大家好，今天給各位分享數據庫面試題 csdn的一些知識，其中也會對關于數據庫的面試題進行解釋，文章篇幅可能偏長，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在就馬上開始吧！
現在關于數據分析的崗位還多嗎
先說說我跟蹤的幾個數據，我跟蹤了2015年到2020年數據分析師的招聘需求。
1、2017年是高峰期，有3127個崗位，之后的三年都下降了，對需求進一步分析得知是1-3年的數據分析崗位減少的速度明顯大于整體的速度，也就是大家都喜歡要那種來就干活的人才；
2、整體的需求還是集中在北上廣深，四大城市占全國90%以上，需求最多的依舊是北京，連續榜首，上海次之，換句話講，要是以后不去一線城市，專職做或者走數據分析師風險很大；
3、偏技術類的數據分析已經連續三年需求有所下降，這與很多企業的數據化建設有很大關系，很多已經有了一定的成效，基本的業務數據已實現了自動化，一般的企業員工只需要簡單的點擊、拖拽就可以拿到想要的數據分析結果，逐步開始向應用數據靠近，重點是數據價值和洞察的體現，需要更了解產品、業務的分析師來做自我驅動的閉環，為其提供接地氣、好落地的執行方案；
4、分析師的要求多元化，比如要求編程技能、算法技能，寫報告能力，協調溝通能力、獨立思考能力等，開始偏向職場通用技能側重，也出現了很多運營、產品、財務、市場等業務線的招聘，也要求一定的數據分析能力，一定程度上顯示企業對分析師的要求有所提高，想深層次提高分析師對企業未來的預期，也希望公司各個業務組織都要懂數據分析的技能；
大家看完以上幾點就知道數據分析工作其實并沒有網上鋪天蓋地的廣告說的那么好，而且數據分析崗位的招聘有以下三個趨勢：
招聘3年以下的需求減速明顯大于整體分析師要求的技能越來越多沒有經驗的，特別沒有項目經驗的，面試率很低，甚至全部陣亡。一句話：分析師的要求越來越高，來了就直接干的。
現在企業的數據分析師，有幾種人：
1、程序員轉行，以前幫業務提數據的，時間久了，有了一定的了解和感情，順勢做了數據分析師；
2、以前干運營，產品的，突然發現自己善于用數據解決、指導工作，慢慢演變成了部門的數據分析師；
3、做平臺建設的，算法研究的，對公司數據底層很了解，也嘗嘗幫助業務做一些數據產品或者專題，日積月累，慢慢對業務有了一定認識，之后轉崗；
4、整個部門就你excel好，還是對應專業畢業，就你最適合，被逼上架。
回頭想一想，企業一直希望數據分析師來做什么？
1、指導作用，如何做？
2、監督作用，做的好不好？
但現實呢？
大多數程序員轉行的一直是被動式的分析，經常在核對各類數據的準確性
運營、產品轉行的分析師呢，基本的分析和核心思維沒有問題，但遇到復雜的指標體系就力不從心了，報告永遠是環比、同比、復合增長率…
平臺、算法轉行的呢，永遠走著數據的清洗，統一指標的定義，人人都有自己的定義
那領導認為部門最合適的那個呢？不是研究可視化，就是深入學習ppt，見效快呀
那咋辦？這病如何能治？
數據分析師是一個綜合體，要做好分析師就要深刻理解能為別人帶來什么，而不是你做了什么。
說到底分析師有三個域，第一：工具，爬蟲也好，提取數據也好、數據的EDA也好。唯一準則：那個順手用那個，那個快用那個；
第二：算法，簡單來講就是統計學，這是分析的發動機，沒有這個技能，面對復雜的業務(肯定會有很多類型的指標和數據),那你很難做到科學、公正、合理，咋看都覺得有遺漏，老感覺缺點什么
第三，業務，業務分析的好不好其實就是你能不能了解所有人員操作的流程，這些流程會出現什么數據，職能之間的關系等，而不是單一的商業模式，上中下游。
知道自己哪里不足，就缺啥補啥
面試前端崗位，面試官會問哪些問題該如何準備
像性能優化，webpack打包，跨域，mvvm，組件通信，生命周期，路由，緩存，雙飛翼，flex自適應，浮動，盒子模型，閉包，原型與原型鏈，事件輪詢機制，this，防抖節流，等等，這一說還是很多的，我還是找一些發給你吧
這些vue面試題很不錯，都是看那種比較高頻的問題還帶答案的，你可以背背
https://www.php.cn/js-tutorial-457006.html
https://blog.csdn.net/qq_43076883/article/details/114379403
如何準備數據分析師的面試
一名合格的數據分析師應該掌握網頁爬蟲：Python或R數據存儲：Excel或者Tableau、MangoDB等數據清洗：數據缺失處理等數據分析：線性回歸等數據可視化：Python或R的可視化包進階級數據分析師：統計知識運籌學知識機器學習知識掌握以上三個技能點便可稱之為數據科學家至于面試要準備些啥？Simply按照上面技能點一一準備但是今天要說的是一項奇淫技巧那就是--寫一篇數據分析的推文在這篇推文中展現前面1-5個技能點這就是最好的簡歷和項目經歷（面試談資）并且還能展現你的文字技巧（非常重要！！！）記得把推文鏈接放在簡歷中經典案例--出自公眾號『運籌OR帷幄』數據分析版塊：留德華叫獸：【數據分析】用大數據帶你了解全球電影行業—華語篇zhuanlan.zhihu.com下面簡單截圖說明豆瓣網頁爬蟲
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