大家好，我是CDA就業班的學員，目前在某知名互聯網企業從事數據分析工作。今天給大家分享一下我在面試過程中的一些經驗教訓，希望能給大家一些幫助。

面試準備：梳理項目很重要

之前我面試過一家做廣告投放的公司。在面試之前，我對這個公司做哪幾塊業務做了了解，并且在網上找了廣告投放的相關案例。

在面試時，我會根據這個項目和案例跟面試官進行介紹。說一下我會用什么算法去做這個案例，會考慮哪些維度，說明自己的大概思路，讓面試官覺得你對這個項目有一定的了解。

當時我介紹了做相應項目時，在變量方面我主要考慮了兩個維度：一個方面是投放后的用戶行為，比如注冊時間，訪問的深度轉換率等；另一方面，投放廣告本身的維度，比如廣告的尺寸、廣告的賣點、廣告的投放渠道等。

根據這兩個維度，構建模型，最 后得到了什么樣的結果。當時我闡述的是，通過算法我將用戶分成幾類，并通過聚類提取每類用戶的特征。根據投放的廣告，可能第 一類用戶在注冊方面一般，但付費方面轉化比較好。然后二類用戶的話，在用戶精確度方面就表現得更好。第三類用戶，在轉化方便表現不太好，但在注冊拉新方面表現很不錯等等。

接著講清楚在實際當中是怎么運用的，如何給到業務部門意見。在進行分析中，每個渠道有對應的唯 一標志，業務部門可以追溯到具體渠道。

比如各方面表現欠佳的用戶類別，在預算不足的情況下，是否要選擇放棄。對于一類和二類用戶，就可以加大投放，特別第二類用戶，因為其各方面質量非常高。如果注冊方面不太好，我們是否考慮針對，這兩類用戶對注冊引導進行改進。相對而說，第四類用戶注冊數據很好，在要做大型活動促銷時，需要大量用戶流量進來，這時就可以考慮把第四個渠道作為業務部門的主推渠道，這會很利于拉新。

我在給面試官闡述項目時大概是以上的思路。首先基于哪些維度考慮分析問題，然后用了什么算法，得出怎樣的結論，結論是如何給業務部門賦能的。

通過這樣的介紹，面試官會對你闡述的內容比較感興趣，并且進行進一步提問，會涉及到一些技術性的問題。比如用到算法的原理是怎么樣，以及數據清洗的問題等等。

比如剛剛提到的維度中有注冊率、廣告尺寸這些維度不是一個類型的，該怎么進行處理呢？

這時你要明白，面試官是在問關于數據清洗的問題。

你可以回答，我們對數據肯定要進行處理，比如啞編碼等方式，以及調用什么包進行處理。同時你需要對整個流程非常熟悉，做到心中有數。

這里值得強調一下的是，在準備面試的項目介紹方面，需要準備得更充分。

比如項目從開始準備到落地，具體花了多長時間，團隊是幾個人負責的項目等，這些在面試過程中都會問到。

面試官的目的是想通過項目的時間，參與的人數來判斷項目的真實性。因為企業考慮到如果是虛擬的項目，可參考的價值就不大了。一般企業想知道你所解決的項目是真實的，當時你具體是怎么做的。因為對于企業而言，他們都想招到一些有實際業務經驗、有數據分析相關項目經驗的候選人。

提前了解目標企業的主要業務

因此求職的小伙伴們，在準備過程中要把這方面梳理地詳細一些，熟悉所做過的項目，了解面試公司所做的業務。

技術性問題方面，大多會考察SQL和Python相關的技術點，這方面大家可以多刷題來提高。

值得注意的是，大家一定要提前了解面試企業的主要業務，在回答面試相關問題的時候，盡可能貼近目標企業的主要的業務來舉案例，這樣的話更容易把問題控制在自己可控制的范疇內。

這里有個小技巧，在HR通知你去面試的時候，你可以問HR要一下公司的對外資料，一般情況下都會給的，這樣能幫助你了解熟悉面試公司的業務情況。同時，面試中盡量把問題控制在自己熟悉的領域。

結語

以上就是我本次的分享了，希望對大家有所幫助，也祝大家求職順利。數據分析的能力的培養不是能夠一蹴而就的，除了基礎的模型和思維的掌握之外，還需要大量實踐經驗的積累。