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数据攻略有六哥
编辑于 2021-10-24 09:45
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【数据分析】高频笔试考点梳理(精华帖)


之前答应过,总结下自己的数据分析求职经验贴。
最近梳理了下,希望可以帮助正在秋招的牛友们~


先简单说下自己的过往经历 ~
校招斩获 10+大 厂数据分析offer,多家公司SP/SSP,  简历通过率90%
包含【阿里巴巴 /美团 / 京东 / 滴滴 / 58同城 / 携程 /度小满 / vivo / 顺丰科技 / 陌陌 】等;
面经 被借鉴用于各社群和C9院校多场经验交流会。

另外,最近在集中梳理总结秋招简历、笔试、面试相关文章,后续有更多日常学习干货。

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本帖,总结了一份笔试 "攻敌 " 指南——【数据分析岗】常见笔试题型👇
为牛友们系统性梳理了 "数据分析岗" 的常见各大笔试题型,内含每种题型的 考核方向、核心考点、应对技巧、注意事项等。


关于 【笔试】,最重要的就是『 刻意练习 』

最高效的捷径就是 按照拟投目标岗位,搜集往年笔试题, 分类准备、尽早多练 。

根据历年考题,可将 " 数据分析岗位 " 的笔试类型划,分为以下模块:

一、行测类

这一类题型部分互联网公司比较偏爱,原因一方面是部分公司注重应聘者的基础(理解、表达、逻辑)能力,另一方面是笔试合作机构有题库,出题方便。
常见题型:选择题
主要方向:
  1. 理解题
  2. 图形题
  3. 推理题
case举例:
请根据下列数字的规律,推测括号中的数字应该是多少?10 ,14,7 , 6 , 8 , 10 , 9 , ( ) , 30,36,55
应对技巧:
  • 多刷公务员行测题,总结规律;
  • 有时间的同学可以刷公务员考试讲解视频,机构老师已帮总结好答题技巧。
注意事项:
  • 需要注重做题速度;
  • 不会的题学会舍弃,学会抓高分题。

二、统计学类

因为要确保应聘者懂得基本数理统计知识,这一类题型绝大多数公司均会涉及。同时为提高筛选效率、划分能力层次,部分公司会增加1-2道高难度计算题。
常见题型:选择题、计算简答题
考核方向:统计学相关知识
核心考点:中心极限定理、条件概率、各大分布、假设检验、参数估计、方差分析等
case举例:例如常见异常值识别方法;
应对技巧:针对上述高频考点,多刷《统计学》书对应章节,总结易错点和关键点,尽量看懂书中例题。
注意事项:
  • 部分常见公式需要牢记,提高做题速度
  • 带计算机,节约计算时间

三、SQL类

这一类题型不言而喻,是每一个数据分析师必备技能,因此各大公司必考。但是不同的人,有不同的理解,所以最后呈现的代码逻辑也各有不同,尽管运行结果正确,部分面试官也会根据代码的逻辑、简洁度评判应聘者的能力水平。
常见题型:选择题、编程题
考核方向:SQL基本功和进阶能力、对业务理解的逻辑能力
核心考点:关联语法、聚合函数、条件函数、窗口函数、时间函数等
case举例:例如,分别统计x页面新老客的七日内留存。
应对技巧:
  • 上述核心考点找真题多练习、多总结
  • 针对投递公司所属行业,了解基本指标概念,缩短对考题的理解时间。
例如:电商行业常说GMV、客/笔单价;短视频行业常说观看时长、完播率、转发率、有效评价率;游戏行业常说付费率、ARPU等
注意事项:实际工作中各公司常用Hivesql,对于未参加过实习的小伙伴在学校中常常接触较多的是MySQL,要提前熟悉俩类语法的区别,避免部分代码测试不通过,影响分数。

四、机器学习类

这一类题型主要看 所应聘公司数据分析岗所在部门的职能和调性。
偏技术型的必出此类题(例如:腾讯、携程大数据挖掘分析师),偏业务型的基本不会涉及(例如:阿里巴巴业务型BI)。
常见题型:选择题、编程题
考核方向:对经典算法的理解和应用能力
核心考点:传统算法的比较, 常见算法基础概念、区别联系、应用场景、高频问题的解决方案等
case举例:比如,ID3决策树和CART决策树的差异点。
应对技巧:
  • 时间充裕的,可系统性学习几大经典算法,感兴趣的甚至可以自己走一遍推导公式加深理解,再结合实战,巩固练习,总结经验,建立好知识库。
  • 时间紧凑的,可以找几个秋招小伙伴组建联盟,按照上述核心考点,通过合作分工进行梳理归纳,再结合各大公司真题练习几遍,找到感觉。
注意事项:秋招的每一分钟都很宝贵,要面向目标和投入产出比去准备,提高效率,合理规划笔试这一环节这一模块的准备时间。
比如,如果目标不是找偏技术型的数据岗,在投递前对公司岗位等信息尽可能做详细了解,避免耽误自己时间。

五、主观分析类

这类题型着重考应聘者的业务理解能力以及分析思路。
常见题型:开放类大题
考核方向:对业务的理解能力、分析思路和逻辑能力
核心考点:估算类、异常归因类、AB实验类、探索发散类、指标体系设计类
case举例: 比如,请你归因分析x月xx渠道留存下降原因;请从数据角度为新产品设计投放策略等等。
应对技巧:按照上述考点类型,练习经典case,按类总结一套分析框架及模板,但要注意结合具体问题具体分析,避免空而泛无针对性的套用。
注意事项:
  • 注意写作格式,分段、分编号有逻辑的呈现,对面试官批卷阅读感更友好,第一印象会更好。
  • 注意结构化展示,先介绍思路,再介绍具体步骤,最后可以做个总结。


以上就是,关于数据分析岗的笔试题型框架梳理。

如果有用就<stron>下哦,输出总结不易😁</stron>

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