滴滴+百度数据分析oc面经（+拼多多、阿里凉经）
滴滴（已oc）
一面 9.20 30min
1.估算北京地铁运营人员的数量
2.详细介绍一个项目，挖了一点细节
3.实习经历中发现了什么问题？输出了什么策略？结果如何？
4.未来3-5年职业规划
只能想起来这么多。。
二面 50min
1.如何理解数据、分析、业务三者的关系
2.一个优秀的数据分析师核心优势是什么？带来真正的价值是什么？
3.拉美地区2019年广告投放效果如何复盘？该如何制定2020年的投放规划？（面试官希望要一个非常structure的分析框架以及结论，不仅仅是thinking）
4.如果为CEO做决策支持，该如何制定报表监控竞对的数据情况（强调CEO，要站在更高的视角想这个问题）
5.最常用的app，聊盈利模式，以及自己对这些盈利模式的思考，过程中面试官会一直challenge...
三面 25min（这一面太战略了...）
1.百度和谷歌的不同，为什么盈利能力差距这么大？
2.百度破局点有哪些？
3.目前视觉、听觉感官技术有了很大的进步，对于其他感官技术比如嗅觉，听觉，有哪些大规模商用的可能性？
4.听觉视觉技术产生了瓶颈，不考虑通信&AI技术的限制，还有哪些可以突破的地方？
9.22 oc，感谢滴滴！！
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百度（已oc）
一面 9.18 30min
1.主要都是在挖项目
2.自己常用的APP设计业务监控指标
二面 9.21 40min
1.项目重新挖一遍
2.当下主流信息流产品的分析
3.百度APP信息流数据监控报表如何设计
4.介绍lr，xgboost
三面 9.24 30min
没啥新东西了，还是反复挖简历……
还问了下自己做数据分析的优势有哪些
10.9 oc 百度app 信息流策略
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阿里（已挂）
一面 9.11 30min
1.详细介绍简历上的一个项目，追问特征如何选取？还有哪些可优化的空间？
2.淘宝APP登录人数突然降低，如何去分析原因？（感觉是一道必考题……一天答了两遍）
3.做项目中遇到的最困难的地方在哪？如何解决的？
4.实习经历中被批评的最多的一项工作是什么？如何改进？有什么收获？
5.反问
二面 9.17 20min
1.详细介绍简历上的项目，会详细追问业务逻辑，这一块答完感觉面试官不太满意的样子😑
2.统计学：分位数，I类、II类错误，原假设和备择假设
3.线性回归模型的效果如何评估？从先到后的顺序是怎么样的？
只能想到这3个-.-
9.23已收到感谢信Orz
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拼多多（已挂）
一面 9.12 50min
1.挖了简历，很粗略的问了两个项目
（接下来就开始了漫长的糟糕表现。。。）
2.sql 求七日留存率（希望大家刷题还是要非常熟练吧，这个题之前刷过，但是在面试中比较紧张的写就还是出了错）
3.如何计算一个资源位的价值？回答后面试官不是很满意，说存在没有这个资源位用户也会购买的情况，如何把这部分用户从价值中减去？
（这个我更新一下，我最开始答得是流量*访问转化*购买转化*ARPU值。但是面试官说有偏高，于是我说用A/B test，一部分用户用空资源位，一部分用户放上活动，验证显著后做差值，因为我应该是一面挂了，所以感觉答得也不是很好，大家可以再找大佬探讨一下🤣）
4.如何做A/B test？
5.极大似然估计原理是什么？有什么应用？（这一块确实记得比较模糊……答得也不太好……）
6.反问
这一场面试让我深刻的体会到了自己基础知识掌握的还是太差了，还是少些浮躁好好复习才是正道……
二面 9.29 50min
1.挖简历项目，特征选择，数据预处理，模型评价的标准，如何评估项目的结果
2.A/B test 数据采样完全随机的情况下，A,B组效果对比是波动的而非稳定的，该如何去分析？
3.KMeans介绍
4.为啥选择工作后读研
5.sql：两个球队得分的时序表
（1）每个队伍中连续3次得分的球员
（2）帮助球队逆转比分的球员
（只给20分钟，第二问写到一半发现是错的，后面没时间改了。。尴尬）
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