感觉没有什么参考价值 像kpi面# 滴滴一面 45min介绍最有意思的一门课 我说了因果推断 然后他就开始问我因果推断介绍IV 为啥工具变量可以识别因果关系介绍PSM 为啥psm可以识别因果关系实习经历介绍你构建的指标有帮你发现什么问题然后做出实质性的改变吗平常打车吗（我说我用高德…）高德有什么优缺点如果高德北京gmv下降了5%，怎么分析

# 一面60min- 自我介绍&实习经历- 搜索电商gmv下降，如何分析？- 如何量化归因每个渠道对于搜索gmv的下降贡献（每个渠道体量不同的情况下）面试官思路：构造一个统计量（忘了是啥）同时考虑品类的体量和变化值- 用回归做归因合适吗？面试官思路：不合适，因为有些爆品没有历史数据abtest- 如何计算样本量- 设计abtest判断入口很深的功能变动对于整体的订单取消率是否有影响时，该功能的用户使用次数很低应该怎么处理（样本量过小）面试官思路：样本是否能代表总体两道sql1. 计算GPAexam_table(student_id, score, course_id, exam_time)course_table(course_id, credit)面试官说有问题，关于gpa的计算方式上有分歧，但是没听懂面试官的思路是啥…```sqlSELECT student_id, sum(c.credit*e.score)/sum(c.credit) as GPAFROM exam_table as eJOIN course_info as cUSING course_idGROUP BY student_id;```1. 计算次日留存率、七日留存率用户活跃表(user_id, p_date)当时没写出来，面完后写的，不确定是否正确```sqlSELECT t1.p_date, count(distinct t2.user_id)/count(distinct t1.user_id) as 次日留存率FROM table t1LEFT JOIN table t2ON t1.p_date=date_sub(t2.p_date, interval 1 day) and t1.user_id=t2.user_id;```次日留存率的定义为：t+1日中在t日活跃过的活跃用户数/t日活跃用户数