从业以来面试过不少数据分析求职者数据分析报告怎么写，我就从面试官的角度说说我喜欢的简历顺序和要提前了解的那些事
个人能力比如在数据分析工具方面掌握，算法方面的了解，业务的主攻方向，你的软强项有哪些？沟通、思维、学习、适应能力等
这部分一般用人企业很关注，可以直观看出你与需求之间的匹配程度，往往会给对方留下很深的印象
一定要根据需方的要求调整顺序，比如面试数据工程师，那你把工具、算法一定要写前面，面商业分析师，那你业务的主攻肯定要放首位，从上往下阅读是90%人的阅读习惯，往往开局记忆深刻，后面的内容基本靠匹配度去感觉，这部分的梳理一定要有逻辑，这部分属于并列关系，所以从几个方面独自去概述，千万别一段话了事，例如从数据分析工具上讲，你熟练哪些，掌握哪些，经常使用哪些，从算法来看，你掌握什么算法，经常使用的算法有哪些？从业务分析来看，你擅长市场分析、用户分群、营销分析还是驱动业务增长、媒介分析等
工作成就其次你几年工作的主要成就，比如独自完成的项目有哪些？从0到1建立的分析体系有哪些？达到的效果如何？上级及服务方对你的认可有哪些？这部分一定要提炼自己这几年主要的成就，独立完成的不但要能写出来，还要能自圆其说，从0到1的创建，一定要有层次感，先做什么，后做什么，为什么这样去做，要能说清楚，要还原当时的处境，因为这些处境可能是你下一家也面临的，大千世界无奇不有，但芸芸众生皆有相似之处 最好的方式就是让你身边不懂得人来看，让他们问你，你来不断回答，慢慢梳理自己的逻辑，记住这点很重要，薪资的差异可能就从这部分开始了，大企业一般一个萝卜一个坑，这个坑放多大的萝卜就看你能否自圆其说，表达清晰
虽然很多人喜欢体现自己的数据分析对厉害，比如做了什么分析帮助公司转化率、客单价、复购率等提高了多少个点，要写没有问题，但一定要注意逻辑，提升多少点你判断的依据是什么，有没有前提条件，这件事不这么做的话，数字在什么范围，这里不仅要能说出场景，更重要的是背景，这样的背景下，我这样做带来的提升 如果觉得麻烦，最好别写，原因很简单，数据分析师很少有KPI的，而影响你所描述的KPI不是由数据分析本身决定的，只是存在关联，并没有直接的因果关系，所以这块一定要注意，常规的描述也有自己的套路，就是你所描述的工作都是围绕数据进行，也就是中心点一定要明确，也能事半功倍
背景履历下来才是工作经历，教育等，工作经历描述尽量详细一些，让对方知道你到底在这家企业做什么？在团队中是什么角色，而不是匆匆几笔，这样面试人不知道问你什么，反而物极必反，就好比谈恋爱，你越了解别人，你们的话题才会更多，你才能聊的更深，这样彼此才能知己知彼，对你而言不但面试能成为学习的机会，还能让你少踩坑，对用人部门来讲，他们能否给你清晰的定位、准确的认识，从相识到相爱，而不是闪婚带来的阴影，你甚至怀疑自己的命运和人生 其实面试不可怕，大家都是搞数据分析的，也要懂得先分析企业需求，再对症下药，把每一次面试当成自己的重生，要用尽全力展示自己，简历只是一张门卡，要打开这扇门还要很多方式，比如自己的输出（针对性的报告、行业的见解总结、你对这个职位未来规划方案等），领导都喜欢主动的人，要用尽全力，一个好的企业，这一干可能就是3年+，所以一定要120%努力，不可忽视，你的面试蕴藏着你3年+的青春，也可能成为你职场最关键的三年+ 一定要想好如何应对，再去筹备，这不是一份简历那么简单，这是你职场的订婚证
提前准备 面前准备：
1、一定要了解目标公司的业务和产品，利用好搜索引擎，最好自己体验一下，顺便看看公司的其他招聘岗位，大致可以看出公司的重心是研发还是业务，可以去一些职场社交平台（例如linkin、脉脉等）看看有没有新鲜的发现
2、一定要看这个分析师的需求偏底层，偏算法、偏前端还是报告输出为主，这一点一定要清晰，面试中自我介绍时可以重点根据岗位需求去表达类似这样的经历，让对方觉得你很有见解，为他所用 分析清楚需求的目的还有一个就是对标自己的技能，一般业务为主的会要求懂统计软件之一即可，加分项可能是hadoop、hive、sql等，所以只要懂一种就可以了，他们更看重分析思维
面中准备
1、简历中尽量突出自己和岗位相符的技能和经历，就好比我们做数据匹配一样，增强第一好感
2、不懂得软件和技术千万不要写，对方肯定会根据你的描述，抽其中一个进行验证，既然写了，基本的模块和操作至少要了解
3、当问到你项目经验或者经历时，让你谈谈自己的操作过程，这时候千万不要以数据分析的流程去回答，比如了解需求、在需求的基础上提取什么数据、做什么分析，用什么模型，得到什么效果和好评 而是要用分析思维去解决
三个关键what、why、sowhat比如我做过一个用户提升项目，再与业务、老板、部分部门交流沟通后（给面试官感受：你有很强的需求分析、沟通、协调能力） 我把提升从业务和流程角度进行归纳总结（给面试官感受：你更侧重业务，而不是数据）
分为三个方面，用户获取能力提升、用户活跃度提升、用户提升消费… （面试官感受：你做事很有条理，有的结构化思维的意思）
比如在用户获取能力方面，为了需找优质渠道，去除没必要的广告投放，我先找出几个关键性的业务指标，投放金额、投放次数、转化人数等，然后根据这些指标再延伸影响这些关键指标的数据需求，出具体的数据需求，并对数据的可信度进行评估，然后用对比、分解、综合评估等方式进行数据分析，来假设和验证数据与目标主题之间的关系。数据来源有保障、分析框架清晰，回答what很容易，千万不要忽视原始数据采集和可信度，无数人被打趴下…
（what）阶段 得出了xxx结论，发现了影响的几个因素 （why阶段） 并联合xxx部门或者同事进行了数据验证和建议推进，提升了多少p，减少了多少金额 （so what阶段） 从中总结出了一些类似商业问题的经验，也对不足之处进行了深度复盘 （闭环思维模式）
最后提问环节：
不要问福利和保险什么的，纯废话、公司都有自己体系，hr更专业，offer里面都有 多问 1、要是入职的话，在团队里你是什么角色，重点是做什么方面 2、目前数据团队的人员匹配，未来的规划什么样子 等等，类似这样的问题，显得你很重视这个岗位 整个过程要是有自己的作品或者个人博客，公众号什么的可以说一下，显得你是一个没有焦虑，爱学习、爱反思的五有少年 就扯这么多，思维一定要注意三点what、why、sowhat，按照关注度来讲，sowhat很关注，毕竟很多公司不是没有数据分析师，而是没有让数据出彩的数据分析师
转自公众号：小邓种草
