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本科211,入学杜克大学商科硕士,22秋招我收获「互联网大厂DA 」offer
指南者留学 胡图图 2022年11月14日
阅读量:2018

文 | 指南者留学学员M学姐
杜克大学管理研究硕士
某头部互联网大厂Data Analyst

 

大家好,首先介绍一下我的背景,我的本硕都是纯商科,相关实习仅有互联网的日常实习经历(没有summer),今年成功上岸了国内某头部大厂的Data Analyst岗位。

 

复盘求职过程中做对的地方和踩过的坑,以及对BA/DA岗位职业规划的思考,觉得可以把我的经历分享出来,给同为商科转码的朋友提供一些参考。

 

转码不是所有问题的答案

 

近几年job market整体不景气,作为商科生,身边比较常见的两个工作方向一般是金融大类(包含咨询、战略等)和互联网大类。金融行业普遍hc较少,比较讲究机遇,因此工资尚可、hc更多的互联网公司确实是应届生一个不错的选择。

 

互联网公司的职位也不限于程序员aka码农,还有比如产品经理、数据分析师等不强制要求cs科班出身的岗位。此外,偏技术类的岗位可以更方便地在国外找到工作,也让转码成为近年来越来越热门的方向。

 

但是,转码是涉及到你未来3~5年工作环境的一个重要选择,它并不是所有问题的唯一答案。

 

通过刷题刷进大厂只是开始,之后要负责做项目和独立工作,如果之前的知识储备或者是自身的学习能力跟不上,在经济形势不好的情况下可能真的无法留下。毕竟公司招人来是要干活的,而不是给你半年到一年的时间拿着工资从0开始。论坛上互联网大厂的package确实让人心动,但过几年再看他们的职业发展呢?

 

因此,如果还不能确定是否要转data/cs方向,首先可以上几门网课(这里推荐UCB神课cs61a),判断自己对data和coding是否感兴趣,课程内容是否能迅速理解和复现;其次可以了解一下目标岗位的工作内容,看看自己是否能够胜任其中的40%左右;最后可以结合自己性格和能力上的特点,确定是否要尝试这个方向。

 

就我个人而言,我发现自己对数据很敏感,也有一定的分析写作能力,能够产出长篇幅的报告,但是对刷算法题和让code变得更elegant并不感兴趣,只把代码作为提升生产力的工具,因此选择了对编程要求不高的BA/DA岗位作为求职方向。

 

但BA/DA岗位确实是存在明显短板的。作为交叉类岗位,有时会让人觉得“什么都会一点,但什么都不精通”。因此,BA/DA的发展也主要有两个大方向,要么在技术之路上不断精进成为expert,要么走向管理之路成为team manager。在行业红利褪去的情况下,BA/DA在互联网的晋升路径不如前几年明确,裁员风险也不得不考虑。

 

因此,大家可以跳出互联网的局限,结合自身的domain knowledge,尝试制造业或是金融行业的相关岗位。职业发展的选择不仅要看skill set,我认为更重要的是找到自己的特长和兴趣所在。也就是我之前提到的,结合自己的性格和能力,甚至是天赋。

 

风口行业总是稀少的,我们不能每一次都压中,因此在找到下一个风口之前,不如先找到适合自己的岗位慢慢成长。

 

如何准备BA/DA的面试

 

第二部分,我给大家具体分享一下我个人的求职经验,如果大家有这方面的需求,可以参考一下。

 

国内互联网公司BA/DA的笔试一般是行测+SQL,有些公司比如网易还会在笔试里出业务分析题,大家在笔试前刷刷行测,看一下过去的笔经就好,这里重点分享下面试的准备。

 

BA/DA面试主要考察三个方面:统计知识,业务理解,以及SQL/python等工程能力。

 

01 统计知识

 

面试考察的统计知识一般包括概率、假设检验(AB test)、辛普森悖论、回归分析等,这些内容在概率论和统计教材中都有涉及,面试前找本统计学教材复习一下原理就可以。

 

如果时间不够的话,去牛客网上找一下目标公司的面经,针对性复习面经里问过的统计问题即可。面试中的这类问题属于答对了不加分,但答错会减分的存在,特别是对于跨专业的同学,本身就不是相关专业出身,基础的统计知识答不上来,更加无法和专业对口的求职者竞争了。

 

02 业务理解

 

业务理解类的题目主要考察实际业务问题的分析思路,很多时候面试官出的题目就是日常工作中真实出现过的问题。结合我的面试经历和入职后的交流来看,这类题目没有标准答案,面试时考察的重点是你是否有分析问题的思路。大体上业务理解题可以分为三类:指标体系搭建类,数据归因类和产品/功能优化类。

 

首先,指标体系搭建类的问题一般是:“请你给某某app构建一套核心指标体系。”在准备这类问题时,建议把市面上常见的app进行分类,从而归纳不同类别app的指标体系,这样就能大大减少工作量,而且无论问什么app都能回答出思路。比如,B站和微博都属于内容类产品,内容类产品的北极星指标一般是DAU、观看时长等,因此构建一套内容类产品的指标体系就能灵活应用到不止一个app上,提高准备面试的效率。

 

第二,数据归因类的问题一般是分析xxx指标上升或下降的原因,比如新用户留存率下降5%要如何分析。这类问题有一个共性思路,即将用户拆分为不同群体,定位到哪类用户的指标有异动,再结合subsegment用户的特点,进一步拆解原因。

 

第三类是产品/功能优化类,面试官一般会让你说说你常用app的优缺点,你认为哪里还可以优化。如果你的时间比较充裕,更好的准备方式是多阅读互联网相关的深度文章,获取insights,这和要准备金融面试就要多读金融类新闻是一个道理。但是如果时间很紧急,建议确定一个常用的app之后,针对这一个app深入思考一下优缺点,在面试时回答这个app就好。

 

在选择app时有一个小tip:不要选择你要面试的那家公司的app!一旦回答中出现什么纰漏,很容易就被面试官注意到。

 

03 工程能力

 

手撕代码在BA/DA岗位面试中出现的概率比较低,但还是有可能会问。所以,建议在面试前做几道题练练手,熟悉一下基本语法就可以。牛客网上有很多SQL题可以练手,做不出来也不必纠结,毕竟不是算法岗位。

 

总而言之,面试机会不易,拿到后一定要好好准备,不留遗憾。复盘我的秋招经历,我认为做得最正确的两点是多看面经和多mock。面经一定一定要多看,因为虽然表面上都是同样名称的岗位,但不同公司要求的能力模型可能大相径庭。

 

比如腾讯的数据分析甚至会要求模型和算法能力,阿里的数据分析就比较偏向BI和可视化。结合面经,可以针对性的调整面试准备的重点,把力气都用在对的地方。

 

其次,mock interview可以帮助你发现很多自己注意不到的问题,比如语速和语气词。过快的语速和不流畅的表达都不能100%地传达有效信息。站在面试官的立场上,一个语速飞快、不考虑倾听者感受的候选人,无论答案有多好,也不是一位理想的未来同事。

 

以上就是我今天的分享了,希望对大家有所帮助。最后,祝大家在申请季可以收获满意的offer,将来求职顺利。

 

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