職涯｜商業/數據分析師面試案例

前言

最近我們因部門擴編而積極尋找一名新的Business Analyst，開缺不到三天就收了超過一百封的履歷，最後有三個人進最後一關，由我和部門主管進行，總共兩個小時，一小時讓面試者準備business case，第二個小時跟我們呈現企業案例的分析結果和提問。我和主管討論之後，這三個人應該都不會錄取，會再進行第二輪的面試，但想趁著這次機會分享一些我自己在面試中看到的東西和想法，也希望這些想法可以幫到未來想走上這條路的人。
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釐清企業問題

在面對資料之前，應該要先想清楚想要回答甚麼問題、呈現的對象是誰。在商業案例中，我們要求面試者對我們扮演的global management報告2020年公司營收狀況，如果是你的話，你會想呈現甚麼？為了呈現這些東西，你會需要甚麼資料？
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過程中，因為我們給了2018-2020的各地區每月營收，有人直接把三年營收加起來比較，沒有搞清楚我們題目要求的是2020年；有人因為對資料缺失，只專注在歐盟區的國家，忽略了報告對象是全球的管理層，想看的是整體的營運狀況。有些人只提出了數字，但是沒有比較基準（例如去年同期表現），造成聽眾不清楚這樣的數字所代表的意義。
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資料品質驗證及整合

⁡案例中，公司從2018開始導入SAP系統，每個國家的分公司在不同的時間陸續將系統轉移，一直到2020年才完成所有國家的新系統上線，因此我們給了兩個檔案：一個是舊系統資料，有完整2018-2020年資料，包含公司別、日期、客戶、每月營收；另一個是新系統，資料因為各區導入時間不一樣而有資料不全的問題，只有在2020Q4才有齊全的營收資料，另外新系統有產品別，以及將營收分類成新客戶加入、現有客戶成長、客戶部分業務流失、客戶全部業務流失。
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進行分析前，應該檢查資料是否有缺失，日期格式、幣別是否一致、數字是否合理（例如營收是負的可以嗎？）。進階一點的，我們期待他們可以驗證兩個資料檔的營收數字是否對得上，是否能將不同的data source整合，而不是一頭栽進分析階段，造成分析品質低落。無法處理的資料限制，例如剛剛提到新資料雖然可以看出產品別，但是各地區有資料的時間點不一，這樣還有可比性嗎？沒有的話該怎麼辦？有面試者提出某產品2020年在荷蘭的營收最高，但卻忽略了英國只有Q2以後才有資料，而亞州區只有Q4才有資料，更提出了英國在2020年成長率是185%而沒有懷疑這樣的成長率是否合理。
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敘事脈絡及提出觀點

⁡除了整體營收之外，應比較去年同期或是季別才能評估公司是成長還是衰退，如果營收成長，是來自新客戶還是現有客戶，哪個類別的客戶或產品更有成長潛力，客戶、地區、產品營收占比對於全營收是否有潛在風險、如果持續成長庫存夠不夠。從營收開始要怎麼決定故事線的走向，呈現的時候要利用哪些圖表來支持自己的假設或論點？每一張圖應該都伴隨了你想傳達的事實或觀點，但有些面試者作了圖，卻沒有結論，又或者是主題跳躍，很難跟上。
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我們也不只是想聽面試者報告數字，而是能夠提出有趣的洞察和看法，但有時候因為資料的限制，必須作出假設的時候，也應該備註以免誤導或是做出錯誤的結論。當然分析師很有可能做出不正確的結論，畢竟我們只能從資料找線索，而資料有可能是錯的或者是可以被操作的，和管理層報告的時候，與其想要做到最完美正確的結論，不如當對方是驗證的對象，因為他們比我們更懂實際狀況。
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軟實力很難量化卻很重要

⁡整體而言，很多面試者會特別強調自己對於資料分析和視覺化工具的使用經驗，像是SQL、Power BI等，但是我們想找的不是只會拉資料、作圖表、在報表上加炫炮功能，或是一昧接受外需求而沒有自己的想法。以前念商總覺得沒有硬技能心裡總是不踏實，但漸漸發現軟實力雖然難以量化卻非常重要。就像之前 Alyssa 社會學半路出家資料科學 分享的，不是只有技術好就能作分析師。
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這份工作有多數時間都是在與人互動，和業務單位討論需求、和技術團隊討論資料來源和架構、和使用者進行教育訓練或說服、和管理階層提出想法和建議，同時對資料要有敏感度，也要能夠從商業的角度切入，最後能形成一個故事，我覺得這些事情才是身為BA最有挑戰性但也最有趣的地方。

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