面试流程

第一轮：4.23 1.介绍一下自己 2.介绍一个数据驱动的项目（针对项目问了很多问题，诸如为什么这样设计，有什么地方想改善） 3.平时经常使用什么类型的产品 （1）有什么想要改善的地方 — 我介绍自己最近一直在研究字节的新产品 gogokid，并且认为first time user experience做得不是特别好，希望通过增加新手教程来改善 （2）具体怎么确定改善的不错（典型的ab实验导向） — 确定实验目标：增加新手教程的目的是希望改善用户第一次登陆使用产品的体验，接下来需要思考那些kpi可以反应用户的体验，比如d1 retention, d7 retention — 设计实验：ab实验的设计步骤 — 评估结果

第三轮：5.6 （数据分析leader） 1.介绍一下自己 2.数据驱动的项目，怎么改善它 3.平时经常使用什么产品（我回答了instgram），可不可以把它介绍给我 （1）产品的目标 （2）产品的受众 （3）产品的设计如何满足产品的目标 （4）产品其他突出的功能 （5）未来发展的方向 4.你想怎么改善这个产品，多提出几个改善的方向，怎么验证改善的好坏呢 5.职业规划

**第四轮：5.8（hr面试） ** 1.自我介绍 2.遇到的困难怎么解决（stare原则） 3.在现在的公司做得还不错，为什么想换工作 4.期望薪资

总结及面试准备

其实从头到尾面试下来，感觉字节真的非常注重面试人的产品感觉和逻辑思维，也就是我们常说的business/product sense。我遇到的问题几乎是大部分公司都会问产品数据分析师的问题（我也面试过很多美国这边的产品分析师），因此怎么提升我们的 product sense以及逻辑思维能力是面试准备中最为至关重要的。 分享一些自己准备面试用过的资料： **1.product sense： ** （1） https://medium.com/sequoia-capital/data-informed-product-building-1e509a5c4112。这是我在美国这边一家叫medium的网站找到的，整个系列文章几十篇，包含了产品分析的方方面面，全读完之后真的非常受益 （2）和真正做过产品分析的人聊。我在美国的室友是做游戏行业的数据分析师，他也是我本科时候的学长。我平时会经常和他聊他工作做的一些分析，比如怎么去思考一个kpi下降，怎么找到背后的原因，怎么去做ab实验 （3）刷题，我在牛客网上看了好多大家的面经，自己也试着去做，然后一遍遍地磨 2.ab实验： （1） https://www.udacity.com/course/ab-testing–ud257。udacity上的精品课程，基本上学完这个，面试中的ab实验问题都可以回答得上来 （2）知乎 3.面试： 我个人觉得面试过程一定要注意自己的逻辑思考。每遇到一个问题，可以先想想问题的目的，如果无法确定可以和面试官反复确认。确认好问题后，先从宏观上思考问题的不同方面，做出不同的假设，之后针对不同的方面去做答。比如一个kpi下降，怎么找原因。我个人的思路是： （1）确认问题出现的时间区间 ——上一周到这一周，还是前三天到今天 （2）提出可能影响它的因素，也即做出假设。数据问题，内部原因（产品的迭代，新的项目），外部原因（竞争对手，季节性因素） （3）分别验证，从易到难。首先排除数据错误问题，之后通过segmentation去不断缩小问题出现的范围，哪一类用户，哪个地区的指标下降最大。更具体的希望大家可以通过自己的资料产找获取思路，我就不直接把更细致的答案分享出来啦