如何准备资深数据分析师岗的面试?

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如何准备资深数据分析师岗的面试?

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如何准备5年以上工作经验年薪50w-80w的专家/资深数据分析师岗的求职面试?

空白白白白,不接商业广告不做付费咨询,勿扰。公众号:空白女侠

我猜提出这个问题的作者应该是在数据分析岗做了好几年,遇到职业瓶颈了。

而我来回答这个问题太合适了,关注了这个问题一个多月,现在才有时间好好回答下。

很久之前我也做过年薪 50w+ 的数据分析师。现在手下团队也有 30w+/50w+/80w+ 的分析师。

那这些 30w+ 和 50w+ 的分析师到底有什么本质上的差别呢?工作 5 年以上的数据分析师如何进阶到资深 / 专家数据岗呢?如何面试求职于资深 / 专家数据岗呢?

现在即使是数据行业火热,其实隐藏很大一个问题,普通数据分析选手非常非常非常多,但是真正高阶数据选手还是非常稀少的,很多用人主管总是苦于难招到一位资深&专家数据人才。

我联合我的好朋友 Eva,整理了这篇文章写了一万多字,内容非常详尽,很适合工作 3-5 年以上的数据选手耐心阅读。我相信你们一定会有收获。

— 前? —

?论是从?试官,还是应聘者的?度,我跟?家?样,都有体会到?个新现象——?业的变化,也是招聘 者的需求变化。从整体?业的数据?员素质来看,我们也可以发现这?年的?员素质?直在不断地升?,这不仅仅体现在学历升?,更是对从业者?作经验的有更?的要求。

早些年我们在找数据分析岗的时候,要求并没有那么?。绝?多数情况下,只要符合技能要求再加?些 业务 sense 基本是就能找到?份不错的数据分析?作。那么现在,为什么对数据分析师要求?常的?呢?

说到这?,机智的?伙伴很快会想到?个词—— ?业内卷。不可否认,有这??的原因,如今数据?业?了,科班?也越来越多,早年转型的也稳稳?坑了。整体供给多了,?然竞争就?以往?很多。

另外,还有个原因?家可能?较容易忽略,早些年前很多科技类、互联?类公司都在?个数据起步的阶段,?传统企业还在数字化转型的泥潭中摸索。因此,?部分公司数据部?都在做数据底层建设,还有?些基础设施的搭建,包括数据的获取,清洗,分析,可视化等等。所以,早些年??的朋友可能会都有这样的经历,只要数据库知识有?些了解,然后会 SQL EXCEL PPT Tableau powerBI 不愁找到?份还不错数据?作。

然?现在,显然不?样了。前?段时间还有同学跟我说:现在 Python 要学到什么程度呀?各种知识要掌握到什么程度呢?现如今,都说?业?槛?了,那对于我们这样的数据从业者来说,??到底是处于什 么样的位置,想要提升,究竟?需要掌握哪?些技能?需要掌握到什么程度呢?

以上问题甚?困扰着已经?作多年的数据分析师。那么,现如今的形式我们究竟需要具备哪些数据技 能?以后去到市场上去?试的时候,我们要怎么突出??的专业技能?这就是本文分享的核?。

?先声明接下来的?试的技巧,并不是说如何把没有的经历说成有的,也不是把 80 分的这样的?个成绩达到了 100 分,这是不可能的。本?的重点是帮助?家在有限的时间内将??的能?在短短的时间内体现出来。

首先我们先来了解下面试流程:

数据岗面试?般最简单的?试在三四?左右。??技术,??总监,第三?就是 hr。

再复杂?点?试,可能分为 4-5?,???试你的是?些?线的员?,他会筛选掉?些初级的候选?,之 后再向上给到主管或者资深的专家?试技术,然后就是我们的总监?。?往往涉及到更?级的岗位级别 ?试,还会经历 CEO 或者 CTO 的?试。当然,还有的公司如阿?可能还会经历过更多的?试环节。本次分享的内容主要是应对前 2-3?,为什么重点强调前 2-3??即?线技术?试 - 主管 - 总监。因为?乎 80%以 上的?试者在前 2-3 个环节就被淘汰了,留下来的是不到 20%的候选?被推到?管和最后 HR?试。

分享七部曲:

1. 赢在开场 3 分钟

2. ?试官喜欢考到你的?些硬核技能

3. 成败在于项?

4. 永远不要忽略你的?作价值

5. 你可能遇到的?较尖锐的问题

6. 不容忽略的细节

7. 总结和重塑信?

一、赢在开场 3 分钟

开场三分钟重要吗??试多的?可能觉得这块并不重要,甚?是说,?试官拿着简历就可以知道??的 ?些基础信息,但是实际上告诉?家,这块其实是有?些技巧可?的,那么,短短 3 分钟我们应该讲到什么内容?

三分钟的内容主要分为这?块:个?信息、?作技能、项?经历和综合能?。

不同的?,对这三分钟的把控,是不?样的。我们下?来看?个例?:?如说我是简,我是?个?试者,?家看?下,3 分钟介绍??的时候,这样的?个表达?式有没有什么问题?

“?试官好,我叫简。18 年数学专业硕??毕业,毕业后?直从事者数据分析,上家公司是中国电 信。在其中主要针对电信??的数据进?清洗,清洗可视化,并且提供经营分析报表,主要擅?的 是?个 EXCEL SQL、python 和 tableau。“

如果你是?试官,你会给这样的?个这样的?个三分钟的?试评多少分?

说实话,这样的?我介绍,我给她的这样的?个印象分就是 6 分,没有成果,没有项?经历,没有亮点, 太平淡了,只是说了绝?多数据分析师都会做的事情。

如果换?种表达?式呢?

?先介绍??的学历背景,然后说?下??的?作经验,最关键的是你要提到什么?如何短时间内更有 效传达??的意向和意愿??如,简在介绍时可以重点强调:1. 我的数据处理能?并且尽可能量化,如 下描绘 PB 级别数据处理能?; 2. 系统学习统计学知识;3. ??和这个岗位匹配的关键词。

?家注意!简本?并?统计学专业的,但她强调了"后续利?了业余时间系统地学习了统计学知识,并运 ?到了?作当中", 这点她是在向?试官强调??有系统的学习,有扎实的基本功。

最后,简在上?家公司做了什么呢?做了??价值分群,留存分析和个性化推荐 3 个项?。这?,要强调 “我”与岗位的?个匹配,也为后续的?试官可能?试到你的问题做?个铺垫。如果你这样说了,后续的 问题,?试官?概率的会在你给的这样的?个范围内去考查你。

3 分钟,我们要明??试官的意图是什么?

?先,?试官在?试过程中,由于应试?数众多,除?你?相奇特(奇丑??或者美若天仙)或者有突出成绩,否则多数情况很难仅凭简历就对你有如此深刻印象。短短的?分钟,很难快速能够 GET 你简历当中的关键点。所以,?试官是想跟你进?这样的?个交流,那么,?试官让你?我介绍的意图不外乎 以下?点:

1. 你的简历和?试那个是不是有明显的出路?

2. 他要看?下你这三分钟你的控场能?怎么样?你的表现,你的沟通?怎么样?

3. 你的技术和你的岗位匹配度是怎样的?

4. 后续他应该怎么样问你?

这就是?试官希望在这三分钟??得到的信息。

?对于你来说,你应该在这 3 分钟表现出来什么呢??先,?信,不能说,我叫 ***,后?声?就越来越小了,这个就是不?信的表现。所以?家在这个时候,尤其是对于?些?较内敛的?,三分钟的开场,要??好好锻炼?下?信。第?就是?简意赅,?定要这个重点突出你的技能,以及你跟这个岗位的匹配度.,包括重点的项?和业绩。最后,就是引导?试官后续的发问。刚才的例?其实就是朝着对你有利的?向去尽量给?试官进?了?个引导或者说铺垫。

三分钟相当重要,它就是?试官对你的第?印象。就像是我们相亲?样,第?印象是相当重要的。包括 ?未来的岳?、岳???对吧?那么我们是不是要好好准备?下呢?

二、?试官喜欢考到你的?些硬核技能

?先,对于?个??级别的数据?员来说,通常在?试当中,分为基础的技能?试以及业务知识?试, 这个?例约 4:6 。随着经验提升,也就是你所?岗位的 LEVEL 提?,对业务知识的掌握度这块?例是越来越?的,甚?到后期技能:业务=2:8,也就是业务知识占据绝对优势。

我们先说?下基础技能部分。基础技能部分需要怎么样的?平以及?试官在考察的时候?致把你定位在 ?个什么?平。对于数据?业从业?员来说,经常考的技能?是有什么? Excel、 Sql、Python R ?nebi tableau 可视化?具,还有统计学的原理以及机器学习?法,当然这个不是必备项,?是加分项,对于绝?多数分析岗非挖掘岗来说,机器学习?法是加分项。

那么我们具体看?下基础的评分 -- 6 分(如下图),需要掌握的 EXCEL 能?,基础的?些常?函数作 图的能?。到了 7 分,那么就是对透视表与 VLOOKUP 等?些?级函数的掌握。8 分以上.,就需要懂得? 些 vba 的编程代码,能够处理数据并进??动化报表展?,当然如果你会用 python 也可以替代 vba。

再就是 SQL 考题,简单的 SQL 查询语句会考的,还有两层嵌套(?少是两层的嵌套),或者是表的关联,另外就是开窗函数也是?个经常考到的。到 8 分的?平,那就是要有?些熟练度了,包括项?经历, 以及你处理的数据量级,包括,思考怎么样去提升这个 SQL 的效率,包括你的数据库底层设计以及数据 倾斜问题怎么解决。9-10 分的?平,那就是要考到?些项?的经历。

对于 Python, 可能还有同学看到其他的?些诸如爬?之类的经验,但是对于?部分同学,python 这类编程能?达到 7 分左右就是?个差不多的?平了。也就是对于?多数的数据分析师,包括其他的岗位,数 据运营也好,产品也好,产品运营也好,python?前都是?个加分项,并不?定要掌握,但是,对于资深数据岗的来说,python 已经不再是?个加分项,甚?作为候选?的必备项。

那么,下?就是 tableau 和 Finebi/poweBI 可视化分析,基本上我们要掌握到什么呢?

我们?他们能够完成?、周、?报的更新并实现?动化。 如何达到 8 分?平,建议?家去?些数据社区??去参赛,积累?些社区荣誉。另外,最关键的还是你的项?经验、业务经验。

什么叫做项?经验呢?你能够?tableau 进??些基础的数据分析以及做?些数据洞察,提供可?性的?些建议,这个就是 8 分的?个 baseline。再?级?些的,可能你要给?板做?些报表看,另外就是能够给这个项?带来?些价值,如我这个做完这个洞察以后,我真的是能够提升最后的 KPI(GMV、 复购等)。

统计学原理,?家可以看?下这个 7 分的?平?概是什么样?。最基本的,应该掌握?些常?的统计 量与应?场景。究竟什么是常?统计量呢?其实,就是我们常?的?差,标准差,中位数,众数,峰 度,样本偏度,随机抽样...等等。另外,还要掌握如何处理缺失值,还有什么呢?卡?分布,T 检验 /Z 检 验 /F 检验,置信区间,I 类错误 /II 类错误等。

上述,统计学的原理可以跟我们的 ab 测联系起来,尤其是当你说到这个项?经历的时候,可以说到这个 统计学的原理。?8 分的?平就是掌握统计学的?些基本的模型,?如说我们的多元线性回归。9-10 分还 是要结合项?经验,真正是落实到实际应?当中的?法才是卓越的?法。

最后就是机器学习?法,7 分的?平,?概就掌握到懂得如何应?聚类和分类算法,包括我们的 kmeans 和 SVM。8 分的?平就是要了解?些?较有深度?些的算法,深度学习,还有?些包括个性化推荐这类。至少?家可以掌握基本原理。然后知道如何?在这个实际的?作当中。

数据分析师 1-3 年是怎么样的?个?平呢?

我在下面图片种列了三份 JD,分别是今?头条,饿了么和?红书,?致的总年薪在 30 万左右。 再看?下职位要求?概是怎样的:研究?以上学历,计算机、统计、数学等相关专业优先;精通 SQL, 或者?少?种脚本语?;熟练使?常?的数据分析?具。

第?份 JD 要求:埋点?志分析,数据仓库建模,数据可视化以及数据分析建模,这份今?头条的,

第?份 JD 要求:其实跟第?份 JD 差不多,只不过是在熟练度上?有所增加。具体是熟练掌握 SQL,并且应?;Tableau、PPT 报告等;

第三份 JD 要求:需要熟练掌握 SQL,能够?效的和 bi、产品、技术、 算法去进??些协同的?作。

上述除了红线的部分的基础技能,?家发现我们画了?些绿?的线条,划线部分就是我们需要掌握的业 务经验,包括:?常数据可视化,对数据的解读,运营建议,商业逻辑和洞察,商业分析,这个就是跟刚 才我们看到的 JD 不?样的地?。

到了这?,我建议?家可以根据??的需要选择技术发展?向:

excel+sql

Excel 可以达到?个 9 分的?平,sql 是?个基本技能,达到 8 分左右,再则就是 7 分统计学原理。

tableau+sql

这类选型的?伙伴,可以?sql 进??些数据清洗,tableau 可以做数据洞察以及可视化。

Python+sql

如果?家的编程基础?常好,建议?家使?python+sql。为什么这么说呢?因为,越往后市场只会对这项技能掌握程度的要求会越来越?,?且选择 Python 之后往机器学习、深度学习发展也是相当不 错的。

另外,?家还会发现这?每?个选项当中,都加了统计学原理,那么,统计学原理?少你要掌握到什么 程度呢?我做过?些归因分析,做过?些异常监控。?对应的,统计学的掌握程度是什么呢?了解逻辑 回归、归因分析、时间序列模型?些基础的模型。

当你成为?个资深的专家的时候,你需要掌握什么样的硬性的以及软性的技能?

?家可以看?下下图的?份 JD:?个是坤宏捏合,另外?个是?易,还有?个是 Mobtech。这三个公司薪资,?家可以了解?下,?致都在 50 万左右,尤其是中间?易上百万左右。

可以看?下 JD 有什么不?样,在第?份 JD 上?:

它的要求是什么呢?统计学数学,计算机背景。?家看到这个会不会慌了?因为有?些小伙伴不是这样科班出?的,没有关系,统计学理论知识的缺乏,通过后天的学习也是可以弥补跟上的。

第?项要求数据分析技术以及 sql、python 等?具的掌握。再看? 下,第五项要求是统计学建模和机器学习算法,?家发现没有第?个和第三个最低都有这块的要求:机器学习算法。那么其实也应合了我前面所说的数据分析?业,对资深 / 专家分析师来说,掌握?些机器学习的算法已经成为了?个必备项,已经不是加分项了,?是?个必备项。除了这个硬性的技能以外,其实对资深分析师来说,是?常需要?些?业的经验的沉淀,那怎么体现呢?就体现在你做的项目当中。

重点再说?下?易的这个 JD,?家可以看到,基本上通篇都没有提到硬性技能,但其实硬性技能涵盖在岗位描述中:?易集团数据资产、全域??画像的梳理,另外还需要致?于业务精准拉新促活,并周期性给运营策略提供?持,策划用户画像,跨域用户行为特征。这些要求的意思需要你有?数据去推动业 务落地.,?这恰恰对我们数据分析师最?挑战。

四、成败决定于项目

项?介绍实际上是?个展???的绝佳机会,既然如此,?试官喜欢怎样的?呢?我们 应该展?哪?些??呢?

第一、我们展?的内容要突出我们个?和该应聘岗位的匹配度。尤其是岗位匹配度?,且有过?个?常成功的案例的简历,往往会受到?试官的重视。

第?、业务 Sense。很多?都会败在这个业务 Sense 上,最后以业务 Sense 不够为由拒绝?试者的情况真的不在少数。可能?家会疑问,业务 Sense 是什么呢?这点其实也在说你的?个?作经验或者?业敬业,仍旧停留在初级阶段,没有紧跟业务,?如,假设应聘岗位跟产品这块打交道?较多的话,那你可能就是不太懂产品,所以业务 Sense 可能是缺乏?些和数据有关的产品、运营??经验。此外,例如商业分析师这个岗位,做商业数据分析的定位?是什么呢?是对商业的嗅觉,市场洞察?,用户洞察?, 这些这?系列说到就是业务 sense。

怎么体现你的业务 sense?在项?当中可以体现,你具体做什么事情。例如,用户端,我做过?? 运营,那我是不是与用户端?常地紧密?我是不是跟产品结合?常紧密?是不是跟运营结合?常紧密? 我如何去推动了产品优化,推动了我的项?运营,以及取得了哪些成绩?思考问题的?式? 法......

第三,就是全局思维。这个也很重要。特别是在应聘这个 senior 岗位的时候,你要体现?下你的全局 思维,你需要从公司的?度出发,从?业的?度出发去考虑问题。

第四点,问题拆解的思维,怎么样拆解?个问题?把?的问题变成?的问题,把?的 KPI 变成?的 KPI, 以及怎样去解决问题。这??思维,在?数点特训营分析思维的课程中也给?家提到?些常?的指标拆解维度和?些具体场景,拆解问题的?法。

最后,就是我们的闭环思维,从?个问题的抛出到解决,再到我们进?复盘、优化。

补充第一点提到的匹配度,什么是?匹配度?因为匹配度?的岗位,拿下 offer 概率更?。?如,精细化运营?向的数据分析岗,那么,跟精细化化运营?向相关的经验是什么呢?是渠道分析,? 型促销活动,用户价值分层以及流失??召回。再看?个例?,产品?向的数据分析相关经验是什么 呢?埋点整理分析;为提???信息流推荐的效果,分析??的?为和偏好,并且有?些专题分析报告 输出以及配合产品进?AB 测试,这些都是可以列在你的项?当中并在?试中着重强调的。

1、什么是才是成功的项目

项??定要去量化,包括曝光提?,拉新成本降低,ROI 增加,这都算是项?的成功体现。另外,还有?说我做的项?没有运营或产品结合这么紧密,如此的话,可以怎么说呢?建议可以从整体上说,我帮助提?了团队效率,我带给?家?什么降低了??成本等,也是尽量量化,做到有理有据。而不是简单的概括为??降低、很?程度上、提出宝贵建议、决策?持、数据?持(?论简历还是?试,千万别这么做),会让?试官觉得你的描述很虚,猜测你的?作很没有含?量。

2、如何介绍项目

?先,介绍项?的背景 / 大小,涉及的?员,这其实就是体现了项?的?个??与经营规 模,你在这个项?当中是什么样的位置,在这个项?当中使?了什么技能,最关键的是项?中遇到了什 么问题,你是怎么样解决的?以及你在这个项?中得到了什么?这?最最关键的还是成绩单,即你带来 什么样的?个突破,取得什么样的成绩。假如,确实没有这样的项?突破怎么办?或者说这个项?原本 就没有落地,那也可以说说你在项?中的思考等,但最好这样的项?不要出现在你们的讨论中。

?般来说项?,建议?家可以采?两种?式:

第?种是?般陈述型。这类型其实适?于技术含量? 较?的项?。可以从以下?点出发:第?点,要先说?下,项?出发点,你解决 了什么问题;第?,也是较为关键之处,你在这??做了什么,?的什么?法,结果?怎么样?最后, 你还是需要突出?下你在这个项?中并不是?帆?顺的,你遇到了哪些问题?采?什么?段去解决了这 些问题,这也是?常关键的?点。此外,在叙述项?的过程中,?家表述的时候尽量的?然?些。

第?种就是可以?故事的?式去介绍你的项?。以讲故事的介绍项?经历的?式适合什么样的场景呢??较适合?你的软性能?去推动项?的岗位?试当中。

这时候有的?可能会疑问,我的项?经历特别少,怎么办?我的项?跟这个岗位没有关系,怎么办?这 样的疑问,也没有什么普适的解决?法,尽可能地去思考怎样能贴近岗位描述,贴近?试官关?的 Key Point。

另外,部分小伙伴感觉??经历的项?特别?,没参加过什么?型项?。这其实就是定位问题,可能是应届?或职场经验只有不到 1 年的从业者,尤其应届?,其实对项?规模要求没有太过苛刻,你也可以 说?说你在学校跟数据相关的项?, 如果你已经在数据岗工作 5 年以上,还没有拿得出手的项目经历,你思考的不是怎么求职资深 / 专家分析岗,而是保住你作为数据分析师长久的饭碗了。

四、永远不要忽略你?作中的价值

可能你现在还只是一线的数据分析师,日常工作内容都很普通,也千万不要忽略你?作中的价值。?家需要?先确???的?致层级,然后定位??,找到?个合适??的岗位。然后对症下药,

破解技巧就是:尽可能想?下??在?作中的价值。

?先,你在?作中完成?作的能力和效率以及有没有特别的?个项?可以突出你对能?和效率?

第?,在?作当中,有没有进?更加深? 的思考?可以说说你对某些未完成或者结果不尽如意的项?的个?思考,这些内容有的时候在某些场景 下(?如,刚好应聘岗位也在做同?件事情)也是可以在跟?试官沟通中去体现出来的。

第三,在某? 些事情上,你是不是有惊?的熟练度?有小伙伴跟我说他做了成百上千张的报表,其他??也没有?些独特 ?效的技能?在这种情况下,你可能做报表的时间只需要?天,其他?的时间可能要?周,那这也是你 的?个特?。

第四,有没有主动尝试解决?件事情并且取得了不错的效果。最后,你有没有在你的?作的岗位中主动给其他?培训与知识分享经历,这个其实也是?家的?个加分项。

铭记,千万不要忽略你的?作价值。之前有的同学跟我交流的时候(这些同学希望我帮他看看简历存在的问题),我就发现在撰写简历的时候,把所有的他做过的事情都放?个解决?案四个字上,?通过深挖"解决?案"四个字,发现他其实其实真的做了?常多的事情,他做过之前说过的用户分层,异常监控。但让他写在简历上,他就?了四个字:解决?案。就此可以说明他可能不太了解数据?业,他需要 有?个什么样技能。另外,这个候选?可能不太擅?发现??的优势。

所以,?励?家还是要尽量去想?想???上究竟有哪些优点,去挖掘它。

五、你可能遇到?较尖锐的问题

在面试过程中,有的?试官可能会问:

你?了 A?法为什么不尝试 B?案,这个时候你要想到你怎么样去回答? 是不是你已经尝试过但是最终没有采??

你觉得在项?中,除了沟通协调,你的主要价值在于什么?

这样的问题其实对于很多数据分析师来说,除了少数沟通,很多时候?家都找不到??的价值点,这?个问题希望?家也需要想?想。

我认为你在这个项?中就是取数,可以这么理解吗?假设?试官这样问你,你该怎么回答?

还有?些就是对职业?涯的?些思考??的问题。

你为什么转型,是因为数据分析是?较?吗?是因为数据分析师能挣钱吗?

当然是,?或不完全是。我们要表现积极的??,表现出我们??也是对数据分析这个领域的热爱。

相?于其他应聘者,你的优势在哪?

其实当?试官问到这个问题的时候,?家其实应该要庆幸。

为什么这么说呢?因为?试官在给你的留下 留机会,就是你可能处在?个要你也?,不要你也?的位置,那这时候你怎么办呢?你怎么样扭转形势呢?这个也是?家要好好想?想的问题。

你觉得技术重要还是业务重要,你更看重哪?块?

随着我们对这个经验的要求越来越?,其实很多这个公司都会?较注重这个问题。?般来说,数据分析师就是在取数,很少关?业务做了什么。在?试的时候,从?试官的?度来说,他其实是希望知道你能做什么?你是不是在能?数据说话,是不是致?于?数据推动业务前??如何和业务部?沟通,怎么让业务部??持你的想? 法其实是跟第三点有异曲同?之处。

30 岁了,遇到中年危机,你怎么看待?

?作态度这?可能会被问到怎样的问题呢?

怎样看待?作加班?

尤其是现在的互联?,互联?经常会遇到这样的问题啊。

你是如何和上司相处的啊?

这个问题,通常在?家辞职的时候问到的会?常多,尤其是裸辞的时候。

你是如何看待公司?化和价值观,这个只要不答差,?般没有什么问题。

最后就是?理篇,?如说,?活中你有哪些不愉快的事情?你是怎样处理的?你在这个同事??中的地位是怎样的呢?你觉得?家是怎么看待你的呢?这些问题其实只要?家稍微想?下,往积极的??想就没有什么太?的问题,关键的还是我们的?作思考和职业思考。

下图帮助大家整理,各位可以保存,然后把这里面的问题自己写出答案,不断打磨答案,反复训练自己表达,做到面试遇到时,对答如流

六、不容忽略的细节

第一点,我们的?试礼仪

包括我们的着装,??举?以及?信是非常重要的,大家不要忽略了这一点。经常会听到?些?试官会说:这个?不?,因为 Ta 的沟通能?从 xx 地?体现出来有所?缺。因此,在?试中,你是不是?够?信,你能否 get 到?试官的意图?都是需要去注意的。

举个几个例子:

抢答,在?试的时候其实是?常忌讳抢答的,尤其是?家没说完你就抢答,这是?个?常不礼貌的?为。

拐弯抹?,如果过分拐弯抹?,会被定义为沟通能力不行,连?试官想问的问题都 get 不到,那么?概率就会失败了。所以我们最好单?直?,直奔主题。

?量使用专业术语,除?是?试同?业,且提到的?业 常识或专业名词(你的常识不等于别?的常识)。

因为小细节被刷掉的例?屡见不鲜。

亲?经历过的例?,有?位?试者,他在参加?试的时候,其他的都符合要求,包括他 的??、成绩、表现都是优秀的,但是他有?个?动作。隔?分钟,就看?下?机。然后?试官其实也挺好奇地去看了?下他在?什么。结果发现他对着屏幕照镜?,其实这样的?个?为是?常不好的。

另外,还有?个例?,是?边经历过的事情,有?位资深?试者已经基本决定被录?了,但是由于在?试过程中?直抖腿,就被刷掉了。以上绝?杜撰出来的案例。

第?点、可以在恰当的时候提出?些疑问

在面试官讲一些有深度的话时,适当的表?赞同,但是千万不要频繁地点头,适当地表示赞同是最好的。那么怎么去提问呢??先在你没有?下?get 到?试官的提问的时候,你可以适当的去 问?下:是不是可以这样理解,刚才没有听清楚你表达的意思,能否重复?下问题呢?这样的提问都是 没有关系的,?且?试官都是能够理解的,并且他可能还会更详细的复述他的问题,你也有更多时间思考。

第三点,?试的过程中还可以问哪些问题

?家应该都经历过:在最后,你陈述完后,?试官会问你对 公司或者是其他??还有什么问题吗?这个时候其实?家就可以抓住这个机会去问。问什么呢?可以问 ?下公司内部的?些架构,如,数据底层建设已经达到了什么样的程度,平台建设是什么样的?这样通过提问的?式,既可以加强你和?试官的沟通,?可以给她留下?些印象,通过这样的提问,你也可以更好地了解你所应聘的这家公司?前到底是出于怎样的状态。此外,还可以询问今后?职了以后,你能 做什么?岗位需要你做什么?这些问题都是很好的。

七、总结和重塑信?

面试结束后一定要进??试复盘。个?认为这个环节是?常重要的。复盘总结的内容包括在?试后,需要了解到我们期望的岗位跟??的?个差距。是技能上的差距,还是业务知识上的差距。如果是技能上的差距,哪些是可以通过努?去快速加强的?如果是业务知识,那么期望岗位的?试经历,实则时给我们的 职业?涯再次定位。

另外,在?试当中。还有哪?些做得不?或者是哪?些技能是在?试时候没有想起来。这些都是我们在在?试之后去复盘,去思考总结的经验。技能缺失就去补?技能,往往技能的缺失可以通过快速查阅资料快速补?。

?试还需要调整?态,对于部分经历过很多的失败的?试者,或者正在经历很?时间的求职期的伙伴们,这个时候调整?态是?常重要的。

在这?就简单说?个点:?先,不要轻易地否定??。因为可能有的?会说:“唉,我以前不是这个?业 的......”。但是你的学习能?很好呀,在短时间之内,就能掌握数据分析的?些技能。另外,就是我们不 能成为?个全能的选?。因此,我们不可能把所有的?试都?次性通过,这是不可能的,所以说在?对失败的这个过程当中,我们?定要好好的去衡量?下??,到底这次?试是在挑战??还是说我期待但有明显实?差距的岗位没有拿到。总的来说,就是我们需要找准??的定位。第四点就是,我们要将跳槽当成职业?涯涯的?个重新定位。

最后的最后,有时候我们需要?丢丢阿 Q 精神:不要我是你企业的损失。

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