问题描述
应聘数据分析岗位，写简历最重要的是项目经历怎么写。各种编程工具的地盘再好，没有实际的数据分析项目经验，也很难说服别人能胜任工作。难点在于，无论对于跳槽的新人，还是BI/数字仓库等跳槽的朋友，在日常工作中实际上都没有机会接触一线的数据分析项目。那么如何在简历上获得第一份经验呢？
01
明确的目的
问面试官项目经历主要是考察:
面试官之前的工作内容与现在的工作要求是否匹配。即使都是“数据分析师”，分工也会有一些差异。一些分析师可能更倾向于数据，例如，负责构建仓库层，优化SQL查询的效率，复杂场景下的数据处理等。，而其他人可能更倾向于业务，比如负责与外部部门沟通，设计数据产品原型等。
面试官之前的业务是否与公司现在的业务相似。比如面试官从虎牙跳槽到斗鱼，在业务上会更适合。当然，这在简历筛选的过程中可以大致判断出来。但由于很多公司会包含很多产品线，所以还是需要通过面试多了解确认；
面试官的表达能力，分析师不是纯技术岗位，没必要埋头写代码。很多时候，你需要写一份分析报告，向领导汇报。即使你的数据计算的很准确很全面，如果不能让决策层理解，也是没有意义的。分析师的价值不在于计算那些指标，而在于让数据更好地指导业务发展。良好的表达能力在这个场景中可以发挥巨大的作用；
面试官的逻辑思维能力。面试官是否能清楚的陈述一件事情的前因后果，是否能清楚的说明自己的工作内容等。都能体现出他的逻辑思维能力。我想大家都明白，在打代码的过程中，逻辑思维能力有多重要。
02
数据分析新人
对于跨专业找工作或转行的应届毕业生来说，会陷入“找实习或工作——需要相关经验——没有实习或工作就没有经验”的怪圈。缺乏相关实践是求职面试中的劣势。因此，有两个建议:
竞争。在校学生除了Kaggle和阿里天池，还可以参加大学生或研究生的数学建模竞赛，这是国内比较有竞争力的竞赛。参加数学建模竞赛不仅可以获得一次项目经验，如果在竞赛中发挥出色还可以获得证书，这是你简历上的又一亮点。爬虫。如果会写爬虫，可以自己选择一个题目，爬取相关数据进行分析。自己选一个题目，抓取相关数据进行分析。如果没有，可以从公共数据集入手。开放数据集可以从知名数据集入手，看看别人是怎么分析的，有哪些值得借鉴的地方。照葫芦画瓢学。找其他数据集自己练习，补充一些关于数据查询和采集的思考。
不管是哪种方式，努力多学习，多总结，多实践，多思考，总会有进步的~
03
不会计算的新人
如果你已经工作了，想找自己能拿到的第一个项目，建议找一个好的直接上级。
我理解在实际工作中能产生的项目经验，应该是真正给公司带来效益的项目。要达到这样的结果，不仅可以通过数据分析出新的增长点，而且可以将结果付诸实践。这涉及到跨部门的资源协调与合作。所以，如果是你还没接的项目，尽量找个好的直接上级。
如果找不到直接上级，一方面可以定期出分析报告，有新见解的那种；一方面与合作伙伴建立信任关系，证明自己的实力，并获得他们的友谊，然后共同探索可以实现共赢的增长点。
04
简历描述
你如何清楚地描述一个项目经历？它可以分为以下三个部分来说明:
1.首先说明整个项目的背景，为什么要进行这个项目；
2.你在整个项目中扮演了什么角色，做了哪些工作解决了哪些问题；
3.最终项目达到了什么效果，带来了什么效益，获得了什么奖励等等。；
在这里，对于日常工作比较丰富的分析师来说，在写简历的时候，需要把自己做过的项目系统化，找出贡献最大的:
系统化:比如哪些分析是用来解决“提高支付率”的问题，哪些是用来解决“降低退款率”的问题，进行分类。最大贡献:贡献按照“是否有结论、是否有指引、是否落地、是否产生正效益、是否持续产生正效益”的顺序进行衡量。一个优秀的分析项目当然满足五个“是”~
这时候，你简历上写的项目，就会按照“用了什么方法解决了什么问题，产生了多少利润”的句式进行量化。
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