快手电商数据分析实习面试（凉经）
本帖最后由 阿飞 于 2023-2-2 22:45 编辑快手电商面试好难啊，面试官是个特别好的小哥，不过问的问题还是暴露了我能力不足啊感觉凉了啊。
首先是他自我介绍，快手电商用户买家提升部门的，然后介绍了面试环节。首先是自我介绍；接着是简历问题，要求我介绍下在Kaggle上的项目经历；接下来是问题环节，首先问我ABtest流程，幸好我之前恶补了说完之后他的评价是还行，如果有具体场景应该能更清楚，但是接下来就是一个我完全没记住的问题了，计算最小样本量需要的指标有哪些
n=(〖(Z_∝ 〖+Z〗_β)〗^2*2σ^2)/δ^2
N代表每组样本量
Z_∝与Z_β需要查表，一般α为0.05，且Z值为双侧，则Z0.05 = 1.96；β为单侧，把握度（检验效能）为0.9时，Z_β = 1.28，检验效能为0.8时，Z_β = 0.84， 一般为0.9比较多见，但需要更多样本量。
σ代表标准差，本例中σ = 1.36.
δ代表差值，即治疗组与对照组平均值的差值，本例中为1,2
没回答上来只能打哈哈了。
接着面试官问了下另一个关于ABtest的问题，如何衡量ABtest的效益？我回答用ROI指标，然后追问在他的具体场景下P是什么，I是什么，在ABtest下进行的ROI计算应该是（B 收益- A收益）/(B投入 – A投入) *100%，但因为我不是很理解A投入部分所以没回答上来啊。
接下来是个更有难度的问题
在发布视频的按钮中进行ABtest,，将原本在显眼位置的动态发布按钮挪到比较不起眼的位置之后，数据显示人均点击率上升了，问实验有没有问题？如果有问题，那么问题在哪？
多年的直觉告诉我这肯定有问题的，但是我找不出问题在哪，我开始怀疑是ABtest的假设出现了问题，但被面试官否定了。那么问题出在哪呢？最后我只能作罢。面试官解释了一下这题目确实有难度，社招面试的难度都不为过。随即解释了一下，人均自然要考虑到分子分母的问题，在将按钮位置变化之后带来的是用户数量的变化，非动态发布爱好者可能根本不发布视频了，而资深视频发布爱好者（所谓粘性用户）自然点击次数多，这样分母减少肯定大于分子的减少，啊，完全没想到这一层。
最后是一个SQL问题，问题本身难度不大，但是在前两个问题都吃瘪的情况下写的真的能让我找个地缝钻进去。问题是定义流失用户，然后寻找到所有的流失用户，接着查找每天流失用户喜欢看的视频前100名。这道题的关键就是寻找流失用户，类似留存用户的思路就可以，但是写的一塌糊涂。面试官评论说基础函数掌握的可以，但是题目理解能力稍显不足……
提问环节到此结束，接下来是反问环节，首先问了下工作内容，接着是是否有转正机会，不过我的表现应该凉了。自己实力不足啊。
最新经典文章，欢迎关注公众号http://www.aboutyun.com/data/attachment/forum/201903/18/215536lzpn7n3u7m7u90vm.jpg
页:
[1]