秋招快告一段落了，这段时间在牛客上刷到了不少大佬的面经，虽然自己很菜，大厂几乎都挂了，但还是希望能够回馈一下牛客，也当记录一下自己得到秋招历程吧。    许愿泡在池子里的能有个好的结果    求求！！！       一、字节跳动（用户增长部）：       一面（挂）：        自我介绍       活动中发现异常的数据是怎么进行分析的       怎么取留住拉新来的用户       从一个小白到独当一面有哪些方面的成长       聊一下在实习时的你觉得做的有意思的事情       A/B测试怎么确定流量       SQL 一个表中有uid ，视频id ，视频类型，访问时间，       求连续4次刷同一个类型视频的用户       抖音和b站的对比       反问       二、滴滴（国际化）：     一面（挂）：        自我介绍       费米估算问题：       假设有100W个订单，需要多少辆车才能完成。       如果这些车都是电动车，那如何估算需要多少个充电桩？           介绍一个项目（感觉不感兴趣，没有继续问）          怎么看代滴滴走向国际化          怎看待滴滴发展花小猪    反问        三、网易游戏：       一面（挂）：（面试时网不好，用电话面的）           自我介绍没有说完          你现在手里有offer吗          为什么不在实习的地方转正          实习主要做什么工作。          你们的拉新渠道有哪些          如何去评估每个渠道的拉新质量          你玩游戏吗？（由于不玩游戏，感觉面试官瞬间失去了继续问的兴趣）          如果说日活下降了怎么分析          反问                         四、百度：              一面：              三个简单的sql             介绍一下你活动复盘的项目             预测相关问题             回归后如何评判效果             指标异动的问题             反问     二面（挂）：               说一下实习中的项目             实习中有提到ROI             分析ROI如果下降了怎么办             之后再问了SQL题              反问               五、BIGO：             一面（挂）：             sql题 取消费前10%的用户             介绍一下你在实习做的项目             用户画像是怎么做的             数据异常怎么分析的             这个异常是骤降还是缓慢的下降             反问             然后就没有了， 时间很短，这个挂的也很奇怪，面试官评价还不错，但是过了一个星期收到了拒信，大概是没hc了吧。                                六、快手：                       一面：                    两个SQL                   视频卡顿率上升怎么分析                   视频清晰度调高之后怎么对比效果                   如何判断多重共线性 （方差膨胀因子）                   相关系数怎么求                   协方差怎么用                   问简历的项目                   二面：                    从项目开始问，扣的很细                   网易的实习：项目描述                   转化率有什么变化                   衡量活动效果除了用转化率，还可以用什么                   回答了ROI                   问常用的APP                   知乎的指标体系怎么分析                   反问月活除以日活的意义                   用户访问时间间隔这个指标是否有可替代性                   三面（挂）：                    项目的一个深挖                   如何评价用户的体验？                   指标异动如何分析       快手的每一次面试，面试时间都很长，面试官对项目会扣的非常细。                七、美团（到店事业部）                       一面：                    不知道为什么，面试官拿到的是我暑期之前的简历，看到上面只有我的项目经历。                   问项目                   问用户画像的操作过程                   之后基本在问机器学习建模的问题                   了解哪些算法                   分类、聚类、预测                   欠拟合怎么解决                   过拟合又怎么解决                   每种算法举一个例子                   问更偏向业务还是技术，因为我的实习中有偏向于数据底层的东西，也有偏向于机器学习的东西，问我更想做哪一方面                   有强调问我能不能去实习                   之后学校的一个规划                                         八、蓝月亮（数据分析管培）                       全部都是线下                    一面：群面（有两个面试官，其中一个是hr）：                    1.30秒的自我介绍                   2.发了一张卡片，大概是公司想做直播卖货，讨论是公司开发直播软件还是和其他平台合作。                   40分钟时间                   之后选一位同学总结发言                   3.两位面试官问问题，如：                   其他同学还有什么需要补充的吗？                   如果选择了另外一种方案，说出3个另外方案的优势。                   如果推出一个活动，如何评估效果                   评价一下你自己今天在群面中的表现                   如果要选择一个人作为你的工作搭档，在场的人中你愿意选择谁                   二面（第二天就会通知）：                    （专业面）：                    先是做一份笔试（30分钟）：                   10道选择、5道判断、3个SQL                   比较基础的统计、机器学习、数据库的题                   自我介绍                   实习经历深挖                   主成分分析一般用在什么场景                   机器学习算法你了解哪些，分别讲一下                   公司发下来一个任务说，提高整体营业额，你该怎么去分析？                   数据异常你是怎么发现并分析的？                   预测用户是否购买应选择什么模型，怎么选择指标？                   模型中的异常值怎么分析和处理？                   有缺失值怎么办？                   为什么想做数据分析                   你的职业规划是什么                   有没有想法做算法？                   面试官很友好，问题答不上来时会引导你                   （hr面）：询问之前的面试感受                   询问家庭情况                   职业意向（什么样的职位，什么地方）                   为什么想来广州？                   目前的offer情况                   期望的薪资                   三面（主管面，两个面试官）：                    自我介绍                   介绍一下自己做这个职位的优势                   如果你给出的模型业务无法理解，你该怎么和他们沟通？（这个问题一直没有答上来）                   怎么看待排名？                   你身边的人怎么评价你？                   你有什么样的缺点？                   你平时喜欢和什么样的同学相处？                   平时除了学习，你怎么安排自己的生活？                   如果让你去进行线下行业和电商类的数据分析，你需要学习那些知识？                                                          九、唯品会（线下）                       想夸奖一下唯品会的面试体验，一去就有送个小本本作为礼物，面试时都有hr引导你怎么走，最后也会送你离开。唯品会的新办公楼，很赞！             一面（两个面试官）：      自我介绍          介绍一个实习中的项目          GMV下降10%怎么分析          如果让你给一个小孩介绍正态分布怎么介绍？          如何提高唯品会的男性用户数量？          对去一个公司工作的最看重的是什么？          union和union all的区别          还有些业务题不太记得了          反问          二面：                     主要问项目经历和以往公司的it架构          大部分时间在随意聊天，没有问什么业务问题          最后面试官介绍了一下整个团队的组成和数据分析师的工作职责                    十、华为财经数字化工程师(池子里)                 十一、映客直播          一面：           深挖项目          机器学习算法和人工的相比有什么不足之处          rfm模型的划分值怎么选取          分类之后发现类与类之间的区分不大，是什么原因          如何寻找异常值          发现直播的主播中从一个评级到另外一个评级很难跨越，如何提升主播的评级          反问