互联网公司在面试数据分析师的工作时具体会被问什么样的问题？
曾经作为数据部的leader，应该可以回答下。 首先介绍下我的背景：一毕业在DBA呆了三年，期间最主要工作是数据挖掘、报表开发。也参与了一部分的BI系统开发。 后来跳槽到了业务部门的数据分析部，完全不需要编程，因为根本用不上，最多在本部门建个数据仓库，大部分工作是做一些数据报告提供给领导做决策。 领导很喜欢可视化，于是期间我学了很多可视化工具囧。 做了九个月觉得不适应…就离开了。 目前做的事情比较杂，从数据库、ETL、建模、数据分析、数据可视化、BI系统都有涉及，包括写PRD。涉及的模块比较多，但是蛮开心的，基本上天天都要学习的状态。 下面介绍下业务部门和IT部门的数据分析师要求 在业务部门： 1、分析工具：SPSS、SAS、Matlab、Excel、简单的Sql查询、BI工具、然后用PPT写一些分析即可。不需要会编程，但会的话有加分。比如调用R的一些包、用VBA、python写一些报表自动化。 2、统计知识扎实，后期需要建模。如果应届毕业生我基本就问决策树、逻辑回归、聚类、神经网络的一些应用。筛选简历的话，我基本会挑数学、统计学、计算机、金融、情报学、物理、生物这几个专业的面试，其他一律不要。 3、逻辑思维，这个蛮重要的。一般来说学理科的逻辑思维都不错，但是在面试过程中，我是没办法分辨的，会出试卷给到面试者笔试。（试卷涵盖了计算、sql语句、逻辑思维、案例分析） 在IT部门： 这个就有了细分 有数据挖掘工程师、数据工程师、BI工程师、数据分析师、数据架构师。ETL工程师等 每个公司对其定位都有所不同。 但大部分IT部门的数据分析师，不止会技术还要懂业务，都需要写分析报告提供给公司做决策。 技能：精通SQL、精通用R/Python做数据处理、懂机器学习、扎实的统计学知识。会SAS/Matlab加分（不过这两个软件好贵，IT部门都建议数据分析师用开源的工具）。 IT部门的数据分析师基本是涵盖了业务部门数据分析师的技能还要会编程，就这么简单。 薪资水平也是两个级别。 以上说的是所需要的基础技能，如果会Hadoop、spark、各种机器学习算法那就比较牛了，可以往数据科学家方向发展。 以上仅是本人四年工作经验的见解。