背景：湖南地区某985本硕，本科化学专业，硕士管理科学（物流方向），自学的python  R   SQL 以及简单的机器学习算法，在秋招过程中投递的工作岗位均为数据分析。在面试过程中，被各种统计学，金融学，甚至信息院的大佬碾压，崩溃好多次   实力给男朋友点赞，从笔试到面试，一路过来给了我很大的支持和帮助，虽然最后上海杭州还是异地，不过比起现在的处境好了太多。      一开始每个面试都会整理问题做总结反馈，面试到9月有段时间很崩溃，连总结也不想做了，今天再次回忆的时候发现已经不太记得到底每场面试问过一些什么问题。面经可能不太全，权当做为后面想找数据分析方向工作的师弟师妹们提供一点信息，给自己攒点人品吧~~~       之前有很多大佬的帖子里对今年数据类岗位找工作的方向、难度进行过很全面的分析，面面俱到非常有参考价值，强烈安利一波。    总结数据分析类的找工作经验：    第一，一定要有实习，最好有比赛（数据分析这个岗位既有业务也有技术，在面试之前永远不知道会碰到什么类型的面试官）    第二，对自己的实习经历、生活经历、性格等方面做出深刻的剖析（从春招到现在我的自我剖析文档已经积累了4W字……比现在憋出的硕士论文还多……）    第三，在春招的时候就多面试，攒经验（面了很多的面试之后发现，数据分析面试能够出的问题都很集中，问多了已经麻木了……）    第四，强烈打call《精益数据分析》，《数据化管理》，《增长黑客》等书（如果有好的记得补充哈、），一定要构建自己的业务分析逻辑，在遇到业务题的时候才能够得心应手。    第五，准备几个自己最熟悉的算法，能推更好。不能推一定要从 算法的原理，应用场景，优缺点几个方面准备好相关的知识。       ———————————————————————    更新于2020年5月       这一年半在后台的提问里，很多人问我自我剖析文档包括什么（……摊手），问到了一些业务题、产品题、统计学、算法题的面试准备方法。近几年的工作中也攒下了不少的经验，准备在小红书慢慢整理数据分析方向校招的知识点和准备方式，目前想好的内容主要是       【1】费米估算问题       【2】业务场景题       【3】AB实验和假设检验       【4】应届生-数据分析方向自我介绍怎么准备       【5】面试常见的SQL语法       【6】不懂算法但害怕面试中问到怎么办       【7】如何在面试中展示数据分析报告或者项目       【8】我的自我剖析文档有什么内容       ………………  平时也会更新数据分析工作的日常，校招或者跳槽干货，外企英语突击干货，欢迎关注  **************——————————————————————更新于2024年1月。这一年时间里和牛客合作推出了数据分析的专刊，把当年总结的文档知识进行了详细的整理，并加入了许多面试笔试中常见的新内容，字数超过10万+.......有兴趣的同学可以点击，有几个免费试看的章节哦：https://www.nowcoder.com/tutorial/10080/index           好了，进入面经正文……      顺丰科技提前批——大数据分析与挖掘    一面：    1.自我介绍    2.对机器学习算法是否了解？    3.逻辑回归的原理，应用场景以及优缺点？    4.逻辑回归在信用卡评分（实习项目）中的应用效果？    5.为什么准确率是70%左右，是否有思考过如何提升分类效果？    6.信用卡评分模型的建立步骤    7.缺失值的填充方式    8.有什么想问的问题？       二面：    1.为什么转专业    2.为什么不投运筹规划岗位    3.介绍实习过的三家公司    4.和数学专业相比，优势在哪里    5.工作地，薪水选择    6.天池比赛经历，组队情况    7.什么时候开始准备的秋招，投了哪些公司？春招OFFER情况    8.面试官说，我觉得你所有的回答，整个面试流程，都是完美、无懈可击的，做了哪些准备？    9.有什么想问的？       携程——大数据分析工程师    一面：    自我介绍    为什么转专业，本科是化学的，统计学理论基础好吗？    天池比赛-特征构建，异常数据的选择与处理，缺失值的处理，特征是否做过归一化，主成分等处理 以及一系列问题    比赛组队以及分工情况    上一家公司的实习经历（数据报告的制作）    boosting算法和bagging算法的区别    简单的讲一下GBDT原理    面试官开始介绍自己的团队以及分工情况（好像是度假部的广告推荐算法团队）    还有什么想问的    面完当场给了口头OFFER，说后面没有面试了，让回去等HR的录用消息。    焦虑的等了一礼拜，看见别人都开始发意向书了……可是我这边没有动静…10天左右突然有一天晚上收到了加面一轮的短信（顿时整个人都不好了，说好的一轮呢，为什么要给我加面……）    加面主要围绕统计学和机器学习的相关只是展开，问得比较细。包括（1）如果逻辑回归的误差项不满足独立同分布怎么处理……（2）如果数据特征不满足高斯分布，应该怎么用PCA降维，（3）boosting 和 bagging的降偏差、降方差原理  等等。不太记得问了多少问题了，反正基本问一个答不上来问一个答不上来……以为铁定挂了          中国银联——数据分析（云闪付方向）    群面：互联网金融风险排序问题    单面：每个人控制在10分钟，主要聊了下实习公司的情况，为什么想来银联，对 机器学习了解吗，家里有什么人等等    提前批挂了，又参加了正式批，也拿到了面试机会，不过面试时间在9月15日（投了互联网的小伙伴们应该都懂，这一天从早晨10点到晚上11点都是满满的笔试，还有我最期待的小红书），果断没有去面试。       网易-数据分析（邮件事业部-严选）    1，一上来给了一个EXCCEL表，里面都是数据，让写函数。写的同时还让我背元素周期表（哭泣），问铜在第几位，金在第几位（全忘了……）。    2，喜欢历史、***还是地理（历史）；喜欢什么朝代？（***）；***什么时候建立的，有多少***，康熙乾隆在位多少年。    3，关注过加油站吗？柴油汽油的型号，多少钱一升？    4，如何估算长沙市一天的燃油税费    5，实习如何与业务方打交道，实习的每一天是怎么度过的，实习的时候怎么通过数据为业务方提供建议 等等，反正对实习进行了深刻的挖掘……    6，数据分析与业务的关系    7，讲一个实习的业务分析案例    别人的一面都是30分钟。。我面了快1小时了，小哥哥面试完后还和我总结，你的逻辑点很清晰（然而，一面挂……）       点我达（风控算法）    1，自我介绍    2，针对一个互联网金融的实习提问（信用模型的建立过程）    3，特征的选择方法，如何筛选    4，聚类算法和分类算法，挑一个熟悉的介绍下，接着又问了ROC和混淆矩阵    5，讲讲boosting和bagging算法的区别，再讲讲几种不同的决策树构建方法，随机森林原理等    6，如何减小过拟合，L1正则和L2正则的区别    7，上一家公司的实习收获    8，为什么转专业……怎么和团队相处，介绍自己的性格，介绍自己的职业规划等等。          VIVO（数据分析）    VIVO的数据分析比较奇怪。和其他公司的数据分析问题风格完全不一样。    一上来先问我微信红包和转账的区别，让我觉得自己面了一个产品岗……；    接着询问能不能看下我手机中的APP，根据我下载的APP问了下平时喜欢用什么，喜欢干什么，兴趣爱好是什么，让我说说牛客网的优点和缺点……    面试官拿着我的成绩单也看了很久，问对自己最满意的科目是什么，最不满意的科目是什么，为什么转专业。然后调出了我的笔试记录，说你这个假设检验的选择题居然做错了啊……（嘤嘤嘤），还记得业务题的最后两个大题是什么吗？（还好来之前在牛客看了面经，做了准备）。    面试官开始问概率论了（抛硬币丢骰子假设检验等）……还问 怎么证明中医是有效的？（这个题目好迷……，我说用假设检验来做吧）    也问了些和数据分析没有关系的，支教、体育运动等等相关的问题，比如支教的时候怎么和村支书沟通的，为支教做了哪些准备等等，运动的频率，运动量各种问题。。可能是想考察沟通能力和……身体素质？？？    最后就是常规的HR调查了，籍贯，家庭背景，父母工作，工作意向地点等等。VIVO的面试是秋招至今最不像数据分析的了……       趣头条（数据分析）       这是秋招过程中遇到的第一个女面试官，很温柔，问的问题也比较常规。问了下对SQL的熟悉程度，窗口函数的使用，也问了下PYTHON用过哪些库，做过那些模型之类的。接下来让我描述了下用机器学习做实习需求的经历，以及最终做成的模型有没有落地。问了下实习过程中写实习报告的经历。（秋招的过程中关于写报告的经历以及需求中做模型的经历。。都快讲吐了……每家都必问）。最后来了一个和业务相关的问题：怎么判断趣头条的用户中，哪些用户是真的喜欢阅读新闻，哪些用户只是为了获得金币才来阅读的。    面试的问题比较常规，面完后马上就快不记得自己面了什么了……    一直到国庆才收到的HR面，会问一些生活上的问题，包括与室友的相处问题，在写论文过程中遇到的困难等等，很常规的HR问题。       小红书（数据分析）    小红书曾一直是我想去的公司，整个面试总共四轮，分了两次进行。前三轮中秋前现场一次性走完，第四轮总监面国庆前完成。    一面面试官是社区负责人，让我详细介绍了在蘑菇街实习中做过的一次分析报告项目，并针对项目提了一些问题，作出了一些场景假设让我思考，20分钟左右完成。    二面面试官是增长部负责人，主要问了几个问题（1）计算XX城市一天能够卖出多少油条  （2）给出一些数据，计算两个公司想要实现预期的增长规模，需要达到多少的营收  （3）统计假设检验的样本量计算问题 （4）写sql，简单的窗口函数可以解决  在面试过程中进行了很愉快的交谈，夸我逻辑很清晰，数据感也很强，也向我介绍了增长的一些知识，觉得面试官小哥哥非常温柔，也是我想去小红书的原因之一。    三面HR，会讨论下手中有几个OFFER，询问了转专业的原因以及为转行数据分析做的准备，其他的问题也很常规。    一周后接到了总监面，再次从长沙来到上海。    总监面。总监面也是很详细的问了简历信息，并根据简历进行了延伸的场景提问。但是交谈并不愉***觉中途被打断，被质疑，被怼了很多次，到后来已经不想说话了……得到了秋招唯一一次  你毫无逻辑 的评价。。。也成功成为秋招体验最差的一次面试经历……       网易互娱（数据分析工程师）    网易互娱的数据分析工程师选择的视频面试，那几天在全力准备小红书，所以并没有很上心，可以说是非常佛系的走完了三轮面试。    一面是一男一女两位面试官，向他们介绍了我每次面试都必定介绍的实习项目后，面试官并不会针对这些项目做进一步的挖掘，而是直接问别的问题了，包括为什么提前批会挂（我也不知扫为什么明明觉得交谈很愉快……）；喜不喜欢游戏（很诚实的回答了不怎么玩游戏，不过如果要我做游戏相关的数据分析，应该……也可以……喜欢的吧……）；介绍一下自己的职业规划等等。面完后感觉应该没戏，但是第二天就接到了二面。    二面，再次介绍了相同的项目……，面试官询问了一些工作地点的选择问题，预期薪水，是否能实习等，也问了平时玩什么游戏（我回答了不玩游戏……）。    三面，我也不知道为什么能够走到三面，这是HR面，百年不变的介绍了相同的项目，询问了在上一份实习中最深的感受是什么，遇到的最困难的事情是什么，你觉得自己是一个什么样的人等等，也问了我对网易的认识（我从电商、邮件、音乐三个方面回答的，HR小姐姐补充问对游戏有没有什么认识，答：没有……）       58安居客（数据分析师）    58查询笔试成绩的时候惊呆了，有93分，选择的是远程面试，3轮加起来50分钟不到，第二天就给了意向书……（事实证明好好笔试的确很重要……）    一面是一个年龄较大的女面试官，让我简单的介绍了自己的学习经历以及实习经历，喜不喜欢做PPT，这时候已经过去了15分钟，直接让我提一个问题，结束了面试。    二面电话面试， 简单询问了一下转专业的原因，怎么学习的数据分析。接下来就是我提了几个问题，详细向面试官了解了安居客的数据部架构以及分工任务，这一面我问的问题比面试官还多……    三面HR面，和趣头条很像，主要从性格以及团队两个方面问了几个问题，包括你身边的人觉得你是什么样的性格，把你放在陌生的环境你会怎么适应等等，问题很常规，提前都会做好准备。       招银网络科技(算法岗)    电面。    面试官 ：你投的算法啊，接受转岗吗？数据研发之类的？    我： emmm....接受吧，不过我不会。。。。    面试官：考你一个数据结构吧，巴拉巴拉    我：不好意思这个我没听过答不上来。。。    面试官：那我问你java吧    我：emmmm这个java啊。。。我没学过。。    面试官：c加加呢，这个总学过吧？    我：嗯……六年前学过一点，您先问，我看能不能答……    面试官：巴拉巴拉巴拉    我：不好意思您问到我的知识盲区了。。    面试官：你会啥？？   后来问了一两个python和数据库的知识。。。就挂了电话。    觉得面成了这样，肯定挂了，结果国庆后收到了现场的面试邀请。。。       招联金融（风控）    在整个秋招过程中，招联金融是我唯一在长沙本地参加的一个面试。投了数据分析，被要求转岗，转去了风控（后来发现拿到招联金融数据分析offer的基本都有其他公司的算法offer，但是去年进招联的学姐表示去年进数据分析岗非常容易……，可见今年岗位竞争力度非常大）    一面是一个非常温柔的小姐姐，没有问任何的专业问题，只是在向我介绍风控这个岗位，并且告诉我，风控和其他的数据分析岗位不太一样，如果决定做风控，可能今后很难跳出这个行业，问我考虑清楚了没有。也帮我很详细的分析了我手中offer的优劣，告诉我如果想做一个业务型的数据分析师，最好在一开始就订好方向，培养商业数据敏锐度。    二面就是HR，问题常规，聊了下在学校的论文和学习成绩，以及招联的工作氛围，并再一次问我真的想来互联网金融行业做风控吗。我很诚实的回答：还没想好…      因为地点和时间的问题，也割了很多面试，比如银联，迅雷，招银等等。在9月份还能够兴致勃勃的参加面试。十月份已经很累了。 相继从各家的备胎池中出水，后续可能在面一个网易金融，也就结束秋招了(毕竟我是一个论文还没写完快毕不了业了的人嘤嘤嘤)。     />目前已不在携程，有关携程的问题私信也不会再回复了。大家趁秋招好好打基础，积累面试经验，跳槽的时用处很大。