有哪些农业上的事实，没有一定农学知识的人不会相信？ 第2页

如何准备数据分析的面试这个问题我觉得可以这么理解：在数据分析的面试中面试官主要会考察哪些技能？知道面试要考察的技能，然后针对这个去准备就对了。

我自己前段时间面试了几位数据分析师，也跟我们的老大交流过面试的经验，大体上在面试的时候我们主要会考察以下几个点 ：

基础能力：

1. 统计学知识怎么样，一般来说问1～2个比较简单的数学题。统计学知识对于数据分析师来说特别重要，无论是在我们做AB测试的样本计算、显著性检验，还是在实验后期的结果分析，都需要有一定的统计学基础。

2. SQL能力怎么样，一般是当场出2-3道基础SQL题目。数据分析有80%的时间在取数这个说法你当了数据分析师就会知道。写正确的SQL、取正确的数是一个数据分析最最基本的底线，所以SQL能力相当基础。

基础能力基本上是容不得错误的，当然，如果你的分析能力非常了得，然后SQL能力差一些也还好，会酌情考虑。

分析能力：

1. 解释What和Why的能力，核心指标波动的原因以及为什么产生波动。这里其实涉及的是对数据分析基础的业务能力以及逻辑能力的考察。数据的波动带来的可能就是机会，而只有深入的去了解、分析清楚波动的原因才能举一反三带来更大的价值。

2. 分析How的思路，提升核心指标的思路和框架，探索性问题的拆解。探索性分析能给整个业务部门搞清楚业务的重点方向，围绕着这个大方向去思考产品的研发。

我把我学习数据分析的经验总结成了一本电子书，这本电子书帮助了不少人成功转行了数据分析，你要是感兴趣的话可以点下方链接获取到这本电子书。

上面说了面试的时候，比较注意上面两个大的点，四个小的点，那么如何在面试前准备这些呢？按照我自己的学习经验我提几个建议：

SQL和统计学属于必知必会的，这个网上课程很多，也有很多专业的书籍，我建议是系统性的学习一遍。分析能力对于很多还没工作的人来说，也只能通过看书来弥补，多看看别人怎么分析的。这里也推荐几本书，作为基础都要看一遍：深入浅出数据分析、谁说菜鸟不会数据分析、增长黑客、精益数据分析。

最后再提一点：其实在面试的时候给面试者提问数据分析的问题，面试官也没有一个标准的答案，只不过是看你思考问题的方式。小问题上是否有分析、拆解的思维；大的问题上是否有由大到小、化繁为简的框架性思维。

附加：对公司当前的业务是否了解，了解的是一个加分项，但不作主要考量。 毕竟了解相关行业的熟悉业务的成本更低一些。

我努力工作，年收入突破百万。我楼下小卖部老板眼红了。

他说他每天7点开店，晚上10点关店，工作时间比我长，收入却比我低，这不公平。为此，他甚至发展出了一套小卖部老板人权理论，要求将卖给我的可乐从一瓶2块钱涨到100块钱。

他说之前他受太多委屈了，等他觉得委屈弥补回来了，他会把价钱降到一瓶4块钱的。但想像原来一样2块钱一瓶那是永远不可能的。

我默默想了一下，走多一百米，用2块钱在另一家店买了一瓶可乐。

这件事被小卖部老板知道了，他生气了，他跑去骂另一家小卖部老板，骂他不尊重小卖部老板人权理论，并且在我家楼下贴大字报隐晦地骂我。

你说我为啥讨厌他？

我不只讨厌他，我甚至想报警呢。可惜警察说这事他们管不了。

……

这件事还有后续。

后来，小卖部老板人权组织找到了我，跟我说我楼下的小卖部老板的小卖部老板人权理论不是正宗的，他们才是正宗的。

我说，那你们的是怎么样的？

他们说，我们卖3块。