由于是提前批，沒有小組面，直接初面
一共三輪面試
初面（40min)
復面（40min）
hr面（15min)

騰訊bi數據分析員面試題

常規自我介紹
學校學了哪些課程，大致介紹一下
自己選一個最拿手的項目大致講一下項目內容、自己的角色工作以及遇到的困難和解決方法
開始深挖項目（面試官真的超級資深和專業，大家一定要詳細回顧項目內容！）
如果讓你現在重新做一遍這個項目，你有什么可以改進的地方（簡歷上的項目一定要復盤！）
為什么項目里的隨機森林算法比其他算法優越？隨機森林算法原理？
隨機森林算法中的樣本是有放回抽樣還是無放回抽樣？特征值呢？（這個問題瞬間懵了，樓主只記得樣本是有放回，但特征值真的忘了，于是說也是有放回抽樣。面試完趕緊復習，發現特征值是無放回，常理思考特征值有放回抽樣怎么生成決策樹嘛，樓主面試時真的太懵了超級后悔，還好后面還是過了）
為什么隨機森林的樣本是有放回抽樣？無放回不好嗎？（這個問題也真的把我問懵了，樓主當時就本能覺得因為有些樣本點可能比較重要所以希望能重復抽到，但面試完查了好多資料發現是可以減小方差，類似bootstrap算法）
查準率和查全率的考察
ROC曲線和AUC值的原理
AUC值一定越大越好嗎？有沒有反例？（在面試官的提示下說了當樣本極度不均衡時AUC也許很大，但并不代表效果好）
圖算法的考察，社區挖掘的知識

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一個面試小組大概有6個人，一位面試官，給出了一道200字左右的問題，要解決三個問題。主要是關于如何給游戲流量增量的問題。三個問題分別是：討論出一個流量地圖框架，給出1-3點明確的流量業務增加方案，以及針對Z世代人群的內容形式和渠道挖掘的方向建議。

騰訊游戲數據分析面試題

面試官沒有怎么提問，基本是在看我們這些面試者給出了哪些問題。因為這個業務問題實在是需要大家達成一致的意見，每個人都給出了自己的意見，然后還要統一，最后面試官沒有詢問是否有其他問題了。

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一共五輪，初面，筆試，ld面，總建面，hr面。
每一輪的側重點不同，會詳細詢問工作經驗和技能，對于職業匹配做詳情分析。

騰訊bi數據分析員面試題

1.詢問簡歷的每一個項目經驗
2.關于技能的熟悉度，以及工作常見的應用場景/
3.有筆試，難度中等，代碼題。

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面試這一輪下來，最大的感受就一個：平時一定要堅持每天都碼點代碼。就算再爛的項目，也要堅持上傳github。真的，只要你能堅持一周有5天以上都能持續上傳Git，半年下來，面試官絕對對你刮目相看。

騰訊助理數據分析師面試題

初試2v1
第一個面試官問了一些場景的問題：
1. 平淡的工作和具有挑戰性的工作你選什么？
2. 如果給你數據分析的任務和3個實習生，你如何分配工作？
3. 如果你手頭的任務很多，領導又給你布置任務，你會怎么辦

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