天天人肉取数,要炸了...

软件 作者:程序员狗哥 2021-07-12 23:44:40 阅读:429

不知道大家有没有这种感觉,忽然有一天,你发现身边的很多人好像都去了字节,认识的各种朋友、同学、前同事,不是在字节,就是在辞职去字节的路上。

 

 

我一个朋友更是次次跳槽都盯准了字节,但这哥们儿面试过 3 次数据分析岗,不是折在第二轮就是第三轮的业务面上。直到上周才终于上岸,拿到 Offer,结束了这场“字节面试长跑”。

 

其实不光是字节,根据往年业务面试的通过率来看,60%~80%的同学都会挂在这里,说业务面是进大企业最难的一关一点也不为过。

 

 

所以,我朋友在拿到 Offer 后做的第一件事,就是把自己这 N 次的大厂业务面做了一套总结:

 

字节等大厂在数据分析岗的业务面上到底都会考核哪些内容?

 

一、技术能力

 

  • 分析工具

 

常见的 Excel、SQL、Python 三件套,可视化工具 Power BI ,数据平台神策、Tableau 等等都是考点。

 

但能问到让你怀疑人生的,还是 SQL。


  • 基本:选择、表连接;

  • 常用:去重、筛选、聚合、排序、字符串、条件;

  • 进阶:日期函数、分组排序、百分比等;

 

一般考察 SQL 的方法就是让你手写 SQL,给你个虚拟的数据库表结构,按照给出的条件进行查询数据。建议大家在面试之前把常用的语句记清楚。

 

  • 理论基础

 

统计学是敲门砖,如果不了解统计方法,不清楚每一个统计指标的含义,那数据分析基本等于白扯。

 

 

这部分一般会考查:描述性统计(中位数、方差等)、独立/相关事件、期望、概率分布、置信区间、假设检验、回归分析等等。

 

二、业务能力

 

在业务能力上的考察可以说是重中之重,肯定会考到的就是数据指标体系和异动分析。

 

例如:

日活、人均使用市场、复购率下降了如何分析?

怎么评估某个产品上线的某个功能的效果如何?

如何评估某个宣传活动的效果?

针对某个产品,你如何构建数据指标体系?

我们的产品与竞品的区别?你怎么看待这些差异/相似?

......


这些问题如果你答不上来,那恐怕就只能“回家等通知”了。

其实大厂面试中所有问题都是围绕考核你技术能力和业务能力展开的,这两点也是最能为企业带来显著成绩的价值点。
 
坦白讲,这两年我们虽然能看到这个行业不断有大批的新人涌入,但真正能玩得转数据的人却少之又少。

更多的人工作都局限在小公司、小项目里,没接触过完整的业务。即使想学习提升,但脱离了实操的数据分析,也只会让自己更加一头雾水。
 
而我这个朋友之所以能成功上岸,是因为他找对了方法,有行业大佬手把手带他做项目、学案例,还成功把他内推到字节。
 
分享一下他的“捷径”吧:
 
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