数据分析岗笔/面试分享攻略

       作为能某手机厂商秋招面试官，截止水贴，不对，截止复盘的时候，在系统里面看了下，筛选了快500封简历了，面了有进30人了，稍微说下感想吧（当然还是得按照要求的格式来，不然拿不到牛币了）。
       首先，要拉起的共识是，虽然都叫数据分析师，但是具体的职能、岗位要求都是不同的。如果数分是在业务团队，那一定是业务导向的，重点肯定是放在业务理解上，技术层面不会有太多的考察；如果是在数据科学团队，那重点应该是AB实验，因果推断这些，需要有很强的理论基础；如果你在数据中台,blabla，因此，在你面试前，一定要弄清楚岗位具体情况。
       好了，基于上面的各个分类，主要还是围绕在业务团队的数分来展开；笔试相对来说比较固定，基本上就是考考sql，python这些东西，尤其是sql，数据分析师技术上最重要的技能了，当然考察的点很多，比如sql执行慢怎么去优化，业务场景怎么去抽象出来，用简单的方式来实现，复杂sql（类似于窗口函数，这些是必考的）怎么去写等等。当然，这一块大家要注意的是，不要只是围绕sql语法，要多找找实际业务中的试题来练练，因为现在已经不可能用学号，姓名，科目这类的sql试题了。
       面试的话，这个是最最重要的（废话了，肯定重要），这里面我只说一些注意点哈；第一，自我介绍环节，大家一定要重视，这个主要考察的是你的总结能力，能不能再2min内把你的优势展示出来，能不能把你参与过的项目说清楚。所以这块，一定忌讳背简历，以及说一些与面试不相关的事情（小tips：如果你想让面试官后面重点问某个项目，自我介绍的时候可以着重强调）；第二，业务逻辑一定要清晰，之前面了一个数据产品，因为app要增加一个复杂功能（各种跳转入口，以及按钮等元素），想要看效果怎么样，所以需要他来设计埋点。基于以上背景，我让他说说这样设计埋点的原因是什么，他的回答一直围绕着埋点准确性、全面性这些点。实际上很简单，应该说我为了验证效果好不好，那我需要观测哪些指标，然后基于指标来设计埋点（这里面，考虑完整性和全面性是有问题的，因为你的改版不一定有效，如果实验结果负向，那么这些点后面就是冗余成本），总结下，你回答问题的时候，一定要有前后严谨的逻辑，不然只会认为你不了解你写的东西。第三点，……竟然还有1000字限制，第一段删了些东西，这里也不展开

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