字节数据分析面经

1. 假设你在大学负责“校园公众号运营”的数据优化，需要分析文章的阅读数据（如标题点击率、在看数、转发渠道等）。如果发现“干货类文章”的转发率是“娱乐类”的3倍，但阅读量却低50%，你会如何通过数据分析调整内容策略？

追问1：如果调整后两类文章的综合效果仍不理想，你会考虑收集哪些新数据（如用户画像、阅读时段等）辅助分析？

追问2：你会用什么可视化方式向公众号团队呈现分析结果？

2. 你在小组课程作业中分析“校园视频号的用户停留时长”数据，团队成员对“是否应剔除‘停留10秒以内’的样本”有分歧：有人认为是无效数据，有人觉得可能包含“误点击”用户的真实行为。作为数据负责人，你会如何决策？

追问1：如果最终决定保留样本，你会用什么分析方法区分“有效停留”和“误点击”？

3. 你的毕业设计是“高校学生短视频偏好分析”，需要用SQL从学校提供的匿名观看数据中提取“不同专业学生的观看标签分布”。但数据中“标签字段”存在重复标注（如同一视频同时标注“学习”和“娱乐”），你会如何处理？

4. 假设你在实习时协助字节某产品整理“用户搜索词”数据，发现“校园相关”的搜索词中，“期末复习资料”的搜索量在考前1周增长10倍，但点击后的转化率仅5%。你会如何分析转化率低的原因？

5. 你所在的社团计划通过数据分析优化“校园直播讲座”的效果，发现“晚上8点-10点”的直播参与人数最多，但互动率（如提问、点赞）却最低。你会如何排查互动率低的问题？

追问1：如果发现是“直播内容太学术”导致互动少，你会如何用数据支撑这一结论（如对比不同类型内容的互动数据）？