面試業務數據
㈠ 面試大數據時要怎麼准備
了解要面試的公司來自
對要面試的公司進行深入的研究了解，包括公司的企業文化，企業的發展狀況，從而在面試時輕松面試，成功的概率自然會提高很多。
在面試中要介紹自己對於團隊精神的認知
面試過程之中有一些招聘方會問到團隊精神的問題，但有一些則不會問到這方面的問題，但不會問到這樣問題的招聘人員並不表示他對於這樣的問題並不關注，要知道在大數據開發技術方面，很多地方都是需要團隊協作的。因此，在團隊協作方面有著極高的要求，所以我們在招聘過程中一定要講解到自己對於團隊精神理念的認知，以及在團隊協作表現方面的能力如何，這會讓我們求職成功的概率更高。
在大數據面試的時候一定要將自己的項目經驗展示出來
我們應聘的工作是大數據方面的工作，因此想要擁有更高的面試成功機會，那麼就必須要有相應的項目，在大數據面試技巧這個問題上，我們需要關注的核心要點就是自己的項目經驗，如果你本身只有大數據的理論知識，而沒有項目實戰經驗，這種狀態之下能夠成功應聘上的概率自然降低了很多，為了規避這方面的問題產生，我們一定要做些大數據的項目，積攢項目經驗，這樣面試的時候也有話說。
㈡ 數據分析面試注意什麼
數據分析面試注意事項如下：
1、專業經驗
介紹項目經驗：
參考STAR原則：即針對Situation（情景）、Task（任務）、Action（行動）和Result（結果）四個維度的追問項目經驗，從而深入了解面試者的能力和特質
重點通過面試者具體在何時，在什麼樣的項目環境、范圍中，以什麼樣的團隊分工，用怎樣的知識技能經驗，具體完成什麼任務？並包括對困難的處理，對結果的反思。
2、基本工具：
互聯網公司的數據分析師使用Excel+SQL+R/Python的比較多，建議先看下JD上的要求，做好相關的准備。Excel至少要會用數據透視表和vlookup，VBA很有用但在面試中問到的不多，具體看JD要求。對於要求使用SQL的公司，一般會安排筆試或上機測試。也有公司不要求使用SQL，比方說一些BI比較成熟、業務發展比較慢的公司，或者一些使用第三方Saas服務的小公司。統計工具一般要求會一種就可以了，建議使用R或者Python，一方面是因為公司會要求盡量使用開源工具，另一方面可以讓面試官進行針對性的提問。如果你使用的是面試官不太了解的工具，就丟掉了一個重要的加分項。對於應屆生來說，是加分越多越好，而不是犯的錯誤越少越好。
3、行業了解
通過讓面試者對自己所處行業的分析，以及跨行業的對比，了解面試者是否具備寬闊的視野和對外部環境敏感的分析意識。
其實相對於數據分析技術來說，企業更注重的是分析師的綜合能力。這些能力包括快速的學習能力、良好的溝通能力、清晰的邏輯分析能力、高度的概括歸納能力，當然還有最基本的數據分析能力。
所以你們看到數據分析能力是最基本的，這里包括數據分析的知識、思路、演算法、模型、工具。
在考察完基本的數據分析能力後，企業其實最關心的不是這個數據分析師會多少種演算法、懂得多少個模型。企業應該關心的是數據分析師到底能不能幫你解決實際問題，也就是數據分析的工作到底能不能落地。
所謂的落地就是，分析師能不能發現問題、問題歸因、驗證假設、提出解決方案、方案的投入產出與決策建議、方案落實的效果分析以及調優、方案的總結和未來項目的風險規避。
㈢ 面試的時候讓我談談你對大數據的了解
大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡，下面詳細介紹一下大數據在各行各業的具體應用。
製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程
金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
餐飲行業，利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式
電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施
能源行業，隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
物流行業，利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本
城市管理，可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防
生物醫學，大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘
體育娛樂，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種題財的影視作品，以及預測比賽結果
安全領域，政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網路攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。
個人生活， 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。
大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響
㈣ 在面試中怎樣體現數據分析能力
數據能力靠嘴沒法說，只能吹噓前公司背景以及對數據方面的重視。
㈤ 老闆直接面試，愉快暢談一小時半關於業務和數據的想法，臨走老闆主動加微信，什麼時候我問老闆比較合適
老闆直接面試愉快暢談乙一小時半關於業務和數據的想法，臨走老闆主動加微信。你可以日常和老闆聊天，不要主動問他什麼時候錄取。靜心等老闆通知你吧！
㈥ #數據分析#參加業務數據分析面試，需要注意哪些問題面了好多家都沒上！本人目前有4年左右的工作經驗
Excel函數會嗎？會到什麼程度？My SQL簡單查詢語句是指增刪改查嗎？太基礎了。你會拆分專資料庫表格嗎？曾經有人屬這么問我。建立學生檔案需要幾個表格？用資料庫。 來自職Q用戶：張女士
咱倆差不多我也沒找到!
可以找個調研類 和電商類，
在往上一點的要統計學和編程語言的
現做基礎的邊學邊來吧
加油 來自職Q用戶：馬先生
㈦ 數據整理及報告作成能力一般面試會怎麼考
第一步：數據准備：（70%時間）
獲取數據（爬蟲，數據倉庫）
驗證數據
數據清理（缺失值、孤立點、垃圾信息、規范化、重復記錄、特殊值、合並數據集）
使用python進行文件讀取csv或者txt便於操作數據文件（I/O和文件串的處理，逗號分隔）
抽樣（大數據時。關鍵是隨機）
存儲和歸檔
第二步：數據觀察（發現規律和隱藏的關聯）
單一變數：點圖、抖動圖；直方圖、核密度估計；累計分布函數
兩個變數：散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜
多個變數：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖
第三步：數據建模
推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
縮放參數模型（縮放維度優化問題）
建立概率模型（二項、高斯、冪律、幾何、泊松分布與已知模型對比）
第四步：數據挖掘
選擇合適的機器學習演算法（蒙特卡洛模擬，相似度計算，主成分分析）
大數據考慮用Map/Rece
得出結論，繪制最後圖表
循環到第二步到第四步，進行數據分析，根據圖表得出結論完成文章。
------------------------------業務分析版--------------------------------
「無尺度網路模型」的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認為——人類93%的行為是可以預測的。數據作為人類活動的痕跡，就像金礦等待發掘。但是首先你得明確自己的業務需求，數據才可能為你所用。
1. 數據為王，業務是核心
了解整個產業鏈的結構
制定好業務的發展規劃
衡量的核心指標有哪些
有了數據必須和業務結合才有效果。首先你需要摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2. 思考指標現狀，發現多維規律
熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀
對比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
發現規律不一定需要很高深的編程方法，或者復雜的統計公式，更重要的是培養一種感覺和意識。不能用你的感覺去揣測用戶的感覺，因為每個人的教育背景、生活環境都不一樣。很多數據元素之間的關系沒有明顯的顯示，需要使用直覺與觀察（數據可視化技術來呈現）。
3. 規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
㈧ 面試時我說了一些以前行業的數據，面試官會去核實嗎
面試就是考察你，一旦決定你這個人確實適合公司那就不會在去研究你的過去，只要不過太誇張他們是不回去審核！
面試時本來就是要在你原有的基礎上在誇大一些這樣才能增加你的錄取幾率
加油！
㈨ 在面試數據分析師這個職位的時候，一般會被問到哪些
首先，得看你是從事什麼數據分析。
比如你是一名淘寶電商數據分析師，一專般會問到，同屬行競爭如何，同行是怎麼達到那樣的銷售額的，為什麼人家店鋪排在前幾。商品能達到TOP前十，為什麼沒有點擊率，沒有轉換，沒有下單量，是主圖設計不夠吸引，還是詳情頁不夠詳細，又或者說是客服服務不夠好等。
不夠全面的解釋，希望對你有幫助
㈩ 去面試數據處理方面的工作，問我如何利用已有的數據資源，不知道怎麼回答，
微小型企業、機構，使抄用資料庫軟體建立管理分析軟體，甚至使用excel表格就夠了。
中大型企業、機構，建立數據倉庫，使用智能分析軟體，進行數據挖掘、統計分析。
常見的分析方向包括：產品、客戶、員工、渠道、區域、時間等等。當然也會因實際情況，做一些專項的分析、挖掘。