如何写好数据分析师的简历？

一、文章背景

最近找我咨询的人不少，然后我发现大家居然真的对【简历关】非常困惑，尤其是转岗的同学。

我可以理解，但是我有时候很难表达到位。因为我从实习到现在做的全是数据分析的活，积累了很多感触，但是很多转行的同学一个是有之前的工作影响在，一个是刚毕业的同学还没能领悟其中的要点，这些都正常。

我在这里尽可能的把东西剖析开讲清楚，顺便把之前一些回答整合到这里。也希望你们能认真看完，如果我有讲不对的地方随时指正和提问。

该文章适合【应届生】【转岗人士】【1~3年的初级数据分析师】

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二、数据分析简历的特点

每个岗位基本都有自己的特殊要求，对应聘者来说，不管是应聘运营、产品还是数分，我建议各准备一份简历。

不同简历表达的特点不同，不过都基于：岗位要求和岗位特点这两点来阐述。

对数据分析师来说，最重要的特点是：使用了XX方法，得出了XX结论，带动项目达成XX。简历里大部分表诉都建议以该格式简洁表达。

岗位要求

数据分析师的岗位要求基本在招聘JD上就可以找到，他们一般包括：

编辑切换为居中

1、熟练使用SQL和python：

这说明你需要在简历上表达出这两个点。注意，单纯的说自己会什么pandas和numpy是没有任何意义的。有些同学会迷惑，比如sql如何表达出自己熟练，python还可以写两个库来凑字数。但这两种想法都是错误的。对招聘者来说，他希望sql熟练会在面试当场考核你，python熟练就看你是否用软件解决了实际问题，至于你用了什么库，学到了什么阶段，招聘者不关心，因为会了就能解决问题，说会了但没解决问题，和不会没有区别。

在简历上写技能那一栏简单的写上SQL、Python即可。

2、良好的商业理解和数据敏感度

这句话我之前在别的回答里说过，内涵我就不在这里多做解释了，大家看了再跳转回来。

数据分析的重点是什么? - 知乎 (zhihu.com)

所以这句话我们通常在简历里如何表达呢？其实他对标的就是：你在工作中是否充分利用了数据分析能力解决了某个问题。

例如在我的简历里就有一个经历：参加S级项目【老车盘活】，利用供需模型和规划求解输出车辆配置策略，盘活车辆XX（占比XX），盈利XX

我个人认为这就属于你对商业和数据的理解，招聘者通过这句话已经get到了你的点，在面试过程中他会逐渐深入问你，例如供需模型如何做的，考虑了什么特征，规划求解怎么做的，逻辑是什么，策略怎么出的，出了如何推动的，等等。这些都放在面试中考量，简历有一句话就够了。

记住，大部分工作经历一行字和一句话基本能说明白，一定要压缩在一句话以内。

突出什么，再重申一遍：突出模型，分析思路和结论。项目如果重要可以说一下重要性，比如流水多少，评级多少，不要试图介绍项目背景，没人看项目背景（主要是也不理解啊）

3、良好的沟通协作能力等等

有的人真的试图再个人评价这种栏目中写自己有良好的沟通能力。

别，别有【个人评价】这个东西

你自己都知道虚，hr也不是傻的，大部分的招聘不是入党申请出，不需要写这些虚头八脑的东西。

不管你如何评价你自己，都没有一个学历，奖项和工作项目来的实在。

那么会有人疑惑，良好的沟通能力怎么体现？

对应届生来说，我建议如果你在学校做过学生会，参加过里面的一些项目，可以写，同样是一句话，而能突出协调能力的重点是：你和多少部门合作，或者多重要的部门合作。

我的简历里也会提一句：在全能车风控项目中，通过分析确定风控特征，主动提出产品、运营和算法的优化需求，成功做到了XX，避免了XX损失。

这是我联动最多部门的项目，同样的，也是通过某件事来表达出你有某个能力。

能力这种东西绝对不是说说就有了的。

但有些同学觉得这句话是空话，不打算写，这也是误区。因为对于数据分析师来讲，这个能力也确实很重要，没有良好的沟通能力在工作中会很吃亏，会很影响工作，这些都是各位入行的同学有目共睹的。你们组里表现好的同学一定是积极的，业务方都喜欢他，这就是个人能力了。

所以一方面要在工作中积极培养协作能力，而且要把它落实到项目上，这样你才好写。

如果说大部分人招聘要求就没看过，在咨询里和我说对数据分析师要表达的简历不了解，我个人的建议是：如果你没看，你先多看一下；如果你看了没理解，我反而是觉得该岗位或许不太适合你，

至少你有自己的见解，来和我讨论，这样我从招聘方的角度看，这个同学还是很积极的。

单纯的告诉你答案，我觉得对你的职业生涯不一定是好事，因为不可能永远有人能告诉你答案。

岗位特点

对数据分析师来说，岗位特点就是：通过数据分析来解决问题。

有别于运营和产品，个人认为，对运营来说就是：通过输出策略来做到某活动和某成就，或者能证明你能承担大型活动。

对策略分析师来说就是：通过对什么的发现，来输出有价值的策略

对产品来说就是：通过对业务和数据进行分析，来输出有利于产品改造的方案。

你会发现，每个岗位其实都离不开【分析】两个字，也就是说，单纯的做业务分析输出，是每一个岗位的共性，而不是数据分析岗位的共性，这点在简历上很容易看出来个人的理解。

也就是说，一个项目里，大家都有不同的职责，大家都在说一个项目，你能很清楚的把你的核心竞争力摘出来，那就说明你理解到位了。至于说成别人的或者没说全，这些看的出来。

对于数分来说，一个项目开启，他们最需要贡献的东西包括：

（1）该项目如何启动，目标是哪些用户，有什么特征，项目启动是否有数据支撑 （2）该项目预估规划中的核心指标和ROI估算 （3）数据监测和可视化方案 （4）数据复盘分析和优化方案

这些是数分的职能，这里一定要重申一遍：不要抢活！不要抢活！不要抢活！

什么叫抢活，就是你输出该指标和该指标存在问题，即使大家都知道要怎么改，也是运营和产品去说怎么改，你只要保证这个分析结论是关键的，策略你可以多写几个，但是整改方案都要交给下一个环节去说。

所以你在简历里，绝不应该出现：对某功能实现优化，从而提高了XX，这些是运营和产品写的东西。

拿别人的思路不是不可以，只要你已经学到了，但是不能拿别人的活去包装你。不然应聘者会疑惑，你到底是各数分还是运营？

三、简历通用优化要点

这里本不想赘述，但是我看到很多同学在简历排版和表述上有非常不专业的问题。

当然，一开始我也是有的，通过咨询前辈等方式慢慢优化过来（以前有个前辈很认真的帮我改简历，学一次就上道了）

总的来说，简历的要求就是：语言精炼，重点突出，格式规范

还有一点很重要：要有多改，多看，再投的习惯，不要写一个自以为很好的简历就投了，给朋友，前辈去看，去提意见。我个人认为，一份简历改七八次左右是正常的。

语言精炼

在你已经了解上述数分的岗位职责的前提下，同样一句话，你依然需要打磨很多遍。

在工作经历和项目经历中，很多同学把想说的都说上去，恨不得按着hr的头给他讲一遍项目价值

没有必要！！！

换位思考的能力很重要！

对于招聘者来说，他要看你过去的工作是否和当前岗位切合，如果要你过来，你过去做的所有的一切都要从新开始，为什么还要费时间了解过去的故事？

所以你要做的就是抽象出来，对于一个项目，背景、重要性、你的功劳、项目的结果浓缩在一句话里，用两字词和四字词概括。不要新造词，用通用的模型和表述来说。

删掉多余的名词和动词，就想象自己在写严谨的论文。

写完后找一些人帮忙看看，重复的改很多遍再投递。

重点突出

怎么突出重点？就是把招聘者想看的内容放在前面。

一个是按照刚才的特点，把专业的词写在一句话的开头和中端，对于招聘者来说，我看了三行字才看到重点，才知道你做到了什么成果，是很败观感的事情。

我会认为：既然你做到了这个成果，为什么放到最后说？你的语言提炼能力是不是不太行？

从整个简历的排版来说也是如此，最重要的工作经历和实习经历，有价值的奖项变成经历放前面，比如数学建模，kaggle比赛，同样属于项目经历。

技能和教育经历都是提一嘴的事情，有必要的话技能放在倒数第二模块，教育放在最前面的个人简介里，硕士一般单写一个模块放在最前面，其它奖项基本都放最后面。

学历里一定突出学校985和211，专业，课程和绩点几乎没必要，除非绩点非常优秀，可以写排名，如果不突出就不要写。

格式规范

我居然发现有人的简历字体不一，此乃兵家大忌。

之前有领导从咨询公司出身的，对公开的报告审核都非常严格。

严格到标点符号。

这对你是有好处的，折磨一遍，以后你都烙下这种病根。

说难也不难，几个要点：

（1）字体微软雅黑，字体大小保持一致（个人简介写在名字下面字体小一号居中），排头比如岗位下面的主要职责单独加粗

（2）排版左对齐，行间距1.5，分割线宽度1，分割线和上下两行字的行间距一致

（3）排头所有表述按分隔符对齐，保持一致，比如公司-岗位-职级-工作时长

大部分非艺术类的岗位重点都是里面的字，不是花里胡哨的模块，并且无必要不需要照片（除非特别的岗位，至少数分不需要，不是看脸工作的岗位）

四、数据分析师应该给招聘者看到什么

对于招聘者来说，前面说过了，一定是看：你的工作是否和目前的岗位匹配

而不是：你的经历是否牛逼和丰满

还是那句话：换位思考很重要

对于大部分应届生和转岗人士来说，需要突出你的熟练和你的聪明；对于初级分析师像高级分析师过度，需要突出你的专业和软实力，这四点我都分开讲。

一定要有一个观点，就是大部分的招聘者不是傻子（当然只是大部分），转岗同学和应届生非常希望直接赶上数据分析师的水平，但是对于这个岗位而言，缺少工作经验本身就是无法弥补的硬伤。

如果我确实需要一个初级数据分析师（高级数据分析师一定是从初级去找，或者由相近的商业分析转过来），那么我考量的就是你进来能不能承担工作。

所以我需要看到的是：你是否有使用过SQL，python，tableau等软件，至少你在技能里写了，并且经得住问

第二个我要看的是：你之前的工作和经历有没有和数分相近的部分。

第三点我希望看到的是：你解决了超出你岗位预期和能力的问题，因为分析思路是相同的，这样我就很有兴趣听你的经历。

第四点我希望看到的是：你对数据分析岗位已经有自己的理解，这些理解不需要工作经验网上都有。这些理解体现在你的简历表述中，这样回到我们的前面几点。

很多简历我给出的一个结论是：我不认为你懂我们岗位在做什么。而通常情况下，懂我们在做什么并不是一个很难得事情，如果你都没去找，没去问，那……

如果我要找一个相对高级的数据分析师，我一定看的是他是否承担了一些专业性的职能。

这些职能包括但不限于：指标体系、用户画像、ABtest、机器学习、统计模型、ROI分析、项目核心参与者、供需模型、社交分析、推荐模型、预算规划等（我暂时就想到那么多）

所以很多晋升的同学就迷惑，我的工作确实是取数和做报表，上面的事情我都没做过，怎么办？

有一点我要说的是就是，不管在哪家公司，上述的问题都是潜在亟待解决的问题，问题一定存在，就算没有项目你也可以思考。

如果实在无法争取到这些项目和机会，那或许只有等你争取到了才会更上一层楼。数分的能力抽象出来，变成专业的知识，并且在岗位的职能框架内，这就是晋升的关键。

一直做取数的工作，通常无法按年限晋升到相应的岗位。

五、如何优化你的经历

最好的方法当然是瞄准晋升的要求来不断做项目，承担职责，在这里我告诉大家企业通常考虑数据分析师的几个阶段：

初级-0~1年：能够承担基本的工作职责，包括取数，搭建数仓和做报表（其实就是数据运营） 高级-1~3年：能够在简单指点下独立完成分析和参与项目 资深-3~5年：能够在没有指点下独立跟进分析和项目，能够负责某一模块的业务 专家-5~10年：有管理经验，能够独立在某业务线完成工作，对某一领域有深入的经历（比如用户、供需、预测）

根据以上要求来突出你的简历和经历，比如你是1~3年的分析师，你要换工作，简单的写过去的经历是不够的，在简历里应该突出几个关键词比如：独立，负责，而不是协助。

写这两个词的后果就是面试中可能会重点盘问，如果简历和面试表现有差距，emmm……

这就是简历的细节了，所以你从初级到高级，虽然事是差不多的，但是简历就会变一个样。

简历就是一个画像，你要在画像里表现你能独立承担某个模块的工作，并且在这个工作中运用了数据分析来达到某个成果，并且你职能界限说的很清晰。

你看，简历不就出来了吗？

有实在的成绩，也要说出重点，说出要点，本来一句话就是：XX背景下，通过XX，完成XX，一共就那么几个字，每个字都有每个字的作用，这就是我前面说的语言精炼，也是我介绍那么多数据分析工作和背景的原因。