面试经验分享 | 如何打造优秀的个人简历

news2025/2/3 22:08:55

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月説小飞象交流会

一个人自身拥有越丰富,他对身外之物的需求也就越少,别人对他来说就越不重要。

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内部交流│27期

面试经验分享| 打造优秀的个人简历

data analysis

●●●●

分享人:夏宇

暑假将至,毕业季来临,有准备实习却不知怎样写简历?想要找工作或者换工作的,发了简历却石沉大海?工作经历少,没有项目经历,简历上要写啥?打造优秀简历有哪些技巧?等等问题

一份好的简历,是成功求职的关键。无论你是否有着优秀的技能和经历,如果简历无法吸引雇主的眼球,你的机会就会大打折扣。尤其对于数据分析师这样的职位,雇主在阅读简历时通常只会花费短短的几秒钟。

夏宇,十年互联网从业经验,有丰富的产品、运营实操经验,面试过200余人,现任某互联网B端产品业务线产品负责人

(可以叫我才哥公众号主理人)

数据分析学习,在于将别人的知识转化成自己的知识,食之化尽,举一反三。那么,今天小飞象夏宇老师,从6个方面和大家一起分享总结;

从以下几个方面来分享:

·好的简历也是敲门砖

·打动面试官需要哪几步?

·匹配的项目经历

·怎么写出好看的项目经历?

·个人评价要写吗?

·简历投递方式对比

为了更好的后面做好小飞象内部交流会,需要您帮忙做两件事情:第一,您想想这次为什么想参加这一期的交流会,以及希望在交流会中希望收获到什么?第二,在交流会结束后,请和我说一下您的收获和感受。(可以在公众号留言交流,小飞象内部交流会往期回顾

做一个对世界充满好奇的人!在分享之前,我们可以先思考几个问题:

★你遇到过的面试问题吗?

★你预期的优秀的简历是什么样子?

★没有项目经历怎么办

......

这次分享将为大家扩展思维认知,希望能对从事数字化转型、数据分析的小伙伴们有所启发、来探讨面试经验分享在分享的过程中,建议全程认真听,带着思考来听(去看),希望通过本次分享,来为大家了解中小企业数字化的一些问题和建议,为数据领域找工作的做一些参考,并给做数据分析的人员提供一些思路,有任何问题都可以随时交流哦!

正式分享

—▼—

好的简历也是敲门砖

什么是好的简历呢?

能够通过有限的文字描述在最大限度打动面试官的简历就是好简历

在思考什么是好的简历之前,可以先设想自己如果是面试官,拿到一个人的简历最希望看到的是什么内容?

最直接的逻辑就是:简历里的东西刚好和目标岗位的需求是高度匹配的,并且可量化、有数据佐证。

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举个最简单的例子

目标岗位是数据分析师,A的简历全是运营相关的经验且一点和数据分析相关的内容都没有,那这份简历基本就会被PASS

那上面的例子中如果简历的内容已经和数据分析关联系很高了,是否就能通过筛选呢?显然也并非如此,因为数据分析本身是一个非常宽泛的概念,当面对一个具体的岗位时,其要求的内容除了通用的数据分析知识外还会涉及到很多偏具体业务或者更具体的点。

我们再举个简单的例子

以下面这个数据分析师岗位为例拆解

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岗位职责大概就是该岗位日常工作中需要负责的工作内容,它其实是对求职者业务知识的诉求,往往是比较软性的要求;

岗位要求则是用人部门觉得你能更好的完成岗位职责所需要具备的一些偏技术的硬知识或者沟通协作等个人特质。

所以在简历中如果只是一些通用性的数据分析相关内容的直诉,而没有往目标岗位职责和要求上靠,除非有名校或者爆款(知名)项目的镀金,也只能泯然众人矣。

好的简历就是:你要A,我有A,且数据表明我很真的很A。

这样你才能打动面试官!

打动面试官需要哪几步?

教育背景,尤其是学校!!(学历是门槛)

匹配的项目经历!!(招来能直接干活最佳)

教育背景

名校光环很重要,尤其你是清北,基本上清北>>985/211>双非本>>大专

学校可能会是很多HR筛选简历的第一步!

求职阶段,学校基本属于无法通过手段去美化的!那么,都学了什么,学的怎么样,基础知识储备上哪些可以和目标岗位有所匹配就可以重点突出一些。

比如本科学的统计学,那么统计分析、数学建模等课程仅从字面上就会觉得对岗位有帮助的课程便可以重点写写;如果成绩名列前茅,位次 3/300(专业前10%) 也可以重点写写;拿过什么数据建模国奖或者国际金牌也可以重点写写等等。简单来说就是避重就轻,选择你优秀的一面展示出来!

匹配的项目经历

如果有全职工作经历,按照时间顺序倒序梳理过往工作经历,将工作内容总结关键模块、工作细节、可量化的效果等等,尤其注意和目标岗位的职责与要求能尽可能有关;

如果有实习经历,同样的方式梳理。

什么算匹配的项目经历?

匹配(通过JD关键字组织项目经历的撰写,重点展示相关经历)

匹配的项目经历很重要,尤其是社招岗位。

想要写好匹配的项目经历第一步就是拆解目标岗位的JD,一定记住作为求职者你要准备的简历肯定不能只有一份,而应该根据你目标岗位进行针对性的修改准备多份。

  • 业务经历匹配

    • 比如目标岗位是跨境电商,最好有过跨境电商或者至少从事过电商相关

    • 比如目标岗位是射击类游戏数据分析,最好有过射击类游戏或者至少是游戏行业数据分析相关经验

  • 技能要求匹配

    • 要求会SQL或者Python分析工具,至少这两块能熟练其一

  • 个人特质匹配

    • 善于沟通有强逻辑性,那么可以在个人评价中写上此类特质并用简短的过往经历佐证之


怎么写出好看的项目经历?

项目经历编写之STAR法则

简洁(总结) + 量化

STAR法则是面试者与工作相关信息搜集的工具,包含情境、任务、行动、结果四个方面,适用于面试官收集面试者的具体信息和能力,以更准确地预测未来工作表现。相对传统面试法,STAR法则更科学高效。

在STAR之前先几个字提炼工作内容,比如岗位职责中的第一条“ 负责游戏各节点的效果分析,包括留存及流失分析,玩法模式分析,系统使用情况分析等,并对安全、客服等专题进行分析,能依据数据表现提出合理建议,为后续调优提供依据 ”,可以简单写专项节点数据分析,然后STAR法则写具体内容

  • 情境

    • 简单来讲就是背景,做一件事的大背景是什么

    • 游戏测试阶段,测试核心用户对游戏玩法接受度

  • 任务

    • 在情境下我们需要做的事情

    • 做了留存和流失专项分析

  • 行动

    • 为了完成任务具体做的事项

    • 通过留存和流失模型,定位到玩家主要的流失点在xx和xx,再结合用户调研(留存玩家问卷、流失玩家回访),综合确定流失原因主要是yy,最后提出了zz的优化建议并获得项目组采纳

  • 结果

    • 采取的行动带来的效果,能量化最佳

    • 后续测试中用户留存提升xx,且原有流失点的用户流失下降明显

以上也要求我们在日常工作中要善于总结,养成一个好习惯“定期总结自己的工作”,一方面可以提高自己的业务能力,另一方面在未来求职也是有准备之战。

当然了,实际我们工作的内容不一定和目标岗位的职责与要求完全匹配,但是项目经历中对过往工作内容的表述还是需要按照以上结构进行梳理,面试官对我们的感受也会非常的好,至少逻辑性和总结能力都能得到体现。


个人评价要写吗?

可以写,但是要有理有据

个人评价多少有点主观,如果只是一句话介绍自己学习能力强,是不是非常难让人信服甚至有点张口就来。

所以,在写个人评价的时候也要学会讲故事,让人心服口服。

就拿 学习能力强 为例,可以这样的讲故事:

个人学习能力强,原先只是简单使用SQL和Excel进行数据处理和报表构建,为了引入一些算法模型来进行深度分析自学了Python,学中用、用中学,几个月后自己搭建了几套自动化算法模型自动生成需要的数据报表,极大提高了工作效率

个人评价中最简单就是针对岗位职责要求中偏个人特质的点选择比较匹配的进行介绍评价,一定要结合实际的案例来佐证你的个人特质。

简历投递方式对比

基本上简历投递可以走内推、官网、招聘App或者猎头等。

内推一般就是找目标岗位所属公司的工作人员进行内部推荐,内推中基本常见的方式:用人部门直推、非用人部门内推、内推码(现在互联网企业常用)、其他内推;

官网则是自己在目标岗位所属公司官网进行投递;

招聘App则是在App上发起岗位投递,一般会在App的IM功能中进行前序简单的沟通;

猎头帮忙,现在一般在招聘App上放开简历后就会有猎头联系,或者找亲朋的猎头资源来帮忙。

不管怎么样,简历都是第一步,了解自己、了解目标岗位诉求,然后针对性的优化自己的简历,投起来。

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总结

以上是本次分享的全部内容。简历是我们在进行求职工作的第一步,是整个求职过程的基础,正所谓“基础不牢地动山摇”,如果简历准备不充分是很难拿到后续面试邀约的,更别说最后找到一份令自己满意的工作了;即使HR接受了你的简历你拿到了后续的面试邀约,也很难保证在后续的环节会顺利进行。

(个人公众号)

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总之,一份简历,排版简洁大方、工作数据详实、逻辑结构清晰,又能跟目标岗位匹配上,这次分享仅提供分析的框架和思考的角度。我们最终的目的是要解决问题,就是发现问题,解决问题就是发现业务中的问题,然后并去解决。学贵在行,需要我们在以后的学习工作中不断地积累经验掌握工具,学以致用。能站在多方角度,发现问题,分析问题,解决问题,总结问题。

后期小飞象会继续为邀请各业的精英分享数据领域的内容。祝愿大家都能在自己所在的领域内,用数据思维,成就更好的自己,在可预见的未来,遇到更好的自己。谢谢大家!

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分享一些关于数据分析相关面试的资料,可以进星球领取

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······

敬请期待下一期

本次分享到此结束,再次感谢大家的收听,我们下期再会!

(本文由木兮整理,可能与演讲时略有遗漏,但整体思路精华都在)

图片来源于网络

若好的建议和想法,欢迎在下方留言

我们将尽其所能打造数据分析交流的理想之地

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