前言

对求职者来说，进入面试环节意味着简历已经通过了初筛，需要面对用人单位对自己能力的考查。考查的形式可能是书面答题、面对面交谈，也可能是通过视频或电话，总之需要求职者在有限的时间内充分展示自己的各项能力。

面对这样的考查，无论要应聘的是什么行业的什么岗位，都需要做好充分的准备，如果要应聘对统计学、工具/软件使用、业务思维等知识都有一定要求的数据分析师岗位，做好各种准备尤其重要。在数据分析师岗位的面试流程中，笔试几乎是绕不开的——尽管有些公司可能会设置上机编程的环节，但绝大多数情况是应聘者用笔在纸上作答。

很多IT行业的公司，尤其是互联网行业大公司在招聘程序员的时候，很重视对计算机基础知识的考查。招聘数据分析师的情况其实也差不多——用人单位对统计学知识与数据思维、逻辑推断能力等方面的测试，同样非常重视。

一般来讲，可以将数据分析师分为技术类和业务类。技术类数据分析师的技能涉及的领域很广，因行业、具体岗位、具体业务的不同而不同，常见的包括R、Python、SQL、Java、Scala、Hadoop、Spark等工具的使用，对编程能力有一定的要求。业务类数据分析师的工作主要是用数据辅助业务增长，对技术方面的技能要求相对低一些，而对业务知识方面的要求则高很多。本书的内容主要围绕对业务类数据分析师的技能要求组织。

为了帮助广大准备从事数据分析工作的读者更好地准备面试，我们组织了具有丰富的工作经验和面试经验的数据分析师，精心编写了本书。他们大多就职于阿里巴巴、腾讯、字节跳动、中国平安等大型公司，对数据分析师面试，以及数据分析在实际工作中的应用场景十分熟悉。

根据数据分析师面试的惯例、涉及的知识、注意事项等，我们将书中的主要内容分成4个部分，分别介绍概率论与数理统计知识、分析工具使用知识、数据思维和数据挖掘知识，每个部分均讲解了基础知识与面试中大概率会涉及的知识点，并对典型的面试题进行了讲解。其中在分析工具使用知识部分又分别介绍了Python、Pandas、SQL、Excel等分析工具的基础知识与常见面试题解答思路。除了帮助读者巩固基础知识外，对解题思路进行分析是本书内容的重中之重，以期让读者在面试中举一反三，从而自如地应对各种题型的考查。

另外，书中还给出了部分知名公司近年来具有代表性的面试真题及解题思路，题型包含单选题、多选题、填空题、问答题、编程题等5种。书的最后就面试的准备、面试的流程、面试的技巧进行介绍，并分享了几次典型的面试经历——有成功的，也有失败的，还分析了成功的经验或失败的教训。

本书的作者来自致力于发展社群学习的数据分析培训团队——数据蛙，包括李凯旋、冯文武、周晓良、何嘉冰、龚嘉鑫、黄剑涛、李苑旖、尹頔、杨瑞冬等人，他们在本书的编写过程中付出了辛苦的劳动，在此一并表示感谢。

希望本书能给准备参加数据分析师面试的读者提供有用的知识与解题技巧，同时给读者带来必要的信心。

在编写本书的过程中，我们力求准确，但也难免疏漏。敬请读者朋友发送电子邮件至jiahongfei@ptpress.com.cn，提出您的宝贵意见和建议。