面试问题:请描述一下你在数据分析方面的经验和技能。
回答:我在数据分析方面有丰富的经验和技能。我熟练运用统计学和机器学习算法进行数据挖掘和预测分析。我能够使用Python和R等编程语言进行数据清洗、处理和可视化。我还具备良好的数据解读和沟通能力,能够将复杂的数据结果转化为易于理解的报告和建议。我在以往的项目中成功地应用数据分析来解决业务问题,并取得了显著的成果。我对数据分析领域的发展保持着持续学习的态度,不断更新自己的知识和技能。
多谢邀请!
我要告诉你一点都不难。我就是二本院校的财务管理专业毕业的,刚毕业实习的时候做了几个月的会计,一开始也是就慢慢考证就一直做着,可是慢慢发现自己并不太喜欢这样的工作,我发现自己更偏向理性的逻辑性的输出,所以基于这方面的优势,我转行去做数据分析了,当然这中间付出了很大的努力,但是如果只要努力就可以做到喜欢的工作,那这点苦又算了什么呢?我一开始连Excel都不会使用,所以在技术方面,比如Excel,sql,python等数据分析软件是可以通过学习学会的,而数据分析最重要的是对业务的理解要高于其他人,而不仅仅是做数据,做表。所以真的不难。下面我来分析这个专业的优劣势以便你准备。
经济统计学的优势,如果你在大学里学的比较扎实,就是学得不好也没关系,至少你的大脑对这些概念有印象,现在补起来也是很快的。比如数据分析经常要用到的统计学原理,什么平均数、中位数、什么分布、概率什么的。这些概念性的东西想必你一定很熟悉,但是你需要知道的是这些东西在什么场景用才是你需要学的,所以你需要在具体的工作中去学习这些知识就会学习得很快。还有一点就是理性和逻辑思维强,大学四年下来基础上是具备分析问题的能力,经常在书本中讲到的SWOT分析、杜邦分析模型都是可以用到我们的工作当中去。而且现在数据分析招聘一般规定的专业是计算机、统计学、经济学专业为主的。所以你的优势在,就不难找到你的第一份工作。
那你需要在哪些方面努力呢?你说你是应届毕业生,所以你需要一份项目经历或者比赛比如kaggle、阿里天池上有很多竞赛都可以参加,一开始会很难,什么都不懂,那就看别人的代码,自己一遍一遍敲出来,再去理解他为何这样写。慢慢坚持几个月,你的进步是很大的。
对于数据分析技能,可以去招聘网站上看企业需要什么,或者你看中哪家企业,就特别去准备这家企业,上面提到的sql语句也是很重要的,网上也有很多资源,随便一搜就出来了,特别是学完就要立马测试,及时巩固,不然到了面试会因为紧张而答不出来,对于python也不需要学的太深,一般的基础加上几个包就够了,在工作中也很少用上。Excel的话,只要知道一些函数公式怎么用,数据透视,图表就基本可以搞定面试了。
如果你有更多的疑问,可以来私信我,我可以分享我的经验和一些资料。
我是Datalker,数据科学爱好者,终身学习者,欢迎关注我,分享最新数据领域咨询。
数据分析师的技能要求
程序设计:编程提高了你的统计技能,帮助你“分析大型数据集”,并使你能够创建自己的工具。
定量分析:分析大型数据集的一项重要技能,定量分析将提高你运行实验分析的能力,扩展你的数据策略并帮助你实现机器学习。
产品直觉:理解产品将有助于你进行定量分析,它还将帮助你预测系统行为,建立指标并提高调试技能。
沟通:可能是所有行业中最重要的软技能,强大的沟通技巧将帮助你“充分利用以前列出的所有技能”。
团队合作:就像沟通一样,团队合作对于成功的数据科学事业至关重要。它需要无私,接受反馈并与团队分享你的知识。
这些都是数据分析师必备技能,但是对初学者来说面对大量的数据,还是会感觉到困扰。
普通二本经济统计学毕业,并不影响你成为一名出色的数据分析师。只要你自身业务技能过硬,你就是一名优秀的数据分析师!
本站内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,请发送邮件至举报,一经查实,本站将立刻删除。