データ オペレーション スペシャリスト (データ ジョブ インタビュー、最も完全なガイドを見つけました)

データ採用面接のための最も包括的なガイドを見つけました

ソース |現実的なチェン先生

今日は、その本質を掘り下げて、効率的に準備する方法について詳しく説明しましょう。全部で 5 つのパートがあります。

1. 目標設定

2. 就職活動

3. 知識の蓄積

4. 履歴書の最適化

5. 面接スプリント

内容が盛りだくさんですので、ぜひゆっくりとお読みください。

まず、2024 年の全体的な環境は 2023 年と比べて大幅に改善されていないことは明らかです。

1. 昨年の第4四半期には、多くの企業が依然として従業員の解雇を行っていた。今年第1四半期の採用はすぐには活発にならないだろう。

2. 採用が低迷している場合、企業が提供できる昇給も限られており、10%～20%が一般的です。

3. 解雇された人や新卒者が多いため、採用時には経歴がより重視されるようになります。 「かつての大企業」に取って代わられる可能性が非常に高い

まとめると、今年の採用準備をする際には、過去の景気回復の慣性的な考え方にとらわれず、「あと1年経験があるから、給料は少なくとも30％～50％は上がるはずだ」と考えるべきではないということです。今は経済が不安定な時期なので、安定を求めた方が良いでしょう。考えを整理するのに役立つ簡単な判断ロジックがあります。

目標を設定したら、求人要件（一般に JD と呼ばれます）の検索を開始できます。求人を検索する際の注意：キーワードを検索すると、データ分析/データ操作/ビジネス分析/運用分析を試すことができます。実際のところ、名前は最大の違いではありません。最大の違いは、職務上の責任とスキル要件にあります。

JDを見ると、会社の業界を一目見れば、同じ業界の人が最も成功率が高いことがわかります。業界は異なるが、ビジネス シナリオが似ている場合 (たとえば、両方とも toB 販売を行っている、両方ともサプライ チェーンである、両方とも APP 動作分析を行っている) も合格する可能性があります。業界や事業があまりにも異なる場合は、運に任せるしかありません。

2 回目の確認: 職務内容。まず、サポート タイプかビジネス タイプかを確認します (以下を参照)。このステップが鍵となります。ビジネスについてあまり知らない場合は、ビジネス面接に失敗する可能性が高くなります。 SQL ステートメントをほとんど記述せず、分析レポートを多く記述すると、サポート面接に失敗する可能性が高くなります。要件を特定し、欠点を補うことは非常に重要です。

3番目に、スキル要件を確認します。 Excel/SQL/Python などのキーワードだけに注目しないでください。人事担当者がBaiduで検索して投稿した可能性が高いです。優れた知識の蓄えを持つことがより重要です。

インターネット上の新卒者の面接体験談に惑わされる人は多い。面接でデータ分析について考えるとき、まず「統計」や「機械学習」を調べます。実際、ユーザーの成長、APP製品の運用、製造品質検査など、サンプリングテストが必要なシナリオを除いて、「統計」はほとんど使用されていません。アルゴリズム チームに所属する少数のアナリストを除いて、機械学習がテストされることはほとんどありません。

サポートポジション、重点は以下のとおりです。

1.一般的なビジネス指標システムを理解し、自分で指標システムを整理するのが最善です

2. SQLを記述してデータを出力し、ビジネスニーズに基づいてSQL操作を最適化する

3. データダッシュボードの開発、できれば完全なBI開発経験

一般的に、ジュニア サポート タイプは SQL 記述質問を直接テストしますが、中級および上級タイプは直接テストしませんが、完全なプロジェクトに対してより多くの要件があります。 SQL を頻繁に書かない場合は、毎日 1 時間問題を練習するのが最適です。

ビジネスポジションでは、一般的なビジネスシナリオなど、特定のビジネスシナリオに焦点を当てます。

1. ユーザーの成長方向：プロモーション効果の分析方法とプロモーション手法のテスト方法

2. ユーザー操作の方向性：ユーザーセグメンテーションとユーザーニーズの分析方法

3. 製品運用の方向性：ABテストの実施方法と製品改訂の効果評価

4. 製品運用の方向性：人気商品を分析し、新製品の成功率を高める方法

ビジネス職では一般的に、特定のプロジェクト経験について質問されますが、特によく聞かれるのは、「このアイデアは自分で思いついたのですか、それともビジネス側からアイデアを言われて自分でデータを入手したのですか」という質問です。もちろん、自分で考え出したものだけが価値があります。こうしたビジネス分析の経験を事前に整理し、さらに外部の知識を学ぶ必要があります（多くの企業では、アイデアは実際にはビジネス側が考え出し、データは単なる数字であるため）。

インターネット上の新卒者の面接体験談に惑わされている人は多い。履歴書には、インターネットからコピーした「ブラジルの電子商取引」「淘宝網のユーザー行動」「毛沢東映画」などのネット有名人のプロジェクトを載せたがります。経験ゼロの新卒者にとっては、これらはPythonを操作できるという証拠になりますが、すでに働いている人にとっては、単なる毒です。面接官はあなたが仕事でどのように物事を行っているかを聞きたいだけなので、経験がない場合は当然一歩引くべきです。

多くの学生は履歴書に「ビジネスニーズをサポートし、レポートを出力する」とだけ書きます。これは確かに価値を反映することはできません。最適化するには、次の側面から改良することができます。

1. ユーザー: 誰がレポートを閲覧しますか?

2. 使用シナリオ: レポートはどこで使用されますか?

3. 出力量: 作成されたレポートの数

4. データの解釈: データを通じてどのような問題が見つかるでしょうか?

もう 1 つ質問します。「私が生成しているデータは何に使われるのでしょうか?」そうすれば、仕事からより多くの価値を引き出し、より高収入の仕事を見つけることができます。ここでは、仕事の内容を深く分析する必要があります（以下に示すように）

履歴書の提出を開始したら、焦点を絞る必要があります。多くの学生は1～2年間面接を受けておらず、面接官に自分を表現することに自信がありません。これも練習が必要です。したがって、履歴書を提出するときには、記録シートを作成して基準を設定することができます。つまり、どの履歴書に自信があり、どの履歴書に関心があり、どの履歴書は練習用のバックアップであるかということです。これは効率的であり、興味のあることに集中することができます。

興味のある企業については、

1. 企業の基本状況を把握し、Eastmoney.comで調査レポート/36krで業界情報を確認し、基礎知識を確立する

2. 対象企業のアプリ・ストアを直接体験し、運営活動・商品構成・ストアの特徴を観察できます。

3. ターゲットの位置を注意深く見ます。ビジネス職であれば、相手がどのようにビジネスを行っているかをより詳しく知ることができます。

こうした準備をすることで、志望企業と元の仕事との違いを事前に理解し、面接で不意を突かれることを避けることができます。ただし、準備は不慣れさを減らすためのものであることに注意してください。収集した間接的な情報を分析の結論として受け取り、面接の場で他の人に「あなたの会社ではこうするべきです」と言うのはやめましょう。傲慢になりすぎると、失敗する可能性が高くなります。