老闆，你到底想問什麼？數據分析師的面試10大問題！(下)

如果面試時你遇到接下來三種模擬測驗，那麼恭喜你已經在最後階段了！雖然這些面試題都十分有挑戰，不過面試是雙向的過程，公司在選人，你也在選公司。所以，這些題目能提供你身歷其境、感受一下工作的機會，也能思考這份工作我有興趣嗎？

七、分析軟體測驗

1. 問題目的

有時不會事先預告，會當場請你做軟體測驗，簡言之，就是直接了當的考驗你軟體使用能力。
測驗你的效率及抗壓能力。
最後請你講解分析結果時，不會只看對錯，也會請你簡單分享你分析過程、發現的機會點或痛點。

2. 回答主軸

面試時，要誠實地陳述每個軟體的程度，不過度膨脹自己的能力。除非是自己非常把握的軟體，其他簡單帶過，說有幾年使用經驗就好，讓面試官注意力在你最擅長的軟體。
穩定自己的情緒，專心地解析問題，如果時間不夠，請就現有的結果找出幾個較好的點可以強調，記得保留時間準備解說內容架構。
講解分析過程要有邏輯性、簡單明瞭的闡述，可以帶入一些軟體的專有名詞，讓面試官對你的實力更有印象。

3. 我會這樣做

面試時：「我有 GA、Excel、SQL、Tableau、SAS、SPSS的經驗，各有2-5年不同的經驗，其中最擅長的是 GA 及 Excel」

講解時：「這是由 GA 做的 Custom Reports，裡面包含的 Metric 有 Conversion rate 及 Sessions，Dimension 則是 Default channel grouping。因此發現，45% of sessions 來自 Organic search，且 Conversion rate 高達 25% 。相較來說，Paid Search也有 40% 的流量，但 Conversion rate 只有 10%，我們目前應該更著重在優化 Paid Search 的目標群眾 (Target audience)，以提升轉換率。」

[文章傳送門：Google Analytics 是什麼?為什麼大家都在用GA? ]

八、請問你對一個假設案例 (Case study)的想法，例如：「假如老闆請問你上週業績如何，你要怎麼回答？」

1. 問題目的

考驗你能否拆解問題，解讀出一個題目中暗藏的幾個問題。
考驗身為一個數據分析師，是否有能力量化評估結果，並且以數據佐證商業價值。
測試你面對突如其來的測驗，是否能泰然自若地回應。

2. 回答主軸

嘗試找到問題背後的重點，什麼是業績好或不好？為什麼老闆是問上週而不是上個月？判斷出問題中的細節，並盡量提及。
學習「換位思考」。如果自己就是老闆，會想知道什麼維度 (Dimension) 或指標 (Metric)？流量？交易量？營收？
深呼吸、穩定好自己緊張的情緒。並且可以反問問題，一來可以為自己爭取思考時間，二來可以更具體的瞭解老闆或面試官的期待答案內容包含什麼？

3. 我會這樣答

首先反問「為什麼只問上週業績呢？」

「因為前一週辦完週年慶後，上週營收下滑許多。」從面試官的答案中，我又多獲得兩個資訊：前一週剛結束週年慶，所以老闆更關注短期影響；而指標面，老闆最在意的是營收。

「那麼我會看網站流量，若流量並沒有下降，但交易量下降，就可以推估是週年慶時，用戶集中購買大量的商品，導致交易量上漲，所以營收也上漲，自然業績就提升了。目前才剛過一週，因為流量穩定，再加上之前的分析證明，用戶平均購買一件商品需要上來觀看 3 次，大約 2 周的時間才會下單，所以目前是因為週年慶用戶集中下單剛結束，進入下一波商品考慮期，所以上週營收才會下滑。
再者，與上個月營收相比 (Month over month, MoM)，營收上升了 20% ；與去年同期相比 (Year over year, YoY)，營收上升了 35%，所以我認為上週業績仍然穩定成長中。」

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九、簡報測驗 – 事前給你一些數據，及幾個問題，模擬真實工作的簡報

1.問題目的

考驗數據分析能力，是否真的會使用指定軟體整理、分析數據。
考驗簡報製作能力，是否能有清楚圖表與架構，讓面試官一目瞭然。
考驗報告能力，是否能語言表達清晰，可能也會要求以英文報告，考驗語言能力。

2. 回答主軸

數據分析最重要的是洞察力 (Data insight)，再轉為假設 (Hypothesis) 與具體的建議 (Action points)。
數據視覺化 (Data visualization) 也是處理數據一個重要的過程，將一堆眼花撩亂的數字轉化為合適的圖表。另外，報告架構 (Story line) 需要有邏輯及架構。
注意自己的公開演說能力 (Public speaking)，要具有主題性與吸引力，除了內容深入有內涵外，肢體語言大方、自然，也十分重要

3.我會這樣做

(*註：通常這些數據會是真實的公司數據，所以會簽訂保密條款，請務必遵守簽約內容，這不僅是職業道德，更是法律責任。)

關於數據分析與數據視覺化，可以先參考這篇文章「擁有這 6 大技能，你也能成為有競爭力的數據分析師！」之後也會有更詳細的文章。
關於公開演說能力，請先觀看下方由 Ted talks 策展人 Chris Anderson 分享吸引人的演說關鍵四大步驟，再閱讀如何套用在數據分析報告中：

– 只專注於一項最重要的主旨 (Focus on one major idea)：只專注於一項報告主題。
例如：如何提高使用者轉化率 (Conversion rate)？

– 讓觀眾有專注聆聽的原因 (Give your listener a reason to care)：利用一些數據引起面試官的好奇心，讓對方很想繼續聽下去。
例如：你知道去年從一月到三月，我們的轉化率提升了 30%。然而，今年因為受疫情影響，一月到三月的轉化率卻下降了 10%

– 利用面試官熟悉的概念建立、解釋你的想法 (Build your idea with familiar concept)：演說、報告時，如果能讓對方有共鳴，避免使用過於艱澀的詞彙，便能有效率地傳達訊息。
例如：不過，四月初正式我們每年換季出清的打折季，去年出清季轉化率提升 50% 並帶來營收成長 60%。

– 讓你的想法具有分享的價值 (Make your idea worth sharing)：讓面試官聽完後，感受到對他們有好處。
例如：因為今年一月到三月轉化率下降 10%，但流量成長 20％，所以使用者其實都還是有在關注我們的網站，預估會在出清打折計時，轉化率提升至平時的 60%，營收便會成長 70%。