10年过去了，大大小小数据分析岗位面试也有100+应届生或者社招人员，不得不说很多人浪费了太多机会，如果能够稍微用心准备一下，面试的成功率必将事半功倍。

面试数据分析岗位不外乎就是看看你的硬件和软件技能是否符合公司及业务要求。

硬件技能

硬件主要看你的基础技能，针对数据分析岗位常见的会涉及到如下技能：

excel

SQL

Python算法（加持）

PPT

Excel

对于数据分析岗位EXCEL是必备技能，但是往往在面试的时候不会真的给你电脑让你去操作透视分析或者函数累计求和等技能，更多的是通过问你一般会如何通过excel进行分析？

最好的回答方式就是举一个例子说明，比如分析房价情况，建立数据基础进行透视，查找各区域房价均价差异，然后针对此区域查看具体不同用户分群的看房和购房比例，或者查看不同年龄层买房的分布或者累计分布。通过这些在体现你的思维的同时可以明确的知道你的excel能力是满足的。

Sql

SQL是数据库处理基础数据的基本技能，在工作中要用到的无非就是增删改查，但是面试者也不会真的让你去写代码，往往是给你一个场景看你如何进行基础数据加工治理。如何建立有效的数据关联后，能提供什么样的数据结构来支撑后续的数据分析。

Python

当下python数据分析非常火爆，尤其是在数据分析和挖掘的时候，既可以建模进行数据挖掘，也可以快速处理数据进行可视化数据分析。你需要了解基本的数据处理库，不同的库可以用来做什么样的分析，比如基本的数据处理pandas库就可以满足了，matplotlib库可视化也可以满足。可见更多的是工具和代码的用途，而非具体代码的书写。

如果对算法有更多深入的了解会是加分项。

PPT

PPT技能是数据分析师做分析报告的必备技能，这个时候千万不要去炫技，说你怎么会做PPT动画，靠你的绝不是PPT技能，而是你通过PPT会如何呈现你的思路。

由于面试时间有限，往往会简单问一下你做过哪几种分析报告，基本的结构是如何的。

一般我们针对项目类型的基本是从项目背景、目标、解决方案、项目过程、项目落地价值的过程来呈现的。如果是工作述职类型的汇报，更多的是呈现重点项目的思维和价值。不同的PPT汇报会有不同的背景及目标和对象以及动机等。你的回答可以看出你思维和工作的广度和实操的实践多寡。

软件技能

软件在数据分析工作中是面试者更加看重的，占比重可能超过60%，甚至如果你的基础技能不足，可以用软性能力来弥补，软件能力体现在如下三方面：

逻辑思维能力

沟通能力能力

产品思维能力

逻辑思维

对于很多面试的人来说可能会觉得逻辑思维太抽象了，无法量化展现，但是面试者看重的就是你的逻辑思维，建议还是通过历史项目案例来解释是最有代表性的。

比如电商数据分析岗位，最常见的问题就是转化率为什么降低了？

第一步：你要整体看哪一个环节转化降低？

第二步：这个环节的用户在哪个维度有差异化的转化？

第三步：降低的用户是什么样的人群再次细分找原因？

按照不同的维度和线路逻辑进行问题排查和分析就是体现你的逻辑性，虽然大家都很明白，但是我面试的很多人总是给你从项目背景到项目进展逐一讲述，并没有按照解决问题的环节去串联讲解。导致给人不够明确的感觉，切忌！

沟通能力

简洁、简洁、再简洁！重要的事情说三遍！

面试都会有几个必然的介绍环节：自我介绍、项目介绍、未来规划介绍等，这个过程中务必简单明确的表达你的特色、能力。

项目介绍在上述逻辑思维里面也已讲到，务必侃侃而谈的介绍你的项目心路历程，时间有限，要珍惜好好表达。

另外当问到未来规划的时候也请重视，一个人的未来规划目标代表了一个人的目标性，合理性等，可以看出你对自己的未来是否足够重视明确。

产品思维能力

随着大数据的发展，数据分析师岗位的门槛也在逐步提高，如果要挑战更高级别的分析岗位，产品思维能力也是必不可少的，也是对产品设计创新思维要求最高的。

常见的产品会有商业分析BI工具产品，那针对这种产品你认为最不足的功能板块是哪里呢？

针对不同的点如可视化用户体验、预警闭环的功能设计、分析模板的沉淀任何一点都是可以说明你的想法，凸显你针对产品的思维，也许你没有太多的产品经验，但是可以突出你自己的思考和想法就是产品思维很好的体现。重点说明你为什么这么思考，比如针对预警功能的优化，你可以突出针对不同的人用不同的预警，达到不同的目的都是有思考的回答。面试者往往并不期待有标准的正确答案，只需要你的思维突破和看法。

数据分析师面试完后90%都是依赖上面讲到的这4点来评估你是否可以胜任这个岗位。对于4点中的硬件技能并不是单纯的考验你的技能，软件更多看中你的综合分析思维能力。

所以我们要清楚的了解面试官面试的问题意图，才能更好的做好面试准备，更好的有重心的回答，减少对面试官的误解才能游刃有余。

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