面試數據分析師說什麼

⑴ 高德數據分析師電話面試都問些什麼問題

其實，不管是什麼樣的面試形，問的問題都差不多，萬變不離其宗，都有規專律可尋。其實對所有屬的面試官而言，只有一個目的：在最短的時間里了解到你最多的信息。想高效率的准備面試，先從這七個大方面著手吧！
一、基本情況
1、請用最簡潔的語言描述您從前的工作經歷和工作成果。
二、專業背景
您認為此工作崗位應當具備哪些素質？
三、工作模式
您平時習慣於單獨工作還是團隊工作？
四、價值取向
您對原來的單位和上司的看法如何？
五、資質特性
您如何描述自己的個性？
六、薪資待遇
是否方便告訴我您目前的待遇是多少？
七、背景調查
您是否介意我們通過您原來的單位迚行一些調查？
95%的面試基本上都離不開這些問題，當然還有可能問一些專業問題，我想如果你做過的話應該都不是什麼難事，一般面試官都不會過多的問專業方面的問題的。

⑵ 淘寶數據分析師面試問題

一般你會使用一些SPSS Excel等相關軟體去分析一些數據問題，能解決，想多了解或學習數據分析師可以去CDA數據分析師官網看看，那裡有好多這方面的人才交流學習一些。

⑶ 作為一名數據分析師,工作職責是什麼

就互聯網的自身特點來講，其本身就具有數字化和互動性的特徵，這種特徵給內數據搜集、整理、研究帶容來了重大突破。以往的數據分析師要花費比較多的時間、金錢和精力獲取支撐分析、研究的數據，數據的連續性、全面性、豐富性和及時性都與互聯網時代相差很多。

根據目前的行業發展來看，數據分析師的價值與此類似。在新出出版行業，不論在任何時候，媒體行業的運營人員是否能夠准確、及時和詳細地了解受眾的狀況和變化，這些都是媒體成敗的關鍵所在。

與傳統數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。所以，互聯網時代的數據分析師必須學會利用技術手段進行高效的數據處理。最重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

關於數據分析師的工作職責有哪些，青藤小編就和大家分享到這里了，以上就是關於數據分析師的技能要求的內容，希望可以為您提供一些幫助。如果您還想了解更多關於大數據、數據分析師、大數據工程師等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑷ 怎麼面試大數據分析師

1、考察對數據的敏感度。
面試的時候，數據部門經理問一些生活中的內數據的問題，一個優容秀的數據分析師對數據有很強的敏感度，生活中常見的數據，你直觀的感受往往能反應出你的資質。
2、數學基本概念和統計學方法。
遇到的有排列組合的問題的，還有指數衰減的定義等等。或者直接給一個問題或者數據，問問你打算用什麼樣的方法怎樣去分析。在給你數據的時候，一定要記得說數據預處理！這一點非常重要，這樣會讓人覺得你的回答邏輯清楚，有條有理。如果想從事與數據科學相關的崗位，需要學習的數據知識可以參考成都加米穀大數據培訓機構的：想從事數據科學相關崗位，這些數學基礎「必備」。
3、編程能力。
你一定要有自己熟練的軟體，常問的問題是，你一般用excel干什麼，常用的函數有哪些？你是否用過數據透視表？是夠用過宏？你平時多久用一次R？你是否用過或了解過並行？等等關於軟體的問題。在面試小公司時，HR會可能直接給你一個數據進行數據分析，題目一般給的都不太難。

⑸ 公司在面試數據分析師的工作時具體會被問什麼樣的問題

第一、你之前有過的工作經驗，第二、你有的成功案例、三、看你是不是對數據感興趣。

⑹ 如何准備數據分析師面試需要具備哪些能力

【導讀】眾所周知，隨著社會的發展，數據分析師成為了炙手可熱的熱門執業，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未來廣闊的發展前景。那麼對於想入行的求職者們，如何准備數據分析師面試?需要具備哪些能力呢?小編認為需要具備以下幾項能力，一起來看看吧!希望對大家有所幫助。

1. 理論知識(概率統計、概率分析等)

掌握與數據分析相關的演算法是演算法工程師必備的能力，如果你面試的是和演算法相關的工作，那麼面試官一定會問你和演算法相關的問題。比如常用的數據挖掘演算法都有哪些，EM
演算法和 K-Means 演算法的區別和相同之處有哪些等。

有些分析師的工作還需要有一定的數學基礎，比如概率論與數理統計，最優化原理等。這些知識在演算法優化中會用到。

除此以外，一些數據工程師的工作更偏向於前期的數據預處理，比如 ETL
工程師。這個職位考察你對數據清洗、數據集成的能力。雖然它們不是數據分析的「煉金」環節，卻在數據分析過程中佔了 80% 的時間。

2. 具體工具(sklearn、Python、Numpy、Pandas 等)

工程師一定需要掌握工具，你通常可以從 JD 中了解一家公司採用的工具有哪些。如果你做的是和演算法相關的工作，最好還是掌握一門語言，Python
語言最適合不過，還需要對 Python 的工具，比如 Numpy、Pandas、sklearn 有一定的了解。

數據 ETL 工程師還需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。

如果是數據可視化工作，需要掌握數據可視化工具，比如 Python 可視化，Tableau 等。

如果工作和數據採集相關，你也需要掌握數據採集工具，比如 Python 爬蟲、八爪魚。

3. 業務能力(數據思維)

數據分析的本質是要對業務有幫助。因此數據分析有一個很重要的知識點就是用戶畫像。

用戶畫像是企業業務中用到比較多的場景，對於數據分析來說，就是對數據進行標簽化，實際上這是一種抽象能力。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「如何准備數據分析師面試?需要具備哪些能力?」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。

⑺ 招聘數據分析師時一般會出哪些面試題

下面給你整理了一部分應聘數據分析師會遇到的問題：

1、你處理過專的最大的屬數據量?你是如何處理他們的?處理的結果。

2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目?你是如何對其結果進行衡量的?

3、什麼是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則?

4、什麼是：協同過濾、n-grams, map rece、餘弦距離?

5、如何讓一個網路爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結數據從而得到一干凈的資料庫?

6、如何設計一個解決抄襲的方案?

7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用?

8、點擊流數據應該是實時處理?為什麼?哪部分應該實時處理?

9、你認為哪個更好：是好的數據還是好模型?同時你是如何定義「好」?存在所有情況下通用的模型嗎?有你沒有知道一些模型的定義並不是那麼好?

10、什麼是概率合並(AKA模糊融合)?使用SQL處理還是其它語言方便?對於處理半結構化的數據你會選擇使用哪種語言?

11、你是如何處理缺少數據的?你推薦使用什麼樣的處理技術?

12、你最喜歡的編程語言是什麼?為什麼?

⑻ 數據分析面試注意什麼

數據分析面試注意事項如下：

1、專業經驗

介紹項目經驗：

參考STAR原則：即針對Situation（情景）、Task（任務）、Action（行動）和Result（結果）四個維度的追問項目經驗，從而深入了解面試者的能力和特質

重點通過面試者具體在何時，在什麼樣的項目環境、范圍中，以什麼樣的團隊分工，用怎樣的知識技能經驗，具體完成什麼任務？並包括對困難的處理，對結果的反思。

2、基本工具：

互聯網公司的數據分析師使用Excel+SQL+R/Python的比較多，建議先看下JD上的要求，做好相關的准備。Excel至少要會用數據透視表和vlookup，VBA很有用但在面試中問到的不多，具體看JD要求。對於要求使用SQL的公司，一般會安排筆試或上機測試。也有公司不要求使用SQL，比方說一些BI比較成熟、業務發展比較慢的公司，或者一些使用第三方Saas服務的小公司。統計工具一般要求會一種就可以了，建議使用R或者Python，一方面是因為公司會要求盡量使用開源工具，另一方面可以讓面試官進行針對性的提問。如果你使用的是面試官不太了解的工具，就丟掉了一個重要的加分項。對於應屆生來說，是加分越多越好，而不是犯的錯誤越少越好。

3、行業了解

通過讓面試者對自己所處行業的分析，以及跨行業的對比，了解面試者是否具備寬闊的視野和對外部環境敏感的分析意識。

其實相對於數據分析技術來說，企業更注重的是分析師的綜合能力。這些能力包括快速的學習能力、良好的溝通能力、清晰的邏輯分析能力、高度的概括歸納能力，當然還有最基本的數據分析能力。

所以你們看到數據分析能力是最基本的，這里包括數據分析的知識、思路、演算法、模型、工具。

在考察完基本的數據分析能力後，企業其實最關心的不是這個數據分析師會多少種演算法、懂得多少個模型。企業應該關心的是數據分析師到底能不能幫你解決實際問題，也就是數據分析的工作到底能不能落地。

所謂的落地就是，分析師能不能發現問題、問題歸因、驗證假設、提出解決方案、方案的投入產出與決策建議、方案落實的效果分析以及調優、方案的總結和未來項目的風險規避。

⑼ 在面試數據分析師這個職位的時候，一般會被問到哪些

首先，得看你是從事什麼數據分析。
比如你是一名淘寶電商數據分析師，一般會問到，同行競爭如何，同行是怎麼達到那樣的銷售額的，為什麼人家店鋪排在前幾。商品能達到TOP前十，為什麼沒有點擊率，沒有轉換，沒有下單量，是主圖設計不夠吸引，還是詳情頁不夠詳細，又或者說是客服服務不夠好等。
不夠全面的解釋，希望對你有幫助