数据分析面试，因为这一步，淘汰了90%的候选人？-技术圈

前阵子，后台有个留言给我看懵了，说数据分析都是 SQL boy/girl？取数机器人？

我怀疑这是个假“圈内人”，于是和他聊了几句，他还特意加了我的微信一顿吐槽。

这哥们儿是普通二本毕业，在一个互联网创业公司做数据分析，干了不到一年就想跳槽大厂，觉得已经把 SQL 玩得很溜，是个“能打”的数据分析师了。

裸辞之后投了一个月简历，还真收到了个大厂的面试邀请，一面之后不仅自我感觉良好，还嫌面试官问得问题不专业。

这才有了他在我后台的留言，“觉得面试官没必要问项目问题”这种离谱发言。

我问他，那一面通过了吗？

他说，让他回家等通知，然后就没有然后了。

说实话，我就是他怼的那种面试官。

为什么数据分析面试一定要聊项目、聊业务，问成果？

数据分析，重在分析二字，对业务决策起关键性作用，比如共享单车的投放策略、淘宝主页的“千人千面”，最基础的支撑就是背后强大的数据分析。

可为什么这哥们儿会天真的觉得数据分析就是取数机器？

其实这不是他一个人面临的问题，我经常能听到数分人的吐槽，觉得入职之前手推各种机器学习算法、公式，入职后就 SQL。

这大多是一些身处小公司，困于“打杂”的年轻人难以逾越的职场瓶颈，比如：

没接触过完整的业务和大项目，觉得数据分析师会 SQL 就够了；
天天忙着取数做表，就算有一身本领也使不出；
由于不懂业务，只懂数据、不懂分析，做不出对业务有价值的分析；
数据分析的结果难以落地，不能真正辅助业务决策。
......

简单来说，要么是平台不行，要么是自身能力欠缺。

但这也不是无解的，尤其在如今数据型人才紧缺的市场环境下，想要跳槽到大平台的机会非常多。

据中国商业联合会统计，在BAT等大企业的高薪职位里，60% 以上都在招数据型人才。

△ 腾讯官网与“数据”相关的岗位需求高达4708个

不仅如此，数据分析干得好，职业发展是没有天花板的。

拿我认识的一些数据分析师来说，有的深入业务部门，当上了业务专家/总经理；有的已经开始带团队，往 CIO 方向发展。

不仅高薪，而且越老越吃香。

下面我总结了现在大厂对数据分析能力的要求，基本上包括以下几个方面：

一是数据分析技能：

如常见的 Excel、SQL、Python 三件套，可视化工具 Power BI ，数据平台神策、Tableau 等。

二是独到的分析思维和表达：

一套完整的数据分析方法论，知道有了数据怎么处理，出了异常如何排查，建立长效统计模型等。

三是深刻的业务认知：

既需要了解行业现状，又要抓住业务本质，能通过建模、算法等预测业务的走向，发现深层次的问题等。

要彻底掌握这几点，可能需要大量的数据拆解、丰富的实战演练......

但现实是，大部分人的工作都局限在小公司、小项目里，没接触过完整的业务。即使想学习提升，但脱离了实操的数据分析，只会让自己更加一头雾水。

我尝试过自我提升最快的方式是，让大佬带你系统学习+项目实操，分享一个我的“捷径”给你：

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