校园招聘时，应聘“数据分析师”职位的学生应该具备哪些技能？

如何准备数据分析师岗位的校园招聘？

在求职季，若想应聘“数据分析师”职位，学生们应掌握哪些关键技能呢？

随着数据分析领域的不断发展，网络上关于数据分析的文章日益丰富，我原以为今年的校园招聘中，学生们对数据分析岗位会有更深入的理解和准备。

但事实上，仍有许多学生用陈旧的知识和自己的想象来解读这个职业的实际情况，他们在面试前未进行针对性的准备，导致对岗位的实际工作内容缺乏了解。

今天我想简单谈谈市面上的数据分析类型以及应聘时的要点。

数据分析师的多种类型

目前市场上，以“数据分析师”命名的岗位可以分为几大类别。

第一类是贴近业务的，这类分析师主要解决具体的业务问题，如提升用户留存率、降低流失用户数量、提高转化率等，他们需与业务紧密合作，了解互联网的商业模式及运营和产品的常用手段。

第二类是策略型分析，与第一类不同，策略类分析面对的问题通常较为固定，常由业务部门提出课题，策略分析师负责寻找最佳策略，如在滴滴、美团等企业中优化配送规则、制定反作弊规则等。

第三类是算法驱动型，这类数据分析师运用算法解决业务问题，常用算法包括聚类、分类、回归等，尽管算法类型有限，但面对的问题相对固定，类似于“拿着锤子找钉子”，由于这类岗位薪资较高，近年来学习相关技能的人很多，但实际需求相对有限。

最后一类是偏向开发的，现在这类较少见，多数已演变为数据开发角色，此处不再赘述。

所需技能及面试技巧

针对这些不同的数据分析师类型，其所需技能有何特点呢？

我倾向于将面试过程分为“文斗”与“武斗”两类。

“武斗”类如策略型和算法型分析，技能要求较为固定，如算法类需要熟练掌握分类、聚类、回归等算法，而策略型则需要有丰富的数据建模经验和深厚的项目理解力，这类面试中，项目经历和技能掌握程度成为评估的关键。

而“文斗”类如业务型分析，因其面对的问题非固定性，更需要理解业务，这要求分析师熟悉不同公司的商业模式及日常业务操作，面试时，逻辑清晰和表达流畅成为关键，实际业务经验并非决定性因素。

准备应聘数据分析师职位的学生们，需根据不同岗位的特点，有针对性地提升相关技能和经验，无论是“文斗”还是“武斗”，都需要在面试中充分展示自己的能力和潜力。

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