一、SQL能力考察：数据提取与清洗

SQL是数据分析的基础工具，春招面试中通常通过实际业务场景题考察候选人对多表关联、复杂查询、窗口函数等技能的掌握。

典型考题1：用户行为分析
给定用户行为表（user_id, event_time, event_type）和用户信息表（user_id, age, gender），要求计算“每日不同性别用户的活跃人数”。
解题要点：

• 使用LEFT JOIN关联两表，避免丢失用户信息
• 按日期和性别分组，使用COUNT(DISTINCT user_id)去重统计
• 示例代码：

  SELECT 
    DATE(event_time) AS day,
    gender,
    COUNT(DISTINCT u.user_id) AS active_users
  FROM user_behavior b
  LEFT JOIN user_info u ON b.user_id = u.user_id
  GROUP BY day, gender;

典型考题2：留存率计算
计算次日留存率（首日活跃用户中次日仍活跃的比例）。
解题要点：

• 使用自连接或窗口函数标记首日用户
• 关键步骤：首日用户表与次日用户表交集计算
• 优化方案：对用户ID分区后按日期排序，用LAG函数获取前一日信息

备考建议：

• 重点练习JOIN、GROUP BY、子查询的嵌套使用
• 熟悉ROW_NUMBER()、RANK()等窗口函数的应用场景
• 通过LeetCode中等难度题目（如#178、#180）提升实战能力

二、Python编程：数据处理与可视化

Python考察侧重Pandas、NumPy及可视化库的实际应用，需体现代码效率与可读性。

典型考题1：数据清洗
处理包含缺失值、异常值的销售数据表，要求：

1. 填充价格列的缺失值为中位数
2. 删除销量为负的记录
3. 新增“单价”列（总价/销量）

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
def clean_data(df):
    # 填充缺失值
    df['price'].fillna(df['price'].median(), inplace=True)
    # 删除异常值
    df = df[df['sales'] > 0]
    # 新增列
    df['unit_price'] = df['total_revenue'] / df['sales']
    return df

典型考题2：可视化设计
用Matplotlib绘制某电商平台月度销售额趋势图，要求：

• 添加数据标签
• 设置双Y轴（销售额与增长率）
• 保存为PNG格式

关键代码：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10,6))
ax1.plot(df['month'], df['sales'], 'b-', label='Sales')
ax1.set_ylabel('Sales (万元)', color='b')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(df['month'], df['growth_rate'], 'r--', label='Growth Rate')
ax2.set_ylabel('Growth Rate (%)', color='r')
plt.title('Monthly Sales & Growth Rate')
plt.savefig('sales_trend.png')

备考建议：

• 掌握Pandas的apply()、merge()、pivot_table()等高级函数
• 熟悉Seaborn的分类图（箱线图、小提琴图）绘制
• 理解可视化设计原则：颜色对比、图例位置、坐标轴范围

三、统计学与AB测试：决策依据

统计学能力考察集中在假设检验、样本量计算及实验设计，需体现严谨的逻辑推导。

典型考题1：转化率差异检验
某功能上线后，实验组转化率从12%提升至15%，样本量各5000，问转化率提升是否显著？
解题步骤：

1. 建立假设：H0（p1=p2） vs H1（p1≠p2）
2. 计算合并比例：p = (x1+x2)/(n1+n2) = (600+750)/10000 = 0.135
3. 计算Z值：

   Z = (p1-p2)/sqrt(p*(1-p)*(1/n1 + 1/n2)) 
     = 0.03/sqrt(0.135*0.865*0.0004) 
     ≈ 4.36

4. 对比临界值（α=0.05时Z=1.96），拒绝原假设

典型考题2：最小样本量计算
要求检测1%的转化率差异（α=0.05，β=0.2），计算每组所需样本量。
公式应用：

n = (Zα/2*sqrt(2*p*(1-p)) + Zβ*sqrt(p1*(1-p1)+p2*(1-p2)))^2 / (p1-p2)^2

代入p1=0.08, p2=0.09, 得n≈15,700每组

备考建议：

• 区分Z检验与T检验的适用场景
• 掌握Power Analysis中效应量（Effect Size）的计算
• 理解MDE（Minimum Detectable Effect）对实验成本的影响

四、业务理解与案例分析：价值体现

业务题考察将数据转化为决策建议的能力，需结构化展示分析思路。

典型考题：用户流失预测
某SaaS产品次月留存率从85%降至78%，请设计分析方案。
分析框架：

1. 数据分层：按用户规模（个人/企业）、使用频率（日活/周活）分组
2. 特征工程：
   • 行为特征：登录天数、功能使用数
   • 属性特征：行业、付费金额
3. 归因分析：
   • 对比流失用户与留存用户的特征差异
   • 使用逻辑回归计算各特征OR值
4. 策略建议：
   • 对高价值用户推送专属客服
   • 优化低频用户的使用引导流程

典型考题：促销活动评估
某电商“618”活动GMV增长20%，但利润下降5%，请分析原因。
拆解思路：

1. 利润公式：利润 = (单价-成本)*销量 - 营销费用
2. 可能的驱动因素：
   • 满减活动导致单价下降
   • 低毛利商品占比提升
   • 流量采购成本增加
3. 数据验证：
   • 计算各品类毛利率变化
   • 分析流量来源的ROI

备考建议：

• 掌握MECE原则（相互独立，完全穷尽）进行问题拆解
• 熟悉漏斗分析、归因模型等业务分析工具
• 关注行业报告（如艾瑞咨询、QuestMobile）积累业务常识

五、系统化备考策略

1. 知识图谱构建：

   • 基础层：SQL/Python语法、统计学公式
   • 应用层：AB测试流程、可视化设计规范
   • 业务层：电商/金融/社交行业的核心指标

2. 模拟面试训练：

   • 录制3分钟自我介绍视频，重点突出项目经验中的数据驱动决策案例
   • 与同伴进行“案例拆解-方案汇报-Q&A”模拟

3. 工具链准备：

   • 搭建本地数据分析环境（Jupyter Notebook + MySQL）
   • 熟悉Tableau/Power BI的快速出图功能

春招数据分析岗竞争激烈，但通过系统化准备可显著提升通过率。建议每日完成1道SQL实战题、1个Python数据处理案例、1套业务分析框架练习，持续2-3周即可形成肌肉记忆。面试时注意展现“问题定义-数据获取-分析建模-结果应用”的完整闭环，祝各位求职者斩获心仪offer！