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分享学习群里一个同学的数据分析求职经历,他从研一开始学习并提前去腾讯和字节的两个部门(飞书、抖音)实习,最后转正去面试了Tiktok,一下子通过了字节3个产品的面试,可谓是真牛逼!
985统计学硕士,腾讯日常实习(3个月)、字节日常实习(5个月)、暑期实习(3个月),最终21年8月底拿到字节数据分析秋招offer。

由于对数据分析和腾讯有很高的期望,准备入职前,随时投了腾讯的数据分析。因为腾讯需要一些取数机器人,我又做过数仓项目,熟悉hive理论,幸运拿到腾讯数据分析实习。
- 自我介绍 
- 介绍一下项目,主要负责的工作,完成情况 
- 数据倾斜怎么处理 
- 你对以后的发展方向是怎么想的 
- 你对信息流产品是怎么理解的 
- 你对信息的上下流的数据是怎么过滤的呢 
- 用什么指标去衡量推荐的效果是否有效 
- 若非针对单一用户,是针对推荐的整体类,有什么指标呢 
- 有一个指标是完播率(他是根据我的项目中转化率指标来出的题目),90%的人看了,您觉得它的衡量效果是怎样的 
- 先验估计要答出用户画像,过去的行为数据,本身的用户数据 
- 面试轮数=1 
- 问题 
在腾讯实习3个月,无法接受leader的PUA和沦为取数机器人,离职准备下一份数据分析实习。
因为之前做这个数据分析实习,也对这个岗感兴趣,因此离职后20年10月中旬开始往数据分析方向找实习,找了两周。拿了滴滴的offer,但在北京没法去,拒掉了。
- 讲一讲数据分析框架/理论 
- 讲一讲在实习过程中的AB实验, 
- 对实验组的前后的后验表现进行假设检验 
- 如何保证对照组和实验组平均分开,保证分桶均匀,不影响实验结果 
- 实习时长有多长 
- 实习过程中有什么收获 
- 讲一讲作者生命周期怎么是的流失下降,活跃提升 
- 你觉得算法和业务分析的差异,优劣,为什么选择业务分析 
- 如何定义优质作者,涉及什么指标 
- 你是怎么认为数据分析的,你认为数据分析的前景怎样 
- 取消率下降了,你觉得是什么原因?(从产品的角度去分析) 
- 异动归因:实习过程中如何做? 
- SQL怎样:现在有调查问卷,找出那些评分一样的用户 
- ABtest : 
- 统计:假设检验:了解哪些显著性检验, 
- 算法:psm算法,机器学习算法(如何选择不同的城市做ABtest) 
- 询问方差 
- 放两个对照,两个实验,对照和实验组组内差异较小,那么分桶均匀 
- 实验组放量,增长率可能会缩小 
- 实验组指标表现好就一定是这个策略好吗 
- 怎么保证AB测试的两份数据是相似的,不会影响结果 
- 假如AB放在两个不同的城市,怎么选 
本来拿了一个初创公司一面数据的offer,准备入职前,面试字节并offer,最后去了字节飞书实习。
- 讲一下如何衡量作者的各个时期 
- 讲一下如何衡量内容的质量 
- 讲解一下人货场数据分析模型如何提升内容消费量 
- 内容冷启动折损率的计算口径 
- 讲一个数据埋点,然后相关的数据分析例子 
- 讲一个python相关的数据分析例子 
- 如何设计埋点,指标考察用户是否使用文档产品 
- 讲一下你对飞书的理解 
- 各业务部门对指标计算口径不一致,如何解决 
- 你认为飞书云文档需要什么样的北极星指标 
- 异常数据波动,怎么分析 
- 一道SQL题 
- 对这个岗位的期望 
- 维度建模是否了解 
- AB实验的过程 
- 反问: 
- 异动归因 
- 维度建模 
- 专题分析 
- 实习生主要工作: 
- 盈利模式:产品初始阶段,免费使用,增长期。以提升用户留存率为主 
- 内容创作组内主要目标:优化协同工作,提升用户留存率 
因为21年3月份有暑期实习招聘,方便转正,因此从21年3月初开始找暑期实习,3月底拿到了抖音的数据分析暑期实习,阿里和腾讯都挂了。因此在字节实习5个月(20年11月-21年3月)后离职回到学校做中期报告。
- 介绍一下你做的项目 
- 为什么没法做AB,libra平台可以拿到服务端的数据? 
- AB问题 
- 算法题:n个空盘子:有两种操作 1.给一个盘子一个硬币,2.给所有盘子硬币加倍。给出每个盘子的目标硬币数。问:最少多少个操作可以让n个盘子的硬币数是目标数 
- sql题: 
- AB实验有什么需要重点主要的地方 
- 多个实验开启,如何避免其他实验的影响? 
- 滴滴打车分配订单,做AB实验,会有什么问题?(提示:结合业务场景回答) 
- 如何实施策略解决上述问题? 
- 即使这样分类,也会影响随机性,产生辛普森悖论的问题,如何解决? 
- 简单做个自我介绍 
- 说一下做了什么事情 
- 有去探究转化率偏低的原因吗?推测的结论有数据支撑吗? 
- 在腾讯做了什么? 
- 异动归因的过程是怎样的? 
- ab实验: 
- sql题:分组排序(row_number()、dense_rank()) 
- 算法:讲一讲了解的算法 
- 概率题:一段绳子随机折叠、能形成三角形的概率是多少 
- ab实验的统计学逻辑是怎样的? 
- 假设检验中的p值是什么含义? 
- 怎么知道ab实验是有效果的呢? 
- 如何分层抽样? 
- 自我介绍 
- 讲一讲在飞书的项目 
- 讲一讲内容画像 
- 讲一讲腾讯的实习经历 
- 如何ab实验,什么样的推荐策略导致折损率下降 
- 如何区分用户生命周期 
- 如果只用阈值区分的话,用户会在两个周期来回变换吗 
- ab实验 
- 一道简单的算法题(用python写):递推公式——斐波那契数列 
- 有了解过机器学习的算法吗? 
- 如何定义K的数量 
- 分类算法和聚类算法有什么区别 
- a组付费率低于b组付费率;a组的男/女付费高于b组男/女付费,为什么? 
- 同一时间做多组实验,如何排除两组实验策略的影响 
- ab实验,实验组是直播pk体验,但pk体验组可能会连线对战组,导致连线用户数指标失效,如何解决 
- 如果是分类型的放进ab组中,那么实验结束后,如何评价策略的效益? 
- K-means聚类 
- 自我介绍 
- 项目介绍 
- 讲一下流失预警的计算标签 
- 讲解一下数据分析框架 
- 讲一下搭建数据指标体系 
- 讲一下数据波动如何归因 
- 讲一下了解的算法 
- 讲一下平均值、中位数、众数的使用场景 
- ab实验讲一下流程,怎么做的 
- 写一下sql题:各消费分层下各用户的消费总金额 
- 具体如何归因 
- 选择的偏好字段是哪一个? 
- 讲一下算法的原理 
- 为什么选用平均值而不是中位数 
 
为了能够顺利在抖音转正,而且能够有充足的时间准备秋招(9月),我需要9月前预留3个月的时间实习。因此我21年6月-21年9月实习3个月,保证工作天超过60,可以转正。
到8月中旬开始转正,由于我是广州人,想回广州工作,因此跨部门重新面试3轮,在8月底拿到base广州的tiktok数据分析师秋招offer。
- 项目 
- 如何评估策略效果 
- 功效是多少 
- 如何做流量分配 
- 异常值和缺失值如何处理 
- AUC指标如何计算 
- 如何通过召回率和准确率去评估模型、策略的效果? 
- 开放题: 
- 如何制定流失定义 
- 这个项目流程有没有可以改进的点 
- ab实验 
- 有多个性能点,如何对优先级进行排序 
- 如何计算ROI 
- 会不会有用户间本身的差异导致ROI计算不准确 
- 提示:通过ab实验的思路考虑如何估算ROI 
- 视频的播放渗透率低,可能是推荐效果差或者是作者发表的内容差,如何分析,归因,上策略 
- 为什么说冷启动成功率可以衡量推荐效果 
- 如何制定流失定义 
- 如何处理样本数据,保证模型好的预测效果 
- 如何根据预测模型中特征的重要性,对重要特征进行干预 
- 如何评价策略的效果,举具体例子讲一下 
- 为什么要营收分层 
- 如果效果不显著,不符合预期,你会怎么改进 
- 面试轮数=3 
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