面试字节年薪80W的数据分析岗，压中原题了...

不知道大家有没有这种感觉，忽然有一天，你发现身边的很多人好像都去了字节，认识的各种朋友、同学、前同事，不是在字节，就是在辞职去字节的路上。

我一个朋友更是次次跳槽都盯准了字节，但这哥们儿面试过 3 次数据分析岗，不是折在第二轮就是第三轮的业务面上。直到上周才终于上岸，拿到 Offer，结束了这场“字节面试长跑”。

其实不光是字节，根据往年业务面试的通过率来看，60%～80%的同学都会挂在这里，说业务面是进大企业最难的一关一点也不为过。

所以，我朋友在拿到 Offer 后做的第一件事，就是把自己这 N 次的大厂业务面做了一套总结：

字节等大厂在数据分析岗的业务面上到底都会考核哪些内容？

一、技术能力

• 分析工具

常见的 Excel、SQL、Python 三件套，可视化工具 Power BI ，数据平台神策、Tableau 等等都是考点。

但能问到让你怀疑人生的，还是 SQL。

• 基本：选择、表连接；

• 常用：去重、筛选、聚合、排序、字符串、条件；

• 进阶：日期函数、分组排序、百分比等；

一般考察 SQL 的方法就是让你手写 SQL，给你个虚拟的数据库表结构，按照给出的条件进行查询数据。建议大家在面试之前把常用的语句记清楚。

• 理论基础

统计学是敲门砖，如果不了解统计方法，不清楚每一个统计指标的含义，那数据分析基本等于白扯。

这部分一般会考查：描述性统计（中位数、方差等）、独立/相关事件、期望、概率分布、置信区间、假设检验、回归分析等等。

二、业务能力

在业务能力上的考察可以说是重中之重，肯定会考到的就是数据指标体系和异动分析。

例如：

日活、人均使用市场、复购率下降了如何分析？

怎么评估某个产品上线的某个功能的效果如何？

如何评估某个宣传活动的效果？

针对某个产品，你如何构建数据指标体系？

我们的产品与竞品的区别？你怎么看待这些差异/相似？

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