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烤面筋专业户
编辑于 2021-05-07 20:23
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数据分析岗 社招面经

背景:20届,普通高校硕士,某中等不知名公司数据分析,不到一年数据分析工作经验,裸辞找工作。

面经:
(1)京东数据分析师:以项目、指标搭建和电商业务场景题为主,3道SQL。因为是偏向业务分析,更关注产出报告的能力(Excel+sql+ppt的使用)以及业务分析思维,对技术要求不高。两面业务面+一面hr面。
(2)京东AI产品经理:以产品相关问题为主,面试官出各种产品类的场景题,其中二面过程很痛苦,感觉自己产品思维非常欠缺,很多问题回答的都不是面试官想要的。自己大多数问题都从如何用技术解决的角度思考,面试官不断引导我从用户角度以产品思维思考,也一再提醒我职业方向的选择非常重要。我的结论大概是,根据目前的情况和我的个人经验,我确实很缺乏产品思维,不是很适合产品岗位。
(3)猿辅导商业分析师(斑马AI):SQL(找中位数)、项目、AB实验(辛普森悖论)、统计学(假设检验、参数检验和非参数检验等)、概率题(50个球编号1~100,有放回取5次,编号最大为50的概率)、机器学习(聚类、决策树)、智力题(25匹马赛跑每次跑5匹,找出最快3匹需要几次)。
(4)快手数据分析(MMU):
一面(1h10min):项目扣得很细、一道SQL一道leetcode算法题(难度较小)、场景题(如音乐推荐的列表,如何评价推荐算法的效果;如何评价推荐顺序好坏);
二面(1h30min):项目扣得很细,步步紧逼,中间有各种与数据分析或算法相关的发散性问题,一道leetcode算法题(股票收益);
三面(20min)高管面,问项目。
(5)快手数据分析专家(主站产品)
偏业务,面试官很专业,业务方面的问题问的特别深。不愧是带“专家”的岗位,好难。
(6)字节跳动数据分析-用户平台:
SQL(用到lateral view explode),python,假设检验,各种分布,结合项目描述AB实验细节,统计学内容偏多不太记得了,答得不好,岗位和自己期望的不是很匹配。
(7)度小满:
一面:项目介绍为主,别的不太记得了。
二面:现场面。指标异动、分析报告如何开展,对不同对象如何开展分析和汇报(个人的简历中涉及到了这个),指标体系搭建。主要关注指标这类的信息。
(8)作业帮:
一面:面试官比较看中概括总结能力,多方面考察对对接的产品和项目的流程和概况,如何提升产品的增长,如何向领导汇报这个项目,个人的特征,抗压能力如何,是否能接受长时间工作,其他问题。
二面:实在想不起来了。
三面:hr面。
(9)搜狐
一面:项目相关,SQL。
二面:一小时,根据简历和项目不断延伸,每个问题都深入怼到回答不出来未知。包括埋点设计的流程、维护;AB实验;指标异动,怎样算异常,如何定位;数据的处理方法,如何设定阈值;如何处理缺失数据等。
(10)小米数据分析:
项目扣得很细,结合项目考察AB实验、假设检验等,指标体系搭建,指标异动题(日活高留存低找原因),一道SQL(留存)。
(11)百度—用户增长
问题偏向增长,根据简历和项目展开;AB实验,业务场景题DAU异动分析,辛普森悖论。
各种项目的延伸。如何对产品用户做增长。
高管面是一位女高管,不断的深入怼项目问题,感觉还挺专业的;此外也问了些其他问题,感觉考核项目的深入程度和反应能力。
(12)滴滴
项目及项目延伸、简历中涉及的建模、埋点的设计和维护。
数仓相关问题(我没接触过都不会,估计凉了)。
(13)keep
技术向,建模能力最强面试官非keep莫属,业务场景也考察,但是两个面试官光是揪着聚类模型就问了很久,还不是那种k取几这种浅显的问题,就是明显他们都是建模过的人。比如用户有区域、城市、时间、运动项目等维度,如何分类。
指标波动分析题。
SQL题:日志表记录了用户每次运动时间,精确到时分秒,取某个用户所有运动的天,并且按今年的第几个运动日标记;找出该用户今年最多的连续运动天数。
业务场景题,如何评估app分发的内容质量(要考虑到是运动app。不能只看vv和时长,运动的时间建议1h以内)。
(14)美团
面试官两次迟到10分钟以上,面试过程把我气坏了,还没忍住跟面试官怼起来。
(15)字节跳动数据分析-抖音
项目的延伸,以生产者生态、消费者生态、内容生态为背景,延伸到各种场景问题;AB实验相关。
(16)阿里巴巴风险策略岗
简历面:工作项目和落地的情况、风控建模的相关经验、机器学习模型相关。
感觉不太匹配就拒绝了后续面试。


我的春招持续了26天成功上岸啦,虽然是社招但是也来牛客上扒了一些面经,故发此面经供大家参考。

大家多多点赞收藏积攒好运!

也祝我不要再遇到s*b奋斗逼pua领导了!

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