我的面試往往從「來，你先做個簡短的自我介紹」開始，到「請等待我們通知」結束。我的表現也往往是從一開始的緊張到後來放開自我、侃侃而談。大大小小十幾場面試，倒也拿下來不少的offer，算是在校招中攢下一些小小的經驗。
因為我是一名資料分析師，所以就以資料分析崗位為例，介紹如何構思自我介紹。
在校園招聘中，資料分析的崗位一般沒有群面的環節，直接進入技術面，面試官往往會在閱讀你簡歷的同時，讓你展開2-3分鐘的自我介紹。
關於如何做好自我介紹這件事情，在知乎上一搜，會蹦出很多大牛的高讚回答。在對各個高讚回答進行了深刻的分析後，我選擇了「三段式」來作為校招時的開場白。
第一段：我是誰
第二段：三個亮點（核心）
第三段：我為什麼來面試這個崗位
好了，我們先看一下面試時聽到最多的自我介紹：
面試官您好，我叫阿狸，畢業於xx大學統計學專業。曾在學生會任職組織部部長，組織十餘次院級活動。曾參與過***國家專案，在專案中發表了一篇sci**。在校期間，獲得1次國家級獎學金，被評選為校級優秀學生幹部。今年我面試的崗位是資料分析，希望能夠得到這個寶貴的工作機會，謝謝！這段介紹怎麼樣？
——既沒有突出亮點，也沒有和應聘崗位做出很好的匹配：在自我介紹中說完了自己想要突出的經歷，卻又沒有進行針對性的概括；所有的經歷都和「資料分析師」這個崗位沒有直接的聯絡，很難讓面試官對你產生興趣。
那在校招面試的時候，我是怎麼針對資料分析這個崗位來準備自我介紹的呢？
在校招的時候，我經歷了各種不同風格的面試，但招聘的jd卻都大同小異。得益於越來越多的人湧進了資料分析的賽道，競爭逐漸白日化。公司們似乎希望你既有良好的業務資料能力，又能手推算法對機器學習應用自如……所以在jd裡，最常見的兩條要求是「利用資料分析解決業務問題」以及「使用python或者r進行資料探勘」。
那我直接貼上來我的三段式自我介紹是怎麼寫的
part 1第一段：我是誰
面試官您好，我叫***，就讀於xx大學管理科學專業。今天我應聘的職位是資料分析。我想用三個短語來介紹自己。第一段就是很常規的介紹，包括姓名，在讀學校和專業，沒有什麼好講的。
part2 第二段：三個亮點
第一，第二段是圍繞資料分析的崗位，展示自己的三個亮點。這三個亮點的選擇一定是經過了深思熟慮的。在考慮這一段內容時，我希望能滿足以下幾個要求：對資料敏感。在xx實習期間負責「xx「產品的資料分析，根據業務活動需求、結合黃氏曲線監控銷售活動效果，量化了xx個指標來計算活動爆發力、活動衰減力等表現，便於後期覆盤。
第二，團隊合作能力強。以團隊模式參與天池競賽，我的任務是利用python進行視覺化分析及特徵轉換，挖掘有效特徵；另乙個隊友則主要負責演算法開發與除錯。在比賽中我們每天協調時間共享**和最新結果資料，也取得了xx名的成績。
第三，工作效率高。研究生期間導師給的**壓力大，在研二前我已經完成了x篇中英文**並收到返修。因為我的工作效率高***，導師才默許我在網際網路公司實習。
（1）體現自己能夠解決業務問題
（2）表示自己會python/r，能夠開展資料探勘工作
（3）用三個我認為資料分析師一定需要具備的特色特點作為亮點總結
因此，我選擇的第乙個亮點是：對資料敏感。不論是業務型的資料分析，或是技術型的資料分析，資料敏感度一定是資料分析師必須具備的能力之一。在確定了亮點中心內容之後，我仔細回顧了實習中做過的事情，選擇運營活動覆盤作為亮點案例，希望體現自己對資料有想法，有解決業務問題的能力。
第二個亮點是：團隊合作能力強。團隊合作能力一定是工作中必備的能力，不論是資料分析，或是產品運營，在日常工作中一定離不開與他人的合作。在亮點案例中，我選擇了天池比賽的經歷進行簡單介紹，希望能夠體現自己具備合作能力，也能良好的利用python展開資料探勘，並且還獲得了不錯的成績。
第三個亮點我選擇了工作效率高。不過這裡沒有繼續結合實習或者比賽來說明，隨手用寫**的經歷以及導師對我能力的認可來表現。
注意：在用案例說明亮點時，最好多使用具體的數字，畢竟我們面試的是資料分析師嘛~~~~
part 3第三段：我為什麼來面試這個崗位
結合我的個人特徵以及對資料分析職位的了解，我覺得自己喜歡並適合資料類的工作，並希望獲得這樣的工作機會。這裡主要體現自己對數分崗位有了解，選擇這個崗位是出於性格、能力以及愛好的匹配，而非一時興起。
從這麼多面試官的表情和面試反饋來看，我的自我介紹能夠順利將面試官的思路帶進我最想展示的專案裡，比如我著重強調的黃氏曲線活動覆盤與天池比賽專案。
最後補充一下，雖然我的意向崗位是資料分析，但在投遞過程中也會投遞風控分析、資料產品等相關的崗位。在面試這類崗位的時候，需要修改自我介紹的第二段亮點內容，根據jd的要求，做一些語言的潤色。
一段富有邏輯條理，與眾不同的面試自我介紹，能夠快速抓住面試官的眼球，在眾多的候選人中搶占一絲先機。
以上的經驗不僅僅適用於資料分析的面試，產品、運營、開發、演算法等都能夠在此基礎上進行斟酌與修改。
祝願大家都能在校招中斬獲滿意的offer呀。
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