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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。
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