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数据运营专员(数据岗面试,我发现了一份最全攻略)
2024-01-12 09:53:12

数据岗面试,我发现了一份最全攻略

数据运营专员(数据岗面试,我发现了一份最全攻略)

来源|接地气的陈老师

今天来正本清源,详细聊聊,怎样高效准备,一共有五个部分:

1、目标设定

2、岗位搜索

3、知识储备

4、简历优化

5、面试冲刺

内容比较多,大家慢慢看。

首先要清晰:2024年大环境并没有明显比23年改善:

1、去年4季度,很多公司还在裁员,今年1季度的招聘并不会马上就旺

2、招聘不旺的同时,公司能开出来的薪资涨幅也是有限的,10%~20%会很普遍

3、被裁/应届生的人数很多,导致招聘时会更看人背景,被“前大厂”顶掉会很有可能

综上,在今年准备招聘的时候,千万不要抱着过去经济上升期的惯性思维,认为“我又多了一年经验,工资怎么着也得涨个30%~50%”。现在是经济震荡期,求稳会更好。有个简单的判断逻辑,可以帮大家理清思路:

设定好目标以后,可以开始搜招聘岗位要求(俗称JD)。搜岗位时注意:搜索关键字,用数据分析/数据运营/商业分析/经营分析,都可以试试。其实名字不是最大差别,最大差别在岗位职责+技能要求。

看JD的时候,一看:公司行业,同行跳同行,成功率最高。不同行业,但相似业务场景(比如都是做toB销售,都是供应链,都是APP行为分析)也有通过概率。行业、业务差异太大的,只能碰碰运气。

二看:岗位职责,先看是支撑型还是业务型(如下图)。这一步是重点。如果平时对业务不甚了解,那么面业务型大概率会挂;如果平时SQL写得少,分析报告写得多,面支撑型大概率会挂。看准要求补短板,很重要!

三看:技能要求,不要只看Excel/SQL/Python等关键字,很有可能是HR随手百度一段贴上去的,做好知识储备更重要。

很多人被网上应届生面经给带歪了,一想到面试数据分析,第一时间去翻《统计学》或者《机器学习》。实际上,除了用户增长、APP产品运营、制造业质检等需要抽样测试的场景,《统计学》几乎用不上,除了少数服务算法团队的分析师,机器学习考得也很少。

支撑型岗位,重点考察:

1、了解常见的业务指标体系,最好能自己梳理指标体系

2、基于业务需求,写SQL输出数据,优化SQL运行

3、数据看板开发,最好是完整的BI开发经验

数据运营专员(数据岗面试,我发现了一份最全攻略)

一般初级的支撑型会直接考SQL笔试题,中高级的不会直接考,但对完整项目要求多。如果平时写SQL少,最好保持每天一小时刷题,练手。

业务型岗位,则会针对具体业务场景,比如常见的

1、用户增长方向:如何分析推广效果,测试推广手段

2、用户运营方向:如何做用户分层,分析用户需求

3、产品运营方向:如何做ABtest,评估产品改版效果

4、商品运营方向:如何分析爆款商品,提高新品成功率

业务型岗位一般都会问具体项目经验,并且特别喜欢追问:“这是你想出来的,还是业务说了想法你取数的?”当然,自己想出来的才值钱,这些业务分析经验,需要提前梳理,并且多学习外部知识才行(因为很多公司,确实是业务想出来,数据只出个数)。

很多人又被网上应届生面经给带歪了,一提到简历,就想塞一些“巴西电商”“淘宝用户行为”“猫眼电影”之类,网上抄来的网红项目。这些东西对于0经验应届生,可以作为能操作python的证据,但对于已工作的人简直是毒药。面试官只想听你在工作中怎么做的,没经验的话自然靠后站。

很多同学在简历上,只是简单地写:“支持业务需求,输出报表”就没了。这样肯定体现不了价值,要优化,可以从以下方面细化:

1、使用对象:报表给谁看

2、使用场景:报表用在什么地方

3、产出数量:做了多少报表

4、数据解读:通过数据,能发现什么问题

当你多问一步:我做的这个数据有啥用的时候,就能从自己工作里挖出更多价值,从而找到更高薪的岗位了。这里要对自己的工作内容,有深度梳理才行(如下图)

开始投简历的以后,一定要有重点。很多同学有1~2年没面试了,面对面试官表达不自信,这也需要练手的。所以投简历时,可以做个记录表,标准下:哪些是自己有信心/有意向的,哪些是备胎,纯练手。这样效率高,且能集中精力拿下自己感兴趣的。

对自己感兴趣的企业,可以

1、了解企业基本情况,去东方财富网查研报/去36氪查行业信息,建立基本认知

2、目标企业的APP/门店,可以直接去体验下,观察他们家运营活动/商品结构/店铺特点

3、目标岗位认真看,如果是业务型的,可以针对性了解下对方业务咋做的

这些准备,可以让自己提前对目标企业和自己原工作的差异有认知,避免面试时被杀个措手不及。但是要注意,做准备是为了减少陌生感,也不要拿收集来的二手资料当分析结论,在面试现场对别人说:“你们公司就该这么干”……太嚣张大概率也会挂。

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