数据分析师面经

2021年7月,作为一个刚进入社会一年的数据分析师来说,其实经验是不太够的,但是因为一些问题,选择跳槽。经历了一周面试总结一些经验,以供参考,顺便见证一下成长。以后也会不定期的记录一些数据分析师的必备技能基础知识,以及相关经验。后期会有更多的理论结合实践的分享。

简历:简历中的项目经验往往是面试官会比较看重,且会深挖。因此项目经验这里需要重点讲到作为一个数据分析师的价值,如何通过数据驱动项目发展,最终实现了什么样的结果,创造了什么价值等。

总体的面试问了很多问题,但是主要分为下面几个方面,(sql是基础必须要会的)
①统计学(相关性--重点关注协方差,假设检验,拒绝H0,显著性检验)
②项目中涉及到的方法论,比如,A/B测,如何设计实验组和对照组等,最小样本量的计算。会随着简历中写到的项目问很多延伸性问题。
③偏数仓层面的会问到有关底表建设,拉链表,也会涉及到一些简单的sql逻辑。
④基于一些业务场景,如何设计数据指标。
⑤某个指标数据出现了下降,如何找原因,这里主要考察思路。(外部原因,内部原因,等。可以细化。)
⑥给出一个业务场景,然后进行分析。(这里主要考察分析思路。字节会很看重这里。)

有一些很有意思的问题,和一家创业公司的面试官沟通的时候,被问到,之前有发现过windows的销售曲线和美国的zs曲线趋势一致,这是为什么?

(哈哈,揭晓一下答案,其实没啥关系,但是这里其实考察一个数据分析师对相关性数据的基本判断,以及基本的分析思路。)

字节跳动数据分析师凉经:
感觉字节跳动比较看重数据分析师的全局视角,作为一个业务负责人,应该如何设计运营动作,对于数据敏感度和全局把控意识要求较高。但是我这边只有一年工作经验,了解到的运营动作和全局观的能力还不够,未来的路还很长,需要学习的东西还有很多。
下面主要列一下被问到的问题,这些问题因为在已有的一年工作经验中没有碰到过,所以结局凉凉也是意料之中的。
1.在写sql的时候都遇到过哪些坑(这一点其实就在于平时的总结,梳理,而我平时都是用到之后查一下,当即解决了没有总结,所以一时也想不到很多。)
2. 如果你是一个美团外卖业务负责人,需要汇报哪些指标。(面试之后问了问面试官,这里除了大的日活,月火,收益,交易金额外,其实更需要的是从用户,商家,骑手角度分别给出指标更全面)
3. 摩拜单车在不同城市(北京,上海,承德,保定等)投放,如何计算绩效,(这里需要城市,车损,拉新等)
4. 抖音在中国有嘻哈投放4千万,怎么计算ROI。
欢迎沟通交流上面的问题如何回答,感觉这个过程会比较有意思,但是基于自己经验尚浅,可能还没有一个非常完善的答案,欢迎交流沟通~

<think>好的,我现在需要帮助用户了解小米公司数据分析师职位的相关信息,包括职位描述和技能要求。根据用户提供的引用内容,我需要先整理已有的信息,并结合常见的行业标准来补充可能的其他要求。 首先,查看用户给出的四个引用。引用1是关于数据爱好者交流群的邀请,可能和技能提升相关;引用2提到了面试准备,包括提问公司发展计划、团队结构等,这可能与职位面试相关;引用3提到机械制造的经,可能相关性不大;引用4提到了数据敏感度、呈现数据分析结果的能力、结构化思维,这些直接相关。因此,引用4是关键引用,需要重点参考。 接下来,我需要构建一个结构清晰的回答,分为职位描述和技能要求两部分。职位描述通常包括工作职责,如数据处理、分析、报告撰写、跨部门协作等。技能要求可能涉及数据分析工具(如Python、R、SQL)、统计学知识、沟通能力、结构化思维等。同时,结合引用4中的内容:“良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果,并用简洁而清晰的方式呈现数据分析背后的商业逻辑和相关洞察;有出色的结构化思维能力”,需要将这些内容融入技能要求中。 此外,引用2中提到面试中可以提问公司的发展计划、团队结构等,因此在回答中可以建议用户准备这些问题,以展示主动性。但用户的问题主要是职位描述和技能要求,这部分可能作为补充建议。 需要注意的是,用户可能希望了解具体的技术栈,比如是否使用特定工具,或者是否有机器学习的要求。引用1提到Python、R等,因此可能需要包括这些工具的使用能力。同时,引用4提到商业逻辑的呈现,因此业务理解能力也很重要。 最后,根据用户提供的示例,回答需要生成相关问题,因此要准备几个相关问题,比如职责细节、常用工具、职业发展等。 总结步骤: 1. 职位描述部分,涵盖数据处理、分析、报告、协作等。 2. 技能要求,包括工具、统计学、沟通、结构化思维、商业敏感度。 3. 补充面试建议,如提问公司相关的问题。 4. 生成相关问题,如职责、工具、面试准备等。</think>### 小米数据分析师职位信息 根据公开的招聘信息及行业标准,小米数据分析师职位的核心信息如下: #### **一、职位描述** 1. **数据驱动决策**:通过分析用户行为、产品运营数据等,支持业务部门优化策略,提升产品体验与商业价值[^4]。 2. **数据挖掘与建模**:运用统计方法或机器学习技术,从海量数据中提取有效信息,构建预测模型或用户画像[^1]。 3. **报告与可视化**:将分析结果转化为可执行建议,并通过图表、报告等形式清晰呈现给非技术团队。 4. **跨部门协作**:与产品、运营、技术团队合作,推动数据驱动的决策流程落地。 #### **二、技能要求** 1. **技术要求**: - 熟练使用数据分析工具(如Python、R、SQL),熟悉大数据处理框架(如Hadoop/Spark)[^1]。 - 掌握统计学基础(如假设检验、回归分析),了解机器学习算法(如分类、聚类)[^1]。 - 熟悉数据可视化工具(如Tableau、Power BI)。 2. **软性能力**: - 出色的结构化思维,能快速定位问题核心并设计分析路径[^4]。 - 优秀的沟通能力,能将复杂数据逻辑简化为业务语言[^4]。 - 对互联网行业敏感,熟悉用户增长、广告投放等业务场景者优先。 #### **三、面试建议** - **准备案例**:整理过往项目中与数据清洗、建模、商业分析相关的案例,突出量化结果。 - **提问方向**:可询问团队当前聚焦的业务方向或数据分析在小米生态中的定位,体现主动性[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值