Top 5 Insider Interview Questions Data Analysts Must Master Before Any Interview!

Summary

这段视频详细讲解了数据分析师面试中常见的五大问题类型，包括行为面试问题、SQL、分析案例研究、Python编程和统计测试。视频指出，行为问题是最常见的面试问题类型，尤其适用于初级数据分析师职位，而技术性问题如SQL和Python则主要出现在大型科技公司。视频还介绍了如何应对不同类型的问题，并提供了面试准备的具体建议，如利用模拟面试平台进行练习。

Takeaways

• 😀 行为面试问题在数据分析师面试中最为常见，尤其是初级职位，重点评估与团队协作和沟通能力。
• 😀 数据分析师的工作通常处于50/50的分配比例，既有技术工作也有与相关方合作的工作。
• 😀 使用STAR框架（情境、任务、行动、结果）可以帮助你更有效地回答行为面试问题。
• 😀 对于非技术型公司（如金融、航空等），行为面试问题的比重通常会较大，而技术公司（如Facebook、Amazon等）则更侧重于技术性问题。
• 😀 数据分析师职位的薪资水平通常与行为面试问题的数量成反比，行为问题较多的公司可能薪资较低。
• 😀 SQL面试题的难度因公司类型而异，非技术公司通常问简单的SQL知识，而技术公司则可能会涉及更复杂的SQL案例。
• 😀 在技术公司面试中，SQL面试题目逐步增加难度，通常会设置多个并行问题，考察候选人的解决能力。
• 😀 数据分析师面试中的分析案例问题，通常会要求候选人构造自己的度量标准，并编写SQL查询来解决实际问题。
• 😀 Python面试问题一般分为数据处理（如pandas）和字符串操作两类，通常不涉及复杂的编程挑战。
• 😀 统计学面试问题常考基础概念，如Z检验与T检验的区别，以及如何应用这些方法在实际数据分析中。
• 😀 在实际面试中，候选人还需要解决实际的统计案例，比如通过相关数据分析理解产品的表现变化，或者识别统计假设背后的原因。

Q & A

数据分析师面试中最常见的提问类型是什么？

数据分析师面试中最常见的问题是行为面试问题。这类问题通常是为了评估候选人的团队合作能力、时间管理技巧和解决问题的能力。面试官会通过询问过去的工作经验来了解候选人如何与他人合作并处理实际工作中的挑战。

如何准备数据分析师面试中的行为面试问题？

准备行为面试问题时，候选人可以选取几则不同的经历，确保自己能熟练地叙述这些故事，并在不同问题中灵活运用。使用STAR框架（情况、任务、行动、结果）是一个非常有效的准备方式。

哪些公司倾向于在数据分析师面试中强调行为面试问题？

一些非技术公司的面试，例如金融公司（如摩根大通）、航空公司（如美国航空）和咨询公司（如麦肯锡），通常会更加注重行为面试问题。而像Facebook、Amazon等技术驱动型公司则更侧重于技术性问题。

SQL面试问题通常会涉及哪些内容？

SQL面试问题一般会分为两类：一类是基础的知识考察，例如解释CTE（公用表表达式）或不同类型的连接；另一类是更复杂的SQL案例研究，例如给定两个表，要求编写SQL查询来找出某个条件下的数据。

Amazon的数据分析师面试是如何通过SQL问题筛选候选人的？

Amazon的SQL面试通常包括多个逐渐加难的问题，每个问题会在前一个基础上有所扩展。如果候选人在限定时间内解答完所有问题，就可以顺利通过这个环节。面试官会根据候选人的表现来决定是否提高问题的难度。

数据分析师面试中的分析案例问题通常有哪些形式？

分析案例问题通常有两种形式：一是理论性问题，例如如何衡量产品成功的指标；二是实际数据分析问题，面试官可能会提供数据集，让候选人分析数据并回答相关问题。例如，给定Facebook搜索结果的数据表，如何计算每个搜索结果的相关性评分。

在数据分析师面试中的Python问题一般考察哪些技能？

Python面试问题通常分为数据处理和字符串操作两类。数据处理问题可能涉及如何使用Pandas进行数据清洗和转换，字符串操作则包括如何解决一些常见的编程挑战，如查找列表中的重复值或字符串变换等。

Python在数据分析领域中为何逐渐取代R语言？

Python在数据分析领域逐渐取代R语言的原因在于其更强的模块化能力以及与其他数据分析工具（如Streamlit）和生产环境的兼容性。此外，Python具有更广泛的社区支持和更易于扩展的优势。

数据分析师面试中统计学和假设检验问题常见的考察内容是什么？

数据分析师面试中的统计学问题主要考察基础统计知识，如Z检验和T检验的定义及适用场景。假设检验问题通常涉及如何应用统计方法来判断数据集中的趋势是否具有显著性，例如，通过数据分析发现产品批准率下降的原因是否为统计显著性变化。

Simpsons悖论在数据分析中的应用是什么？

Simpsons悖论是一种统计现象，当数据分组后，某种趋势在合并数据时可能会消失或反转。在数据分析中，了解Simpsons悖论可以帮助分析者避免因合并不同组的数据而引发错误的结论。