数据分析日常实习面试分享

字节数据分析实习面试(抖音电商)

一面:

  1. 表user_log,有user_id, time,求每天用户新增数,次日留存率、30日留存率

  2. ABTest的流程,P值,做留存率的ABTest,选择什么检验,卡方检验的应用场景

  3. 逻辑回归的损失函数

  4. 出现过拟合的原因

三天后给了感谢信

快手数据分析师(短视频用户增长部门)

一面:

  1. 两个SQL题目,都还比较简单,主要涉及到group by和日期函数的处理,还有limit的用法

  2. 快手是一个短视频平台,衡量快手经营的指标,可以从哪些维度?

  3. 在实习过程中遇到的最大问题以及怎么解决的

二面:

  1. ABTest

  2. 辛普森悖论

  3. 日活跃用户下降,怎么分析
    一周后联系HR,说面试官没给结果,再过两天已经挂了

美团商业分析师(金融支付机构)

一面:

  1. 两道SQL题目,主要涉及多表连接和聚合

  2. 两篇论文我是第几作者,主要工作有哪些

  3. 实习的工作:部门的主要业务以及我的主要工作

  4. 反问:该岗位的主要工作内容

二面:

二面没有涉及到SQL和具体业务问题,主要是问一下实习的这段的经历,以及未来的职业规划,对这份实习的认识、投入程度
一周后联系HR,已挂

小米数据产品实习生

一面:

  1. SQL关键词的底层运算逻辑

    from-where-group by-having-select-order by-limit

  2. SQL代码题:有user_id, department, salary 输出满足工资大于部门平均工资的员工信息

  3. 留存率下降怎么分析

  4. 反问:部门工作内容
    面试完过后没有任何消息,应该是挂了

字节数据分析实习生(抖音电商)

从人才库给我捞起来了,也是很意外,跟之前的面试也是抖音电商,但是两个JD不一样,估计子部门不同

一面:

  1. 实习经历说说

  2. SQL题目:有userid,active_time,求连续登录三天的用户

  3. python题目:有个list=[1, 2, 3, 4, 5],输出所有互不相同且数字不重复的三位数(

  4. 辛普森悖论,我当时说了下原理,但是面试官没太明白,我说得也是有点乱,我又举了一个例子(牛津大学录取率性别歧视的问题)

  5. 抖音电商GMV下降10%怎么分析

二面:

是交叉面试,所以二面的面试官不是我们业务部门的,而且面试官也说了是临时接到面试安排的,所以就自我介绍,然后简单问了下我的一段实习经历(结果实习没啥经历)然后我就详细讲了我的科研方向以及我的两篇论文,针对性的追问了我几个问题就到Q&A环节啦

三面:

三面就是HR面,问了问实习经历、想从这份工作中获取到什么、优缺点之类的问题

总结

近两周面试了五六家公司吧,目前就字节这一个还有希望能去,其他的都挂了,其中获得了一个小公司的金融科技实习岗位offer,收获一般,继续努力吧~

#数据分析##数据分析实习##数据分析师面经##字节跳动##快手#
全部评论
update:字节已给offer啦
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发布于 2022-11-11 15:18 北京
【天王星数据科学集训营】 “天王星数据科学集训营”是仲阳天王星量化面向海内外计算机/软件/电子信息/物理/数学等硬核理工科专业的在校生设立的暑期专项实习计划,旨在培养学生数据编程,代码性能优化,时序机器学习的能力。 ● 技术跃层提升: 你将深度参与交易项目,熟知面向数据编程的设计理念,深度学习缓存友好编程、并行大数据计算以及高频时序数据统计等相关技术,进行高性能编程、高频时序数据实战。 ● 顶级导师带教:   华尔街顶级导师1对1的技术指导,带领你深耕每一个项目。同时,更会鼓励你所有基于客观实际的“奇思妙想”。我们拒绝”打杂式“实习,你所做的每一步都是实操。 ● 富于乐趣的工作: 扁平化结构、高效沟通的工作模式,拒绝无意义的内耗内卷。同时,我们为各位提供有竞争力的实习报酬、高端公寓住宿(日常500米直线通勤)以及多样工作餐和零食饮料下午茶。 岗位需求: ● 量化研究与交易类:量化交易员、中低频股票量化研究员、高频期货量化研究员…… ● 技术开发类:C++软件开发工程师、Python软件开发工程师 …… ● 技术运维支持类:运维工程师、数据中心系统工程师…… 工作地点:成都/上海 实习表现优异,可直通转正Offer 投递通道:https://app.mokahr.com/m/campus-recruitment/uranus-research/54175
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发布于 2022-11-10 12:01 四川
select a.first_log_day,count(1) from( select user_id, min(date(time)) as first_log_day from user_log group by user_id ) as a group by first_log_day desc
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发布于 08-26 23:17 重庆

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