一、问定义，你怎么看数据分析的？
先自我介绍。
自我介绍其实不重要，他只是想看一下你简历的基本细节，主要还是看你做过哪些project，比如你用了什么技术，如何实现某个功能的等等。然后他会通过你的自我介绍再了解一下你做的part。
一般包括个人基本信息+实习经历/项目经历简短说明+求职意向。
然后就是问你关键问题了：How would you define data analytics/ marketing analytics/ business analytics?
二、给你数据分析工具，能不能立马着手解决问题
目的不是看你简历写的，而是公司要不要花时间再training，你成绩再高没实战经验也没用，没有公司是抱着培训你的心态来录取你的。
分别取以下三个职位的问题：
·DA：Which data analysis software are you well-versed in?
·DE：Which analytics tools do you have experience with and what is your level of proficiency in each?
·BI：Name top 10 tools that you can use to gain more understanding about your website traffic.
常见需要掌握的工具和功能：
Excel+SQL+Python/R+Tableau，有的公司要求会一种就可以，有的要求都会，所以根据你应聘职位的不同自由选择学习就可以。
1）Excel
需要掌握的核心技能有：常用函数的使用，基础图表的制作，数据透视表，vlookup， Excel VBA
2）SQL 公司的内部数据存储在数据库中，作为数据分析师要能够从数据库中获取数据并进行分析。
需要掌握的核心技能有：
·SQL基础语法，包括查询语句、过滤条件、多表连接等
·数据聚合计算，包括分组计算、自定义函数计算、排序等
·开窗函数、分页函数（面试考察重点）
3）Python/R
Python需要掌握的核心技能：
·Python基础语法，重点学习数据结构、函数定义、类定义等
·利用Pandas库进行数据管理、清洗、转换等
·Numpy等高级库进行数值计算、线性转换等
·熟练运用Matplotlib进行可视化
·能够灵活使用sk-learn, gensim等第三方库进行机器学习建模
R语言需要掌握的核心技能：
·掌握R语言的基础语法、基础的语法结构、函数定义以及基本绘图方法
·掌握基本统计分析方法，包括描述性统计、相关性检验、t检验、组间差异的非参数检验、回归分析、方差分析等
三、问实际案例，看你解决问题的思路
问题很简单，就是“情景假设题”（Case Study）
每个工作的情景不一样，每个领域的业务知识也不一样。只有确定了行业，才能研究这个行业是什么，对症下药，这样成功转型的概率最大。
