如何准备数据分析师面试?
1. 理论知识(概率统计、概率分析等)
掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问你和算法相关的问题。比如常用的数据挖掘算法都有哪些，EM 算法和 K-Means 算法的区别和相同之处有哪些等。
有些分析师的工作还需要有一定的数学基础，比如概率论与数理统计，最优化原理等。这些知识在算法优化中会用到。
除此以外，一些数据工程师的工作更偏向于前期的数据预处理，比如 ETL 工程师。这个职位考察你对数据清洗、数据集成的能力。虽然它们不是数据分析的“炼金”环节，却在数据分析过程中占了 80% 的时间。
2. 具体工具(sklearn、Python、Numpy、Pandas 等)
工程师一定需要掌握工具，你通常可以从 JD 中了解一家公司采用的工具有哪些。如果你做的是和算法相关的工作，最好还是掌握一门语言，Python 语言最适合不过，还需要对 Python 的工具，比如 Numpy、Pandas、sklearn 有一定的了解。
数据 ETL 工程师还需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。
如果是数据可视化工作，需要掌握数据可视化工具，比如 Python 可视化，Tableau 等。
如果工作和数据采集相关，你也需要掌握数据采集工具，比如 Python 爬虫、八爪鱼。
3. 业务能力(数据思维)
数据分析的本质是要对业务有帮助。因此数据分析有一个很重要的知识点就是用户画像。
用户画像是企业业务中用到比较多的场景，对于数据分析来说，就是对数据进行标签化，实际上这是一种抽象能力。
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1. 理论知识
掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问和算法相关的问题。
2. 具体工具
工程师一定需要掌握工具，通常可以从 JD 中了解一家公司采用的工具有哪些。如果做的是和算法相关的工作，最好还是掌握一门语言，Python 语言最适合不过，还需要对 Python 的工具，比如 Numpy、Pandas、sklearn 有一定的了解。
3. 业务能力
数据分析的本质是要对业务有帮助。因此数据分析有一个很重要的知识点就是用户画像。用户画像是企业业务中用到比较多的场景，对于数据分析来说，就是对数据进行标签化，实际上这是一种抽象能力。
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