今天问到了字节面试通过的结果，所以互联网秋招算是圆满结束，秋招以来一直住在牛客，从这里收获了很多，所以写下这个帖子，希望能帮到有缘人。    秋招进程如下：       互联网投了30家左右，简历跟笔试挂了很多，面试不多，总共面了9家，凉凉4家，5家offer或offer流程中。     艺龙跟网易是视频面，一面直接凉，经历不符，答得不好，能明显感觉到视频面思维都不太流畅，个人觉得能现场面试还是要现场啊！     下面总结分享，仅供参考。       基本情况：     学校：本硕都是统计学，渣211，统计学硕士点即将被取消的那种；     实习：有四份实习，简历上一般写三份数据分析相关实习，其中最近一份是大厂，还有一份行业分析实习，一般不写；     其他：一个应用统计研究生案例大赛二等奖，毕业论文与深度学习的应用相关。     学校和校园经历都非常一般，几份实习帮到了很多，所以建议未来想走互联网数据分析的朋友，能实习的话一定不要错过机会！        秋招准备：     一、简历     6月底师姐毕业的时候给了一个极简简历模板，整个秋招的纸质简历都是用的这个模板。     （模板跟照片是黑白的，所以我没有彩打过纸质简历，也是real省钱了23333     简历的每一个内容都参照了STAR法则，这个可以移步知乎，简历按照这个改了好几次，真的有用！     说一下简历上的自我评价，我的自我评价有四行，每一行是我认为面试官可能会看中的应届生做数据分析的一个品质，分别是：     实践丰富、技能扎实、逻辑清晰、业务思维。     每一点展开写了一句论证，非常的王婆卖瓜。     个人感觉这样分点评价自己，更能让面试官清晰地看到***的潜在优势。     一般投不同的公司都需要改一下简历，我主要就是改自我评价的【业务思维】这一点，如果是电商就说自己接触过电商分析，如果是ToC业务就说自己接触过用户数据分析，真的很方便快捷（且偷懒）        二、笔试     笔试一般分为选择题、编程题和简答题，其实我笔试准备的不好，挂了不下10家，很多选择题一塌糊涂，所以讲一下编程。     平时Python主要以数据计算为主，虽然积累了几千行的代码量，腾讯的编程也只能AC一道半，要去一线大厂还是得拿出刷题的准备！     记得滴滴笔试是一道sql一道编程，京东的笔试两道编程，ac1.9，一面面试官说，你的笔试成绩是我见到的最高的，只有第一题一个样例没过。    所以感觉笔试成绩在后面排序中还是会起到一定作用。    如果要走数据分析，Python可能不是必需品，但绝对是加分项，在工作中也是提高效率的利器。    我是从廖雪峰老师的Python教程开始学习的，内容非常丰富且实用，书主要是《利用Python进行数据分析》。     BTW，最近实习翻到了这本书里边关于数据聚合跟分组统计那一章，简直发现了宝藏！pandas是什么神仙工具啊！！       三、面试    之前几乎每次面试都在牛客分享面经，贴下面试已通过的几个经验贴链接：    美团：https://www.nowcoder.com/discuss/240239     滴滴：https://www.nowcoder.com/discuss/250321     京东：https://www.nowcoder.com/discuss/247283     以及字节跳动的一面和二面面经，和部分我的回答：    【一面，30分钟】    1.自我介绍    2.实习所在部门的主要工作是什么    3.实习部门不同的工作版块之间有什么相关性    4.实习工作中提出某个指标的分析之后，后续工作是什么    5. 在用字节的哪些产品    6.B站使用多少年了    7.B站为什么吸引你       没有广告       高素质且有趣弹幕文化       丰富的多元的有深度的内容       PUGC内容创作者的人格魅力               8.B站现在内容更加多元，对你来说打开B站的频率更高了还是更低了    9. 如果B站想成为中国的YouTube，你觉得他还需要做哪些方面的工作           用户方面：摆脱二次元的标签，扩大用户群体              创作者方面：加大up主的运营力度，拓宽视频内容的广度，鼓励当前B站的小众类别视频创作者              引入更多的PGC内容，这点不是必须，但是B站正在做，比如买下指环王和哈利波特系列电影的版权。           10.弹幕跟评论的效果一样吗，区别在哪里             视频社区中，弹幕通常用在直播和长视频，短视频一般采取评论的形式。长视频也包含评论。               弹幕交流的及时性与精确性              弹幕给视频观看者的互动性和陪伴感              高质量弹幕会给视频带来新的生机（eg新宝岛）              同样，低质量的弹幕过多也会导致信息冗余，信息价值降低。              评论交流的点击需要更多的动机，弹幕能被更多用户看到的可能性更大              评论的篇幅充裕，内容的延伸度和信息的承载量更大。           11. A/B-test，怎么保证“B方案确实比A方案的**率提高了1%”这个结论是正确的       12. 如果在AB测试中验证得到**率会提高，但是实际开始使用这个方案之后并没有提高，会是什么原因       13.知道第一天的日活D0，知道每天的新增和新增留存情况，要预测30天之后的日活怎么做。或者说，要使30天之后的日活达到一定的数值，那么每天应该达到多少新增，这个怎么算。如果现在给出的指标不够，你觉得需要补充什么指标才能解决这个问题？       【二面，30分钟】       1.深入探讨了实习的工作内容和细节，并提问工作优化方向，和优化过程可能会遇到的困难       2.常用APP有哪些（我回答了bilibili，知乎，微信，但是面试官追问了几个，还有别的吗，最终锁定了“滴答清单”）       3.介绍一下滴答清单这个APP       4.对滴答清单有什么意见和建议（这里懵了一下，憋出了：①希望支持与手机日历的日程结合；②给用户付费功能提供试用期；③与社区内容结合三个建议）       5. 对滴答清单结合社区内容进行探讨，指出了我的逻辑缺陷，并成功让我推翻了这个建议       6. 对滴答清单给新用户提供付费内容试用期进行探讨       6.1 试用期定多长，怎么定       6.2 如果开放试用期会对这个平台有什么影响       6.3 从数据角度，你怎么去给“要不要开放试用期”这个决策提供数据支持          有点晚了，先写到这里，晚安各位朋友！明天看看还有没有别的可以补充的再继续更新