我的秋招數據分析崗面經分享(京東,美團,阿里,拼多多,vivo,滴滴)

節前,我們社群組織了一場技術&面試討論會,邀請了一些互聯網大廠同學、參加社招和校招面試的同學,針對新手如何入門數據分析、機器學習算法、該如何備戰面試、面試常考點分享等熱門話題進行了深入的討論。

基于社群的討論,今天我整理了一個同學的數據分析面試題,分享給大家,希望對后續找工作的有所幫助。喜歡記得點贊、收藏、關注。更多技術交流&面經學習,可以文末加入我們交流群。


從八月份開始面試,大約面了十多家互聯網公司(京東,美團,阿里,拼多多,vivo,滴滴,陌陌,順豐)等,最后拿到了京東,美團和vivo的數據分析和商業分析offer。

其他的不是掛了就是還沒消息,后面就不打算面互聯網啦,總結一下面經希望也能給大家些幫助 。

阿里(商業智能部,數據分析)

阿里面試非常注重簡歷上的經歷,尤其是實習經歷,一定要清楚項目中最重要的幾個數據指標,以及如何落地,對業務產生了什么樣的效果

一面(40min)

1.自我介紹
2.出國交換讀書相關,專業的主修課程
3.為什么想做數據分析
4.實習中負責的內容,周報的框架,BI組有多少人,分析流量時具體的例子。你做過的流量及周報有什么改善的地方,還有可以優化的地方嗎。周報有什么具體的應用。
5.什么是一個好的數據分析報告。
6.另一個實習中報告的數據源
7.平時都用什么工具進行數據分析
8.篩選指標時A類指標和整體的不一樣怎么辦
9.優缺點
10.最大的困難

二面(50min)

二面問的太細太多了,總體來講是圍繞下面三個問題不停的深挖和展開的。
1.強調實習時重要的指標。
2. 2.強調業務的落地優化情況。
3.遇到的困難,怎么解決

三面+HR面

三面和HR面一起面的,面試體驗不太好,還是繼續深挖實習經歷,同時也問了一些開放性的業務問題,比如專車的發展,優勢,怎么發展?怎么分析拼多多,是否有競爭力,如何崛起,從哪些指標上去看?神州專車分析?等
問了遇到的最大的挫折等

拼多多(數據分析)

一面(30min)

1.專車分析時最重要的指標?可比性指標?
2. SQL題
3.GMV下降怎么分析
4.A/B test怎么設計
5. 從北京到上海,如何去
6. 假設檢驗,z檢驗、t檢驗、卡方檢驗等

二面(30min)

1.淘寶網項目指標選取
2. 2.專車流量的核心指標,怎么分析
3. 3.如何量化對購物車的需求
4. SQL題,這個SQL題有點難,用自連接可以做

HR面

1.獨生子女,家庭情況
2.期望薪資,工作地點
3.三份實習的不同之處
感覺拼多多認為大概率在北京上學且家在北方的大概率不會去上海。。。所以HR面的時候還是要注意一下。。

滴滴(普惠事業部,數據分析)

感覺滴滴很迷,面過二面之后就邀請去參加人才論壇了,然后參加完就一直沒后續了。。。

一面(30min)

1.數據分析的過程
2. SQL題,姓名,學科,分數。提取出每個同學最高的分數,提取出每個同學成績最高的兩門學科
3.數據清洗在哪個步驟?R還是SQL
4.數據挖掘相關,講一下Kmeans,邏輯回歸
5.分類的效果評估,預測的效果評判
6.Case:最近業績下降,如何分析
7.回歸共線性怎么發現,如何處理
8.R語言用過哪些包
9.講實習項目
10.如何分析出問題后續怎么辦

二面(25min)

1.數據挖掘相關。過擬合怎么辦,LI和L2的區別
2.隨機森林優缺點。怎么解決你說的缺點
3.機器學習算法都懂哪些
4.2000萬維數據如何降維
5.SQL題uid,開始時間,結束時間。取出間隔差五分鐘的uid
取出第二個訂單:rank()函數
6.實習中印象最深的項目
7.另一個實習中的內容,數據量

陌陌(數據分析)

陌陌當時面完沒太記錄,有點記不清了,面了一面,二面, HR面和產品VP面,記得以下幾個問題

1.日活波動怎么分析
2. 最近看的工具書,畫一個腦圖并介紹
3. 跳出舒適圈的例子
4. SQL題,還考了字符串相關
5.實習分析的指標、解決的問題
6. A/B test看提升頻率如何排除其他因素的影響

順豐科技(大數據挖掘與分析)

順豐也很迷,面完一面說下旬通知二面,結果一直沒面說轉成正式批,我也沒做筆試,前幾天又發信息說還是sp專場國慶后安排二面,不懂這個操作。。

一面

1. 用過什么數學建模?
2.18-25歲這種連續性分段變量聚類時如何分組?
3.回歸擬合問題。用過二分回歸嗎?
4.數學建模中的數據清洗問題。
6.R語言如何安裝包
7.K-means的使用場景
8.順豐物流派送的流程,中間有什么成本
9.SQL技能怎么樣
10. Tableau做過什么報表

美團(到店事業部,商業分析)

一面(電話面)

1.現在如何分析你其中兩個實習中相應的的服務質量,做一個專題研究,確定研究思路,怎么做。
2. 2.到家業務,團購/代金券的用戶等級怎么劃分。
答:用戶忠誠度、使用深度、粘性等。日活/月活、平均打開次數、訪問時長等。
用戶的價值貢獻。點評內容的貢獻、GMV貢獻、復購頻率和客單價等。
用戶本身的屬性。新增,待留存等等。
3. 舉個例子說明你的優勢。
4.還是深挖簡歷中的實習

二面

1.每個渠道的傭金上漲了,但平均傭金率下降的問題
2.估計整個餐飲市場團購的規模
3.怎么提高我們的業務占有率等。
4.百團大戰期間商家端還是用戶端更重要。答:商家端更重要
5.項目中所用的模型及應用成果
6.項目/實習中和他人的溝通情況

HR面

1.三份實習的區別,哪份實習收獲大
2.項目的實際應用情況
3.出國的收獲
4.Offer的情況,工作地
5.怎么看待互聯網競爭、壓力大等

多益網絡(數據分析)

一面(HR面)

1. 了解多益嗎
2. 看待游戲行業
3. 互聯網加班
4. 薪資及工作地點要求

二面

1.充值金額原來5萬,有一天變到4萬,怎么分析
2.在世界頻道,有人發布勸大家退款的消息,如何解決
3.常玩的游戲,優缺點
4.怎么分析平衡性

京東(全球購,商業分析)

一面

1.三份實習經歷的異同
2. 深挖其中一份實習經歷
3.SQL題

二面

1.實習中KPI,KPI占比,部門情況
2. 還有其他指標么
3 .哪份實習收獲最大?其他的收獲不大嗎
4. 最喜歡的課程,一兩句話描述
5. 工作中什么更重要,排序
6.如何看待網紅、直播

HR面

1.常規問題
2.怎么看待京東及競品

Vivo(數據分析)

vivo面試比較水,也沒涉及到什么技術問題,以至于我都不記得問了什么,就一面技術面,一面Hr面,結果給了勸退價,也是無奈

1.世界排名前5的手機廠商
2.對手機行業的了解,如何看待發展
3.相關實習經歷
4.用過vivo手機嗎

互聯網面試基本告一段落了,后面還有網易互娛的戰略分析、數據分析的面試,京東和vivo給的薪資十分勸退,希望美團能給個好的薪資結果哇又面了一些國企銀行(郵儲,中移互聯網,國開行)等,后面應該還要繼續面,如果大家需要我,到時候再整理國企銀行的面經給大家哇,希望大家都能早日拿到滿意的Offer!

技術交流

獨學而無優則孤陋而寡聞,技術要學會交流、分享,不建議閉門造車。

建立了數據分析、機器學習算法崗技術與面試交流群,面試真題、答案獲取,均可加交流群獲取,群友已超過2000人,添加時最好的備注方式為:來源+興趣方向,方便找到志同道合的朋友。

方式①、微信搜索公眾號:Python學習與數據挖掘,后臺回復:交流
方式②、添加微信號:dkl88194,備注:交流

資料

我們打造了《數據分析算法實戰案例寶典》,特點:從0到1輕松學習,方法論及原理、代碼、案例應有盡有,所有案例都是按照這樣的節奏進行表述。
在這里插入圖片描述

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