資料分析師面試問題（依輪次劃分）

候選人常常只準備SQL，結果被案例環節打個措手不及——offer往往就是在這個環節決定的。本節整理完整的面試流程，讓你的準備與之對應。分析師面試反覆使用五種環節類型，每種考核的重點各不相同。

• SQL。現場撰寫查詢或帶回家完成，是最常見的技術篩選環節。
• 統計與機率。考核你對結果意義的理解，而非證明推導。
• 商業案例與指標。把一個模糊的商業問題轉化成可衡量的問題。
• 試算表與資料視覺化。Excel或Google Sheets函數，以及針對受眾選擇合適的圖表。
• 行為面試。利害關係人衝突、被要求給出還無法支持的數字，以及你如何處理自己犯錯的情況。

通過與未通過的候選人之間的分界線，通常在於溝通而非技術。一個默默寫出正確查詢的分析師，得分會低於一個能說清自己在檢查什麼、為什麼這樣檢查的分析師。

SQL

• 在一張表中找出第二高的薪資。
• 撰寫一條查詢，回傳每位客戶最近的一筆訂單。
• 內連接（inner join）和左連接（left join）有什麼差別？什麼情況下這個選擇會改變你的資料筆數？
• 統計在一月下過單但二月沒有下單的使用者數量。
• 計算每日營收的累計總和。
• 按每個類別對產品的營收進行排名。
• 找出重複列，並寫出刪除這些重複列的查詢。
• 以百分比形式計算環比成長。
• HAVING能做到而WHERE做不到的是什麼？
• NULL值會如何影響COUNT、連接（join）和平均值？

在這份清單裡，視窗函數和NULL問題比其他任何內容都更能區分候選人。大聲說出「這裡用左連接會保留沒有訂單的客戶，他們的總額會變成NULL而不是零」，正是面試官在留意的信號。

統計與機率

• 向一個沒學過統計的人解釋p值。
• 在你見過的案例裡，相關性和因果關係有什麼差別？
• 什麼時候你會用中位數而不是平均數？
• 信賴區間告訴你的是什麼？
• 你會如何檢驗一個A/B測試結果是否可信？
• 什麼是選擇偏誤？它可能會如何出現在我們的資料裡？

這些環節考核的是你的解讀是否可信。精準的通俗語言勝過教科書式的措辭，承認結果所能支持的結論是有限的，反而會被加分。

案例環節會給你一個界定不清的商業問題，你的任務是把它轉化成一個真正能寫查詢去回答的問題。

• 註冊量在上升，但活躍使用者數持平，你會如何調查？
• 你會如何衡量一個新功能是否成功？
• 上個月營收下降了10%，請說說你的診斷思路。
• 你會把哪個指標放到高層儀表板上，又會捨棄哪個？
• 你會如何判斷一個行銷管道是否真的有效？
• 某位利害關係人要求你在當天結束前給出一個數字，但資料還不完整，你會交付什麼？
• 對於這款產品，你會如何定義「活躍使用者」？

試算表與資料視覺化

• 你會用哪個函數把兩張表按共同鍵合併？當鍵不匹配時會出現什麼問題？
• 做一個按地區和月份展示營收的樞紐分析表，你會先檢查什麼？
• 你會用哪種圖表展示分布，哪種展示趨勢？
• 你有八個類別，其中一個占絕對主導，你會如何誠實地呈現這一點？

行為面試

• 說說一次你的分析改變了某個決策的經歷。
• 說說一次你給出的數字後來被證明是錯的，之後發生了什麼？
• 你如何處理一位希望得到與資料不同答案的利害關係人？

一位在訂閱制公司面試的初階分析師被問到，為什麼註冊量上升而營收卻下降。她沒有猜測，而是列出了自己會按哪些維度細分：方案等級、地區，以及新使用者與續訂使用者，並表示會核查當月是否上線了定價調整。面試官告訴她，檢查是否有定價調整上線，正是大多數候選人會跳過的部分。

閱讀問題只能建立熟悉感。面試考核的是在時間壓力下的實際產出，這是兩種不同的能力。

• 大聲地手寫SQL。現場環節常常只提供一個沒有自動補全、也無法執行查詢的純文字編輯器。用這種方式練習，能暴露出你只是一知半解的語法。
• 邊寫查詢邊講解。說出你在連接什麼表，以及你預期資料筆數會如何變化。面試官會為他們能聽到的推理過程打分。
• 練習向利害關係人轉譯結果。每做完一個案例，用三句話、不帶任何術語地解釋結果。這種解釋在大多數公司都是一個會被打分的環節。
• 針對追問進行演練。第二個問題——「如果資料不完整怎麼辦」——才是案例真正決出勝負的地方。

找一個會反駁你的面試官來演練這些提示，是目前最接近真實場景的模擬方式；模擬面試工具會運行帶追問的分析師風格環節。更多角色與主題合集可在面試問題庫中找到。

有一點需要說明：帶回家的SQL測試和監考評測平台不在即時助手的涵蓋範圍內，螢幕共享的查詢環節會顯示你螢幕上的所有內容。在即時視訊對話中，SubcueAI以本機桌面應用程式或Chromium瀏覽器側邊欄的形式運行，不會有會議機器人加入通話。完整說明請見可偵測性專題。