16.金融以及中小微方向数据分析的想法（同盾科技）
参考答案
可以通过过去数据，分析未来走势。例如通过过去的借款金额，通过对人群进行用户画像上的划分，分别预测出未来该部分客群的借款情况。也可以通过人群的消费和画像等维度数据，通过机器学习深度学习，对每个人设计有竞争力的还款利率。
==因为中小微没有更加细致的数据？所以只能用以往的交易数据来预测？（4.17
17.对数据分析的看法，你怎么理解数据分析师这个职业（同盾科技、字节跳动、哔哩哔哩、小红书、贝壳找房、京东）
参考答案
数据分析是通过数据的角度，发现业务的痛点和痒点，通过分析原因得出解决策略，并推动策略落地，达到提升业务质量的过程。
职业看法：我认为这个职业是非常有前景的，未来许多企业都将完成数字化转型，对数据分析师的需要和要求也会逐渐提高，未来我也希望能够在这一领域深耕，不断学习提升自己的分析能力和业务水准，希望能够成为一名优秀的数据分析师。
==从数据的角度，发现业务的痛点和痒点，分析问题，找到原因，得出决策。行业有前景，未来许多企业都将完成数字化转型，希望能在这个领域深耕。（4.17
答案解析
主要是通过这个问题映射出自己的职业规划，需要明确的说明自己很看好这个职业，以及未来希望能在这个行业里深耕的意愿。
18.自己想做的数据分析是什么类型之类的。（同盾科技）
参考答案
我希望做的是偏业务方向的数据分析。因为：第一，我认为数据分析是需要与业务相结合的，通过数据分析业务的痛点和痒点，推动策略，业务方向的数分也会让我更有成就感。第二，我认为我个人也比较适合这个方向。我具有一定的快速学习能力和业务理解能力，在之前的几份实习中我都能比较快的上手业务，也通过这几次实习让我找准了之后的职业发展方向。
==不管回答业务侧还是技术测。都要回答两点，第一对这个侧的理解，二为什么选这个侧。（4.17
答案解析
一点是说明你了解这个方向是做什么，一点是自己为什么匹配这个方向。
19.那你知不知道逻辑是数据分析师最重要的技能，你觉得它会是你日后工作致命的缺陷吗（字节跳动）
参考答案
我也同样认为逻辑能力是非常重要的，数据分析需要从数据中得出分析结论，需要十分严谨的逻辑能力才能够让业务方信服。但我认为我的逻辑能力还是比较强的，学习数理知识时培养了我的逻辑能力，并且在之前的实习过程中，我与业务方的沟通也较顺畅，所以我并不认为这个是我的缺点，但是我认为我可以继续提高我的逻辑能力，顺便问你有推荐的书籍或方法吗？
答案解析
说明重要性+举例说明自己有这项能力。
20.介绍一个数据分析项目（字节跳动）
参考答案（答题模板）
先介绍项目背景：在xxx上线后，数据效果不明显，所以需要我们对其进行分析，找到原因。
随后介绍分析思路：我们从xxx，xxx等角度进行分析xxx指标，得到xxx的现象。
后说明分析结论和对应的解决策略。如果后续有继续观察策略落地的情况可以继续说策略落地后的效果。
21. 对做数据分析做了哪些准备（拼多多）
参考答案
分业务学习、工具学习、理论学习三个层面进行回答。
业务学习：在人人都是产品经理、知乎、公众号阅读了大量数据分析的文章，并进行方法论总结。
工具学习：熟练掌握Sql、Python、Excel、Tableau等数据分析工具。
理论学习：对数据分析所用的统计学理论、机器学习理论有较为全面的理解掌握。
22. 说一下SVM（拼多多）
参考答案
SVM是在特征空间上找到最佳的分离超平面，使得训练集上的正负样本间隔最大。是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入核方法后也可以解决非线性问题。
==这里说的很简单，就是在特征空间里找到最佳的分离超平面，使训练集的正负样本间隔最大。是有监督的二分类问题，引入核方法后可以解决非线性。（4.17
答案解析
不需要详细描述原理，简要说明原理+运用场合即可。
23. 说一个无监督学习算法，阐述原理，优缺点，实际应用点（拼多多）
参考答案
k-means聚类算法。
原理：首先选择k个点作为初始点，随后将每个点指派到最近的质心，形成k个簇并重新计 算每个簇的质心，直到簇不发生变化或达到最大迭代次数。
优缺点：优点是处理大数据时较为高效且伸缩性较好；缺点是需要事先确定k，不适合非凸集合的聚类。
实际应用点：潜在的簇是凸面，且簇之间区别明显，大小相近，适用于大数据。
==kmeans看了很多遍了哈，原理不说了，优缺点记一下，分别是伸缩性好和需要确定K且不适合非凸(4.17
答案解析
选取较为简单的即可。
24. 从数据分析角度，推荐模块怎么用指标衡量？（拼多多）
参考答案
推荐模块主要目的是将用户进行转化，所以其主指标是推荐的转化率。对于其他指标，可以从用户、模块功能的角度进行衡量。用户层面：每日推荐用户数、点击推荐用户数、对推荐不感兴趣数等，并且可以计算各用户数的占比情况，再具体可以看不同层级的用户情况；模块功能层面：各模块的点击人数、各模块的点击率、各模块点击后的跳转时间等，可以看出该模块功能是否合理有效。
==完了完了，老本行的题竟然答不上来。首先推荐模块的主要目的就是将用户进行转化，所以主要指标就是推荐的转化率。然后对于其他指标可以从两个层面来分析，分别是用户和模块本身。（4.17
答案解析
从推荐的功能出发，先给出主指标，再给出其他指标。
25. 为什么想做数据分析？（从数据分析相关专业和不相关专业给出两种答案）（滴滴）
参考答案
数据分析相关专业：1、对数据分析十分感兴趣，对自己未来的职业规划也是在数据分析这条路深耕，非常希望能够进入该行业。2、有一定的专业水平，自己本科/硕士阶段所学习到的很多统计和管理学上的知识，希望能够学以致用。3、认为该行业十分有前景，未来是大数据时代，而数据分析能够让企业更明确未来的方向，是非常有发展前景的行业。
==很细节，从三个方面论述，这类活题，一定要从多方面进行论述。第一兴趣，第二有一定的专业水平，第三认为该行业有前景。（4.17
不得不吐槽一句，这才是标准答案啊，跨专业考研也完全可以使用这个格式来回答。
数据分析不相关专业：1、对数据分析十分感兴趣，对自己未来的职业规划也是在数据分析这条路深耕，非常希望能够进入该行业。2、有一定的专业水平，虽然专业并非与数据分析相关，但是为了走数据分析这条路也做了需要努力，自学了很多统计学和机器学习相关的理论知识，并且在实践实习中将在公众号和知乎等文章上学到的数据分析方法学以致用，并且对数据分析的工具掌握非常熟练，认为自己非常适合数据分析。3、认为该行业十分有前景，未来是大数据时代，而数据分析能够让企业更明确未来的方向，是非常有发展前景的行业。
26.根据数据分析去调整高峰期打车供需问题（滴滴）
参考答案
①首先明确分析目的：关键词为“高峰期”、“供需问题”；供需问题即订单使用情况。
②随后根据订单问题构建指标体系：订单满足率，高峰期时段，订单高峰地段，平均响应时间，平均订单时长。
③然后我们需要提出分析的问题：在各个地段的订单满足率如何？打车高峰期是什么时候？平均订单完成时间有多长？
④通过数据分析回答上述问题，并对数据进行可视化，得到分析结论。
==这是给出了一个具体问题，那么首先就是确定问题，给出指标：高峰期时间，路段，响应时间等等。可视化得出结论。（4.17
答案解析
框架为：明确问题关键词-->构建问题相关指标-->根据关键词得到具象化问题-->通过数据分析回答问题
27.认为数据挖掘和数据分析有什么不同（中银金科）
参考答案
①数据挖掘是在大量数据中，通过机器学习或深度学习等方法，去挖掘一些有价值或者是未知的信息，重点就在于寻找未知的模式，例如通过现状预测未来；
②数据分析则更偏向于使用数据工具来进行数据的处理，提取出有价值的数据，需要与业务相结合，例如异常归因分析，经营现状分析等。
参考答案
a. 分类分析算法：对已人工打标好的样本数据进行归类，并且找到其分类个体的特征属性，常用的有决策树，随机森林算法。
b. 聚类分析算法：对未打标的样本数据进行归类，并找到分类个体的特征属性，常见的有k-means算法。
c.时间序列分析算法：对事件或对象行为随时间变化的规律或趋势建立模型进行分析，常见的有ARMA和ARIMA算法。
==时间序列分析这里我学的不精，找找时间补补（4.17
答案解析
考察在数据分析中，可能需要用到机器学习的场景，以及场景所对应使用的机器学习算法。
29.原专业与数据分析的哪些内容相关（三诺生物、蓝月亮、锐明科技）
参考答案（通用套话）
1. 在基础课的学习上，概率论与数理统计这门课程学习的比较好，对统计学有较为深刻的认识。
2. 在逻辑能力上，原专业也需要我们有较好的逻辑思维和结构化思维，对问题可以进行一定的拆解分析，找到问题原因。
3. 在沟通表达能力上，在原专业的学习上，也需要与他人协作沟通，才能够取得不错的成果。
答案解析
需要从几个本专业和数据分析有联系的方面分别阐述为什么自己匹配数据分析这个岗位。建议事先研究岗位JD，找出与岗位JD所匹配的素质要求，联系自身情况，最好有事件案例说明。
30.假设我是美团的数据分析师，会构建怎样的指标体系。（滴滴）
参考答案
美团的业务线很多，以美团商家业务线为例，我会这样构建指标体系。
分为主指标和辅助指标：
主指标包括：收入、有效订单数、入店转化率和订单转化率。
辅助指标分为营业数据、流量数据、顾客数据。
营业数据的指标可以有营业额、活动补贴总额、顾客实付费用、实付单均价；流量数据的指标可以有曝光人数、入店人数、下单人数、曝光次数、入店次数；顾客数据的指标可以从顾客的用户画像入手，例如新老客户占比、价格偏好情况等。
