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Estelle_Fighting
编辑于 2020-11-05 06:38
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字节 数据分析师-Data岗位 一面面经

字节 数据分析师-Data岗位

一面挂

先自我介绍,然后问了简历里实习的内容,大概15分钟~
业务分析题2道,大概也是15分钟~
最后是反问环节,面试时长总共40分钟左右~


1.简历里问的问题:
  1. 讲述一个在实习中遇到的异动指标分析的实例
  2. 特征工程怎么做的,选择了哪些特征作为预测变量?为什么用RFM模型来构建特征变量?
  3. 为什么最后选择了逻辑回归而不是决策树模型?
  4. 建模过程中,你遇到的最困难的问题的是什么?
2. 业务分析题:
  1. 情景是直播打赏,给主播刷礼物。平台希望通过刺激不付费的用户消费(提升付费率),来提升直播收入,所以现在上线了单价较低的打赏礼物。打个比方,原来最低价格的礼物是10抖币,现在新增的礼物只需要付2抖币。但发现直播的收益并没有明显提升,该如何分析?
我回答可能出现了置换现象
然后面试官问还有没有其他可能原因?

回答:还可以从功能的渗透程度分析。看看到底有多少用户刷了2抖币的礼物? 是否是因为用户不喜欢刷这么小数额的礼物,所以很少有人去刷2抖币的礼物才导致打赏收益没有增加?
面试官说结果确实是因为很少有用户刷2抖币的礼物,接着怎么分析?

回答:分析刷2抖比的用户的用户画像、或者行为数据,比如在直播平台的活跃度,看看这些数据和其他用户有没有差异?并列举了一些用户画像的维度、看播指标(看直播次数、时长、送礼频率、数额)
面试官说用户画像没有分析出差异,但从这类用户的看播习惯看,他们是活跃度居中。 他们直播的消费水平,看播频率比完全不送礼的用户高,比现在日常送礼物的用户低。那接着怎么分析?

回答:分析活跃度高的用户为什么不用2抖币的礼物?用户和主播是绑定的。看看2和10的主播标签有啥区别,可能那一类型的主播就是用户付费低,可以引导高付费主播刷2抖比

2. 经典题目:描述平时喜欢用的app优缺点,你觉得缺点应该如何改进?




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