第一次牛客发帖。一直以来从牛客上得到了许多大佬的经验，分享一下春招经历回馈牛客（厚脸皮状）。也当是锦鲤还愿啦（认真脸）。

个人情况

基本情况

双非渣硕，跨专业考的计算机，实验室天坑。选数据分析（偏业务）一方面是个人兴趣，另一方面是被开发和算法劝退……因为我实在是太菜了，代码能力等于0，更别提算法。

能力水平

有过数据分析的相关实习，某电商和某运营商。懂一点点大数据的东西，有一定业务知识，会一些分析工具，完全不懂算法（捂脸……所以走的基本是业务方向的数据分析，经历参考度对偏技术的非常非常有限）

春招情况

各种原因只投了5家，如下表。

面经整理

【】里面是我当时的回答，下同。

Bigo（数据分析实习生）

一面

1. 简单介绍自己
2. 问hive的问题：
   （1）union和union all有何不同？
   （2）使用union要满足什么条件？
   （3）有两个表，join的时候哪个表放在前面更好【小表，让小表先进内存，可以提高效率】
   （4）数据倾斜解释一下原理和解决方案【简单解释mapreduce原理，解决方案按参数设置和改写sql代码两方面讲，其中详细举例了我在实习时候遇到的问题】
3. excel很熟？讲一下vlookup怎么用？
4. python爬虫是什么情况，用到了什么库【说了爬虫使用的背景，以及这个小爬虫相应的技术】
   衍生问题：有做过文本分析吗？貌似想问L1L2正则化的东西。【没有，爬下来的数据相当规整。至于正则化，我记得是机器学习领域的，没学过不好意思……】
5. python pandas相关问题，dataframe，怎么看数据的大致情况分布等，如最大最小平均四分位置
6. 购物车关联分析怎么回事【说了当时的思路，SQL打标签，下载数据Python处理。关联分析算法是Apriori，但抱歉关联分析代码不是我实现……我搬人家的……在前面加了数据处理的代码】
7. 实习有做过专题分析吗【说大的完整专题分析暂时没有，都是比较细分的点。然后有提及到主要的分析思路，电商业务a. 人货场，b. 转化漏斗】
8. 又看笔试试卷，你没学过概率和机器学习吗，空了这么多？概率是这题公式对，但是算错了。【尴尬……承认不足，的确是没学过算法和没复习好概率】
9. 有做过abtest吗
10. 为什么要跨专业
11. 以后发展方向是什么
12. 对数据分析的理解【主要提到两个点：数据质量，洞察业务】
13. 有什么想问我的吗？【a. 职位属于哪个部门，部门的架构是怎么样的？b. 工作必须用到机器学习方法吗？想了解一下机器学习的落地。c. 业务部门有非常多提数需求，请问如何提高提数效率？】

二面

1. 简单介绍自己（面试官：你说话好快啊）
2. uv和pv解释？
3. 实习做了什么，有做过专题分析吗
4. 购物篮关联分析
5. 知道怎么用hive抽样吗？比如我想10000条数据的1%【讲了两种方法，order by rand() limit 100，或者用hive的抽样函数tablesample，按分桶和按百分比都有，针对这个可以用百分比方法。】
6. 介绍一下窗口函数，哪种场景用到（笔试的SQL题我写了两种方法，不支持/支持窗口函数的方法）【说到常用的row_number() over()和dense_rank()，也知道sum over()那些但很少用。举了一个实习时提取品类新客的例子，解释了品类新客是什么】
7. 为什么自己要搭hive【认为虽然意向是业务方向，但是由于有非常多的业务需求需要提数，如何写出好的SQL和了解Hive原理使得效率更高非常必要。实习时也有些问题没有解决，想再另外看书学习】
8. 数据分析报告流程？是要怎么出沟通好需求后就开始提数吗？【先沟通好需求，然后拆分需求。在做数据的时候，首先了解数据质量问题，确认数据口径，然后是sql的逻辑，也要知道数据库的坑（举了之前实习中一个例子）。过程中又提到做一次用户画像的统计数据质量造成极大困扰】
9. （接上了我的回答）如果给到你一份数据，发现很多异常值如何处理？
10. 觉得两段实习哪段对自己提升更大
11. 还面试了哪些公司
12. 有什么要问我的吗

三面

问到自闭，非常怀疑人生……

1. 简单介绍自己
2. 开问概率统计
   （1）x^x如何求导
   （2）方差如何计算
   （3）用python如何计算，有没有简单的方法，不用那么多for循环
   （4）提示E(X)，方差公式如何写
3. 笔试概率和机器学习空了很多啊，是没学过吗【回答同上，哎】
4. 详细问简历上python爬虫【介绍用到的库和思路等，以及具体的背景】
5. 实习期间，做过业务分析吗，有没有做过什么发现能驱动业务的【我说了一个没写在简历上的分析，解释了业务背景，和大致的结果】
6. 实习期间，看指标觉得什么对用户影响大【我觉得我答偏了，都说到品类对客单价的影响了……】
7. 做过abtest吗？【没有，解释实习所在部门对接的业务，不涉及abtest。另外说了对abtest的理解】
8. 有什么想问吗？【数据分析师的发展路径】

京东（数据分析工程师）

没法现场面，申请了远程。电话面试20min+，已挂。面经没及时整理，不全。

一面

1. 简单介绍自己
2. 问几个Hive的问题
   （1） 简要解释MR
   （2） 数据倾斜的发生原因
   （3） Hive文件类型及其不同点，平时用的哪种文件
   （4） Hive的常用参数
3. 学过算法吗？（得到否定的回答后）什么？学计算机的没学过算法？（++尴尬）
4. 估算京东每日订单量【转化漏斗】
5. 职业规划
6. 有什么想问我的吗【a. 所在部门和对接业务，b. 对我面试的评价】

欢聚时代（数据分析实习生，日常实习非暑期）

加一个日常实习的面经，感觉有点借鉴意义。面试官是产品经理。由于是日常实习流程快，一面主管+二面HR，已通过。

1. 你在某电商实习做了什么
2. 你打算毕业做什么
3. ctr、cvr解释
4. 次日留存、7日留存解释
5. 埋点知道吗？解释一下
6. （拿出手机打开淘宝）如果你要给淘宝设计埋点，记录看了某个banner的用户，怎么做？【解释以前实习不做产品分析，没做过埋点设计。也讲了自己的理解，对banner编号，记录用户号，看过的banner和顺序，以及每个banner的曝光、停留时间、是否点击】
7. 如果某天的某电商app的dau下降了很多，你怎么分析？【这题答得不好，大概是讲了分地区、分人群去看，以及考虑网络问题？？？】
8. 如果某天某电商广州销售量下降了很多，你怎么分析？【首先确定数据传输和存储是否有问题，然后看下降的量级，环比同比看下降是否突发还是持续。可以从品类、人群（会员）、流量等方面细看，也要看下转化】
9. 写个sql：有一个表，字段有bannerid、uid、城市，统计广州和珠海bannerid为2的用户数
10. 降序怎么写，随机抽取数据怎么写
11. 左连接和右连接？
12. 某电商什么时候的dau最高？除了活动日，平常日呢？
13. 有什么想问我的？【a. 做这个工作的话，是不是要补充一些产品知识;b. 按照我的面试的情况，请问我还有什么地方需要努力和提高】

总结

春招让我深刻地感受到自己全方位的菜……每次笔试被机器学习数据挖掘算法和概率统计虐成沫，基本每次面试也被质疑为什么没学过算法……（真的不是每个学计算机的都搞AI，身处天坑实验室一声叹息……但这事还是自己的问题。）真的要好好补上算法和复习概率统计啊，留下了没技术的眼泪……

然后是数据分析偏业务方向实习很重要，个人经历每次面试必问在某电商的实习，基本也问得很深。我对业务的了解和一些工具的学习如Hive基本从实习得来，再另外看书深化。

最后，数据分析这岗位真的杂，（从我非常有限的经历）感受到无法预测会笔试考什么，面试问什么……目前看来笔试一般涵盖概率统计、机器学习和数据挖掘算法、SQL编程，另外业务场景题、Linux甚至计算机网络等都有可能出现……面试的话则业务和技术都要准备好，因为无法预测会遇上什么背景的面试官，只能从问题风格推测他/她是偏算法还是偏业务分析的。

全文完，撒花~~感谢看到这里的大佬！欢迎交流！（再次厚脸皮状）