学生求职初期遇到的困难：
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简历内容偏技术与方法论，缺少业务场景与决策支持视角
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项目描述更多停留在用了什么模型 / 方法，而不是解决了什么业务问题
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对企业（尤其是保险、金融类公司）的业务逻辑理解不够外显
所以即使技术背景过关，也很难顺利进入面试阶段。
我们为他提供的关键帮助：
1️⃣ 简历重构
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将统计模型和分析方法转写为业务问题 + 分析思路 + 可落地结论
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强化数据分析对业务决策、流程优化和风险控制的支持价值
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调整关键词与结构，更贴近企业对 Data Analyst 的筛选逻辑
2️⃣ 岗位理解与行业对齐
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Data Analyst 在保险公司中的典型职责
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数据如何支持定价、客户分析、运营与风险管理
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面试中如何把统计背景自然转化为业务分析优势
避免给面试官留下统计很好，但不懂业务的印象。
3️⃣ 面试辅导与表达训练
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如何用清晰结构讲清一个分析项目
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如何回答你的分析给业务带来了什么影响类型的延伸问题
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BQ面试中对沟通能力和稳定作答的呈现
