2020年应届高校毕业生突破新高874万，恰逢邂逅到疫情导致招聘岗位的数量大幅缩减，大批应届生涌入就业市场，让池子里求职者的竞争激烈值飙升。

2020年找工作可用3个字形容：难！难！难！可想而知，2021年就业压力将何等空前巨大。

然而，这里有一个新兴的产业，其行业薪资平均水平高、就业竞争力相对小……HR却常常因招不到人而烦恼。

据人力资源和社会保障部发布的《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万。

未来5年，需求仍会保持30%-40%的增速，需求总量大概在2000万人左右。

现如今，各大高校纷纷新增大数据相关专业，近5年数据科学与大数据技术已成新增数量最多专业，2020年新增高校更是达到了全国1/4。

然而，“远水解不了近渴”，截止目前大数据及数据分析人才的输出还未形成一定规模。

迫切的市场需求，让企业面试数据分析及赋能等岗位时，会更注重实操能力，从而推动国内数据分析类职业教育培训行业蓬勃发展。

通过几个月的脱产或远程的系统学习，很多人投身成为专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。

靠着毅力和努力，无论科班生还是零基础者，都可掌握一定的能力和知识。这时，面试中针对自身情况运用些技巧，便可从众多求职者中脱颖而出，提升收获大厂offer的成功率。

今天，分享些资深数据分析HR总结的面试技巧，具体谈谈面试前、中、后，求职者该做什么？怎么做才能事半功倍？

——面试前

明确定位

具体工作内容及想从事哪块

找工作方向

▪ 数据整理：数据获取、清洗、转换、集成；

▪ 数据建模：构建数据模型，完成算法设计；

▪ 数据分析：挖掘数据的商业价值并分析；

▪ 可视化：对数据分析结果进行可视化展示；

▪ 报告撰写：撰写数据分析报告；

内容模板一

▪ 熟练SQL语言从数据库提取数据；

▪ 熟练python进行数据清洗和建模；

▪ 熟练使用数据可视化工具；

▪ 能够撰写数据分析报告。

内容模板二

▪ 业务能力：熟悉行业及周边的业务知识；

▪ 管理经验：熟练企业管理和数据应用结合；

▪ 数据分析能力：精通数据分析原理及方法；

▪ 综合能力：较强沟通能力及项目管理能力；

▪ 设计能力：较好BI与数据仓库架构设计能力；

自我评价

个人能力框架的范围

几个维度：

▪ 是否具备数据分析相关项目经验？

▪ 熟练操作哪些常见数据分析工具？

▪ 是否对数据敏感敏感？

▪ 是否拥有较强的多重逻辑思考能力？

▪ 思维是否习惯结构化？

▪ 是否能快速适应新环境和团队？

▪ 可承受较大劳动强度，接受出差？

面试时

常见问题

常规类

Q：请自我介绍一下?

A：不要只说姓名、年龄、爱好、工作经验等简历上有显示的。

▷ HR温馨提示：

提前准备好，涵盖自己与众不同甚至独一无二之处，同时保留某些不突出或中庸点，介绍不宜过长，在60s内即可。

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Q：你工作上有什么业绩？

A：说到业绩，很多人会把之前出色的部分一股脑全说，生怕面试官不知道你有多优秀。

▷ HR温馨提示：

说成果无可厚非，但务必先了解面试的公司，摸清自己适合该岗位的原因，并针对性在每份工作中，挑出匹配度较高的工作成果。

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Q：你对薪资的要求?

A：这个问题愁死了很多英雄汉，要求太低自己过不去，要求太高又怕公司用不起。

▷ HR温馨提示：

不管工作岗位和内容是否符合，必然会涉及到薪酬，建议可要求行业内的平均工资。另外，在复试结束时，务必询问目标岗位薪酬体系和KPI考核细节。

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Q：你能接受加班吗?

A：很多问的公司，并不证明一定要加班，只是想测试你是否愿意为公司奉献。

▷ HR温馨提示：

先明确上下班时间及加班的原因，陈述自己会全身心投入工作，并不断提高工作效率，积极主动的完成好自己的工作。

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Q：上一家公司离职的原因是?

A：就算在上个工作受了再大委屈，都千万不要口出怨言，尤其要避免对管理层的批评。

▷ HR温馨提示：

客观陈述就好，如：工作没发展空间，工作与自己的职业规划不合等，回答要积极正面。

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Q：你还有其他问题要问吗?

A：这个问题很关键，别直接说“没问题”，越来越多公司开始注重员工的个性和创新力。

▷ HR温馨提示：

这时，可问问自己岗位的晋升空间，通过何种方式能晋升、新员工有什么培训项目等问题！

针对类

Q：一名数据分析师要具备哪些技能?

A：数据分析师需能准确分析、组织、收集或传播数据;掌握数据库设计，数据模型，数据挖掘等方面的技术知识以及分析大型数据集(SAS，Excel，SPSS等)的统计软件包知识。另外，根据工作和发展的方向不同，需掌握相应工具，这时应具体情况具体分析。

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Q：分析项目的步骤包括哪些?

A：包括问题定义、数据挖掘、数据准备、模型化、数据认证、实施跟踪。

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Q：数据挖掘和数据分析的区别?

A：数据分析是针对个别属性的实例分析，提供有关属性的各种信息，如值范围，离散值及其频率，空值的发生，数据类型，长度等。而数据挖掘则更侧重聚类分析，异常记录检测，依赖关系，序列发现，多个属性之间的关系控制等。

面试后

无论面试结果如何，一定要进行归纳总结。面试中被问到了不懂的问题，要及时解决，以防下次在同一个问题上再跌倒。

CDA除了涵盖各行大数据及数据分析从业者所需技能的热门培训课程外，就业学院还为培训顺利毕业的学员开通了就业直通车，服务包括系统的职业素质、1对1模拟面试等。

我们的就业服务

多年的就业指导积累和沉淀，CDA认为行业选择，技能提升、经验积累、职场价值观塑造等都比钱更关键。

CDA就业服务老师会根据就业班毕业学员自身的情况，针对其意向企业进行内推，并全程跟踪和辅导，提高他们就业的成功率。

另外，正确的事业观决定了一个人未来职场发展是否顺畅，所以CDA就业学院在全力培养学员专业技能实力外，就业服务时亦十分重视这点。

CDA不仅会指导学员不断完善简历，对于学员个人优势挖掘、心理建设、陪伴激励等方面亦兢兢业业，获得了喜人的战绩。

有图有真相

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