头条MTJD 快手数分面经（3/4，长）

最终选择了快手。需要内推的可以联系我。嘻嘻

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本贴自带安慰属性；数分岗（偏向业务）

自己校招的时候错过了，明明是CS海归双方向硕士的好牌，结果打烂了，硬头皮社招挤进了数分领域

一步一个脚印从0offer 到基本都能拿下来，也是很不容易。不想让其他同学再走我的老路。希望大家春招顺利。

进度：

条核心部门数分（技术+业务向），3+1面过（体验一直是最好的。人peace，低调并且谦和。）

MT 核心部门数分（业务策略）2+1面谈薪完毕（体验还不错，主要都在讨论业务问题）

京D 核心部门 4面试完毕谈薪完毕（3面是压力面，一直在告诉我这个岗位压力超级大同时还问我有没有自信，我笑呵呵地说您放心吧，我有胜任岗位的能力以及强大的自驱力，没有理由不行的）

手 2面没消息了（2面面试官总打断且挑战我。但不得不说他出的sql题是最近面过的最高难度（勉强写出来了。leetcode最高难度算是中等难度吧）对他的专业能力表示佩服）

首先给大家打个气：当你把简历写好投出去后，如果对方邀请你面试了。那么大概率说明：你凭你简历上的过往经历及背景就可以达到入职水平。（竞争落选这个最后说）

所以你要做的事情就是自己给自己先讲解简历，自己面试自己。找到漏洞。自己找到漏洞是好事情，但要想好如何优化这个漏洞，当面试官问到的漏洞时候可以体现自身的复盘（就是反省）能力。是个加分项

当然这一切的前提是你要把简历写好。

简历写好的标准：

1 别说废话（车轱辘话以及与应聘岗位无关的东西）

2 项目STAR法则什么的是基础，不多说

3 结果数据清晰明确

4 别写坑比如你不会密码学就不要写自己会环签名群计算。没用ABtest就别写！别以为写点专业的东西面试官就看不懂。某些面试官的知识面真的碾压你。。。

所有技能没必要标什么熟悉了解，面试官真是懒得看。数分正确举例：技能： SQL，Python，excel ， R， Spark （只是举例，不会或者好久不用的语言就别写了）

最后就是把你觉得自己的加分项写在前边（比如相关实习，学生会主席）实在没有还想应聘这个岗位，那么就把自己最近了解到的相关知识以及思考写出来。

另外

面试这中间会有很多社会上的噪音告诉你：少年，掺点水分吧；同学，没项目可以编啊。

当你听到这种声音的时候少年我希望你记住自己是怎样一个阳光善良的人。

前期准备完毕，因为你的过往经历已经得到了业务方的认可。你只要向面试官展现出你自己是如简历所说的那样，那么就可以拿到这份offer（大概率）

说几个感悟吧

1 数据分析需要数据敏感度以及对业务的充分了解。对于刚毕业想强行转数分的小伙伴并不是很友好（技巧见3）

2 SQL需要练，mysql 中除了基础的select from where groupby having orderby

建议自学一下rownumber denserank rank coaleace array_agg grouping sets（CSDN自己查，都学会了也就1天吧，sql如果觉得难，那么真的不适合数据分析）

SQL非常简单也是数据分析师必须具备的能力。（我面试基本sql就一道题，面试官普遍说通过这一道题就知道我sql能力了，没必要再出题了就开始聊业务了）

以上函数都熟悉了，各种join on 也都会了，那么sql这部分就基本毕业了

概率这个其实我学的不是太好。大家自己加油吧

3 业务向问题其实都可以拆解。

举例：

xx指标在一段时间内下滑了xxx，请分析

请尝试分析巴拉巴拉

如果给你bbll项目去分析，你会怎么做。

预测北京市xxx数量

这种题没有正确答案，主要考思路。这种方法在数据分析师工作中是常用的维度拆解聚合后的分类讨论，是我们初中学习的基本思考方式呢

遇到业务指标异常这种问题需要定位，定位3部：技术，内部，外部。

技术就是检查是不是数据错了，（必须要带上这一句！）

排除技术后，看内部营运活动等是否有明显变化。看外部是否有PEST（BAIdu自己查）维度发生问题（举例：活动有漏洞，学校放假会影响附近餐馆，大暴雨地质灾害会影响电商履约）。

假设碰到了问题，通过相关指标（自己编）去拆解确认问题。定位关键指标变化后分类讨论

举例：点击率变化

点击率= 点击数 /曝光数（尽量让大家都看懂，指标随便写写主要看思路）首先检查版本更新以及和技术同学确认从而排除是不是技术导致的数据出错（例如埋点错误），其次点击率降低可能是我们xx原因导致的点击数降低。第二种可能是由于外部活动导致的曝光数增加，额外曝光的客群对这个广告不感兴趣（我写的过于简单，需要你自己去想场景丰富）

预测问题也是拆解，比如北京每天有多少斤大便产生（纯瞎编，看思路）

一个人一天拉1斤，北京300人，一天产生300斤。（就是把大指标拆成你可以编的小指标，面试官主要就是看你思路，没人真的关注你猜的小指标是不是预测准确，较真的可能是给你压力试探你，遇到所有压力都不要刚也别杠，心平气和讲清楚，人家说得有道理就听人家的就完事儿了）

4 ABtest（基本理解为控制变量）假设检验，共线性，特征处理模型选择 python 这种专业知识没法帮你这是拼刺刀领域自己好好努力

技巧：主动出击把最熟悉的写在简历里。勾yin面试官问你会的问题。在面试时间一定的情况下把时间尽量花费在你会的地方。同时假装思考给出标答，当然最好体现自己思考。

数据分析的魅力在于我们贡献的不是数据，而是基于数据提炼出来的思考与信息。逻辑清楚，思考深入的人适合做数分 otherwise bye。

5 数据监控怎么设置指标

思路是这个数据监控背景是啥，汇报对象是啥（谁看），他为啥要看（关心啥）。

分两部分： 1 基础维度：给他想看的，直着给，别让观众动脑子。同时按照需求做出对比数据列（环比or同比）没有对比的数据很多时候是没有意义的

2 把1的数据上升到信息层面，找到该信息需要关注的临近其他信息，之后降维到数据：相关需要关注的数据

ps：至关重要！很多入职很久的数据分析师都没有做到的：一个数据分析师过手的所有数据产出都要加上维度标注：时间区间地点区间以及让人产生歧义的指标的注释

6 心态

尊重并且自信是最好的状态。面试中如果被挑战，那么就告诉自己：这是压力面试不能慌不能刚。