我可能会给你们提供最接地气的数据分析师自学心得[哭笑]，因为我本身是自己探索的，然后也没有进过大公司，不管是工作的还是求职的，基本都是中小企业打转，然后接触的岗位也都是偏初级，不是不想进大厂，而是能力确实也没到那个等级。
但是我觉得我这种人的心得体验也有存在的价值啦，毕竟中小企业才是大多数，大部分人都得在中小企业工作，从初级的岗位开始做。
[闪耀]
我找的公司规模一般都在100-600人，低于100人的我不怎么愿意，高于600人的，简历基本通不过
[闪耀]
主要用boss，拉勾补充，虽然有不少人吐槽boss不靠谱，但是岗位确实是最多的，而且要求相对而言不会那么高。
[闪耀]
主要挑有bi或数据部门的公司去面试，原因是感觉这样更专业，可以同时接触业务和技术，除了数据分析，以后也可以往数据产品或者数据运营转行，能走的路能宽一些。
[闪耀]
面试的几个重点
⭐️最重要的:数据分析项目
这个一定要有准备，每一个面试里面这个都是大头，大部分问题都是围绕着这个的。对一个企业而言，做日报，完成临时的取数需求，这些都只是基础性工作，没有多大价值，面试的时候基本不会把注意力放到这块，只有 有能力使用数据分析为业务带来增量，才能说明你的优秀。这块也是我比较欠缺的，虽然做了准备，但是如果面试官问得深一点要求高一点，我就会被卡住。
写简历的时候，记得不要只写工作经历，这块可以写得精简一点。要腾出位置写两个项目上去。写项目的思路是：背景+目标+行动+结果
⭐️次要的:SQL技能
大部分要求都是增删查改这些，不过也会有公司要求存储过程视图窗口函数这些。我当时直接说有接触但是不会，最后也给了offer，所以这块能学可以尽量学，但是学不会也不要紧。
我一开始是用廖雪峰的SQL教程，后面看《SQL必知必会》这本很经典的教程，然后就是刷题了。
遇到过笔试考SQL，也遇到过面试直接口头问SQL运用上的一些问题。建议至少刷完牛客网上简单到中等难度的SQL题目。
⭐️更次要:bi报表
这一块一般是指powerbi和tableau，有些公司会有自己的bi产品。powerbi用的公司多一些，tableau用的公司比较少，但是你学哪个我觉得差别不大，面试官这两个都认识，只要让他知道你会用bi工具就行，最好做出一两个美观度比较高的看板准备，因为可能会遇到那种需要你展示仪表盘的面试。（只遇到一个公司，大部分还是只问会不会）
⭐️有个很常见的词我没说，那就是Python。
我Python学还是学了，但是还没到熟练运用和建模的水平上，所以我在投递岗位时，都是挑“熟练掌握SQL，会Python的优先”这种没有强制要求Python的岗位。这种岗位其实也是有不少的，python在实际工作中其实用得并不多，面试过程中这块也很少问，当然如果你想要更高的工资，还是有必要学一学的。
[闪耀]
就我这次的几个面试，和我两个月前的几个面试体验下来，面试流程其实整体还是蛮朴素的，我面的基本都是100-500人的企业，都是和数据/BI部门的老大（基本都是男的）聊一个来小时，如果通过了，HR会打电话来和你谈薪。
面试过程就是问上一份工作经历，离职原因，介绍一两个项目，针对简历细节提问，问SQL掌握程度（可能会现场给你做题，也可能提前笔试了SQL），问职业规划，问两道拓展题（你觉得你作为数据分析师最大的优势是什么，你有用过哪些数据分析方法论或者模型，你职业中最有成就感的一件事是什么等等）
[闪耀]
我会问的一般是公司规模，公司具体做的产品是什么，公司的发展方向是什么
部门的情况，部门的规模和负责的模块。
我的工作内容，我的KPI之类的
然后就是常规问题啦，五险一金是否双休年终奖绩效等等。
个人建议部门情况要好好问下。之前面试的一家公司，bi部门五六个人，面试的领导直接说自己对业务不是非常清楚，然后部门另外几个人是爬虫和搞技术的，业务这块的分析可能全要在我头上，我当时第一反应就是“好大的坑”，跑了跑了。
不是说我只想做个“取数姑”，取数工具人也不可能在杭州给你一万的月薪啊，而是数据驱动业务是一件难度很大的事，需要一个懂业务强推动的领导，自己做不到，指望员工去搞，我个人是觉得挺坑。
[闪耀]
这次面试对我后续学习计划的影响
[苹果]把更多的精力放到业务这一块
要尽快熟悉公司的业务，必要的话，可以把家里的学习时间也抽出一部分用来熟悉业务。
事实证明接地气学堂的文章确实有用，打算把接地气学堂的文章再读一遍好好整理一遍多记忆，有些东西可以让自己背下来。其他公众号的文章也可以补充阅读。
[苹果]技术这块python还是要学
自动化这块先别管了，专心数据分析，不仅可以看书，还可以看视频的形式。给自己一个学习的期限，别再磨磨蹭蹭了，学一个python到底打算学多久啊。
[苹果]然后还是继续练PPT这块，虽然面试很少问，但是实际工作中还是蛮有用的。
iPhone版
Android版
