通過校招投遞獲得面試機會，約定與3.19號四點半面試，面試官很準時，面試過程中面試官很好，及時回答不上來問題，面試官也會引導你思考問題，總之面試體驗非常非常好。

北京字節(jié)跳動科技有限公司數(shù)據(jù)分析師-西瓜/抖音面試題

自我介紹
快手數(shù)據(jù)分析工具 主要做什么，針對什么功能點進行升級迭代，有什么目的，做了什么工作
針對某一個具體的功能點，你是如何評估改動效果
Catboost模型優(yōu)點
推薦一個常用的app
說一下推薦app的優(yōu)點和缺點
針對app的缺點如何改進
針對app缺點的改進，效果如何衡量，使用什么方法衡量改動效果（回答abtest）
怎么確定這個改動對關(guān)鍵指標確實有效，不做ab實驗
如果改動上線后，ab實驗發(fā)現(xiàn)指標有促進效果，但實際上，指標卻和ab實驗結(jié)果相反，你怎么分析（我可能ab實驗設計有問題）
如果ab設計是合理的，實驗結(jié)果也是對的，你如何衡量對app的改進措施的效果
如果人均使用時長上升了，你如何分析，到底是什么原因?qū)е碌?br>入果短視頻人均使用時長上升了，長視頻人均使用時長也上升了，但總時長卻下降了，如何分析（辛普森悖論）

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各個部門自行決定是否需要筆試，我是直接面試的，未筆試，一共有四輪面試，都是單面，前三面是業(yè)務面，每通過一輪隔一到三天就會短信j以及郵件通知是否進入下一輪面試，四面HR面

北京字節(jié)跳動科技有限公司風控數(shù)據(jù)分析師面試題

：字節(jié)跳動 -風險數(shù)據(jù)分析師-一面
職業(yè)規(guī)劃：實習都是傳統(tǒng)金融，為什么想來互聯(lián)網(wǎng)？互聯(lián)網(wǎng)金融包括ABS，信貸產(chǎn)品（花唄，借唄）？你對他們有過了解嘛？你覺得你做數(shù)據(jù)分析OK嗎？
實習：k-means聚類算法的原理，本質(zhì)上是在干嘛？Python，SAS，Excel相關(guān)問題，有一列日期 獲取其前一個月的最后一天，統(tǒng)計每個課程有多少人參加，將兩個dataframe列（字符串類型）合并在一起，取每一組中最后一個數(shù)據(jù)，用什么函數(shù)？
課程：概率論與數(shù)理統(tǒng)計，OLS基本假設，多重共線性的產(chǎn)生原因，解決方法，PCA主要用來干嘛的？卡方分布的原理
性格：優(yōu)缺點

秋招：字節(jié)跳動 -風險數(shù)據(jù)分析師-二面
二面：數(shù)據(jù)清洗的過程中需要注意哪些？或者說有什么方法保證你的數(shù)據(jù)是你想要的？如果給你一個項目，你是甲方，要給乙方交大任務去做，他們第一次接觸這個概念，你該怎么保證傳達正確呢？如果，出結(jié)果的時候發(fā)現(xiàn)做錯了 乙方做的結(jié)果不是你想要的，你該怎么去處理？其他的就都基本上是實習經(jīng)歷上的問題

秋招-字節(jié)跳動 -風險數(shù)據(jù)分析師-三面
1自我介紹
2.敘述一個項目，需要包括背景 處理方法 結(jié)果 和反思
3.出了一個場景題：現(xiàn)在抖音平臺下有信用業(yè)務，類似花唄？但是有的人總是用這個便利，進行額度套現(xiàn)，你能從數(shù)據(jù)分析的角度去識別挑選出合適的數(shù)據(jù)指標，從而衡量這個消費者是正常消費還是在額度套現(xiàn)？
字節(jié)跳動-秋招-風險數(shù)據(jù)分析師-四面（HR面）
1.在以往三面中的感受
2.為什么想來互聯(lián)網(wǎng)公司，為什么沒有找個互聯(lián)網(wǎng)的實習試一下
3.如果給你offer，什么時候來實習
4.有關(guān)注其他互聯(lián)網(wǎng)的崗位嘛
5.還拿到了什么offer

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1. 為什么想從金融轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？
因為量化hc比較少?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)分要求的技能比較相似，且向往互聯(lián)網(wǎng)包容的氛圍。
2. 如果你有100個硬幣，一個不公平（兩面都是國徽），九十九個公平，現(xiàn)在抽了一個硬幣拋擲了10次，都是國徽面，問此時這個硬幣是不公平的硬幣的概率？（計算條件概率）
沒有草稿紙，沒回答上。

P（A）=1/100
P（B）=1/100*1+99/100*（1/2）^10=1.10%
P（A|B）=p（AB）/p（B）=0.01/0.011=90.91%

3. 說說你最熟悉的機器學習和深度學習模型以及應用？
4. LSTM和RNN最主要的區(qū)別是什么？LSTM的門是哪幾種門，他們分別的作用是什么？
引入了門控機制。
遺忘門，輸入門，輸出門。
5. 你熟悉哪個APP？（微博、微信、小紅書）他們的廣告的位置如何？請從用戶體驗的角度回答
微博。熱搜排行，視頻，打開APP的廣告。
6. 現(xiàn)在假設廣告的點擊率10%時，為10條信息推送一個廣告，但是隨著點擊率的上升，用戶會流失，此時如何優(yōu)化用戶的體驗？
我的回答：考慮對不同的用戶的進行推送。優(yōu)化廣告推薦算法，做到千人千面。
我反問面試官這個問題。
面試官的回答：計算用戶的價值，比如考慮是新用戶還是老用戶。新用戶可能重新獲得的成本比較低，老客戶的更高。


總結(jié)：對科研和項目不感興趣，對比賽和建模更加感興趣，調(diào)整簡歷和ppt。
復習概率論和數(shù)理統(tǒng)計，學SQL

北京字節(jié)跳動科技有限公司數(shù)據(jù)分析面試題

1. 如果你有一個sql表，有學生的成績要進行排序，你要如何操作？
SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company
2. 如何現(xiàn)在抖音的一個廣告點擊率突降，你覺得原因是什么？
考慮廣告的位置，用戶的屬性，突發(fā)新聞事件的影響。
3. 如何按照用戶性別劃分，男性用戶的點擊率和女性用戶的點擊率相比上一季度都上升了，但是用戶的點擊率總體下降的，你覺得原因是什么？（提示：純數(shù)學問題）
沒答出來
4. Logistics回歸模型特征篩選的方式？
去掉相關(guān)性比較高的特征，用模型提取特征之間的線性和非線性的關(guān)系。
單個特征做F統(tǒng)計量檢驗。
PCA或者autoencoder
結(jié)合Scikit-learn介紹幾種常用的特征選擇方法 - 羅兵 - 博客園 (cnblogs.com)
5. 分類模型的評價指標
準確率 召回率 roc

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字節(jié)的效率就是高，簡歷投過去很快就約面了。但是過程比較艱辛，因為我覺得自己能通過的概率太小，想著不要浪費人家的時間，可是hr還是鼓勵我參加了面試。果不其然初試掛了，面試官是很年輕的小哥，面試大概30分鐘就結(jié)束了，后面就沒消息了。

北京字節(jié)跳動科技有限公司數(shù)據(jù)分析實習生面試題

1.自我介紹
2.為什么之前做過hr現(xiàn)在又想做數(shù)分（我有過hr實習經(jīng)歷）
3.深挖簡歷項目。這里對自己的項目一定要了如指掌，對各種細節(jié)都要記住，其實自己可以預測一下面試官更關(guān)注什么，我簡歷里寫了一個做推薦算法優(yōu)化的，逮著這個問了很久，具體的思路、實現(xiàn)方式、使用的工具等等
4.技術(shù)題：一個數(shù)學概率題，54張撲克牌抽五張花色相同的概率（這題很簡單但是當時我一直給自己心理暗示自己不行，直接放棄了思考），一個業(yè)務方面的問題記不清了，是一個指標突然增加了20%怎么分析，最后問我能不能寫python語句，我說不能就沒出題，結(jié)束

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