首先，抛出各大厂数据分析岗的常见JD ↓

接着，让我们逐一拆解！手把手教你避坑避雷！

一、内容匹配度

▼ 拆解：从个人简历素材库中，挑选放入简历中的内容经历，是否和岗位要求相吻合？

▼ 举例：上述岗位要求精通Hivesql，你是否会SQL？是否在简历中呈现了此项技能？掌握到什么程度算精通？

▼ 不当姿势：部分同学虽然技术很优秀，陈列了各项技术栈，但通篇未(着重)提及SQL，要知道应聘数据分析师的基础必要条件之一，即熟练掌握SQL，所以重点突出此项基本技能、以及如何突出很关键。

▼ 推荐方式：

• 对于有实习经验的，可以在实习板块，陈述日常工作任务时顺带展示此项技能点，证明自己是易上手的 "经验老鸟"。

• 对于没实习经历的，可以在主修课程中，列出相关课程（可附带分数），证明自己是 "童子功" 扎实的好学生。

二、形式匹配度

▼ 拆解：简历中填充的内容是否和职位描述强相关？挑选的内容形式是否覆盖职责要求范围？

▼ 举例：任职要求中强调要掌握应用统计学原理等各种技能，岗位职责中列举了很多条工作内容，通过什么形式来侧面但有力度的证明？

▼ 不当姿势：

• 过于 "老实" 的回答。

  直接以非常直白的方式陈述自己掌握梳理统计学等，没有任何有背景、有目标、有结果的举例。

  这种方式，如同， "身为创业者的你向投资人拿投资，

  投资人问：你是我值得投资的人吗？

  你斩钉截铁地回答：是！但是却没拿任何方案来证明自己的产品、自己的方案是有价值有潜力的"  一样，属于无效回答。

• 过于 "单一" 的形式。

  有些同学虽然有很多实习经历，简历看起来写的很"饱满"，但落实在简历里的经验技能的展示形式单一。

  其实，只是在重复说某一方面，归根结底只是覆盖了某一小块工作内容，并没有多形式展示自己不同方面的技能点。

  这个道理，如同 ，"上高中时，给了命题作文，同样的论题，但是写出的文章体裁、深度、角度各不相同，得到的分数因此千差万别" 一样 。

▼ 推荐方式：比如，

• 可以以 带关键数据的形式 阐述自己做过xx个AB实验；

• 也可以以 带简要分析结论的项目形式，概述自己做了某归因分析/相关性分析等

  总之，学会用实例来多种形式证明自己 能力模型丰富、匹配度高。

（当然，要注意简历内容论述的真实性以及论述方式，否则，在面试环节，会被自己挖的坑哭惨）

三、表达匹配度

▼ 拆解：由于秋招投递量大、时间周期短，面试官一天要快速过N多简历，平均每张简历的停留时间仅在15-30秒。

所以，高效表达很重要！要学会让你的简历 会！说！话！

▼ 举例：从整体来看，能否在极短的时间内，迅速吸引面试官的注意力 并 pick 你？是否有理有据证明自己非不二人选？例如，

• 简历排版是否清爽？轻重点是否表述得当？

• 表达方式是否高效？是否有关键数据高效展示实习/项目的成果呢？

▼ 不当姿势：

• 格式排版脏乱差；

• 没有重点、通篇文字。

▼ 推荐方式：写完简历，放空自己后，一秒变"面试官"，审视自己的简历，可以对照JD，限时20秒内，记录第一吸引自己的点，并打出匹配度分数，继而不断精进迭代。