「面试」我最近面过的那些分析师
以下文章来源于巡山猫说数据 ，作者阿文
BAT数据分析师，做过用户增长、数据全链路、数据工具人。持续分享这些年工作心得，带你从入门到进阶
你好，我是可乐
6月马上就过去了，即将迎来一个大日子，真是期待！
面经相信大家看了不少，
从面试官的角度的面经，你有了解过吗？
这篇文章带你看看面试官都是怎样面试分析师的！
正文
大家好，我是阿文。
从年后至今，陆陆续续的面试了不少同学。有的经验丰富，是6、7年的从业者，有的大学刚毕业，有的则是3年左右的工作经验。
今天就和大家聊聊，我整体的问问题的节奏和背后的原因，仅供参考。
确认基本信息
正式开始面试之前，为了保证信息的统一，以及目标的明确。一般会问以下几个问题：
1、工作年限；最近的一家公司、团队、职级，以及相应的工作大方向上的内容
2、当前是否在职。如果不在职，多久走的；如果在职，看机会的大概目的和原因
3、最近的绩效水平，未来的发展方向如何
以上问题，不会都问，但是会确定一些简历里提到的信息。
一来保证简历如实；二来确定是真的想找工作，且符合当前所招岗位要求，保证双方不会互相浪费时间。
基于这两个判断，面试官才会继续往下去“设置”问题，有针对性的了解候选人。
简历沟通
一般来说，简历沟通最直接的方式，就是自我介绍。
这个自我介绍不要重复讲一遍简历上的内容，这个内容看简历就好了。作为面试官，想听到的是简历上没有的东西。
自我介绍中可以包含最近一份工作中，团队是什么定位，什么工作内容，以及候选人在其中负责什么，是否是核心成员，负责的业务是否核心。如果能说出“战绩”，那是一个非常大的加分项。
这个自我介绍的过程，一定要清晰明确，有针对性和条理性。针对性不仅要说出为什么你觉得你适合这个岗位，优势是什么，还要表达出你对这个岗位的了解和期望。而条理性则是一个分析师所必须的，做业务，做分析，都需要条理性。切忌讲话啰哩啰嗦，没有逻辑，没有重点。
项目提问
项目提问一般会分成两类问题：
1、基于自我介绍，或者简历内容，任选一个候选人自认为做的很出彩的项目做介绍。
这个问题，基本会有三个层次：
举一个在工作中最有收获的项目？
能进一步说明你当时具体做了什么吗？
你觉得哪个环节是最有意义的？
这里更多的深入到候选人经历过的一些项目中去深挖，看看候选人的业务理解深度，以及平常工作中所做事情的深度。
如果只是简单的做了指标体系，没有思考背后为什么要建立这些指标，以及指标之间如何联系，到最后指标如何使用和产生价值，那么就只属于做了而已。这样会是一个减分项。
2、基于面试官感兴趣或者假设的一个场景，提出问题，让候选人解。
这个问题更多的是考验一种解决问题的迁移能力。一般情况下，面试官都会出和JD契合的问题。这种问题不会很难，主要是考量候选人的经验是否可以复用，以及能复用多少。用来判断候选人是否合适的标准之一。
沉淀思考
这一块儿，会问一些诸如行业上的理解，业务上的思考，方法论沉淀。主要考察候选人在平时工作中的积累，从而判断出，候选人的大致能力水平。
举几个例子大家可以感受一下：
日常监控异常维度如何快速挖掘？
分析方法论沉淀？
统计学应用？
对于数据分析价值的思考？
技术能力
这里就是一些很具体的技术上的问题了，但是都会比较基础。一般就为了保证，招来的候选人可以独立干活儿。
毕竟如果是个P7，来了不会写SQL，就很尴尬了。数据都没有，了解那么多的分析方法论，也没有一个用武之地。就如同你有一把好枪，但是不好意思，子弹得现加工。
就我自己来说，我一般会问这些问题：
用到的技术栈主要有哪些？
hive的底层运行原理大体说明？
数据倾斜问题是否遇到过，如何处理？
销量表sale_table，列涵盖：日期(day)、商品(id)、用户id(uid)、购买量(cnt)。如何获取每日销售最多的TOP10商品id？
Python里的pandas库中DataFrame，返回前几行和后几行数据，对某一列数据排序，怎么操作？
总体评估方向
总体来说，评估一个候选人，一般会考量三个方向：
1、个人能力
技术实现能力（大数据处理、数据分析、特征工程、实时计算、数仓知识、分布式基础知识）
关键贡献及历史战绩（做过的出彩的项目，以及在项目中的角色）
能力沉淀（行业知识，业务理解，方法沉淀）
2、性格特质
是否足够聪明（学习能力，沟通协调能力）
是否足够皮实（坦荡真实，有韧性，有耐心）
是否会自省（不断反思成长）
不要是事儿逼&卷王（这点就不展开说了【手动狗头】）
3、与岗位契合度
历史经验与岗位契合度（是否能做事）
能力沉淀与岗位契合度（是否能做好事）
未来发展与岗位契合度（是否能长久做事）
以上观点都是我自己在面人的过程中的一些思考，仅供大家参考。
2021-06-27
2021-06-25
2021-06-24