【干货】数据分析面经文档汇总版~


很多人对我4W字的文档感兴趣,把框架放上来吧

文档并不是一次性写完就结束了,而是在面试中,在实习中不断更新和完善。

文档也不是简单的百度答案、复制粘贴,而是要用自己的话进行复述,每个问题都需要想出与之对应的案例。


PART 1 自我分析篇


1、自我介绍(三段式)

2、对数据分析工作的理解(看法)

3、数据分析和数据挖掘算法的区别

4、优点和缺点

5、兴趣爱好

6、转专业的原因

7、最喜欢的课程

8、对未来的学习规划(职业规划)

9、别人对你的评价

10、大学里最遗憾最开心最困难的事情

11、对自己影响最深的人

12、为了数据分析的岗位,做了哪些准备

13、如果成为数据分析师,最欠缺的能力

14、如何选择工作机会

15、 理想的工作环境老板类型

16、想做偏技术还是偏业务的分析


这一块的内容,大多是主观想法的展示,无所谓对错,但最好提前有准备,能够对自己进行比较深的剖析,选择最合适的案例来支持自己的观点,而不是在面试中临时发挥。

还有一点,在秋招的海投模式下,一段自我介绍难以在各个公司通用,所以最好想下自己可能会投哪些公司行业,提前准备多份自我介绍以便备选。



PART 2 实习以及项目深挖篇



1、实习中用过的数据工具以应用场景

2、最有挑战性的印象最深刻的最有成就感的一个项目

(注意:①可参考 在面试前,要如何整理自己的项目?

②每一个项目,都要自己准备4-5个问题

③不仅仅准备一个项目,所有写在了简历上的项目,都要准备)

3、你的项目如何推动业务发展

这里不多说了,具体可以参考关于SQL:除了刷题,还要准备什么?



PART 5 统计学篇



1、正态分布偏态分布长尾分布双峰分布二项分布泊松分布4、如何与业务方沟通

5、实习的收获

6、实习的产出价值


这一个PART看起来只有5项内容,但是每一个项目,都能够洋洋洒洒写上几百上千字,需要很细致、很深入的去回忆和整理。要注意的是,所有你写在了简历上的项目,不论是研究、比赛还是实习,都需要做好准备。


PART 3 业务分析篇



1、RFM模型、AARRR模型、SWOT矩阵、波特五力模型等

2、不同行业的指标体系建设方案梳理(包括电商、社区、游戏、视频、新闻等)

3、不同行业、不同成长周期的企业,最关注的指标

4、GMV活跃用户转化率客单价获客成本用户流失率市占率的变化原因分析

5、如何实现用户增长的目标

6、开拓市场推广产品业务时,可以分析哪些数据

7、AB实验的应用



业务分析篇就不多说了,"构建指标体系","选择最重要的3个指标","XXX变化的原因分析"一定是笔试和面试中问到最多的问题。提前对各个行业的常用指标进行梳理,在遇到"最重要的指标"问题时,可以结合行业特征以及公司的发展阶段给出自己的想法;在遇到"XXX变化的原因分析"问题时,可以从指标拆解、逻辑树、人货场的角度给出分析思路。


PART 4 SQL篇


1、各种连接函数的区别

2、索引的区别和作用

3、不同排序排名函数的区别

4、on和where的区别

5、连接select语句的几种函数

6、主键和外键

7、数据的插入、更新与删除

8、字符串操作函数

9、in和exist的联系与区别

这里不多说了,具体可以参考关于SQL:除了刷题,还要准备什么?



PART 5 统计学篇



1、正态分布偏态分布长尾分布双峰分布二项分布泊松分布

2、假设检验、置信度和置信区间

3、中心极限定理和大数定律

4、异常数据的检测

5、单样本T检验独立样本T检验配对样本T检验方差分析卡方检验

6、T检验和Z检验的具体步骤、区别

7、参数估计的方法(点估计和区间估计)

8、幸存者偏差

9、辛普森悖论

10、相关系数(皮尔逊、spearman、肯德尔)

11、距离计算公式

12、贝叶斯公式

13、数据标准化的方式


面试里也常常会遇到统计学问题。不论是假设检验还是常见的数据分布形态,都有可能被问到,我总结了一些自己在面试中被问过的问题,写在了上面。
要注意的是,在准备统计学知识的时候,不是简单的复制概念粘贴文字,而要用自己的语言来表达,最好加上案例的说明。

PART 6 机器学习篇



1、决策树随机森林GBSTXGBOOST逻辑回归KNNK-MEANS朴素贝叶斯PCA

2、Bagging和Boosting的区别

3、分类器的评价指标?(混淆矩阵、P-R曲线、ROC曲线等等)

4、L1&L2正则

5、常用的损失函数以及各自适用的场景

6、样本不平衡问题




机器学习的这一部分,针对简单的算法,都要从原理、优缺点、应用场景、优化方式等角度做好准备。就算数学上不会推导,文字表述上咱也不能输……

面试真的是一件随缘的事情。


技术型面试官和业务型面试官各有所好,我们也不知道自己的简历会流转到什么面试官的手中,可能是算法大佬,可能是产品经理,也可能是数据负责人,或者运营总监,不同的人总会有不同的偏好。


作为候选人,做好自己的准备,尽人力,听天命……


更新于2021年5月

这一年和牛客合作推出了数据分析的专刊,把总结的文档进行了详细整理,加入了许多面试笔试中常见的新内容,字数超过10万+.......有兴趣的同学可以点击. 有免费试看的几个章节哦:

https://www.nowcoder.com/tutorial/10080/index

#数据分析师##面经##笔经##数据分析工程师##2022秋招#
全部评论
已关注公众号,对面试很有帮助,感谢楼主!
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发布于 2020-09-09 19:14
谢谢🙏
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发布于 2020-08-26 02:34
感谢楼主无私的分享!
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发布于 2020-08-25 04:49
感谢楼主,太有用了,只恨现在才看到
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发布于 2020-08-14 10:45
感谢楼主!
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发布于 2020-08-14 01:19
你公众号发给我的压缩文件是坏的,打不开😥
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发布于 2020-06-19 23:40
已关注,很棒
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发布于 2020-06-02 22:35
太干了,啃不动😅
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发布于 2020-05-18 18:20
真的好棒 学习了
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发布于 2020-05-12 12:20
mark
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发布于 2020-05-06 15:25
感谢楼主
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发布于 2020-05-06 14:28
m,赞
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发布于 2020-05-05 17:12
有答案吗
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发布于 2020-05-05 15:58

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2025-11-26 11:21
已编辑
武汉理工大学 Java
个人bg: 211本,一段京东实习,一段xhs实习,一段小厂实习。互联网只有美团一个带薪意向。转正失败情况:京东实习了四个月,感觉收获比较少,做的事情偏基础,第三个月底答辩,离职后两个月被告知转正失败。对此我只能说,零售卡硕。xhs实习两个月,反而感觉收获更多,被安排了有挑战的事情,大模型在业务场景中的运用,最后一个星期通知有转正机会,边做需求边匆忙准备,答辩采取一票否决制,四个领导三过一否,也失败。(早知道xhs今年开这么高我就熬夜赶材料了)不过在这个过程中,也push自己了解了一定rag mcp 大模型的相关知识,对于后续面阿里和美团很有帮助。个人基础情况:hot100能默写。去年12底学完jvm juc。2月入职京东前小林coding guide就差不多看完了。后面实习的时候也有继续补面筋,场景题。秋招情况:8月初就投了,也不晚。滴滴: 笔试a了没面,可能投的岗位太小众了?(抱着拿了也不去 用于a价的想法)一直卡着。携程: 不发笔。发官方邮件也不回。京东:笔试挂了。嗯,很耻辱,那天在外面玩但确实很久没复习笔试考试范围了,全忘光了。腾讯:从来没约过,可能暑期面了十几次面太多了。阿里控股:一面挂。阿里国际:hr面后一个月挂。字节:国际电商三面挂->星图一面挂(面的时候已经有很多候选人了)-> 安全风控二面挂(业务不是很好,面试过程说漏嘴说业务会影响我选择,场景题没答好)-> 中台一面后无消息快手:二面挂。xhs:hr面后无消息,排序应该很靠后。虾皮:hr面两个月无消息,应该还在泡池子。百度:一面挂。pdd:笔试a3后笔试挂。难绷。个人反思总结:for 后来者。1. 笔试一定要把握好,虽然面试中都是hot100,有些甚至不考面试题,但是大厂笔试题是有acm难度的,挂了就是挂了,很多没有第二次机会,约面也没机会了。建议时间充裕情况下,还是要把灵神的题单多刷点。顺序可以参考:代码随想录视频+题 -> 灵神视频+题 ->hot100 ->灵神题单(可以每个part挑难度低的前几道写)2. 一段深入长的实习经历一定是大于两段短的,不过现在再让我选到底是继续在jd还是去xhs我还是选不出来。在面试的过程中,有些面试官也会认为我实习的太浅,没有做什么有深度的事情,对多种方案的调研不全面。如果实习做的事情比较有挑战最好,如果没有,也要尽量往多种方案调研最后选择了哪个方案,达到了当初定的业务指标/技术指标方面包装。3. 还是得早投。身边除了bg特别好的朋友,投的晚的无一例外秋招情况会差很多。8月前投能赶上提前批。最晚不要8月中旬过了还没投完。有投的早的没有实习的朋友秋招结果也可以。没有面试的同学一定要尝试官网,boss直聘多种途径投。4. 对于有实习的同学,基础没有那么重要了,更多还是专注于对实习的考察,可以以金字塔的形式进行论述,避免在最开始的时候就展开大量细节。如果实在没有实习,bg够硬,投的够早也会有面,只需要一个比较深入的项目应该就没问题,把项目当作自己在实习要投入生产的心态去调研包装。5. 有的时候真的看运气。即使是同一个部门甚至是同一个组的同学,做的事情也会有差异,这主要看导师被分配到什么样的活。for me:大二的时候绩点排名前10%,但还是决定放弃保研,开始学java,这一路走来,经历迷茫踏实的反复,也想和自己说句幸苦了,谁想得到当初给自己定的目标是有份工作不饿死就行。可能差点运气,可能在关键节点上做的还是不够,对于实习的包装,对于面试表现还是差点。会后悔自己没读研吗?其实我也有考雅思,申请了港大计算机,但估计大概率还是工作(实则也没港大offer)。人不能既要又要还要,我不能既要早点工作赚钱,实现我财富自由支配,带不舍得花钱的家人去旅游的想法,又要长期来看高学历晋升的优势,还要在大环境变差一届比一届卷我也能找到差强人意的工作。所以,至少现在,我不后悔。如果我更倾向于国企而不是互联网,比起技术挑战更偏爱稳定的生活我大概率会读研。如果我本科没有211,我还想进大厂,我也大概率会读研。会后悔自己没选其他的方向吗?java确实相对卷一点,但也只是相对的,因为其他方向的人也很多,并不是换方向就一定会更好。计算机这一行本就短命,能干到35就算成功,大家都是为了赚钱,基于此,在背景没那么硬时,选择一个相对人少的方向进大厂是对的。看自己怎么理解了。最好的还是参考直系学长学姐的选择,一定要多沟通交流。一些安慰自己的话,秋招是人生的起点,不一定是高费阵容才能吃鸡,低费阵容早点发育也有吃鸡的上限。(随便乱说的)。最后还想再写一段话给学妹们,程序员这一行,女生确实会相对少一点,但比起传统工科非常直接的偏向男生,计算机这一行认为菜是原罪,性别的因素会少很多,更多看个人技术和水平。在京东实习的时候,我的小组长在我进去第一天就和我说,我们部门女生虽然少,但是水平都至少是中上的,都很能吃苦很能干。无论是我们组干活巨快的A姐,还是总能很快解答我问题的B姐,又或者是其他总能给我提供建议的其他姐姐们,都使我对这一点坚信不疑,她们高学历,专业,细心,耐心。如果你也热爱技术,虽然有时会被bug折磨,但喜欢学到知识时候的踏实,喜欢bug fix的爽感,你就是适合这一行的。我的秋招结束了,但我大概率不会甘心,还是会想试试春招,但我也真的觉得到现在这一步已经很棒了。欢迎同校学妹学弟们找我沟通交流~
疲倦的牛马还在上班:再冲一次,春招不留遗憾吧!
我的秋招日记
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