这两年作为面试官面了差不多有100多个数据分析候选人了，也形成了一些自己的判断标准，但因为平常的面试都比较零散，所以也一直没专门去做总结。刚好最近在参加公司的校招专场面试，专场面试一般都是需要面试一整天，而且是面完一个马上需要面下一个的那种，中间比较少的时间回忆思考，所以就把我的评判标准固化成了几个点，然后根据候选人在面试过程中每个点的表现进行综合判断，等面试完了判断和评价也就完成了。这一篇就分享下我的一些评判标准，我主要会考察以下几点：

工具能力
理论能力
逻辑思维及沟通能力
数据分析行业基础知识
解决问题的能力
职业规划情况

上面这几个点的顺序也是我在考察时候的重要性排序，接下来就讲讲每个方面我具体是怎么考察的。

工具能力

工具能力是一名数据分析师最最最基础的一项能力，是数据分析师的武器，所谓的工欲善其事，必先利其器，要想做一名合格的数据分析师，首先数据分析工具的使用要足够熟练。

数据分析的主要工具就是Excel、Sql、Python三件套，外加一个可视化工具：Tableau或者Power BI任意都可，这种BI可视化工具的基本操作方式都一样，熟练掌握一个就行。

说起Excel很多人都会觉得很简单，而且面试的时候考察的也比较少，但实际上能真正熟练使用的人也不多，比如有多少人知道数据透视表中的非重复计数功能。大家千万不要小看Excel，在实际工作中大部分分析师的大部分时间其实都是在用Excel，如果Excel用的不够熟练会严重影响工作效率的。

还有就是Sql，Sql入门也很简单的，但是也要注重基础知识的积累，比如A表 Join B表是什么连接方式、distinct 和 group by在去重计数上有什么区别、Sql的执行顺序是什么样的、子查询是什么？这些问题也有不少候选人是回答不上来的。

最后就是Python，很多人学Python一上来就是学爬虫、学算法、还有学网站建设的，可是这些对于数据分析师来说是完全不重要的，作为一名分析师会比较少用到。关于Python，我最常问的一个问题就是Python中的数据透视表是哪个函数，根据过往经历，10个人里面差不多只有一个人能回答上来，还有一个是大概知道是p开头的一个函数，但是具体拼写不出来。

关于工具层面的一个建议就是一定要注意基础知识的积累，不要追求酷炫，这里推荐我的两本书，完完全全从数据分析师角度出发去写的两本：

理论能力

理论知识是一名分析师做事的底气，每做一件事背后都有专业的理论做支撑是一件特别美好的事情。主要包含统计学、机器学习算法、计量经济(如果候选人专业课有这个的话)这三块。

统计学的核心知识点主要围绕假设检验展开的：假设检验的思想是什么、P值有什么含义、一类错误/二类错误分别是什么、T检验和Z检验的区别、均值指标和率指标的检验方式有何不同？

机器学习算法主要就是围绕常用算法展开的：常用算法有哪些、A算法与B算法之间的区别是什么、XX算法的具体步骤有哪几步、逻辑回归和线性回归的区别是什么？

计量经济主要问一些比较常规的问题：怎么解读回归系数、为什么计量研究中的R2一般都很低、方差分析和回归分析的区别是什么、什么是中介变量、中介变量的使用场景是什么？

上面的这些问题不会都问，会根据候选人简历上呈现的点来挑着问，但是大体上就围绕上述的那些。

逻辑思维和沟通能力

逻辑能力和沟通能力不像前面的工具和理论能力那么具体，一般都是通过问候选人简历上的项目描述来感受的。虽然这项能力在的重要性排在第三，但一般最开始感受到的就是这项能力，我一般先会让候选人自我介绍，介绍完之后就沟通简历上的项目，通过候选人在描述项目的过程中就能感受到候选人的逻辑能力和沟通能力是什么样的。

这里面有一些评判标准：

• 项目的前因后果能不能描述清楚，背景是什么、具体的方案是什么、为什么用这种方案、这种方案有哪些优势和不足，最后取得了什么样的结果
• 在描述项目的时候有没有条理，听上去乱不乱
• 在介绍的时候针对你的疑问和质疑有什么反映

数据分析行业基础知识

数据分析行业的基础知识这一项主要考察你对这个行业的了解程度，对行业的了解程度在一定程度上能反映你对这个岗位的热爱程度和下功夫程度。

比如数据分析常用的分析方法有哪些？AARRR模型是什么？RFM模型是什么？北极星指标是什么？数据相关的岗位有哪些？数据分析、数据运营、数据产品这三者的区别是什么？

解决问题的能力

即使我们前面做了很多的准备，但我们在实际工作中还是会遇到很多未知的问题，这个时候解决问题的能力就至关重要了。

我一般都会问在过去的工作或者学习经历中有没有遇到什么陌生的知识点，最后是怎么解决的，以此来判断候选人的解决问题能力。

搜索是最有效的解决问题的方法，但很多人没意识到。

职业规划情况

这个主要看候选人的稳定性和未来的潜力情况，主要会围绕两个方面问，你觉得数据分析是做什么的以及你为什么要从事数据分析这个岗位。

以上就是我作为一个面试官在面试数据分析候选人时会主要考察的点，希望对大家有所帮助。最后说明下，上面这些点主要适用于0-5年的分析师，更高阶的分析师考察的侧重点会稍不一样。

欢迎大家在评论区留言讨论。

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