年後很多朋友會開始看新的工作機會，我打算寫乙個面試的系列來給大家作為寶典指南。而看機會的第一步肯定是要修改簡歷，所以第一篇我們先來講講如何寫乙份讓人眼前一亮的資料分析師簡歷。
小洛已經幫助了一些朋友順利拿到大廠資料分析師offer，在資料分析師領域的簡歷以及面試就業這塊積累了很多經驗，相對比較了解目前的乙個用人標準及職位**。發現一些朋友雖然工作好幾年，但是並不太懂得如何用簡歷包裝自己，非常可惜的錯過機會。授人以魚不如授人以漁，今天我將非常寶貴的經驗分享給大家，希望可以對數分人有所幫助。本篇內容極度乾貨，請收藏食用。
簡歷的構成及內容描述
簡歷內容結構：主要由6個方面構成，基本資訊、學歷資訊、技能、專案、工作經歷和其他附加資訊等；（學歷、技能、專案、工作經歷可以調換順序，主要原則為亮眼經歷放在前展示，相對薄弱地方放在後面）
學歷資訊：
技能：
針對資料分析師崗位的核心技能主要有資料工具、統計學、分析方**、機器學習模型能力、通用能力、擅長領域等，建議豐富以下技能並將掌握的寫在簡歷中。
（順序從初級->高階）
專案：
簡歷中的專案描述是重中之重，因為面試官會快速瀏覽簡歷並針對感興趣的專案進行細節提問。建議簡歷中專案數量在2-4個為佳，描述避免囉嗦，用2-3句話來突出重點，遵循目標-行為動作-結果原則，重點寫清用了什麼分析方法，達成了什麼結果，專案收益的量化指標。（面試中專案需要詳細介紹專案背景、專案規模、專案難點等，但是在簡歷中著重突出行動和結果即可）
我們以乙個使用者裝置畫像專案(增長類專案)為例來看，
錯誤示範：x
專案背景：由於線上渠道新增表現不佳，導致未能完成公司使用者規模目標，公司打算改變使用者新增投放策略，大力投放線下預裝。通過分析歷史資料，發現優質手機廠商，制定新的投放策略，在預算固定情況下，使新增使用者規模達到預期。通過爬蟲抓取機型號和機型對照關係，搭建使用者機型**分類模型，通過使用者行為建立評估系統來衡量各手機廠商不同價位手機貢獻價值。
專案成果：給出**值廠商產品線機型，修改之前線下投放策略，預裝渠道新增使用者規模相較預期提公升13%
正確示範：√
專案描述：(目標)為了達成公司使用者增長規模目標，優化使用者新增投放策略。(行動)通過分析歷史使用者渠道資料，爬蟲抓取機型號和機型對照關係，搭建使用者機型**分類模型，通過使用者收入和活躍等維度(結果)建立評估體系來衡量各手機廠商不同價位手機的渠道貢獻價值;
簡化句式：為了xx目標，通過分析xx，搭建了xx，優化提公升了某指標的xx%
工作經歷：
工作描述方面需要體現出自己所做的業務型別、工作職責範圍，因為在專案中已經體現了一些具體專案細節，所以工作經歷的描述語言盡量具有總結性，體現自己的主觀能動性、閉環能力。學會將繁雜細碎的工作內容體系化的描述，我們以資料分析師常見的工作內容：核心指標異動分析、指標體系搭建、專項策略輸出為例：
錯誤示範：x
負責分析指標異常的原因，多維度拆解，並反饋給業務方；
寫了xx個底層hive表，搭建了xx個資料視覺化看版；
分析xx資料，得出xx策略；
正確示範：√
核心指標異動分析：(行動)對每日核心資料進行監測分析，在平日核心資料的異常波動的專項分析中提煉出可沉澱的(效率提公升)固化分析框架，搭建智慧型資料監控體系，(結果)大幅降低了異常問題定位的時間成本，及時了解指標異動原因，並反饋推動，提公升資訊獲取效率；
指標體系搭建：(行動)通過梳理xx整體業務流程，調研資料應用情況，設計能反映業務健康程度，風險提示的(業務多維度)流量、訂單、轉化、生命週期等維度業務指標，推動前端、數倉進行打點及資料傳輸，(了解底層資料)推動完成hive底表、中間表、上層表開發，設計製作整套業務體系的視覺化資料看板及多維報表。(結果)及時發現異常問題，大幅提高資料使用效率及問題發現效率，覆蓋日常80%資料需求。
專項策略輸出：(目標)以使用者拉新和促活為目標，深度參與業務策略設計。(分析方法)基於多元線性回歸、使用者行為漏斗分析、決策樹等建模分析方法，拆分量化使用者各行為價值，挖掘促進使用者價值的關鍵行為，尋找業務提公升潛力。(結果)並輸出業務洞察，協同產品、運營和技術團隊設計業務策略並推動落地，達成了xx；
簡歷注意要點
2、產出的量化
簡歷需要著重產出的量化。
我理解資料分析師的日常工作有一部分是較難量化的配合支援工作，這部分需要我們積極的去追蹤我們產出資料的效果以及作用，並多和業務方溝通，拿到量化指標結果。
3、專案的選取
綜合考慮以下幾個原則，來選擇2-4個專案寫在簡歷中。
4、行動的體現
不論在專案描述還是在工作經歷描述中，注意行動的體現，用了什麼分析方法？如何推動了分析結論的落地？多一些動作描述，突出自己的主觀能動性。
一些qa
1、取數工作較多，如何提煉專案？
很多朋友都會遇到這種情況，平時工作中臨時資料需求太多了，沒有經歷過比較完整的專案，導致簡歷很難有重要的產出可以寫。面臨這種情況，我的建議是在平時的工作中將臨時的需求進行體系化梳理，在對接臨需的時候了解清楚背景及後續追蹤結果，然後多溝通並多看產品、運營的週報，具體了解目前業務動向及自己所做的需求產生了什麼實際效果，多思考自己工作的意義，然後將一系列的碎片化需求昇華並梳理包裝成乙個專案，寫在簡歷上。
2、面試官視角一般怎麼針對簡歷提問？
面試官通常會挑自己最感興趣的點&和所面試崗位最強關聯的點進行提問。例如，面試的崗位是個增長資料分析崗，極有可能會針對簡歷中的ab實驗、渠道roi優化、補貼策略等等進行提問。如果面試崗位偏資料科學，則很大可能針對簡歷中的機器學習內容進行提問。
不同面試官風格差異很大，也有一些面試官擅長問開放性問題，不會問簡歷上的。但是至少要保證寫在簡歷中的所有內容，我們都是熟悉的。
3、如何挖掘jd要點，針對性準備簡歷？
4、轉行的朋友如何寫簡歷？
首先明確一點，面試資料分析崗位，如果自己本身沒有分析類的專案，那麼非資料分析類的專案也不是不可以寫。不是數分但是對接過數分，可以和公司的分析師了解工作內容，體現在非資料分析類的專案上。底層的能力是通用的，分析能力固然重要，但是把事情做成，拿結果的能力也同樣重要。
很多人認為kaggle專案已經爛大街了，但是事實是已經有無數人通過自學資料分析，寫kaggle的專案或者自己爬取一些資料做分析專案而順利找到工作。針對轉行的同學，最核心的是一定要多找業內人聊，保持自己在乙個正確的學習方向上，切勿閉門造車。
本篇文章真的是我的嘔心瀝血之作，將自己最寶貴的經驗分享出來，就是希望大家可以少走一些彎路。針對資料分析的學習之路沒有捷徑，唯有不斷的自驅，發揮自己主觀能動性，以積極且開放的心態去面對去學習交流，才能最終達成自己所想。
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