说实话，我当初面试前真的特别紧张，现在都记得，面试官走过来的时候，我的头脑都是空白的。
面试有失败有成功，在老师给的模拟面试和不断的面试中总结经验，z后成功得到offer！！！
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虽然各个数据分析师要做的事情不同，但是数据分析师重要的能力却是通用的。面试过程一般会根据这4个能力来提问:
（1) 数据分析工具
🌱Excel，数据透视表，vlookup，常用函数的使用，基础图表的制作，面试官可能会问到你之前用到过的报表。
🌱SQL会考1-2到结合业务场景的题目，还要手写代码，这个z重要！面试要把常用语句记清楚。
🌱Python/R,面试一般不会考察太多，不过是个加分项，很多公司还是会要求，即使不咋用。
（2）理论知识
🌱统计概率，这是数据分析必须要学的，才能看懂统计指标和方法。
比如，描述性统计(平均值，标准差，中位数)、概率(独立事件，相关事件，包括贝叶斯)、概率分布(离散概率分布，连续概率分布)、统计推断(抽样，置信区间，假设检验Q）
面试官可能会这样问：置信区间是更怕I型错误还是II型错误？
🌱机器学习，这个属于加分项，也比较难，具体就看公司的要求和岗位，能够熟悉常见算法的基本原理、了解各类算法的优缺点和使用场景即可。
（3）业务知识，主要包括业务指标和数据分析报告
🌱业务指标
数据分析师每天要关注大量数据指标，而数据指标又与具体的领域业务相关，掌握常用的数据指标和分析思维可以灵活应对面试中提出的业务问题。
常用数据分析思维：漏斗思维，分类思维，平衡思维，A/B test，金字塔原理等。
常见问题：各个指标如何衡量，比如app的转换率，是点击算转化还是注册了算转化还是购买产品后算转化？
（4）项目
举例说明自己参与的一个数据分析项目，在这个项目中你做了什么？遇到的困难是怎么解决的？
还有分析方法和得出的结论？提出了什么有效的建议？达到了什么效果？
面试官会根据你说的内容，看你是否真的做过这个项目，考察你的技术能力，逻辑能力是否清晰，可以用star原则来说。
面试不要太玻璃心了，有淘汰或者晋级都是正常现象，不断总结面试经验，争取一次比一次面得好!
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