说，真能开出这种薪资的基本都是大厂，小厂能给出这个价的怎么也得是总监以上级别了，看看那些 JD ，再看看自己之前的工作一直是 sql boy，大厂的数分是不是都在建模？自己能面的上么？

 

其实说实话，现在互联网大厂面试问的理论问题，在工作中绝大部分时候是用不到的。这种“面试造火箭，工作拧螺丝”的情况一直存在。

 

只要学会对面试问题进行总结和引申，你会发现大部分面试都大同小异。

 

前段时间朋友去面试了字节的数据分析岗，前前后后聊了 4 轮，最后如愿拿到了 Offer，他总结了大厂的一些必考点和加薪点，也和大家展开说说。

 

1、数据分析工具（excel、sql、Python、tableau）

 

对工具的考察肯定避免不了。

比如， sql 考察如何进行取数以及基础的数据处理；

python 考察基础的语法以及对数据处理的能力，涉及到 python pandas, numpy的基础语法以及处理数据的例子；

 

另外，面试官基本都会根据你简历中写的工具进行提问，比如写 SPSS 熟练，一般会被问：

“给你一组客户问卷调研数据，你如何通过SPSS来划分客户画像”；

“客户在各收入段的差异性（显著性）如何检验”等等。

 

2、统计学与基础机器学习算法

 

统计学主要考察一些原理， 比如假设检验， 方差分析， T检验， 中心极限定理；

基础的机器学习算法主要考察常见的分类算法，如决策树， 逻辑回归， KNN， SVM；

聚类算法，如 kmeans , DBSCAN；

时间序列算法：Arima ,差分；

 

3、AB test 实验

 

这点可以单拿出来说一下，AB test 现在大厂考察的越来越多， 特别是以数据驱动的头条，主要考察 AB test 的完整的流程，常见的问题是：

• AB test 中的假设检验原理是什么跟 AB test 结合的；

• 如何选择实验的样本量；

• 指标的提升怎么判断显著性；

• 实验做多长时间， 为什么；

• AA 检验怎么做， 怎么判断 AA 做的科学；

4、思维及学习能力

 

思维能力的考察是薪资差异最主要的地方，一般会贯穿整个面试过程，当然也会抛出 1-2 个案例来，看看你的应试能力。

比如，“最近我们的订单量下降了5%，你该做些什么”之类的业务问题。

 

而学习能力会比较直接的被提问，进行了哪些自我充电。我朋友和字节面试官聊到最近正在看《深入浅出数据分析》，接着就被问“看了第一章的销售与广告的案例，你有什么感悟”。可见平时的学习和自我提升也是很有必要的。

 

掌握了上面这几个面试必考点，月薪往 35k 以上要，肯定没什么问题。

 

那怎么能达到这个水平呢？谁网盘里还没有几十个 G 的资料呢，最后不还是放着吃灰。

 

所以我不建议大家自学，而是要跟着大佬学，毕竟人家经历过真实的项目，从实操中总结出的方法，肯定能让你少走不少弯路。

 

我看过市面上很多课程，都是教你工具怎么使用，但没办法帮你摆脱“人肉取数机”，更不能从业务角度带你做数据分析。

 

分享个我的“捷径”给你吧，我推荐你参与拉勾教育的《数据分析实战训练营》，由行业大佬们手把手的带着你在项目里实战学习。

 

不光能学到数据分析所有必须的能力，更能用大厂真实项目练手，在实操中锻炼能力。更厉害的是，直接和你签内推/就业协议，帮你内推就业。

 

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1、10 个实战项目，能写入简历的项目经验

 

在真实的项目中训练自己，就是成长最快的通道。在这里你将会接触电商、在线教育、金融等到 7 个不同行业的项目，独立完成数据分析的经典案例，带你从零开始解决问题，比如：

 

在线教育用户活跃指标分析与用户画像构建

购物APP用户行为分析

用户流失预测

电商业动销数据监控仪

 

重点是，课程中的项目都是拉勾自己的真实项目和合作互联网名企的项目，保证了项目足够的数据量级和真实性，每个项目都能作为加分项写进简历里。

              

2、从工具到业务，学的超级系统全面

 

你将会真正站在业务角度上，构建属于自己的完整的数据分析能力闭环：数据提取、统计学知识、编程语言、数据挖掘、数据分析思维、BI可视化工具。

 

课程一共 10 个阶段，分为基础篇、进阶篇和高阶篇，循序渐进的帮你吃透数据分析。

 

   

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从主讲到导师，都是一线互联网公司大牛，全部是来自滴滴、字节、平安银行、百度、爱奇艺等大厂的数据分析专家，实打实地做过数据分析工作，所以讲的内容更接地气，更实用。

 

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