《数据分析面经》专题

一面 凉 1.学校情况和后续安排 2.上一家实习公司是干啥的 3.日常工作内容有啥，有没有用啥模型之类 4.因为上家实习是电商公司，问：假如我是大boss想关注GMV，会设计哪些指标放到看板上去 5.假如有两个开屏页，现在发现 展现到的人群基本一致，但是ctr等一些指标会有明显不一样，问怎么分析 6.想看快手内容生产者的繁荣度，怎么设计指标 7.有啥想问的 分析题准备的太少，问到就是啊吧啊吧 :(

timeline: 8.1 投递&游戏测评 -> 8.5 一面 -> 8.11 二面 -> 8.12 感谢信 0805 一面 30min 【项目】 项目介绍*2 针对项目分别问了两个问题 指标看板用什么搭建的 【SQL】 窗口函数的使用场景 【反问】 评价以及建议 新人培训体系 0811 二面 2h10min Round one - Projects (2v1) 自我介绍 【项目】 两个面试官分别

首先面试官会介绍部门的业务及分工情况，蔚来自动驾驶运营部门2019年成立，业务分为4部分：用户运营、线路运营、车辆功能运营和财务经营分析。 面试时长大概20分钟，面经如下： 1.自我介绍 2.为什么想做商业分析 3.举一个商业分析项目的例子，追问项目数据分析的细节和后续的结果 4.觉得商业分析最重要的能力是什么 5.如果一个数据出现了很大的上升，如何进行分析 6.希望未来有什么样的领导，或者不喜欢

8.17投递 8.19收到面试邀约 8.23一面 Base 北京 1.自我介绍 2.竞赛 3.项目 这三项大概面试了20来分钟 没有问任何的技术，剩下都是一些非技术问题 4.想要做的数据分析是哪种类型（偏技术还是业务） 5.理想的工作地点 6.期望薪资 反问了数据分析有哪些类型 一共几轮面试 一共30mins 8.24收到二面通知，约了29号上午二面 直接介绍项目，介绍过程中面试官没有打断，介绍完

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

一面 时间：具体时间忘记了，应该是上个月的事情，反正离今天好久了 内容： 1.自我介绍 2.问我纯数据分析技术岗和带点综合管理的岗位选哪个 然后就结束了······ 二面 时间：2022.10.17 内容： 1.自我介绍 2.家里在哪里？身高多少？学硕还是专硕？ 3.毕设做的内容 4.跟我讨论了我的科研方向（我做的信息传播动力学的方向，能看出来这个面试官对我的方向是有一定了解的） 5. 问我参与了

#软件开发2023笔面经# 这个谈不上面经吧，毕竟当时抱着试一试的心态投的，然后笔试以为是考行测的内容，结果考了三个还是四个sql的代码题，因为我自己主要用python。sql就是学了，写了实验报告后就没用过了，然后一点也不记得了，其实现在回想起来题目不是很难，就是里扣上那种基础题，主要怪我没准备sql，交完一个题都没写出来。但是会sql的可以试试，我面试肯定是没戏，就这sql水平，唉，太难了，慢

1.自我介绍 2.实习项目拷打 3.场景题，有一万条数据，但有一个类只有条数据，训练时要注意什么，我:构造数据；增加查全率。面试官:从模型方面讲讲。我:加入正则化项。面试官:损失函数的权重。 4.一个项目，反例比较少，选择一个模型评估方法。没答上来。面试官说AUC曲线，让我说说原因。也猜到了要答AUC曲线跟数量无关，但是有点印像，画曲线的时候是要使用正例反例数量的，不敢说话，疯狂道歉。 5.SQL

我面试了零售部数据分析岗，下面将问题整理一下： 一面 1.自我介绍 2.介绍一个实习中最深刻的项目1.这个项目的分析思路是什么样，有没有出现和预期不同的情况 2.如果应对这种预期与实际不符的情况 3.用户通过活动转化的行为路径会是怎样，怎么判断是哪个环节出现的问题 4.SQL：次日，三日，七日留存 5.SQL:：找各品类下gmv最高的商品 6.SQL的优化方法 7.几个join的区别 8.最后考核

接到电话第二天早上就要面试，用的飞书视频面。 因为时间原因没过，很荒谬啊，谁来告诉我大学生如何做到开学后还要五天全天线下实习的，，，好了，吐槽到此为止，面试官人很好，很温柔反正 1、自我介绍 2、介绍一个最有价值的项目经历 3、深度挖掘这个项目的一些提问 4、提问一个其他相关的项目经历 5、对公司产品的了解（我面试的是某项产品下面的数据分析岗位） 6、从数据的角度如何评价产品好坏，如何挖掘数据背后

👥面试题目 如何来筛选活跃度前十的用户 思路解析 考察的知识点： - 活跃用户定义：理解活跃用户的定义及其在数据分析中的重要性。 - 指标选取：掌握选择合适的指标来衡量用户活跃度。 - 数据处理：了解如何处理数据以提取有用信息。 - 排名算法：掌握实现用户活跃度排名的算法。 性别留存率分析的具体应用场景 思路解析 考察的知识点： - 用户行为分析：理解性别留存率分析在用户行为分析中的应用。 -

👥面试题目 一副扑克牌 54 张分成等额 6 份大小王在同一份牌里的概率? 本问题主要考察的是组合数学和概率理论的知识点，具体涉及： 组合数学：用于计算所有可能的分牌方式以及目标事件（大小王在同一份牌中）的出现次数。 概率理论：用来计算特定事件（大小王在同一份牌中）发生的可能性。 逻辑回归的原理，应用场景以及优缺点？ 当我们探讨逻辑回归的原理、应用场景及优缺点时，我们实际上是在考察以下几个核心知

8月31日一面，两位面试官，2V1，时长约1小时，两位面试官都很温和，整体的面试体验感觉很好，面试氛围超好 自我介绍 针对所修专业开始提问 你的专业做数据分析相比于统计学/数学有什么特殊之处？ 你的专业做数据分析有什么优势？ 介绍其中一段实习经历 实习中使用到的一个预测模型处理的数据大约有多少条记录？时间跨度有多长？用的训练集占多少？ 对于这个项目，当时是怎么分工的？ 有遇到什么问题，是怎么解决的

总评：面试官感觉很好也比较专业，一面是中台的数据分析师，主要深耕简历和考察一些基础知识掌握情况；二面是整个运营产品方向的负责人，主要考察驱动业务和沟通能力。 一面：（中台数分面） 1. 之前项目中用户画像是如何做的？除了刚刚那些标签，还能想到哪些其他的标签？假设现在用户标签充足，基于当前标签，CRM还能做什么？ 2. 如何设计一个ABTest实验去度量针对性话术对于转化率提升的影响效果？（基于1）

大家好，我是乐乐，我是一个23fall的校招生，上岸后来回馈社会啦~ 这次分享的是我面试“字节跳动-Data-数据分析-抖音/剪映/电商/直播”的第二轮面试面经和经验，供后续的同学们参考呀，具体面经看图片哦~，更多信息资料可看xhs，同名可关注哦~ 面试总结 1. 难度：⭐⭐⭐⭐⭐ - 感受：说实话我有被紧张到，面试结束的那天晚上没有睡好，因为自己是有可能被挂的。 - 评价：从整体上看，这次面试是