2020届秋招记录-数据分析岗-面经

在春招找实习受尽挫折，大概是柳暗花明又一村，侥幸去了成都这边的头条商业化部门实习，终于有了一段实习经历。在实习中，发现实习岗位是纯业务的，基本就相当于是数据运营了。所以开始保持刷题，看书（主要是统计学习方法和精益数据分析之类的）状态。6月份开始投简历，隔几天就会刷牛客的校招日历，可以说在8月中旬之前，校招日历里面只要有数据分析的公司，我都投递了。海投带来的是每周都有笔试，同时7-8月几乎没几个面试，9月面试较为频繁一些，但会出现要么一周没面试，要么三四个面试堆在了一天，只能放弃一些。下面是截止目前的有过面试的记录，可能有一些漏掉的，但应该不多。

中途因为各种原因，拒了一些现场面试，比如OPPO、vivo、美的等，之后我也应该不会怎么面试了。

以下是一些我的一些面经，可能不太全，给的一些答案也不一定正确，仅限参考吧。

拼多多数据分析（一面挂）
1.自我介绍
2.论文里面人才共享具体讲解
3.实习：具体怎么分析问题
4.MySQL
5.成交额下降，分析（注意618之后）
6.成交额下降的很异常，该怎么办

腾讯数据分析
1面：
1.自我介绍
2.介绍实习：被对方一针见血，说主要工作是数据汇总，分析太少了
3.公众号运营：最满意的文章，现在如何优化，如何提高关注度
4.优缺点

2面：
1.自我介绍
2.实习：具体深挖，做的啥，有啥贡献（此处介绍逻辑乱了，需恶补）
3.个人公众号分工
4.有一个A和B的通话记录，只有A和B以及通话时长，问如何发现快递员：一定要跳出去，这里就被局限在给的三个字段上，对方说可以跳出去上网查（我心里简直了，我明明还再次确认是不是只有三个字段）
5.期望的工作状态是什么
6.优缺点

网易严选数据分析

一面：
1.实习介绍：深挖，也是说清楚自己做的啥，有啥贡献，自己觉得比较好的一个项目
2.用过严选吗？有什么建议要提的，提了没有差评，于是就是否应该有差评做了讨论
3.如果说服上级，有差评能带来更多销量，或者说有差评更有效。回答了A/Btest，选择样本，通过假设检验，在一定的显著性水平下，来判断差评能带来更多的转化率。继续深挖，在较短时间内，有差评可能会让转化率更低，但就长期来看，转化率会提升。如何选择样本，如何确定这个周期等等。
4.SQL：内连接、左连接、右连接和全连接：这里全连接没有回答出来，解释，自己确实没有用过，但下来必须认真看
5.SQL题：
6.会不会SQL优化，回答自己这一块确实没有考虑过，是弱项
7.自己通过自主学习，取得成就的例子

二面：
1.抠实习
2.辨别真假金子

猿辅导
1.实习，一条一条问
2.统计学：时间序列：指数平滑法的原理和应用，ARMA和ARIMA之间的区别。
3.数据统计、数据分析和数据挖掘的区别和联系

数据统计：更多的是数据预处理，汇总，只是一些数据，但没有具体的内容产出
数据分析：在统计数据的基础上，有结果产出，更多的发现数据内隐藏的东西。
数据挖掘：和数据分析是一个交集关系，进行数据挖掘的时候，也需要先进行分析；挖掘出来的结果，也可以辅助分析。

4.分类和聚类的区别和应用场景

分类：有监督学习，更多的应用在于偏预测一点，比如预测留存情况、邮件过滤和金融欺诈之类的
请在这里输入引用内容
聚类：无监督学习，该算法基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群（即集群）。使用案例包括细分客户、新闻聚类、文章推荐等。

5.SQL题
6.如何分析一个陌生的行业，后改为具体的行业。

可以PEST分析

新东方：
1.自我介绍
2.数据库各种join的区别
3.一个表A数据100万条，一个表B数据10万条，问两个表join，应该哪个去join另一个？
4.抠简历里面写到的算法：doc2vec，谱聚类（以及为啥不用K-means）
5.LDA算法
6.会哪些分类，具体讲讲朴素贝叶斯
7.了解决策树吗（答了解，但用得少，不太熟，就没有再细问了。）
8.复盘笔试里的编程，两个有序数组，合在一起找中位数。

陌陌