資料分析面試應該準備什麼?

2021-10-07 11:49:49 字數 513 閱讀 5072

2023年6月求職季,雖然受到疫情的影響,但是也擋不住各位小夥伴,找工作的熱情。目前,資料分析行業大火,相信很多小夥伴都想去這一行業試試水。想要成功進入資料分析行業,就必須得通過資料分析面試,面試應該準備什麼,怎麼準備,各位小夥伴都知道嗎?

1.簡歷

另外簡歷一定要結合招聘要求來製作,與招聘要求的匹配度越高才更容易被hr發現,不要偷懶,用乙份簡歷打天下。

2.投遞

投遞簡歷最好不要海投。如果中意一家公司,可以選擇多平台投遞。

3.面試

終於到了最關鍵的環節了。

大體上介紹一下自己接觸過的專案,這樣做的好處是,留有餘地,一般面試官都會根據你的介紹來展開提問,如果說得過於詳細,面試官有可能會問一些深層次的問題,答不上來就尷尬了。

資料分析面試都會有技術性問題,excel+sql+python/r這幾樣工具都是必考,關於這幾樣工具的理論、實操大家一定要詳細掌握。資料分析的目的就是促進企業的業務增長,關於公司的業務方面,大家也要多多了解,一般面試官會根據公司業務做乙個假設案例讓你來進行資料分析。

資料分析 資料準備

數值 文字 日期 貨幣 會計專用 時間 百分比 分數 科學計數 特殊等。資料表的設計要求 一維表與二維表 匯入文字資料 自動匯入 資料 a.數值型 輸入被調查者實際填入的數值即可 b.單選題 採用1 2 3 4分別代表a b c d四個選項 c.多選題 二分法 把每乙個相應選項定義為乙個變數,每乙個...

資料分析面試

整合學習思想 兩個流派 1 boosting 通過將弱學習器提公升為強學習器的整合方法來提高 的精度。典型演算法 adaboost gbdt 2 bagging 通過自動取樣的方法生成眾多並行式分類器,通過 少數服從多數 的原則來確定最終的結果。典型演算法 隨機森林 思想 一棵樹是決策樹,多棵樹就是...

資料分析面試總結

data node mapreduce 分布式計算 mapreduce流程 mrjob yarn 資源排程協調 第三正規化 不存在屬性對主鍵的傳遞依賴 永續性事務執行成功後,該事務對資料庫的更改是持久儲存在資料庫中的 快排思想 用到了分治思想,和分治演算法一樣為了進行排序需要先對其劃分的子區間進行排...