腾讯面经 | 数据从业者的一次“典型”面试
_本文原始标题：腾讯面经|数据从业者的一次“典型”面试
本文由作者古牧聊数据于社区发布
开局一张图～
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朋友们好呀～古牧君听说今年求职很是不易 ， 不论是已入职场的小油条们、还是准入职场的校招萌新们 ， 都在被这个时代无情的拍打 。 思前想后 ， 决定把自己一次压箱底儿的求职经历分享出来 。
以20页+面试作业PPT为实例 ， 剖析在战术层面怎么做准备 ， 才能让一次面试尽量的顺滑宜人～
由于内容较干（5000字左右） ， 完整阅读预计需20分钟+ ， 正文结构如下：
本文的正确打开姿势
1 ， 或许能帮到的人
2 ， 或许能帮到的事
如何备战一次数据方向的面试
1 ， 追忆面试背景
2 ， 线下面试准备工作
3 ， 面试被留作业后的破题与分析准备
4 ， 面试作业实例图文讲解
复盘与小结
本文的正确打开姿势
1
或许能帮到的人：
1、互联网行业为主
毕竟非互联网行业面试什么套路咱没经历过～
2、数据方向从业者
数据分析、数据运营、策略产品、数据产品经理都能覆盖～
3、非纯研发
研发和非研发套路上感觉还是相差很大的 ， 所以先从数据非研发说起哈～
4、以50w年薪作为中短期小目标
这里必须重点说下 ， 如果有朋友觉得“啥？50w？人在美国刚下飞机咋滴？！” ， 我想说 ， 这个数并非遥不可及 ， 也肯定不是我胡乱编造 ， 百度的P6、阿里的P6+、腾讯的9级是肯定能达到的 。
可能又有朋友说了“那些大厂离我太远了甭扯这些没用的” ， 那我想说 ， 回忆下你上学的时候 ， 如果你还是个60分不到的小学渣 ， 你是该找60分左右的兄弟切磋学习方法和解题思路呢、还是该找个80分+的准学霸聊聊呢？目～标～感～啊 ， 敲！黑！板！
2
或许能帮到的事：
1、从战术层面如何准备一次面试？
除了战术层面 ， 还有更高的战略层面 ， 比如怎么选择一个行业一家公司一个业务一个岗位？比如以什么心态面对面试？不过这些都是后话了 。
眼下这篇文章 ， 咱们就只说说 ， 当你锁定了一个具体的岗位后 ， 怎么才能与面试官应答自如、攻防兼备、吹弹可破～
2、如果面试被留作业怎么办？
讲真 ， 面试留作业将越来越无法回避 。 作为面试官 ， 一次对话 ， 真的无法完全了解到求职者的真实水平 ， 加上求职大环境不佳 ， 企业可挑选的余地更大更具主动权 。
咱要是真的被留了作业 ， 那就记得重新打开这篇文章 ， 照猫画虎吧～再者说 ， 如果你在被留作业前 ， 就已经按照写作业的标准进行了周密的准备 ， 那么我敢肯定 ， 你的努力必定会好好的回报你！
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如何备战一次数据方向的面试？
1
追忆面试背景：
那是一个普通的夜晚 ， 大概在6点左右我就早早完结了手头的工作 ， 打车来到腾讯滨海大厦 ， 在企业微信上跟面试官约定了地方（开放式休息区） ， 到了之后才发现：面试官是个还挺好看的妹子！and今晚是排队面试啊？我前面还有个小哥正在被面试中！
这场面就略显刺激了哈 ， 还没开始就已经嗅到了激烈的竞争 。 古牧君大概在旁边坐等了10分钟 ， 发现马上就轮到自己了 ， 就起身去附近的茶水间接了2杯温水 ， 1杯自己喝两口压压惊 ， 1杯递给说了很多话的面试官妹子——好了 ， 开始吧～
2
线下面试准备工作：
我理解的面试 ， 其实可以很简单 ， 就是对方写了个岗位的招聘要求 ， 如果那个要求靠谱的话（是他们认真写的而不是满世界瞎抄的） ， 那咱就按照上面写的 ， 逐字逐句的研读做准备 。 她需要啥咱就给她展示啥 ， 王八看绿豆对上眼儿了 ， 就齐活儿了～
那咱们就先重温下人家都要求咱啥（我忘记截图那个岗位了 ， 只能凭记忆大概复述一下岗位要求了哈～）：
岗位名称：微信小游戏数据运营产品经理
职级要求：3-1及以上（就是现在腾讯新职级体系下的9级及以上）
岗位职责：
1 ， 负责微信小游戏的数据运营工作
2 ， 对小游戏平台核心策略进行评估优化
3 ， 通过数据持续监测平台生态健康
按照上面这份微言大义的岗位招聘需求 ， 古牧君做了如下准备：
业务背景知识补充：
1）微信小游戏在微信生态中的价值和定位
2）小游戏生态目前整体的数据表现
3）小游戏生态都有哪些参与者
4）小游戏生态的商业变现模式是什么
5）目前小游戏业务的痛点是什么
6）针对痛点 ， 目前微信小游戏官方有什么举措
岗位需求能力对标：
1）数据运营需具备的技能点 ， 结合履历中数据分析师+数据产品经理的工作内容举例自证 。 表明我既能人肉分析洞察问题给出建议、也能规划设计出一个自动化的数据产品替代大部分人力主动的发现问题
2）对平台核心策略进行评估优化 ， 结合履历中策略产品经理的工作内容举例自证 。 表明我具备独立自主设计策略驱动业务发展 ， 并能量化评估这个策略不断优化
3）通过数据持续监控平台生态健康 ， 结合履历中数据分析师+数据产品经理的工作内容举例自证 。 表明我能给体系化的给出监控衡量生态健康的标准 ， 而且这些标准都是贴合业务实际情况的
3
面试被留作业后的破题与分析准备：
按照上述准备 ， 整个面试过程是愉快的 ， 我甚至现场咨询了面试官对我本次面试的评价反馈 ， 然而暴击总是来的突然：
面试官妹子：“emmm ， 我还是想请你针对一个问题回去之后简单的给一个反馈”
我：“额...就是留作业的意思么？”
面试官妹子：“啊 ， 是的 ， 希望你不要介意”
我：“啊...没事儿 ， 理解...（个屁啊理解...）”
好了 ， 作业来了——请论述下 ， 数据运营在微信小游戏生态中能发挥什么作用？
相信我 ， 刚拿到这个作业题目的时候 ， 我内心也是崩溃+抗拒的 ， 但有什么办法呢 ， 恰饭要紧 ， 硬着头皮来吧～启动之前 ， 咱先盘点下目前情况 ， 先把这一句话的作业具象起来：
【目标】
写一个作业 ， 方向是数据运营在微信小游戏生态中能发挥什么作用
【时间】
面试官妹子说了“你什么时候写完交作业 ， 我看了觉得ok了 ， 就可以进入下一轮总监面了 ， 所以时间把握全看你自己喽～”
【形式】
Word？PPT？
【内容】
关键词是“数据运营”“小游戏”“生态”“作用”
几经思索 ， 我赶脚：
既然写 ， 就要写一个成体系的、能落地的东西 ， 不能整那些特别虚的东西；
既然写 ， 就得写人家当前最关心的问题 ， 雪中送碳而非锦上添花；
既然写 ， 就要正儿八经的认真对待 ， 形式上人家怎么看着舒服怎么来；
既然写 ， 就别太拖拖拉拉 ， 趁热打铁 。
于是乎 ， 作战策略出来了：
【时间】
整体耗时计划一周 ， 周一至周五每天下班后收集资料 ， 搭建作业的框架结构 ， 周六周日两天按照框架结构填充具体内容
【形式】
用户体验最好的肯定是PPT ， 有逻辑有故事有图画 。 但因为不是当场演讲 ， 所以不能做Jobs的那种纯演讲型高大上PPT ， 得在PPT上把关键的内容用文字明明白白的交代出来
【内容】
结合之前的背景知识收集 ， 咱就紧贴小游戏官方的痛点 ， 解决缺乏创意、抄袭作弊、营销乏力等问题 ， 成体系的构建出一套微信小游戏的数据运营建议书
4
面试作业实例图文讲解：
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开篇纲举目张 ， 把自己选择站的视角 ， 和后续要重点分析的对象说清楚
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按照金字塔原理 ， 先抛出问题并直接给出答案 ， 后续再具体解释每个答案
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数据类ppt其实页面布局可以很简单 ， 每页的title讲问题 ， 然后紧接着用文字说明结论 ， 最后大面积的用数据图表来印证结论 ， 就ok啦～比其他那些汇报类的ppt好写多了
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平台侧发布数据报告 ， 你说一般都为了啥？一般不是自卖自夸 ， 就是要引导参与者行为 。 舆情数据现在普遍的使用方式 ， 除了监控负面以外 ， 就是及时发现用户的心声了～
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这里讲的是通过一些简单的统计分析 ， 快速高效的识别出创意小游戏 。 识别的方法很可能就是几个指标 ， 虽然这种方法不会特别准 ， 但基本不会漏过真正的优质小游戏 ， 初筛一遍之后可以再结合人工识别来判断 ， 比单纯海量人肉筛选要强的多 ， 也可解释的多
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这里讲的就是另外一种识别创意小游戏的方法了 ， 通过训练一个二分类预测模型 ， 在与普通小游戏的对比下 ， 通过大量的特征让他学会自动化的判断一个小游戏是否创意小游戏 。
不过这种方法就不会有很强的可解释性了 ， 因为很多高准确率的分类模型 ， 都是黑盒的 ， 比如现在流行的深度学习 。 不过即便再黑盒 ， 我们也能最终从模型中提取出变量重要性 ， 让模型告诉我们在它看来哪几个指标用来做判断效果更好
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识别出创意小游戏然后呢？不能就开个评奖表彰会就完了 ， 平台方最好能给它们以实质性的鼓励 ， 除了钱以外 ， 最实际的就是直接分配给你一批优质的用户让你去渡过冷启动了～
这页讲的就是平台方怎么挑选出优质的用户分配给这些小游戏 ， 跟推荐的逻辑有点儿像了 ， 讲究的是匹配、是适合
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该说说挣钱了 ， 对大量小游戏的开发者 ， 他们需要能快速找到喜欢玩儿这款游戏的用户 。
那么作为平台方 ， 我做一个工具 ， 让你们花些小钱能从微信里找出一批用户、他们大概率是喜欢玩儿你这款游戏的、然后把这款游戏的广告投放给他们、以便后续有更多人来玩你的游戏让你挣钱 。
所以说平台是个好买卖 ， 让开发者按我的规矩做生意 ， 连吆喝也要收钱～不过美其名曰我赋能你 ， 帮你找到自己的目标用户 ， 哈哈哈
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投放广告的逻辑 ， 跟大部分DMP的逻辑是相似的 ， 只不过这里我简单的放了一个动态调整的环节 ， 让花钱投广告的开发者们 ， 不仅能看到花钱的效果 ， 还能根据效果自动化的调整花钱的方式方法 。
比如在朋友圈给单身汉子投放广告 ， 经过一段时间的花钱平台发现带来的用户虽然量很大但都属于白嫖型的用户 ， 就是不在我这里花钱 ， 那么平台就建议你缩小在这个渠道的广告投放花费 ， 以便提升你整体的ROI
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对待游戏之间的抄袭 ， 还是一样的套路 ， 先机器预判再人工判定 。 机器预判的潜在逻辑就是 ， 你不是抄袭别人么 ， 那既然是抄袭 ， 就肯定有大量相似之处 ， 既然有相似之处 ， 就会导致玩家群体或者玩儿法上有很多相似之处 ， 那么从数据表现上就应该能看出端倪 。
如果几个游戏从数据表现上看太像了 ， 都是一帮学生爱玩儿 ， 都是爱在大半夜玩儿 ， 玩儿起来都是一顿猛烈的点点点之后伴随着手势在屏幕上的大面积滑动 ， 那我就把这几款游戏单独拿出来交给人来具体玩儿玩儿看看了 ， 看看是不是抄袭
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抄袭是一类典型的作弊行为 ， 其实还有很多作弊行为 ， 但及时的发现这些行为有个问题 ， 就是如果我事先不知道这种手法 ， 我就没法找到它 。 好比我从来没见过黄鼠狼 ， 你让我怎么设计全套捕获它呢？
但这里有个办法 ， 就是不从行为入手 ， 而从人入手 ， 不守规矩的人总是会结党营私的 ， 只需要找到其中一个人就能顺藤摸瓜了
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还有一种方法吧 ， 就是异常识别的逻辑 。 虽然我不知道你作弊的模式 ， 但我能发现你表现的跟正常的不对劲儿 ， 我依然可以通过数据的方法找到你
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同样的结构 ， 只不过关心的对象换到玩家了～
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之前讲的是如何给小游戏找到喜欢你的用户 ， 现在讲的是反向的 ， 如何给你推荐一款你大概率会喜欢的小游戏 。 这里就会涉及到去中心化这个概念 ， 不能让所有人都集中在头部的几个小游戏上 ， 让其他广大开发者都没的饭吃 。
这就需要在给用户推荐的时候 ， 好好设计下推荐的时机 。 这里简单的用地理位置和时间进行交叉 ， 组合出不同的时机（比如度假旅游、休闲晚餐、周末看电视） ， 不同的时机人的心情状态不同 ， 适合推荐的内容就不同 。
广告和推荐有时候本质是相通的 ， 就是在合适的时机、给需要它的人、讲适当的话
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承接上一页 ， 我们进一步设计一个小的推荐场景 ， 在已有的页面上给一些优化改进的建议 。
这个建议其实对微信看一看也适用 ， 就是在不同的时机下 ， 通过好友关系给我推荐内容 。 但这里的好友得是我真的相信的好友 ， 不能是躺在我微信列表里的僵尸或者假装好友
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信用分这个课题其实可大可小 ， 往大了说可以弄的跟金融风控的那种信用分一样复杂 ， 但确实需要那么复杂么？场景需求是一致的么？
所以也可以往小了说 ， 做一些可解释的、便运营策略的积分体系 ， 引导用户攀比一些好的行为
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最后 ， 我担心先总后分的结构中 ， “分”的那块页面太多 ， 让阅读者时间长了反而忘了“总” 。 所以特意加了一个收尾 ， 让整体结构变成总分总 。
同时这个收尾也不是简单的车轱辘话再说一遍 ， 而是尝试把之前提到的那些建议和方法 ， 做一个抽象 。 告诉阅读者（面试官）体系化的数据运营大体是什么样子的 ， 让她再次觉得我们给出的建议不是东拼西凑的 ， 毕竟这个岗位的要求是3-1级别（9级） ， 体系化和抽象总结能力已经是个必要项了
复盘与小结
作业交过去之后 ， 我焦急的等待了3天左右 ， 就得到了通过的答复 。 后续的总监面也很愉快 ， 而且没有再留作业（木哈哈！） 。
古牧君第一次为了一个面试准备这么多 ， 每天写作业到深夜 。 虽然已时隔近2年 ， 但我依然觉得这个过程中的方式方法 ， 在今天也还适用：
对岗位所在业务背景做充分的了解、结合履历逐条举证自己具备招聘岗位的要求、体系化抽象化的梳理和表达自己对岗位的认知和建议 ， 这些就是最后的划重点 ， 哦 ， 还有态度 。
【腾讯面经 | 数据从业者的一次“典型”面试】这就是古牧君作为数据从业者的一次典型面试了 ， 如果你有遇到什么难忘的面试 ， 或者在工作中、面试中遇到什么难题 ， 都可以留言哈！来者不拒～有求必应～
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