一轮: 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~）。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，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。...查看更多

1面： 无自我介绍，直接介绍项目，我有一个数据挖掘的项目用了随机森林的模型，追问了一下模型的细节，包括适用场景、优缺点等。然后再问之前的工作内容，这个比较常规，简单介绍一下之前的工作。然后重点来了，面试官提了一个业务问题，如果今日头条的人均使用时长下降了，你会如何分析这个问题？每轮都会有这种业务问题，回答的好不好，会直接决定你面试的结果。这种问题该咋回答呢，给大家大概说一下这个问题我的思路：step1：首先人均使用时长 = 总使用时长 / 使用人数 指标类问题，要先和面试官明确分子和分母step2：人均使用时长下降了，这是不是一个问题？趋势是突然的下降，还是缓慢的下降？是不是只是因为是从周末到了工作日，大家都上班没时间刷手机？step3：如果认为人均使用时长下降是一个问题，对于这种问题最常见的做法就人群拆分，这个大家应该比较熟悉，核心是找出哪些人群的人均使用时长下降了？是所有人的人均使用时长都下降了，还是部分人？回答此问题的核心是看你能想到多少维度。举一个新老用户拆分的例子，对于新用户，如果发现是新用户的人均使用时长下降，可能的问题有哪些？是新用户的质量下降了？那么哪些渠道新用户的人均使用时长下降了？这些渠道会不会有问题？渠道投放的素材是什么样的，是不是投放素材的问题？如果发现所有渠道新用户的使用时长都下降了，那就可能不是UG侧的问题，那么是产品最近策略有没有调整？新用户冷启动推荐策略有没有调整？除了新老用户维度外，还有不同功能模块的使用时长是否有差异、竞品因素等等，想的越全面越好...查看更多

总的来说面试并不难，面试主要围绕自身背景，所做过的项目，考察SQL能力以及一些结合产品来分析的贴近现实的题目。面试官是个帅帅的小帅哥（感觉很年轻），人很好。Zoom面试，这里一定要指出，面试前最好准备好设备和备用设备。我当时打算用手机面试（电脑的摄像头在下方，用dell xps的都懂，面试官只能看到我鼻孔那种），提前十分钟进入链接，调试好设备后就等着面试，等面试官准时进来时，双方都听不懂彼此的声音...还好小哥哥说他重新进链接，我也顺便换成了电脑，一分钟后就没问题了。然后就是正式面试了，面试一共45分钟，期间因为术语问题耽搁了一些时间（因为我统计学和机器学习深度学习等相关知识都是在英语环境中学的。。。）1. 自我介绍。我主动出击，面试前我把简历梳理了一遍，把简历上的东西都按照时间线大概概述了一下，面试官就没啥问题了，直接进入上一份工作的工作内容和经历；2. 深挖简历，这里一定要明白自己做了什么，分清主次。我比较大概地介绍了公司架构，主营业务，我所在部门，我的职位与职责等。然后我交代了我做了什么，为什么这么做，达到了何种程度，最后结果如何，有什么问题。小哥哥也不打断我，等我说完他也没再问我工作相关的问题了但问到了基础技术方面的问题。因为我之前做了几个分类的项目，简历上也有提到，小哥哥就让我简要介绍了随机森林算法的实现，我说的很详细。他又问我在用python实现时会怎么调参，我回答了n_estimator，max_samples等。可能我说太细致了，小哥哥就直接让跳到下一题了；3. 简历中有提到pandas，小哥哥就问了插补法，我回答了平均数，中文数，众数，KNN插补，贝叶斯岭（？？？我当时说的bayesianridge) 小哥哥就没问了；4. 连续数字的分析；我当时是真没听懂的，我就问是不是Numeric data EDA，小哥哥说是，我回答了用pandas直接画出散点图，分布图，看outliers，相关系数（correlation），平均数，方差，kurtosis skewness。。小哥哥说是不是峰度和偏度，我说啊。。应该是吧，我就道歉说真的不知道这些术语的中文名词，还在学习中。他笑笑说没事，就继续了；5. 做SQL题目；小哥哥直接共享屏幕，四道题目手撕，第一题是分组排序（存在重复数目）取出每组最大数的编号（如果有重复的就取primary key最小的那个），我用的ROW_NUMBER()；第二题是学科成绩，题目给了学号，课程成绩，分数，要求输出大于六十分的为PASS，小于六十分的为FAIL。我还没说完CASE WHEN score>= 60 THEN PASS ELSE FAIL 这样，小哥哥就说下一道。第三题是一个转换日期格式的题目，现有日期mmm-dd-yyyy，要求输出yyyy-mm-dd，我用了dateformat，但他说不对，我是真的没理解到题目，又问了一些问题还是没理解到题目我就放弃了。第四题是从[[values, strings,values]]这样的格式中查找出一个特定的值，我说抱歉，我以前完全没接触到，这题完全不会，小哥哥说没事，就直接说答案了6. 问了业务题，大概是如何设计广告方案。我回答了页面浏览量，每个页面的平均停留时间，日活，点击率等，可以考虑做abtest来看广告位放在哪里，颜色，大小，文字图片等都可以测试。这时已经40分钟了，具体也没展开，小哥哥就快速补充了以下，就进入反问了7. 反问；我现在面的团队的主要职责是什么，主管部门是谁，具体是什么产品 ...查看更多

【社招】4.26晚面的字节电商战略-数据分析师（一面挂） 面试官介绍完名字，然后是我的自我介绍。简历上的成果是你一个人的，还是小组一起的。 当时答的不好。是小组一起的，但自己贡献了超过50%，没有说出来。简历应该修改成自己单独的贡献更好。讲一个你的项目 楼主准备了一个有点绕的行业用户留存的例子，一时兴起，觉得面试官可能难以理解，就换成了用户拉新，结果叙述太过简单，没有突出自己的能力和亮点。训练模型都用了哪些数据，如何改进 没太从这个角度考虑过输入变量的分类，答得比较凌乱。只说了用户的属性/行为数据。 现在想可以从原始数据vs生成数据（derived feature）；或者按照业务类型来分数据（拉新/升级/等） 改进的话，可以用金字塔结构来想：模型改进part 1 AUC， part 2评分时间，再继续细分已知过去几个月的GMV，如何预测下一个月的GMV？ 首先把过去数据数据做清理，排除掉大促节假日的干扰，如618，11.11等 然后fit model进行预测。最简单的预测是取平均。 面试官评论说行业知识太少，提示了有三个角色：商家、主播、消费者，楼主答三方的数据都能用，感觉不是面试官想要的。直播购物的漏斗模型，最关键的转化率是哪一步？ 楼主答从观看直播->到加购的转化率最关键SQL问题 - 已知auther_id, category，date，gmv电商战略部工作内容 答：1.战略咨询，竞品分析，经营分析等 2. SQL和model，预测GMV/OKR，拆解目标并完成 3. 财务分析ROI，成本控制等工作时间 标准的10-10-5.5 其他不太记得了。总体而言，自己领域内的经验没有表现出来，电商行业知识又不够，面试一共才30分钟，本来等面试官提问技术细节，但都没有问道。第二天就收到了面试评估反馈调研，脉脉上说一面后收到这个就是凉凉了。。。...查看更多

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...查看更多

需要在字节跳动的飞书上面试。首先需要对自己做自我介绍，然后面试官会通过飞书出题，对于数据开发来说比较重要的是SQL题跟数理统计知识。此外，简历上写的项目经历格外重要，面试官会在这个上面提问，如果回答得不好就凉了。首先是SQL题，给出表与需求，需要我们写出对应的SQL语句。除了简单的SQL语法以外，需要格外注意窗口函数，我对窗口函数不太熟悉，就挂在这上面了。第二个是数理统计题，主要问了一个经典的***分配资产的问题，这个其实我也不太清楚正确的解法。...查看更多

凉经分享攒人品，希望大家都能早日找到理想的工作。先说背景，国内211本，美硕，2019夏季毕业，大厂实习背景，但是个人原因错过校招，所以处境有些尴尬，只能走社招；3.18HR小姐姐加的微信，约了3.23的面试，面试过程50min牛客网的视频面试，面试官是个男生，很有礼貌，也比较有耐心。 整体面试过程： 1.自我介绍； 2.介绍一个你在工作中最难忘的项目（紧接着就是项目深挖，我说的当时实习做的用户冷启动的项目）； 2.1你是怎么评估你的算法的； 2.2 push的工程原理是什么； 3.技术问题： 3.1一个推荐算法的表现应该用什么指标评估 3.2讲一下AB Test，解释什么是p value，AB test的样本量怎么确定，确定的原理是什么（好像还有一些但是我忘了） 4.业务问题： 4.1评价一下抖音这个app； 4.2怎么理解内容生态； 4.3次日留存跌了怎么办。 ...查看更多

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...查看更多