823 快手一面 数分
总结：考察很全面，要洞察背后的考点/知识点才OK。快手海外业务部门数据分析师一面。
#秋招##面经##快手#
（一）职业规划、公司理解类问题
1、校招拿到offer后，能来快手实习吗？
2、自我介绍。
3、为何之前想做内容运营实习，现在想做数据分析？
4、大平台，如果有快手和腾讯两个offer你会选哪个？
5、如何在没去的时候判断哪个平台能给你更大的提升？
6、你觉得快手是一个怎样的平台，能给你什么样的提升？
7、在之前的实习/学习过程中，遇到的最大的困难以及你是怎么解决的？（回答出来，难点在于什么，比如和业务沟通得不到自己想要的回答，沟通效率低。）
8、让你的实习老板/同事来评价你，正面评价/负面评价各说三个。
（二）指标构建、指标异动、指标分析类问题
平常会用一些内容类的产品吗？答小红书。
1、假如你是小红书的数据分析师，你如何构建小红书的整体监控指标体系？
2、小红书的tab中，加号是一个生产入口，如果加了一个气泡的引导，"你快来发布视频吧"，加了之后你觉得哪些指标会涨/跌？
3、如果在小红书的推荐流中，强插了一条视频，保量2000万，你觉得这对大盘指标来说是涨还是跌？比如说对大盘的留存和时长。在你的感知中，这些指标是涨还是跌？
4、今天发现小红书整体发文量低了，这个问题怎么分析？
（三）SQL考察，手撕sql题
Input: p_date, user_id, page_code, enter_timestamp, vv
Ouput:p_date, user_id, page_code, 首次进入时间，首次进入时的VV，今天在这个页面内的整体播放数，今天在所有页面内的播放数之和
要求不用join，不用union
方法：窗口函数
（四）统计学知识
1、什么是假设检验？
2、为什么P>=显著性水平时候就可以接受原假设？
3、什么是一类错误和二类错误？
4、T检验和Z检验的区别？
5、当你的样本中连续型变量呈现偏态分布时怎么处理？
6、具体怎么做归一化处理？
（五）机器学习问题
1、准确率，召回率介绍。
2、过拟合，欠拟合介绍。
（六）AB实验
1、当你的实验出现AA不平时你怎么处理？
2、当AB实验发现两组样本在实验开始之前就不一致怎么办？
3、在实验分流时候发现，除了这个维度不一样之外，其他维度也不一样，怎么办？
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