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今天一共面了5個數據分析師，很遺憾都沒透過……為何資料分析師面試總失敗？作為一名資深HR,今天跟大家聊聊沒過的原因：
A面試者在介紹自己的專案時，一上來直接先說路徑，講的很細節，而關於專案本身、執行方案、結果、深入思考這些重點內容一點也沒有講到……完全忽略了做這件事的目標是什麼？暴露出沒有框架意識。
C面試者的簡歷中寫了各種各樣的專案經歷，但面試官一問，發現他所謂的分析報告，其實就是基本的資料統計和資料堆積，連發現問題和導致原因都沒有弄清楚。所以，面試當中的成果的展示是要有說服力的。
E面試者是應屆生轉行資料分析的，沒有什麼工作經驗，就湊了資料分析的專案經驗上去，也可能是借鑑別人的簡歷抄點專案經驗，結果兩句專業性問題一問就原形畢露了……
到這裡想必你們已經發現我面試別人的套路了：那就是去挖掘被面試者的強點，而非揪出其弱點，透過整個面試交流的過程去權衡面試者的真正價值和匹配度。
而透過以上面試案例就能看出，資料分析面試被刷主要還是因為對行業知識的瞭解不夠透徹，“講故事”能力有所欠缺等，沒有很好地展現出自己的能力！
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知己知彼，才能百戰不殆！每個行業對資料分析師的要求是不一樣的，所需要的技能也有所偏重。甚至同一個行業內，比如金融行業：證券、銀行……所需技能都是千差萬別。
因此想要成功透過面試，首先要了解不同資料分析行業面試時需要哪些行業知識，以及每個行業對資料分析師能力的側重點有什麼不同。接下來，讓我們以投行、諮詢、網際網路大廠為例具體看下！
投行/諮詢/網際網路大廠喜歡什麼樣的資料分析師？
總的來說投行/諮詢/網際網路這三種行業在基本技能方面的要求都是相同的。第一是對於業務的瞭解；第二是掌握好資料分析的工具；第三是有良好的資料分析的能力。
資料分析師的工作內容就是對於資料進行分析，將商業行為進行資料化，對資料指標進行分析和解讀。在這個過程中透過資料發現問題，從而保證企業朝著更好的方向發展。
除了以上這些相同點，投行/諮詢/網際網路資料分析師這三個行業對資料分析的附加技能的要求是不同的，其工作職責和內容也有所不同。
投行資料分析師
投行分析師不僅僅是簡單地收集、挖掘和理解資料，還要有豐富的金融領域知識。投行分析師的主要工作是：分析行業和公司，出具專業的研究報告；培育專業的機構投資人；輔助基金經理完善基金管理；為私募股權投資人提供建議。其中，賣方分析師和買方分析師所做的工作也是不同的。
✅賣方，主要指的是證券公司，主營業務：證券經紀業務和證券承銷業務。因此賣方分析師主要職責是為客戶提供儘可能完善的研究報告，幫助客戶進行投資理財。
✅買方，指的是公募基金和私募基金。買方分析師需要對客戶的資產淨值負責，因此其研究報告注重投資價值。
諮詢資料分析師
諮詢資料分析師都需要具備商業分析能力。其主要工作流程為：學習客戶業務➡瞭解客戶資料的構成➡構建資料收集分析平臺➡瞭解當前形勢尋找突破點和增長點（資料探勘）➡整理彙報分析成果。
大型諮詢機構以及四大會計師事務所，都有金融風險諮詢、併購諮詢、稅務諮詢等業務。不同業務對分析師技能的要求也不同。
✅金融風險諮詢分析師：需要對銀行風控體系以及金融市場風險有全面的把握。
✅併購諮詢分析師：需要熟知國內外併購法律規範和行業要求。
✅稅務諮詢分析師：需要對各大稅種非常熟悉，能夠快速地找到對企業最優惠的避稅方法。
網際網路資料分析師
網際網路時代下幾乎沒有哪個行業不涉及網際網路。從本質上來說，只要涉及利用資料來解決問題就需要資料分析師。而網際網路行業的資料分析師作為看重的就是個人的專業技能。一般來說，從事網際網路行業的資料分析師最要具備以下幾個技能：
✅很強的數學和統計知識：這是至關重要的，因為知道的越多，就越能高效的解決問題。這直接影響到工作質量。
✅至少掌握一個或多個數據分析工具：這是必須的，它會直接影響你的工作效率。要會用Excel/SQL做基本的資料提取，還要會用指令碼語言進行資料分析，如Python或R語言。總之要了解這些工具並靈活的運用它們。
✅會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料報告：資料視覺化是資料分析的主要方向之一。除掉資料探勘這類高階分析，不少資料分析就是監控資料觀察資料。
✅熟悉常用的資料探勘演算法：如迴歸分析、決策樹、分類、聚類方法等。
由此可見，無論是什麼行業的資料崗位，都要在紮實的資料分析能力的基礎上，具備相關的專業知識。因此我們可以按照優先級別逐個突破。舉個例子🌰：
如果你想從事投行資料分析，在有資料分析能力的基礎上就需要補充金融領域的知識，反之亦然。總之第一要務就是根據行業需求補充所需專業知識。
如果你想從事網際網路行業資料分析，那麼就要精進自己的資料分析能力，通過後期的學習來查漏補缺。畢竟網際網路行業的資料分析對專業能力極其看重。
總的來說，資料崗位面試求職無非兩點：一是對自己面試行業所需的技能足夠了解，二是有本事展示出自己的能力。資料分析的能力的培養不是能夠一蹴而就的，除了基礎的模型和思維的掌握之外，還需要大量實踐經驗的積累。
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