2020年應屆高校畢業生突破新高874萬，恰逢邂逅到疫情導致招聘崗位的數量大幅縮減，大批應屆生涌入就業市場，讓池子里求職者的競爭激烈值飆升。

2020年找工作可用3個字形容：難！難！難！可想而知，2021年就業壓力將何等空前巨大。

然而，這里有一個新興的產業，其行業薪資平均水平高、就業競爭力相對小……HR卻常常因招不到人而煩惱。

據人力資源和社會保障部發布的《新職業—大數據工程技術人員就業景氣現狀分析報告》顯示，2020年中國大數據行業人才需求規模將達210萬。

未來5年，需求仍會保持30%-40%的增速，需求總量大概在2000萬人左右。

現如今，各大高校紛紛新增大數據相關專業，近5年數據科學與大數據技術已成新增數量最多專業，2020年新增高校更是達到了全國1/4。

然而，“遠水解不了近渴”，截止目前大數據及數據分析人才的輸出還未形成一定規模。

迫切的市場需求，讓企業面試數據分析及賦能等崗位時，會更注重實操能力，從而推動國內數據分析類職業教育培訓行業蓬勃發展。

通過幾個月的脫產或遠程的系統學習，很多人投身成為專門從事數據采集、清洗、處理、分析并能制作業務報告、提供決策的新型數據分析人才。

靠著毅力和努力，無論科班生還是零基礎者，都可掌握一定的能力和知識。這時，面試中針對自身情況運用些技巧，便可從眾多求職者中脫穎而出，提升收獲大廠offer的成功率。

今天，分享些資深數據分析HR總結的面試技巧，具體談談面試前、中、后，求職者該做什么？怎么做才能事半功倍？

——面試前

明確定位

具體工作內容及想從事哪塊

找工作方向

? 數據整理：數據獲取、清洗、轉換、集成；

? 數據建模：構建數據模型，完成算法設計；

? 數據分析：挖掘數據的商業價值并分析；

? 可視化：對數據分析結果進行可視化展示；

? 報告撰寫：撰寫數據分析報告；

內容模板一

? 熟練SQL語言從數據庫提取數據；

? 熟練python進行數據清洗和建模；

? 熟練使用數據可視化工具；

? 能夠撰寫數據分析報告。

內容模板二

? 業務能力：熟悉行業及周邊的業務知識；

? 管理經驗：熟練企業管理和數據應用結合；

? 數據分析能力：精通數據分析原理及方法；

? 綜合能力：較強溝通能力及項目管理能力；

? 設計能力：較好BI與數據倉庫架構設計能力；

自我評價

個人能力框架的范圍

幾個維度：

? 是否具備數據分析相關項目經驗？

? 熟練操作哪些常見數據分析工具？

? 是否對數據敏感敏感？

? 是否擁有較強的多重邏輯思考能力？

? 思維是否習慣結構化？

? 是否能快速適應新環境和團隊？

? 可承受較大勞動強度，接受出差？

面試時

常見問題

常規類

Q：請自我介紹一下?

A：不要只說姓名、年齡、愛好、工作經驗等簡歷上有顯示的。

? HR溫馨提示：

提前準備好，涵蓋自己與眾不同甚至獨一無二之處，同時保留某些不突出或中庸點，介紹不宜過長，在60s內即可。

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Q：你工作上有什么業績？

A：說到業績，很多人會把之前出色的部分一股腦全說，生怕面試官不知道你有多優秀。

? HR溫馨提示：

說成果無可厚非，但務必先了解面試的公司，摸清自己適合該崗位的原因，并針對性在每份工作中，挑出匹配度較高的工作成果。

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Q：你對薪資的要求?

A：這個問題愁死了很多英雄漢，要求太低自己過不去，要求太高又怕公司用不起。

? HR溫馨提示：

不管工作崗位和內容是否符合，必然會涉及到薪酬，建議可要求行業內的平均工資。另外，在復試結束時，務必詢問目標崗位薪酬體系和KPI考核細節。

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Q：你能接受加班嗎?

A：很多問的公司，并不證明一定要加班，只是想測試你是否愿意為公司奉獻。

? HR溫馨提示：

先明確上下班時間及加班的原因，陳述自己會全身心投入工作，并不斷提高工作效率，積極主動的完成好自己的工作。

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Q：上一家公司離職的原因是?

A：就算在上個工作受了再大委屈，都千萬不要口出怨言，尤其要避免對管理層的批評。

? HR溫馨提示：

客觀陳述就好，如：工作沒發展空間，工作與自己的職業規劃不合等，回答要積極正面。

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Q：你還有其他問題要問嗎?

A：這個問題很關鍵，別直接說“沒問題”，越來越多公司開始注重員工的個性和創新力。

? HR溫馨提示：

這時，可問問自己崗位的晉升空間，通過何種方式能晉升、新員工有什么培訓項目等問題！

針對類

Q：一名數據分析師要具備哪些技能?

A：數據分析師需能準確分析、組織、收集或傳播數據;掌握數據庫設計，數據模型，數據挖掘等方面的技術知識以及分析大型數據集(SAS，Excel，SPSS等)的統計軟件包知識。另外，根據工作和發展的方向不同，需掌握相應工具，這時應具體情況具體分析。

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Q：分析項目的步驟包括哪些?

A：包括問題定義、數據挖掘、數據準備、模型化、數據認證、實施跟蹤。

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Q：數據挖掘和數據分析的區別?

A：數據分析是針對個別屬性的實例分析，提供有關屬性的各種信息，如值范圍，離散值及其頻率，空值的發生，數據類型，長度等。而數據挖掘則更側重聚類分析，異常記錄檢測，依賴關系，序列發現，多個屬性之間的關系控制等。

面試后

無論面試結果如何，一定要進行歸納總結。面試中被問到了不懂的問題，要及時解決，以防下次在同一個問題上再跌倒。

CDA除了涵蓋各行大數據及數據分析從業者所需技能的熱門培訓課程外，就業學院還為培訓順利畢業的學員開通了就業直通車，服務包括系統的職業素質、1對1模擬面試等。

我們的就業服務

多年的就業指導積累和沉淀，CDA認為行業選擇，技能提升、經驗積累、職場價值觀塑造等都比錢更關鍵。

CDA就業服務老師會根據就業班畢業學員自身的情況，針對其意向企業進行內推，并全程跟蹤和輔導，提高他們就業的成功率。

另外，正確的事業觀決定了一個人未來職場發展是否順暢，所以CDA就業學院在全力培養學員專業技能實力外，就業服務時亦十分重視這點。

CDA不僅會指導學員不斷完善簡歷，對于學員個人優勢挖掘、心理建設、陪伴激勵等方面亦兢兢業業，獲得了喜人的戰績。

有圖有真相

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