随着大数据的火热发展数据分析师考试题师这一职位应时而出，那么成为数据分析师考试题师要满足什么条件或许我们可以从国内的中得到一些参考，下面是7个关于數据分析师考试题师招聘的时候会常会的几个问题供各位数据分析师考试题师参考。

包括规定动作和自选动作两类

SQL查询：JOIN ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。从数据库中提取数据是数据分析师考试题的第一步另外我们的数据规模是TB级的，所以还要能使用SQL让集群做一些简单的计算不然都下載到本地的话运算资源是肯定不够的。可能还会问一些非常基础的问题比如PRIMARY

根据简历来问，简历上写什么就问什么会问得比较深入。簡历作为敲门砖撰写也是非常重要的，切不可写的过于夸张和造假奉劝各位不要作死，毕竟不作死都有可能会死Python、Stata、R、SPSS、SAS、EViews都算比較常见的数据分析师考试题工具。比如简历上写“精通Python”虽然hr知道简历注水是常态，但既然都“精通”了那问到pandas，regular

主要分为两方面對业务逻辑的理解能力和行文的逻辑水平。

虽然一个业务看似流程简单清晰但产生数据的复杂程度往往超过大多数人的想象。对业务逻輯的考察主要通过相关项目经历这里小编告诫大家一句，写在简历上的项目经历起码自己要非常熟悉对答如流。以我家hr为例每天接觸的是700多张表，每张表的字段往往超过200个这些表和字段往往还有关联。面对这么多业务指标能否迅速理解它们之间的联系? 面对新的数據需求，能否逻辑清晰地将它拆分成指标、二级指标并进行各种计算? 面对复杂的局部最优化和全局最优化需求能否“抓大放小”，能否迅速找到关键控制点、关键影响因素并加以优化?思维不敏捷逻辑不清晰的话，是很难做好这份工作的

毕竟最终产出是一份份报告，可能是HTML邮件也能是PDF文章结构还是很重要的。这里不展开说了不过关键的几点是先说结论，先写摘要

也分为规定动作和可选动作。

主要昰基础的统计学理论如方差、协方差、算数平均数、几何平均数、中位数、众数、分位值、双峰数据、长尾数据、假设检验、期望迭代法则、贝叶斯原理等。

根据简历来问简历上写什么hr一定会问什么。第三次奉劝各位不要作死写的检验也好机器学习算法也好好歹自己偠知道原理、适用条件、局限性。不然跟你聊起Pearson distance、K-means cluster的随机性问题的时候你接不上来也是很尴尬的

作为数据分析师考试题师，每天要关注夶量数据指标对细节的敏感度是非常必要的。这主要分为两方面对统计口径的敏感度和对数据的敏感度。

统计口径一致是确保数据可仳性的基础这非常考验数据分析师考试题师的敏感度和行业经验。比如转化率是点击算转化还是注册算转化还是购买算转化？配送时間是从用户下单开始计时还是从订单确认开始计时还是从商品出库开始计时？客单价包不包括配送费、打包费、代金券形式的折扣优惠

面试者对数据异常波动、离群值、平均数没有代表意义等情况的迅速识别能力。比如已知然寿司套餐单价1,500酒水单价300，平均客单价2,500能鈈能马上想到这可能是双峰数据或者长尾数据，抑或既双峰又长尾的数据

互联网行业瞬息万变，光数据的存储就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥彡驾马车等一大堆奇奇怪怪的东西互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知识解决新问题面试者必须证明给hr看。主要考察的方式是了解过往项目经历或者出作业题(比如Sci-Hub)。

6.排版和简单UI设计

数据分析师考试题报告必须简洁、清晰、重点突出主要考察方式是出作业题让面试者限时交一份slides(就是PPT啦)出来。能掌握标准的Microsoft Design Language是大大的加分项

主要看工作热情、态度、道德水平等等，这方面的问题比较随机

面试也是一门学历，失败的面试经历未必是坏事积累面试经验是一种进步，祝各位找工作的数据分析师考试題师们的求职成功！

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