
怎么判断一个人是否适合做数据分析_数据分析师考试
你,适合做数据分析师?相信每位数据分析初学者、面试官心里都有这样一个问题,来看看资深数据分析师@joegh(网站数据分析webdataanalysis.net博主)和曹政是怎么回答的。
问题1:怎么判断一个人是否适合做数据分析?
在和大家讨论,部门招聘,现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢? 大家有何妙招没?
我觉得无论什么工作兴趣最重要,要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字,如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的,他会觉得不耐烦,那么显然他不适合做数据分析;如果对数据较敏感,能够一眼发现异常值,数据分布情况,当然是最好的。
再则就是逻辑性,可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题,看看能否解出来,需要多久;逻辑思维对数据分析尤其重要,不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死,逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。
接着是业务理解能力,最简单的就是让他定义下网站的目标是什么,哪些指标可以作为KPI,用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的,能否画出业务流程图。(宏观层面,不要深入细节)
如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL,如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力,什么时候用什么图表合适,甚至如何配色。
最后就是细心、耐心和交流能力,做数据分析有时会很纠结,细心和耐心是必需的,好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。
这些都是比较基础的东西,也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识,可以通过培训获取,问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平,其实如果具备上面几点,一旦熟悉网站和业务之后,一定会成为优秀的数据分析师。
问题2:用什么题目测试更有效?
1、问问他喜欢什么,平时对什么事情有兴趣,然后挖掘这些事情中他关注什么数据,比如买彩票?炒股?看nba?其实里面都有很多数据,他在他喜欢的领域,如果能对数据如数家珍,对数据的解读能到位,(比如对某个nba 球星的数据和所对应的表现状态做评论)至少说明他有很强的数据感。数据感是做数据分析的第一要务。
2、问问他对数据分析的理解和目标,看看他是怎么认识这份工作的。
3、常见数据分析误区有非常多经典范例,给出几个测试题(容易产生误判的数据案例)让他分析解读一下。
4、典型场景分析,在某些业务场合中,最需要关注什么数据,如何解读其中的一些数据特征。
当然,3和4需要面试官或者说主考官有非常资深的场景把握和丰富健全的范例库,如果主考官自己都把握不住,那就没辙了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08