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     昨天拿到意向书啦,还愿牛客,整理下这三轮的面筋。    时间线:8.15内推投递 - 8.20笔试邀请 - 8.21笔试 - 8.27凌晨收到面试选时间的通知 - 8.29面试 - 9.4意向书       8.27早上起来点进选时间的链接已经没有位置了,之后hr又加了一个时段才勉强赶上。晚上六点一面的,1、2面都是面完3分钟出结果+10分钟后下一轮,八点多结束。       一面 30min     1. 自我介绍   2. 现在这段实习中主要负责的业务板块,和leader的工作方式,在team里角色   3. 讲一个现在实习的项目,细问背景、需求方、产出形式、落地    4. 业务题:在滴滴某个海外新市场,kpi是3个月完成200万单,现在过了一个月了已经完成100万单,如何判断是不是能按期完成kpi?    答了拉出时间维度看增长趋势,分一直匀速上升和已经放缓分别讨论,结合现有的拉新策略综合判断未来的单量增长速率。    5. Q&A:国际化部门的构成,数据分析主要和谁对接       是一个数据运营组的小姐姐,主要还是结合简历的经历面,如果有对口的实习经历就会一直问实习相关的,业务场景题问的不深。          二面 45min     1. 自我介绍(介绍完面试官笑着说 官方介绍结束😂)   2. 还是讲了个最近做过的项目    因为讲了比较多细节,讲完后面试官说听起来挺技术的,但是我好像没听到太多业务策略层面的逻辑,你能不能从突出业务和商业逻辑的角度再说一个(到这里紧张死)。    提醒大家滴滴国际化数据分析还挺偏业务的,讲的时候要把背景、业务目标、落地方法这种big picture讲清楚,而不是注重技术细节。    3. 开始业务场景:不同海外市场(国家)都有不同的增长经理负责海外广告投放,现在总部这边想衡量一下巴西广告投放的effectiveness,之前一段时间的投放分配是否合理。如何衡量?    答了ROI、漏斗思维、横向对比其他渠道和其他市场相关    4. 接着上面的场景:那么后续如何在疫情期间给投放意见?    答了可以注重疫情前后的对比,看下疫情期间是否一些主流渠道比如一些社交类短视频类的app的DAU和时长都有所上涨,重点投疫情期间使用情况变多的app或其他媒体。    面试官补充:应该考虑到边际成本递减的情况,是否有一些app随着投入的增加,收益的增加越来越慢,是否其他的就相对还好,根据边际收益来优化投放组合。    5. 回答提到了ROI,这里ROI具体如何计算?    某渠道来的用户在平台上的GMV/渠道投放cost。    还提了下主流媒体基本都是CPM、CPC计价,我们可以自己转化成CPA,算下平均获一个客的投入    6. 滴滴作为你的第一份工作,来了之后想在哪方面得到提升?    7. Q&A:最看重什么能力       这次的面试官负责海外paid marketing,业务问题基本从市场和数据相结合的角度,以一种讨论的方式进行的。还会基于我的回答作补充,面试体验还不错。          三面 35min     貌似是总监面,问的问题比较宏观,比较战略层面    1. 无自我介绍,针对二面的业务问题又做了一些讨论    2. 如果一个市场的广告转化表现不好,应不应该砍这个市场的预算,移交给另一个市场?    3. (快手实习)预测一下快手和抖音的未来发展方向,会不会有一种模式被淘汰掉或者产生第三种模式?    主要从目标用户、分发机制、社区感、视频质量几个角度做了对比    4. 快手出海和tiktok相比的优劣势?    5. Q&A:后续流程、公司对校招生的培训机制       有一些零散的讨论想不起来了,三面并没有很结构性,基本在唠嗑。。       不得不说连着面是真的太累了,但是滴滴的效率是真的高!面试体验很好,面试官专业度也很高。㊗️大家秋招顺利早日上岸~    
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不愿透露姓名的神秘牛友
03-19 10:38
实力求职者:真的绷不住了,第一张霸总人设,第二张求生欲拉满
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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