（内推）2020秋招数据分析面经--阿里字节美团拼多多网易等

2023.3.21更新：蚂蚁内推链接

lz985本硕，本科工科，研究生应用统计。两段大厂数分实习经历。

拒了实习公司(某大厂金融部门)的转正，八月实习离职开始准备秋招。投了很多公司，全部数据分析岗。鸽了很多，也过了一些，成果如下：

成果：

拼多多 学霸第一批 offer

vivo杭州 正式批 offer

流利说 正式批 offer

简历挂：快手（？？？唯一一家挂我简历的公司，我真的不懂）

笔试挂：京东

面试挂：美团(到店)二面、小米(金融)二面、阿里简历评估面、网易一面、字节(提前批)一面、顺丰一面、（哦还有，滴滴杭州鸽了我的面试）

八月末我开始懈怠，好多笔试面试都不想参加了。。。甚至有点想考公务员。

我鸽掉的：

面试：bigo二面、平安产险一面、贝壳一面、吉利一面、酷家乐一面

笔试：招行卡中心、小红书、携程、哈啰、vipkid、（国企：邮储银行、光大...）

上面经之前，想先劝退一波各种专业想转数据分析的同学。

虽说门槛相对较低，但hc少啊，今年上海某厂2000+简历1个hc的故事想必大家也都听说过，没有实习经历项目经历连简历可能都过不了。

而且，作为互联网公司的数据分析师，不但工资是技术类的低端，工作内容还真的很看公司、部门和组，一不小心可能就变成了没有感情的sql girl和地位不高的乙方（比如一些支持性质的部门）。经常加班不说，工作成果还不好量化，晋升答辩时不好讲8。

lz作为统计专业，班里一些比较牛13的大佬都拿了算法offer，我等渣渣只能仰慕。

所以，大家真的不要被知乎微信各种营销号上，X天X个月零基础转行数据分析迷惑，结合自己实际情况理性判断吧。

以下奉上面经。

头条-Data-提前批：

一面： # 7.10  已挂

1、自我介绍

2、讲下你第一个实习都做了什么？第二个实习做了什么？

3、基于两份实习经历深挖，设置情景，如何分析

指标体系（主要考虑、如何判定作弊）、落地页优化（涉及abtest）、KPI设置是否合理（为何拆分）、

第二份实习中优化了什么、如何实现？（因为我说第二个部门比较完善，负责的是优化任务）

4、假设某app次日留存率下降3%，如何分析？如何量化？

（问题定位-拆分-内外部分析）

面试官希望，定位到原因后，假设是渠道问题，如何量化哪个渠道对全局次留产生了影响，怎样的影响？（如何量化贡献率？）

假设abcd四个渠道....如何判断哪个渠道导致的次日留存下降，多大程度上可解释这3%？

后来我想，可否计算总留存下降量、abcd四个渠道下降量，做比例 ❤❤❤

5、有一片草地，一群羊，一只狼。狼可以吃羊或吃草，但如果吃了羊，就会变成羊。一只理性狼是否应该吃羊？

答：不吃，因为吃了羊后，吃草同时要承担被狼吃的风险。不划算。

【原题目】

青青草原上有100只狼和1只喜羊羊，狼可以吃草也可以吃羊，但是狼更喜欢吃羊。

①如果狼吃了羊，就会变成羊，可能被其他狼吃掉。

②假设这些狼都绝对聪明，他们的第一要务是生存。

③一只羊只能被一只狼吃掉，并且排除其他可能性。

问：喜羊羊会不会被狼吃掉？

【思路】

假设只有 1 只狼和 1 只羊，那么羊肯定会被吃掉；√

假设有 2 只狼和 1 只羊，由于吃掉羊的狼会被另一只狼吃掉，所以羊不会被吃掉；×

假设有 3 只狼和 1 只羊，他们绝对聪明肯定会抢着吃羊，因为一旦吃掉羊就会变成第二种羊不会被吃掉的情况；√

假设4狼1羊，若一狼吃羊，则变成上情况，他仍会被吃，所以他不吃羊；×

假设5狼1羊，若一狼吃羊，则变成上情况，他不会被吃，所以这狼吃！ √

【答案】当狼为奇数时羊会被吃掉，狼为偶数时不会被吃掉。

顺丰 一面 技术面 16min# 8.12

1. 自我介绍
2. 最近一段实习，还在实习吗？为什么离开？
3. 实习中都做了什么？
4. 具体内容？
5. 遇到什么困难？
6. 你认为数据分析人员的竞争力？
7. 你觉得数据分析人员必备的技能？
8. 你自己哪方面更具有竞争力？
9. 用过哪些数据库？
10. 你在sql哪方面比较强？
11. hive和mysql的区别？
12. 写hive时遇到什么困难？
13. 之前实习处理到的数据量级？
14. SQL怎么行转列？？ -- case when和某些函数
15. select/from/where/groupby/orderby 执行顺序？
16. hive可以update吗？
17. 数据分析、挖掘在顺丰的应用？ --物流全流程的数据监控、优化
18. 如果发现流量下降，分析思路？

你有什么要问我的？

数据分析、挖掘在顺丰的应用？ --事后异常分析、算法计算优化路径/仓储位置

后续面试流程？ --hr--技术

网易严选 一面 业务面 37min # 8.15

1. 自我介绍
2. 你是哪里人？为什么找工作来杭州？
3. 你认为数据分析师必备的能力？
4. 你觉得自己哪方面有优势？
5. 讲一个实习中印象最深刻的项目 --ab测试
6. 再讲一个--渠道质量监控体系
7. 用过什么数据库？ -postgresql、hive 面试官听到hive眼睛凉了
8. 那我们做几道hive的题
9. 如果你是严选的数据分析师，你会怎样设计渠道质量监控体系？具体选个流程，仔细讲讲？
10. 如果你是严选的数据分析师，发现获客环节的新用户数减少，你会如何分析？
11. 对严选的了解？我：考拉海购的专栏； 知道面试后有再去了解吗？--有.. 讲讲？
12. 你觉得网易严选的模式和盈利点在哪？
13. 做3道sql题

（前三次面试实在是有点凉凉，还都是我想去的厂，sad）

拼多多 共三面 # 8.18

一面技术：35min

自我介绍

两份实习分别做了什么，有啥区别？

airflow配置任务依赖关系

Linux掌握怎么样

Python问题

归因分析怎么做？

异常分析怎么做？ case

异常分析实时解决方案

广告ssp平台数据报表建设的考虑？

实习公司常用的指标体系

检查一下你笔试的SQL 哪里错了你改改..

随机取10条数据，如何实现？

手撕两道SQL

给个表，uid app类型 app，你觉得如果这个表扩展，还需要哪些指标。你能用这些数做什么？

给几个词，你觉得哪个和你最贴切？-细心

常用的app？

怎么看待网易云音乐被下架？我说我不知道，为啥啊。

面试官说那换一个问，你觉得网易云音乐最吸引你的地方是什么？

网易云音乐有什么拼多多可以借鉴的地方？

问面试官：部门？评价？业务答案空洞是指？（--缺少细节）

二面HR：10min

自我介绍

考研还是保研

找工作意向城市？

缺点？

第一份实习为什么选数据分析？

实习不能转正吗？

同学中有拿offer的吗

家里几个孩子

对薪资的要求

三面技术：40min

自我介绍

实习业务

实习部门最关注的指标

获客，你最关注什么？

手撕SQL -取众数，四分位数

问面试官10个问题，逻辑推理，猪的死因？

双十一过后，成交量下降，如何分析？

有什么要问我的？-部门，评价，四分位数SQL，如何定岗？

美团 一面 技术面 电话40min

• 自我介绍
• 竞赛项目--做了什么、负责的部分、成果、遇到的问题
• 房价预测项目 --负责的部分
• 在学校学过的课程，学过python吗
• 两份项目都不是你写代码是吗？（面试官似乎希望具备一定建模能力）
• 上一份实习做了什么，归因分析怎么做的
• 挑个项目讲、效果怎样
• 落地页优化，流程调整--为啥不把下载调至第一步？
• 数据复盘怎么做？
• 业务题：如何确定餐饮门店密度？

问题背景：

陌生城市，想通过美团app选择到店就餐。若周围5km内，店铺数量过少，用户无选择空间；若 店铺太多，其实也没意义，不会画太多时间去逐一研究。如何确定门店密度？（假设横轴为门店密度，纵轴为满意度）

我的答案：

首先，基于历史数据去拟合相关/线性/非线性关系，对最佳值确定一个区间范围

第二，在线下进行实验，对不同区域确定不同密度，分析满意度情况，进行最终确定

后来面试官：

面试官说自己问题问的不好，其实这个问题的症结在于——

①对于不同的用户在不同地点，周围范围的圈定；

②应分情况讨论，对于不同场景下，密度肯定不同（eg：商场、工业园区）

二面问题也类似，就没写面经，只是多问了几个关于美团的问题，我自认为回答的挺好，结果还挂了。无奈

阿里 简历评估面 # 8.28 21:50-22:15 25min

• 还在百度实习吗？
• 保研还是考研？
• 为什么跨专业保研？
• 保研时考核过统计学基础吗？你怎么学的？
• 研究生阶段主修课程？
• 机器学习怎么学的？哪门课？ --数据挖掘导论
• 学过朴素贝叶斯吗？--没有
• 那你学过什么分类算法？--LR、DT、KNN
• 讲一下LR的基本原理？
• L1、L2正则的区别？
• 嘴欠提到了变量选择，为啥L1能做变量选择？--损失函数在0点处的倒导数
• 关于实习：

两份实习的业务？

都做了什么？

讲个case

两份实习分别遇到过什么困难？如何解决？

实习中有没有你觉得需要用数据深入解释业务的地方？

• 个人职业规划？

面试多了就发现，其实数据分析面试问题不外乎那几个方向（统计基础、机器学习、实习项目经历、业务问题、代码能力、逻辑问题..），好好准备就可以了。所以后面也再也没有写面经。。。

反思自己其实也没有很用心准备秋招，后面一直很佛系。所以能有offer我已经满意了，希望大家加油！