京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题
经常被问到一个问题,数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊?特别是以下几类人群:
1、想转行做数据分析工作的朋友。
2、之前在比较小的公司做数据分析师,去大公司面试。
3、在校大学生。
在回答这些问题之前,先谈我的一个面试经历,记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候,有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。当时我也在想,在面试大公司的数据分析师一定会问:
1、你做过哪些模型?
2、用什么工具做的啊?
3、你会或者知道哪些算法啊?
4、数据量有多大?
.......
但是当我去沟通下来的时候,问关于数据挖掘模型算法原理、使用什么工具的东西不多。更多是问一些关于项目背景、怎么思考这些项目、如何使用这些模型结果、怎么推动业务方去使用数据结果。【坦白说当时觉得不可思议,怎么问这些问题呢?】
所以大家在面试数据分析岗位的时候,基础知识是必须的。但是更多要关注数据实现数据价值,特别是从事一段时间数据分析同学,但如果仅仅是刚准备从事数据分析同学,基础的专业知识与技能肯定是面试必问的话题。如果这家公司希望未来培养或者招的真的做数据分析的,那就会像我面试碰到的,一定也会很关注面试之外的问题。
回到具体面试的问题,PS:这里我仅仅谈谈我的几点看法和我面试中会问到的几个问题,以及我为什么会为这些问题。
一、了解你面试岗位的工作性质
1、你对于你面试岗位价值的理解。
2、你觉得这个岗位大概的工作内容。
3、对于公司的理解。
二、沟通表达/逻辑思维
1、说一下你过往做的一些项目/说说你以前的工作经历。
2、你之前做过的一些专业分析。
3、你之前做过的模型。
4、之前是如何与业务方打交道的。
三、对于数据与商业的理解
1、如何理解数据敏感性?
2、你觉得数据怎么体现其商业价值?能否举个例子。
四、专业技能
1、基础的统计学知识。
2、数据挖掘基本的算法。
3、怎么评估模型好坏。
4、使用的工具。
5、数据挖掘流程。
6、怎么清洗变量【例如:指标定义、缺失值处理】。
7、怎么解决建模中会碰到一些技术问题【例如:共线性、不同模型针对的数据类型】。
五、学习能力
1、是怎么学习专业知识。
2、怎么学习业务知识。
六、职业发展
1、未来3年的职业规划。
2、要实现这些规划计划是怎么样。
我把面试过程可以会问几类问题,不同的面试官可以侧重点不一样。我想和所有面试数据分析师的朋友说的:
1、面试过程中大家是平等的。不要太弱势也不要太强势。
2、把你之前的工作有条理的表达出来。
3、面试一些问题的时候,可以想一想。我个人觉得,并不是所有的问题必须别人一问完,立即回答。
4、把面试当作一种学习与经历。关键是从一些面试中你能发现自己不足。
另外一些小tips:
1、面试之前了解这个岗位。了解一下这个公司。花点时间在面试公司和岗位,了解了解人家公司是干什么,如果你对这家公司特别感兴趣,去网站上看看,去体验体验人家公司的产品和服务。会让面试的人感觉到尊重。当然太贵就算了。
2、如果有认识的人或者通过一些渠道先了解一下你面试的公司,部门情况到底是怎么样的。到底要招什么样的人。
3、很多企业的招聘与实际需要的人之间有很大的出入。
4、投递简历前:花点时间在简历上:要看到一份没有错别字且能把之前工作写清楚在一张纸上真的很少。
5、机会是留给有准备的人。你准备好了吗?每次面试结束看,看看自己的不足,然后一定立即去学起来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10