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
。。。。。。

<mark>【顺丰科技提前批——大数据分析与挖掘】</mark>
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?

<mark>携程——大数据分析工程师</mark>
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

<mark>中国银联——数据分析(云闪付方向)</mark>
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。

<mark>网易-数据分析(邮件事业部-严选)</mark>
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……)

<mark>点我达(风控算法)</mark>
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。

<mark>VIVO(数据分析)</mark>
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……

<mark>趣头条(数据分析)</mark>

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。

<mark>小红书(数据分析)</mark>
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……

<mark>网易互娱(数据分析工程师)</mark>
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……)

<mark>58安居客(数据分析师)</mark>
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。

<mark>招银网络科技(算法岗)</mark>
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。。。

<mark>招联金融(风控)</mark>
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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