从高中以来一直在 PTT 潜水，从前辈们身上学到许多经验，我也来回馈分享这篇求职经历
，希望跟我一样略有工作经验、想挑战海内外资料科学家职位的板友，可以少走一点弯路
、为面试战场做更有效率的准备。
2021 年接近尾声，这篇文是我今年的求职经验整理，着重在数据分析或产品分析相关职缺，
我选出我自己觉得面试中最重视的面向：数据指标、沟通能力、与统计学专业知识，
并在此分享重要的面试题目。
为了 PTT 排版我稍微精简了文章，完整的好读版文章在我的个人部落格：
https://reurl.cc/g0vW3Q
## 求职背景与结果
我是 112 管理学院学士学历，开始面试前，我在手机游戏公司担任资料科学家已有两年半
的时间，工作经验以数据化营运策略、仪表板设计、以及 A/B Testing 为主。本业外的时
间，会拿去打机器学习竞赛，都是国内赛事、没有 Kaggle 成绩。
本文的经验是来自四间我有进入面试关卡的外商：Google、Agoda、Shopee、以及 LINE，
其中只有 Agoda 我主动放弃面试，其他都拿到 Offer。
## 面试经验与建议
### 数据指标
数据分析最核心的能力，就是为商业策略找出适合的数据指标（Metric），这也是数据分
析面试必定会出现的考点。指标是否“适合”，其实没有标准答案，面试的重点在于如何
说服对方：你是否知道自己选择这个指标的优缺点？为什么选择使用此指标？
我认为数据指标的面试，最常会问的可分成三种类型：定义、性质、与变化。
#### 指标定义
出现了商业问题，资料科学家需要定义出合适的指标来协助决策。通常会以情境题的方式
出现：如果你是某产品的经营者，你觉得什么数据最重要？
- 假设 Amazon 要招揽厂商放在首页、增加曝光，要用什么数据来兜售这个策略给可能有
兴趣的厂商？
- 假设你是 Netflix 老板，想推出短影片观看精华片段的功能，要用什么指标来追踪新功
能的成效？
- 假设你在 Uber 工作，你会在仪表板上看什么指标？你觉得什么指标最重要？
我们设计出的指标需要能够与商业策略连结、并且指引出下一步该怎么行动，我们可以用
产品价值（A-Ha Moment）来发想，例如上方的第二个例子，要提高 Netflix 的续订率，
我们定义看完完整一集影片是 A-Ha Moment、并且此影集完成率指标会提高续订率，我们
可依此检验提高短精华影片的点阅率是否也会提高影集完成率，如果可以，短影片的新功
能就值得推出，这就是用数据引导行动的商业逻辑。
#### 指标性质
面试官会质疑某些数学性质、造成该数据指标不够好，你需要适当地说服对方你选择该数
据指标时，做了什么权衡（Trade-off）。
- 仪表板监看 DAU 可能会有什么问题？能用什么指标改进？
- 假设你是餐厅老板，翻桌率是个好指标吗？如果冷门时段翻桌率是零，会怎么影响数据
？
- 想知道使用者喜欢影片的程度，至少观看 30 秒的人数比例与平均观看时间，哪个是更
好的指标？
#### 指标变化
老板盯着数据仪表板，发现某个数字突然变高或变低了，跑来问数据团队该怎么办，这完
全就是资料科学家每天都要面对的情境！
- 某商品购买率这两天突然变低了，你怎么找出问题？
- 每日指标必定会上上下下变化、究竟变化多大才值得我们额外花费心力调查？
- 产品经理发现我们的社交软件产品，这周的按赞人数快速下降，所以来向你求助，你会
怎么回应他？
- 我们投放了新的广告，APP 的新使用者明显比以前多，我们可以立即增加预算在这项新
广告上吗？
指标变化的题型重视解决问题的维度，你可以从数据变化的时间范围、涉及的国家、客群
类型等等角度切入，重点在于展现出自己是用很有条理的方式抽丝剥茧、找出核心问题。
对于此类面试题，我个人喜欢采用的策略是：假设情境，举例而言，我认为按赞人数的急
剧下降可能来自新使用者的大量导入，在我的分析经验里，新使用者的平均沈浸程度相对
较低，因此我会选择从新旧使用者的客群结构开始调查。
以上数据指标问题的三个面向，也只是概括分类、问题之间可能会有交集，但是整体而言
，都是在检验面试者能否结合数据分析与商业思维
Stellar Peers 的部落格 有很多范例题、以及分析模板示范，可以让你自己练习产品分析
模拟面试。
https://medium.com/@stellarpeers
作者:
laplacian (laplacian)
2021-12-29 18:57:00强者
作者:
chocopie (好吃的巧克力派 :))
2021-12-29 19:13:00文长给推
作者:
tbpfs (http://0rz.tw/Uk989)
2021-12-29 19:22:00google台湾有资料科学的缺？
作者: luli0034 (luli) 2021-12-29 20:25:00
强
作者: dadatoto (啊.....疯....) 2021-12-29 20:45:00
太厉害了 谢谢分享
作者:
ILYY (毅力)
2021-12-29 21:24:00好文
作者:
buddy66 (buddy)
2021-12-29 21:25:00强者推推
作者:
ntddt (灭顶,降公投罢免门槛)
2021-12-29 21:31:00狂推版上一堆潜水强者
作者: nbsword (空白) 2021-12-29 21:55:00
推大大 觉得你 blog 的 A/B Testing 写很好
作者: Urameshi (灵动波) 2021-12-29 23:00:00
推
作者:
yyyyyyyv (vyyyyyyyy)
2021-12-29 23:16:00推
作者: apopheniaz (麻糬艾摩) 2021-12-29 23:48:00
推推 感谢分享
作者:
Baitman (饵男)
2021-12-30 00:47:00有数据分析相关书籍可推荐吗
作者:
by1290 (du)
2021-12-30 01:07:00谢谢分享另外想问要如何培养这些思维能力，有推荐的书籍或是影片吗
作者: aassdd926 (打东东) 2021-12-30 02:04:00
文章写得很好，感谢分享！
作者: blackmaninEE (黑人电机机) 2021-12-30 02:30:00
推
作者: lowrance (微光) 2021-12-30 03:41:00
推
作者: ZuiYang (Zui) 2021-12-30 04:41:00
感谢分享
作者:
kyrie77 (NTU KI)
2021-12-30 05:43:00推
作者:
Halk (Halk)
2021-12-30 07:55:00推强者分享
作者:
askia (过客)
2021-12-30 08:09:00推
作者: dynamicjerry (夜光) 2021-12-30 08:59:00
推 感谢分享
作者:
SYH 2021-12-30 09:19:00推 很有帮助
作者: felizzZ 2021-12-30 09:59:00
看到强者就要推一个
作者:
DrTech (竹科管理处网军研发人员)
2021-12-30 10:10:00不愧是112的背景。112的找工作文，每篇都很有策略，很有自己的想法与逻辑。
作者: Jarround 2021-12-30 10:27:00
推分享
作者:
exodus29 (exodus29)
2021-12-30 11:11:00满满的干货 推！
作者:
y956403 (寻欢)
2021-12-30 11:57:00推
作者:
xyzb (xyzb)
2021-12-30 16:03:00优文
作者:
emilylyh (emilylyh)
2021-12-30 17:50:00推推
白板题就是程式测验 像leetcode 那样。真意外 竟然没白板题
作者:
kokolotl (nooooooooooo)
2021-12-30 19:28:00偏向数据分析的通常不用考leercode
作者:
lazcat (雷喵)
2021-12-30 19:44:00推
作者: kokosorazure (kokosorazure) 2021-12-30 20:28:00
推推
作者: transforman 2021-12-30 23:13:00
太神
作者:
abc53 (abc)
2021-12-31 01:56:00推认真文
作者: adsl54010 (haha) 2021-12-31 11:33:00
推
作者: f9g8h7j654 (whoIswho) 2021-12-31 11:56:00
推
作者: suwenyuh 2021-12-31 17:44:00
推大神
作者: wieldthewave (wieldthewave) 2020-01-02 10:09:00
强者推
作者: janbarry168 (贝瑞) 2020-01-02 17:27:00
推
作者:
oncemore (超级喜欢林玮恩)
2020-01-03 19:04:00推
作者:
unmolk (UJ)
2020-01-03 20:02:00强
作者:
ttsung2 (宗宗)
2020-01-03 21:25:00推
作者:
sumsum (simon)
2020-01-05 01:30:00谢谢分享 好详细推推
作者:
kyukyu (ＱＱ)
2020-01-07 10:21:00推
作者: smile08008 2020-01-08 16:41:00
推推