我听大家跟我吐槽最多的就是：干啥不行，非得学数分？
听到最多学数分的理由就是：数据分析工资很高，不用加班，不写代码，2、3 年月薪就有 3w+。
但也有不少人说，真能开出这种薪资的基本都是大厂，小厂能给出这个价的怎么也得是总监以上级别了，看看那些 JD ，再看看自己之前的工作一直是 sql boy，大厂的数分是不是都在建模？自己能面的上么？
其实说实话，现在互联网大厂面试问的理论问题，在工作中绝大部分时候是用不到的。这种“面试造火箭，工作拧螺丝”的情况一直存在。
只要学会对面试问题进行总结和引申，你会发现大部分面试都大同小异。
前段时间朋友去面试了字节的数据分析岗，前前后后聊了 4 轮，最后如愿拿到了 Offer，他总结了大厂的一些必考点和加薪点，也和大家展开说说。
1、数据分析工具（excel、sql、Python、tableau）
比如， sql 考察如何进行取数以及基础的数据处理；
python 考察基础的语法以及对数据处理的能力，涉及到 python pandas, numpy的基础语法以及处理数据的例子；
另外，面试官基本都会根据你简历中写的工具进行提问，比如写 SPSS 熟练，一般会被问：
“给你一组客户问卷调研数据，你如何通过SPSS来划分客户画像”；
“客户在各收入段的差异性（显著性）如何检验”等等。
统计学主要考察一些原理， 比如假设检验， 方差分析， T检验， 中心极限定理；
基础的机器学习算法主要考察常见的分类算法，如决策树， 逻辑回归， KNN， SVM；
这点可以单拿出来说一下，AB test 现在大厂考察的越来越多， 特别是以数据驱动的头条，主要考察 AB test 的完整的流程，常见的问题是：
思维能力的考察是薪资差异最主要的地方，一般会贯穿整个面试过程，当然也会抛出 1-2 个案例来，看看你的应试能力。
比如，“最近我们的订单量下降了5%，你该做些什么”之类的业务问题。
而学习能力会比较直接的被提问，进行了哪些自我充电。我朋友和字节面试官聊到最近正在看《深入浅出数据分析》，接着就被问“看了第一章的销售与广告的案例，你有什么感悟”。可见平时的学习和自我提升也是很有必要的。
掌握了上面这几个面试必考点，月薪往 35k 以上要，肯定没什么问题。
那怎么能达到这个水平呢？谁网盘里还没有几十个 G 的资料呢，最后不还是放着吃灰。
所以我不建议大家自学，而是要跟着大佬学，毕竟人家经历过真实的项目，从实操中总结出的方法，肯定能让你少走不少弯路。
我看过市面上很多课程，都是教你工具怎么使用，但没办法帮你摆脱“人肉取数机”，更不能从业务角度带你做数据分析。
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