数据分析面试全攻略

面对数据分析面试，许多人会感到紧张和不安。尽管在非正式场合下，许多分析师表现出色，但一旦进入面试环节，情况就可能发生变化。是否曾好奇他们在面试中的表现如何，或者自己也曾经历过这样的困境？本指南旨在帮助或朋友在下一次数据分析面试中取得成功。

面试前的准备

在参加数据分析面试之前，请记住，只要对自己的专业领域有深入了解，具备逻辑思维能力，并且能够保持冷静，就能轻松应对这些面试。雇主通常会根据以下几个方面来评估：

• 技术技能：对各种分析工具的熟练度和知识。
• 统计知识：是否能够理解算法的工作原理，而不仅仅是盲目应用。
• 结构化思维：能否将模糊的问题框架化。
• 商业理解：能否很好地运用商业思维。
• 问题解决：能否提供创新的解决方案。
• 沟通技巧：能否清晰、简洁地表达想法，并影响他人。
• 数字敏感度：处理数字的能力如何。
• 注重细节：是否关注小细节，并从中看到更大的图景。

本文可以帮助更深入地了解雇主的视角。

数据分析面试的类型

数据分析面试大致可以分为三类：技术面试、行为面试和技能评估面试。技术面试的准备需要长时间的积累，这些面试测试对专业和工具的学习和掌握程度。如果在这方面非常出色，这些环节应该不难应对。如果不是，最好的策略是诚实地表达所知道和不知道的，并让潜在雇主了解。

对于行为面试，互联网上有大量资料可供准备，因此这里不再赘述。

这些面试是大多数分析职位招聘的决定性因素，原因很简单——如果一个人具备扎实的逻辑思维能力和商业思维，他可以很容易地掌握技术技能。由于这些面试旨在评估各种技能，更重要的是展示这些技能。在大多数情况下，实际答案和解决方案并不重要。

任何招聘经理都更倾向于选择一个方法更好的错误答案，而不是方法不佳的准确答案。技能面试又可以分为两类：猜测估计和案例研究/角色扮演。

猜测估计是一类类似谜题的问题，需要通过构建问题框架、创建细分、做出假设并汇总数字来估计一个数字。可以在这里阅读如何成功进行猜测估计的详细信息以及一些示例。以下是一些建议：

• 方法比确切数字更重要。然而，一旦有了数字，应该进行交叉验证。
• 总是自上而下解决问题。绘制清晰的细分和图表以说明方法。
• 随时准备一些常见的起点/代理。例如，国家的人口、全球人口、国家的GDP等，这些都是应该记住的好起点。
• 分析主题的所有可能用途。例如，如果被要求估计平板电脑或智能手机的市场，应该考虑B2B和B2C市场。
• 在做出假设时明确指出，并可能指出盲点。

Capital One在其网站上对案例研究的描述是：案例面试是广泛的双向讨论，而不是单向测试。将根据处理问题的方式来评估，而不是根据提出的具体答案。一个案例通常从一个提供商业场景的宽泛问题开始，然后缩小到一个特定方向。随着面试的进行，案例可能会演变并增加复杂性。

以下是案例研究面试的一些最佳实践：

• 案例研究全部关于展示三件事——结构、结构和结构！专注于为提供的问题构建框架，就会安全。尝试偏离它，会发现自己陷入困境。
• 例如，当被问及如何为产品公司增加利润时，不应该急于得出结论，如“会改善营销或削减成本”。应该说利润=收入-成本。为了增加利润，可以增加收入或减少成本。收入可以通过增加销售或提高价格来增加。成本可以通过……来减少。
• 保持结构不仅有助于面试官更好地理解，还有助于确保没有遗漏任何东西。
• 在做出假设时明确指出，这些可能是关于业务或讨论行业的假设。
• 将事情整齐地写在纸上，以便稍后重用。大多数情况下，案例研究会随着时间的推移而演变。将被要求在多个场景下多次回答类似的问题。将它们保存下来可以减少计算时间！
• 大声思考——重要的是思考过程。如果不确定，问问面试官，而不是保持沉默！
• 清晰、简洁地沟通——如果对自己的想法不清楚，从面试官那里花两分钟整理想法，然后好好地表达它们。

最后，这里有一些在面试中应该避免的活动/行为。这些，连同上面提到的最佳实践，应该给足够的弹药来应对任何数据分析面试。