《数据分析科学实习》专题

有时候，对于我们的决定只要有一点点的数据支持就够了。一点点的变化，可能就决定了我们产品的好坏。我们可能会因此而作出一些些改变，这些改变可能会让我们打败巨头。 这一点和 Growth 的构建过程也很相像，在最开始的时候我只是想制定一个成长路线。而后，我发现这好像是一个不错的 idea，我就开始去构建这个 idea。于是它变成了 Growth，这时候我需要依靠什么去分析用户喜欢的功能呢？我没有那么多的

字节数据分析实习面试（抖音电商） 一面： 表user_log，有user_id， time，求每天用户新增数，次日留存率、30日留存率 ABTest的流程，P值，做留存率的ABTest，选择什么检验，卡方检验的应用场景 逻辑回归的损失函数 出现过拟合的原因 三天后给了感谢信 快手数据分析师（短视频用户增长部门） 一面： 两个SQL题目，都还比较简单，主要涉及到group by和日期函数的处理，还有

已拿到offer， 是自动驾驶云端部的数据平台的实习岗位； 整体蔚来的面试流程还是比较高效的，一共面了三轮，每轮间隔一天。 第一面 是直属mentor ，主要围绕简历深挖问了上段实习数据分析的case 和可视化的工作经历，并且问了对于BI的理解 。 做了一道SQL笔试， 中等难度，主要用了累计求和的窗口。 第二面 是leader面， 问了SQL优化以及数据平台的理解； 又做了SQL 。 两轮SQL

投递渠道：boss直聘 | 校招/实习流程：发笔试题- 一面（微信）- 二面 - 三面 刚面完就来写，攒攒人品吧，希望不凉 1. 简历深挖 介绍实习时做过的项目 2. 业务逻辑 五月的订单量相比于四月有所下降，怎么分析？ 公司的用户大量流失，怎么分析？ （这两个问题答得不好，不流畅也不太有逻辑，盲猜凉了....） 3. 费米问题 沈阳有多少辆出租车？（我从生产出租车的工厂答的）从人口方面怎么分析（

投完当天晚上8点收到电话，leader直接打来的，因为之前简历上涉及了ab实验，问了不了解时间片轮转（lz不了解）让我用一个晚上的时间调研上午的时候发给他。 发完迅速约了一面 面试官时间比较紧 只有10min 针对ab实验的分流提问 布置了一个笔试（lz没做对qwq）应该就凉了 #面经##实习面经##小米#

面麻了 大概率凉 团队是数据中台（？其实没听清） 主要做的工作是实验方法/评估的改进及推广 岗位是数据分析 但是更偏向数据科学 但是对于AB实验要求很高  要了解因果推断 AB实验/统计学基础/业务思维缺一不可（没有手写sql） 1. 自我介绍 2. 介绍一段经历 有追问 会直接点出问题 反思：对于实习的经历不仅要非常熟悉且知道问题在哪/有无改善空间 有一点比较好玩 lz这段经历给n个面试官讲过

4.20一面 纯实习经历问题，不过也能提炼一些泛用性高的问题 1.商业分析经历中的项目框架是怎么做的，分析思路是怎么来的，最后的产出形式是什么 2.再给你一次机会会如何改进这个框架 3.运营实习中对数据链路的监控优化过程里讲一个案例 4.21二面 纯业务问题 1.之前的实习经历学到的最重要的是什么 2.构建短视频app的核心指标体系，你会选什么指标 3.提到的点赞率这个指标从创作者角度如何解读 4

已经离职了所以准备贡献一下面经~ 1. 自我介绍（介绍了一下学校专业背景，之前的实习主要是什么方向） 2. 简历实习深挖，挖了之前的两端实习做的内容，然后用到的什么指标，异动归因怎么做的，决策树模型等等 3. 工具使用的熟练度，SQL和python用的多不多，出了两道SQL题手写，大概牛客mid难度。 4. 项目深挖，问了项目的target ratio，标签是什么，数据清洗是怎么做的，特征挖掘部分

五月份面的了 时长50mins 1、自我介绍 2、问个人情况，实习情况 3、让挑一个在tx的时候一个能体现数据分析能力的项目仔细讲讲 4、直接出一个Case。就是B 站这边C端用户，它的浏览次数就这一个指标周环比它就出现了一些波动，然后你分析？或者说我给你一个具体的场景，就是比如说五一后，视频浏览量大盘下降，该怎么分析？ 5、假如视频浏览同比涨了60%，我随便举个例子，你觉得他是好还是不好，怎么去

👥 面试题目 投递渠道：实习僧，方向：电商的用户增长 下面就是面试问题啦： 1.基本工作情况确认（时间，时长） 2.现场手撕代码（这部分花的久）：用户信息、用户行为两个表 问题一：筛选四月日活跃用户，不同性别groupby 问题二：筛选次日留存用户（前一日活跃、后一日也活跃） 3.问我对电商的理解 4.反问：我问了此岗位对于电商的工作内容，编程和业务的占比 面试感受：很直，对简历没有深挖，直接上

前前后后聊了30多分钟，面我的就是入职后的直属leader，30来岁，人很nice，答得差也完全不会嫌弃，一直在积极鼓励，很温暖，感恩！ 考察的内容也是事无巨细，很互联网大厂既视感，本人懒得好好准备，果然翻车。。。anyway。。。浅浅记录一下。。。 说所在的部门是流量策略部，关注上架新品的流量的选择投放比例，常需要与算法部门对接，故需要了解一些基本的算法知识。 岗位一进去会有3节课进行培训： ①

年龄：正态分布        性别：0-1变量        GMV：偏态分布        如何对对照组和实验组数据是否是否一致进行比较？        面试官答案：   年龄：正态检验，如果不想对均值和方差分别进行检验的话，就用ks检验   性别：比例检验，用卡方检验（列联表检验），或者转化成正态检验   GMV：偏态，方差不存在，不能用中心极限定理，所以不能用正态分布检验，所以用什么呢？  

欢迎阅读 Python 3+ Matplotlib 系列教程。 在本系列中，我们将涉及 Matplotlib 数据可视化模块的多个方面。 Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。

在本章中，我们将了解理解该过程所需的数据科学过程和术语。 “数据科学是数据接口，算法开发和技术的结合，以解决分析复杂问题”。 数据科学是一个跨学科的领域，包括科学方法，过程和系统，其中的类别包括机器学习，数学和统计知识与传统研究。 它还包括黑客技能和实质性专业知识的组合。 数据科学从数学，统计学，信息科学和计算机科学，数据挖掘和预测分析中汲取原则。 构成数据科学团队一部分的不同角色如下所述 - 客

本文向大家介绍利用python实现数据分析，包括了利用python实现数据分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1:文件内容格式为json的数据如何解析 2：出现频率统计 3:重新加载module的方法py3 4:pylab中包含了哪些module    from pylab import * 等效于下面的导入语句：