数据分析师如何准备面试？

摘要：核心技能：熟练编写复杂查询（窗口函数、子查询、JOIN）、优化查询性能、理解索引原理。高频考点：排名问题（ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK）留存率、转化率计算时间窗口分析（如近7天、同比环比）刷题平台：LeetCode、HackerRa

#数据分析师如何准备面试?#

数据分析师面试需要系统性地准备，涵盖技术能力、项目经验、业务思维、沟通表达等多个方面。

核心技能：熟练编写复杂查询（窗口函数、子查询、JOIN）、优化查询性能、理解索引原理。高频考点：排名问题（ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK）留存率、转化率计算时间窗口分析（如近7天、同比环比）刷题平台：LeetCode、HackerRank、牛客网（重点刷中等难度题）。数据处理库：掌握Pandas（数据清洗、聚合）、NumPy（数值计算）。可视化：熟悉Matplotlib/Seaborn或Tableau/Power BI。算法基础：排序、查找、简单动态规划（面试较少考，但需理解时间复杂度）。加分项：了解Scikit-learn（常用机器学习模型如线性回归、随机森林）。核心概念：假设检验（p值、置信区间）、统计分布（正态、泊松）、辛普森悖论。AB测试：如何设计实验（样本量计算）、分析结果（显著性判断）、常见陷阱（新奇效应、样本偏差）。