無論是找工作，還是換工作，第一步都是要準備一份個人簡歷來推銷自己。簡歷就是一份給企業的見面禮。而針對數據分析師崗位，核心技能與項目經歷的書寫尤為重要，是用人單位選擇簡歷時參考的核心。下面就由小編為您介紹數據分析簡歷，數據分析師的要求。

明略數據

0

2條點評

咨詢產品

免費試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

20

合作品牌

暫無

數據分析簡歷

1、數據分析簡歷：核心技能

面向數據分析師職位的核心技能主要有數據工具、統計方法、分析方法、機器學習模型能力、通用性、擅長領域等，建議在簡歷中增加下列技能并將掌握的寫進簡歷。(次序為初級->高級)

數據工具，主要包括三個方面：數據查詢(sql)、數據處理和分析(excel、python、r、spss等)、可視化工具(tableau、powerbi、python包)；

統計依據，常用的統計方法，如假設檢驗、方差分析、回歸分析等；這部分可以寫成一些常用的商業分析模型和常用的分析方法，如ab實驗分析、轉化漏斗分析、rfm分析、同期群分析、生命周期分析、異動分析、常見的因果推理方法如雙差分、psm等；

通用性，能寫出數據分析所需的軟技能，如結構化思維、溝通協調能力、推動力能力、項目管理能力、商業理解等；

根據機器學習模型，推薦一些體現自身機器學習能力的模型，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、群集等；

專長領域，如果擅長某一領域將是很大的加分項，比如擅長建立用戶成長系統，擅長用戶形象，擅長戰略分析，擅長會員系統構建，擅長補貼策略，擅長社區內容分析，擅長分析報告等，會非常擅長于建立用戶成長系統，并能為公司快速定位簡歷關鍵詞，尋找人才；

2、數據分析簡歷：項目經歷

在履歷中對項目的描述是最重要的，因為面試官可以快速瀏覽簡歷，并對感興趣的項目提出詳細問題。項目經歷描述分為以下幾個模塊：

a.項目背景：項目的名稱是什么，為什么要實施該項目，是基于什么現象，需要改進什么(降低/提高效率/其他)？

例如：參與自動報告及郵件自動化項目的開發，解決各部門的運營數據獲取困難，無法及時準確地獲得數據。利用python進行自動生成報告，再配合開發部署，在開發平臺上實現每日定時獲取和每日發送日報。使操作人員更快速地獲得數據，及時調整操作策略。

b.個人責任：獨立完成了哪些工作。

例如：本人主要負責數據采集口徑的規劃、統一。編寫報告腳本自動化，支持開發同事上線部署，以及代碼維護、統計數據更新等。

c.項目難點：在執行項目時遇到的難題，寫有困難面試官會認為你確實接觸過項目。

例如：由于各業務線的自動化成度不高，系統數據不能實時更新，而且可能會有手工帳問題數據產生偏差。有一些業務因為是外包，統計口徑不能與自營一模一樣，以致無法統一標準，部分統計口徑需要變更。

(d)應對策略：如何處理上述問題？

例如：對于無法自動輸入訂單的城市，需要3/5天的人工帳號收集一次，用周報統一計算，異常數字要報警。為外包的業務部門單獨出一份外包統計口徑。

e.結果：項目結果的介紹。若使操作人員可自行查詢項目完成進度，由原先每天20次響應的取數減少到3次，減少了總部數據分析的負擔，而且由于各業務線的運營能夠根據進度調整計劃，使各運營職員kpi完成率從60%上升到75%。

推薦簡歷中項目數在2-4個為佳，描述避免啰嗦，用2-3句話突出重點，遵循目標-行為-結果原則，重點寫出用了什么分析方法，達到了什么效果，項目收益量化指標。可以選擇選擇自己最熟悉的項目，產出價值最大的項目，最能體現分析&推動能力的項目，和意向公司業務最匹配，方法論可復用的項目等進行書寫。(面試時才需要詳細說明項目背景、項目規模、項目難點等，在簡歷中強調行動和成果即可)

3、數據分析師要求

一名優秀的數據分析師需要具備這些素養：熟練使用統計分析工具，掌握常用的數據分析方法；具有良好的數據敏感度，能從海量數據中提煉核心結果，有豐富的數據分析、挖掘、清洗和建模經驗；有成本優化效能提升數據分析經驗，尤其是供應鏈相關的內容。

數據分析是一項復合型的工作，需要有嚴謹的邏輯思維能力和扎實的專業基礎知識，還需掌握基本工具基本技能，具備項目把控能力與自我驅動研究熱情。寫好簡歷是找到數據分析工作的第一步。以上就是小編為您帶來的數據分析簡歷，數據分析師的要求。