数据分析师必须使用各种技能和工具为他们的企业提供准确的(通常是大量的)数据集分析。这是一份要求很高的工作，但也是一份薪酬很高的工作。

考虑到这些压力和回报，你应该如何定制一份数据分析师的简历，让自己在招聘人员和招聘经理面前真正脱颖而出？让我们看看“理想的”数据分析师简历模板。

首先，最重要的是：理想的数据分析师简历展示了你知道如何解释数据，从而为企业带来有意义的结果。除此之外，它还应该详细介绍你在执行数据分析程序、维护和改进数据库以及确定数据可能最适合使用的领域方面的技能。

数据分析师简历模板

想知道数据分析师的简历应该是什么样的吗？看看这个例子!

突出关键统计数据

数据管理公司Ataccama售前副总裁Tom Bolek表示:“优秀数据分析师的一个特点是能够最终降低业务风险，并使用数据集提高客户满意度。“展示出概括了实现这些目标的努力的关键统计数据。”

任何一份简历都应该条理清晰，易于阅读，并能一眼看到关键的亮点。Bolek补充说:“拥有一份精美的简历，很容易就能表明这类职位所需的关键组织技能。”“大多数平台提供商提供的解决方案都包含易于使用的功能，以便更好地理解任何给定的数据集。”

数据分析师需要成为批判性思考者，具有识别模式和数据“大故事”的能力。在制作简历时，关键是要展示你的分析如何转化为公司的业绩，虽然需要保护前雇主的专有数据，你不能写的太细节，但你可以使用其他指标来表示(例如，以百分比表示部门增长)。

列出数据库、风险管理技能

Bolek表示，逻辑和分析、数据挖掘、数据库管理和风险管理是候选人需要具备的关键技能，因为它们展示了数据分析师批判性思考的能力。如果你有，你还应该提到你在系统管理、数据仓库、回归分析和商业智能(BI)方面的经验——这些在许多公司都是至关重要的技能。

“数据可视化是另一个关键部分，也是数据科学行业不断增长的一部分，” Bolek补充说。“任何与数据可视化相关的技能，以及这些工作如何对项目产生积极影响，都应该列在过去工作的关键职业成就中。”

注意数据分析师职责的转移

Kyle Kirwan，现在是数据观察平台Bigeye的首席执行官和联合创始人，他的职业生涯始于数据分析师。他认为，随着数据越来越多地嵌入到现代企业运作的方方面面，分析师的角色正在发生变化——理想的技能组合也是如此。

他解释说，数据分析师的技能可以分为几个核心类别。随着企业处理数据方式的发展，每一类产品的重要性都在发生变化。在Kirwan看来，数据分析师的简历应该包括以下几项关键技能：

• 具备查询数据、转换数据等工程技能。另外，写上你有经验的平台和编程语言，如SQL、R、Python或数据工程框架。
• 分析技能(包括统计方法和可视化技术)，显示你了解A/B测试要点，何时使用不同的统计数据(比如平均值与中值)，以及在不同的场景中哪种类型的可视化效果最好。
• 业务知识(如进入市场战略和kpi)。你要证明你理解业务如何运作，什么对决策有影响，什么不重要，以及在分析领域常见的术语和指标。
• 利益相关者管理，包括受众类型和预期问题。企业正在寻找数据分析师，他们要了解谁在使用他们的见解，需要做出哪些决定，要做出好的决定需要了解什么，以及如何预测后续问题。

分析师不再只是简单地提取数据，起草一份一次性报告，然后在会议上提交给高管，下个月再重复，” Kirwan说。

展示你的能力和领导力

任何招聘人员或招聘经理都想知道你能承担多大的挑战，你能带来多大的影响，以及你的经验是否能与他们公司要解决的挑战相匹配。

“你的职业生涯应该突出你帮助公司度过的挑战，你为达到目标所做的工作，以及量化的结果是什么——尽可能多地与人分享，”Kirwan说。这包括列出诸如优化年度营销预算之类的内容，或许可以通过开发新的KPI来暴露渠道组合的低效，从而提高漏斗步骤的转化率。

由于如今的数据分析师被期望拥有更广泛的技术、分析和业务知识，候选人还应该突出在这些领域的具体经验和角色。

“例如，我在Uber的时候，我的一个业务核心角色，就是分析我们的注册漏斗——在注册过程的哪个点，用户通常会离开？”Kirwan表示。“我还向运营团队提供了哪些司机评分很低的数据。大部分工作仍然是报告，但重要的是要弄清楚如何呈现数据，而不仅仅是提取数据，然后如何将其转化为图表或视觉效果，以便整个团队都能使用这些信息。”

关注绩效指标

候选人应该包括1-2个显著的例子，帮助招聘经理评估他们的责任水平和经验，以及他们如何为业务做出贡献。“虽然数据分析师通常不能说他们要为销售增加四倍的结果负责，但数据分析师的目标是帮助企业做出更好的决策，从而产生更好的结果，”Kirwan说。“所以，强调这类荣誉的最佳方式是描述组织的目标，以及这个目标带来了多少商业价值。”

例如，这可能包括他们发现的能够帮助企业实现目标或改善结果的见解。他提议：“也许你发明了一种可预测的KPI，企业使用它来删除欺诈性帐户，而这种贡献导致在日历年内删除了227,000个欺诈性帐户。”

在这个例子中，数据分析师可以强调：

• 他们如何创建一个可预测的KPI
• 在这项工作中使用的技术技能
• 谁使用KPI以及为了什么（即，业务团队在一年内使用它删除了227,000个帐户）
• 业务影响（尽可能提供具体数字）

“像这样的亮点可以帮助招聘经理了解你具体做了什么，以及它是如何为企业创造价值的，”Kirwan说。

作者：Nathan Eddy