【導(dǎo)讀】眾所周知，隨著社會的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師成為了炙手可熱的熱門執(zhí)業(yè)，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未來廣闊的發(fā)展前景。那么對于想入行的求職者們，如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)分析師面試?需要具備哪些能力呢?小編認(rèn)為需要具備以下幾項能力，一起來看看吧!希望對大家有所幫助。

1. 理論知識(概率統(tǒng)計、概率分析等)

掌握與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的算法是算法工程師必備的能力，如果你面試的是和算法相關(guān)的工作，那么面試官一定會問你和算法相關(guān)的問題。比如常用的數(shù)據(jù)挖掘算法都有哪些，EM 算法和 K-Means 算法的區(qū)別和相同之處有哪些等。

有些分析師的工作還需要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，比如概率論與數(shù)理統(tǒng)計，最優(yōu)化原理等。這些知識在算法優(yōu)化中會用到。

除此以外，一些數(shù)據(jù)工程師的工作更偏向于前期的數(shù)據(jù)預(yù)處理，比如 ETL 工程師。這個職位考察你對數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成的能力。雖然它們不是數(shù)據(jù)分析的“煉金”環(huán)節(jié)，卻在數(shù)據(jù)分析過程中占了 80% 的時間。

2. 具體工具(sklearn、Python、Numpy、Pandas 等)

工程師一定需要掌握工具，你通常可以從 JD 中了解一家公司采用的工具有哪些。如果你做的是和算法相關(guān)的工作，最好還是掌握一門語言，Python 語言最適合不過，還需要對 Python 的工具，比如 Numpy、Pandas、sklearn 有一定的了解。

數(shù)據(jù) ETL 工程師還需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。

如果是數(shù)據(jù)可視化工作，需要掌握數(shù)據(jù)可視化工具，比如 Python 可視化，Tableau 等。

如果工作和數(shù)據(jù)采集相關(guān)，你也需要掌握數(shù)據(jù)采集工具，比如 Python 爬蟲、八爪魚。

3. 業(yè)務(wù)能力(數(shù)據(jù)思維)

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是要對業(yè)務(wù)有幫助。因此數(shù)據(jù)分析有一個很重要的知識點(diǎn)就是用戶畫像。

用戶畫像是企業(yè)業(yè)務(wù)中用到比較多的場景，對于數(shù)據(jù)分析來說，就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化，實際上這是一種抽象能力。

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