滴滴2021SP专场五轮数据分析面经（已意向）

9.4 收到意向书

8.27 更新

在距离三面结束一个月后，看到提前批大多数人都接到了意向书有些坐不住了，努力联系上HR才发现自己的联系方式有一些问题，他们一直没联系到我，还有加面在等待。昨天技术委员会面试顺利通过，今天有一个简短的HRBP面，许愿意向书，想跟秋招说再见了。

7.28 更新
有很多伙伴们问面经，我来仔细回想一下哈。以及今天收到了邮件，问了意向城市和是否愿意来北京。有点疑惑，之前就选了北京了，以及我面的数据科学与智能部，邮件里问的CTO线，不知道是什么情况。许愿好结果！

7.25
刚面的滴滴数据分析一二三轮，有没有伙伴来交流一下呀。不知道会不会还有一轮HR面。。



一面：1h
·自我介绍
·描述性、预测性、规范性分析的区别并分别用滴滴业务场景举例
·看我本科国贸问了我比较优势和要素禀赋理论？？
·两段社团经历细扣
·两段数据实习细细扣，顺便考了一些统计知识，真的要对自己的项目120%了解
·怎么判断业务出现问题，怎么认定数据是异常的，因为我有一段快消数据分析例子，他就问的快消产品这个月销售额异常，怎么拆解原因
·SQL一道口述，7月份平均14日留存率
·Q&A

二面：35min
·自我介绍
·两段数据实习细细扣
·一道Python map()
·T test原理
·剩余时间全在考AB testing：平均值算ATE和用回归算有啥区别，AB testing流程和注意事项，滴滴排队候车和uber动态定价对比怎么做ab testing，这两个中你选了一个后用什么指标来衡量，对乘客、司机、平台来说都分别有什么相关指标

三面：35min
·自我介绍
·全部实习经历细扣，以及每段的收获是什么
·作为数据分析师的优势
·把所有技能过了一遍
·聊职业规划

总体感觉，首先不太熟的东西千万别往简历里写，其次如果相关经历丰富感觉面试官就更多问经历不会主动出题，最后题目跟面试官背景100%相关，我感觉自己还算幸运，没有遇到那种tech geek。

技术委员会加面 50min
无自我介绍环节
两段项目细扣
为什么要做这些实习
（以下所有tech问题都是简历相关，不具代表性）
文本挖掘用了什么包，怎么normalize文本，LDA模型的缺陷及如何改进
机器学习了解哪些模型
逻辑回归的运用和缺陷
擅长哪些技术领域
影响一个门店销售额的因素
如何了解一个新的业务
看中一份工作的什么、薪资和工作内容如何衡量
喜欢哪种工作模式（明确任务还是自由探索）
如何处理与同事的矛盾
职业规划
无Q&A环节

HRBP面 25min 电面
全面介绍自己的背景
一段数据项目细扣
竞品分析中怎么搜集资料，怎么分析（项目相关）
怎么看待目前国内的商业分析、数据分析岗位
为什么喜欢数据分析
为什么不留美，家人什么看法
觉得滴滴这个岗位怎么样，还在面哪些公司

祝大家好运！