数据分析简历，数据分析师的要求

无论是找工作，还是换工作，第一步都是要准备一份个人简历来推销自己。简历就是一份给企业的见面礼。而针对数据分析师岗位，核心技能与项目经历的书写尤为重要，是用人单位选择简历时参考的核心。下面就由小编为您介绍数据分析简历，数据分析师的要求。

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数据分析简历

1、数据分析简历：核心技能

面向数据分析师职位的核心技能主要有数据工具、统计方法、分析方法、机器学习模型能力、通用性、擅长领域等，建议在简历中增加下列技能并将掌握的写进简历。(次序为初级->高级)

数据工具，主要包括三个方面：数据查询(sql)、数据处理和分析(excel、python、r、spss等)、可视化工具(tableau、powerbi、python包)；

统计依据，常用的统计方法，如假设检验、方差分析、回归分析等；这部分可以写成一些常用的商业分析模型和常用的分析方法，如ab实验分析、转化漏斗分析、rfm分析、同期群分析、生命周期分析、异动分析、常见的因果推理方法如双差分、psm等；

通用性，能写出数据分析所需的软技能，如结构化思维、沟通协调能力、推动力能力、项目管理能力、商业理解等；

根据机器学习模型，推荐一些体现自身机器学习能力的模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、群集等；

专长领域，如果擅长某一领域将是很大的加分项，比如擅长建立用户成长系统，擅长用户形象，擅长战略分析，擅长会员系统构建，擅长补贴策略，擅长社区内容分析，擅长分析报告等，会非常擅长于建立用户成长系统，并能为公司快速定位简历关键词，寻找人才；

2、数据分析简历：项目经历

在履历中对项目的描述是最重要的，因为面试官可以快速浏览简历，并对感兴趣的项目提出详细问题。项目经历描述分为以下几个模块：

a.项目背景：项目的名称是什么，为什么要实施该项目，是基于什么现象，需要改进什么(降低/提高效率/其他)？

例如：参与自动报告及邮件自动化项目的开发，解决各部门的运营数据获取困难，无法及时准确地获得数据。利用python进行自动生成报告，再配合开发部署，在开发平台上实现每日定时获取和每日发送日报。使操作人员更快速地获得数据，及时调整操作策略。

b.个人责任：独立完成了哪些工作。

例如：本人主要负责数据采集口径的规划、统一。编写报告脚本自动化，支持开发同事上线部署，以及代码维护、统计数据更新等。

c.项目难点：在执行项目时遇到的难题，写有困难面试官会认为你确实接触过项目。

例如：由于各业务线的自动化成度不高，系统数据不能实时更新，而且可能会有手工帐问题数据产生偏差。有一些业务因为是外包，统计口径不能与自营一模一样，以致无法统一标准，部分统计口径需要变更。

(d)应对策略：如何处理上述问题？

例如：对于无法自动输入订单的城市，需要3/5天的人工帐号收集一次，用周报统一计算，异常数字要报警。为外包的业务部门单独出一份外包统计口径。

e.结果：项目结果的介绍。若使操作人员可自行查询项目完成进度，由原先每天20次响应的取数减少到3次，减少了总部数据分析的负担，而且由于各业务线的运营能够根据进度调整计划，使各运营职员kpi完成率从60%上升到75%。

推荐简历中项目数在2-4个为佳，描述避免啰嗦，用2-3句话突出重点，遵循目标-行为-结果原则，重点写出用了什么分析方法，达到了什么效果，项目收益量化指标。可以选择选择自己最熟悉的项目，产出价值最大的项目，最能体现分析&推动能力的项目，和意向公司业务最匹配，方法论可复用的项目等进行书写。(面试时才需要详细说明项目背景、项目规模、项目难点等，在简历中强调行动和成果即可)

3、数据分析师要求

一名优秀的数据分析师需要具备这些素养：熟练使用统计分析工具，掌握常用的数据分析方法；具有良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼核心结果，有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验；有成本优化效能提升数据分析经验，尤其是供应链相关的内容。

数据分析是一项复合型的工作，需要有严谨的逻辑思维能力和扎实的专业基础知识，还需掌握基本工具基本技能，具备项目把控能力与自我驱动研究热情。写好简历是找到数据分析工作的第一步。以上就是小编为您带来的数据分析简历，数据分析师的要求。