我听大家跟我吐槽最多的就是：干啥不行，非得学数分？

听到最多学数分的理由就是：数据分析工资很高，不用加班，不写代码，2、3 年月薪就有 3w+。

但也有不少人说，真能开出这种薪资的基本都是大厂，小厂能给出这个价的怎么也得是总监以上级别了，看看那些 JD ，再看看自己之前的工作一直是 sql boy，大厂的数分是不是都在建模？自己能面的上么？

其实说实话，现在互联网大厂面试问的理论问题，在工作中绝大部分时候是用不到的。这种“面试造火箭，工作拧螺丝”的情况一直存在。

只要学会对面试问题进行总结和引申，你会发现大部分面试都大同小异。

前段时间朋友去面试了字节的数据分析岗，前前后后聊了 4 轮，最后如愿拿到了 Offer，他总结了大厂的一些必考点和加薪点，也和大家展开说说。

1、数据分析工具（excel、sql、Python、tableau）

对工具的考察肯定避免不了。

比如， sql 考察如何进行取数以及基础的数据处理；

python 考察基础的语法以及对数据处理的能力，涉及到 python pandas, numpy的基础语法以及处理数据的例子；

另外，面试官基本都会根据你简历中写的工具进行提问，比如写 SPSS 熟练，一般会被问：

“给你一组客户问卷调研数据，你如何通过SPSS来划分客户画像”；

“客户在各收入段的差异性（显著性）如何检验”等等。

2、统计学与基础机器学习算法

统计学主要考察一些原理，比如假设检验，方差分析， T检验，中心极限定理；

基础的机器学习算法主要考察常见的分类算法，如决策树，逻辑回归， KNN， SVM；

聚类算法，如 kmeans , DBSCAN；

时间序列算法：Arima ,差分；

3、AB test 实验

这点可以单拿出来说一下，AB test 现在大厂考察的越来越多，特别是以数据驱动的头条，主要考察 AB test 的完整的流程，常见的问题是：

AB test 中的假设检验原理是什么跟 AB test 结合的；
如何选择实验的样本量；
指标的提升怎么判断显著性；
实验做多长时间，为什么；
AA 检验怎么做，怎么判断 AA 做的科学；

4、思维及学习能力

思维能力的考察是薪资差异最主要的地方，一般会贯穿整个面试过程，当然也会抛出 1-2 个案例来，看看你的应试能力。

比如，“最近我们的订单量下降了5%，你该做些什么”之类的业务问题。

而学习能力会比较直接的被提问，进行了哪些自我充电。我朋友和字节面试官聊到最近正在看《深入浅出数据分析》，接着就被问“看了第一章的销售与广告的案例，你有什么感悟”。可见平时的学习和自我提升也是很有必要的。

掌握了上面这几个面试必考点，月薪往 35k 以上要，肯定没什么问题。

那怎么能达到这个水平呢？谁网盘里还没有几十个 G 的资料呢，最后不还是放着吃灰。

所以我不建议大家自学，而是要跟着大佬学，毕竟人家经历过真实的项目，从实操中总结出的方法，肯定能让你少走不少弯路。

我看过市面上很多课程，都是教你工具怎么使用，但没办法帮你摆脱“人肉取数机”，更不能从业务角度带你做数据分析。

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