[數據分析#87] 揭露數據分析師：面試考題拉開差距的攻略

我最常看到、也最推薦大家一定要準備的數據分析面試考題，絕對不是刷題、或是純考技術的考題 (這種題目是基本功～平常有常用、應該都要至少可以寫出一個大概)

我覺得關鍵能不能夠被錄取的應徵題目，其實是符合這份工作工作場景、主管特別為了篩選面試者有沒有具備他們行業知識的一種題目，我把他簡稱為「情境題」

那準備情境題有什麼撇步嗎？

其實完全有的！而且這個技能是可以被組織起來訓練的～

那以下我就分享一下我自己認為這樣的「情境題」，可以怎麼樣去刻意練習？

情境題的目的？為什麼要出這種題目？

情境題 = 平常專案練習的縮影

我自己認為，「情境題」真正考的是：如果今天真的把公司正在發生的問題丟給你，你會怎麼思考 & 平常慣性的處理流程是什麼？

因為實際工作中，很少有人會直接告訴你：

「這邊請用 SQL LEFT JOIN」

「這題老闆的問題，請算轉換率，再看獲利結構」

所以情境題，其實是在模擬你進公司之後的真實工作場景，看你能不能把一個模糊的問題拆解成可以分析的問題、知道要看哪些數據，最後再從分析結果裡面，提出可以實際執行的行動方案、或是自己下個階段準備去做的探索或嘗試

也因為這樣，我會覺得情境題往往比單純的技術考題，更能看出一個人到底有沒有具備「數據分析師的實作能力」！這也難怪企業都開始這樣考～

如果可以把握這種題目，基本上你跟其他人的差距會馬上拉開！

第一步：情境題 ≠ 分析

首先第一步，你必須理解做數據分析不只是做表面的統計跟分析

這是大家聽到「數據分析」之後，最常會誤解的！

數據分析真正重要的不是分析，而是分析之後我們可以做什麼？

所以在理解主管出給你的這個情境題之前，你一定要知道：最後必須要有 1~3 個行動方案，是你可以具體提出的！

第二步：情境題就是小型實作專案

因為情境題，其實就是平常我們小型實作專案的縮影

所以首先：

1. 你要明確知道目前的題目是什麼？老闆想聽到的方向可能是什麼？
2. 再來，資源有什麼？你獲得怎樣的數據？數據有怎麼樣的結構，可以幫你處理這個問題？
3. 你想好假設之後，你的數據探索結果不用多，但是必須要有一個明確主軸
4. 分析盡量往下延伸，而不是平行長出更多問題

大家最常會犯的錯就是「失去分析主軸」，往旁邊長出更多的問題，導致這個假設的結論越來越發散，越分析越亂、沒有任何收斂的結果～

所以其實大家可以想像，情境題就是我們平常練習小型專案的「投射」，有點像是你平常如果都能夠用正確的數據處理方式處理問題，其實情境題，對這種人來說並不困難，反而是一個可以好好發揮的題目，因為這個題目可以完全證明你的做事方式是符合這個職缺的～

第三步：收斂結果不要把沒相關的資訊留下

最後一步其實是最重要的，我看到好多人前面做了非常多的努力，結果最後你在收斂結果的時候，沒有把最應該留下來的資訊留下來，放入太多其他沒有相關、沒有加分、也沒有辦法替你說服面試主管的東西，那就非常可惜！

所以我覺得如果你第一步跟第二步，已經花非常多時間了，那收斂結果其實是在這個情境題裡面最需要去花時間做的！

因為面試主管他可能只有 3~5 分鐘去看你的結果，他不會看你第一步跟第二步花多少時間、多少努力做，所以最後「收斂結果」你一定必須要有明確的故事線，讓他知道你的起承轉合到底做了什麼？哪些重要的資訊被你留下來？跟最後你想做的行動方案具體來說是什麼？(跟前面數據分析的關聯是什麼？)

這些一定要非常有邏輯、然後編排成明確的故事線，你才能夠更有邏輯的去說服面試主管

最重要的故事線呈現方式，請參考：數據分析簡報 (PPT) 的 6 大步驟及要點：如何落地運用麥肯錫的報告方法？

結論：平常做數據專案就好好訓練，就不用怕情境題！

所以如果你問我：「情境題到底要怎麼準備？」我不會推薦你在面試前，瘋狂找一堆情境題來練。

因為公司不同、產業不同、商業模式不同，主管出的題目不可能一模一樣，但真正可以被訓練的，是你平常處理問題的方式就要有數據分析師的架構～

平常在做數據專案的時候，開始刻意練習：

理解問題 → 確認數據 → 建立假設 → 用數據驗證 → 沿著主軸往下分析 → 收斂重要資訊 → 提出 Action Plan → 收斂故事線→ 說服老闆

每一次做專案，都不要只是想著我要用什麼工具？我要多 fancy 的模型～只要平常就有這樣的習慣，等到面試真的遇到一個你從來沒看過的情境題時，你需要做的其實就是繼續照你平常處理問題的方式，有結構的拆解跟完成而已～

我的陪跑現在也會大量訓練學生這件事，因為 AI 時代，做統計跟分析，早就不是數據分析師的重點工作了～