一波数据分析的面经

总结数据分析类的找工作经验：
第一，一定要有实习，最好有比赛（数据分析这个岗位既有业务也有技术，在面试之前永远不知道会碰到什么类型的面试官）
第二，对自己的实习经历、生活经历、性格等方面做出深刻的剖析（从春招到现在我的自我剖析文档已经积累了4W字……比现在憋出来的硕士论文还多……）
第三，在春招的时候就多面试，攒经验（面了很多的面试之后发现，数据分析面试能够出的问题都很集中，问多了已经麻木了……）
第四，强烈打call《精益数据分析》，《数据化管理》，《增长黑客》等书（如果有好的记得补充哈、），一定要构建自己的业务分析逻辑，在遇到业务题的时候才能够得心应手。
第五，准备几个自己最熟悉的算法，能推更好。不能推一定要从算法的原理，应用场景，优缺点几个方面准备好相关的知识。

这一年半在后台的提问里，很多人问我自我剖析文档包括什么（……摊手），问到了一些业务题、产品题、统计学、算法题的面试准备方法。近一年的工作中也攒下了不少的经验，准备在公众号慢慢整理数据分析方向校招的知识点和准备方式，目前想好的内容主要是

【1】费米估算问题

【2】业务场景题

【3】AB实验和假设检验

【4】应届生-数据分析方向自我介绍怎么准备

【5】面试常见的SQL语法

【6】不懂算法但害怕面试中问到怎么办

【7】如何在面试中展示数据分析报告或者项目

【8】我的自我剖析文档有什么内容
。。。。。。

【顺丰科技提前批——大数据分析与挖掘】
一面：
1.自我介绍
2.对机器学习算法是否了解？
3.逻辑回归的原理，应用场景以及优缺点？
4.逻辑回归在信用卡评分（实习项目）中的应用效果？
5.为什么准确率是70%左右，是否有思考过如何提升分类效果？
6.信用卡评分模型的建立步骤
7.缺失值的填充方式
8.有什么想问的问题？

二面：
1.为什么转专业
2.为什么不投运筹规划岗位
3.介绍实习过的三家公司
4.和数学专业相比，优势在哪里
5.工作地，薪水选择
6.天池比赛经历，组队情况
7.什么时候开始准备的秋招，投了哪些公司？春招OFFER情况
8.面试官说，我觉得你所有的回答，整个面试流程，都是完美、无懈可击的，做了哪些准备？
9.有什么想问的？

携程——大数据分析工程师
一面：
自我介绍
为什么转专业，本科是化学的，统计学理论基础好吗？
天池比赛-特征构建，异常数据的选择与处理，缺失值的处理，特征是否做过归一化，主成分等处理以及一系列问题
比赛组队以及分工情况
上一家公司的实习经历（数据报告的制作）
boosting算法和bagging算法的区别
简单的讲一下GBDT原理
面试官开始介绍自己的团队以及分工情况（好像是度假部的广告推荐算法团队）
还有什么想问的
面完当场给了口头OFFER，说后面没有面试了，让回去等HR的录用消息。
焦虑的等了一礼拜，看见别人都开始发意向书了……可是我这边没有动静……10天左右突然有一天晚上收到了加面一轮的短信（顿时整个人都不好了，说好的一轮呢，为什么要给我加面……）
加面主要围绕统计学和机器学习的相关只是展开，问得比较细。包括（1）如果逻辑回归的误差项不满足独立同分布怎么处理……（2）如果数据特征不满足高斯分布，应该怎么用PCA降维，（3）boosting 和 bagging的降偏差、降方差原理等等。不太记得问了多少问题了，反正基本问一个答不上来问一个答不上来……以为铁定挂了

中国银联——数据分析（云闪付方向）
群面：互联网金融风险排序问题
单面：每个人控制在10分钟，主要聊了下实习公司的情况，为什么想来银联，对机器学习了解吗，家里有什么人等等
提前批挂了，又参加了正式批，也拿到了面试机会，不过面试时间在9月15日（投了互联网的小伙伴们应该都懂，这一天从早晨10点到晚上11点都是满满的笔试，还有我最期待的小红书），果断没有去面试。

网易-数据分析（邮件事业部-严选）
1，一上来给了一个EXCCEL表，里面都是数据，让写函数。写的同时还让我背元素周期表（哭泣），问铜在第几位，金在第几位（全忘了……）。
2，喜欢历史、***还是地理（历史）；喜欢什么朝代？（***）；什么时候建立的，有多少，康熙乾隆在位多少年。
3，关注过加油站吗？柴油汽油的型号，多少钱一升？
4，如何估算长沙市一天的燃油税费
5，实习如何与业务方打交道，实习的每一天是怎么度过的，实习的时候怎么通过数据为业务方提供建议等等，反正对实习进行了深刻的挖掘……
6，数据分析与业务的关系
7，讲一个实习的业务分析案例
别人的一面都是30分钟。。我面了快1小时了，小哥哥面试完后还和我总结，你的逻辑点很清晰（然而，一面挂……）

点我达（风控算法）
1，自我介绍
2，针对一个互联网金融的实习提问（信用模型的建立过程）
3，特征的选择方法，如何筛选
4，聚类算法和分类算法，挑一个熟悉的介绍下，接着又问了ROC和混淆矩阵
5，讲讲boosting和bagging算法的区别，再讲讲几种不同的决策树构建方法，随机森林原理等
6，如何减小过拟合，L1正则和L2正则的区别
7，上一家公司的实习收获
8，为什么转专业……怎么和团队相处，介绍自己的性格，介绍自己的职业规划等等。

VIVO（数据分析）
VIVO的数据分析比较奇怪。和其他公司的数据分析问题风格完全不一样。
一上来先问我微信红包和转账的区别，让我觉得自己面了一个产品岗……；
接着询问能不能看下我手机中的APP，根据我下载的APP问了下平时喜欢用什么，喜欢干什么，兴趣爱好是什么，让我说说牛客网的优点和缺点……
面试官拿着我的成绩单也看了很久，问对自己最满意的科目是什么，最不满意的科目是什么，为什么转专业。然后调出了我的笔试记录，说你这个假设检验的选择题居然做错了啊……（嘤嘤嘤），还记得业务题的最后两个大题是什么吗？（还好来之前在牛客看了面经，做了准备）。
面试官开始问概率论了（抛硬币丢骰子假设检验等）……还问怎么证明中医是有效的？（这个题目好迷……，我说用假设检验来做吧）
也问了些和数据分析没有关系的，支教、体育运动等等相关的问题，比如支教的时候怎么和村支书沟通的，为支教做了哪些准备等等，运动的频率，运动量各种问题。。可能是想考察沟通能力和……身体素质？？？
最后就是常规的HR调查了，籍贯，家庭背景，父母工作，工作意向地点等等。VIVO的面试是秋招至今最不像数据分析的了……

趣头条（数据分析）

这是秋招过程中遇到的第一个女面试官，很温柔，问的问题也比较常规。问了下对SQL的熟悉程度，窗口函数的使用，也问了下PYTHON用过哪些库，做过那些模型之类的。接下来让我描述了下用机器学习做实习需求的经历，以及最终做成的模型有没有落地。问了下实习过程中写实习报告的经历。（秋招的过程中关于写报告的经历以及需求中做模型的经历。。都快讲吐了……每家都必问）。最后来了一个和业务相关的问题：怎么判断趣头条的用户中，哪些用户是真的喜欢阅读新闻，哪些用户只是为了获得金币才来阅读的。
面试的问题比较常规，面完后马上就快不记得自己面了什么了……
一直到国庆才收到的HR面，会问一些生活上的问题，包括与室友的相处问题，在写论文过程中遇到的困难等等，很常规的HR问题。

小红书（数据分析）
小红书曾一直是我想去的公司，整个面试总共四轮，分了两次进行。前三轮中秋前现场一次性走完，第四轮总监面国庆前完成。
一面面试官是社区负责人，让我详细介绍了在蘑菇街实习中做过的一次分析报告项目，并针对项目提了一些问题，作出了一些场景假设让我思考，20分钟左右完成。
二面面试官是增长部负责人，主要问了几个问题（1）计算XX城市一天能够卖出多少油条（2）给出一些数据，计算两个公司想要实现预期的增长规模，需要达到多少的营收（3）统计假设检验的样本量计算问题（4）写sql，简单的窗口函数可以解决在面试过程中进行了很愉快的交谈，夸我逻辑很清晰，数据感也很强，也向我介绍了增长的一些知识，觉得面试官小哥哥非常温柔，也是我想去小红书的原因之一。
三面HR，会讨论下手中有几个OFFER，询问了转专业的原因以及为转行数据分析做的准备，其他的问题也很常规。
一周后接到了总监面，再次从长沙来到上海。
总监面。总监面也是很详细的问了简历信息，并根据简历进行了延伸的场景提问。但是交谈并不愉***觉中途被打断，被质疑，被怼了很多次，到后来已经不想说话了……得到了秋招唯一一次你毫无逻辑的评价。。。也成功成为秋招体验最差的一次面试经历……

网易互娱（数据分析工程师）
网易互娱的数据分析工程师选择的视频面试，那几天在全力准备小红书，所以并没有很上心，可以说是非常佛系的走完了三轮面试。
一面是一男一女两位面试官，向他们介绍了我每次面试都必定介绍的实习项目后，面试官并不会针对这些项目做进一步的挖掘，而是直接问别的问题了，包括为什么提前批会挂（我也不知扫为什么明明觉得交谈很愉快……）；喜不喜欢游戏（很诚实的回答了不怎么玩游戏，不过如果要我做游戏相关的数据分析，应该……也可以……喜欢的吧……）；介绍一下自己的职业规划等等。面完后感觉应该没戏，但是第二天就接到了二面。
二面，再次介绍了相同的项目……，面试官询问了一些工作地点的选择问题，预期薪水，是否能实习等，也问了平时玩什么游戏（我回答了不玩游戏……）。
三面，我也不知道为什么能够走到三面，这是HR面，百年不变的介绍了相同的项目，询问了在上一份实习中最深的感受是什么，遇到的最困难的事情是什么，你觉得自己是一个什么样的人等等，也问了我对网易的认识（我从电商、邮件、音乐三个方面回答的，HR小姐姐补充问对游戏有没有什么认识，答：没有……）

58安居客（数据分析师）
58查询笔试成绩的时候惊呆了，有93分，选择的是远程面试，3轮加起来50分钟不到，第二天就给了意向书……（事实证明好好笔试的确很重要……）
一面是一个年龄较大的女面试官，让我简单的介绍了自己的学习经历以及实习经历，喜不喜欢做PPT，这时候已经过去了15分钟，直接让我提一个问题，结束了面试。
二面电话面试，简单询问了一下转专业的原因，怎么学习的数据分析。接下来就是我提了几个问题，详细向面试官了解了安居客的数据部架构以及分工任务，这一面我问的问题比面试官还多……
三面HR面，和趣头条很像，主要从性格以及团队两个方面问了几个问题，包括你身边的人觉得你是什么样的性格，把你放在陌生的环境你会怎么适应等等，问题很常规，提前都会做好准备。

招银网络科技(算法岗)
电面。
面试官：你投的算法啊，接受转岗吗？数据研发之类的？
我： emmm…接受吧，不过我不会。。。。
面试官：考你一个数据结构吧，巴拉巴拉
我：不好意思这个我没听过答不上来。。。
面试官：那我问你java吧
我：emmmm这个java啊。。。我没学过。。
面试官：c加加呢，这个总学过吧？
我：嗯……六年前学过一点，您先问，我看能不能答……
面试官：巴拉巴拉巴拉
我：不好意思您问到我的知识盲区了。。
面试官：你会啥？？？
后来问了一两个python和数据库的知识。。。就挂了电话。
觉得面成了这样，肯定挂了，结果国庆后收到了现场的面试邀请。。。

招联金融（风控）
在整个秋招过程中，招联金融是我唯一在长沙本地参加的一个面试。投了数据分析，被要求转岗，转去了风控（后来发现拿到招联金融数据分析offer的基本都有其他公司的算法offer，但是去年进招联的学姐表示去年进数据分析岗非常容易……，可见今年岗位竞争力度非常大）
一面是一个非常温柔的小姐姐，没有问任何的专业问题，只是在向我介绍风控这个岗位，并且告诉我，风控和其他的数据分析岗位不太一样，如果决定做风控，可能今后很难跳出这个行业，问我考虑清楚了没有。也帮我很详细的分析了我手中offer的优劣，告诉我如果想做一个业务型的数据分析师，最好在一开始就订好方向，培养商业数据的敏锐度。
二面就是HR，问题常规，聊了下在学校的论文和学习成绩，以及招联的工作氛围，并再一次问我真的想来互联网金融行业做风控吗。我很诚实的回答：还没想好……

因为地点和时间的问题，也割了很多的面试，比如银联，迅雷，招银等等。在9月份还能够兴致勃勃的参加面试。十月份已经很累了。相继从各家的备胎池中出水，后续可能在面一个网易金融，也就结束秋招了(毕竟我是一个论文还没写完快毕不了业了的人嘤嘤嘤)。

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