
CDA数据分析师 出品
编辑:Mika
各位同学大家好,我是CDA数据分析就业班的学员,非常荣幸参加今天的分享。
最近我前后经过五次面试,进入了自己心仪的头部互联网大厂——腾讯,目前主要是从事信息安全方面的数据运营分析相关工作。今天主要跟来分享一下过往自己在面试求职中的一些经验教训,和大家一起共同学习。
我主要准备从五大方面跟大家分享一下。
第一部分是关于面试前的准备。第二部分是面试中的表现,第三部分是面试后的复盘,第四部分是面试中涉及到一些高频问题以及注意事项,已经第五部分是不同行业的面试经验。
首先看到第一部分,面试前的准备。
我们在面试在求职之前,简历一定要准备好。我们在写检验过程中,可以主动去寻求CDA就业老师的帮助,帮助系统梳理过往的工作经验,尽量能够提炼出我们的工作成绩,能够量化的去体现。
对于有工作经验的学员,项目经历这一块是一定深入挖掘的。去挑重点,将突出的部分写到我们简历上。对于刚毕业的同学,在大学期间或者是在CDA学过的一些项目都可以写进去。
关于投递简历,除了通过Boss直聘平台,还可以让老师推荐,只要是与数据分析相关的岗位,不限行业都可以去投,这样能争取更多的面试机会。
但是需要注意是,面试建议一天约一到两家,错开时间进行。根据我之前的面试情况来看,我当时一天最多面了有三家,但这样会导致你一天下来很累,然后也没有时间进行复盘。
同时在面试前,一定要去官方网站去了解你意向公司的行业、产品、招聘岗位的工作要求,有针对性去做准备,这样的话就可以有备无患。在面试的时候跟面试官可以有更多的话题去聊。
关于自我介绍,可以准备大概时长在1到2分钟的。最好把内容话术写下来,进行模拟练习,这样你在熟练后在面试时就能做到临危不乱。
另外面试前至少每天坚持SQL的练习。
根据之前我面试的情况来看,有一些公司侧重于数据提取和数据挖掘方面,从而对SQL的要求会高一点,这方面就需要不断的刷题。不同的岗位侧重点不同,如果是业务型的数据分析岗,那么对这个行业需要了解的更深入,然后一般情况下都是会有SQL和 Excel的笔试题。
虽然我在过往的面试中,我只遇到过一家笔试是针对SQL 的,但我觉得这还是要引起足够重视。
第二部分是面试中的表现。这一部分也是很极其重要的,考验是大家临场发挥的状态。我觉得首先是要做到平衡心态,在面试中保持微笑,这样你在与面试官交流中就可以做到不卑不亢。如果遇到不熟悉的问题,可以稍微带过一下,切忌解释过多,暴露缺点,避免给自己挖坑。
其次针对你过往的每一份工作中的主要内容和个人业绩,这一块是要做到相当熟悉。
因为面试官在问你具体的一些项目经历时,他会要求你从业务背景出发。这时你就要去简要阐述你运用了一些什么方法,什么工具,解决了一些什么问题,你的原因分析以及改善措施是怎样的,已经如何跟进,如何用数据去驱动运营,从而改善运营中的问题,最终实现更大的业务价值。
这时可以通过数字直接量化指标,以举例子的形式,向面试官展示你的工作成绩,这样才能使人信服,获得好感。
关于复盘,在面试结束后尽快对面试进行总结,复盘做的不足的地方,然后去完善。通过复盘,可以为之后的面试做进一步改善和优化。
举个例子,比如你的自我介绍句子已经写的很流畅,但你表达时可能会发现表达不清楚不流畅的情况买这些都是可以通过及时的面试复盘发现的,之后可以针对不足之处进行加强练习。
下面聊聊在面试过程中会遇到的高频问题已经相关应答的注意事项。
我之前入职时经过了5轮面试。特别是像大公司的流程会很繁琐,而且等待时间也很长。你期间也会在不同的面试其他公司,同时也在等待挑选自己的意向岗位。
下面我把我面试中被问到的高频问题给大家总结分享一下。
第一个问题就是个人的离职原因。
基本上在第一轮面试都会问。你在回答离职原因时,尽量说客观的因素,比如家庭原因或者个人职业规划的调整,这类相对客观一点的。切忌说因为跟领导同事关系不合,或者是因为之前的公司不好,不要表达出各种抱怨的情绪,这会给对方造成非常不好的印象,甚至导致在第一轮就被pass。
第二个问题会问到部门的架构,你之前工作中做了哪个项目,在团队中的分工情况是怎么样的。
对于这个问题可以提前有针对性的进行准备,在表达时主题突出重点,注意逻辑通畅,表达通顺。
第三个问题,如果是跨行业的话,会问你应聘这个岗位的优势和劣势在哪里?
如果你是从其他行业跨行过来的,面试官就会问你为什么要进入另外的行业,其实这也是在问你的求职动机。各位小伙伴在求职的过程中就要多准备一下这方面的思考。
第四个问题,就是阐述你在过往的经历中,最有成就感的一件事。
这种问题其实是想考察你的表达能力,以及你过往做了哪些事,然后借此来判断你在这个过程中的组织能力,以及解决问题的能力。回答时通过举例子的形式去讲述就好了,注意提炼观点。
第五个问题,是举例说明你与数据分析相关的案例。
在这个过程中,大家要从业务背景出发进行阐述。你运用了什么方法,什么工具,解决了什么问题,达到了什么样的效果。以及当中用了哪些分析方法,还有哪些改善措施都要简要的说明一下。
第六个问题,跟业务相关的。
面试官会问你某一个指标下降了,然后分析是什么原因导致。比如我之前在面试一家公司,主要做拍照app的。面试是提出了一个场景,说日用日活跃用户120万,突然在某一天次日留存率下降了,然后让你去分析是哪些方面导致了异常的产生。我当时回答时也漏了一个方面。这个问题需要从长期和短期去看,我当时忽略了从短期看异常产生的因素。如果是做指标运营这一块的,大家可能就得注意这一点。
第七个问题,个人的职业规划。
这一块要具体一点,你最好说能够说一下你多少年内能做到一个什么样的程度。这样的话,你让面试官觉得你是对未来有规划的,做事有计划有条理,同时也增加了不少的好感度。
最后一部分是不同行业的面试经验。
其实同行业跳槽的录用性可能会更高一点。比方说你之前是在互联网行业,然后你这一次跳槽也是在互联网行业跳槽,或者是从传统行业跳入制造行业,就这种的话录用的可能性会高一点。但因为面试官都会参照你过往的经历去匹配你的工作情况。
就我个人而言,之前我面试的公司也涵盖了很多行业。比如物流制造、新媒体、广告、金融、互联网这些行业我都尝试了一下。去经历过后你才会知道这个公司到底需要什么样的人,然后他们在招岗位的时候也相当于在对你做挑选,看你的个人经历与他们希望的符合程度,每个行业的要求以及难度也是不一样的。
因为面试官问的更多的是一些基本性问题,如果是偏技术的岗位,我个人觉得跨行业是问题不大的。比如像计算机专业的,在每一个行业基本上都是通用的。如果是偏业务分析的话,就优先同行业去准备面试,如果跨行业就相对难度会更大一点,相对你承受的心理压力和心理预期都会有所降低,包括你的薪资期望。
另外像城市方面,北上广深这类互联网行业更集中,数据分析的需求也更大一些。新一线城市以及二线城市的薪资和机会肯定是跟北上广深有差距的。这方面大家需要各取所需,根据自己的工作层次,意向城市等方面在面试时对应薪资期望。如果从一线换到非一线城市,薪资上会有一定的降幅,这些也是需要有心理准备的。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14