【我媽問我為什麼跪著】看過來!數據分析師的履歷這樣寫才吸睛

(本文經合作夥伴 數據分析那些事 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為〈如何寫好一份數據分析簡歷?〉。)

【我們為什麼挑選這篇文章】yes123 求職網調查顯示,今年近九成的上班族考慮不等年終、計畫在農曆年前轉職,但找工作總要面臨寫履歷、面試的階段,如果想要以「數據分析」、「資料分析」等相關職位為目標,這篇文章可以提供你相當實用的履歷寫作方向。(責任編輯:賴佩萱)

最近群裡有個小夥伴成功拿到了某大公司數據分析師崗的 offer,一拿到 offer 就與我分享了他的喜悅,不得不說大公司在薪水方面真是慷慨,資料分析崗起步月薪就在10 萬左右,對剛畢業的同學來說收入可以說是很可觀!

要拿到一份不錯的 offer,學歷、能力固然重要,一份好的履歷更加重要,它是決定你是否能拿到面試機會的關鍵因素,如果連履歷這一關都沒過,縱使你有再多的才華也無處施展。

之前也接觸過很多求職數據分析崗位的朋友,也看到不少求職者發給我的履歷,有很大一部分的人的履歷和自身實力不匹配,要麼是過分誇大其詞,面試兩句話一問就露出馬腳,要麼就是能力和背景都還不錯,但是履歷寫的太不出彩,讓人感覺判若兩人。今天這篇就給大家來說說,數據分析師的求職履歷應該如何寫,給大家提供一些建議。

資料分析師的履歷結構長這樣

一般來說一份完整的履歷應該至少包括這幾個方面:個人基本資訊、教育背景、工作經歷、專案經驗、知識技能。至於興趣愛好之類的可以寫,如果沒有什麼特別的亮點也可以不寫。

數據分析崗位對專業技能的要求比較高,在知識技能的部分一定要體現自己的專業能力符合招聘要求,同時也應具備綜合技能

能力雷達圖

演算法方向的數據分析崗位和業務向的數據分析能力要求側重不同,演算法向更加註重程式語言、分析工具,以及數學能力的掌握。

偏向演算法的數據分析 JD

業務向更加註重業務分析知識、溝通能力、分析工具的掌握,這個大家可以對照崗位的招聘 JD 去寫。

偏向業務方向的數據分析 JD

能力符合要求了,學歷背景也還可以的話,面試官下一個看的就是你的工作經歷和專案經歷,這兩個下面我們重點講。

要透過專案經歷讓面試官一眼看出你的數據分析能力

對於大部分人來說最頭疼的就是寫履歷的專案經歷,有的小白沒有專案經歷,會從網上去抄別人的,有的人做過專案,但是不知道怎麼把專案介紹好。

其實履歷寫專案經歷的目的,也是讓 HR/面試官更好地瞭解你在資料分析方面的能力。清楚地描述出你在專案中做了哪些工作,使用了哪些技能,如果你專案經歷很豐富,儘量挑產出價值大的,和所應聘行業貼近的。

給大家看一個例子:

CD 用戶消費行為分析

專案描述:對 CD 用戶的相關數據進行分析,分析用戶消費頻率、購買金額、生命週期等行為。

這樣專案經歷描述就非常的空洞,沒有將經歷和數據分析要求的能力完全匹配,我們可以把它改成這樣,如果有完整的分析報告,可以附上連結:

CD 網站數據用戶行為分析(2019.1–2019.2)

專案介紹:

為了平台創造出更多的利潤,並且能夠合理的投放廣告,使用網站歷史8個月的銷售數據進行分析,根據復購率、回購率、高額消費用戶等指標以及消費模型得到高價值的用戶進行有針對的客戶管理和維護。

負責內容:

1. 使用 python 結合 pandas 分析庫,進行空值和異常值等處理,平均值、箱線圖等描述行分析。
2. 使用 python可視化工具展示每月用戶回購率、復購率、留存率等指標觀察用戶行為
3. 使用 RFM 模型分析用戶價值度,並對高價值用戶進行管理
4. 專案詳情:附具體連結

工作經歷怎麼寫?內容和成就都要點到

這裡分兩個部分講,因為有一部人可能是從其他行業轉行資料分析,原先沒有資料分析相關的工作經歷。

先說有數據分析相關工作經歷的:工作經歷主要包含兩點,一個是工作內容,另一個是工作成就。有的人在原來的公司做的可能是很小的事情,比如給老闆定期輸出經營分析報告

你只這麼寫肯定是不行的,太簡單,怎麼寫才能讓面試官看出來你能力強,做的事情非常大呢?教大家一個方法:

工作經歷=工作內容/目的+重要實現過程+成績描述

給大家再舉個例子,比如給老闆定期輸出經營分析報告這個工作,我們把它加上重要實現過程就是:負責整體公司分析框架,主要從流量、使用者、品類、物流等幾個方面為高層提供高價值分析報告

再加上成績描述就是:負責整體公司分析框架,藉助分析方法,深度研究獲客、留存、復購率、客單價等方面資料,給業務部門提供決策依據。為市場部節約 xxx 萬,獲客成本較同行相比降低 x%,獲客效率大大提升,成本方面得到有效的控制;接觸使用者畫像、個性化推薦觸點機制,對營銷方式進行精確優化,大大提高了復購率,較去年增加 X%…

這樣一改,是不是立馬不一樣了,適當地包裝的自己經歷是可以的,但是也要注意在面試前做好充分的準備,不要過分誇大。

要是沒有數據分析相關的經歷呢?

儘量往數據分析相關的內容上靠,很多工作崗位在平常工作中都或多或少涉及一些簡單的數據分析,比如運營、銷售、人力資源等等,雖然你沒有專業的數據分析經歷,讓面試官知道你有數據分析的意識也是好的。

另外數據分析這個崗位除了專業能力之外,對業務的理解以及溝通能力的要求也是非常高的,在工作經歷的描述中可以凸顯出來,有幾個注意點和技巧:

1. 重點突出,語言精練

作為一個數據分析師,應該具備邏輯思維能力,語言的描述要幹練,內容重點突出,層次分明,不相干的東西不要寫。

2. 善用數據量化結果

數據分析師肯定要善於利用數據,多用數據來表達結果,少用形容詞。比如「促進公司銷售增長」、「提高效率」等等,換成「銷售額同比上漲 30%」、「節約 1.5 個人力」,用數據量化結果,會更加令人信服。

3. 藉助圖表豐富內容

常規的履歷都是文字,大家都想盡辦法地在配色、標題、排版上下功夫,對於數據分析師來說,更加有創意的方法是,可以利用視覺化圖表來展示履歷,既展現了專業能力,又能令人耳目一新,留下深刻印象。

比如通過雷達圖來展示自己各項技能的掌握狀況;用餅圖來表述工作內容模組等等。

最後,希望大家都能成功拿到心儀的 offer,加油唷!

(本文經合作夥伴 數據分析那些事 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為〈如何寫好一份數據分析簡歷?〉。)

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