回馈贴|数据分析求职面试之前，这四件事情需要明确！

明确数据部门的岗位职责

很多同学在找实习之前确定的岗位是数据方向，但是数据方向也很大，包括了数据分析师、数据工程师、数据架构师、数据产品、算法工程师等等职位，且各个职位的职责和要求也不一样。所以明确一个具体的岗位，根据该岗位的要求去准备求职面试是最高效的途径，不要把时间浪费在各个岗位的徘徊选择之中。

讲完数据部门的岗位的职责之后，如果你确定了自己的方向就是数据分析的话，那么你可以继续往下看！

明确数据分析师必备的知识体系

在求职面试之前，按照数据分析师知识体系补充自己的不足能够提高求职面试的成功率。所以，第二点我们要讲的就是数据分析师必备的知识体系！

数据分析师所需的知识体系可以归纳为3大块，分别是统计学基础，数据思维以及数据分析工具。

统计学是数据分析的基础，一个优秀的数据分析师不仅要懂得统计学的基础理论知识，同时还需要在具体业务中运用恰当的统计学知识解决问题。当然，对于校招的同学来说掌握前者基本就可以应付所有的笔试和面试了，而后者主要是在具体业务中积累的一些经验，随着工作年限的增加显得越发重要。

其次的话是数据思维，数据思维就是一个人分析问题的逻辑和角度。这里主要将数据思维概括为业务知识、费米问题以及开放性问题三个方面。这类型的题目是数据分析师笔试面试中最常见的题目之一，因为对于数据分析师来说数据思维决定了分析的角度以及合理性，也是评判一个候选人的重要标准。

最后就是数据分析工具，包括SQL,Excel,BI工具以及Python。把工具放到最后的原因，不是因为它不重要，而是对于有一定基础的求职者来说进入一家新公司掌握该公司的数据分析工具顶多两周就够了。但是对于校招的同学来说，还是需要扎实地掌握这些工具，因为工具也是求职面试当中的重点，例如，SQL就是逢面必考的。

明确招聘途径和时间节点介绍

招聘的途径包括了校招和社招，但无论是校招还是社招招聘信息的获取方式都差不多。招聘信息可以通过意向公司的官网获得；也可以在牛客网上获得各大企业的招聘信息并找到内推人帮忙内推；另外，作为一枚社畜的你肯定加了很多招聘信息共享群了吧，这也不失为一种可靠的方式；当然，还有一些第三方招聘网站，例如，Boss直聘、中华英才网等等。值得注意的是，在除了公司招聘官网以外的招聘信息一定要注意辨别真伪，个人信息泄露事小，人身安全事大。但是，最靠谱的方式还是找到熟人内推，不仅可以向内推人了解意向公司的业务以及面试可能会考察的点，还可以随时查询进度，不失为一举两得的方式。

说完招聘途径，我们再来说一说招聘的时间节点。对于社招来说，每天的3到4月份是招聘旺季，而下半年是招聘淡季，可以错峰求职胜算更大哦！而对于校招来说，虽然说秋招9月开始，但是各个大厂都是通过暑期实习留用优秀实习生，因此秋招的名额会变少。所以如果毕业想要进大厂的话，那就得从3月份就开始准备暑期实习的面试了。那么要通过大厂暑期实习面试也不是那么容易的，不仅需要扎实的基础知识还需要有实习经历。当然，也有部分没有实习经历的同学也能进大厂，但是有了实习经历进大厂相对会容易一些。如果想在暑期实习之前有一到两段实习经历的话，需要从毕业前的两年开始准备了。我们以2022年毕业的小伙伴为例，列举校招的同学日常实习、暑期实习等最佳的准备及投递时间节点，希望能帮助在各位迈向大厂的路上更进一步。

明确刷题网站

数据分析考察的知识面非常的广泛，必备知识体系中每一个知识点都要刷三到五道题并且可以做到触类旁通。推荐两个网站，我也小编当年校招时常用的。一个是力扣，https://leetcode-cn.com/；另一个就是牛客，https://www.nowcoder.com/。通过这两个网站有计划地刷题，熟练地掌握SQL以及Python的实际应用，也可以挑选几套企业笔试真题练练手，提前感受校招笔试的难度，以便于更有目的地准备求职面试。值得注意的是，国内大部分企业的笔试都会和牛客合作，牛客最烦的一点就是在写Python程序的时候，读入数据有牛客自己的方法，大家提前去适应下对于笔试会比较有利，不然吃亏的就是你。

除了SQL和Python这些分析工具外，业务知识、数据思维等就得多多看看别人的面经，结合自己的实际经历，总结出一套属于自己的答题模板，面试的时候才能更加自如。另外，对于统计学基础也不可忽视，该部分知识会结合业务一起考，也会单独考察，所以找一本优秀的书籍为参考，吃透统计学的每一个点并找一些对应的面经学习是正解。

春招逆袭指南