字节数据分析面经分享

我面的是数据部门的数据分析岗，走的是校招海投，base北京，没有经过笔试。因为当时在美国投递的岗位，所以所有的面试都是通过视频面试完成，由HR直接加我微信，约面试时间。总的来说字节跳动的面试审核效率很高，一般来说如果通过的话，每轮面试间隔不会超过两个星期，正常都是一个星期左右。面试一共四轮，三轮技术面，一轮HR面。

第一部分先来说下我面试的题目

一面（4.2）

首先自我介绍，介绍完之后开始深挖简历。问题主要围绕简历提到的实习中的项目展开

涉及到简历的部分是最为重要的，是整个面试的开场，也决定了后续面试官态度的走向。从我的经历可以看出，面试官会就某个你简历上比较吸引人的项目作为切入点，顺藤摸瓜式的了解当初你是怎么做这个项目的，包括项目的动机、进展过程、结果评估、优化空间，这些与未来入职后在公司要做的事情也是类似的，所以思考清楚如何推进项目落地，并清晰的表达出来是通过简历问答的关键。另外，一定要对自己做过的项目高度自信，因为既然得到了面试的机会，就说明你过往的经历一定满足了公司的条件，剩下的就是毫无保留地展示自己！

然后问了有没有使用过什么字节跳动的产品，我毫不犹豫的回答了抖音（抖音深度中毒患者，平时一闲下来就会刷抖音）。说了一下抖音的优缺点及相应的改进建议

接着就进入下一个case题。问如果在搜索中增加保留历史浏览记录这个功能，作为数据分析师会怎么去评估这个功能是否应该上线， 需要去看那些指标。假设现在这个功能已经上线了，需要优化，你有哪些优化的想法。

最后就是常规的反问环节了。整个过程45分钟左右，平稳度过，一般感觉发挥没有大问题，四平八稳，第一面都可以顺利通过

二面（4.16）----本来是4.12，面试官临时有事推迟了

首先依然是自我介绍+项目展开，这里不赘述

接下来的问题是，UBER现在有一个发放优惠券的活动，该如何评估这个活动带来的ROI 的影响。

然后问有没有觉得哪个APP的交互界面或者用户体验不是很好的，我说了快手的界面感觉不是很好，不太喜欢双排列模式（快手的粉丝不要喷我，纯属个人意见）。下面就进入了双排列模式和整屏模式的连环问题。分别说下两种模式的优缺点，如何判断两种模式的效果差异（AB测试），如果经过AB测试发现确实效果存在显著差异，通过哪些指标分析那种排列模式确实不好

这个问题其实我并没有答得很好，在一开始我是跑题的。因为看了太多面经还有类似的问题，所以我就惯性地了回答通过常见的APP评价指标，像日活、用户数、留存率等等这些来评判，结果面试官说并不是让我回答这些笼统的答案，这些指标是最后的结果，当中漏掉了需要分析的一个环节。当时其实我是有点懵的，只能努力保持镇定，想了一会儿之后开始积极地和面试官沟通，反复确认自己对于问题的理解正确，过程中面试官也会通过抛出一些其他的小问题或者例子来引导和提示，对其中的小问题尽力去答，展示出对于涉及到的其他考察点掌握的还是很好的，在领悟到提示后，最终把问题回答出来（需要分析用户行为）。

这个问题花费了很长的时间，在回答完之后就进入反问环节了，面试过程约50分钟。二面其实是我感觉最不好的一轮，因为确实出现了回答错误和偏题的情况，面试结束后我一度心灰意冷，觉得没戏了，但就在某一天的早上突然跟我说约一下终面的时间，我高兴坏了。

三面（4.24）

在经过二面的死里逃生之后，感觉自己心态平和了很多，相比前两轮的紧张，第三轮我非常平静，也就更顺畅地回答了所有问题

开始依然是自我介绍+简历拓展问题

然后问了我常用的APP，这里我答的是Youtube，延展问题包括优缺点和改进的意见。

最后进入反问环节。

三面约40分钟，整个过程非常顺畅，没有卡壳，结束之后就是等待通知

HR面（4.30）

到达HR面，就说明前面的技术面试基本已经是通过了，HR问了薪资期望这些常规问题。

最后进入薪酬审批环节，等待offer就可以了

第二部分跟大家分享一下我是怎么专门准备字节跳动面试的

出于对抖音的热爱，字节跳动一直是我的梦想公司，所以我在准备面试的时候也是花了特别多的时间和精力，算是形成了自己的一套面试准备的体系吧。

首先最直接的方式一定是看面经，对于字节跳动这种大厂来说，面经不仅仅是过往面试考核的题目汇总，更反应了这个公司的出题风格和考察方式。看面经永远不是为了记住出现过的题目，想着在面试时能够原封不动的套答案，而是为了找到一定的规律。

举几个例子

• 数据异常类问题的解决流程一般为确定数据真实性-拆分数据维度-具体维度考察技术、产品、运营-进一步细化假设
• 上升/下降类原因分析问题解决问题解决流程一般为验证数据准确性-两层模型拆分-识别具体上升/下降群体-内部原因（产品本身）/外部原因分析（PEST模型）
• 复合指标分析（e.g ROI = 利润/成本），将多项式进行拆分，分析里面每一项可能产生的变动，包括分子，分母，因子

上述这些就是可以从面经的题目中找到的规律，了解这些规律之后，在面试过程中如果听到相应的关键词，脑海中就可以形成相应的答题框架，再根据实际情况进行调整答案即可。

第二点就是要形成自我发散型思维，通俗的说就是自己给自己制定问题链。举个例子，在面经中看到了有关AB测试的内容，这个时候除了AB测试本身的内容之外就可以开始发散思维，反问自己跟AB测试有关的，包括假设检验，置信区间，置信度，P值的含义，F检验，T检验，卡方检验，这些相关的概念我都会了吗。

再比如，看到日活(DAU)这个概念，就可以想到跟日活有关的，APP指标体系的搭建，用户的LTV，如何预测，用户粘性怎么看，怎么提高APP用户粘性，APP新功能如何评估等等这些一系列的问题。这就好比考试前，老师会划重点一样，只不过现在需要自己给自己制造重点，将这些重点一条条的过，同时结合新看到的面经查漏补缺。

第三点，既然知道自己想从事的是互联网产品分析，并且知道字节很喜欢问APP相关的问题，那么平时自己在经常使用一些APP的时候就可以留个心眼，既然这个APP如此吸引我，使用频率这么高，那么一定是有它的过人之处，有的时候可能只是跟朋友的一句无心吐槽，比如这个功能用的好爽啊，这个功能好鸡肋啊，组织一下语言都可以成为在面试的时候自己凸显优势的地方。平时的这些思考可以让自己在回答APP相关的问题时一气呵成，并且表现出你是一个有心人，在使用APP的时候会去留意APP的属性并且对于APP品质的提升有自己的想法，使整个面试的过程变得更像沟通或者倾诉，而不只是单一的你问我答。

当然，这个过程需要平时的积累，如果面试在即，可以把自己平时用的比较多的APP罗列一下，整理出两到三个重点使用，且比较容易分析特性的APP，除了自己的使用体验外，网上查找一下别人的使用心得从而给自己一些启发，想一想是否真的是这样，然后罗列出优缺点，思考出针对性的提升方案。这样也可以使你在面试中碰到APP类问题时，对答如流。

第四点虽然有点老生常谈，但也是很适用的一点，就是沟通技巧。一场好的面试一定是一次好的沟通，好的沟通一定是相互的，而不是单方面的输出问题，接受回答。如果感觉被某个问题问到了，心里一慌，需要及时稳住，开始和面试官进行交涉。交涉的内容可以包括：重复确认自己对问题的理解是否正确；提出几点自己的想法然后询问大概是这个思路吗；合理断句、停顿式回答，通过观察面试官的反应判断自己的方向是否正确，如果被面试官明确指出这个问题回答的不妥，思考一下是不是确实有点问题，勇于承认错误，重新回答，切记不要抬杠，不过大脑再扯出一堆南辕北辙的话，这样只会让情况变得更糟。字节跳动的面试官都非常nice，也普遍很有耐心，会给出适当的引导。

面试既是在考察一个人的能力，同时考察的也是一个人的品质。没有人会去怪罪一个真诚的、努力表达自己的人，所以面试中出错并不是十恶不赦，及时改正完全有挽回的余地。

暂时想到的面经和建议就是这么多啦，如果大家有什么疑问和补充可以直接评论区留言，祝大家早日收获心仪offer~~