腾讯一捞：

腾讯PCG 应用宝数据分析面试总结

一面：

自我介绍

滴滴的项目

奶酪货架长度的问题

在没有业内数据的情况下，如何评价疫情期间游戏产业的发展情况，用什么数据，如何做？

二面：

介绍腾讯的实习，北极星指标是什么？

如何评估一个活动的效果，abtest里面如何消除其他影响，

三面：（凉）

问了tx的那段实习，这个产品的北极星指标是什么，核心指标和其他指标之间有什么关系

问了didi的实习，arima 模型考虑（天气、节假日。。。）别的因素的影响了吗？还知道哪些时序分析的模型

根据以往的数据分析经历，从以往的数据中有什么Insight.

腾讯二捞

PCG下面的数据平台：

get的信息：内部数据平台的相关工作，结合具体的业务场景、增长模型，模型的场景优化。

会需要使用scala

一面：

二面：

manager面，三段实习都描述了

追问：

时空推荐项目，我做的是基于已有项目配置方法的优化吗？和已有的推荐算法有什么关系？我做的这个的在业务中有什么用？解决什么问题？

三面：hr面：

自我介绍/上段tx实习/感觉didi和tx两个公司有什么差异/投递其他什么公司了吗

网易互联网-网易云音乐

Jd:BI团队--分工对接各个业务线（推荐、用户增长...）下的数分--偏业务--会做策略评估

主要用的工具：sql/hive/tableau 等online可视化/会python更好

一面：

想做偏业务还是偏算法模型的工作？

简历--描述了在tx的实习--追问：如何看出的发消息的总人数和总次数的gap？什么样的gap？---为什么不看男女留存用户的比例是否有差距？

业务场景：如果要在app”我的“页面新增一个”每日推荐“按钮（功能），如何从数据角度衡量，评估，实行这个策略？

答：按钮在这个页面的具***置（根据埋点数据，放在这个页面点击多的按钮/模块旁边）--直观衡量这个按钮的效果（由这个按钮跳转进推荐页面的次数、人数）--这个按钮的使用增多，对其他功能模块or整个产品的影响（网易云音乐核心指标：dau,new user,在线时长、音乐播放时长、音乐播放次数、播放歌曲数、歌曲下载总量、新增歌曲评论数、分享次数总的变化和divided by channel/function module的变化---abtest---人群选取(因为是针对所有用户改版，so在所有分群中随机选取），注意：根据基础属性（性别，城市）和使用属性(沉默、低活、高活）分层均匀选取

注：面试一个岗前，梳理清楚这个产品的指标、北极星指标

注：以后回答类似的评估策略的效果问题可以根据这个思路：

根据策略目的、场景--定位针对的人群（所有 or某些，是哪些）--so如何从人群包中取样（如何给人群包打标签，联系核心指标）--单纯评估该策略效果--评估该策略对整个产品的影响。

二面：

数据分析对业务，公司有什么价值

tx实习提问：如何增加该产品的用户量：1.拉新之后，通过漏斗分析，查看drop点，优化产品2.分析各功能板块的使用情况对用户留存的影响 2.对老用户制定个性化策略

didi实习提问：时空推荐项目的应用case，模型如何考虑天气、节假日等非周期性因素的因子的影响？模型敏感度？历史数据也会有天气变化，所以学规律的时候会学到这些因素的影响，所以模型的预测区间，其实是包括晴朗/雨天/阴天会出现的结果值。