个人背景
- 本硕统计学
- 主投数据分析
- 投得比较晚，大概4.1才开始投暑期，目前【腾讯-CSIG-智慧零售研发中心-数据分析】云证，【阿里-商业智能线-淘宝/天猫/阿里妈妈组-数据分析】三面结束
- 看了很多uu的面经很有帮助，此贴作为自己的整理+总结+回馈积攒人品
4.21更新
- 今天上午正在上课，接到了腾讯的offer call和阿里的录用意向书，开心！！虽然也还是没有想好去哪里。。
- 上周末打了疫苗以后就开始春困了，依然是一个有点厌学的下午，想把这两份经历补完
- 发了第一次帖以后认识了一些优秀的可能是未来同事的朋友，互相交换了一波信息，希望能认识更多的小伙伴大家一起拉齐一下（黑化狗头）
腾讯-CSIG-智慧零售（base深圳）
一面
2021/4/3 20:20 40分钟
是清明节假期的某一天晚上= =。。
一. 经历复盘
1. 自我介绍2. 问实习经历
二. 统计学问题
1. 假设检验的基本原理？为什么会是反证的思想？
2. 假设检验的p值、显著性水平是什么，怎么理解
3. 实验的样本量怎样确定
4. 卡方、Z、T检验的使用场景区别
5. 怎样跟一个没有统计背景的人解释MLE
6. 如果实验组、对照组的流量分配不均匀，怎样消除影响？
7. 解释大数定律、中心极限定理
三. SQL
1. 三个字段（科目、学生姓名、分数），返回每个科目下分数最高的2名学生
2. SQL的执行顺序
四. 业务分析
1. 怎样衡量在某个页面做推荐的效果，类比于京东、淘宝，会构建一个怎样的指标体系
2. 怎样衡量在某个页面做搜索的效果，会构建一个怎样的指标体系
3. 有一个母婴类的APP，想了解用户都是什么样的人，会构建一个怎样的指标体系（用户画像）
4. 如果实验组和对照组的目标指标差异是逐渐减小的，但有一天忽然变高了，可能是因为什么
5. 惊奇效应
五. 反问
1. 业务&工作内容：
• 智慧零售 TO B 大客户
SQL取数、做实验、构建指标体系、输出分析报告
二面
2021/4/6 19:00 40分钟
- 主要问简历里面做过的一个实验，问得非常非常细，那一份实习就聊了40分钟
- 另外又具体问了一下是做什么的，主要是给商超（一些传统的大零售超市、奢侈品等等）做小程序的线上购物，搜索/推荐，运营私域流量（学会了）
三面
2021-04-07 10:30 30分钟
三面的面试官是研发中心的总监，也没有让我自我介绍，上来就对我灵魂拷问“你来实习主要有个什么目标和期望”，说到实验又把简历里的实验讲了一下，最后反问的时候非常尴尬，基本上我问的每一个问题他都说“这很宽泛，你到底想了解什么？”
？？？？
好家伙，组织架构&业务分块不是常规反问吗？？我怎么了啊？！
问了这个岗位会不会有一些模型层面的应用，“模型难道不是在互联网的方方面面吗？”fine。。。
大概这就是话不投机半句多吧= =。。。
（我猜他大概觉得我这个人话都说不清楚，虽然最后也没有挂我）
HR面
2021-04-13 19:30 30分钟
正常行为面问题
oc
2021-04-21
是总部不是部门的hr，确认个人信息，薪资待遇
阿里-商业智能线-淘宝/天猫/阿里妈妈业务组（base杭州）
一面
2021.4.7 40分钟一. 简历深挖
二. 业务分析
异动分析：淘宝GMV下降的原因
三. 行为面
四. 反问环节
（没记下来实在不记得了。。）
二面
2021.4.13 40分钟商业智能-阿里健康/飞猪业务组负责人（交叉面）
一. 简历深挖
1. 自我介绍
2. 你提到的几大类课程，对于你实习的作用是什么
3. 介绍一下实习主要做了什么？有什么指标体系？怎么去衡量广告投放的效果？
4. 有什么比较有趣的发现？有没有针对背后的原因有一些思考？
5. 实习中最大的困难是什么？
6. 在你学习了相关业务知识以后，你对于广告行业的理解是怎样的？
7. 在你有了这么多经历以后，你对于下一段实习有什么期待？
8. 对于以后所在行业有什么偏好吗？为什么？
二. 反问环节
1. 数据分析越来越成为一种广泛的能力，数据分析师怎样建立自己的核心竞争力？
a. 数据使用（采集、加工、处理）
b. 业务理解
c. 分析能力（框架性、逻辑性、系统性）
d. 整体的合作沟通交流
（感觉回答的其实就是常规的数据分析师能力吧）
2. 是做什么业务的，主要研究什么问题？（阿里健康）
a. 供应链能力
b. 销售能力（转化）
c. 消费者获取端（怎样找到消费者、怎样提升转化率）
d. 服务时效、履约
e. 仓储
f. 政策、监管、宏观竞争视角
三面
商业智能-淘宝/天猫/阿里妈妈业务组-负责人2021/4/16 17:30 40分钟
一. 自我介绍
1. 从课程、实习两方面介绍一下自己
2. 具体讲一下每一类课程都有些什么课，帮助你解决了什么问题，你最喜欢什么样的课程
二. 简历复盘
1. （可能因为讲课程的时候多提了一句）回归分析都能用来解决什么问题呢，具体介绍一个做回归分析的经历
2. （没想到会问到回归分析，还好对三年前大三做的一个稍微有趣一点的逻辑回归项目还有一个依稀的印象。。）介绍项目，针对项目的一些提问
a. 背景是什么，要解决什么问题，有什么样的数据，怎么获取的
b. 变量是否做了筛选，不筛选可能有什么问题
c. 这个模型在实际场景中有什么用
d. 怎样衡量模型性能
3. 针对其他分类模型的问题
a. 为什么要用逻辑回归，不用其他分类模型呢？因为背景中解释性非常重要
b. 怎么做解释
c. 其他分类模型呢？随机森林是什么？用在这里合适吗？
4. 这个项目中你觉得难点是什么，如何解决
5. 其他实习经历
a. 主要工作是什么，我的贡献是什么
6. 觉得个人对于这个岗位的适配优势是什么，劣势是什么？
三. 反问
1. 工作内容，用到的方法和工具
a. 日常监控&异动分析
b. 专题分析：市场/竞品
c. 数据产品需求的提炼/落地
2. 有什么建议吗
注重商业sense积累，多思考，对新事物保持好奇
HR面
2021/4/19 11:00 25分钟一. 自我介绍
课程+实习
二. 简历面
1. 详细讲一下某份实习做的事情，以下提问均针对这份实习的公司
2. 某个活动的详细复盘
a. 从指标体系、怎样根据转化率调整策略又讲了一遍
b. 你觉得为什么要做这个活动呢
c. 怎样去评估这个活动做的效果？具体的指标数值怎么算的
3. 和行业的其他竞品相比有什么优劣势？
4. 核心竞争力是什么呢？和其他的竞品有什么核心区别让用户来选择你们呢？
三. 行为面
1. 你印象最深的接受过的批评是什么？（？？？？？？？？
a. 想了半天，对方问“很久没挨过批评了吗”（确实，我都二十来岁了，谁会来批评我，更多时候不是先沟通吗）
b. 最后说了个很多年前无关痛痒的事情🙄
2. 你怎样看待这个批评？
3. 实习时长
四. 反问
1. 工作时长
2. 能换base地吗，一般不能，要看具体部门的用人需求
一些小插曲
- 有一说一我是没有想到hr面会聊这么多简历和业务上的问题，还有一些问题涉及到对于整个行业的了解，这确实是我之前准备得不太充分的，回答得也不是很好。由此也可见，阿里的数分面试除了一些项目的技术细节，会更关注自己在实习过程中的思考，小到一种分析方法的确定、一个具体策略的实行，大到这个项目对于公司业务的意义，再到整个行业和市场的理解。
- 这好像是我第一次正儿八经的视频面试，以前要么是不视频，要么是视频了也不必eye to eye，有那么一点不自在
- hr小姐姐妆化的好好看，钉钉视频里没有化妆的我为什么这么丑😱？？？？还没开始心态就小小地崩了一下= =。。所以如果提前知道要视频面试，还是dress up一下，自信即巅峰
录用意向书
2021/4/21
面完hr面有点小担心，觉得自己表现得太紧张了，有的问题答得也不太好，听说阿里的hr面会挂人慌得一批，今早忽然收到了谢谢姐姐555
个人总结
这部分其实主要是对自己的一个总结和提醒，希望也能对他人有用
1. 关于数分的工作内容
- 不同公司/部门/岗位对于数分的定位可能有非常大的差别，就这两个岗位来说，腾讯这边应该主要是对搜索/推荐的效果进行试验评估，然后改进模型，实习同学会分专题开展工作；阿里这边的话更偏商业分析一些，除了业务上的问题，可能还会有一些战略层面的分析，另外根据面试官所说，他们是比较希望在分析中引入一些统计模型的。
2. 关于准备
- 简历的每一个句话涉及到的经历、自己的工作都要清楚，一些细节问题也可能会被提问
- 在实习/做项目的时候多思考，从细节的数据和方法，到这个项目/自己的工作对于公司业务的意义，到对整个行业的思考（这个也是目前自己比较欠缺的
- 平时刷题（sql/编程）注意整理归纳
- 对于常见的业务分析类题目（指标体系/用户画像/异动分析/活动效果评估/成本收益分析），可以自己提前准备一个自己的框架，面试的时候结构性地表述
3. 关于面试
- 感觉自己有的时候会一下子说好多，maybe可以精简一些or停下来问一问？
- 要讲一个很长的事情（比如说一个建模项目），先讲清楚业务背景：是个什么事情，目标是什么，为什么一定需要这个模型，再讲建模细节
- 结构化表述很重要很重要不然自己说着说着就不记得说了些什么了
- 有些面试官可能很喜欢一下子问很多问题，今天的面试我就忘了他前面问我什么了，场面很尴尬= =。记不住可以记在电脑上一下。。
- 我发现自己相比于晚上的面试，上午面试表现得都不太好，可能是因为脑子转了一天对面试更有帮助吧，所以以后面试前可以尝试找人mock或者自己把准备的东西再讲一遍，先激活自己的嘴😗和自己的思维🤯
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