【数据分析岗】面试考点经验梳理（含真题）
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常见基本面试流程：注：上述流程不分先后，依各厂各面试官个人偏好而定。
- 自我介绍
- SQL题手写（根据笔试成绩）
- 统计学题简答（不一定）
- 基于简历提问
- 开放性题简答（根据面试官喜好）
一、自我介绍
面试初始，大多数面试官的开场白是先让你做一段自我介绍。▼ 主要作用：有2个，
- 一方面，对于你，是进入正式面试状态的调整期；
- 另一方面，也是给面试官迅速浏览你简历的一个窗口期。
▼ Tips：
- 注意时间把控。不要过短也不要过长，控制在1-2min左右。
- 注意抓重点、挑亮点。要将你每一模块的高光时刻精炼化展示出来。
二、SQL题
大多数公司的面试官会根据你的笔试成绩，决定在面试环节是否再考你SQL题，以及考你的SQL题难易程度。▼ 环节作用：
▼ Tips：
- 一方面，避免应聘者笔试中有投机取巧成分；
- 另一方面，考验应聘者的基本功+随机应变能力。例如，可能结合实际业务场景出题。
- 万变不离其宗，绝大多数就围绕几个高频考点，掌握基础逻辑。详见此篇：https://www.nowcoder.com/discuss/707946?source_id=profile_create_nctrack&channel=-1
- 对应行业的通用基础指标体系概念&定义需要了解，防止面试中增加理解成本，且影响后续发挥。
三、统计学题
▼ 考核方式：不同风格的面试官有不同的问法：有些面试官喜好直接发问一些统计学相关题目，让你回答。
例如：假设检验的步骤是什么？条件概率公式是什么？多重共线性是什么？如何检验？...有些面试官喜欢结合实际问题/项目经历问具体细节。例如：如果你的简历里写了设计AB实验策略，面试官会基于项目背景问你其中的细节点：样本量如何确定的？...▼ Tips：
简历中如若有涉及相关概念的项目，对应前因后果、细节点要了然于胸。
四、简历提问
▼ 考核方式：此环节是面试的主体部分，基本是决定你是否可通过本轮面试的关键。
一般实习/项目经历丰富的应聘者，面试官会让你挑、或者他指定某一个感兴趣的做详细介绍。之后，会基于其中细节提问。▼ Tips：
遇到自己有选择权的，2个原则：
相关性。如果对各实习/项目熟悉度基本相当的前提下，尽量挑与面试公司&部门相关的经历来说。
熟练度。如果仅对部分项目熟悉，挑其中你最得心应手且有明确结果的项目说。
遇到面试官指定的，不要慌，在此之前，其实你应该有所准备。
毕竟，写在简历里的一定是你的经历，理应都熟悉；
毕竟，在面试前，对拟面试公司行业岗位会做一定功课，大概率其实会猜到简历里面试官可能感兴趣的点，和他所处行业/所负责业务息息相关。
所以，针对简历里的每一个字，
务必！熟悉细节，以备无患。
五、开放性题
本环节是否设置，依据面试过程的具体问题、时间、状态而定。▼ 环节作用：
- 考察你的日常知识储备，包含逻辑思维、分析能力等。
- 加分项/补分项：
- 前面如果自我感觉答得不错，本环节很有可能是加分项，是可以冲SP offer的契机。
- 前面如果自我感觉答得一般，设置该题很有可能是面试官为了捞你一把，送一道救命题，看看你是否有其他 “闪光点 ”是他还未发现的。
这一类，不同面试官偏好各一，故所问题型也各式各样。
总结来看，有以下大类，几乎覆盖 90%题型：异常归因类、AB实验类、专业知识类、
估算类、指标体系设计类、软问题类、反问类...
😛注：本篇针对上述题型仅先做大概介绍+部分真题举例，
后续根据需要会开启上述题型专题，进行详解。
【1】异常归因类
▼ 设题原因：一般来说，互联网大厂都会构建自己的数据监控体系。作为数据分析师，除了解读数据并从数据中发现增长点，对数据异常的归因定论也是重要工作之一。
因此，这类题型会被问到的概率较高。
何为数据异常？▼ 真题举例：比如某电商平台，每日监控当日的成交额情况，突然有一天某类目成交额暴增，请问作为数据分析师的你该如何分析？
▼ 答案示例：
▼ 划重点：
- 问题确认：首先，需要确认该问题是否真实存在，即校验数据的准确性。例如：数据提取是否存在逻辑错误，上游表是否存在重复记录的问题？
- 确认有无外因，举例：
- 环境影响：是否存在某爆款商品。比如近期新疆棉事件，导致李宁热度暴增，李宁因实时热点成为爆款商品，继而导致该店铺归属的运动类目成交额暴增。
- 时间因素：是否存在季节性的波动，比如羽绒服行业在冬天属于热销款，夏天几乎属于0需求的供应状态。
- 竞品因素：比如竞品拼多多上线大型补贴活动，势必对淘宝产生了巨大的冲击。
- 内因分析拆解，举例：
- 商品维度拆解：可设计相关指标（如：贡献度）定位异常行业、店铺等。
- 用户拆解：可以拆解是否存在高客单用户，因某个个体拉高了特定类目的成交额。其次我们可以根据用户的属性，比如地域，年龄，新老客等维度进行拆分解析。
异常归因类问题建议有逻辑有结构的回答，体现基本严谨的分析思路。
- 常见做法即 排外拆内：排查有无外因影响后，通过业务涉及具体维度下钻分析来定位异常。
【2】AB实验类
▼ 设题原因：这一类问题，非常常见，占据实际工作中的一大部分内容，包含实验策略的设计、评估、分析、优化迭代。因此，作为大部分面试官的必考点。
▼ 考核方式：
- 如果简历中有相关经验，面试官会详细问你具体细节，以检验你的实践水平。
- 如果没有相关经验，面试官会偏向问你原理、步骤、衡量标准等基础概念，以检验你是否具备相关知识储备。
▼ Tips：基础概念+经典面试题 详见此篇
https://www.nowcoder.com/discuss/826505?source_id=profile_create_nctrack&channel=-1
【3】专业知识类
▼ 设题原因：此类问题主要考察应聘者的技术栈+知识储备，说白了即基本功。
▼ 考点：一般涉及到概率论与数理统计、机器学习、以及数据库等相关知识。
▼ 考核方式：通常面试官会针对应聘者的专业背景、项目等进行相关提问。
【4】估算类
▼ 设题原因：这类题型，商业分析考核居多。主要考察的是你的逻辑分析能力
▼ 考点：如北京地铁站旁有多少个煎饼果子铺？上海有多少家早餐店？...注：后期会针对此类题型，详细拆解，敬请期待 !
【5】指标体系类
▼ 设题原因：这类题型，对于多数应聘者难度属于中等偏上水平。主要考察你的业务体感和专业程度。
▼ 考点：比如，设计某策略的AB实验指标？上线一款新的APP，你打算如何布控监控体系？...▼ Tips：
拟面试公司的基础产品及功能摸清楚；
相关行业行研报告等可以多做功课了解。
【6】软问题类
▼ 设题原因：问到此类问题，将近面试尾声。相比前面，更偏软，目的是为了考核你对职业规划的看法及打算，一方面听听你的想法，打探下你的稳定性，另一方面从你的回答，看看你的潜力性。
▼ 考点：
- 职业规划类：为什么要选择数据分析师这个行业？你对数据分析师一职如何看？...
▼ Tips：
- 实际工作类：如何成为一名优秀的数据分析师？如若入职，你有什么规划打算？如何发掘有价值的项目？...
- 真诚点，别太套路；
- 有理有据，有重点，学会从侧面突出自己的学习能力和适应能力。
【7】反问类
面试其实是是双向选择的过程。
一般标准的面试流程会包含此环节，所以在尾声面试官会问一句：“ 你还有什么问题问我 ？”
▼ 设题原因：目的是倾听应聘者的想法和疑虑点在哪里。
▼ Tips：其实，如若有这一环节，抓住宝贵机会，想办法变成自己的加分项，不要问无意义的 “废话”。注：后期如有需要针对此问题专门唠唠，敬请期待 !
以上，就是面试框架流程+考点梳理。其中，如若有不懂的点，后台可以找到我~
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