本篇文章由篱笆导师-谷歌数据科学家Dana撰写

每个公司数据分析师岗位的面试过程其实不尽相同，但考点无外乎以下四类：

1、产品思维题

2、统计题

3、Coding题：SQL/Python/R

4、（选考）BQ 行为面试题

思维导图已经为大家准备好了，推荐保存阅读！

一、BQ 行为面试题

先来说说也许让某些求职者很头疼的BQ，每个公司BQ考的都不一样，比如对于Amazon，BQ是很重要的一环，Google在onsite interview（首轮面试）的时候也会有专门的45分钟来考察BQ，BQ其实考的是你能不能通过过去的学习和工作经验来展示出你和面试公司的文化价值契合，不同公司看中的方面并不同，可以通过以下两个方法准备BQ面试：

（1）从网上查找公司的文化、核心价值观、业务指标等公司层面战略指导性的方针

（2）准备5-10个例子、故事，并且紧扣第一条，也就是公司的核心价值观和战略发展方向

也非常推荐大家看这个视频：

面试官告诉你，我到底在问什么？——行为面试深度解析1104 播放 · 11 赞同视频​

二、统计题

再来说说每个公司都会考的统计题，不同公司考察的难度不同， 但考点总结下来都是两大类：（1）概率题（2）统计模型的原理及应用。

概率题的考点主要有：

贝叶斯定理（Bayes theorem）全概率公式（Law of total probability）互补事件概率（complementary events）条件概率（conditional probability）以及它们的综合应用

统计模型的原理及应用则需要大家对常用的统计模型有比较深入的理解，包括：

线性回归 (interaction terms, L1/L2 regularization)逻辑回归 logistic regression树型模型 tree-based model（random forest, bagging, boosting）

还有一些模型，也有可能被考到，比如SVM、Naive Bayes、K-means、PCA等等

三、产品思维题

互联网公司从一个数据科学家的角度可以主要分为两个大类，一类是single-user（单一用户），比如google、meta（facebook）、tiktok大多数属于这一类，还有一类是multi-user（多用户）的，比如doordash、roblox，amazon等等。

你可能会有疑问，投广告和看广告的人也是两个用户啊，那么google、meta和tiktok为什么不是多用户类型的公司呢？

实际上，对于真正多用户的公司，它们要服务的是多方的，比如新型的独角兽roblox，它们既要考虑如何让开放者更易用，又要考虑如何增长最终的玩家数量或者让玩家粘性更强。而对于google这种公司，它们是为了更好的发广告来满足广告主一方的需求，所以即使是在不断优化投放的算法和机器学习模型，它们服务的对象或者说收入的来源也只有一方。作为最终收到广告的你、我、他，公司并不在乎我们具体是谁，在乎的只是我们是不是广告主可以最大它们广告效果和利润的人，如果不是就换下一个人。

作为多用户的公司，它们都是platform-wide的公司，所以很多时候要考虑不同用户之间的平衡：

针对单用户，又可以进一步分成B2B和B2C，有的公司的产品是我们每天可以接触到的，而有一些面向企业级用户的产品我们可能感觉很遥远。所以不同公司的产品思维题应该用不同的答题框架。

推荐大家观看我之前分享的视频，这里以meta为例子，详细剖析了数据分析的答题思路和要点，并且模拟了面试官的回答提出了很多后续问题。这种分析的思路对大部分B2C的产品题都是有效的。

（附详细答案）斯坦福学霸剖析脸书数据必考面试题，拿下百万年薪！1.7 万播放 · 20 赞同视频​

四、Coding 题

最后来说说Coding题，一般大部分面试都可以选择SQL，不过目前很多大公司在最后一轮面试中不允许再用SQL了，比如Google，只允许使用Python/R，可以看出考察的重点在不断向Python和R倾斜。SQL需要准备到什么程度以及常用的备战面试的函数可以看这里：

数据分析人员需要掌握sql到什么程度？19 赞同 · 0 评论回答

希望以上分享对你有所帮助！

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