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up主：Stone_ls
原视频链接：【简历投出去总是石沉大海？Stone教你如何写出一份合格的数据分析师简历-哔哩哔哩】

1 选择简历模版

控制在一页纸内
推荐白底黑字的模版
条理清晰、逻辑清楚、一目了然

2 模块排版

2.1 放哪些模块？

（1）教育背景

学校
每段教育经历起始时间
专业，及相关课程（数学、编程、统计学等）

（2）核心技能

建议把掌握与数据分析相关的技能先分类，再按照每个类别去写
- eg 分析工具（处理数据和产生分析结果）：python、R、SQL、Tableau……
- eg 模型、算法：回归、分类、决策树……
- eg 语言：GRE、雅思、托福、英语四六级
- eg 常见商业分析方法：漏斗分析、对比分析、拆解分析

（3）实习/工作经历

注明公司、起始时间、职位
罗列关键点方式描述内容，避免大段落写小作文
推荐句子组合
- eg 使用xx方法 + 得出了xx结论 + 帮助团队达到了xx目标/实现了xx价值
- eg 基于xx方法 + 在xx的分析框架下 + 验证了xx猜想
- eg 通过xx手段，制定了xx策略，明确了xx方向，协同团队达到那个方向
- eg 担任xx角色 + 协同xx部门 + 最终达成 xx项目
- eg 选择了xx、xx模型 + 通过比较xx + 最终选出xx模型 + 实现xx效果
推荐词汇
- 多使用能够体现个人价值的词汇：eg 制定、建立、提出、负责、明确、验证、产出、成果达到、（显著）提升了/降低了
- 减少使用：eg 分析了、做了、参与了、了解了、知道了
推荐量化方法
- 业务侧：从KPI和数据指标入手
- eg 分析结论，间接帮助公司提升了多少客户转化率，增加了多少用户量，提升了多少用户留存
- eg 制定的某策略，帮助公司提升了多少成交额，成交量
- 多使用：吸引xx用户，转化xx用户（转化率），提升xx留存，提升 xx ROI，节约xx开支，降低xx时间
- 模型侧
- eg 处理了xx量级的数据集，有多少条数据构成，搭建了xx模型，模型预测结果如何，精度如何
- 多使用：数据集xx（多大），超过xx条数据，筛选出xx变量，预测结果多少，F1分多少，AUC多少，降低了xx错误率

（4）项目经历

要点同（3）实习/工作经历
可以通过Kaggle项目增加项目经历
建议选择“接地气”的项目，在实际生活/公司背景可以运用的项目，eg 保费预测、用户留存
根据目标行业选择
话术：练手项目，但有实际意义的，生活中会遇到，碰到此类问题时候知道如何处理，且了解其中涉及的概念

2.2 如何排版？

（1）凤头

把教育经历放在一开始亮眼的地方

（2）猪肚

把项目经历和实习经历作为简历的主体，并突出亮点

（3）豹尾

核心技能收尾，突出掌握数据分析哪些技能，也可以放在“猪肚”，教育经历之后

3 不同岗位不同简历？

找到岗位描述的关键词，与简历匹配，微调整

4 脑图

PS. 红色字体是我印象深刻/启发/重难点的知识点

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