入職阿里巴巴數據分析師，我用了快1年時間

做爲一名熱愛數據分析、經過努力拿到心儀offer的學生，是許許多多經過努力實現目標的學生中的普通一員。一路走來，我把本身的經歷按照時間線寫下來，中間穿插個人經驗，在記錄本身工做的同時，但願能給想要進入數據分析師崗位的學弟學妹們一點點的小收穫。

1、本科4年，初識數學建模，愛上統計

從小就特別喜歡數學，高考146，大一時特別瓜熟蒂落的參加了數學建模的校內比賽，接着一直到大三，參加各類數學建模比賽，也是在比賽中，認識了我一生的好朋友——個人隊友。大二時拿了大學生數學建模四川省一等獎，大三拿了美國大學生數學建模比賽一等獎。直接引導我想走數據這條路的，是我在大二時修的統計學基礎的課程，老師講得特別好，上課時講解樣本、抽樣這些概念時，我聽得津津有味，也是那時候，大數據的概念慢慢火起來，我買了當時最火的一本書——《大數據時代》。那時，第一次據說了啤酒與尿不溼的故事。接着，上網百度了大數據時代，好嘛，說行業欣欣向榮，人才需求旺盛，好嘛，哥來了，不管如何要投入大數據的懷抱！

那時候對統計的基礎知識仍是有的，SPSS能給熟練使用，因爲數據建模比賽，小小的學了點matlab、sas，不過如今還沒整太明白（哥但是負責建模和寫論文的好嘛！）那時候還對SQL徹底沒概念。

2、保研，轉到信息管理專業

大三暑假，參加了不少保研夏令營，算是緣分，來到哈工大管理學院管理科學與工程下面的信息管理專業讀研究生，融入到了一個盡是互聯網說辭的環境中。

當時的夢想就是去阿里巴巴工做，緣由很簡單，離家近、海量、超級有價值的電商數據，馬雲大大，等我！

研一課程特別多，那先好好上課吧！過去1年多，幾乎全部課程內容我都忘記了（囧）。惟有2門課程認真聽講了，其一是咱們院長葉強老師講的數據挖掘，推薦教程是《數據挖掘概念與技術》，韓家煒老師寫的，行業大拿啊，數據分析、數據挖掘行業的入門書籍呀！那時候知道了k-means聚類、神經網絡、關聯規則這些牛逼哄哄的算法，嗯，搞數據的大概就是作這些的吧，聽起來還有點小激動呢！其二是葛虹老師講的高級統計學，紮紮實實的又把統計學的基本方法學習了一遍，相關分析、迴歸分析、時間序列、多元迴歸、logistics迴歸，而後每2週一次的上機實驗，拿數據用SPSS、Excel分析，實際的操做了數據分析。

3、學習，積累，陷阱，進步

咱們專業畢業作據分析師這個崗位的仍是少（咱們專業但是叫信息管理，去ERP公司好比SAP纔是王道哎呦喂）。只能在網上搜索。

首先，我知道了中國統計網，這是個不錯的網站，關於技術的、業務的、統計基礎知識的，都有，對於我要成爲一名數據分析師頗有幫助。

再而後，我就跳到了一個大大的坑裏面，陷入了無窮無盡的Python和R學習中，致使對於我，有點本末倒置。覺得數據分析師是成天用python和R寫各類高大上的代碼的。

但實際上，這是由於如今業界對於數據分析師、數據挖掘師這類崗位的界定不清楚。但就以我如今3段數據分析師的工做經從來看，這兩類仍是能夠很清楚的區分開來的，也給學弟學妹們提個醒，找好本身的定位：

一、數據分析師，主要技能SQL、Excel，從數據庫裏寫SQL語句獲得數據，而後在EXCEL里加工可視化後作成報表或者報告，利用你的商業敏感度，給出可靠的結論。聽起來很簡單是否是，但這其中須要的商業敏感度，確是最須要積累的。具體方向有3個：數據產品、決策支持、數據運營。其中，數據產品 PK需求把控&項目管控能力；決策支持 PK商業sense(例如作營銷，360網址導航這種每個月幾百萬的框架到底要不要籤？)；數據運營 PK提煉特徵能力綜上，你會發如今互聯網公司，數據分析師要處理的問題，跟營銷、產品、運營同樣。

二、算法工程師，主要技能數學功底+統計功底+實打實的寫代碼能力+看論文讀最新算法論文的能力。要求至關高。對應崗位推薦算法工程師、搜索算法工程師、文本挖掘、語音識別、圖像處理這類算法工程師。好比阿里，作推薦的算法工程師基於訪客、商品、商家的在線、離線信息等等數據庫的數據，來獲得一套推薦的邏輯，通俗點說，怎麼給出個公司，給每一個商品算個得分，排列出來給買家看到，買家會想要買更多的商品。而這背後的算法，其實市面上大部分機器學習的書都覆蓋不到，是須要算法工程師基於算法基本功（數據結構、核心算法範式）+商業感受（業務邏輯、綜合行業運營、分析師的假設經驗）+利用數據不斷的實驗迭代獲得最好的結果、得到參數、還要擔憂自己樣本不隨機帶來的系統誤差等等問題。

聽了介紹，你應該比較理解了！其實最簡單的找到本身定位的方法，就是找到你心儀公司的校招崗位，看底下的崗位要求，找到你最感興趣的、跟你的能力和經歷最匹配的，就能夠啦！So easy！媽媽不再要擔憂我找不到方向啦！哈哈哈！

4、研一寒假，第一次實習經歷

對於找工做，我很着急，生怕找不到工做，因而乎，快寒假的時候，那時候我才轉專業1個學期喲，我就開始在網上投實習簡歷了，我在拉勾網上投的簡歷。

是一個創業公司，主營業務是數據驅使的營銷策劃公司。跟我還挺對口的，營銷和數據的結合嘛~獲取數據的主要途徑是網絡爬蟲獲取，分析方法是文本數據挖掘。舉個例子，當時我在的項目組是電動汽車的銷售現狀分析。首先，瞭解到汽車之家、愛卡汽車等汽車論壇是汽車類數據的一個很是重要的來源，論壇上包含口碑、價格、評論等數據，很是的全面。因而，團隊裏面的一個計算機專業的博士，就負責用網絡爬蟲，把數據爬取下來，而後咱們用公司本身寫的一套軟件進行分詞，而後詞頻統計，詞條關聯分析，而後blabla的給出一套分析結果，而後blabla的給出營銷解決方案。就醬紫~

實習了大概1個月，就過年了，而後我就回家了，挺對不起老闆的！

5、調整學習方向，學習數據庫和SQL

通過第一段實習，以及我百度的有關數據分析師的文章，我知道了數據分析師要求的精髓：業務理解+SQL、Excel等技能，因而乎，我開始調整了個人學習內容：重點了解如何對一個公司的業務進行分析、SQL語句、Excel提升。

6、課程基本結束，我去北京找實習

研究生課程基本在2015年4月就結束了，我很是着急找實習，始終認爲實習纔是找到好工做最重要的敲門磚（事實證實真的是如此！）因而乎，我又開始投簡歷，拉勾網，應屆生招聘網（我投簡歷的途徑比較單一，其實找學長學姐推薦也是很是不錯的一個選擇，你們必定要多多和本身的學長學姐交流，他們都是很是樂意和學弟學妹分享經驗的！）投了大概有20家吧，城市都是北京，崗位都是數據分析師。因而我和麪試官溝通，把面試都安排到一週內，因而我就到北京參加一連串的面試了。

一、聚美優品的數據分析師。我按照和HR約定的時間提早到了，還作了一套性格測試的題目，填了份須要寫家庭狀況的問卷。填完以後，我就在等了，而後HR來跟我說，要面試個人那個boss如今在開會，不知道到何時，讓我明天來。結果面試完次日給我打電話說這個崗位針對之後要去成都的重點培養，（心裏os：你妹，崗位說明也沒說呀，浪費我時間！）問我去不去，我說不想去。Over！

二、美團外賣的數據分析師，面試前還進行了一輪筆試，考的是純純的SQL題目，當時我SQL還不是那麼熟練，不太肯定的發給個人同窗讓幫忙看一下，哈哈~~而後面試時候的流程很規範化，看看筆試題、介紹本身、介紹項目、對美團外賣了解不瞭解、和其餘的競爭對手對比怎麼樣（這個問題真的挺重要的，不少面試官都會問，答案也能擴展他們的思路啊，多一舉多得的好題目呀）。當時由於我真的不知道面試的部門是外賣部門，因此回答的不太好。最後問我有沒有什麼問題。我問了：日常分析工具都有哪些？其餘忘記了。

三、聯想的用戶研究。電話面試，很常規。

四、百度商務搜索部的數據分析師。3輪面試。第一輪，主要讓我介紹本身的項目，我就blabla說，第一輪面試官是校友，我還嘗試套一下近乎，心中竊喜。第二輪，問了我許多算法的東西，讓我現場畫神經網絡的示意圖，讓我寫k均值聚類的建模過程（心裏os：阿西吧，投錯崗位了，數學模型寫公式這些我都不會呀，日常就是直接丟到程序裏面跑的）。硬着頭皮把我知道的一點點寫了下來。而後就是問我有什麼問題嗎？我回答：沒有什麼問題了（我是真的不知道問什麼呀！！！）好了，竟然還有第三輪，面試官很忙的樣子，中間一直還得在電腦上和同事交流。直接把電腦給我，給我一個數據，讓我寫一段程序，實現分組······聽起來很簡單對吧，我嘗試用了python，畢竟我仍是買了幾本python書學習過的，可是吧，學了等於沒血，我寫很差······至此，我知道，確定沒有但願了。（無論是實習仍是正式工做，公司招聘人員都但願招到一個立刻上手就能夠作事的人，你不會，那對不起，再見；必定要根據本身的技能來對應崗位投遞，要否則，只能是浪費時間，自取其辱···）

五、nice。之前我根本沒有聽過nice。投崗位的時候也是不經意，多是看到薪資很高吧（6k，其餘公司都是100塊/天，工資能給這麼高的公司，應該還不錯吧）。在北京的時候，HR打電話過來講，boss以爲我說的3個月實習時間太少了，問我能不能延長到5個月，若是不行，那就不匹配了。當時的我，絕不猶豫的說能夠啊！（其實說真的，實習3個月，公司的培養成本很高的，實習生也學不到什麼東西。可是對於咱們學生來講，很難有3個月的整時間來實習。因此，一旦問到實習時間的問題，若是你真以爲這個崗位不錯的話，必定先要答應說能夠實習3個月，畢竟咱們找工做不容易嘛，嚶嚶嚶，不要罵我···）而後HR說，好，他再跟boss商量下。我說好。

而後我就回學校了，某天約好晚上8點鐘電話面試（創業公司都會加班到很晚，並且你們都以爲那不叫加班，這就是生活！）。這是一次很是好的面試和一次很是棒的實習！

面試主要問3部分：（1）我本身的項目介紹。（2）SQL語句。左鏈接、右鏈接，各類查詢。（3）對nice這個產品的分析。全程面試官很是專業，問的問題頗有水平，語氣很是謙和，反正就是舒服！面試結束，等結果，次日通知過了，問我何時能去實習。

一個星期後，基本上結果都下來了，拿到了nice、美團、聯想的實習offer，選擇去nice。

7、從5月到9月，踏實學習工做的5個月

回憶這半年，思緒萬千，總結來講，付出就有收穫！我在nice的技術部門的數據組，作數據分析師，知足運營、市場等部門的數據需求，本身根據對業務的瞭解作數據分析。

前2個月，我認真學習，閱讀公司的學習資料，熟練寫SQL，運用Excel，閱讀書籍，推薦幾本書，《數據挖掘與數據化運營實戰》，《數據化管理》，《誰說菜鳥不會數據分析》，值得數據分析的實習生們反覆閱讀，提高對業務分析的理解，也足夠應對面試官們給出的業務分析的題目。再2個月，潛心學習python，但願能用python解決Excel處理不了的海量（上百萬、上千萬條）數據，而且提升個人工做效率，畢竟我在的是技術組。

從6月開始，我就開始潛心準備阿里巴巴數據分析師的內推了。阿里巴巴是我一直很是想去的公司。在7月底8月初，陸續參加了3輪技術面試+1輪HR面試，拿到內推的offer。而後很是幸運的是，8月初參加了nice一年一度的國外旅行，去了日本！！！好公司呀好公司！！！八、9月份已經可以比較自如的應對工做的需求。認識了一個很是好的領導，一羣很是棒的小夥伴，特別開心，離職的時候特別捨不得你們。

8、我是如何準備阿里內推的

阿里內推大概是7月底開始，我找了我公司的同事的同窗幫我內推（只要是阿里巴巴的員工均可以幫忙推薦，能夠聯繫本身在阿里巴巴工做的學長學姐幫忙推薦，或者聯繫我也能夠^_^）。內推通常都是電話面試，能夠本身選擇城市的，成本低、可選擇，多好！我投了數據分析師的崗位、工做地點在杭州或者上海。

7月20號左右收到了第一個面試電話（當時咱們班裏幾乎全部人都投了阿里巴巴，不少人陸陸續續都收到了第一輪電話，我當時很失落，難道第一輪面試都沒有我嗎，好慘！後來證實是，每一個招聘的部門時間會不同，根據本身部門最近工做緊張與否來決定，若是你對本身有信心，耐心等候便可。）

古話說，不打無準備之仗，我有一個好習慣：提早作好準備。好比，準備阿里內推，我寫了一份10000字的文檔：

（1）按照我本身的思路，按照比較口語化的文字，整理好個人每一個實習經歷、項目經歷、比賽經歷，保證一旦問到介紹本身的經歷時，就能夠很是思路清晰的、流暢的回答出來。

（2）準備好淘寶分析相關的問題，好比我準備了：數據技術及產品部介紹、淘寶數據分析工具備哪些、淘寶數據產品技術架構、淘寶監控的數據、中秋淘寶月餅購買報告、淘寶店鋪流量來源與構成、手機淘寶用戶行爲分析、淘寶數據分析：基礎方法、母嬰數據分析、我對數據分析師的理解、淘寶100指數等這些問題。

事實證實，這些問題極大地擴展了我回答面試題目時候的思路，有的仍是徹底同樣的題目，提早準備好，保證面試時成竹在胸，不慌不亂！

3輪技術面試基本的步驟都是：「介紹本身的項目」+「幾個淘寶業務分析的題目」+「你有什麼想問咱們的嗎？」這樣的順序。第一輪面試個人是我如今的主管，P7；第二輪面試個人是咱們部門的大boss，直接彙報逍遙子的；第三輪是交叉面試，北京打來的電話，至今不知道是哪位師兄。

第三輪技術面試回答的不太好，就默默等HR了，那時候去日本玩去了，把手機丟給了我同窗，若是HR打電話了，那就是基本可以錄取了（我據說，只要接到了HR面試電話，基本上就是可以錄取了，除了一些價值觀特別不相符的）。那天晚上看手機忽然有個我同窗的未接電話，花火大會也沒參加就趕忙回酒店回電話了，心裏那個激動啊！HR竟然首先問了我如今會的技術、用的工具，而後問我之後的職業計劃，爲何想來阿里，我就回答了。聊得開心的時候，還哈哈大笑！（心裏os：基本上定了，哈哈哈）

而後回國後，1周內，收到了錄取電話，告訴我過幾天發郵件，心裏狂喜！

9、拿到阿里offer以後

拿到offer後，感悟良多，煲了好多碗雞湯：「願望仍是要有的，萬一願望實現了」、「努力就有收穫」、「努力的人一直很幸運」！

畢竟天天工做學習到11點、每週來回在北京和學校之間火車來回的日子，容易讓人成長！（哈哈哈，好矯情！）

高興了很久！

固然，高興以後是另外一段旅程，要繼續好好學習了！

回公司好好工做，9月初回校開學1周，象徵性的參加了些宣講會，而後9月中旬離職，回家過中秋節，個人第一份正式工做就這樣定了。

10、塵埃落定

如今的我已經入職了阿里巴巴數據分析師的崗位，實現了本身目標的感受真好！

我總結個人這一路就是：

找定位——練技能——實習再實習——定工做，多學習、多閱讀、多溝通。

但願學弟學妹們最終可以得到心儀的offer！

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