1轮面试 5.13下午三点面试 1.自我介绍 2.实习项目深挖,好像也没问很多 (实习的经历和数分并不是很相关,偏算法) 3.比赛项目深挖 数据有哪些特征,用了什么模型,xgboost原理和rf的优缺点 4.反问 总得来说好像并没有问很深很难的的问题 二轮面试 一面面完五分钟内就通知过了 四点半开始(效率感人😂) 1.自我介绍 2.base,投了哪些公司,有什么offer(可能比较关注意向度)
一面 1.自我介绍 2.介绍一个项目,对项目的复盘 3,SQL题 4.费米问题 5.业务题:指标设计与波动分析 6.未来的职业规划 一面面试官比较亲和,问的问题也比较常规,甚至都是牛客上的。怀疑是个新手面试官刚刚搜了题去的 二面: 1.自我介绍 2实习期间问题 做过什么项目,结果如何,有哪些优化空间,有没有AB测试的经验 3.SQL题2个,比较难 4.业务题:如何估算在大促真正带来的收益 想知道S
一、笔试 SQL中having和where的区别是什么? left join和 right join 和 full join的区别是什么? union all 和 union 的区别是什么? SQL题。老销量冠军了。 SQL题。两个表,表连接+窗口函数+两三层嵌套,稍有一点难度,整体还行。 附加题:对一个业务输出埋点文档。 二、业务一面 抠简历 业务题,下单率下降了,你会怎样做分析? 思路: 1)
1、一个视频app,做周报,统计五个指标应该是什么:(新增视频比率,新增用户数,用户留存,用户点击率,人均消费时长) 2、人均消费时长下降,怎么判断是否异常,如果异常如何归因。(之前的人均消费市场有一个分布,判断这个点是否在这个分布上。归因:产品/运营 /外部三个大方面) 3、SQL题:用户全量表a (用户id,当日是否活跃,当日是否新增),求7.1日新增用户在七日内的活跃天数。 (忘记了要新增用
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
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#
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
新鲜出炉。面试官很和善,也很愿意聊天。 全中文,面试25分钟左右。问题就是宝洁八大问中的两问,外加一些经历深挖。 1. 自我介绍(中文) 2. 职业规划,考虑走学术路线还是找工作? 3. 我的专业背景和面试岗位没啥关联,我ok吗? 4. 八大问之领导力。我提了本科的一个竞赛项目,面试官深挖了项目内容,项目时间长短,项目的具体工作。 5. 八大问之创新力。我提了社群运营经历。面试官深挖了社群课程内容
本以为凉了,但没想到面试官太好了,给了我二面机会,但无奈太菜害 二面是由冉星的数据分析团队的Leader面试的,主要包括以下内容: 项目经验:被问及过去的数据分析项目经验,需要详细描述自己在项目中所扮演的角色、面对的挑战以及解决问题的方法。 统计学知识:被问及统计学知识,例如假设检验、方差分析等,需要能够深入理解并应用到实际业务场景中。 机器学习:被问及机器学习知识,例如分类、聚类、回归等,需要能
👥 面试题目 ➡️投递渠道:快手官网;整个面试时长70分钟,是我面过最长的 面完感觉元气散了一半 呼~ 一共四个大板块,下面附上详细面经: part1:基本情况了解: 深挖简历情况,例如第一段实习的收获,第二段实习中遇到的问题,我对第二段工作的了解情况 part2:编程技能考察 1.求次日留存率 2.统计朋友点赞,但是自己没点赞的内容 part3:数理统计考察 一道贝叶斯应用题 part4: 业
timeline:8.30投递——9.13一面 面试时长:45min 面试形式:远程视频 自我介绍 深挖简历业务方向做法与反思 SQL题,计算过去一周每小时的订单总量,如果是15min怎么办,如果是5min怎么办 Python题,两表左右拼接和上下拼接 业务场景题,分析订单量下降的原因,不断限制范围问新的拆解指标 统计题,抛硬币直到正面朝上才停止问很多次试验后正面朝上和反面朝上的比例 机器学习,讲