自学数据分析，学到什么程度可以找工作

数据分析本身是一门非常综合的学科，通常在面试准备的过程中也是非常的零散和琐碎，很多求职者不停的就各个方面进行复习准备，但总觉得学不到头，或者不管怎么准备总会不够充分，面试被挂。那么，今天就给大家带来一个最精简版的框架，帮助大家检测自己的学习/面试程度。

【概率统计】

1. 描述性统计

• 均值（期望）

• 中位数

• 众数

• 方差（标准差）：3 sigma

• 极大/小值

• 数据分布（正态/伯努利/二项/均匀/指数/泊松；偏度与峰度）

• 缺失值

• 异常值

2. 假设检验

• 原假设/备择假设

• T检验

• 卡方检验（非参数检验）

• P值

• 置信度

• 置信区间

• A/B Test

3. 概率论

• 条件概率（贝叶斯原理）

• 抽样

• 大数定律

• 中心极限定理

• 区间估计/参数估计

• R方

• 方差分析

推荐学习工具：

数理统计：

https://brilliant.org/

https://www.1point3acres.com/bbs/thread-610533-1-1.html

A/B： https://www.udacity.com/course/ab-testing--ud257

【分析工具】

1. SQL

• 表的增删改查

• 表连接

• 子查询

• 窗口函数

• SQL语句执行顺序

推荐学习工具：

W3 School: https://www.w3schools.com/sql/default.asp

SQL Zoo：https://sqlzoo.net

推荐刷题工具：

LeetCode - 从Easy到Medium，有时间再Hard，但Hard不必强求(Summary of SQL on LeetCode： https://byrony.github.io/summary-of-sql-questions-on-leetcode.html ）

HackerRank - 全部刷完: https://www.hackerrank.com/domains/sql

2. Python

• 基本数据结构：列表/字典/字符串/元组/数组/集合

• 基本语句：If条件语句/for循环/while循环

• 基本package：numpy/pandas/sklearn/statsmodel/matplotlib/seaborn

推荐学习工具：

W3 School: https://www.w3schools.com/python/default.asp

RealPython: https://realpython.com

推荐刷题工具：LeetCode - 从Easy到Medium

3. Tableau

• 图表类型

• 交互式面板

• 基础的计算函数

4. EXCEL

• 基本计算函数

• 数据透视表

• V LOOKUP

【算法模型】

原理、模型解读、模型评估、使用场景、优缺点、模型优化

• 回归

  • 线性回归

  • 逻辑回归

  • Lasso/Ridge回归

• 分类

  • 决策树

  • 随机森林

  • SVM

• 聚类

• 时间序列模型

推荐学习工具：https://github.com/ariafyy/iworkHunter

推荐刷题工具：LeetCode/Glassdoor真题题库 - 从Easy到Medium

【Product Sense】

1.分析方法

• 漏斗分析

• 拆解分析

• 对比分析

• 留存分析

• 用户分群分析

• 归因分析

• 渠道路径分析

2. 指标体系 - AARRR体系

https://medium.com/@ms.mbalke/aarrr-framework-metrics-that-let-your-startup-sound-like-a-pirate-ship-e91d4082994b

• Acquisition（与拉新相关指标）

  • 曝光/展现IMPERESSION

  • 点击CLICK

  • 下载量

  • 新注册用户数

  • 获客成本（CPM千人展现成本/CPC单次点击成本/CPA单次行动成本）

• Activation（与活跃相关指标）

  • 活跃用户数（DAU日活用户数/WAU周活用户数/MAU月活用户数）

  • 时长指标（用户在线时长/用户登录时长/APP使用时长/视频播放时长）

  • 启动次数（冷启动次数/热启动次数）

  • 页面浏览量（PV页面浏览量/UV独立访客数）

• Retention（与留存相关指标）

  • 留存（短期留存：次日、3日、5日、7日 - 反映功能短期留人效果/长期留存：30日、60日 - 反映留存长期稳定性）

  • 用户生命周期（LT = 当日留存率+次留率+3留率+…n留率）

• Revenue（与变现相关指标）

  • 交易类 - 核心在于成交（GMV/成交量/销售收入/ARPU每个用户平均收入/复购率）

  • 社区类 - 核心在于打造生成内容的活跃社区（内容生成用户数/内容互动用户数/内容实际收入 - 内容价值）

  • 企业类 - 核心在于用户体验（体验用户数/付费用户数/用户生命周期价值LTV）

• Refer （与传播相关指标）

  • 病毒K因子（邀请率 = 发出邀请数/现有用户数/接受率 = 新注册用户数/发出邀请数/K因子 = 邀请率*接受率）

  • 传播周期

推荐学习工具:

Framework - 必看！: https://stellarpeers.com/frameworks/

Product Sense: https://productschool.com

A Collection of Data Science Take Home Challenge: https://datamasked.com

互联网企业模拟面试实例: Decode and Conquer: Answers to Product Management Interviews

Cracking the PM Interview - 重点看：Estimation, Product, Case

【Behavior】

模板：

S(Situation) - T(Task) - A(Action) - R(Result)

主题：

（1） Leadership and how to influence others

（2） A hard challenge faced and How to solve it

（3） A true failure and how to turn it around

（4） A proud success made with team together

话不多说，快点开始行动，备战招聘季吧！