【经验分享】秋招拿了6+大厂数据分析offer

嗨，大家好，我是胖里。

今天给大家分享一位今年秋招认识的宝藏小姐姐，是个我愿意跟她交谈、愿意给予她帮助的小姐姐。虽未谋面，但小姐姐态度认真、礼貌待人、懂得“索取”与给予，约了她来分享自己的经历，我先看为敬。

她的整个经历，倒不如说是态度、准备、个人规划着实让我震惊，希望你们与我一样，能从中学到些什么。

最后，祝她一切都好！

很高兴收到胖里的邀请，分享下自己的秋招全过程，从三月关注了胖里的公众号，加入了数据分析大群，自己收获颇多。胖里总是很认真负责的帮忙内推和解答疑问，公众号的内容和群里大家针对某个问题的探讨也对我大有裨益，在此对胖里的热心付出小小的回馈一下~                

首先还是简单介绍下背景。

985本（物流管理专业，管理学学士）985硕（管理科学与工程专业，工学硕士，研究方向复杂网络）。

秋招目标单一明确：业务向的数据分析师。拿到了拼多多、贝壳找房、新浪、携程、顺丰科技、58同城等公司的offer。不是大佬，但还算拿到了相对满意的offer。回顾整个准备及秋招过程，我的优势在于方向明确、全面准备、复盘优化，也很有幸实习时候结识了专业又负责的mentor让我学习了很多。为了让大家有个参考，我下面针对这几方面简单介绍下我是怎么准备的。

我本科专业文理兼收，课程培养上几乎很少有编程等CS相关课程，所以在技术上并没有很大的优势，理工科优势不强。本科做大创时候，发现对定量的数据更有兴趣。物流岗中女生会相对更劣势，整个行业的薪资与互联网公司不在一个水平，保研时人工智能和大数据的词汇开始泛滥起来，这让我萌生了做数据相关的工作的想法，所以在选择研究生导师时，有意识的进行了选择，算是换了个很大的方向。

大四进组后，开始接触python编程、数据挖掘等课程，同时研究生阶段的课题更多的是通过Python跑实验爬数据，对python数据分析比较熟悉。研二开题后放弃了硕博连读的机会，开始思考自己未来的职业规划，就去了解互联网公司产品经理、数据分析师、数据开发、算法工程师岗位工作内容与能力要求的差异，并且从我喜欢做什么、我能通过努力做到什么、未来发展前景是什么三个方面考量，最终确定了做业务向数据分析师的目标。

秋招简历投递的时候，我只针对于互联网公司投了30家左右，并没有分散更多的精力在海投银行、国企央企这一类。岗位也都是数据分析岗位，部分可能投递数据挖掘或商业分析师，但岗位投递上其实并没有特别大的跨度。有同学海投数量动辄50+，100+，虽说不算是一种差策略，但我认为一定要有侧重，不知道自己想要什么的海投，除了占用更多的精力外，投入产出比有待考量。

周围不乏一部分岗位投递更分散的同学，范围包含了数据开发、算法工程师、数据分析师，但因精力有限，各方面都浅尝辄止，费了不少力气，秋招却不近人意。对秋招来说，个人认为比努力更重要的是目标明确，比优秀更重要的是岗位匹配。

确定了大方向后，就着手去增加自己的技能点。

在牛客上看数据分析的面经明确能力要求，主要集中在统计学（概率、数学、统计）、代码能力（SQL、python）、机器学习（算法、建模）、业务分析（实验设计、逻辑思维、分析框架）这几个方面。而自己完全没学过SQL，机器学习也只是一知半解，所以规划在春节前花大部分时间把这两部分的知识做了系统的学习，并兼顾丢了很久的统计学。

统计学看了两本书：《深入浅出统计学》、贾俊平的第七版《统计学》。

代码准备上：SQL是看的燕十八很早的视频教程，书是“长颈鹿”的《SQL基础教程》第二版，然后自己又去博客上补充了窗口函数的知识；python是在研一科研阶段锻炼，并且看了《利用Python进行数据分析》。

机器学习这部分看了秦曾昌的机器学习视频，李航《统计学习方法》，主要学习常见的分类、聚类、降维算法的原理以及应用场景。

业务分析这部分在前期准备时，更多的去了解了常见的业务分析指标、看了《增长黑客》。这部分前期准备时不知如何下手，但在我实习时却有了很多的收获，后面详细说。

春节前基本把大块啃完后，也在二月准备了kaggle的一个项目。这个项目并没有得到多么优秀的名次，但没有好名次不代表没用处。这部分一是可以为找实习做个准备，和面试官有话可聊；二是是捋清了完整的解决问题的框架：描述性分析、算法原理、模型应用等，从解决问题这个角度熟悉整个流程。

年初受疫情影响，原本计划的返校时间从一推再推，变成等待通知，科研在家十分低效，春招这时候在线上陆续开始了。

三月开始准备简历、投实习、面试，除了暑期实习也投日常实习，实习重要的是学到了什么，其次能丰富简历、走内部转正，至于是暑期还是日常在这几方面并没有那么大的差别。而暑期实习竞争更激烈，日常实习相对门槛更低。所以有机会的话，日常实习是个不错的选择。因担心今年的各种不确定，在三月末入职了快手做数据分析部的实习生，将科研放在暑假做。

实习这部分主要包含了几个方面：指标体系的搭建、指标的异动分析、日常的SQL取数需求、专题分析报告、分类建模项目。

实习时候难免会做些杂活，SQL也写了不知道多少，但其实用心就会不同：比如数据口径是一个细小又重要的事情、以及怎样的数据能准确反映出你想表达的观点？指标之间的关系如何反映问题？都是可以思考整理的。

指标体系的搭建和异动分析这部分，从确定核心指标、指标拆解、到逻辑树思维归因，每一部分加以整理，都是在面试中可能被问到的问题。做完的专题分析报告和建模项目，要在做完后捋顺分析框架，复盘明确优化空间，总结通用分析方法。做完一个完整的分析除了对实际业务具有推动价值以外，更重要的是对分析师自己的价值提升，即形成自己的分析思路和框架。

实习结束后，开始了秋招，秋招的准备也还是统计学、代码能力、机器学习、业务分析这几方面准备，但从先前的系统性学习不同，秋招更多的是面向问题的准备。

我在电子笔记中分别针对这四个方面分别做了笔记，每篇笔记都从问题类型、具体题目、解答方法、查漏补缺这几个方面去总结，将在面经中看到的问题一点点补充到笔记中。

比如统计学概率问题、ABtest、参数估计、假设检验等。常见的SQL题目也可以总结为连续登陆、留存分析、hive调优等等。这里推荐看猿辅导出的统计学和拼多多的SQL题都是比较有代表性的。

业务题的话在实习后看了《精益数据分析》、《数据化管理》可以增进分析思路和框架，尤其是经过了实习后，再去看业务相关的书会理解的更深入，所以我建议是边实习边去补充业务相关的书籍；同时准备了场景题：比如费米估算、线上的指标分析异动分析、指标体系搭建、线下场景的线性规划等；还有一些理论基础，比如幸存者偏差、辛普森悖论，这些是时常会影响结论的。

针对业务指标，如果投不同行业的公司，也要从电商、游戏、视频等方向，重点思考下各领域核心问题，企业总体是为了引流和盈利，多可以从流量、收入、互动、留存几个方面准备的。这几部分不断的积累下来，每篇也有了几千字的内容，记录时认真思考解答思路，面试前就可以快速过一遍。

面试能力是个不断优化迭代的过程，我从最开始紧张、项目介绍不清晰、被某个问题突然卡住，到后面的由浅入深、应答自如，逐渐有了掌控感。项目面和业务面的面试官，从开始的不知所云到和我聊得热火朝天，肯定我实习内容收获很多成长很快。其实实习的内容没有变，都是复盘和优化的力量。

秋招前期项目面时，滔滔不绝、事无巨细的讲解快把面试官给说睡着了，最后失了重点。每一次结束后会回想：讲到哪里面试官开始失去了兴趣？如何在短时间内侧重讲出分析的亮点？如何讲清分析报告的价值并体现自己的分析逻辑？

复盘时结合STAR法则，主要从分析的背景目的、思路过程、结果落地这几个方面去不断打磨与思考，整理出骨架，用短短几分钟说出精华。当然细节问题在介绍时可以不说，但一定要有思考，一方面节约项目介绍的时间，另一方面在与面试官交流被问到时可以体现自己的熟悉程度、思考深度与严谨细致。

针对项目除了已有内容，也要适当考虑可以优化的部分，每个分析其实都有一定的局限性，意识到局限并思考优化方向，可以体现出思考与学习的能力，不然简历上赫然写着的学习能力强，究竟强在何处呢？做好以上准备以后，就是自信的去介绍出来，没有人比你更了解你的项目。

业务面，业务情景题与SQL部分根据之前笔记积累，抽象成一个个答题的“套路”模板，虽然情景五花八门，但都可以根据提前准备的方式作答。面试中临时的发挥只占20%，背后的准备与思考占80%。

有时开放性的问答也是需要自己积累了一部分思维框架才会做到随机应变。比如我曾在一次面试中被问到一个开放性问题：如果某个地区有红黄蓝三种颜色的出租车，数据显示红色车事故率更高，有没有必要把红色换掉？针对这一问题，你又会怎样从数据和逻辑上去证明你的结论呢？

关于自信：自信的面试状态会有很大的加成，其实我秋招的前期是不够自信的，但随着积累的增加，以及面试经验的积累，逐渐的掌控感让我的自信不断增加起来，拿到了一个offer后让我心里有了底，后面的面试也更顺畅，忽然觉得像是“马太效应”一般。

关于不足：其实我并没有拿到BAT等大厂的offer，虽说有着准备，但是提前批时还是错过了很多公司的投递，提前批大多免笔试，这是很好的机会。后面有的大厂非提前批时并没给面试的机会，所以对提前批以及笔试的重视程度其实是没把握好的。

关于简历：个人的实习与项目经历是重头戏，要对写出的每一个字都熟悉、有理解、甚至延伸想可能会问什么问题。结合之前说的详略得当，简历上更多是提亮点，但自己对细节有足够的掌握。

关于态度：面对不会的问题，相比空口的承诺，更要侧重自己做到了什么。回应面试官“我会努力学习的”，不如说“针对某一问题我现在了解到xxx，希望在工作中进行深入地实践。”这不是套路回答，而是尽力准备的态度。比如我在实习时并没有接触A/Btest的实际工作，但是还是从原理、应用场景等方面进行了准备，面对这部分问题时，虽然我没有实践，但是却是在积极地学习。

以上就是个人的一点点心得和觉得有用的地方，希望能对大家的求职有一定的帮助。