《数据分析师》专题

时间：8.26 二面问题： 1.项目 深挖，比一面面试官问得更深入，而且感觉二面面试官比较懂运营，所以延伸也是问了相关的发散 2.业务场景题目 滴滴做了一个去西单免单的活动，会有怎么样的效果，如何检验？ ①用户增多的趋势；统计分布检验； ②拉动司机 ③（后续面试官补充）会影响西单附近的交通情况，因此要考虑到上报审批等流程环节 3.跑西单司机一定会涨吗，什么因素会影响？ 单量+单价金额+平常的拉客活

一面12月9日 先问了项目、实习经历，基本就是按照简历上面写的来问 - 本科的做了个Kaggle上的猫狗识别的小项目的具体细节，问了我会不会VGG（这个就不太了解） - 问了一些研一的课题 - 因为本来想找一些数据开发的，但是数开的实习太少了，所以也投了点数分岗，所以就学了一些Hadoop；就问了点相关的 - Hadoop有哪几种存储格式 - Hadoop的存储方式 - 熟不熟悉Spark（这个我

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面试上来除去流程化的自我介绍部分，接着是一个简单的sql题目；回答完之后立刻是两个偏向实际的电商问题。其一是考察两个项目落地的可能性，要求给出分析角度，我的回答大体是从内部外部两个角度，供需和平台三个方面来分析，从面试官反馈来看回答的还好；其二是估计一项新业务的市场规模，回答的一般。最后不出意外的还是凉了啊，不过快手hr效率挺高，第二天就收到拒绝邮件了。

2023.2.3 一面 一面面试官小姐姐很友善 问简历，数分和数开实习具体工作，数分实习中的核心指标，敏感指标是否给了权限。 两道sql，一道groupby后再加窗口，有点麻烦；另一道简单，无窗口，分组+sum(case when)行转列 问能实习多久，反问该岗位对统计学和机器学习是否有要求 2023.2.6 二面 面试官气场比较强，比较严肃。 为什么有数开和数分的实习还想做数分 怎么理解数分这个

现场面试的，要去接待处用身份证换出入证才行（里面真是太好了，各种环境设施真的好好） 面试官三个，人力一个，主管一个，还有一个职位不明确。 1.自我介绍 2.项目经历细节 （反思:对以往比赛项目不太了解，应该多了解） 3.最喜欢的一本书 （说的《大战拖延症》，然后被追问两方面看待问题，拖延症有什么好处，有什么坏处， 实诚的回答目前还没发现好处，然后被追问比如什么不好的后果） （反思:没有准备此类问题

真的很想攒攒人品，开始准备投简历面试后发现，自己的简历基本可以过，面试也收到一些，但是到二面真的好难，写一下总结，也希望之后的面试能顺顺利利吧 一：深信服（日常实习） Boss投递，效率非常快，怀疑被KPI了 一面3.6： 1.自我介绍简历深挖，挖得非常非常深，我说的每一句话之后都是给自己挖的坑： 实习主要负责什么， 怎么分析异常， 各项指标的构成以及为什么会被当做关键性指标，其他指标为什么不行

晚上七点 1.小姐姐介绍部门 2.自我介绍 3.两条sql   202211的活跃用户数 和 次日留存率   每月当日活跃时长前十的用户   完全没写好 应该寄了 4.3句话说说你想从这次实习里获得什么 5.简历做的项目 背景目的方法贡献 star法则吧 6.反问 工作强度、偏什么技能（主要是sql)、租房 还是得先把代码再好好刷刷

没有发笔试，直接约面试了（4.20日），面了50分钟，面试官表示所在的组是中台的数分。 1、自我介绍（1分钟） 2、基础知识提问（5分钟）： 假设检验详细介绍，原理，引申到各种检验的区别 辛普森悖论 4、介绍之前的实习项目（深挖20分钟） 挖的很深，有很多引申的提问 因为有实习涉及到AB实验，于是引申AB实验的知识（包括样本量如何选取等等） 涉及对实习公司所在赛道商业模式的介绍 对选取指标方法的拓

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