快手电商数据分析实习面经（一面+二面，最终去向）

一面（7.4）

1. 自我介绍

2. 介绍一个数据分析的项目

3. 你是什么时候做的这个项目

4. 分析一下交易总额下降的原因

5. 说一下抖音和快手的不同

6. 写一个SQL

   # 1.每日活跃用户
   select  dt,
           count(*) activate_number
   from active_user_di
   where dt between '2022-11-01' and '2022-11-30'
   group by dt
   
   # 1.次日留存率
   select  yesterday,
           count(today)/count(yesterday) liucunlv
   from (
       select  user_id,
               a.dt yesterday,
               b.dt today
       from active_user_di a left join active_user_di b 
           on a.user_id = b.user_id 
           and datediff(a.dt,b.dt) = -1
   )t
   where yesterday between '2022-11-01' and '2022-11-30'
   group by yesterday
   
   # 2.时长最长的10个用户
   select  user_id,
           dt
   from (
       select  user_id,
               dt,
               row_number() over(partition by dt order by duration desc) r
       from active_user_di
   )t
   where t.r <= 10
   group by dt
   

7. 你能实习多久，多久到岗，拿了哪些offer，还在应聘哪些公司

8. 反问（工作要做什么，我欠缺的业务能力该如何补足）

一面完第二天就通知二面了，当时已经有滴滴的offer了，所以催得比较急

二面（7.7）

1. 自我介绍
2. 你觉得我们部门数据分析工作主要做什么
3. 平时用快手嘛，买东西嘛
4. 对于没有买过东西的用户，如何分层（我答的是用有监督的机器学习算法）
5. 问道在算法时，如何利用手动分层（我想用按照购买商品的时间）
6. 手动分层用哪些指标（RFM）
7. 用户增长的有哪些核心策略
8. 对于发放优惠券这种核心策略，如何评价其好坏（ab试验）
9. 对于是否发放优惠券，如何做ab试验
10. 如何量化发放优惠券前后的ry
11. 反问（工作内容，我应该补充的知识）

总结

oc是在7.11号拿到的，总体流程来说还是很快的。不过这里还闹了个乌龙，二面完之后得知之前和我对接得hr离职了，于是只能和新来的hr了解二面结果，说我没通过（其实是看错成以前投递的岗位了，之前投递过两次快手，但是都挂了，而我以为是这次二面没通过），于是赶紧和作业帮签了7.13入职，后来内推我的学姐告诉我主管二面还没给面评，是搞混了。也很极限在7.11号得知二面通过了，最终选择了去快手，也是大家的选择哈哈。