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发布时间：2025-10-22 10:32:56
| 滴滴出行-数据分析师面经 滴滴整体的流程还是挺快的，邮件上直接写明：如果面试通过，下一轮面试将在10分钟之后开始 主包的timeline： 9.16 接到滴滴面试邮件 9.17 下午一面，10分钟后接到二面邮件 9.17 晚上二面 9.23 HR面 一面面经： 1、自我介绍 2、简历项目深挖？ 2.1 简历项目中渠道归因的逻辑是什么？ 2.2 活动归因如何限制用户登录的入口？ 2.3 为什么选择LSTM模型，相对于RNN的优势是什么？ 3、召回率和精确率的区别？业务场景中常关注哪个指标？ 4、介绍一下AB实验的全流程？ 5、滴滴在某个地区上线了一个活动，打车立减10元，如何评估这个活动的效果？ 6、滴滴打车业务中，用户的下单率提升了10%，如何分析？ 7、如何评估滴滴打车拉新业务的用户增长效果？如广告投放，地推裂变，分享？ 二面面经： 滴滴-数据分析师二面45min 1、自我介绍 2、介绍一个AB实验项目？ 3、如何评估一个策略是否值得做AB实验？ 4、均值类指标和比例类指标分别用哪些统计检验方法？ 5、CUPED和DID方法的区别，主要解决哪类问题？ 6、滴滴预上线一个新的策略，即对APP主页的功能按钮进行改版升级，请设计一个AB实验评估策略效果，包括实验位置，用户分流，主测指标，AA校验，结果分析，统计检验等？ 7、根据5中的AB实验结果，实验组顺风车业务的GMV显著降低了20%，如何分析？ #互联网大厂 #秋招 #数据分析 #滴滴 #滴滴出行 #面经 #数据分析师 #用户增长 |
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