數據分析SQL面試筆試題系列第6篇來啦！

數據分析面試會重點考查候選人兩方面的能力，一個是基礎的數據工具能力，最常考的就是SQL，這部分前面我們已經有4篇連載文章全面剖析了大廠的常考筆試題型，沒看的同學不要錯過了，可以戳：

考查的另一方面就是業務思維能力了，這一塊主要是設定一些常見的業務場景，需要你給出對應的分析思路和方法，這一塊對于沒有數據分析經驗的小夥伴們來說就很不友好了，很多面試的朋友碰到這類題都會很慌，無從下手，因為沒做過，也不知道怎麼分析啊！！！

不過不用怕，我收集了近幾年一些大廠的面試筆試題，有筆試題也有業務題，通過這些題目的詳細講解，你應該就能掌握這類題目的解答思路了，話不多說，今天我們先來扒一扒字節跳動的面試題目吧！

一共有3道題目如下:

SQL筆試題：計算視頻好評率

業務題1：使用ABTest對新算法效果進行評估

業務題2：如何評估一場活動的效果？

1）需求

西瓜視頻近期開展了”2020百大人氣創作者”優質内容扶持項目，鼓勵用戶産出優質的視頻内容。現需要統計2020年11月01日至2020年11月30日期間創作的視頻中，“科技”大類下“數碼測評"子類的視頻好評率（好評率=好評數/視頻觀看次數），寫出sql語句進行查詢。

用戶觀看視頻後的評價詳情表：content_action_info

id（視頻id，主鍵） create_time (創建時間，格式‘2020-11-01’) user_id（觀看者id） content_id (視頻id，外鍵) content_action (視頻評價，包括’點贊‘，’差評‘，‘無評價’)

視頻詳情表：dim_content

content_id (外鍵) creator_id（創作者id） content_category (商品類目) content_sub_category (品牌名稱)

2）解題思路

題目很簡單，我們隻需要明确好評率的計算公式，然後先定特定的大類和子類即可。

1.好評率=好評數/視頻觀看次數。

2.要求計算“科技”大類下“數碼測評"子類的視頻好評率，則要使用where條件篩選指定大類和子類的數據。

3.因為限定條件要指定視頻内容的類别，所以要兩個表做關聯。

代碼如下：

select count（1） as all_action sum(case when content_action='點贊' then 1 else 0 end) as like_action sum(case when content_action='點贊' then 1 else 0 end)/count(1) as like_rate from content_action_info as a join dim_content as b on a.content_id=b.content_id where b.content_category='科技' and b.content_sub_category='數碼測評' anda.create_timebetween'2020-11-01'and'2020-11-30';

1）需求

某個購物APP最近優化了“猜你喜歡”模塊的推薦算法，希望進一步提升推薦的精準度，進而提升銷售額。現在需要通過AB Test（50%用戶保留原先推薦算法的為控制組，50%用戶使用新的推薦算法為實驗組）來對新的推薦效果進行評估。假設你是此次實驗的數據分析師，請問你會如何評估控制組和實驗組的表現？請按重要性列出最重要的三個指标并給出你的分析過程。

2）解題思路

指标：推薦商品的銷售額、推薦商品點擊率、推薦商品的轉化率

分析過程：

1.設原假設為使用新的推薦算法後上述指标降低或不變，備擇假設為使用新的推薦算法後上述指标增加。

2.選擇顯著性水平臨界值為5%，并根據指标的預期提升确定樣本量和試驗周期。

3.樣本合理分流，AB測試上線，采集數據。

4.使用T檢驗，計算P值，進行效果驗證。

5.分析結論，如果P值小于5%，那麼原假設不成立，備擇假設成立，即使用新算法後指标提升。

反之無法推翻原假設，不能證明使用新算法後指标提升.

針對AB Test的拓展閱讀，包括如何确定試驗樣本量和分流，可以翻看曆史文章：【長文幹貨】AB測試：原理流程、實際案例及面試指南。

1）需求

某APP近期上線了一個拉新活動，并在各個渠道進行了推廣投放，活動結束後，作為數據分析師，你如何評估這場活動的效果？

2）解題思路

如果要對一個活動效果進行分析，無非是要回答以下3個問題：

• 1、活動效果怎麼樣？要不要繼續做？
• 2、如果可以繼續做，活動的做的好的方面是哪些？問題或者瓶頸環節在哪？
• 3、針對問題環節的改進方案是什麼？

具體展開來講，可以從以下幾個方面

1、活動關鍵指标達成分析

活動關鍵核心指标達成情況，比如拉新多少用戶，達成多少GMV?ROI如何？

2、活動關鍵流程漏鬥分析

活動的關鍵流程是什麼？以及各個流程的漏鬥分析，定位問題發生的環節。

3、活動的渠道、用戶分析

活動在哪些渠道推送？活動推送給哪些用戶？用戶畫像是啥樣的？各渠道用戶的質量/ROI如何？

4、活動策略、節奏分析

活動玩法的裂變效果如何？利益點是否有吸引力？活動整個過程節奏把控如何，前期預熱、中期爆發和尾期是否過短/過長，運營應該在何時進行适當幹預。

以上就是數分面試寶典系列—SQL高頻筆試題第6篇文章的内容，部分曆史文章請回翻公衆号，更多數據分析面試筆試的文章持續更新中，敬請期待，如果覺得不錯，也歡迎分享、點贊和收藏哈~