阿里数据分析师 非技术向面经 已拿意向书
0914更新
9月11号收到短信和邮件意向书啦，才想起来要来牛客还愿，还愿还愿，祝大家都早日上岸哇
0814更新
今天终于没忍住又问了一次，答曰没有其他面试了，已经启动秋招offer流程，现在还没收到邮件可能是系统有延迟，等邮件就完啦，其他提前批已经面到HR的小伙伴们可能是一样的~
祝大家都能拿到想要的工作🤣
前情提要
楼主6月底投了阿里商业智能部数据分析师的暑期实习，7月初开始面试，1轮业务+1轮交叉+1轮总监+1轮HR，面了将近一个月（投的真的是太晚了，我自己也在反思这个问题）
小姐姐直接说，那我给你转到秋招吧
然后我和她反复确认了，转到秋招之后，前面的面试流程还在，但是需不需要再加面试轮次他们要沟通之后再给我回复，然后我说如果业务觉得一定要先实习才行的话我也很愿意的（因为据说阿里的暑期留用率蛮高），小姐姐说好，有消息再给我回复
然后我今天看官网状态，实习生投递状态变成了“已回绝”，新增了应届生投递状态“新投递”（并不是“面试中”，但我自己没投过，内推人和实习内推人一样so应该是她帮忙转的）
求问大家有没有过类似经历啊，之后会怎么样啊，不会因为多了一句嘴实习生都没得当了吧
#之前有朋友回复说约等于直通终面or直接给offer call，但愿如此 
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# 上周五面的，今天周二，还没消息，过了个周末感觉仿佛一周都快过去了……焦虑的很，于是决定先来发面经攒一波人品，求8月拿到一个全职offer吖
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在技术大牛云集的牛客！这篇面经好像风格完全不一样hhh，跟技术半毛钱关系都没有，AI、大数据之类的大神，直接绕道就好啦~
本人背景：985本硕，专业都是心理学，有系统学过应用统计，研究里也会用（基本就是假设检验），但之前的经历就是商业咨询公司+腾讯商业分析，有竞赛奖，不过是案例比赛奖= =，只在腾讯做过一点和纯粹的数据分析、推断统计沾边的事情，统计基础不能说是完全辣鸡，但也不算太强吧
4月拿到暑期实习的内推链接，6月27号投的，#这个故事告诉我们阿里的内推链接是没有时间限制的#
7月15号邮件通知17号一面，37分钟
1. 自我介绍，没有规定时间
2. 聊项目，主要聊的是在腾讯的一个项目
a. 为什么要做
b. 你自己主要做了什么事情：我是把主要工作分了三个点，讲数据分析的时候我自己有提到一些统计方法，但他后面也没有详细问，讲其他两个是突出有一部分策略已经落地
c. XX事情是你自己做的还是别人带你做的：面试官对这个问题比较敏感，如果感觉某件事不像你自己做的会追问，建议就实话实说，实习生能involve到什么程度其实大家心里都清楚，无论你自己负责的部分有多小，能有一两个亮点让人家觉得你还是对这个工作蛮有思路的就ok了
d. 你的工作最后有没有真正对业务产生一些影响，有没有数据支撑：我觉得这个我回答的并不是很好，因为当时出于种种原因我们那个项目最后的效果其实一般，如果真的做过有数据支撑的、效果很不错的事情，在这部分应该会很加分
3. 你的专业对分析工作有什么帮助：答有学过系统的应用统计方法，以及社会心理学的套路也是发现现象，形成假设，使用数据验证，和数据分析的工作类似，然后主动提了两句毕业论文
4. 更喜欢数据分析的哪一个环节？为什么？答更喜欢后面的分析，喜欢分析落地，包括tableau这种，SQL学的还很初级，没有实操过，他说我们也主要做后面，内部分工很细
5. Mini case：2019年7月，天猫宠物用品购买用户数增长率比前半年有下降，应该从哪几个方面分析原因？如果准备过咨询公司的面试，应该对这种case不陌生，对于每一个方面，面试官会让举几个例子，比如你提到竞争者，他会问，那么竞争者可能是做了什么？之类的，需要有一些基本的sense
6. 然后就到了你有什么问题环节：他说自己是对接天猫的，说vertical的组主要有4个工作：辅助商业策略分析、业务分析框架构建、异动和机会点挖掘、监控产品和报表，然后我感觉到，相比技术向的数据分析，这个部门更偏业务向的、数据驱动的商业分析，也是我喜欢的类型
#小哥哥声音很好听，问题还蛮常规的，有相关经历的话，稍稍做一点准备应该不难过#
7月23号邮件通知24号二面，45分钟
1. 自我介绍，同第一轮
2. 给我讲讲你的毕业论文吧，本研都行：我的研究生方向是社会心理学，毕业论文是和社交媒体相关的，跟互联网数据分析多少有点关系，我讲的很详细，就是从现象讲到理论讲到5个研究各自的假设、准备采用的方法以及现在的进度，感觉我说了好久= =，她中间也没打断，然后她有提几个简单的确认性问题，没有深究，我有提统计方法和工具，但她没细问
3. 讲讲腾讯吧（就还是上一轮那个项目）：基本是一样的套路，但更细一点
a. 项目背景：为啥要做，你部门的角色，汇报关系，team组成及分工
b. 你自己主要负责的工作，以及有什么产出成果被利用起来了
c. 你参与的工作（搭model）：主model的核心逻辑，你们如何使用这个model，数据监控发现异常之后怎么***原因，等。我之前没有想到她听完model逻辑会立刻get到如果发现数据异常，原因不好追踪这个点，这其实是我们后面才发现但当时没解决掉的一个问题，我是直接从这里拐到了可以怎么改进
d. 继续问还有什么能改进的地方，回答完之后她说，还有吗？有点懵，强行又编了一点，幸而没有继续问还有吗= =
4. 如果把你在腾讯视频的那个model复用到电商行业，逻辑和指标会有什么变化？第一反应是，没什么区别啊…（因为是个DAU模型，新增留存召回，感觉适用于一切app），后面扯了些和策略有关的东西，比如关键指标差异，新增渠道差异，留存和召回手段差异之类的
5. 你觉得视频行业和电商行业有什么不同？我说数据对业务指导作用强度不同，个人更喜欢电商这种数据作用强的，然后问为什么觉得电商里数据指导作用更强balabala
6. 然后就又到了你有什么问题环节：她说这个部门除了vertical的组还有两个横向的组，决策BI和外部数据，她是决策BI的，后面我又问了别人，得知决策BI里好像层级都很高，应该是不要应届生，感觉这个部门离我的理想型更近了一点
#感觉最难的一轮，关于重点项目的一些事情，还是要提前想明白，以及最好能提前研究一下行业，不过如果平时有每天读新闻的习惯的话，随便扯两句感觉也问题不大#
7月25号邮件通知26号三面，26分钟
1. 自我介绍，同第一轮
2. 讲讲腾讯吧（就还是之前两轮的哪个项目），基本是一样的套路，但更细了一点
a. 项目背景
b. 你自己主要负责的工作
c. 参与的工作：就还是搭model那个事情，你究竟参与了什么？仔细说
d. 在b和c这些工作中，你有没有遇到过什么困难？是怎么解决的？
3. 什么时候能来？能待多久？应该还有一些其他零零散散的问题，但我记不太清了
4. 飞速到了你有什么问题环节：就随便聊了几句，转正率之类的，她说，实习生的话，表现ok都能留下，不存在10个只能留5个这种
#比想象中的轻松一些，本来以为会比第二轮难，后来百度了一下她的花名，发现是天猫BI的老大#
7月31号邮件通知8月2号HR面，16分钟
因为面试官会没结束晚了20分钟开始，只面了16分钟，感觉她全程都很着急的样子，可能是还有下一个会= =
1. 自我介绍
2. 哪里人？
3. 你们学心理的对口工作是什么？我说用户研究，她说是啊，那你为什么想来这个岗呢？午夜梦回问过自己N多遍的问题= =，follow your heart就好了~
4. 完整地给我讲一遍在腾讯干了点啥，包括部门、汇报关系、主要负责的事情、时间周期这些（第四遍，我已经会背了= =），她并没有问多少细节
5. 一般应该如何做一个分析类项目？有没有总结过思路？当然有吖
6. 用过什么分析工具？答上课学过spss，因为毕业论文要用，自学过R，工作用过excel和tableau
7. 想在北京还是想来杭州？当然杭州，机会更多
8. 更加飞速地到了你有什么问题环节：继续聊转正，她说会优先实习生，问什么时候有消息，答一周内，一般周五沟通校招offer
然后就过了个周末，8月6号还没有更新的消息
整个面下来感觉，似乎我的简历里只写了“腾讯”这两个字= =，可能是非技术岗只能关注过往项目经历和项目细节，如果有相关经历，好好充实一下，想想清楚，在里面突出自己分析问题、解决问题和做反思的能力；然后大概了解一下行业，常用的指标之类的，因为商业智能部里vertical的组基本会对应到所有业务线，所以可能不是淘宝天猫捞你，是阿里妈妈、阿里云、优酷或者其他创新业务之类的，这个“业务”就会区别蛮大；再简单看一看mini case的做法，就差不多了。这个部门的确不太看重技术，更看业务思路
我之前本来是想做咨询、甲方战略分析之类的，去腾讯之前实习经历也都集中在咨询，后来在腾讯待了一段时间感觉这种工作对于应届生来说还是太飘了，扎实一点比较好，就对数据驱动的商业分析兴趣浓厚，但看了好几家都找不到满意的岗，本来对阿里这个也没有抱很大希望，但在面试过程中越来越喜欢，也算是蛮有缘分吧~周一问HR有没有对我的处理决定了，没回，可能是还没定吧，这两周过的好煎熬，希望能有个好结果~先发面经来攒攒人品，之后有消息再来还愿呀
#阿里巴巴##秋招##面经##数据分析师#
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