《数据分析师》专题

分析和解读数据 错误检查 试验开始之后的短时间内（几个小时或者1天），我们应该通过实时观察「试验概况」与「指标详情」页面，来检查试验数据是否表现正常，也就是检查是否有程序错误。如果包括原始版本在内的任一版本没有数据显示或者和正常数据相比有很大的、异常的差异，说明试验可能在集成环节出现问题，或者存在程序错误。这时需要停止试验，重新检查调试。 置信区间的解读 若短时间内的数据正常，试验应继续运行至预定

自我介绍 最满意的实习项目经历，展开说做了什么 异动分析 拆解场景，考虑哪些数据指标，答得不好 两个sql代码题，一个sql开放题说思路 最后问了会不会python ,那些库，了解埋点吗 问题20分钟，代码三十分钟。 #数据分析求职# #技术面经#

软开笔试+测评 问了下实习经历 python中的函数，python开发会不会，sql，索引，优化

体验很差，这辈子不会再去蔚来了 🕒 岗位/面试时间 数据分析实习生 👥 面试题目（20min） 1.自我介绍 2.可视化项目展示 3.一些normal无意义的问题 4.给我介绍岗位问我是否合适 5.反问（5min）有被侮辱！ 🤔 面试感受 从来没有这么差过，面试官没开摄像头，整个过程每次我说完十几秒后才回复我几个字，然后问一句新的问题，感觉自己像个小丑。 反问环节我问她对我这次简历和面试有什

淑淑淑芬芬芬数分俺不活咧 早上电话通知面试时间，下午就面 自我介绍 实习的是啥公司，主要做了什么 介绍项目内容 指标分析思路 异常指标怎么处理，如何归因 异常指标影响因素怎么计算 遇到什么特殊数据情况、原因是什么、如何解决 618期间做了什么数据运营工作、紧急情况下做了什么 是否用SQL、一般用sql做什么 云计算项目内容（项目只是用了隐私保护相关的云计算的场景，没有实现，感觉没啥用，食之无味弃之

#我的实习求职记录# #面试# 5-24上午 博西家电数据分析岗(应该是挂了，唉！) 实习经历介绍深挖 SQL drop和delete区别 (我答的一个删除列一个删除行，但面试官说是一个新建表一个没新建) 辛普森悖论(没答上来，提示了之后总结了一下) 还有几个不记得了 最后是思维题：黑盒拿球问题，烧绳子问题(一根30秒，怎么计算15秒) 反问：工作内容，后续面试流程 面试官问我为什么问第二个问题，

1.数据分析全流程 2.牛顿迭代和梯度下降的原理对比 3.看板指标拆解

三月底一面，一面完一周二面 一面(HR面): 自我介绍 就业规划 有无读博计划 最成功的经历等 聊了十多分钟就结束了 二面(业务面): 自我介绍  pre一个自己做过的数分案例 介绍了一下部门情况，问我最感兴趣的业务方向 为什么想做数分 大概30分钟 二面完两天给了offer，HR直接说是SP offer 还是拒绝了(还是不够多以及base地) 面试体感很好，福利待遇也还可以

单选考点主要是概率统计，涉及到离散分布，连续分布，贝叶斯公式，全概率公式等，sql题目总体不难。第一道分组求和，第二道比较两个月的涨幅，第三道主要需要用到窗口函数。#拼多多##数据分析##笔试#

本文向大家介绍深入分析python数据挖掘 Json结构分析，包括了深入分析python数据挖掘 Json结构分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 json是一种轻量级的数据交换格式，也可以说是一种配置文件的格式 这种格式的文件是我们在数据处理经常会遇到的 python提供内置的模块json，只需要在使用前导入即可   你可以通过帮助函数查看json的帮助文档 json常用的方法有load

面试高频题1： 题目：说一说数据分析流程 答案解析： 第一步： 与业务方沟通问题，明确分析目标； 第二步： 对目标进行拆解，可以采用两步分析法，也可以采用人货场分析法，通过数据定位问题源头； 这里可以通过计算各个维度该指标的变动系数=（指标异常前-指标异常后）/指标异常前，选出变动系数较大的前几个维度，对其进行分析 第三步：与产品、运营和技术沟通，找到问题原因。 面试高频题2： 题目：指标异动的分

面试高频题13： 题目：用户有目的的访问app（例如搜索女装），但是下单量较少怎么分析 答案解析： 漏斗分析。 下单转化漏斗：访问app--商品详情页--购买页面--支付页面--支付成功。 定位是哪个环节出现问题后，与技术人员和产品人员沟通，找到原因。 面试高频题14： 题目：如果近期贝壳二手房成交量下跌，怎么分析 答案解析： 首先，按照省市、价格区间等维度划分，找到是哪个维度下的二手房成交量下跌

面试高频题21： 题目：一家实体零售企业发现本月销售额同比下降30%，如何来分析销售额同比下滑的原因呢？ 答案解析： 业务模型初步分析： 实体零售一般是以全国-大区-小区-单店的管理模型进行运营。 逻辑拆解： ①内外部大环境判断： 外部环境（PEST）： 政策：如国家出台有关政策。 经济：如市场经济环境影响，竞品的影响。 社会：如社会上产生不利于舆论。 科技：如新技术出现并没有促进消费，反而产生不

8月16日自主约面，8月20日一面，大概45分钟。面试官比较平易近人，面试总体感觉没有压力很大。 自我介绍 一个问题背景（两道sql，都和窗口函数相关，题目略有些绕） 简历挖掘了一些问题 开放问题（转化率异常怎么办，归因分析？） 反问环节（介绍了业务，询问了面试结果下周会出） 攒人品许愿早日拿到秋招offer！ 欢迎xdm在评论区交流～ #猿辅导##数据分析##面经一面面经#

牛客作为一个专业求职平台，为的就是帮助大家消除信息差，我们整理了： 企业视角：真实面试官考察的数据 求职视角：和大家分享的面经 提炼出数据分析师岗位的top5面试考点，并给大家展示了对应的考察公司数和考察次数，方便大家知道面试准备的重点： 面试高频考点 常见问法 考察公司数 考察次数 数据指标体系 以一个策略为例，说明指标体系和监控标准 508 3609 A/B test A/Btest的哪些环节