历经近两个月的折腾，终于拿到了腾讯微信G的数据分析实习offer。过程中有喜有累，将这些写下来，也是对自己更好的经验的总结。    个人背景     广州地区，统计学专业。学业期间，除了课程，就是跟着导师做一些跟数据相关的项目。 从去年开始，就开始收集和了解互联网数据工作的实习职位和内容，选定地区为广州和深圳，然后开始做各种准备。 之所以选择互联网，当然是因为，作为当前最为火热的行业，前途多多啦。 综合考虑，我觉得自己适合数据分析工作，至于数据开发、机器学习等职位则不适合，不想走纯码农方向。 然后选定可以投数据分析职位的公司， 广州：腾讯、网易游戏、阿里游戏、唯品会、欢聚时代、bigo 深圳：腾讯、字节跳动、阿里云 机缘巧合，了解到学院一位教授的得意弟子，在微信工作。因为跟那位教授有过工作之缘（导师和教授合作主持过一个大型科研项目，打下手的我，自然相熟），于是厚着脸皮，请教授搭线，联系师兄。现在回想来看，应该庆幸自己大胆请教，才能了解到自己不足，不断恶补完善知识和技能点。然后得到师兄的内推，一路笔试面试，然后拿到offer。    自我提高    因为师兄的提点，我开始从以下方面完善我的知识和技能体系 1、重新温习数学分析、线代和矩阵论、概率论等书本，并且手推一些公式，做一些课后习题。师兄说能够用笔手推公式的应聘者，难能可贵。 2、数据库和SQL。师兄建议我认真学sql，并且去lecode等网站刷sql题。这样我投实习岗位，可以有数据工程师、数据分析师两种选择。而且工作中，数据分析是脱离不了数据工程的，而且入行后也可以方便转岗。技术+业务，是数据工程和数据分析都需要的，知识侧重点不同而已。 3、多看网上的一些数据分析方法和业务案例。师兄建议，我下载多些app，去使用。然后像数据分析一样，分析着使用过程，可以收集哪些数据，得出哪些结果，app升到新版本后，做了哪些改进，可以有哪些数据评估改进的效果。非常感谢师兄这条建议，在后续的面试中，我非常完整地回答了这些问题。 4、根据面试公司和职位（数据工程师/分析师）不同，写不同版本的简历。 5、在牛客等网站看大家的笔试、面试经验。定期去做一些笔试题目，对面试题目写下自己的答案并且牢记。    网申经历    微信得到了师兄内推，直接去笔试和面试。腾讯其他部门也进行了投递。 网易、阿里、字节也进行了相关申请。 因为微信的offer比较顺利的到，其他公司和职位就不去尝试了。    笔试    包括概率、数据统计、数据库、统计学、机器学习、编程、几道数据分析题 不得不说，微信考察应聘者的角度很全面。 除了机器学习、编程几道题我答不上，其他题目我答的还不错    一面（40分钟）     更多时考察数理统计方面的，还记得的问题如下： 偏态数据如何处理 K-means聚类过程 分类算法有哪些？ SVN的核函数的定义和作用？ LR回归公式的推导 线性判别模型 两个向量间的相似性计算方法？优缺点分别时什么 A/B test 为啥用t检验？    二面（60分钟）    1、现场给了几道sql题，让我白板写sql 这里就用掉了20多分钟，估计面试官看完我简历和笔试卷后，觉得只能考我sql的数据处理逻辑了 还有有leecode的实践经验，这里做的比较满意。 2、sql中where和having的相同点和差别点？不用distinct 语法怎么实现distinct相同的功能？ 3、有了解过hadoop么？数据倾斜时如何发生的？    4、spark为啥比hive快？所有条件下都成立么？    5、对机器学习感兴趣么？    三面（45分钟）    主要是分析方法和实际案例题    1、有在微信内看过公众号文章么？微信订阅号改版，文章底部有相关文章推荐，你会怎么评估？    这里暗自窃喜。因为听从师兄建议后，下载了各种app使用去体会。日常使用微信的过程中也注意到这一现象，也演练过。    答：我会从两方面评估    1、是推荐的效果。需要文章的曝光log，文章曝光后的点击log，简单计算转化率。    2、是大盘阅读效果。需要有A/B test，对比无推荐/有推荐的用户，最终的阅读量是否有明显差异。需要有用户阅读文章的log。    2、如果文章推荐转化率高，大盘阅读量没有提升或者有提升，你觉得原因是什么？    一开始，我不知道怎么回答。后来冷静下来，给出了几个猜测，基于我平时使用习惯的体验    1、可能用户日常阅读时间有限。有推荐，用户看推荐的文章。无推荐，用户会去看订阅列表和朋友圈的文章。导致总体阅读量没有差别    2、用户还有朋友圈等场景可以看文章。系统推荐后，朋友圈等场景下降。结果一增一减，总体没多大变化    这个开放式题目回答一般。虽然平时有做练习，但遇到实际数据问题，自己思考深度还是不够。    3、了解AARRR模型么？    4、有看什么数据分析的书籍么？    5、大学跟导师过哪些项目？主要负责哪些东西？    这个大家一定要注意，面试官会追着你问各种细节。大家写简历的时候，最好如实回答，不要吹大。    另外，做过的项目，大家也要回顾。如果有过项目经历，当时做这个项目，用了哪些方法，优缺点是啥，怎么改进等等。    6、有使用过短视频么？从哪里可以获得抖音、快手、微信视频号的数据？怎么评价3者的竞争？    7、列联表的独立性检验    8、微信支付某天的支付总量同比发生5%的下降，你会怎么查找原因？    hr面（30分钟）    对面试官的评价？    大学成绩    对自己的评价？    为什么想来腾讯？    个人的职业打算？    兴趣和性格？    有女朋友么？女朋友在哪里？    什么时候能来实习？    总的来说，HR的问题，网上给的***不离十，大家平时注意归类，然后有自己的答案即可。    总结    1、找实习、找工作，是个很持久的事情。身心都会很疲惫，大家一定要调整好心态。    2、温习书本，对于基础理论，一定要注重推导和逻辑过程。另外书本后面的习题，即使做过了，多做一次会加深记忆过程    3、leecode等网站，多去刷题    4、作为学生的我们，基础知识理论往往不缺，但缺乏实际中用到的数据分析方法和业务思维。    而笔试和面试过程中，往往会涉及一些实际分析案例，考察我们的分析逻辑。    在这里，推荐大家多去观看网上真实数据工作经历分享。