天天人肉取数,要炸了...
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?
......
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