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牛哥zhuang
编辑于 2022-01-20 11:11
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字节数据分析实习三个部门面经!目前在腾讯实习!

字节数据分析岗位实习 本人双非 计算机科学与技术跨专业实习

一面  6.8 1h40m(累死) 技术面
1.自我介绍
2.实习经历介绍 RFM模型
3.RFM解释
4.归一化是否了解
5.评分系统设计与分层
6.SQL  count()和count(1)和count(*)区别
7.left right inner full分别解释,并且mysql中是否有全连接(无)
8.怎么实现全连接和内连接(用左右链接实现)
9.一道力扣SQL题,自连接
10.窗口函数 dense rank和rank区别(同名次处理不同)
11.python列表与元组的区别(元组值不可修改)
12.python pandas知识(replace使用,fulnull使用)
13.优惠券项目:缺失值处理,怎么设置,
14.反问:对一面的评价:基础知识不扎实,面试官很诧异count没答上来,我确实count那块没复习过,其他都回答的不错
总结:面试官是一个小哥,声音很nice,我不会的他都很耐心的引导我去思考回答,如果实在回答不出来,会给我讲,很耐心,我都很害怕回答不上来的太多,都准备好挂了,结果小哥最后还是让我过了

6.9 晚上9点通知第二天技术面

二面 6.10 30min 技术面
1.自我介绍,为啥计算机来面试数据分析
2.实习的RFM模型
3.RFM解释,对用户生命周期分层的依据
4.对于RFM打分系统的设计出发点
5.优惠券项目特征工程的选取
6.短期内的规划,希望在字节学到什么
7.反问:对二面的评价:对于RFM了解的不是很深(当时面试状态不好,脑子迷糊的很,没说明白),但是实习生这个水平不错了,其他都没啥问题
总结:是一个小姐姐,HR小姐姐强调技术面,可能第一面把该面的面完了,所以第二面没问太多,我还以为对我的回答不满意,所以半个小时就结束了

6.11 早上11点通知当天下午leader三面 业务面

三面 6.11 40min 业务面 leader
1.自我介绍(准备很充分,leader人很好,说背了很久吧,有准备是好事)
2.问了一下对数据分析的认识(脑子一热胡说八道成大数据了,leader说我是不是没搞清楚面错部门了,吓死,后来重新说了一遍),为啥计算机来面试数据分析
3.怎么判断一个抖音视频的质量(完播率,赞评比等,没问到拿手的业务题)
4.对于字节跳动的认识(年轻,有活力)
5.我的性格(我说不服输,对于喜欢的东西有很强的动力)
6.反问:对于三面的评价:准备的很充分是好事,业务不熟,但知道一些专业词汇,性格不一定适合这个岗位,要耐得住寂寞的,到了她们部门挨骂比夸奖多,对于字节的认识没什么问题,给我整整说了十几分钟,面试了这么多家大厂,字节的leader是给我评价最全面最久的一次,受益匪浅
总结:跟我想象中的leader不一样,我以为会是很严肃的,结果也是很轻松,是个女leader,能隔着视频(前三面都只有我开视频,面试官那边都是关闭状态)感觉到那个气场很强大,肯定是个女强人,业务那里业务准备的不全,所以擅长的业务题没有问到,但是leader给我的评价我印象深刻,受益匪浅

6.16 下午HR通知明天HRBP面,中间隔了个端午节,我都快紧张死了以为挂了

HRBP面 6.17 40min 双面试官
1.之前的实习经历,之前没有互联网实习,所以问了学到了什么,做了什么,怎么找到这份实习的,实习时间怎么这么短,狠挖实习
2.规划 考研or就业 why
3.为什么没有在34月份找实习,我说个人原因,最后问了说因为论文
4. 问在医疗部门的数据分析部门有没有什么问题?我说没有(面试官还逗我说我想去哪个部门就能去哪个部门,我上当了,说了抖音,因为我因为抖音知道的字节,面试官笑了)
5.个人的性格
6.能实习多久?
7.反问:base北京总部 有导师辅导
总结:等了快一周等来的HR面,面完松了一口气,感觉还不错,只不过跟其他面经里面的HR面不太一样,没有问到为什么要来字节(我准备了好多哈哈),两个小姐姐都很温柔,很幽默(字节的面试官都很nice,你不会也会去引导你,然后耐心给你讲解,五星好评)本来感觉面试到此结束了,结果。。。

6.21 等了两个工作日没有消息,然后问了HR,说是面试官要pending,业务方面要综合对比一下候选人,具体结果时间未定,只能等待。。。吐血了,感觉是leader面业务回答的一般,应该原因也是leader在纠结候选人

6.24今天 依旧没消息,查了一下pending的周期,快的话都得2周,大家都说牛客网灵,那我许愿OC!也祝大家顺利拿到offer!

9.5更新一下 中间乱七八糟面了好多给大家分享一下!然后这7-9月期间都是在北京奇虎360做数据分析实习的,面试经历跟字节没啥关系就先不发了,后面单出一篇吧!


6.27 字节跳动 上海 用户增长-数据工程师(数据分析方向)
一面 (1H)直接GG!因为没拿电脑,拿的手机,面试官跟我说去找电脑,但是之前字节北京四面都是飞书,所以确实没准备好电脑环境,浪费了十分钟!确实是自己的问题,也可以看出来面试官有点不爽。
1.自我介绍
2.问了数据挖掘项目细节
3.给了一串数字计算AUC,这个有两种方法,当时不知道没答上来
4.coding:因为没有电脑,所以只能手撕,就是SQL基本的求DAU(日活)本来有两道,可能面试官看我没电脑就一道就过了,这个肯定减分了
5.业务题:对抖音用户增长的理解,对比快手,具体问题,在美国独立日什么的(重要节日)怎么设置指标来对比抖音快手的DAU(这个业务题一直在扩展)
6.统计学:第一个乒乓球七局四胜,A已经赢了2局,那么A赢得概率是多大,就用C啥啥那个就行!当时没反应过来,就硬解,错了!贝叶斯说不定也行!
7.假设检验:如何证明一个人很优秀?例如乒乓球那个赢的人,怎么证明他真的很厉害?我当时直接懵逼!后来才知道证明一个人很牛逼很难,但是证明他不牛逼会简单很多!按这个思路,假设检验就OK!
8.因为一开始浪费了几分钟,面试官说到时间了,剩下的就不问了(到这就知道凉了),反问(凉了有啥反问的哈哈哈)

这次面试本来信心满满,毕竟之前过了四面了,以为这次会简单一点,毕竟面评都还不错,特别给负责的HR小姐姐点赞,太负责了,马上就帮我问反馈,虽然意料之内挂了,但是认识了一个很优秀的HR小姐姐!总之以后注意以下几点吧:
1.把电脑环境调试好!尤其是牛客网链接!肯定有coding!
2.基础知识一定要扎实!这个后面我会推荐一本书,自测数据分析面试很有用!
3.其实面试官的反应就已经可以判断这次面试的结果了,眼缘真的很重要!


8.2 字节跳动 北京抖音 数据分析
为了抖音这次面试准备了好久好久,结果面完了还是感觉还是准备不充分,光准备coding了,没准备基础知识,但这次考的内容,我后面推荐的那本书都有,大家可以参考!
一面 (1H30M)20:00GG
1.自我介绍
2.实习经历(因为七月中旬已经在奇虎360数据分析实习了,并且自己负责了一个项目,完成了60%左右了,这次面试是入职前约好的)我介绍了整个项目的构思,拆分维度选择,特征工程选择等等,因为自己负责的,所以很清楚,面试官也表示这个项目很不错,我确实讲的很清楚!
3.数据挖掘项目经历 问了项目的特征工程和模型选择,也解释的很清楚,每个细节都很详细
4.bagging和boosting的区别?卧槽?我当时懵逼了,面完试才知道是随机森林和GBDT换了名字我就
反应过来
5.决策树的定义?懵逼+1
6.二分类,AUC和ROC区别?懵逼+1!大概说出来了
7.假设检验定义?以及一类错误和二类错误等概念
8.辛普森悖论
9.正态分布和中心极限定理
10.power=1-贝塔什么的?答案是增大样本量
11.XG boost和GBDT区别?以及优势
12.业务题:最常用App—抖音!业务构成?
13.直播指标拆解!以及收入构成?怎么提高
14.昨天GMV降低什么情况?(后面面试官说套路答题不太好,毕竟To C节奏很快,PEST不适合等等)
15.coding:最近一次直播打赏时间等?窗口搞定
16.coding:简单的算法题,知道思路但太久没用Python写算法了,不会,给面试官讲了思路
17.反问:对我的评价
1.实习有项目,确实很清楚,但360不算纯互联网,所以参考意义不大,我们是ToB,节奏慢一点
2.基础知识薄弱!(我反省)
3.业务题是模版套路答题,但是不可避免,ToC节奏快,PEST不适合

面试了挺久的,前半部分感觉很稳,到了统计学和机器学习基本知识就懵逼了,哎,确实准备不到位,但是这次面试也就是我最后一次挂了,因为我发现了太多的漏洞,我在接下来三个星期一直在查漏补缺!一般面试官没问你能实习多久,啥时候到岗,现在在哪?一般可能都是GG!这也是最后一次面试字节跳动了!尝试了三次了,都GG了!虽然很遗憾很失望,但是收获很丰富!最初的梦想就是抖音,也就这样擦肩而过了!


一共面试了字节三个部门,一个小荷,四面都过,最后横向被pass了!然后就是上海的和北京抖音,一面GG!确实漏洞还是很大!字节给我月底的面试增加了很多的经验!感谢!最初的梦想还是没能实现!我很遗憾哈哈哈!自己确实可以做得更好!加油!祝大家都能成功面上字节跳动!



后面面试了京东,滴滴,百度,腾讯全部通过✅!最后选择了腾讯,在IEG的战略商业分析部门!实现了最最最开始的梦想!最近会把面试上面几家公司的面试过程也写一篇博客发出来,供大家参考!我没有打算就业,所以面试的都是实习!虽然都有转正HC,但我不是很看重!所以希望能对想找一份实习的同学们有帮助!


同时也很感谢奇虎360在我最绝望的时候给我抛出了橄榄枝,也感谢我的领导相信我让我负责了一个项目,非常感谢!


最后希望所有想找实习的朋友们都能够顺利找到自己满意的实习!

PS:数据分析面试推荐的书就是—数据分析师求职面试指南!暂时没有PDF版本!推荐大家买一本吧!真的受益匪浅!业务题什么的去看看人人都是产品经理!




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