本书针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员，以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员，深入浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能，让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能，以及进一步学习提高的方法几部分，内容涵盖数据分析师面试的全流程，多方面提高读者在未来面试中的竞争力。

徐麟，本科就读于中国海洋大学数学专业，研究生就读于哥伦比亚大学统计专业，毕业后在携程、唯品会等知名互联网公司从事数据分析、数据挖掘工作，目前已在数据相关领域工作多年。个人公众号“数据森麟”运营者，坚持输出个人原创文章。

章面试前的准备/1
1.1都有哪些数据类岗位/2
1.2如何选择适合自己的岗位/5
1.2.1数据分析师/6
1.2.2数据挖掘工程师/7
1.2.3算法工程师/8
1.2.4数据产品经理/9
1.2.5小结/10
1.3准备一份高质量的简历/11
1.3.1通用排版建议/12I
1.3.2如何描述数据类项目/17
1.4投递简历有哪些途径/19
1.4.1校招/19
1.4.2社招/20
1.4.3其他途径/21
第2章直面数据分析师面试/22
2.1数据分析师面试流程/23
2.1.1笔试/23
2.1.2部门内部成员面试/23
2.1.3部门负责人面试/24
2.1.4总监面试/24
2.1.5HR面试/25
2.2真实的面试经验分享/25
2.3面试技巧/30
2.3.1提前熟悉业务场景/30
2.3.2充分准备好个人介绍/31
2.3.3了解岗位的侧重点/31
2.3.4保持积极的面试态度/32
2.4常见的数据分析师面试问题/33
2.4.1基础知识考查/33
2.4.2编程能力考查/35
2.4.3实战项目考查/36
第3章基础知识考查/38
3.1统计＆数据分析知识/39
3.1.1基础概念：随机变量、分布函数、概率密度函数/39
3.1.2随机变量的常用特征/45
3.1.3正态分布与大数定律、中心极限定理/50
3.1.4假设检验/55
3.1.5贝叶斯统计概览/58
3.2模型＆数据挖掘知识/63
3.2.1数据挖掘常用概念/63
3.2.2常见的模型分类方法/66
3.2.3常见的模型介绍/68
3.2.4模型效果评估方法/77
第4章编程技能考查/83
4.1熟悉Python/84
4.1.1概览/84
4.1.2数据分析——pandas/90
4.1.3数据可视化——matplotlib＆pyecharts/94
4.1.4文本处理——jieba＆wordcloud/99
4.2懂R语言/104
4.2.1概览/104
4.2.2数据分析——DataFrame/112
4.2.3数据可视化——ggplot2/114
4.2.4数据挖掘——以线性回归分析为例/123
4.3掌握SQL/127
4.3.1数据库常见类型及单表查询SQL语句/127
4.3.2多表查询SQL语句/132
4.3.3更多SQL内容/138
第5章数据分析师实战技能/150
5.1数据分析师工作必备技能/151
5.1.1数据人员如何创造价值/151
5.1.2完整的指标体系构建/152
5.1.3数据监控及报表设计/158
5.1.4设计一份优质的数据分析报告/162
5.2基于互联网大数据的应用/165
5.2.1AB测试/165
5.2.2用户画像/171
5.2.3完整的数据挖掘项目流程/174
第6章用努力给自己加分/180
6.1学习方法很重要/181
6.2拓展自己的知识面/182
6.2.1爬虫/182
6.2.2社交网络/188