
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
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28