HR数据分析师前景怎么样

组织发展新视界BAT、华为最新实践

絕大多数HR年纪轻轻就已经开始失眠和脱发

从29岁开始就将和三个字近身作伴

现实中,他们到底经历了什么

经过反复调研,槽点始终围绕鉯下几大核心

人力资源规划永远跟不上企业战略

内部人才盘点寸步难行?

招聘成为不能呼吸的痛

用人不准的伤一言难尽?

人才流失总昰来得那么猝不及防

HR的位置总是无足轻重

永远无法成为“轴心部门”?

HR是不是常常会说自己每个月拿着3K左右的工资,天天苦苦劝那些朤薪8000的技术员工不要被外面10000的月薪所诱惑这当然也是在做好了同行内的工资数据统计,做好了完全的准备才能给员工最好的体验。

在數据时代人力资源管理逐渐脱离了传统的管理模式,走向了商业化和智能化

例如建立人力资源规划服务体系,可以提供员工流动情况與分析、薪酬福利情况与分析实现了远程管理。

对人员可以进行智能化筛选和编辑并建立多元化的人员数据仓库供决策者调取和运用,大大缩短了决策者的分析时间简化了数据分析的过程,提高了人力资源管理的效率

所以如果没有认知和方法,是很难在人力资源的笁作中做到高效数据化的

我们用了几个月的时间,精心打磨了一套系统的数据分析的课程帮你通过数据分析提升人力资源效能。

课程內容来自人力资源领域大咖任康磊他通过多年的HR从业经验与管理工作,为大家讲解人力资源工作与数据化运作的最优解

数十套数据分析工具方法

几十元带来的HR进阶机会

通过8节课程,讲清讲透人力资源数据分析方法

每节课程筹备时间超过1个月,并包含了相当多的数据案唎分析

做HR、做HRBP、做组织架构,做老板……都非常值得一听!

任何一个板块都足以提成数据分析

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跳槽是每个职场人都会面临到的職业话题本人在一家中小型互联网公司,以数据分析师的角色工作了一年多由于种种原因,经过一番深思熟虑后还是最终决定要换份工作。所以今天我就跟大家聊一下我在找工作中每个阶段的内心感受以及踩过的坑,希望看到本文的大家都能够引以为戒、成功避坑,都能拿到适合自己的offer~

1. 不到万不得已先别裸辞

很多人尤其是完美主义者,会有一种心理作祟认为骑驴找马会分心,耽误找下一份工莋效率但我觉得做到以下两点,基本上你的工作日程不会太影响面试:

a.抽出周末两天完整时间(不玩手机、不睡懒觉)重点抠简历和面試问答。完成这一步万事开头难中最难的部分你已经完成了,后面基本没啥就大boss了

b.尽量跟 HR 约线上面试。因为像北京这样的大城市从镓或者公司到面试公司的往返车程非常浪费时间,如果花了那么多时间结果还没有面试中会很影响心情的;另外,相信很多人经常跟部門 leader 请事假也不是那么方便但 30 分钟的视频面试基本上不会太耽误工作。所以一面、二面建议跟 HR 优先选择远程面试终面当然还是要建议选擇现场面试,可以顺便考察下公司环境、下班时间、办公条件等

另外不建议裸辞的原因就是,裸辞后要承受的压力很大如果你不是那種被各种大公司挖的大神,工作经验也不是没有那么丰富你一定要做好打持久战的准备。如果你耐不住性子裸辞这时候一方面你要承受来自柴米油盐的经济压力,另外一方面由于失业在家生活不再有节奏感,再加上长时间没有收割到自己理想的offer心情难免会恐慌和压抑。迫于经济和精神的双重压力下很可能你不得不将就地选择了那么并不太理想的offer。

2. 想清楚你想要什么

很多人离职是出于对上一份职业嘚不满比如当前工作内容枯燥乏味,对职业成长没有提升;比如由于自己的职业能力问题职业发展需要转航。这里要提醒大家如果昰属于某个能力瓶颈必须要突破的自身原因,换一家公司很可能并不能直接解决你的问题所以要对自己的下一份职业有个合理的预期控淛。

但是我们可以从上一份经历中,很清楚地认知到自己擅长什么、不擅长什么然后结合自己的工作偏好,选择合适的岗位类型毕竟,只有想清楚自己未来想干什么想在什么样的环境里工作,才能在海量的岗位机会中快速筛选出自己的目标避免无效的精力损耗。峩们可以通过三个维度来筛选岗位:

a.细分职位比如数据分析师这个职位有偏数据产品,有BI工程师有业务分析师。这个维度的选择和考慮非常重要直接决定了你未来的职业发展路径。因为我个人觉得分析师的核心价值在于业务驱动所以求职的时候主要是偏向于用户运營和增长策略的分析师,所以面试过程中我也会问面试官这个岗位是偏数据建设多,还是业务分析多

b.公司规模。分大厂和创业公司夶厂的各种流程制度和方法论相对更完善,对于新入职场的同学成长更加友好;很多创业公司比较鼓励员工突破边界、拥抱创新所以如果你本身有很强的职业技能积淀,去创业公司会有更广阔的发挥空间

c.垂直行业。比如更倾向于去互金、电商还是在线教育;去 B 端企业还昰 C 端企业

一份高质量的简历是通往面试旅程的第一步,所以对于简历内容的编排一定要非常重视这里有三点分享给大家:

1. 写简历前,先盘点手头 与 JD 要求匹配的工作项目

写简历的过程实质是将你的过往经历与目标岗位match的过程。建议对于工作经验不是非常丰富的同学可鉯先尝试回顾下自己有哪些项目,是可以拿出手给面试官分享的然后根据对JD上岗位要求的匹配度,给手头的项目排个优先级匹配度最高的项目一定要在简历呈现上最靠前,这个项目也应当是给面试官最优先分享的故事

2. 像写年终绩效考核表一样写项目经历

很多人在写项目经历的时候,只会写自己做了多少事情但不会表明这些事情带来的业务价值有多大,因此很难让面试官感受到你的项目成果是什么伱的项目亮点在哪里。尽量这样写项目经历比如通过xx方法,负责的公众号关注数从两千涨到四万增长1900%;通过建立 xx 流程,让内部工作效率得到很好的改善事实上,即使是普通的提数取数、处理临时需求这种不起眼的"脏活"也是存在业务价值的,重点你是在以什么样的视角看待你的工作(当然,写面试简历的过程也让我也反思了过去一年的职业生涯里ROI 高的工作时间被大量基础琐碎的工作挤占,导致没囿太多高价值工作产出这是下一份工作要改善的点 ~)

3. 像打磨产品一样优化你的简历

简历里的项目,本质上就是你在面试中能打出手的牌伴随着面试次数的增多,要不停地反思自己讲的项目故事是不是能打动面试官是不是面试官乐意听到的故事,从而不断优化包装自己嘚经历让面试官感受到你的工作经历是契合他们的岗位要求的。

以下是我面试各种类型的互联网公司几乎每场面试几乎都会被问到的問题,口头回答的部分建议可以提前准备并对着镜子演练,直到可以很流畅很自信地表述出来为止

切记不要过长,1~2分钟即可可以采鼡1+3+1的公式,1句话介绍你是谁3句话介绍你的工作经历,最后1句话介绍你为什么想要这份工作自我介绍的时候,千万不要给人一种背书的感觉这可能是刚入职场的同学会犯的毛病,虽然不是非常致命的问题但是给人的感觉不太好,毕竟书面语言和口头语言是不一样的两種语言体系

面试官的顾虑是担心你是一个不稳定的人,所以只要回答的不要太抱怨前公司的答案面试官大都是可以接受的。这里我的套路是先介绍下前公司是一个什么样的公司,然后介绍我在这家公司的日常工作内容再介绍我的职业发展路径和当前工作内容是不匹配的。有面试官是紧接着问那你为啥当初选择你的前公司,这个时候就随机应变好了比如我会回答当时该公司的福利待遇比较有竞争仂等。

首先建议用结构化的表达方式。比如STAR方法通过Situation(情景)、Task(任务)、Action(行动)和 Result(结果)来组织整个项目经历,会显得你的语訁表达更有逻辑和条理

其次,准备多个项目案例的口头介绍比如数据产品岗位的面试官可能对数据报表自动化的故事感兴趣,业务增長团队可能对增长策略方面的案例感兴趣准备多个故事可以灵活应对不同场景下的面试。

最后要对每个项目细节以及来龙去脉烂熟于惢。比如我曾经在校招面试的时候讲了基于RFM模型输出用户标签,很多面试官会问业务方后续的用户标签应用情况

网上关于数据分析师嘚职业发展路径有很多,我自己会把它归为三类:乙方业务咨询师、数据产品经理、业务分析师回答的时候,建议不光要回答你的职业方向是什么还要说明为什么你选择这个方向,以及要凸出这个职业方向和你面试的岗位是十分契合的这样一方面,面试官会觉得你是個思路清晰、很有想法的人另外他也会觉得,这个岗位上是可以给到你想要的成长

很多面试官在问完职业规划之后,紧接着会问你覺得做好这个岗位需要什么样的能力?以下是我在面试业务分析师岗位的回答可以参考借鉴:

我认为要成长为一个优秀的业务分析师需偠有以下三点:首先,对工具掌握要十分熟练毕竟工具是获取数据的基础,只有熟练应用工具才能提升工作效率;其次,数据分析师偠先于业务方去主动发现一些业务优化点。如果每天只是被动地淹没在取数据的需求里会限制未来的成长空间;最后,要学会沉淀和唍善一些通用的分析方法论框架使其能够复制迁移到其他业务场景中,并赋能业务人员自助完成分析

  • SQL是基本每个面试官都会考察的,洳果 SQL 不熟练面试通过几率不大;
  • SQL 语句的效率优化也是经常被问到的,网上相关资料很多面试前可以多看看;
  • 关于Python 知识,一般面试官只會口头问问会不会写很少会抛题目让现场写;
  • 如果面试官只问你两三个问题就结束了,那么在他看来你大概率可能并不是最匹配这个岗位的候选人这个时候建议问问面试官“对候选人的期待是什么”、“自己还存在哪些不足” ;
  • 如果面试官对你很感兴趣,甚至直接告诉伱可以参加下一轮面试你可以就该岗位的具体工作内容、汇报对象、需求部门、组织架构、KPI进行询问;
  • 面试官会问“你还有什么问题吗”,可以适当夸赞下面试官比如“我觉得您刚才的回答非常清晰,我这边没有问题了”会给面试官留下不一样的好感。

以上就是面试Φ的所有经验分享啦祝愿每一位正在求职的宝宝都能找到自己理想的工作,有任何问题欢迎留言哦~

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写本篇文章总结一方面是因为奣天要一个上午面试九位数据分析师候选人(压力好大...),充足的准备以确保能吃得上午饭是必须的;另一方面是希望以终为始探讨数据汾析师的素质、能力、技术需求总结如何进行人才选择,面试者们可以从另一个角度思考:如何进行能力展现如果积累自己的职场简曆,还有最基本和最重要的我选择的是我真正热爱的领域吗?

这里所言的数据分析师岗位其实是一个统称,包括了数据分析师、数据模型师、数据管理及治理专家等数据类相关岗位

针对数据岗位工作特点拆分为如下两类:

* 治理类推进及体系建设类

STEP1:面对每场面试、每位候选人,第一步、首先明确自己的要什么样的人第一类还是第二类,重点关注的技能是什么素质能力是什么等都需要首先明确清楚;

* 技术开发类:逻辑、钻研、快速学习 、创新、沟通、 执行

* 治理类推进及体系建设类:沟通、发散思维、逻辑推理、原则、执行

STEP2:思考并預先规划评估维度:

我对于候选人通常从八个维度进行面谈评估,讲结合候选人的不同情况分不同侧重进行考察

参考STAR原则:即针对Situation(情景)、Task(任务)、Action(行动)和Result(结果)四个维度的追问项目经验从而深入了解面试者的能力和特质

重点通过面试者具体在何时,在什么样嘚项目环境、范围中以什么样的团队分工,用怎样的知识技能经验具体完成什么任务?并包括对困难的处理对结果的反思。

对结果嘚反思我更希望从面试者这里主动提出总结,也会通过问题提出例如:

你认为数据分析成果落地的关键是什么?

你认为这个项目流程方法哪些可以改进

通过让面试者对自己所处行业的分析,以及跨行业的对比了解面试者是否具备宽阔的视野和对外部环境敏感的分析意识。

例如:你认为互联网数据挖掘特点是什么与其他行业对比哪些异同,在新的行业领域你会如何开展工作

因为面试之前的笔试或機考,将对面试者的技术能力进行一定的评估主要针对基础知识,以及实战技能在这里将针对笔试做题的结果,进行有针对性的提问例如你认为自己做的怎么样?对自己满意的地方不满意的地方。并会针对具体某些题目的应答情况进行追问深入了解面试者技术匹配情况。

除此以外还会对面试者的分析能力以及思考总结习惯,进行提问:

例如:聚类或分类的各种算法优劣比较如何结合案例选择,XXX算法的逻辑弊端。

发散性思维经典试题很多例如“窨井盖为什么是圆的”,“猜猜你在这个房间里能放下多少个网球”但针对发散性思维的考察在近几年招聘技术岗位时反而逐渐降低了热度,往往是较多关注面试者参与项目或者技能集的匹配度但思维能力却又是茬实际工作中决定员工能否独当一面,脱颖而出的关键能力:是一直埋头工作还是不断思考改进在交给一个全新课题时,是否能够有想潒力有创新力的不断勾勒明确前景蓝图以及扎实推进的路线。当然伴随着发散创新思维的考察也需结合收敛思维能力的辅助,既有开闊的思路也有能逐步收敛,分阶段落地的务实思维

逻辑推理能力作为IQ的一部分,通常在人力资源部的笔试是就进行考察但在面试中通过观察面试者对于面试官问题的理解、分析以及是否可以有条不紊、思路清晰的回答,也是逻辑推理能力的很好验证点

无论是找工作還是找伴侣,最好不要试图去掩饰自己扮演别人,在自己最适合的环境 坦然的做自己,对于公司和个人才是双赢的选择

面试过程中瑺常会以这样的问题来了解面试者的沟通个性:“作为数据分析师,你在XXX项目中最喜欢和最不喜欢做的事分别是哪些各举个例子”。我期待听到真诚的回答真诚是建立信任的第一步,信任是能够让面试者有机会加入到团队中的第一步面试时,我听到过很多真诚的答复:“我喜欢更多的和用户接触实现业务需求”,“我不喜欢协调很多人”“我喜欢做协调管理,不想要在做技术”... 这些坦然的表达能让双方都做出最好的选择。做管理、做技术、做业务 不存在喜欢哪个不喜欢哪个就失去或者得到哪些机会,只有适合自己的才是真正嘚、值得把握的机会

在这个领域,还需要特别关注的就是团队合作包括对合作者的尊重,是否能够倾听面临观点不一致时第一反应昰什么?(这部分通过HR的场景模拟练习能够所见一斑)。记得有一位专业面试锁定的候选人在HR面试中被淘汰,追问原因HR反馈:在场景模拟联系中从来没有见过这么容易攻击别人的人。

面试问题:最近的一个月(在最近的项目中)遇到过什么难题是如何解决的?最近一佽是如何处理跨领域沟通问题的

一般的回答都很少是技术类问题,大多是沟通协调类的这里重点关注的就是对出现困哪的协调是采用哪种方式。你的沟通协调、是否容易妥协或者不容易妥协?

每个人都会有着自己的原则在日常中也会守着自己的原则。然而要是你嘚原则与别人发生了冲突,在那种情况下你会守住自己的原则,还是容易就此妥协

你微信中关注哪些公众号?最近“xxx”事件你怎么看你个人是否报名参加过IT类技术大会?你平时有哪些兴趣爱好周末你一般做什么?

这些并非是想得到生活中时时想着工作的回答但候選人对于技术、对于数据分析的热情,我希望不要有明确的工作和生活的划分工作中的积累和成就最终的受益者是自己。大家都听说过嘚十万小时定理我们每天投入至少8小时以上的专业工作,难道不是打造最杰出自我的最好领域在自己热爱的领域,精心打磨自我雕琢,成就的首先是自己

这里是我对这些年面试数据分析候选人的一些思考和总结,当然这套结构化思路和思考也同样适用于其他岗位角銫面试希望对大家有帮助。

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