01 大厂面经解析

一面

• 简历项目深挖

• 面试者回答：详细介绍了本科期间做过的用户画像项目和实习期间负责的留存分析模型，强调使用 SQL/Python 处理日志数据，建立指标体系并给出运营建议。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：项目介绍时应突出问题背景、解决方案、用到的技术和最终成果，如通过漏斗分析找到用户流失环节并将留存率提升了 x%；说明自己的贡献与学习成长。

• 常用的 App 是什么？有什么使用缺陷？

• 面试者回答：最常用 App 是小红书，认为搜索推荐的时效性不好，经常推送很久以前的热门笔记。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：可以像面试者那样指出问题；同时进一步说明这背后的原因，例如推荐算法过分依赖点赞量、评论数导致旧内容排名过高，或者某些标签下内容匮乏。

• 如何用数据分析证明“小红书搜索推荐时效性不好”？

• 面试者回答：建议统计用户搜索关键字后点击的笔记发布时间，并计算搜索结果中不同时间段内容的曝光占比和用户互动率；比较“老内容”“新内容”的点击率、完播率，看是否显著下降。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：除了上述分析，还可以从搜索历史日志中获取查询会话，构建一个“推荐时效性得分”（如按笔记发布时间加权的点击率），与用户满意度（点赞/停留时长）做相关分析；使用假设检验判断旧内容占比是否影响用户留存。

• 如何改进？改进后如何验证效果？

• 面试者回答：建议在排序算法中增加发布时间或更新权重，并结合用户兴趣做个性化推荐；验证效果使用 A/B 测试比较实验组与对照组的点击率、停留时长和二跳率差异。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：可以在算法层加入“衰减函数”或混合新老内容的探索–利用机制；验证时除了整体指标，还应分用户群体（新用户/老用户）对比，控制实验时间以排除节假日等干扰。

• 除了算法问题外，时效性差还有什么原因？

• 面试者回答：当时没答出，面试官补充：某些标签下本身帖子数量少也会导致推荐跟不上。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：除了内容供给不足，还可能是埋点数据错误（发布时间解析有误）、缓存更新周期过长、用户画像过于粗糙导致个性化欠缺等，这些也会降低推荐的时效性。

二面

• 简历项目再深挖

• 面试者回答：针对一面提到的项目进行了补充，特别强调用 DID （双重差分）评估策略效果，说明复盘了之前回答。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：如果面试官让重新回答，应体现出复盘和改进：说明抽样、建模、评估指标等细节，并反思一面没有考虑的数据质量或假设前提。

• 时效性真的重要吗？

• 面试者回答：视内容而定。比如菜谱类、知识长文等内容，长期价值大，时效性不重要；求职面经或热点资讯需要实时更新。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：可以从不同内容类型和用户需求角度展开，例如“搜索意图–信息类型–时效需求”框架，并说明在设计推荐系统时需做场景分层，根据场景采用不同的权重策略。

• 反问环节：面试者问面试官有哪些改进建议，结果被提醒注意答题思路应更有批判性。

三面

• 上一轮有没有收获？

• 面试者回答：自省自己在一二面答题时的不足之处，比如没有充分说明数据来源、指标计算方法，强调以后会更注重结构性表达。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：诚实地说明复盘后的改进点，展示快速学习能力；可以补充说及时把面试反馈用于学习，体现成长心态。

• 再说一个常用 App （答 B站），怎么看疫情对 B站 的影响？

• 面试者回答：认为疫情导致上海等地 up 主无法外出拍摄，创作性下降、内容多样性减少；用对比不同地区 up 主的视频主题和数量来证明。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：应从用户增长和内容供给两侧分析：疫情期间用户在线时长增加，平台活跃度上升；创作者因拍摄受限可能导致原创视频数量减少，但剪辑/解说类内容增加；数据上可对比疫情前后各视频分类的投稿量、播放量、互动率，结合 Up 主地区信息（通过注册地、互动对象、标签等）进行差异分析，用多样性指标（如香农熵）量化变化。

• 如何判断 Up 主所在地区，除了看 IP 地址？

• 面试者回答：可以看用户信息中的地区字段，甚至通过视频使用方言判断。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：除了 IP 位置，可以结合实名认证信息、用户在其他社交平台公开的地理标签、粉丝群定位等；使用文本分析识别方言只能作为辅助，并需注意准确性和隐私合规。

• 从行研角度看 B站 面临哪些问题？针对版权问题，如何量化是否购买 BGM 版权？

• 面试者回答：指出 B站 存在版权问题、弹幕文明欠佳、水视频过多等；对于购买 BGM 版权，应比较购买成本与可能带来的播放收益或用户增长。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：除了提出问题，应提供分析框架：版权引发的法律风险、用户体验、平台品牌等；量化 BGM 投资时，可预测使用该 BGM 的视频数、预期播放量，估计由此带来的广告收益和会员增长，计算投资回报率；若版权费用高于预计收益，可考虑替换或自创音乐。

• 未来职业规划？

• 面试者回答：希望在数据分析师岗位打好基础，逐步向更综合的数据科学方向发展。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：可提出短期目标（熟悉业务、提升分析和工具能力），中期目标（带领项目、构建分析框架），长期目标（成为数据产品专家或管理者），并强调对公司业务有持续兴趣。

HR 面

• Offer 情况

• 面试者回答：如实告知暂无其他 Offer。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：诚实说明正在进行的面试或 offer 情况，强调对当前岗位的兴趣。

• 为何不考虑原实习转正？

• 面试者回答：想体验不同公司的业务模式，寻找更适合自己的环境。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：可以强调希望找到更有挑战性的业务或更完善的培养体系，并说明当前公司的岗位更匹配自己的职业规划。

• 对岗位的理解和未来规划、薪资预期

• 面试者回答：数据分析不仅是汇报指标，更要通过分析推动业务决策；希望在这里成长；薪资期待符合市场水平。

• 参考回答（无标准答案，仅供参考）：可指出岗位主要负责业务数据监控、指标体系搭建和策略建议；对未来希望深入理解产品业务并提升影响力；薪资预期可结合自己能力和市场行情提出区间，同时强调更重视成长和团队氛围。

一面：基础功 + 产品感知

1. 简历项目深挖
面试官一定会追问你写在简历上的项目。
👉 错误示范：只讲“我做过留存分析模型，用了 SQL/Python”。
👉 正确思路：用“背景–方案–技术–结果–个人贡献”五步法来讲。比如：

• 背景：发现用户 7 日留存下降

• 方案：构建漏斗分析，定位在哪个环节流失

• 技术：用 SQL 清洗日志，Python 建模

• 结果：找到了某个推荐位的问题，留存率提升了 5%

• 贡献：这个洞察是我主动提出并推动上线的

面试官要的不是工具栈，而是“你解决了什么问题，效果如何”。

2. 常用 App 及缺陷
这其实是看你有没有 产品 sense。
答“小红书推荐时效性差”很好，但如果只停在“感觉不好用”，就太浅了。
升级版回答：

• 现象：推荐内容太旧

• 可能原因：算法排序过度依赖点赞量 → 老内容权重过高；某些标签下供给不足 → 新内容被埋没

• 延伸：这背后反映了“推荐算法 vs 内容供给”的矛盾

这样一答，面试官会觉得你是真的懂产品逻辑，而不是随便吐槽。

3. 如何用数据证明“推荐时效性差”？
这道题是典型的数据指标设计。
答法思路：

• 先拆指标：拿到搜索日志 → 抽取结果的发布时间 → 算老内容 vs 新内容的曝光占比、点击率

• 再建模型：构建一个“时效性得分”（比如：点击率加权发布时间）

• 最后验证：和用户停留时长/满意度做相关性，跑假设检验，看老内容是否真的导致体验下降

注意：别只说“算一下点击率”，要展示你有“模糊问题 → 可量化指标 → 验证方法”的能力。

4. 如何改进？如何验证？
这道题是考“闭环思维”。

• 改进：在排序算法加“时间衰减因子”，混合探索新内容

• 验证：跑 A/B 测试，分实验组和对照组，比较点击率、停留时长、二跳率

• 进阶：不同人群分开看，新用户 vs 老用户效果可能不一样；同时要控制节假日干扰

如果你能答到“要分人群、分场景”，面试官会很加分。

5. 除了算法，还有哪些原因？
不要被限制思路。面试官其实想看你能不能 多维度思考：

• 供给问题：某些标签下新内容太少

• 技术问题：埋点错误、缓存更新延迟

• 用户画像问题：画像过于粗糙，导致推荐不精准

这种题没标准答案，关键是你能不能“发散性思考”。

二面：思辨 + 框架化

1. 项目再追问
二面经常会让你重新回答一面的问题，看你有没有复盘。
👉 提示：别重复一面答案，重点说“改进点”。比如：一面没提到数据质量，这次可以强调如何做抽样检验、数据清洗。

2. 时效性真的重要吗？
这就是经典的“思辨题”。正确打开方式：

• 内容分层：资讯类 → 强时效；知识类 → 弱时效

• 用户意图：搜索“秋招面经” → 必须实时；搜索“SQL 教程” → 时效不敏感

• 框架总结：搜索意图 – 内容类型 – 时效需求

能答出框架，面试官会觉得你有体系化思维。

三面：业务洞察 + 行研视野

1. 疫情对 B 站的影响？
面试者说“up 主不能出门拍视频”，有点窄。更完整的思路：

• 用户侧：疫情期间上网时长激增，活跃度提升

• 内容侧：拍摄受限 → 原创下降，但剪辑/解说类增加

• 数据验证：对比疫情前后投稿量、分类分布、播放量，多样性指标（如香农熵）验证内容是否变单一

这类问题核心是：能否既看“用户”，又看“供给”。

2. 版权问题如何量化？
答“买版权要看 ROI”是方向，但要说清楚怎么算：

• 预测该 BGM 使用的视频量

• 预期带来的播放量、互动量

• 换算成广告收益、会员留存

• 和购买成本做对比，算投资回报率

进阶版：如果 ROI 低，可以考虑自研音乐，规避版权风险。

HR 面：动机与匹配

这部分没太多技巧，核心是真诚：

• Offer 情况 → 实话实说

• 为什么不转正 → 想尝试更有挑战/更匹配的业务

• 薪资预期 → 给区间，不要说死，同时强调“更看重成长和团队氛围”