拿下Offer：数据分析师求职⾯试指南⼀、⾯试前的准备
⼆、直⾯数据分析⾯试
三、基础知识考查
distinct查询四、编程技能考查
4.1 熟悉Python
4.1.1 概念
Anaconda -> Spyder & Jupyter Notebook
4.1.2 数据分析 - pandas & numpy
pandas读取Excel或者CSV⽂件，处理表格数据。
4.1.3 数据可视化 - matplotlib & pyecharts
4.3 掌握SQL
4.3.1 数据库常见类型及表单查询SQL语句
（1）Structured Query Language
（2）Hive SQL
HDFS - 存储
MapReduce - 计算
（3）Hive VS MySQL
数据量 - 查询
延迟响应 - 数据看板
（4）Hive 不涉及⼦查询的单表查询SQL执⾏顺序
FROM + 表名
WHERE + 查询条件
GROUP BY + 字段名
HAVING + 查询条件
DISTINCT + 字段名
ORDER BY + 字段名
LIMIT + 数量
4.3.2 多表查询SQL语句
（1）索引
Hive⽆索引，使⽤分表表加快查询速度。（增量表&全量表）
（2）多表连接
join：以字段（列）为单位进⾏连接
union：以记录（⾏）为单位进⾏连接
（3）join
inner join
left join
right join
full join
（4）union
union
union all
4.3.3 更多SQL内容
(1)聚合函数
sum
avg
count
stddev
variance
max
min
percentile
（2）distinct
select distinct id
select count(distince subject)
（3）case when
利⽤现有字段，结合条件，⽣成新的字段。
分组和选择语句。
聚合函数。
（4）窗⼝函数
为分组中的每条记录都会返回特定值
减少表之间的连接
row_number()over()
percent_rank()over()
sum()over()
avg()over()
man/min() over
（5）动态更新
五、数据分析师实战技能
5.1 数据分析师实战技能
5.1.1 数据⼈员如何创造价值
5.1.2 完整的指标体系构架
5.1.3 数据监控及报表设计
5.1.4 设计⼀份优质的数据分析报告5.2 基于互联⽹⼤数据的应⽤
5.2.1 AB测试
5.2.2 ⽤户画像
5.2.3 完整的数据挖掘项⽬流程
六、⽤努⼒给⾃⼰加分
6.1 学习⽅法很重要
6.2 拓展⾃⼰的知识⾯

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