这部分记录面试经历和面后复盘。
面试前的准备部分
- 熟悉简历：
1.1 建议把简历的自我介绍，各个项目的描述细节都写下来，然后多次背诵，要说到顺口，张口就来的程度。这部分不卡壳是很加分的。
1.2 建议把面试官可能针对简历询问的问题都提前做准备，比如为什么当时选择这个指标，为什么不选择别的，逻辑支撑是什么，指标的前后变化有多少等等。
1.3 建议把学校背景方面也做一个熟悉。本人曾经在介绍学校的时候把在校时间记混了，确实是时间有点长了。但是给面试官的印象不是很好，说不定面试官是校友。 - 熟悉面试公司：
2.1 面试公司的相关介绍，融资情况，产品，用户等
2.2 面试公司相关的面经，可以在看准网或者牛客网上搜索 - 准备笔试：
3.1 sql：必考，一定要熟练，可以去牛客练习
3.2 python：偏业务的岗位对py的要求不高，知道常用包和常用函数即可
3.3 统计学计算题：这个看公司要求，有的考概率有的考假设检验有的考模型，有的平时用不到，但是就要考，所以还是全准备比较好，否则看运气 - 面试前要知道：面试内容和简历内容相关性很高，如果简历内容包含了对方需要考核的点，那不会问相关场景题，如果简历内容没有包含，那么问场景题的情况比较多。一个是看你投递的岗位与简历匹配度，一个是看公司的要求。对于工作不到3年的人来说，有些公司会把你当作应届毕业生，所以提前搜索些面经有参考。如果没搜到面经，那应届毕业生面的情况少。
- 模拟面试：我一共模拟了10-20次，找了3个人从三个角度给我做模拟提问，提前了解到自己哪里会卡住，哪里准备的不够，哪里的逻辑不顺。
我遇到的常见考题分类
- 项目：
1.1 项目里的数字/指标解释
1.2 项目中遇到的难题
1.3 如何推动工作
1.4 是怎么想到的解决方案
1.5 样本量选取
1.6 对其他指标的影响 - 场景题：
2.1 日活留存的上升下降分析
2.2 活动复盘思路
2.3 ab测试
2.4 活动期间判断用户自主意愿 - 技术题：
3.1 sql常用函数
3.2 sql计算留存
3.3 sql窗口函数使用
3.4 sql计算用户使用时长
3.5 python包常用，函数
3.6 数仓使用什么引擎？数据处理流程
3.7 bi平台的使用问题 - 其他问题：
4.1 离职原因
4.2 性格
4.3 转行原因
4.4 目前在看其他机会？
4.5 对工作期待
4.6 反问
4.7 有一家公司问了我建模相关的事
面试后的复盘
面试后我会第一时间把所有的问题和回答记录在一个求职表格里，分析自己认为回答的好的点，不好的地方，面试官的反应是什么，然后对不好的地方做整改。整改之后再进行模拟面试，捋顺为止。同时也要思考面试过程中，对面试官的提问部分，面试官的表现如何，对公司的介绍情况是否详细，对公司业务部分的了解有多少，毕竟面试是一个双向选择的过程。
建议是先找几家意愿不强的公司去面试，做为面试训练和行业选择的炮灰。然后把自己想要的公司放在之后去面试。面试机会不多的情况下，通过复盘和模拟面试，尽量抓住每个机会。但也不是每次面试都能通过，只要尽力就好。来回面试内容可能会说吐，但是也要忍着吐，很耐心的去讲，毕竟是有求于对方。
面试很考验心态，也有不少成长，裸辞这段时间有很多思考，也有很多尝试，这是一段值得铭记的心路历程。希望这3篇记录能帮助到自己，也帮助到其他正在找工作的人。找工作不容易，你也不是一个人，加油，朋友。
