一面 8.31 面试官小姐姐很好,但是面试只有24min,但是我又感觉不咋像kpi 1.自我介绍 2.问项目 3.求用户视频耗时最长的三个垂类的SQL题 4.APP用户总的使用时间/DAU,这个指标下降了怎么分析 5.问了个关于我实习的问题 约二面了 二面 9.4 #双非# #面经# #快手#
#数据分析# #秋招# 下午已约明天二面 ———————————————— 深圳一家做游戏的小公司,其实岗位是游戏运营,但是偏数据分析方向 1.深挖实习经历,就是让介绍一下,其实也不算深挖,没给压力 2.小型游戏公司与大型公司(腾讯,网易等)差异在哪里 这个问题范围很广,主要从用户经营策略答了一下,大型公司更关注付费渗透率,小型公司更关注付费用户留存率,关注用户持续消费,所以会侧重于付费用户游戏体
刚面完 很快 10分钟就结束了 1.自我介绍,985+海外硕 2.SQL的掌握程度(只知道基础的) 3.where和having的区别(一个前一个后,where不能跟聚合函数,还有一个好像只能用select后,最后一点没答出来) 4.数据仓储和数据中台(完全不知道,不是搞数据开发的) 5.机器学习方面,说项目 6.问我项目里怎么用逻辑回归做多分类的,我说用softmax,他问我是不是换了个激活函数
1.自我介绍 2.收入分析项目中的指标体系搭建思路 管理视角+分析视角指标拆解,维度细分 3.专员的主要工作内容是什么 外部能看到+内部业务场景细分 4.对于专员工作质量的评估 主观+客观(数量+质量) 5.对于专员的考核指标是什么呢 回答:从单价中拆出一定的比例进行激励+审核扣钱 改善:出勤、工作质量激励、绩效(以城市整体为参考线)、主观评价 6.专员的收入构成 回答:按工作量,干多少活算多少钱
#数据分析# 下午刚面完字节的产品,晚上哈啰突然通知电话面,数据分析的日常岗(感觉暑期已经招完啦) 本来通知6点面,结果面试官到7.30才打的电话,真的干等了一个半小时 先是深挖了下实习经历和项目经历,没这么给压力也没怎么提问,就是让我介绍一下,然后就是给了几个问题 1.如何估算一个城市的哈啰单车订单数量,考虑哪些指标,用什么模型 2.如何验证你的预测是否准确 3.现在有用户的全部数据,需要判断这
#暑期实习# #数据分析# 1.自我介绍 2.深挖实习经历(这点准备的不充分) 3.武汉有多少个理发店 反问 1.岗位相关工作 2.有哪些需要提高的地方(说他们一般不给面评) 15分钟就面完了 感觉纯纯kpi面 面完一次 emo一天
得物面试基本都是一面,全程差不多半个小时。 (1)自我介绍:我是分以下几部分介绍的 1.学校 专业 绩点排名(不高的话可以不说)获得奖学金等。 2.实习经历(简单介绍即可,比如有过几段实习,分别是什么岗位。) 3.课外参加的一些竞赛获奖情况。 4.为什么投递该岗位。表达对该岗位的渴望和对公司的认可。 (2)深挖简历:确保简历上的每一句话都了如指掌!多问问自己这句话后面面试官可能会问些什么,特别是实
快手主站经营分析组 1.自我介绍 2.介绍你做的完整的ab实验项目(简历提到) 3.指标体系的搭建思路、拆分 4.有做过机器学习的项目吗 5.手写代码:求次日留存率 6.异动分析怎么分析 7.开放问题:投硬币,投几点给多少钱,你选择付多少钱投一次?如果可以无限次投,你选择付多少钱投一次呢?提示:每投一次硬币都是一次独立实验 ps:我感觉我基本上答出来了,就是不太顺畅,不太全,3.29面的,一周后官
一面 (4.7) 简历面,问了问项目和实习,聊了聊意向,对岗位的情况作介绍 二面(4.11) 问一些诸如过往经历中遇到的问题?如何解决的?项目团队中承担什么角色?怎么和团队协作的?之类的hr面会问的问题 4.17官网显示转推荐 一面的小姐姐感觉挺热情挺贴心的,面了有半小时; 二面感觉面试官全程没什么热情,问题都是走流程,面了十几分钟就结束了。#京东物流##数据分析#
时间线:9.4投递,9.16一面,9.21二面(和hr改的时间),9.26三面,全程hr电话约面 一面技术 1. 特征工程常用方法 归一化标准化、离散化(分箱、onehot编码)、组合降维等等 2. 分类样本不均衡如何解决 欠采样、过采样 3. 针对A/Btest经历——如果使用抽样调查方法如何确定样本量和分桶(统计学意义上)
一面 30min 视频面 挖简历,没什么技术知识,面试官人很好,感觉有点憨憨的。 二面 30min 视频面 凉经 主管面 先说明他做的很产品,所以问的我基本上都是关于业务的。没什么相关经验,答得不太好。 一些开放的问题包括: 买过理财产品吗? 在用什么理财APP? 如果让你做竞品分析,你觉得它们之间的区别是什么? 感觉还是要比较了解他们的APP,比较了解他们的产品。 最后面试官点评我说还是要多用产
背景:某顶流211,0实习,专业排名前20% 一面 1.对岗位的基本介绍 2.自我介绍 3.学过哪些数据库课程,用的是哪些工具 4.在学校项目中有哪些运用到数据分析技巧的项目 5.在项目中担任什么职位 6.对联想的pc业务有没有了解(很尴尬我真的一点都不了解) 7.找实习的初衷 8.以后求职的方向(我脑子一热说互联网公司,然后才反应过来联想不是互联网企业啊..) 9.对联想公司的印象 10.平时生
• 岗位:数据分析实习生 • 面试过程问到了什么问题 1) 对简历项目的刨析 2) SQL题目(用到left join 、rank()排序) 3) 统计概率题(1.夫妻只想生男孩,最少生几个孩子的期望?具体我忘记了;2.A Btest) 4) 反问 下午2:00一面的!求二面通知🙏🏻🙏🏻🙏🏻 #快手#
一面 总评:感觉有点奇怪,也没有问我数理统计相关的内容,也没有让我写sql,难道是因为我最后一份实习是做的数据产品,所以就不怎么问我?但是整体下来问的问题都比较常规,面试官态度也很nice 细分题: 简历深耕 介绍下之前做的数据化产品,以及如何使用数据化产品帮助业务的? 介绍下自动化归因的功能和算法(简历有) 数据化产品主要的服务对象是谁?你认为他们主要关注的什么信息? 你在产品优化过程中起到了什
暑假在北京字节实习没留在组内转正,想转到深圳就发起跨部门转正 一面(50min) 9.19 介绍和深挖实习期间的产出,全是业务相关问题 二面(50min) 10.10 1.介绍和深挖实习期间产出 2.计算策略的roi 3.常用的app(答的b站) 4.app不好用的点(答的b站推荐页的“你可能错过的视频”) 5.让你优化应该怎么做 6.反问 1.如果察觉多个策略间可能存在互相干涉有什么简单的分析方