大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
惊醒。突然发现再要一个月就要过年了，过了年再过个两周就三月了。
三月…又到了招聘季。
有年终奖可以期待的同学，还稳稳的在坑里蹲着；没有期待的同学，年前就已经蠢蠢欲动；当然还少不了一大波忠诚度棒棒哒的同学，踏实的在岗位上积累。
韩信有言“凡事预则立，不预则废”。面试也是如此，除非你脑子转得够快，语言组织能力够强，否则面试前做有针对性的准备还是非常有必要的。
收集、整理并梳理了数据分析面试会被问到的一些问题，如果面一个相对有挑战性的企业的数据分析岗位，提前思考并组织回答这些问题的思路可以保你过初面。
以下只是整理可能会被问到的问题，答案自己要根据平时工作进行总结。当然如果你是跨行，没做过数据分析，那么可行的做法是：
（1）通过网络了解或获取这些问题对应的资料
（2）用自己的语言进行组织，言简意赅的给出框架性的答案
1.考察对数据分析岗位的理解与职业规划：
数据分析师与数据工程师的区别在哪里？
你平时都是怎么做数据清洗的？
数据分析都用哪些工具？
你认为数据分析师应该具备哪些能力？
你对自己的职业定位是怎样的？
你的优点和缺点是什么？
2.考察项目经验：
请举例说明自己参与的一个数据分析项目
在这个项目中你的贡献是什么？
项目里使用的算法与策略的原理是什么？
介绍一下遇到过的比较有挑战性的工作或难题，以及你是怎样克服的？
给出一个实例，讲讲如何进行特征选择？
备注：
回答项目相关问题，主要采用STAR法则，不了解的自行百度。
面试最本质的是根据你讲话的思维方式、讲话的内容，去判断、推测你是否具备相关能力，是否能够胜任他们招聘岗位的工作。所以，思路清晰是数据分析师必备的职业素养阿。答题一定要有清晰的逻辑。
3.考察数据分析相关技能：
SQL相关的问题：有时候会给你描述一个场景，让你写查询语句
ETL相关的问题：如果面的是偏数据工程师的，就会主要涉及数据仓库的东西，偏业务的就不用
统计学的知识：这个被问到的比较少，可以准备一些基础的知识，比如介绍T分布
算法相关的问题：
介绍一下Logistic regression算法
介绍一下K-means算法
介绍一下朴素贝叶斯算法
逻辑回归与聚类的区别
备注：
不要害怕。在介绍算法的时候不要长篇大论，讲啊讲不清。而是主要从算法原理、算法适用场景、算法优缺点这三个方面介绍。每个点用一两句话概括就可以了。
???再看看我们以前的文章???
? Excel中数据分析工具库-相关系数篇
? 干货，手把手教会你做相关性分析
? 5年数据分析路，小结。
? 用户细分及画像分析
? K-近邻算法及实践
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