情报信息分析人员面试经验(共40条)

• 数据分析实习生面试经验(北京) - 快手
  2025-01-14 14:56:57
  面试过程：

  一面
  1. 自我介绍+项目经历
  2. 如何判断某产品功能上线对人均浏览时长、留存的影响
  3. 如果业务判断产品改版对某个指标有正向影响但是A/B实验结果发现没有显著影响，为什么?
  SQL题:
  - Employee表包含所有员工信息，每个员工有其对应的工号Id, 姓名Name, 工资Salary和部门编号DepartmentId。
  - Department表包含公司所有部门的信息。
  - 编写一个SQL查询，找出每个部门获得前三高工资的所有员工。
  Python题:
  - 输入: `data=[1,2,3,2,1,2,3,1,2,1]`
  - 输出: `1:4, 2:4, 3:2`
  - 编写一个函数
  
  二面
  1. 项目经历
  - 主要问了RFM模型怎么去定义，怎么分析
  2. 异动归因case, 怎么去判断一个推荐算法的好坏?
  3. 一个业务的A/B test怎么做
  4. 假设检验, 一二类错误, 置信区间P值
  
  三面
  1. 自我介绍
  2. 实习经历深挖
  - 追问: 项目还可以从哪些方面做提升，什么指标评估
  3. 正态分布，概率题，解释K-means算法
  4. 业务场景
  - 快手人均使用时长下降怎么分析
  - 如果KS要进入一个新国家，如何决定推送视频内容

  面试官问的面试题：

  快手数据分析实习生面试题

  一面
  1. 自我介绍+项目经历
  2. 如何判断某产品功能上线对人均浏览时长、留存的影响
  3. 如果业务判断产品改版对某个指标有正向影响但是A/B实验结果发现没有显著影响，为什么?
  SQL题:
  - Employee表包含所有员工信息，每个员工有其对应的工号Id, 姓名Name, 工资Salary和部门编号DepartmentId。
  - Department表包含公司所有部门的信息。
  - 编写一个SQL查询，找出每个部门获得前三高工资的所有员工。
  Python题:
  - 输入: `data=[1,2,3,2,1,2,3,1,2,1]`
  - 输出: `1:4, 2:4, 3:2`
  - 编写一个函数
  
  二面
  1. 项目经历
  - 主要问了RFM模型怎么去定义，怎么分析
  2. 异动归因case, 怎么去判断一个推荐算法的好坏?
  3. 一个业务的A/B test怎么做
  4. 假设检验, 一二类错误, 置信区间P值
  
  三面
  1. 自我介绍
  2. 实习经历深挖
  - 追问: 项目还可以从哪些方面做提升，什么指标评估
  3. 正态分布，概率题，解释K-means算法
  4. 业务场景
  - 快手人均使用时长下降怎么分析
  - 如果KS要进入一个新国家，如何决定推送视频内容
  

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• 数据分析师面试经验(北京) - 快手
  2020-09-21 12:10:43 | 猎头
  面试过程：

  猎头找到了我，然后很快安排了面试。一共面了两轮，第一轮考我用sql写算法，完全不会，就说了思路。但还是给了二面。二面先是考sql，很简单的Windows function的应用。然后考业务。我没有在短视频公司干过，考的都是短视频相关业务，让我给他们设计kpi。总之就是完全不会

  面试官问的面试题：

  快手数据分析师面试题

  一面用sql写算法，写是写不出来的，但和面试官解释了思路和我自己对sql的理解。还是给了二面。二面考很详细的短视频相关业务。面试官提到的理论完全没有听说过，应该是只从事过短视频数据分析行业的从业人员才会了解的东西。最终感觉公司可能有点儿排外，不接受其他方向的人员，估计这种题能答上的也只有哔哩哔哩和抖音的人了
  

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• 数据分析面试经验(北京) - 快手
  2024-04-01 11:44:50 | 内部推荐
  面试过程：

  朋友内推的，很快就面试了。一面就是mentor面，面试官哥人很好，很有耐心，遇到不会的问题会启发思考。大概分为自我介绍，简历深挖，手撕sql和业务题四个部分。最后有反问环节。整个面试持续将进一小时。

  面试官问的面试题：

  快手数据分析面试题

  1.自我介绍
  2.简历深挖
  3.两道sql
  活跃时长前十的用户
  日活+7日留存
  4.假设检验
  如何理解p值？
  如何验证一个骰子是否均匀？
  5.异动分析：二月销量比一月下降很多，怎么分析？
  

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• 商品数据分析专员面试经验(北京) - 快手
  2024-03-21 15:34:50 | 内部推荐
  面试过程：

  面试开始，面试官简要介绍了快手数据分析岗位的职责和团队结构，然后询问了我的背景和之前处理过的数据项目。接着，面试转入了技术细节部分，面试官主要围绕数据处理、分析技巧和对数据的理解能力进行了提问。面试的最后阶段是开放性问题，讨论了当前数据分析领域的趋势和挑战，以及我对未来技术发展的看法。整个面试过程中，面试官鼓励我分享自己的想法和经验，氛围非常友好。

  面试官问的面试题：

  快手商品数据分析专员面试题

  "请描述一个你最自豪的数据分析项目，包括你所使用的技术栈、处理的数据量级、遇到的挑战以及如何解决的。"
  "在进行大规模数据处理时，你是如何保证数据处理的效率和准确性的？请举例说明你使用过的一些优化策略。"
  "快手作为一个内容平台，用户行为数据的分析对我们尤为重要。如果让你分析用户的视频观看习惯，你会从哪些维度入手？你认为哪种模型最适合这类分析？"
  "数据清洗和预处理在数据分析中占有非常重要的地位。请谈谈你在之前项目中是如何处理缺失值和异常值的，以及你所采用的一些数据转换技术。"
  "请讲述一次你如何使用数据分析驱动业务决策的经历。具体是怎样的分析结果促使了什么样的业务变革或决策？"
  

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