实习部门：商业产品 实习时间：2021/11 - 2022/02 一面：2021/10/22 自我介绍 SQL各种join的区别 比如抖音上有一个广告的收益下降了，从哪些角度分析下降原因？ 你的优点和缺点 二面：2021/10/27 自我介绍 问简历上的工作内容或者项目 熟悉哪些平台？使用XX发现哪些不满意的地方？假设你想看的数据应有尽有，如何分析用户流失是否是推送过于频繁导致的呢？ 三面：202

字节面试 ●   一面：50min ●  1、优缺点 ●  2、近三年想做的工作，目标 ●  3、用过python哪些库 ●  4、是否用过可视化工具，tableau ●  5、如果设备出现问题了，应该怎么分析 ●  6、介绍下时间序列分析 ●  7、选择北京的原因 ●  8、能承受多大的压力 ●  9、数据分析师要具备的能力 ●  10、数据分析和数据建模的区别 ●   二面:45min ● 

面试之前把牛客和小红书的面经的过了一遍 以为也会问我常用什么app然后对这个app做一些分析 没想到上来第一道是概统题，应该用贝叶斯定理就能解，但因为概统没有系统学扎实，算了很久算不出来，比较尴尬。 接下来根据简历询问了一些产品思维和商业化思维 比如京东为什么要做plus会员？对产品有什么价值？怎么通过数据做验证 最后问了一道指标构建相关的题 期间面试官多次觉得我没理解他的题意，疯狂打断我的回答，

一面： 面试体验满分，字节面试官会引导你回答问题 虽然是数据分析师面试，但全程都是在聊业务，没有手撕sql，sad 业务主要分为在实习期间做的业务，指标体系搭建 1.平常喜欢用的app有哪些？优缺点？ 我说的抖音和小红书，其中谈到两者推送单双列的区别 2、详细展开说明单双列的优缺点 3、抖音如果从单列转双列的劣势 老用户习惯改变、广告变现、封面成本设计 4、搜索功能好坏的评估 用户点击搜索渗透率、

一面： 1.简历深挖，两个实习经历➕一个项目经历 2.由简历项目中的问题延伸到业务问题，比如，DAU 在某一天下降，如何找原因；给项目中提到的小程序设立关键指标；小程序中某个功能点的优缺点 3.介绍具体AB test 的流程 4.在工作中，最不能接受的事 5.反问环节 二面： 1.介绍一个与数分相关的经验，借此深挖背景，过程，产出，待优化点 2.平时使用哪个产品；大概介绍下抖音的特点 3.抖音需要

自我介绍 问了实习的一些内容，用户路径分析 剩余的其他问题基本上全是业务问题，最喜欢的app是什么？如何构建这个app的指标体系？核心指标下降怎么分析？ 大概半小时左右，感觉有点kpi 还是许愿期待一个二面  第二天就感谢信了嘿嘿 速度真快啊#秋招##面经##字节跳动##数据分析#

9.7投递，9号电话约面15号（后因面试官临时有事改为19号） 字节的面试开放性很高，都是根据简历来 自我介绍 根据实习和项目问问题：为什么用线性回归模型，为什么用KNN，怎么向不懂的人直白地介绍KNN，怎么优化预测算法，更多的预测算法 介绍常用的app：网易云音乐，介绍下不足：推荐算法不准确，怎么优化算法，怎么测试优化后的算法：ABtest，怎么给推荐算法的数据集设置权重并验证，怎么确认是推荐算

一面， 面试官很nice,一直在带着你回答问题，但是我本身感觉不是很好，好多问题想得太复杂了又想不出来， 流程就是 面试官介绍然后自我介绍， 之后刷实习经历和项目经历， 会一个问题一直问到不会为止， 然后问平常比较喜欢用什么视频软件， 我回答是抖音，问了我一些体验不是很好的地方， 我说的是重复推荐一些搜索过的视频， 之后问怎么解决，怎么确定指标，然后A/B实验，怎么确定实验结果是置信的 最后反问

1、数据仓库分层了解吗，实时离线都怎么做的？ 2、Spark有哪些分区器？ 3、宽窄依赖的定义？发生宽窄依赖转换的时候会发生什么操作？ 4、shuffle操作增加了什么开销？底层用的什么算法？ 5、Spark内存模型有了解过吗？ 6、如何解决数据倾斜问题？ 7、Flink了解吗？checkpoint机制做什么用的？底层怎么实现的？ 8、Spark没有checkpoint机制，那么中间计算结果怎么保

回馈一下 tl：9.20投简历-9.21笔试-9.25一面 1. 自我介绍 2. 简历提问 讲了两段实习 没有太深挖 3. 对于生活服务业务的理解 lz真的不了解😅 随便按照jd上胡扯了一下 好像理解错了😅 4. 指标异动类问题 GMV下降怎么分析 5. 指标体系类问题 - 发站内信提醒购买的人消费 怎么搭建指标体系 6. 怎么明确5的效果是显著的 7. ab基础知识/p-value/t z

整体评价：字节面试难度确实相对来说还是比较大的，特别是二面，会特别考验下面试者的一些软性能力，例如对于商业化的敏感度和数据意识。 一面： 1. 简单讲下你使用关联规则算法进行捆绑销售的项目，在项目开始之前有预估预期收益么？ 2. 接1，整体来看还是采取了AA Test，那么你认为整个实验中有哪些问题会影响AA Test效果？ 3. 如何根据达人营销业务来制定指标体系？（假设北极星指标是GMV） 4

刚刚面完三面，感觉要凉了… 分享一下面经攒点好运吧 一面8.30   40 mins 项目深挖 介绍一个常用的APP和其优缺点 追问：如何改进这些缺点 追问：选择这样改进的原因 追问：需要选择的观测指标 追问：如果要看改进的效果，如何开展AB实验呢？ 核心指标显著正向，一定能上线吗？ 第二天HR电话约面 二面9.8   50 mins 项目深挖 抖音电商值得改进的地方？ 改进后如何评估效果？观察哪

9.20 24届非科班本发面筋攒好运！ 第一次面+太紧张+基础不好+算法出没见过的hard = 寄 组是偏基础架构的 自我介绍到一半简介项目的时候就被打断了开始撕项目(乐 学习的方法 离线项目： 1.分层的好处，为什么分层 2.idmapping 3.拉链表的逻辑(用户活跃区间的中间表)，下次还应该解释一下这个中间表的好处以及为什么方便。 实时项目: 1.维表动态注入的意义在哪里，为什么不直接写入

1. 自我介绍 2. 秋招投递进度/方向/职业规划 3. 讲数据分析项目 4. 项目中用到模型的优缺点 （不是原理，是特点！什么场景选什么模型 我：都跑一边看哪个准确率高 面试官：………） 5. 其他数据分析的项目 6. 随机森林节点重要性怎么算的（再次不会） 7. 讲一个算法 8. 想做什么（偏业务数据分析还是模型算法） 9. 喜欢什么课 10. 业务场景题 11. 秋招有什么offer 大概就

字节跳动提前批：data-电商 数据科学 一面，部门成员：～50min 1.   自我介绍 2.   机器学习 a) XGBoost：损失函数推导、特征重要性的计算方法 b) 为什么用SHAP计算特征重要性，不用XGBoost自带的方法（实习项目） 3.   AB test a)   对于不同类型的指标，分别要怎么做统计检验 b)   用非参数方法检验偏态分布的指标，统计功效较低，有什么其他方法