西山居剑心数据分析面经

数据分析，base珠海

之后想写一份面经回馈一下牛客网上大家的帮助。

2020/05/06

昨天收到了offer，刚跟hr沟通完，还不确定要不要接受，先写个面经吧。

背景：21届，海外top20本，香港硕。statistics+mathematics +data。其实感觉自己挺菜的，算法，统计学，r, python, machine learning ，什么都懂一点但都不算太精通。肯定到不了手推机器学习公式那种程度，只会mysql也没用过hive那些大数据软件。回国刚开始春招找工作时候可太焦虑了。

最早想做的肯定是data science，但是大部分都要求有c++或者java，那只好pass了。然后就是data analyst，但是数据分析感觉国内分得很散，有基于业务的，也有基于算法数据挖掘的。(ps:统计学学生真的太难了，面了这么久就没几家公司真的问到统计学模型)

笔试:没记错的话应该是3月初做的，概率题，sql，还有业务。

一面：4月9号吧，距离笔试应该过了一个月了。我没有录音的习惯，感觉面试本来就是个双向选择，没必要把自己弄得很紧张吧。

数据分析面试题无非就是那几个，日活骤降怎么办？点击率低怎么办？怎么判断游戏社交做的好不好。大部分问题AARRR模型就可以了。基本上面试官都是看你的作为数据分析师的思路的，因为一个应届生不可能知道太多，所以尽量多说点，保持逻辑。

二面+三面+四面：大概情况就是每次面试都是周四，然后下一周周二接到电话约周四面试。问的问题都是类似的，数据埋点怎么做，抽卡概率怎么定，玩家流失怎么办，怎么判断活动运营好不好？为什么选珠海？抗压能力？这一部分是不同的项目组领导来面，因为数据分析岗跟挺多组都有接触。不过大部分问题都是重复的。

五面：这是最刺激的一面了，因为之前4面全是业务上的问题，当时听说要五面，我想这总该是hr面了吧，谈谈薪资什么的，结果戴眼镜的大佬上来就给我干懵了，什么test可以判断两组data服从同一分布？聚类分类算法怎么用？逻辑回归跟随机森林具体步骤？有什么优缺点？python里的递归等算法？K means的具体步骤？还有一些我不记得了，总之问的非常细，就是每一步都在做什么，怎么计算的，就差手推公式了。接着业务，问的也非常细，数据角度判断竞技场门派是否平衡？等等，问完之后过了两天就拿到口头offer，之后就接到电话，邮件也收到了正式offer邀请加入剑心。

建议就是大家还是尽量早点找工作，多***司吧。之前听有人说不要乱面试，简历会留底。我个人的建议是这根本就不是个事。只有多面面才能找到自己不足的地方对吧，有些很好的面试官还会帮你分析面试不足的地方，回去再补足一下就行啦。

剑心给我的感觉就是挺专业的，毕竟西山居大公司背景，面试官会引导并给出建议，人也很nice。5面听起来吓人，如果是去公司实地面的话其实234面可以算在一起，只是因为疫情关系网面才分开来了。

祝各位好运~

2020/05/07

想了几天，最终还是没接。虽然薪资在珠海应该算挺高了，听说西山居海景房，福利也好，食堂也很好。自己也非常想去游戏行业毕竟以前是网瘾少年，可惜梦想败给了现实，人总是要恰饭的，那么各位少侠，有缘再见了。

2020/08/13

意外的大家居然都看到这个帖子啦。虽然我当时面试的很多东西都忘记了，但是还是有个小心得分享给大家。

其实面5次比面2，3轮的要好得多。大家可以在前面面试的时候，碰到问题，跟面试官多交流交流，听听他们的意见解答，比如问一下您是怎么看待这个情况的？您的日常工作中碰到该类问题怎么解决？ 

因为前4面里，碰到重复的问题概率挺大的。5面的话就多刷刷其他人分享的数据分析面经，数据分析岗嘛，总共也就那么几个技术题。祝各位好运。

至于薪资嘛，月薪1开中偏下吧(据说14薪，我也没入职也就没跟hr进一步确认了)。作为一家要996的公司，比腾讯华为肯定低多了，但是在珠海生活成本也低点。具体工作辛苦程度，工作压力什么的，我也没有去实习过，所以不太清楚，欢迎入职了的小伙伴分享。