已发帖，梳理了【数据分析岗】常见笔试题型！
数据分析岗笔试题型梳理
本帖，就站在面试官角度，捋一捋
常见面试流程是啥？有啥题型？
让你 心中有数，提前准备，有料不慌
本篇，采用总分方式：
先介绍常见面试框架，再细分每一流程来介绍。
内含考核方式、常见考点/题型、Tips建议
（温馨提示：篇幅长，干货多，建议收藏记笔记）
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另外，最近在集中梳理总结求职简历、笔试、面试相关文章，后续有更多日常学习干货。
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常见基本面试流程： 注：上述流程不分先后，依各厂各面试官个人偏好而定。
一、自我介绍
面试初始，大多数面试官的开场白是先让你做一段自我介绍。
▼主要作用：有2个，
▼Tips：
二、SQL题 大多数公司的面试官会根据你的笔试成绩，决定在面试环节是否再考你SQL题，以及考你的SQL题难易程度。
▼环节作用：
▼Tips：
三、统计学题 ▼考核方式：不同风格的面试官有不同的问法：
有些面试官喜好直接发问一些统计学相关题目，让你回答。
例如：假设检验的步骤是什么？条件概率公式是什么？多重共线性是什么？如何检验？...有些面试官喜欢结合实际问题/项目经历问具体细节。例如：如果你的简历里写了设计AB实验策略，面试官会基于项目背景问你其中的细节点：样本量如何确定的？...
▼Tips：
四、简历提问 ▼考核方式：
此环节是面试的主体部分，基本是决定你是否可通过本轮面试的关键。
一般实习/项目经历丰富的应聘者，面试官会让你挑、或者他指定某一个感兴趣的做详细介绍。之后，会基于其中细节提问。
▼Tips：
遇到自己有选择权的，2个原则：
遇到面试官指定的，不要慌，在此之前，其实你应该有所准备。
所以，针对简历里的每一个字，
务必！熟悉细节，以备无患。
五、开放性题
本环节是否设置，依据面试过程的具体问题、时间、状态而定。
▼环节作用：
这一类，不同面试官偏好各一，故所问题型也各式各样。
总结来看，有以下大类，几乎覆盖90%题型：
异常归因类、AB实验类、专业知识类、
估算类、指标体系设计类、软问题类、反问类...
注：本篇针对上述题型仅先做大概介绍+部分真题举例，
后续根据需要会开启上述题型专题，进行详解。
【1】异常归因类
▼设题原因：一般来说，互联网大厂都会构建自己的数据监控体系。作为数据分析师，除了解读数据并从数据中发现增长点，对数据异常的归因定论也是重要工作之一。
因此，这类题型会被问到的概率较高。
何为数据异常？
▼真题举例：比如某电商平台，每日监控当日的成交额情况，突然有一天某类目成交额暴增，请问作为数据分析师的你该如何分析？
▼答案示例：
内因分析拆解，举例： ▼划重点：
【2】AB实验类
▼设题原因：这一类问题，非常常见，占据实际工作中的一大部分内容，包含实验策略的设计、评估、分析、优化迭代。因此，作为大部分面试官的必考点。
▼考核方式：
▼Tips：基础概念+经典面试题详见此篇
【3】专业知识类
▼设题原因：此类问题主要考察应聘者的技术栈+知识储备，说白了即基本功。
▼考点：一般涉及到概率论与数理统计、机器学习、以及数据库等相关知识。
▼考核方式：通常面试官会针对应聘者的专业背景、项目等进行相关提问。
【4】估算类
▼设题原因：这类题型，商业分析考核居多。主要考察的是你的逻辑分析能力
▼考点：如北京地铁站旁有多少个煎饼果子铺？上海有多少家早餐店？...注：后期会针对此类题型，详细拆解，敬请期待 !
【5】指标体系类
▼设题原因：这类题型，对于多数应聘者难度属于中等偏上水平。主要考察你的业务体感和专业程度。
▼考点：比如，设计某策略的AB实验指标？上线一款新的APP，你打算如何布控监控体系？...
▼Tips：
【6】软问题类
▼设题原因：问到此类问题，将近面试尾声。相比前面，更偏软，目的是为了考核你对职业规划的看法及打算，一方面听听你的想法，打探下你的稳定性，另一方面从你的回答，看看你的潜力性。
▼考点： ▼Tips：
【7】反问类
面试其实是是双向选择的过程。
一般标准的面试流程会包含此环节，所以在尾声面试官会问一句：“ 你还有什么问题问我 ？”
▼设题原因：目的是倾听应聘者的想法和疑虑点在哪里。
▼Tips：其实，如若有这一环节，抓住宝贵机会，想办法变成自己的加分项，不要问无意义的 “废话”。注：后期如有需要针对此问题专门唠唠，敬请期待 !
以上，就是面试框架流程+考点梳理。其中，如若有不懂的点，后台可以找到我~
