感恩回馈 字节数据分析面经（已offer）
受到牛客网很多帮助，所以把自己的面经分享给还在秋招的小伙伴们～
一面
一面是个挺健谈的小哥哥，问了很多很细节的业务场景题。
1. 自我介绍
2. 简历项目
3. 如果抖音在东北地区发起了一个红包活动，怎么看效果？（答AB test）
4. 如果有一部分人收到红包，另一部分没有，会引起用户不好的反响，怎么办？（答可以用diff-in-diff的方法，找个类似app作对照，比如火山，小哥哥肯定了一下思路，说更好的方式是用两个地理位置较远的城市作对照，感觉确实更有道理！其实在题干中小哥哥已经埋了线索了，还是要仔细听问题呀！）
5. 解释一下具体效果怎么算？（diff-in-diff比较变化量的差值）
6. 如果两组对比发现，一组从100变到200，另一组从50变为100，这能说明效果么，需要怎么解决？（先做scaling）
7. 补充问了很多业务场景题，挺深挺细的，比如设计指标等等，记得不是特别清楚了。。
8. 反问
二面
二面的是比之前一面小哥年纪大一些的“老哥哥”？问的问题比较成体系，但感觉挖得并不深。
1. 自我介绍
2. 爱用的app（说了抖音）
3. 给抖音选三个最重要的指标（AARRR选了新客、日活、留存率）
4. 如果抖音的次日留存率近一个月都正常，有一天突然下跌了10%，怎么分析？（确认真实性，依据当日产品技术运营侧变化做假设，拆分数据，验证假设，推荐大家看看人人都是产品经理的相关文章）
5. 如果验证是某些渠道出了问题，怎么确定影响贡献最大的top 5个渠道？（各变化量/总变化）
6. 追问留存率是比例，你这样算的对么？（想了半天没答上来，但是给了很多思路，虽然还是都被challenge了。。后来想了想，直接列公式，看每个渠道的占比*留存率的变化量）
7. 活动效果验收（还是ABtest）
8. 反问 （这里问了面试官之前没答上来的6，但是面试官说“我们就不在这里讨论了”，感觉很难受TT）
三面
三面的感觉是团队大佬（浓浓的京腔，对于我的答案总是轻蔑一笑，感觉到他超忙，还迟到了），不过还是有问必答，给了我很多反馈。
1. 自我介绍
2. 字节的实习经历（问了具体内容和收获）
3. 常用的app（答微信 抖音 知乎 微博 还有长视频app，面试官：“就这些？”，把我一下问懵了。。）
4. 给我介绍一下微博 （猝不及防，答得没啥条理TT。。。）
5. 微博有什么可以改进的地方？（说了推荐内容不准确，有些点了“不感兴趣”还是会重复出现，面试官：“这就完了？能多说点嘛，比如怎么改进，说全乎了”）
6. 怎么改进（用户标签、建立指标体系（用户行为）不断迭代，ab test等，我感觉自己说的也比较naive）
7. 微博采纳了你的建议，你作为数据分析师参与改进项目组，你准备怎么做？（先明确了工作内容，对改进的推荐算法做效果验收，设计了ab test，给出后续建议）
8. 职业规划
9. 反问（虽然面试官很忙，但是这部分介绍的还是超级详细，感恩！）
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