python 笔试题 英方_4000字转型数据分析师笔试面试经验分享
大家好，我是戴师兄~
在上一篇文章中我分享了快速自学数据分析的经验。
本篇文章，我将跟大家分享下我的笔试和面试心得。
开头先说说我转型前的职业背景：
想看笔试面试经验的同学萌可以直接跳过这一段~
2018年我从中国人民大学经济管理学专业毕业，临时放弃考研和出国参加春招。
在选择不太多的情况下，进入到了一家月薪只有6K的创业公司，从事用户运营工作。
在入职后，我很快就接触了公司最大的项目，并在项目中负责算法工程师用户的运营。由于创业公司没有比较成熟的培养体系，为了能跟用户更好地沟通，我只能自学很多数据和算法知识。
当时我除了工作以外的时间基本上都在学习，书籍一路从《SQL必知必会》怼到了《深度学习》。
具体是如何自学的大家可以看篇：
数据戴师兄：如何在3个月的时间内自学成为数据分析师？zhuanlan.zhihu.com
因为有特别多的知识需要掌握，所以一定要边用边学，这样才能最大化节约学习时间同时强化学习效果。
如何在工作中应用数据分析技能可以看这篇：
数据戴师兄：毕业半年，我如何用数据技能让自己薪资3翻zhuanlan.zhihu.com
学习的这些数据技能直接让我打破了传统运营人的工作方式，成长为了一个运营+数据的复合型人才。
独立完成公司的几个项目后，当时所在的创业公司跟我提出了40%的涨薪，让我专门从事数据运营工作。
其实在运营工作中我就逐渐发现，相比于最后的落地执行，自己更加享受之前探索问题寻找解决方案的分析过程。
那个时候就在想：自己是不是更加适合做一名数据分析师？
仔细了解了一波数据分析师岗位后，发现数据分析师是一个相对稀缺还非常有趣的职业，并且竞争力和薪酬待遇也比运营高得多。
于是当机立断决定转型数据分析师，在继续补充了Python的建模、爬虫和数据发掘技能后，我马上开始了简历的制作与投递。
简历投递
【简历岗位】
因为自己的数据技能已经在日常的运营工作中应用得比较熟练，也确实做了数据运营的工作。所以我将自己定位为数据运营，而不是之前的用户运营。
对于转型的小伙伴来说，直接写自己是数据分析师在尽调环节会有一定的风险。但是结合实际的工作内容，强化自己数据运营、数据产品经理的岗位定位却是可以的。
如果实在没有相关经历，只有学习项目，可以弱化之前从事的岗位，甚至干脆不写。然后单列一行求职意向，写上数据分析师。
【简历经历】
一定要注重突出自己数据驱动业务的项目经验！！！
具体来说就是在策划、过程、结果每个环节都附上具体的数据，同时说明自己的数据分析思路。
如果能制作一个作品链接，直接让面试官看到自己的实际产出，效果更佳。
如果没有业务项目经历的，用学习项目经历也是同理。
【简历技能】
我一共罗列了SQL、Python、Tableau和业务增长分析四个技能点。
大家在转型求职时也一定要强调自己会的技能到底有哪些，作为转型者过去的工作经历不会非常对口，真正的加分项还是这些学到的硬技能。
【投递渠道】
个人从响应程度和职位质量上进行排序后，认为：
- 内推>脉脉=Boss直聘>拉勾>企业官网>智联招聘>51job
响应程度最高的肯定是内推，当然也可以内部转岗。
然后就是脉脉和Boss直聘，对于自己感兴趣的职位，可以直接跟活跃度高的HR沟通。语言真挚诚恳点，不管是拒绝和接受，一般都会有回应。
拉勾、企业官网、智联招聘、51job基本上投完之后会石沉大海，但是也会有回应，适合准备好标准简历后海投。多一个渠道多一些机会，海投成本不高，还是要尝试一下的。
我在准备完这样一份有技能也有经历的简历后，经过海投和内推，马上就有了回应，前后收到了十几家公司的面试邀约。
笔试经验
数据分析师作为一个比较专业的岗位，一般都有笔试环节，笔试的形式有线上线下两种：
【线上笔试】
一种是直接做题，一种是视频连线，现场出题，然后用在线环境直接看你写代码的全过程。
第一种比较轻松，注意时间，拿出真才实学解答就行。
第二种也不要紧张，挑会做的写，不会的一定要说明思路，可以适当请求考官帮助，冷静作答一般问题也不大。
【线下笔试】
线下笔试一般会出逻辑题，甚至会手撕代码。
遇到这种情况一定不要慌，手撕代码没几个人能写得和电脑上一样，所以耐心地思考和作答，把会的写上去就好了。
但是不管会不会，尤其是不会的一定要写个解题思路，千万不要空在那。大家都写得不好，每道题有完整思路的肯定更吃香。
遇到个别需要钻研的题目，可以多花点时间，虽然做不来，但是咱们有钻研精神（手动狗头）。
而常见的数据分析笔试题往往分为4种：
【通用的逻辑理解题】
这部分题和校招时的题差不多，一般都是从文字里提取准确的数据信息，或者是一些简单的图形和数字推断。
大家一般都能作对，不会有太难的东西。
图形逻辑题大家可以看看这个：
图形逻辑题100道 - 百度文库wenku.baidu.com信息提取题大家注意标记数字，然后理清逻辑关系就可以了。
【硬核的数理逻辑题】
最难的就是这部分数理逻辑题，难度大多数跟考研和开发的逻辑题相当，甚至更难。
典型的就是猜牌和猜数字，或者是火车、放水、摔杯子和递手电筒之类的过程优化。
这类题建议提前准备，先做个十几道就不慌了，技巧都是先梳理过程和限制因素，最后列举解决方案。
放个题库给大家练习：
CSDN-专业IT技术社区-登录blog.csdn.net【代码题】
代码题我觉得比数理逻辑题要简单，因为SQL和Python在转型前你肯定是要学会的。
一般来说考察SQL偏多，难度会到到row_number() over()和同环比，Python普遍都是问一下你会哪些库和包，写过哪些项目，代码题考得比较少。
如果觉得还不够稳妥，可以再去牛客网做做题，真题练习题都有，刷一遍就行了。
在线编程_C++Java前端经典笔试面试题库_牛客网www.nowcoder.com【计算题】
计算题又分为业务计算和场景计算。
业务计算一般会围绕DAU、ROI、现金流等具体指标或数值，给定条件后计算几日后最优。
- 例如：某个广告位每日收入带来10w，但是页面整体流量下降n%/day，这个广告位放几天？（可自行设置参数求解）
场景计算则是卖水果、进货等虚拟商业场景。
- 例如：你有1000预算，有4种蒸发率、成本和售价不同的水果，你还有3类转载费用不同的卡车，问3天内或7天内怎么进货赚的最多？
这种计算题大家不要怕，方法都是把条件转化成数理逻辑，然后设x/y/z，列多项式求解。
【笔试总结】
笔试其实是对大家之前学习成果的检验，所以刷题并不是解决笔试最好的办法。还是要在学习中多练习多总结，专业能力提升上来了才能真正从容地面对笔试。
面试经验
笔试过后就是面试了，一般有直线经理面（专业面）、业务部负责人面（总监面）和HR面三种面试，部分公司还会反复进行。
【直线经理面】
直线经理一般会比较关注之前具体的项目经历和数据能力，毕竟后面会招过来用，问得都比较细。自我介绍的时候一定要详细介绍自己做过的数据分析项目，并且说明自己掌握的硬技能，Tableau、PowerBI、Python都会是很大的加分项。
但是回答问题的时候一定不要打哈哈或者吹牛。大多数直线经理，尤其是自己做分析师的都非常专业，乱答或者糊弄问题，被逮到可能会直接gg。
所以这一part建议大家准备好每一个项目细节的同时，一定要真实地回答。毕竟强扭的瓜不甜，靠面试技巧进去了发现工作不胜任，试用期也可能会被优化，那个时候就尴尬了。
同时面试的时候态度可以积极一些，表示自己有兴趣在入职后挑战之前没做过的东西，整体印象上会有一个加分。
直线经理面还会问很多专业的问题，典型的就是抛出公司的一个具体分析场景，让你从前到后说一下分析思路。
例如：
- 某个活动的ROI怎么算？
- 现有的产品布局，有没有什么破局思路？
遇到这类问题，只能是平时多积累，尽量掌握MECE和常见的业务分析模型，对公司的具体业务也要越了解越好。
具体的可以看我自学经验里对分析思维的经验分享：
数据戴师兄：如何在3个月的时间内自学成为数据分析师？zhuanlan.zhihu.com
【业务部负责人面】
过了直线经理的面试后，一般会有HRBP和部门老大的面试，这一part会问你的长期规划和对行业的了解程度，技术方面问得会比较少。
但是会针对你的简历随机提问，有的时候角度还会比较刁钻，出发点是在最后入职前尽可能排除掉一些不胜任或者隐瞒风险。
这一面往往是你留给未来大领导的第一印象，所以一定要提前准备，公司背景行业资料看得越多越好，最好能有一些自己的发现和业务洞察。
多看点行业研究报告会很有帮助：
行研报告列表页 | IT桔子www.itjuzi.com相比于被提问，主动请教一些行业问题或者适当表达一些自己的想法会让你在这一part更加从容，成功的可能性会大大提升。
【HR面】
HR面试一般会在最后问你一些要求，试探你的薪资预期，这些都比较简单。
难的是为你为什么换工作，或者想做数据分析师。标准回答要从这几个方面入手：
- 看重数据分析工作的发展空间，结合自己过去的业务经验可以更好地发挥
- 觉得数据分析工作更加适合喜欢发现问题分析为题的自己
- 将数据分析融入业务的工作更有挑战
- 就喜欢贵公司贵行业（手动狗头）
大企业还会做一些雇主品牌建设，说说公司的福利和好处，在最后稳住你。
【面试总结】
过了HR面后，应该会直接联系你谈薪资发offer。如果这个时候卡住了，可能的情况有3种：
- 有其他岗位竞争者，公司在横向对比
- HC还没有正式开放
- 单纯的审批流程长
第二三种情况只能等着，但是大多数情况都是第一种，虽然对比主要看实力，但是积极与HR或者领导沟通会为你争取到更多的可能。我在校招时的面试，拿到offer主要靠的就是积极性。
如果你顺利通过了笔试面试，恭喜你来到了定薪环节。
定岗定薪
在最后一个环节，HR问你薪资期望的时候尽量提的比过去高1-2k。
一般1-2k的幅度大多数企业都是可以接受的，如果不能接受其实就证明你们之间的匹配度欠佳，或者他有更好的选择。这个时候我们可以结合自己手上的offer横向比较一下，如果没有更好的选择，也可以将就一下。毕竟相比与工资，能够成功转型数据分析师才是最重要的目标。
但是如果在转型时想要实现大幅度的涨薪，往往要靠竞品经验或者综合能力。
尤其是分析师岗位，一开始可能是取取数，但越往后越会像参谋。
打仗的时候参谋要支持所有的决策，业务中也一样。如果仅靠数据能力不参与业务决策，从长期看会越来越被动，最终活成一个取数机器。跳槽的时候争取薪水的能力也会大幅下降。
所以高薪的分析师一定是能力高度复合的，你的数据能力要强，对业务的理解还要深。
数据永远只是工具，能够创造更大的业务价值才是实现大幅涨薪的永恒真理。
在定薪后，你就可以开开心地收到offer啦。
拿了offer再离职
不过最后还不能掉以轻心，有很多同学在拿到口头offer后就提交了离职申请，这其实是非常危险的。在offer正式发放前，有无数种可能会关闭HC或者选择其他候选人。
如果没拿到offer还提了离职，这个时候就会非常被动，陷入到不得不走但又没有保障的尴尬境界。
所以一定一定要拿了offer再谈离职！！！
最后，离职的时候记得交接好工作，给老东家留下个好印象，以后说不定还有合作机会。
总结
我一直认为要享受一个职业，而不是成为一个职业。
回顾我的转型历程，基本上是边成长边转型，在成长的过程中用新知识创造业务价值、享受学习的乐趣以此建立持续的正向反馈。
就算最后不选择转型，我作为运营人的实力也会大大提升。
所以，转型学习不能只看结果，在过程中我们其实能收获更多。
只要大家看到了自己的成长，并且努力向心中向往的职业状态靠近，相信大家都能和我一样从事一份自己喜欢的职业。
最后祝大家都能转型成功！有什么问题和想法欢迎与我交流！
我是戴师兄，咱们下期见~