1、熟悉业务。
2、熟练使用各办公软件，对公司各系统操作熟练。
3、对数据敏感。
4、善于分析和归纳总结，善于在数据中发现关键信息。
5、工作效率高，数据分析精准度高。及时反馈各关键内容。
（1）项目的数据量多大，多少维，数据都是怎么预处理的。
（2）你应用过哪些数据挖掘算法，针对简历上的算法或者模型，你看过源码或者模型中细节你知道多少，还是仅仅调用API用用而已
(3）项目中，你遇到过的最大的困难时什么，怎么解决的，从中学到什么。
（4）项目中hadoop搜索引擎你是怎么设计的，其中的分词是什么。
（5）数据是存在HDFS中还是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架构，尽量说。
综合所有的数据，得出最精确的数据值
1. 加强数学基础，重点了解统计学、微积分和线性代数。
2. 深入对业务的理解和思考。多与需求方了解需求的背景和目的，而不是仅仅完成需求本身。很多业务方对过程并不专业，他们需要的是数据分析师提供针对性的解决方案。
3. 灵活运动多种工具。SQL是必须熟练掌握的，帮助我们获取合适的数据。R和Python都是数据分析的利器，在大数据处理和分析上非常给力。同时R语言的可视化效果也很赞，数据展现会更炫酷。
4. 持续学习，提升自我。在目前大数据大热的趋势中，数据挖掘、机器学习、深度学习...数据分析还有很长的路要走。爪机码字，与题主共勉。
一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？
异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。
未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。
点评：考察的内容是统计学基础功底。
二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：
（1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。
优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。
缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。
三、根据要求写出SQL
表A结构如下：
Member_ID（用户的ID，字符型）
Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））
URL（访问的页面地址，字符型）
要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。
另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，任由大家去发挥吧。
四、销售数据分析
以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师，
a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？
表如下：一组每天某网站的销售数据
a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。
b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。
点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。
五、用户调研
某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：
a) 试验需要为决策提供什么样的信息？
c) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。
a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。
b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；
需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；
选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-sample t-test）。
点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。
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面试119，里面一大把，还有各职位的面试题。 法务专员岗位职责 1、解答经营管理中的法律咨询； 2、参与公司物资采购项目的招、投标； 3、审查合同； 4、制定公司相关制度，并修改、创新； 5、出具非诉讼事务法律意见； 6、收集、研究、宣传新的法律、法规； 7、办理诉讼案件。
大数据分析专员在当今数字化时代扮演着至关重要的角色。随着互联网的普及和信息技术的快速发展，各行各业都在积累海量的数据。而要想从这些数据中获取有用的信息并做出正确的决策，就需要依靠大数据分析专员的专业知识和技能。
大数据分析专员的主要职责是收集、整理、分析和解释大数据，为企业决策提供支持。他们需要运用各种数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，来发现数据中的规律和趋势。通过深入分析数据，大数据分析专员可以帮助企业发现商机、优化业务流程、改善产品和服务，从而提升竞争力。
随着大数据技术的不断发展和应用场景的不断扩大，大数据分析专员的需求也在逐渐增加。无论是互联网公司、金融机构、零售行业还是制造业，都在寻找大数据分析专员来帮助他们进行数据驱动的决策。因此，大数据分析专员拥有广阔的职业发展空间和良好的薪资前景。
作为大数据时代的一员，大数据分析专员承担着重要的责任和使命。他们通过对海量数据的分析和挖掘，为企业创造价值、提升效率，推动行业的发展和进步。因此，大数据分析专员是当今企业中不可或缺的人才之一，也是一个充满挑战和机遇的职业。
数据分析师资格证书当然有用了。
不过证书只是一方面而已，能力才是最重要的，
换句话说，不能因为想要证书而学习、考证，而是要学到真东西，培养出自己的能力。
如果你想将来成为数据分析，那还是参加培训比较合适，这样可以系统的掌握数据分析的知识。
数据分析的工作分类，会因为每个公司、单位的具体要求而不同，
比如，电商需要你会做网站数据分析 ；销售 部门要求你做营销数据分析；等等。
招聘的要求，当然是你要会做数据分析了。
最基本的得会用EXCEL做分析吧 ，高级点的，会要求你懂得使用一些工具，比如：SPSS，R语言。
面试官问的面试题：
1.要求对你在简历上的一些资料作出详细的陈述
2.为什么辞掉了上一份工作
3.对蔚来的认识是怎么样的
4.对蔚来的竞争对手的了解是怎么样的
5.对应聘岗位的看法
6.对蔚来的企业文化是怎么看的
先进行了一段自我介绍，然后要求做一段自我介绍，并且阅览了一下简历和面试表。
行政专员面试题一般包括你对行政工作的理解、你的管理能力和组织能力、工作经验，以及沟通技巧、时间管理能力等方面。
面试技巧方面，可以通过充足的准备为面试做好充分的准备，要让自己显得自信，做到充分表达自己的优势，并能仔细聆听别人的意见，做出友善而恰当的回应。
