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最近更新时间:2024-01-04 17:13:01
7544
面试了职位:数据分析师
未通过
数据分析师面试一般,共2轮面试

一轮:

Q:自我介绍,
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Q:项目/工作经验展开谈,
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Q:面试官会Q一些点,比如平时喜欢用什么APP?,他们的优惠券你会怎么设计,
0条回答
  • 我提出了用rfm模型,
  • 但是没提要根据用户最近一次购买时间给个权重,
  • 面试官还补充了应该考虑优惠券可能导致的亏损,
  • 总之是偏向业务的轻松愉快项,
  • 小哥哥也是很友善很耐心,
  • 他的分析也让我受益良多(感激~)。

第二轮: 

  • 没有过多的自我介绍和工作经验展开谈,面试官时间比较紧的样子,
Q:于是让我SQL在线写,考了row_number()over
0条回答
  • 这里划重点呐
  • 一般SQL考最难的也就是几个窗口函数了,
  • 七日留存date_diff,连续登陆的问题也可以了解一下
  • lead()over()。

基于业务的数据分析问题等:

Q:新版本DAU突然下降,如何分析 ?如何预测下一版本的DAU。
0条回答
  • 基本上,我的面试到这里就结束了。面试官非常不满意我说不出来公式,这里想补充一下,我当时没有互联网经验也不知道DAU的公式,只是要考虑留存和流失和新增这几个元素。
2 年前 发布
评论 · 4
suki
哈哈
简约而不简单
程序员的竞争还是太不激烈了,换成设计师一面都过不到,你还能混到2面,也是厉害👍
forever
这么说就没意思了,术业有专攻
Lucifer
喜欢贬低别人来满足你的虚荣心么?价值观有问题

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字节数据分析● ● ● ● ●
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问的问题比较深,问的非常细,
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匿名用户
面试了职位:数据分析师 - 北京
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数据分析师面试很好,共1轮面试
简历提问,主要是模型介绍和项目思路统计学相关:辛普森悖论、假设检验,属于基础题,挺看重基础的统计学知识的;手撕三道SQL,常见题型
1轮面试:视频面试
面试感受:很好;面试难度:非常困难;面试来源:内部推荐
2 年前 发布
乖乖吃辣条去
面试了职位:数据分析师 - 北京
未通过
面试:数据分析师。给人感觉很亲切,难度会一直叠加,结果没机会。
笔试:90分钟,选择题和四道SQL1.有字段 员工ID、员工姓名、登录时间戳、分区时间。请查询月初至今连续7天或以上上班的员工,用SQL2.某公司开展电商业务,访客访问一个店铺时会产生一条访问日志。访问日志存储的表名为ods_visit_log,访客每次编号为log_id,访问用户id为user_id,被访问的店铺名称为shop_name,访问时间为time,请给出SQL建表语句3.统计每个店铺的独立访客要求去重用SQL4.统计每个店铺访问次数top3的访客信息(shop_name、user_id、访问次数visit_cnt)用SQL5.公司想要促进中小客户进行充值消费增加营收,现有两种优惠方案:方案A“8折券,最高抵扣288元,最低充值100元可用”:方案B"直减88元券,最低充值100元可用",只能选择一种方案开展,你会如何进行选择?为什么会这样选择?视频面试:30分钟深挖简历
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面试感受:很好;面试难度:困难;面试来源:BOSS直聘
2023-05-13 发布
看准32059
面试了职位:数据分析师 - 北京
感觉靠谱
面试:数据分析师。很棒的一次面试体验,难度会一直叠加,希望能等到好结果。
一面:面试的字节data部门本地生活的数据分析,面试官是一个小姐姐,人很温柔,自我介绍后重点问了项目里的一个异动分析case,然后给到一个抖音达人带货GMV持续下跌的情景,让我现场说分析思路(思路当时回答的大概是达人视频供给量*转化*客单,然后拆维度),然后让我就转化下跌做进一步下钻,回答内容侧和商品侧,商品侧比较好验证,核心看是哪个品类或品牌的低,然后验证是否在头腰尾部的达人中都出现下跌,还可以结合复购、好评等指标;内容侧提出本身质量变低和推荐不准的假设,这个比较难验证,因为两者有关联,都会导致完播率等衡量指标下跌,我提出的解法是上AB实验,观察是否各个群体转化都下跌,排除推荐因素。接着问了AB实验的流程和常有检验。然后是考产品思维,问最常有的APP,然后什么功能可以改进,改进了怎么衡量效果,造成的其他影响怎么解决,结果和预期不一致又怎么办,一环扣一环,小姐姐思维真的非常缜密,也非常考验人的逻辑思维和指标量化的能力。整个过程虽虐但爽hhh
2轮面试:笔试、视频面试
面试感受:很好;面试难度:困难;面试来源:校园招聘
2022-08-30 发布
面试流程:共经历了2轮面试
整体感受:一般
面试难度:非常困难
面试来源:猎头推荐
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