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