22届秋招数据分析复盘
秋招时说过校招结束后，编写面经分享给大家，奈何拖延症🤣🤣🤣。现在终于闲下来复盘一下。
背景：双非本+211硕，本硕应用统计专业（只谈offer经验，不谈背景就是耍流氓。我这教育背景在数分下实在是low）
京东日常--数据运营实习经历（2021.5～2021.6)，顺丰科技暑期实习--大数据挖掘与分析实习（2021.7～2021.9）
实习情况：京东实习偏向于业务，主要用的是 sql+excel（实习薪资3300+500🤣）。顺丰实习偏向于技术算法，主要用的是 sql+python（实习薪资8000+21餐补/day）
秋招情况： 数分真的很卷，但是如果有两段数分的实习还是比较好拿到offer的。
本人投递时间：8月中旬～9月上旬（2023年肯定要更早）
本人海投了100家公司左右，笔试了40家，进入面试18家公司，放弃面试2家。
其中一面挂的有：途虎、欢聚、富途（投的早主要拿来涨经验）
其中二面挂的有：京东、腾讯
hr面完泡池子无消息的：美团、58同城、美的、vivo
拿到offer的：顺丰（实习转正）、广联达、去哪儿、兴业银行fintech管培生、同花顺、转转、唯品会、携程（春招）
接下来说说如何拿到数据分析的offer
1.实习！实习！还是实习！
感觉找实习就是在套娃，就是因为没有实习所以要去找实习，但是很多公司找实习生都是要求有实习经历的同学。我于21年3月底开始找实习，一直在碰壁，收到面试机会更是寥寥无几（元气森林、美团还是直系学姐招继任、得物），由于毫无经验又时间处在找实习峰期（很多厂开始招暑期实习），理所当然地从3月到4月没有一家公司要我。但是本人运气非常好，在牛客上遇到一个成电的学姐，然后顺利继承了她在京东的岗位。
2.技术层面上
数分要求一般不高，主要的技术栈：sql(top1重要)、python（一般偏向于业务型还用不到）、excel、tableau、统计学（假设检验特别重要）、概率论（正态分布等）、机器学习（掌握一般常见的分类、回归、聚类算法）
3.业务层面上
数分对业务层面上要求更高。最好在面试某一家公司前，去了解一下该公司的业务，有利于帮助你和面试官的沟通。常见的问题有指标异动如何分析（例如gmv下降）、指标体系的构建（例如构建抖音数据指标体系）、选择一个数据指标来反馈一个问题、如何来评价一次活动的好坏等等。
4.简历上
要对自己的简历非常熟悉，你写的每一点内容都有可能成为面试官的问题，特别是要对自己的实习经历了如指掌。如果在问简历的过程中出了问题，那么面试基本凉凉了。
接下来回忆了一下本人面试中遇到的一些问题（使劲回忆）
实习面试
滴滴暑期实习（50min，一面挂）：
问简历
sql：四个字段：用户编号uer_id、 消费时间ord_time、消费金额gmv、订单编号ord_id，Q1:每一天每一个用户的最早的消费时间及其gmv（用子查询或则窗口函数），Q2:每天每个小时的消费金额
sql的查询顺序？
abtest的统计原理？
case：在订单旁边是否出现预估价如何来做abtset？如何设置分组？如何保证分组的随机性？若B组比A组确实多了10%，如何分析？
滴滴日常实习：
一面（25min）
问简历，如何评估618活动效果好坏
介绍p值，决策树、随机森林的原理
二面（20min，过了没去）
互联网思维 抖音快手区别、
问社区团购哪家会赢，说说原因
网易日常实习：
一面（40min）
问简历（被问住了）
abtest的各种问题（又被问住了）
微众银行暑期实习：
模型的各种评价指标
字节日常实习：
问简历（被问住了）
为教育平台搭建指标体系，选出最能反映学生做题效果的数据指标
顺丰暑期实习：
一面（30min）：
sql题（窗口函数，左表a行 右表b行 左连接后最多有几行）、写斐波列契、美团gmv下降如何分析、机器学习模型的评价指标、给小朋友介绍正态分布
二面（hr面，去了顺丰暑期实习）
bilibili日常实习：
一面：
数据倾斜、实习内容（线下用户如何拆解）、abtest样本量计算、bilibili用户与抖音用户区别、在上海开健身房如何预估利润、为bilibili挑选3个top指标，why？、如何评估一个up主的质量
二面：
忘记了
秋招面试
转转：
一面（30min）：
sql题、介绍k-means、excel的一些函数
二面（25min）：
工作上的一个项目介绍、估计一个学校一年外卖的gmv（费米问题）、最近看了什么书，学到了什么
hr面（20min）：
问了手上offer 情况、一些常规问题
58同城：
一面：
简历、拥有大盘的数据如何搭建指标体系向老板汇报、京东成本考虑哪些、辛普森悖论
二面：
简历、常用的app给产品经理写日报会从哪些因素考虑（说了tb）、新用户Dau上升3%，老用户下降2%，总体指标会不会超过这个范围、如何去预估一张A4纸的面积
hr面：
第一份工作会考虑哪些因素
斗鱼：
gmv下降如何分析、RFM模型
广联达：
一面：
如果给你15天休假，你会研究工作上的事情还是其他事情？
你有什么兴趣爱好？对它做过什么研究？过去让你感到遗憾的事情？过去你的重要决策，为什么会去做这个决策？介绍一个算法？其他的分类算法？什么时候用决策树，什么时候用逻辑回归？介绍L1 L2正则化？python基础怎么样？
二面：
在校学的最好的科目和最差的科目分别是什么？业务难，会放多少时间用于学习业务？一个东西重复失败你能接受吗？聊天，问了其他offer和薪资
富途：
富途：
- 美团点外卖的流程？
- 美团如何识刷单商家？
是否有历史的商家的数据，如果有可以做分类算法，如果没有可以做聚类算法（可以考虑时间角度、地址角度）
携程：
一面
- 自我介绍
- 问简历，618复盘 如何判断此次活动效果好坏
- 做题 sql、统计学、计算roi等相关题目（ibu数分主管 纯英文
二面
- 自我介绍
- 介绍一个实习项目
- 想做业务还是做技术 原因
- 机票gmv下降如何分析（机票事业部
- 概率论题目
- 职业规划
hr面
- 在校收获
- 实习收获
- 优缺点
- 为什么想来上海
- 其他offer情况
一面
- 自我介绍
- 实习经历
- 问在京东的实习，业务相似
- 问在顺丰的配送、客诉率等
- 主要就是聊天，面试官也很好（可能因为业务相似
在学校的社团学生会经历，介绍一个
给了一篇报道，给了几个问题（关于社区团购的
hr面
实习收获等
唯品会
唯品会
一面（武汉线下）
1. 简历（面试官很感兴趣在京东的实习，回答的也不错）
2. abtest展开，后面说了一个case
3. excel的一些函数
二面（线上50min）
1.假设检验
2.唯品会gmv下降如何分析
后面问的忘记了
hr面
1.问了offer，期待薪资（说了要sp，果然给了🤣）
同花顺
一面
1. 问了数据分析方法
2. 简历
3. 一个项目经理
二面
1. 聊天～
hr面
1. 对同花顺的了解
2. 炒股吗
3. 有缺点
腾讯
一面、二面（都给忘记了🤣）
京东
一面
1. 实习经历
2. 在校的社团活动
3. 聊天
二面（9进2挂了）
1.实习经历
2.问在顺丰和京东实习的区别
总结：
面试了很多家，也有自己的心得体会吧。无非以下一些问题：
（1）简历面：要对自己的实习经历、项目非常熟悉，最好指出一些不足以及可以优化的点。
（2）技术上：偶尔面试需要做sql题（实习面试比较多，秋招比较少）；机器学习常见的模型用法、优缺点、原理都要清楚；统计学上的问题比如辛普森悖论要会解释、几种假设检验要熟悉；涉及到AB-test的一些问题包括大数定律、中心极限定理、样本量的计算等等也需要会
（3）业务上：常见gmv下降如何分析、构建指标体系等等需要比较完善的逻辑思维
以上就是本人的秋招历程，需要交流学习的小伙伴可以加我vx～
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