Data Mining

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：从数据分析师成长为资深分析师、数据架构师或数据科学家，专注于更复杂的数据建模和算法应用
• 横向拓展：转向业务智能（BI）专家、数据产品经理或IT项目管理，更侧重于数据产品的规划和推动落地
• 技术管理：在积累深厚技术能力和业务理解后，可向技术团队负责人或数据部门经理方向发展
• 通过编写和优化SQL，从大规模数据集中提取和处理信息，建立数据模型
• 利用Power BI等工具将数据转化为直观的仪表板和报告，向业务部门展示洞察
• 将复杂的业务问题转化为可分析的数据指标，并推动基于数据的决策流程
• 参与数据平台自动化和现代化项目，探索AI等新技术在数据分析中的应用
• 扎实的SQL编写和性能调优能力，这是数据提取和处理的核心
• 熟练使用Power BI进行数据建模、DAX计算和可视化报告制作
• 良好的数据建模和数据库设计知识，能构建可扩展的数据结构
• 具备一定的Python编程基础，用于更灵活的数据处理和分析

申请策略

• 在申请前，可以研究联想的主要业务线（如PC、智能设备、解决方案服务等），思考数据分析在这些业务中的潜在应用场景，面试时可以展现你对业务的思考
• 关注联想在数字化转型和智能办公方面的公开信息，以便在面试中交流对行业趋势的看法
• 突出在SQL查询优化、复杂数据建模方面的具体项目案例和成果
• 详细描述使用Power BI构建端到端分析解决方案的经验，包括数据建模、DAX应用和报告设计
• 强调通过数据分析推动业务决策或效率提升的实际事例，用数据量化成果
• 如果具备Python处理数据的经验或云平台（Azure/AWS）使用经验，务必在技能清单中清晰列出
• 深入学习DAX高级用法和Power BI的数据建模最佳实践，提升报告性能和洞察深度
• 补充数据仓库（如维度建模）和云数据平台（如Azure Data Factory/Synapse）的相关知识，以匹配JD中的优先要求

面试指南

• 对于技术问题（如SQL优化），采用“问题描述-解决方法-结果效果”的结构，强调你的技术思路和量化结果
• 对于业务理解类问题，使用“理解目标-分析拆解-方案设计-验证反馈”的框架，体现你的结构化思维和沟通能力
• 对于项目经验问题，运用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的技术贡献和解决实际问题的能力
• 请描述一个你使用SQL优化复杂查询性能的案例
• 如何设计一个Power BI仪表板来监控某个关键业务指标？你会考虑哪些要素？
• 如果业务方提出一个模糊的数据分析需求，你会如何将其转化为具体的数据分析任务？
• 请分享一个你参与的数据项目，说明你在其中的角色、遇到的技术挑战以及最终结果
• 你对数据仓库和维度建模有什么理解？