对于数据分析的技术面，到底可能问什么，怎么准备这件事，我只能说，面什么根本猜不到，但是要怎么准备的思路倒是非常清晰。

SQL

这个必须准备。不是因为SQL对于数据分析师而言有多么重要，而是因为SQL一定是最容易出题的。就算你的工作中是Excel用得比SQL多，Python用得比SQL多，Saas用得比SQL多，但面试的时候还是很容易问SQL。

你试想一下，如何在面试的时候问出来一个人Excel水平的高低呢？口述Vlookup公式么？没有一个场景或者数据，口述公式好像并不容易吧。再说了，就算有公式，解题方法有一万种呢，面试官你来判对错有那么容易么？给不同的解法定高低分么？写公式的得分高于用透视表的？这好像并不合理吧。同理，Python或者Saas、R之类的软件也比较难作为面试的题目，就是很单纯的因为不好出题且不好评价。

SQL就不一样了，相对来说比较标准化，不管你是用Mysql还是sql server，SQL本身的语法都是高度类似的。且绝大多数问题的解法都是有限的，不存在像Excel和Python那样的同一个问题有N中解法的情况。所以作为面试题/笔试题来说，SQL就是一个很容易很容易考到的地方。

至于刷SQL题嘛，牛客网自己去看就好了，反正题目还是足够多的。

其他技术工具

既然已经把SQL挑出来了，除了SQL以外的工具就统称为其他了。

不过对应届生来说，面试官通常不会特别在意其他工具的掌握情况，毕竟入职了都是要从头学起的。对于有特定工具要求的岗位来说可能会有倾向，你要是会要用的这个工具自然就是很大的加分嘛，所以多少会问一些关于这个特定工具的知识。

对于其他工具技能的准备，除非是岗位有明确的工具要求的，其他并不建议花太多心思去准备，因为被问到的概率真的不大。

但是特别敲一下计算机背景的同学，如果你和其他专业背景的同学面得都是同一个数据分析的岗位，你的技术面的面试题对于软件工具这方面是会难于其他背景的同学的。所以一定要准备扎实充分一点，简单来说就是专业学的东西一定要很熟悉才行。

基础的统计学知识

看清楚，这里是说基础的统计学知识。所以不要在问什么我面的是偏业务岗或者我是计算机背景的要不要准备之类的问题了。这里说的基础就是真的基础得不能再基础的统计学知识了，也就是集中趋势、离散趋势、抽样、极差、方差、抽样、假设检验之类的概念。

虽然这些高中数学都学过的知识，我相信不少人已经忘得差不多了，既然要去面试相关岗位，就抓紧时间捡起来。不需要花太多的时间，我相信以大家的实力，稍微花一两个小时随便找几篇知乎文章啥的都想起来了。

这里特别要点名一下统计学专业的同学，这类概念一定一定一定要非常熟悉。这无关乎这个知识重要不重要，工作中能不能用到，这主要是因为一旦你答不上来你大学专业课的内容，面试官就会先入为主的对你产生否定。