数据分析面试准备之方向选择
数据D江湖
共 3720字,需浏览 8分钟
· 2021-03-21
本文主要探讨方向上的选择、投递策略以及业务知识准备;
一
内容类(直播&短视频&社区&资讯类等); 020类(美团外卖、滴滴打车等); 电商类(淘宝、多多、社区团购等); 在线教育(猿辅导、学而思网校、字节教育等) 其他一些细分垂直领域,例如招聘、房产类
这个领域在未来是否有前景机遇 这类领域的业务增长,有多依赖数据,是否是数据驱动 进入这类领域,机会是否足够宽广,未来也有多种可选择性 这个领域在其公司战略层,是否是大力发展的业务线
C端分析数据量与数据维度远多于B端分析,使用复杂模型的机会较多,且更和运营配合较紧密; C端分析聚焦在用户行为数据,B端聚焦交易、生命周期维度数据; C端分析师岗位需求量远多于B端分析师; C端业务复杂度通常高于B端; B端做好更依赖业务痛点挖掘,分析框架搭建,C端相对抓手更多;
其一,建立较完整的数据规范、需求对接、数据分析方法论等习惯及知识体系。 其二,数据氛围更浓厚,减少了在业务团队可能面对孤立无缘的情况,有更多的交流成长机会,数据行业人脉的积累。 其三,更熟悉数据底层架构及数据全生产,把控数据的质量和数据出口。
其一,起步业务的数据体系搭建不完善,分析师有可能会承担更多的底层数据规范搭建工作,先有数据,才能分析,继而增长。这是一个周期很长且需要耐心的工作; 其二,起步业务的成熟方法论积淀较少,需要一起探索沉淀,压力相对较大; 其三,起步业务相对更频繁进行业务方向&人员&管理层调整,需要短时间内探索出一条路,所以需要有一颗强大的心脏与适应能力以适应快节奏的变化调整;
二
不要海投,投递方向要相对统一,有较清晰的预期; 根据前期的投递反馈来调整自己的简历及面试准备; 最中意的岗位可以留稍微后面一些,为面试、谈薪环节留有足够的空间;
三
快手产品逻辑:产品现状、单双列;
内容分发机制:如何高效匹配内容和消费者,社交兴趣、推荐算法跃迁流量池;
内容生产:创作者引入和内容生态,保证内容充足性和生态持续性;
内容消费:内容策略、用户增量空间;
商业化方式:直播刷礼、电商、广告;
行业竞争状态:竞品差异性,未来分析
快手的核心指标体系、可能常用哪些分析方法论
了解推荐策略、内容策略、搜索排序等知识
以上内容的常见获取渠道:行研报告、公众号文章、论坛文章等;
关于数分面试准备这里其实还有非常多的注意要点,碍于篇幅无法一一展开,对这方面有问题的朋友阔以私我&群内交流,希望这篇文章对大家有帮助,祝顺利~
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