美国科技公司BA面经合集
美国科技公司BA面经合集 (English Translation Coming Soon)
美国科技公司 Entry Level Business Analyst 面经合集
本合集包含以下10家公司的面经分享： Amazon、Google、Meta、Microsoft、Apple、Netflix、Uber、Airbnb、Salesforce、Adobe
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============================================================ Amazon Entry Level Business Analyst 面经
亚麻BA上岸！超详细面经分享 (附真题答案)
Hello大家好！终于收到了Amazon的offer，职位是Entry Level Business Analyst。一路走来真的不容易，在网上看了很多面经，也得到了很多帮助，所以决定把自己的面试经验也分享出来，希望能给正在求职路上的小伙伴们一些参考。
我的背景是美硕Business Analytics，去年12月毕业，没有什么大厂实习经历，所以这次能拿到offer真的非常感恩。整个面试流程持续了大概三周，总共四轮，下面我详细说说每一轮的感受和遇到的题目。
第一轮：HR初筛 (Recruiter Screen)
这一轮大概30分钟，主要是HR小哥了解一下你的基本情况和求职动机。氛围很轻松，就像聊天一样。主要问了两个问题。
问题一：Tell me about yourself. 我的回答思路是把自己和这个职位的要求快速匹配起来。我简单介绍了一下我的硕士项目，强调了课程中做过的数据分析项目，比如用Python和SQL处理百万级数据，用Tableau做可视化报告。然后提了一下自己对电商行业的热情，以及为什么想成为一名Business Analyst，主要是想用数据解决实际的商业问题。
问题二：Why Amazon? Why this role?
这个问题我提前准备了。我说我一直都是Amazon的忠实用户，很佩服公司的customer obsession文化。我提到Amazon有海量的数据和复杂的业务场景，这对于一个数据分析新人来说是特别好的成长平台。对于这个BA角色，我说我看了Job Description，觉得要求的能力，比如SQL, Data visualization, and business acumen，都和我的技能点很match，希望能有机会把所学应用到实践中。
第二轮：技术面试 (Technical Interview)
HR面完第二天就收到了技术面试的邀请，安排在一周后。这一轮是重头戏，大概60分钟，面试官是一个很资深的BA。主要考察SQL和数据分析思维。
问题一：SQL查询
题目是这样的：我们有两张表，一张是orders (订单表)，包含order_id, customer_id, order_date, product_id；另一张是products (产品表)，包含product_id, product_name, category。请写一个SQL查询，找出每个商品品类(category)中，在过去30天内销量最高的前3个商品(product)。
我的思路是先用JOIN把两张表连起来，然后筛选出最近30天的订单。接着，按品类和商品分组，计算每个商品的销量。最后，用窗口函数RANK()对每个品类里的商品按销量进行排名，再选出排名前3的。我当时写了类似这样的query：
WITH ProductSales AS ( SELECT p.category, p.product_name, COUNT(o.order_id) AS sales_count FROM orders o JOIN products p ON o.product_id = p.product_id WHERE o.order_date >= CURRENT_DATE - 30 GROUP BY p.category, p.product_name ), RankedSales AS ( SELECT category, product_name, sales_count, RANK() OVER(PARTITION BY category ORDER BY sales_count DESC) as rank_num FROM ProductSales ) SELECT category, product_name, sales_count FROM RankedSales WHERE rank_num <= 3;
写完之后，我跟面试官解释了我的逻辑，特别是为什么用PARTITION BY和RANK()，他听了之后点了点头。
问题二：数据分析思维
面试官问：如果你是负责Amazon Prime Video业务的BA，你发现上周的用户活跃度(DAU - Daily Active Users)下降了5%，你会怎么去分析这个问题？
这个问题考察的是结构化思维。我回答说，首先我会先跟相关团队确认数据的准确性，排除数据统计口径变化或者技术故障。确认数据无误后，我会从三个维度去拆解分析： 第一，用户维度。新用户和老用户的活跃度是不是都下降了？还是只有其中一个群体？不同地区、不同设备（手机、TV、网页端）的用户表现如何？通过细分，找到下降最明显的用户群体。 第二，产品维度。是不是某个特定的内容类型（比如电影、剧集、体育直播）的观看量下降了？或者是不是某个新上线的功能反响不好？ 第三，外部因素。上周是不是有节假日？或者竞争对手有没有搞什么大的推广活动，抢走了我们的用户？ 最后，我会综合以上分析，定位到可能的原因，然后提出假设，并通过A/B testing等方式去验证，最终给业务团队提供改进建议。
第三轮：案例分析面试 (Case Study Interview)
技术面结束后，隔了几天就约了Case面。这一轮的面试官是Hiring Manager。面试内容是给一个真实的业务场景，看你的分析能力和商业感觉。
问题：Amazon正在考虑为Prime会员推出一项新的福利，叫做“Same-Day Delivery” (当日达)，但是这项服务成本很高。作为BA，你会如何评估这项新服务是否值得推出？
我的回答框架是这样的： 首先，我会明确评估的目标。我们的目标是提升用户满意度和忠诚度，还是直接提升利润？这决定了我们关注的核心指标。 其次，我会分析潜在的收益。比如，这项服务能吸引多少新Prime会员？能让现有会员续费率提升多少？会不会因为更快的配送速度，用户购买的频率和金额（customer lifetime value）也增加了？这些都需要通过数据建模去预测。 接着，我会分析成本。当日达的成本包括仓储、分拣、最后一公里配送等。我会和运营团队合作，去估算不同订单密度下的单位成本。 然后，我会设计一个实验方案。我们不可能一开始就在全国推广，可以先选择几个城市做试点，进行A/B测试。一组用户可以看到并使用当日达服务，另一组则看不到。通过对比两组用户在一段时间内的购买行为、满意度、留存率等指标，来量化这项服务带来的实际影响。 最后，我会基于实验结果，做一个成本效益分析（Cost-Benefit Analysis），向管理层提出建议：是在全国推广，还是只在部分核心城市推广，或者调整服务收费模式。
第四轮：行为面试 (Behavioral Interview / Bar Raiser)
最后一轮是和一位来自其他部门的Bar Raiser面试，主要就是深挖你的过往经历，看你是否符合Amazon的14条领导力准则（Leadership Principles）。全程都是BQ，一定要准备好自己的故事，并且使用STAR原则（Situation, Task, Action, Result）来回答。
问题一：Tell me about a time you had to dive deep to solve a problem. 我讲了一个之前在学校项目中，发现一个数据集里有异常值，导致模型预测不准。我没有直接删除这些数据，而是深入去探究这些异常值产生的原因，最后发现是数据采集环节的一个小bug导致的。我把这个发现报告给教授，不仅解决了当前的问题，还优化了之后的数据采集流程。这里就体现了Dive Deep。
问题二：Describe a situation where you disagreed with your manager or team. 我分享了一次小组作业的经历。当时我们组的大部分人都想用一个比较简单但效果平平的模型，因为时间比较紧。但我认为另一个更复杂的模型效果会好很多。我没有直接否定大家，而是自己花时间做了一个简单的demo，用数据证明了新模型的效果确实更好。最后大家被我说服了，项目也拿到了高分。这里体现了Have Backbone; Disagree and Commit。
总的来说，Amazon的面试非常看重数据驱动的思维方式和与公司文化的契合度。准备面试的时候，除了刷SQL题，一定要多思考业务问题，并且准备好能体现你个人品质和能力的STAR故事。希望我的分享能对大家有帮助，祝大家都能拿到心仪的offer！
#亚马逊 #Amazon #BusinessAnalyst #商业分析 #面试经验 #求职 #北美求职 #数据分析 #SQL #面经
============================================================ Google Entry Level Business Analyst 面经
Google BA面经，刚上岸，还热乎！
哈喽大家好，我刚结束了Google的面试，拿到了Entry Level Business Analyst的offer，超开心！趁着记忆还新鲜，赶紧把面经写下来，希望能帮到有需要的小伙伴们。
我的背景是商科，在美国读的研究生。海投的Google，大概一周后收到了HR的邮件，约了第一轮的Recruiter Screen。
第一轮：HR初筛
这一轮大概30分钟，主要是了解一下你的基本情况，看看你跟职位的匹配度。HR小姐姐人很nice，问的问题也比较常规。比如她会让你简单介绍一下你自己和你的项目经历。我主要讲了我在学校做的一些data analysis相关的project，重点突出了我用了哪些工具，比如SQL, Python, Tableau，以及我从数据中得出了什么结论，产生了什么影响。我觉得关键是要表现出你对数据的敏感度和商业的理解力。她还会问，你为什么想来Google做Business Analyst？我说我一直都是Google的忠实用户，从Google Search到Google Maps，Google的产品已经深入到我生活的方方面面。我希望能加入Google，用我的数据分析能力，为这些优秀的产品做出一点贡献。同时，我也提到了Google的data-driven culture非常吸引我。最后，她问了我对Business Analyst这个职位有什么理解。我说我认为BA是连接技术和商业的桥梁。一方面需要有很强的数据分析能力，能够从海量数据中发现问题、找到规律；另一方面也需要有很好的商业sense，能够理解业务需求，把数据洞察转化为可以落地的商业决策。
第二轮：技术面试
HR面之后大概一周，我收到了第二轮技术面试的邀请。面试官是一个很资深的Data Analyst。这一轮主要考察SQL和数据分析思维。他先给我出了一道SQL题目，给了两个table，一个是用户信息表(users)，包含user_id, registration_date；另一个是用户活动表(activities)，包含user_id, activity_date, activity_type。让我写一个SQL query，找出在2024年1月注册，并且在注册后7天内没有任何活动的用户。我的思路是先用一个subquery或者CTE (Common Table Expression) 找出所有在2024年1月注册的用户，然后用LEFT JOIN将这个结果和activities表连接起来，筛选出那些在注册后7天内没有activity的用户。关键点在于日期的处理和JOIN的使用。然后他又问了一个数据分析思维题：如果我们发现YouTube的视频观看时长（watch time）在过去一个月下降了5%，你会怎么分析？这是一个很典型的指标拆解和异常分析题。我的回答思路是：首先，我会先确认数据的准确性，排除数据统计或者上报的错误。然后，我会从不同的维度对“视频观看时长”这个指标进行拆解，比如用户维度（新用户还是老用户？不同地区的用户？不同设备的用户？），视频维度（是所有类型的视频观看时长都下降了，还是特定类型的视频？比如新闻类、娱乐类、教育类？），以及时间维度（是在一天中的某个特定时间段下降，还是持续性的下降？）。通过这些维度的拆解，找到问题的根源。比如，如果发现是新用户的观看时长下降了，那可能是我们的推荐算法对新用户不够友好；如果发现是某个特定类型的视频观看时长下降了，那可能是这类视频的内容质量出现了问题。最后，我会根据分析的结果，提出相应的假设和解决方案，并设计A/B testing来验证。比如，如果是推荐算法的问题，我们可以尝试调整算法，然后通过A/B testing来看新的算法是否能提升新用户的观看时长。
第三轮：案例分析面试
这一轮是Case Study，面试官是产品部门的一个Manager。给我的case是：Google Maps想要推出一个新的功能，让用户可以预定餐厅。你作为Business Analyst，会如何评估这个新功能是否成功？这是一个产品分析的case。我的思路是，首先要明确这个新功能的商业目标是什么。我跟面试官clarify了一下，主要目标是提升用户粘性和商业变现。然后，我提出了一个评估框架，主要包含以下几个方面：用户采纳度 (Adoption)，比如新功能的使用率 (Adoption Rate)和新用户转化率 (New User Conversion Rate)；用户参与度 (Engagement)，比如预定频率 (Booking Frequency)和用户留存率 (Retention Rate)；商业价值 (Business Value)，比如带来的收入 (Revenue)和对核心业务的影响 (Impact on Core Business)；以及用户满意度 (Satisfaction)，比如通过NPS (Net Promoter Score) 或者用户调研来了解用户对新功能的满意度。最后，我强调了，这些指标不是孤立的，需要综合起来看。比如，即使收入很高，但如果用户满意度很低，那这个功能也可能是不可持续的。
第四轮：最终面试
最后一轮是跟Hiring Manager和另一个Director级别的面试官聊。这一轮更偏向于BQ (Behavioral Questions)，考察你的软技能和“Googliness”。他们问的第一个问题是，讲一个你最有成就感的项目。我讲了一个我之前在实习公司做的项目，通过数据分析，帮助公司优化了营销策略，最终提升了15%的转化率。我重点讲了我是如何发现问题、分析问题、解决问题，以及如何跟不同的团队（比如市场、销售）沟通协作的。STAR原则在这里很好用。第二个问题是，讲一个你和团队成员意见不合的经历，你是如何解决的？我讲了一个在学校做group project的经历。当时我和一个组员在数据处理的方法上有分歧。我没有直接否定他，而是先认真听了他的想法，然后我提出了我的方案，并且用数据证明了我的方法更有效。最后我们达成了一致。我觉得关键是要尊重对方，用数据和逻辑说话。最后，他们问我有什么问题想问他们吗？我问了两个问题：一个是关于团队的，我想了解一下团队的氛围和成员的背景；另一个是关于个人发展的，我想知道作为一名Entry Level的BA，在Google会有什么样的成长路径。
总结
整个面试过程下来，感觉Google非常看重一个人的综合能力，不仅要技术过硬，还要有商业头脑、沟通能力和团队合作精神。面试准备方面，除了多刷SQL题，多看case study，也要多思考，形成自己的分析框架。另外，一定要对自己简历上的每一个项目都了如指掌，能够讲清楚项目的背景、你的角色、你做的事情以及最终的结果。
希望我的分享对大家有帮助，祝大家都能拿到心仪的offer！
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============================================================ Meta Entry Level Business Analyst 面经
Meta BA面经：四轮面试闯关，拿下offer！
哈喽大家好，今天想和大家分享一下我最近刚刚结束的Meta Entry Level Business Analyst的面试经验。整个过程持续了大概一个月，一共四轮，感觉挑战还是挺大的，但收获也特别多。希望能给正在求职路上的小伙伴们一些参考。
第一轮：HR初筛
第一轮是和HR小姐姐的电话面试，大概20分钟。主要是了解一下我的背景，为什么想来Meta，以及对Business Analyst这个职位的理解。问题都比较常规，大家提前准备一下就好。
HR问我的问题：
- Why are you interested in Meta and this Business Analyst role? 我的回答思路是，首先表达对Meta作为行业领导者的认可，提到了它在连接世界和构建社区方面的使命感很吸引我。然后结合自己的背景，我说我的专业是数据科学，一直对如何用数据驱动商业决策很感兴趣，而Meta海量的数据和复杂的业务场景，对我来说是一个绝佳的学习和成长平台。对于BA这个职位，我强调了自己对数据分析、解决问题和跨团队沟通的热情。
2. Tell me about a project you are proud of.
我分享了一个在学校里做的数据分析项目，是关于分析一个电商网站的用户行为。我详细讲了我们当时是怎么定义问题的，如何收集和清洗数据，用了哪些分析方法，最后得出了什么结论，以及这个结论如何帮助那个“虚拟”的电商网站提升了用户活跃度。这里我特别强调了自己是怎么和“项目组”的同学合作的，体现了teamwork的能力。
第二轮：技术面试
第二轮是技术面，时长一小时，面试官是一个很资深的Data Scientist。这轮主要考察SQL和数据分析思维。
面试题：
1. SQL问题：
有两个表，一个是用户表（users），包含user_id和registration_date；另一个是用户活动表（activities），包含user_id、activity_date和activity_type。问题是：写一个SQL查询，计算每个月的新注册用户中，有多少人在注册后的7天内有至少一次'post'类型的活动。
我的解题思路： 首先，我需要从users表中筛选出每个月的新注册用户。这里我用了DATE_TRUNC函数来按月分组。然后，我需要把users表和activities表连接起来，筛选出注册后7天内的'post'活动。我用了LEFT JOIN，因为不是所有新用户都会有活动。最后，我用COUNT(DISTINCT user_id)来计算符合条件的用户数。写代码的时候，我还特意加了注释，解释我每一步的逻辑。面试官在我写完之后，还追问了一些关于窗口函数和不同JOIN类型效率的问题，感觉是在考察我的SQL基础是否扎实。
2. 数据分析思维问题：
如果你发现Meta App的每日活跃用户（DAU）在过去一周内下降了5%，你会如何分析这个问题？
我的回答思路： 这是一个典型的指标异常分析问题。我先把问题拆解成几个部分来回答。首先，我会先确认数据的准确性，排除数据统计口径变化或者数据上报延迟等技术问题。其次，我会从内部和外部两个维度来分析。内部因素，我会看是不是最近有产品更新、新的feature上线或者算法调整，有没有可能影响了用户体验。我还会按不同的维度去细分数据，比如按用户群体（新老用户）、地区、设备类型（iOS/Android）等，看看DAU下降是不是集中在某个特定的群体。外部因素，我会看是不是有节假日影响，或者竞品最近有没有搞什么大的活动，有没有可能把我们的用户吸引走了。最后，我会根据分析的结论，提出一些假设，并通过A/B testing来验证这些假设，找到问题的根本原因，并提出相应的解决方案。
第三轮：案例分析面试
第三轮是Case Study，也是一小时。面试官是产品团队的一个Manager。这轮主要考察商业理解和案例分析能力。
面试题： Meta正在考虑在Instagram上推出一个新的付费功能，比如付费订阅某个创作者的独家内容。你作为Business Analyst，会如何评估这个功能的潜在商业价值？
我的回答思路： 我首先跟面试官clarify了几个问题，比如这个功能的具体形态、目标用户是谁等。然后，我构建了一个分析框架。第一步是市场规模和潜力分析，我会去估算Instagram上有多少潜在的付费用户和愿意提供独家内容的创作者，以及他们的付费意愿。第二步是商业模式和定价策略，我会分析几种不同的定价模式，比如按月订阅、按次付费等，并提出一些定价建议。第三步是关键指标（Key Metrics）设定，我会定义一些衡量这个功能成功与否的核心指标，比如付费转化率、用户留存率、创作者收入等，并搭建一个dashboard来持续追踪这些指标。第四步是风险分析，我会分析这个功能可能带来的风险，比如对免费用户体验的影响，以及如何去mitigate这些风险。在整个分析过程中，我特别强调了数据的重要性，比如可以通过用户调研、数据分析和A/B testing来验证我的假设和评估商业价值。
第四轮：最终面试
最后一轮是Onsite，其实是线上的Loop面，一共三场，每场45分钟。面试官分别是两个不同业务线的BA和一个Engineering Manager。这一轮是技术、案例和行为问题的综合考察。
面试题：
1. 行为问题（BQ）：
Tell me about a time you had a disagreement with your teammate. How did you resolve it? 我分享了一个之前在实习中遇到的真实案例。当时我和一个同事对于一个数据分析项目的优先级有不同的看法。我先是认真听了他的想法，理解他为什么觉得他的项目更重要。然后，我从数据和商业价值的角度，向他解释了为什么我认为我的项目优先级更高，并且用数据预测了我的项目可能带来的更大回报。最后，我们一起找到了一个折中的方案，先花一小部分时间把他的项目做了，然后集中精力做我的项目。我强调了在解决分歧时，保持开放和尊重的态度，并且以数据和共同目标为导向的重要性。
2. 综合案例分析：
你如何衡量Facebook Marketplace的成功？你会关注哪些指标？ 我的回答思路是，首先把“成功”这个模糊的概念具体化。对于一个C2C的交易平台，成功可以从三个方面来衡量：买家、卖家和平台本身。对于买家，我会关注他们的活跃度、购买转化率和用户满意度。对于卖家，我会关注他们的商品发布数量、交易成功率和收入。对于平台，我会关注总交易额（GMV）、用户增长和留存，以及平台的盈利能力。然后，我为每个方面都列举了具体的指标，并解释了为什么这些指标很重要，以及它们之间可能存在的关联。我还提到了可以构建一个北极星指标，比如“成功交易次数”，来统一衡量整个平台的健康度。
总的来说，Meta的面试非常看重候选人的综合能力，不仅要技术过硬，还要有很好的商业感觉和沟通能力。希望我的分享对大家有帮助！
#Meta #面试经验 #BusinessAnalyst #商业分析 #数据分析 #SQL #求职 #北美求职 #留学生 #面经
============================================================ Microsoft Entry Level Business Analyst 面经
微软BA面经 | 历时一个月，四轮面试拿下Offer！
哈喽大家好！终于有时间来分享一下我一个多月前拿到的微软Entry Level Business Analyst的Offer！整个过程可以说是跌宕起伏，但收获满满。希望能给同样在求职路上的小伙伴们一些参考。
我的背景是美国Top 30大学的商业分析硕士，有一段在startup做数据分析的实习经历。微软一直是我非常向往的公司，所以这次能拿到offer真的非常激动。
整个面试流程大概持续了一个月，总共四轮：
第一轮：HR初筛 (Phone Screening)
第一轮是和一位很nice的HR小姐姐进行的电话面试，大概30分钟。主要就是过一遍简历，了解一下我的背景和求职动机。
问题：
简单介绍一下你自己和你的项目经历 (Tell me about yourself and your project experience)。 我的回答重点突出我简历上的一个项目，讲了我如何通过数据分析帮助公司提升了用户活跃度。我强调了自己是怎么定义问题，怎么选取指标，怎么做数据处理和可视化，最后怎么把我的发现present给老板的。尽量用STAR原则，把故事讲清楚。
你为什么想加入微软？(Why Microsoft?) 我提到了微软“予力全球每一人、每一组织，成就不凡”的使命，以及公司现在非常强调的growth mindset文化。我说我非常认同这种不断学习、拥抱挑战的文化氛围。我还结合了自己对Azure和Power BI的了解，表达了对微软在云服务和数据分析领域前景的看好，以及我希望能为之贡献力量的热情。
你对Business Analyst这个职位有什么理解？ 我说我认为BA是技术和业务之间的桥梁，不仅要懂数据、会分析，更要能理解业务需求，把数据洞察转化为能落地的商业建议。我举了个例子，比如销售数据下降了，BA不能只告诉老板“数据降了”，而是要深入分析是哪个区域、哪个产品线出了问题，可能的原因是什么，然后提出针对性的解决方案。
HR面整体感觉比较轻松，关键是要展现你对微软的热情和对BA这个职位的理解。
第二轮：技术面试 (Technical Interview)
第二轮是和一位Data & Applied Scientist的面试官进行的视频面试，时长一小时。这一轮是纯技术面，重点考察SQL和数据分析思维。
问题：
SQL题目： 给两张表，一张是用户表(Users)，包含user_id和registration_date；另一张是订单表(Orders)，包含order_id, user_id, order_date, 和amount。写一个SQL查询，计算每个月的新用户带来的总销售额。
我的思路是，首先要定义什么是“新用户”。我跟面试官确认，新用户是指当月注册的用户。然后我的解题步骤是： 从Users表中提取每个用户的注册月份。 从Orders表中提取每个订单的发生月份和销售额。 将两个表用user_id连接起来，筛选条件是订单月份和用户注册月份相同。 最后按月份分组，计算每个月的总销售额。
我的SQL代码大概是这样的： WITH UserMonthlyRegistration AS ( SELECT user_id, DATE_TRUNC('month', registration_date) AS registration_month FROM Users ), OrderMonthlySales AS ( SELECT user_id, DATE_TRUNC('month', order_date) AS order_month, amount FROM Orders ) SELECT om.order_month, SUM(om.amount) AS total_sales_from_new_users FROM OrderMonthlySales om JOIN UserMonthlyRegistration um ON om.user_id = um.user_id AND om.order_month = um.registration_month GROUP BY om.order_month ORDER BY om.order_month;
数据分析思维题：
最近发现公司某款SaaS产品的用户活跃度下降了5%，你会如何分析这个问题？
这是一个很经典的指标拆解题。我的回答框架是： 首先，明确“用户活跃度”的定义，是DAU（日活跃用户）还是WAU（周活跃用户）？是整体下降还是某个特定功能的使用率下降？ 其次，从不同维度进行拆解分析： 用户维度：是新用户还是老用户？是哪个地区的用户？是哪个渠道来的用户？ 时间维度：是突然下降还是持续下降？是工作日下降还是周末下降？ 产品维度：是哪个版本的产品？是Web端还是Mobile端？ 然后，我会提出一些假设，比如“是不是最近的一次产品更新导致了bug，影响了用户体验？”或者“是不是竞争对手最近有什么大的动作？” 最后，我会说明需要哪些数据来验证我的假设，比如用户行为日志、A/B testing的结果、市场调研报告等。整个过程要体现出逻辑性和结构性。
第三轮：案例分析面试 (Case Study Interview)
第三轮是和一位资深的产品经理面试，也是一小时。这一轮是现场给一个business case，要求在30分钟内分析并给出一个简短的presentation。
问题：
微软正在考虑为Office 365推出一个新的订阅套餐，这个套餐主要面向在校大学生。请你为这个新套餐设计一个定价策略，并预测其可能带来的影响。
我的分析思路如下： 明确目标：新套餐的目标是吸引更多的大学生用户，培养他们的使用习惯，为未来的付费用户转化做铺垫。 市场分析：分析当前大学生群体的特点（价格敏感、对协作和云存储有强需求）、竞争对手（Google Docs, Notion等）的定价和功能。 定价策略：我提出了一个分层定价的方案。 免费版：提供基础的Word, Excel, PowerPoint功能和有限的OneDrive存储空间，满足基本的学习需求。 付费版：每年收取一个比较低的价格（比如$19.99），提供Office 365全家桶、更大的云存储空间、以及一些高级功能（比如Teams的高级会议功能）。这个价格要比标准版的Office 365便宜很多，对学生有吸引力。 推广策略：可以通过和学校合作、校园大使计划、社交媒体挑战赛等方式进行推广。 风险与挑战：可能会遇到的问题包括如何验证学生身份、如何防止滥用、以及如何平衡免费版和付费版的功能，避免付费版无人问津。
在pre的时候，我重点强调了我的定价策略是如何基于对用户需求的理解和市场竞争格局的分析得出的，并且展示了我对微软现有产品线的了解。
第四轮：最终面试 (Final Round)
最后一轮是和一位Hiring Manager的面试，更偏向于聊天，考察综合素质和culture fit。
问题：
讲一个你失败的经历 (Tell me about a time you failed)。 我讲了我在实习期间，因为对业务场景理解不够深入，导致一个数据分析项目走了弯路，最后不得不重新调整方向的经历。我重点说了我从这次失败中学到了什么，比如在做任何分析之前，一定要和业务方充分沟通，对齐目标和需求。这正好契合了微软的growth mindset文化，敢于承认失败，并从中学习。
你如何处理和团队成员的意见分歧？ 我说我会先认真倾听对方的观点和理由，理解他为什么会这么想。然后，我会摆出我的数据和证据，用事实说话。如果最后还是无法达成一致，我会建议做一个小范围的A/B test，用数据来决定哪个方案更好。这体现了我尊重他人、以数据驱动决策的工作方式。
你有什么问题想问我？
我问了三个问题：
您认为在这个职位上取得成功，最重要的品质是什么？ 团队目前面临的最大的挑战是什么？ 微软是如何支持员工的职业发展的？
面试结束后第二天就收到了HR的电话，通知我拿到了Offer。整个过程虽然很累，但每一轮面试都能感受到微软的专业和对人才的重视。希望我的分享能对大家有帮助！
#微软 #Microsoft #商业分析 #BusinessAnalyst #面试经验 #求职 #北美求职 #数据分析 #SQL #面经
============================================================ Apple Entry Level Business Analyst 面经
Apple BA面经分享 | 四轮面试闯关成功，解锁苹果工作！
哈喽大家好！今天想和大家分享一下我最近刚刚结束的Apple Entry Level Business Analyst岗位的面试经验。整个过程持续了差不多一个月，一共四轮，感觉挑战还是挺大的，但收获也特别多。希望能给同样在求职路上的小伙伴们一些参考！
我的背景是美国Master of Science in Business Analytics，算是比较match这个岗位。下面我来详细拆解一下整个面试流程。
第一轮：HR Recruiter Call
第一轮是和HR小哥的电话面试，大概30分钟。这轮主要就是聊聊简历，问一些基础的behavioral questions (BQ)。感觉HR主要想看的是你对Apple的热情，以及你的沟通能力和过往经历是否和岗位要求匹配。
他问我的问题有：
1. Why Apple? Why this role?
我的回答思路是结合自己对Apple产品和文化的理解。我说我从高中第一部iPhone 4开始就是苹果的忠实用户，见证了Apple如何通过极致的产品设计和用户体验改变世界。我提到我非常认同Apple's value of 'thinking differently'，并且希望能够加入这样一个不断创新的环境。对于这个BA角色，我强调了自己对数据的热情，以及如何利用数据分析帮助业务做出更好的决策，这正是我在研究生项目中学到的核心技能。我说我希望能contribute to a product that I'm truly passionate about。
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Tell me about a time you had to work with a difficult stakeholder. 这个问题是BQ经典题了。我分享了之前在实习公司做的一个项目，当时需要和销售部门的一个manager合作。他一开始对我们的数据分析项目有些skeptical，觉得我们做的事情太理论化，不接地气。我的处理方式是，首先，我没有直接反驳他，而是花了很多时间去listen to his concerns。我主动约他1-on-1 meeting，了解他日常的工作流程和痛点。然后，我调整了我的分析方案，把重点放在如何解决他最关心的问题上，比如如何提升销售转化率。我做了一个非常visualized的dashboard，用他能理解的语言和指标来展示我的分析结果。最后，他不仅接受了我的方案，还成为了我们项目在销售部门的advocate。我强调了empathy和communication的重要性。
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What's your favorite Apple product and how would you improve it? 我选了Apple Watch。我说我最喜欢它的健康监测功能，特别是心率和ECG。它不仅仅是一个配件，更是一个personal health companion。关于如何improve，我提了一个点。我说目前的睡眠监测功能虽然不错，但可以更深入。比如，可以结合用户的睡眠数据和白天的活动数据，给用户提供更personalized的睡眠改善建议。例如，如果系统发现我某天运动量比较大，晚上睡眠质量却不高，可以提醒我调整运动时间或者强度。这样能让Apple Watch在健康管理方面变得更加proactive。
第二轮：Technical Screen with a Data Scientist
HR面通过后，很快就约了第二轮技术面。面试官是一位Data Scientist，人很nice。这轮主要考察SQL，时长45分钟，在一个在线代码编辑器上共享屏幕写代码。
题目一：
Given two tables, purchases (user_id, product_id, purchase_date) and users (user_id, signup_date), write a query to find the number of users who made a purchase within 7 days of signing up.
我的思路是，首先需要把两张表通过user_id连接起来。然后，计算purchase_date和signup_date之间的时间差。最后，筛选出时间差小于等于7天的用户，并计算总人数。我用了DATEDIFF函数，并小心处理了日期的格式问题。写完之后，面试官还追问了如果数据量很大，如何优化查询效率。我提到了在user_id和日期列上建立索引（index）可以大大加快JOIN和筛选的速度。
我的代码大致是这样的： SELECT COUNT(DISTINCT u.user_id) FROM users u JOIN purchases p ON u.user_id = p.user_id WHERE DATEDIFF(p.purchase_date, u.signup_date) <= 7 AND DATEDIFF(p.purchase_date, u.signup_date) >= 0;
题目二： Write a query to find the top 3 most purchased products for each month.
这道题是典型的窗口函数应用题。我的思路是，首先，需要从purchase_date中提取年份和月份，对每个月的产品购买量进行统计。然后，使用窗口函数RANK()或者DENSE_RANK()来对每个月内的产品按购买量进行排名。最后，筛选出排名前三的产品。我和面试官讨论了RANK()和DENSE_RANK()的区别，RANK()在有并列名次时会跳过下一个名次，而DENSE_RANK()不会。在这种场景下，两者都可以，我选择了RANK()。
我的代码大致是这样的： WITH MonthlySales AS ( SELECT strftime('%Y-%m', purchase_date) as purchase_month, product_id, COUNT(*) as purchase_count FROM purchases GROUP BY 1, 2 ), RankedSales AS ( SELECT purchase_month, product_id, purchase_count, RANK() OVER(PARTITION BY purchase_month ORDER BY purchase_count DESC) as rank_num FROM MonthlySales ) SELECT purchase_month, product_id, purchase_count FROM RankedSales WHERE rank_num <= 3;
第三轮：Case Study & Product Sense with a Hiring Manager
第三轮是和Hiring Manager，也是未来的直属老板面试。这轮是case study，非常考验业务理解和数据分析思维。
案例背景：Apple Music的月度活跃用户数（MAU）在过去一个月下降了5%，你需要分析原因并提出解决方案。
我的分析框架是先从内部和外部两个维度去拆解问题。内部原因可能包括产品改版、技术故障、市场活动变化等；外部原因可能包括竞争对手动态、季节性因素、宏观经济环境等。我先提出假设，然后说明需要哪些数据来验证这些假设。
- 指标拆解：我首先把MAU拆解成更细的指标，比如：新用户增长数、老用户留存率、以及流失用户数。MAU下降，具体是哪个环节出了问题？是新用户不来了，还是老用户跑了？我提出需要看不同用户群组（by country, by device, by subscription plan）的留存曲线，看是否有特定群体流失严重。
2. 原因假设与数据验证：
- 产品/技术问题：我会问，最近是否有新版本发布？或者是否有已知的bug？我需要的数据是：新旧版本的用户留存率对比，以及用户反馈渠道（如客服、社交媒体）关于产品问题的提及量。
- 市场活动：我会问，上个月的市场预算或策略是否有调整？比如，是否停止了某个拉新活动？我需要的数据是：不同渠道来源的新用户数量变化，以及市场活动的ROI数据。
- 竞争对手：我会问，主要竞争对手（如Spotify）最近是否有大的动作？比如降价、推出重磅新功能或独家内容？我需要的数据是：社交媒体上关于竞争对手的讨论热度，以及我们自己的用户调研数据，看是否有用户因为转向竞品而流失。
3. 解决方案：在分析完可能的原因后，我针对性地提出了一些建议。比如，如果是新版本导致老用户流失，那么可能需要回滚部分功能或者快速发布一个修复版本。如果是竞争对手的冲击，我们可以考虑推出一些独家内容或者进行针对性的促销活动来挽回用户。
整个过程，我一直在白板上画图，把我的思路结构化地展示出来，并且不断和面试官互动，确认我的假设是否合理。他对我这种structured thinking的方式表示很赞同。
第四轮：Final Round with the Team Director
最后一轮是和部门的Director面试，更偏向于聊天，看culture fit。他问了一些比较宏观的问题。
- How do you see the future of the music streaming industry? 我谈了几个趋势，比如AI在个性化推荐中的应用会越来越深，可能会出现更多互动性的音乐体验（比如虚拟演唱会），以及音频内容的边界会越来越模糊，播客、有声书等可能会和音乐更紧密地结合。我强调Apple的生态优势，可以把音乐服务和硬件（如HomePod, AirPods）以及其他服务（如Fitness+）更好地整合，创造独特的体验。
2. What are you looking for in your next role?
我回答说，我希望找到一个能让我快速成长的环境。我不仅希望能在technical skills上不断精进，也希望能深入理解业务，用数据真正驱动商业价值。我还提到，我非常看重团队合作，希望能加入一个开放、互相支持的团队。我说我相信Apple就是这样的地方。
面试结束后第二天，HR就打电话来给了口头offer。整个过程虽然很累，但感觉每一轮都学到了很多。希望我的分享对大家有帮助！
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============================================================ Netflix Entry Level Business Analyst 面经
Netflix上岸！Entry Level Business Analyst面经分享
哈喽大家好，今天想和大家分享一下我最近刚刚结束的Netflix Entry Level Business Analyst岗位的面试经验。整个过程可以说是跌宕起伏，但收获满满。希望能给同样在求职路上的小伙伴们一些参考和帮助。
我的背景是美国某大学的商业分析硕士，一直对流媒体行业很感兴趣，Netflix自然是我的dream company之一。这次能拿到面试机会，我也是准备了很久，把市面上能找到的面经都刷了一遍。下面我就按照面试流程，给大家详细拆解一下每一轮的经历。
第一轮：HR初筛
第一轮是和HR小哥的电话面试，大概30分钟。主要是了解一下我的基本情况，为什么想来Netflix，以及对这个职位的理解。小哥人很nice，整个过程比较轻松。主要问了下面几个问题：
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Why Netflix? 这个问题基本是必考题了。我没有说太多空话，而是结合了Netflix的文化和我自己的价值观。我说我非常欣赏Netflix的“Freedom and Responsibility”文化，这和我一直以来对自己的要求不谋而合。同时，我也提到了Netflix在数据驱动决策方面的行业领先地位，这对于一个Business Analyst来说，是非常有吸引力的平台。
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Tell me about a project you are most proud of. 我分享了我在学校做的一个关于用户流失预测的项目。我重点讲了我们是如何定义问题的，如何进行数据清洗和特征工程，以及最终如何通过模型预测用户流失，并给出了相应的建议。我强调了项目中的teamwork，以及我如何handle和组员的分歧。
HR小哥听完之后，很满意，说我的经历和这个岗位的要求很匹配。很快，我就收到了第二轮技术面试的通知。
第二轮：技术面试
技术面试是和一个Data Scientist进行的，时长一个小时。这一轮主要考察SQL和数据分析思维。面试官小哥很酷，语速很快，需要高度集中注意力。
1. SQL题目：
“我们有一个用户观看记录表 views，包含 user_id, show_id, view_date。请写一个SQL查询，找出在过去一个月里，每周观看时长排名前10的剧集。”
这道题考察的是窗口函数的运用。我当时脑子转得很快，马上想到了用 ROW_NUMBER() 或者 RANK()。我的思路是先按周和剧集进行分组，计算每个剧集的总观看时长，然后用窗口函数对每周的剧集按观看时长进行排名。
我的参考答案是这样的：
WITH WeeklyView AS ( SELECT DATE_TRUNC('week', view_date) AS week, show_id, COUNT(*) AS view_count FROM views WHERE view_date >= NOW() - INTERVAL '1 month' GROUP BY 1, 2 ), RankedShows AS ( SELECT week, show_id, view_count, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY week ORDER BY view_count DESC) as rank FROM WeeklyView ) SELECT week, show_id, view_count FROM RankedShows WHERE rank <= 10;
写完之后，面试官又追问了一些细节，比如为什么用 ROW_NUMBER() 而不是 RANK()，以及如何处理数据倾斜等问题。我都一一进行了解答。
2. 数据分析思维题：
“如果我们发现某一个地区的月活跃用户数（MAU）突然下降了10%，你会如何分析这个问题？”
这是一个典型的异常分析题。我的回答思路是，首先从内部和外部两个维度去分析可能的原因。内部原因可能包括产品功能更新、推荐算法调整、或者技术故障等。外部原因可能包括竞争对手的活动、节假日影响、或者该地区的网络问题等。然后，我会通过数据去验证这些假设，比如查看分渠道的用户来源、分设备的用户行为、以及用户的反馈等。最后，我会根据分析结果，给出相应的解决方案。
面试官对我的回答比较满意，觉得我的思路很清晰，考虑得也比较全面。
第三轮：案例分析面
第三轮是和Hiring Manager的案例分析面试。这一轮的压力最大，需要在45分钟内，分析一个真实的业务场景，并给出一个完整的解决方案。
案例是这样的：“Netflix计划在东南亚某国推出一个新的低价订阅套餐，目标是吸引更多的价格敏感型用户。请你分析这个计划的可行性，并设计一个A/B testing方案来验证你的假设。”
我的分析框架是这样的：
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市场分析：首先分析该国的市场规模、用户画像、竞争格局等。我提出可以利用公开数据和第三方报告，来评估该市场的潜力和风险。
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定价策略：然后，我讨论了如何制定这个低价套餐的价格。我建议可以参考竞争对手的定价，并结合该国的人均收入水平，来确定一个有竞争力的价格。
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A/B Testing设计：最后，我设计了一个A/B testing方案。实验组是可以看到新套餐的用户，对照组是看不到新套餐的用户。我会关注的核心指标包括：新用户转化率、老用户是否会降级到新套餐、以及整体的收入变化。我还会考虑实验的样本量、实验时长、以及如何避免实验结果的偏差。
在整个分析过程中，我一直在和Hiring Manager互动，不断地确认我的假设和思路。他也给了我一些很有价值的提示。最后，我的结论是，这个计划是可行的，但需要通过A/B testing来验证具体的定价和推广策略。
第四轮：最终面试
最后一轮是和两个Director的面试，更偏向于行为问题和文化契合度。他们非常看重候选人是否认同Netflix的文化。
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“你如何理解Netflix的‘Freedom and Responsibility’文化？” 我结合自己的经历，说我相信自由和责任是相辅相成的。只有给了员工充分的自由，他们才能发挥出最大的创造力。但同时，员工也需要对自己负责，对团队负责。
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“你最近看的一部Netflix剧是什么？你觉得它为什么会成功？” 我说我最近在看《鱿鱼游戏》。我觉得它成功的原因在于，它抓住了人性的弱点，引发了全球观众的共鸣。同时，它的制作非常精良，视觉效果也很震撼。
整个面试过程下来，我感觉Netflix非常看重候选人的逻辑思维能力、解决问题的能力、以及对公司文化的认同。虽然过程很虐，但我也学到了很多。希望能给正在求职的小伙伴们一些帮助！
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============================================================ Uber Entry Level Business Analyst 面经
Uber BA面经，刚上岸分享热乎的！
哈喽大家好，刚结束了漫长的春招，终于拿到了心仪的offer，来小红书还愿啦！这次分享一下Uber Entry Level Business Analyst的面试经验，希望能帮到有需要的小伙伴们。
我的背景是美国master，统计专业，有一段数据相关的实习。Uber的BA岗位是我海投的，大概一周后收到了HR的邮件，约了第一轮的HR screen。
第一轮：HR初筛 (30分钟)
这一轮主要是了解基本情况和求职动机，很常规的聊天。HR小姐姐人很nice，氛围也比较轻松。
问题1: Can you walk me through your resume? 我的回答思路是把自己当成一个产品来介绍，重点突出和数据分析相关的技能和项目经历。我提到了在上一家实习中，我如何通过分析用户行为数据，帮助产品团队将某个功能的转化率提升了5%。这里有个小tip，就是用数字说话，量化你的贡献，这样会更有说服力。
问题2: Why Uber? And why this Business Analyst role? 这个问题我提前准备了。我从Uber的业务模式和它对城市出行的改变开始说起，表达了我对公司mission的认同。我说我不仅是Uber的用户，也一直很关注它在platform aconomy领域的创新，比如Uber Eats和Uber Freight。对于BA这个角色，我强调了自己对“用数据驱动决策”的热情，以及希望能在这样一个数据驱动的公司里，把我的分析能力应用到实际业务中，创造价值。
第二轮：技术面试 (60分钟)
第二轮是和一位Data Scientist面试，重点考察SQL和数据分析思维。这一轮的难度明显上来了。
问题1: SQL - Write a query to find the top 5 drivers with the highest number of completed trips in the last 7 days.
我先口头和面试官确认了表格的结构，比如有drivers表，trips表，以及关键的字段如driver_id, trip_id, trip_status, completion_date。然后写下了SQL query。思路是先从trips表里筛选出最近7天并且状态是‘completed’的记录，然后按driver_id进行分组计数，最后排序取前五。我用了WHERE来筛选日期和状态，GROUP BY来分组，COUNT来计数，ORDER BY ... DESC来排序，以及LIMIT 5来获取结果。写完后，面试官让我解释了一下代码逻辑，并追问了如果数据量很大，如何优化查询效率，我提到了在关键字段上建立索引（比如completion_date和driver_id）。
问题2: SQL - Write a query to calculate the 7-day rolling average of daily earnings for each driver.
这是一个典型的窗口函数问题。我使用了AVG(earnings) OVER (PARTITION BY driver_id ORDER BY date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW)。我向面试官解释了PARTITION BY是如何为每个司机创建独立的计算窗口，ORDER BY定义了计算顺序，以及ROWS BETWEEN如何定义滚动的7天窗口。窗口函数在北美面试中考得非常频繁，建议大家一定要掌握。
问题3: Product Sense - If you were to launch a new subscription service for Uber, say "Uber Plus", how would you measure its success? 这个问题是考察数据分析思维和指标拆解能力。我把指标分成了三个层次。第一层是Adoption Metrics，看有多少用户注册了这项服务，比如订阅率、月活跃订阅用户数。第二层是Engagement Metrics，看用户订阅后行为是否改变，比如订阅用户的平均打车频率、客单价是否提升。第三层是Financial Metrics，看这项服务是否为公司带来商业价值，比如总订阅收入、LTV（用户生命周期价值）的变化。我强调了需要进行A/B testing，通过对比订阅用户和非订阅用户的行为差异，来剔除其他因素的干扰，准确评估订阅服务带来的影响。
第三轮：案例分析面试 (60分钟)
这一轮是和一位Senior Business Analyst面，给了一个真实的业务场景题。
问题1: Case Study - You noticed that the number of ride cancellations in San Francisco has increased by 15% in the past week. How would you investigate this? 这是一个典型的异常分析题。我遵循了一个分析框架：首先，Clarify the problem，我会问清楚cancellation rate具体是怎么定义的，是乘客取消还是司机取消？是某个特定时间段还是全天都在涨？其次，Formulate hypotheses，我从内部和外部两个角度提出了几种可能性。内部原因可能包括：App是不是有bug？最近的算法调整是否导致预估等待时间不准？司机端是不是有什么新的政策？外部原因可能包括：竞争对手是不是在搞大力度促销？旧金山最近是不是有什么大型活动或者恶劣天气导致交通拥堵？最后，Propose solutions/next steps，我会说需要拉取哪些数据来验证我的假设，比如分区域、分时段、分用户群体的取消率数据，以及用户的App版本信息等。整个过程重在体现结构化思维。
问题2: Behavioral Question - Tell me about a time you had to persuade someone with data. 我分享了之前实习的一个经历。当时市场部想推一个预算很高的营销活动，但我通过数据分析发现，目标用户群体的画像和活动设计不太匹配，预估的ROI可能会很低。我准备了一个简单的deck，用图表清晰地展示了我的数据发现，并提出了一个调整方案。一开始市场部的同事不太接受，但我通过一步步的数据展示和逻辑推导，最终说服了他们。这个故事体现了我的数据沟通能力和跨团队协作能力。
第四轮：最终面试 (45分钟)
最后一轮是和Hiring Manager，也就是未来的老板聊天。这一轮更侧重于看个人潜力和团队契合度。
问题1: What are your career goals for the next 3-5 years? 我回答说，短期目标是希望能尽快熟悉Uber的业务和数据环境，成为一名能够独立负责一个产品线的Business Analyst。长期来看，我希望能在数据分析领域持续深耕，未来有机会可以带领一个小的分析团队，或者转向更偏策略的Product Manager岗位。这个回答表明我既脚踏实地，又有长远的职业规划。
问题2: What do you think is the biggest challenge for Uber in the next few years? 我提到了自动驾驶技术的成熟对现有商业模式的冲击，以及在全球不同市场面临的本地化竞争和监管压力。我没有只停留在说问题，而是补充说，这恰恰是BA可以发挥价值的地方，通过深入的数据洞察，帮助公司在复杂的市场环境中做出更明智的决策。这显示了我对行业有一定的思考深度。
总的来说，Uber的面试流程非常专业，也很考验综合能力。从SQL硬技能到商业理解软实力，每一轮都有侧重点。希望我的分享对大家有帮助，祝大家都能拿到dream offer！
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============================================================ Airbnb Entry Level Business Analyst 面经
Airbnb BA面经分享 | 4轮面试硬核闯关全记录
哈喽大家好，今天想和大家分享一下我最近刚刚结束的Airbnb Entry Level Business Analyst岗位的面试经验。整个过程可以说是跌宕起伏，从一开始的紧张到后面的渐入佳境，收获真的非常多。希望能给同样在求职路上的小伙伴们一些参考。
我的背景是美国一所大学的商业分析硕士，一直对互联网行业特别是共享经济很感兴趣，所以Airbnb一直是我的dream company之一。这次能拿到面试机会，自己也是准备了很久。
第一轮：HR初筛
第一轮是和一位很nice的HR小姐姐进行的电话面试，大概30分钟。主要是了解我的背景和求职动机，以及一些基础的behavioral questions。
问题1：Why are you interested in Airbnb and this Business Analyst role?
我的回答思路是，首先表达对Airbnb“Belong Anywhere”理念的认同，提到自己作为留学生，在旅行中经常使用Airbnb，真实感受到了它所创造的独特文化和社区归属感。然后，我将这种个人情感与Business Analyst的职责联系起来，我说我希望能够利用我的数据分析能力，去深入理解用户行为，帮助公司更好地连接房东和房客，优化用户体验，让更多人感受到这份归属感。我强调了自己对用数据驱动决策的热情，以及如何与Airbnb的创新文化相契合。
问题2：Tell me about a data analysis project you are proud of.
我分享了一个课程项目，我们当时做的是一个关于用户流失预警模型的分析。我详细介绍了我如何从数据清洗、探索性数据分析（EDA）开始，到如何定义“流失用户”，如何选择合适的feature，以及最终如何建立预测模型并评估其效果。我特别强调了我在项目中是如何进行storytelling的，不仅仅是展示冷冰冰的数据和模型结果，而是将分析结果转化为可执行的商业建议，比如针对有流失风险的用户群体，可以推出什么样的挽留策略。HR小姐姐听得很认真，感觉她对我的项目细节和我的思考过程比较满意。
第二轮：技术面试
第二轮是技术面，面试官是一位Data Scientist，时长一个小时。这一轮的重点是SQL和数据分析思维。
问题1：SQL题目。给定两张表，一张是房源表（listings），包含listing_id, host_id, price, city等字段；另一张是预订表（bookings），包含booking_id, listing_id, guest_id, booking_date, check_in_date, check_out_date等字段。要求写一个SQL查询，找出在过去一年中，每个城市最受欢迎的top 3房源（按预订次数排名）。
这道题考察的是窗口函数的运用。我的思路是先用一个CTE（Common Table Expression）来计算每个房源在过去一年内的预订次数，然后利用RANK()或者DENSE_RANK()窗口函数，对每个城市内的房源按预订次数进行排名，最后筛选出排名小于等于3的房源。我写完之后，还跟面试官解释了为什么选择用DENSE_RANK()而不是ROW_NUMBER()，因为可能存在预订次数相同的房源，用DENSE_RANK()可以更好地处理并列排名的情况。
问题2：数据分析思维题。如果你发现上周旧金山地区的房源预订率突然下降了20%，你会如何分析这个问题？
这是一个典型的异常指标分析题。我的回答框架是“外部到内部，宏观到微观”。首先，我会先看是不是有外部因素影响，比如是不是有什么节假日刚刚过去，或者旧金山最近有没有什么特殊事件（比如恶劣天气、社会活动）发生。其次，我会从内部因素去拆解，比如是不是我们的网站或者App上周有新的版本发布，或者支付系统出了问题。然后，我会从更细的维度去分析，比如这个下降是体现在所有类型的房源上，还是只针对某种特定类型的房源（比如整租房源vs合住房源）？是所有价格区间的房源都下降了，还是只有高价位的房源预订率下降了？最后，我还会看一下竞品的情况，是不是整个市场的预订率都在下降。通过这样层层下钻的分析，最终定位到问题的根源。
第三轮：案例分析面试
第三轮是Case Study，面试官是两位Business Analyst，也是我未来可能合作的同事。这一轮非常考验商业敏感度和结构化思维。
案例：Airbnb正在考虑推出一个新的“Luxe”高端系列房源，目标是吸引更富裕的用户群体。作为Business Analyst，你会如何评估这个新产品的市场潜力和商业价值？你会关注哪些核心指标？
我的回答分为几个部分。首先，我会从市场规模和竞争格局来分析。我会去调研全球高端旅行市场的规模有多大，增长趋势如何，主要的竞争对手有哪些（比如四季酒店、丽思卡尔顿等），他们的优势和劣势是什么。其次，我会从用户角度去分析。我们会通过用户调研、访谈等方式，去了解目标用户群体的画像、需求和痛点。他们对于高端住宿的核心诉求是什么？是更私密的空间，更个性化的服务，还是更独特的体验？然后，我会设计一个指标体系来衡量这个新产品的成功与否。这个指标体系会包括：市场渗透率（Luxe房源数量/目标市场高端房源总量）、用户获取成本（CAC）、用户生命周期价值（LTV）、预订转化率、以及用户满意度（NPS）等。最后，我会建议在产品上线初期，可以先选择一两个城市进行小范围的试点（A/B testing），通过收集真实的用户反馈和数据，来不断迭代和优化产品。
第四轮：最终面试
最后一轮是和Hiring Manager的面试，更偏向于聊天，考察综合素质和团队契合度。
问题1：你认为在未来的5年里，旅行行业会发生什么样的变化？Airbnb应该如何应对？
这个问题比较宏大，我结合了最近的一些趋势，比如可持续旅行、体验式旅行和远程办公带来的长租需求。我说我认为未来的旅行会更加注重个性化、本地化和可持续性。Airbnb的优势在于其独特的社区和房源，可以很好地满足这些新兴需求。我建议Airbnb可以进一步鼓励房东提供更多环保的住宿选择，或者开发更多与本地文化深度结合的体验项目。对于长租需求，可以优化长租预订的流程和价格体系。
问题2：你遇到过的最大的挑战是什么？你是如何克服的？
我分享了自己刚到美国时，在语言和文化上遇到的挑战，以及如何通过积极参加社交活动、主动和同学交流来克服这些困难。我希望通过这个故事，向面试官展示我的适应能力、韧性和积极解决问题的态度。我认为这对于一个快速变化和充满挑战的互联网公司来说，是非常重要的品质。
总的来说，Airbnb的面试过程非常专业，既考察了硬技能，也看重软实力。每一轮面试官都非常友好，整个过程感觉更像是一次深度的交流和学习。希望我的分享能对大家有所帮助！
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============================================================ Salesforce Entry Level Business Analyst 面经
Salesforce BA面经，刚上岸！超详细复盘！
哈喽大家好！终于收到了Salesforce的offer，职位是Entry Level Business Analyst。从海投到拿到offer，整个过程差不多一个半月，经历了四轮面试。今天想把这段经历分享出来，希望能帮助到同样在求职路上的小伙伴们。
我的背景是美国Master of Information Systems，有一些数据分析相关的实习经历。Salesforce一直是我非常想去的公司，作为CRM领域的绝对王者，它的产品和技术都非常吸引我。而且，他们家著名的Ohana culture（夏威夷语“家”的意思）也让我非常向往，整个面试过程下来，确实感受到了公司对候选人的尊重和友好。
第一轮：HR Recruiter Screen
第一轮是和HR小哥的电话面试，大概30分钟。主要是过一遍简历，了解一下我的基本情况和求职动机。问题都比较常规，是典型的behavioral questions。
问题1: Why Salesforce? Why this role?
我的回答思路是结合公司、职位和个人发展。我说我一直对SaaS和CRM领域很感兴趣，而Salesforce作为行业leader，它的business model和对客户成功的高度重视让我印象深刻。对于Business Analyst这个职位，我认为它是一个需要结合business acumen和technical skills的职位，这和我的背景非常匹配。我提到了我之前的实习经历中，如何通过数据分析帮助业务部门做出决策，这让我对这个职位充满了热情。最后，我提了一下Salesforce的Ohana culture，说我非常认同这种互助、包容的文化氛围。
问题2: Tell me about a time you had to work with a difficult stakeholder.
这是一个经典的BQ题，我用了STAR原则来回答。我讲了我在上一个实习中，需要和一个对数据分析不太了解的Marketing manager合作的经历。一开始他不太信任我们团队给出的数据洞察，觉得和他的经验不符。我首先是Situation and Task，说明了当时的项目背景和我的任务。然后是Action，我主动找到这位manager，耐心地向他解释了我们的数据来源、处理逻辑和分析模型，并且用可视化的方式把结果呈现给他。我还找了一些行业报告和竞品分析来佐证我们的观点。最后是Result，他最终理解并接受了我们的分析结果，并且在后续的合作中也越来越信任我们。这个经历让我学会了如何更好地与不同背景的同事沟通，以及如何用数据讲故事。
第二轮：Technical Interview with Hiring Manager
第二轮是和未来的Hiring Manager面试，时长一小时。这一轮的重点是考察technical skills，包括SQL和数据分析思维。
问题1: SQL Query
面试官给了一个场景：假设我们有两个表，一个是Accounts表，包含客户ID和客户所在行业；另一个是Opportunities表，包含每个销售机会的ID、对应的客户ID、销售金额和销售阶段（如'Prospecting', 'Closed Won', 'Closed Lost'）。问题是：写一个SQL查询，找出每个行业（Industry）'Closed Won'的销售机会的总金额，并按总金额降序排列。
我的思路是，这需要用到JOIN来连接两个表，然后用WHERE来筛选出'Closed Won'的销售机会，最后用GROUP BY来按行业进行聚合，并用SUM计算总金额。
我的SQL query是这样的： SELECT a.Industry, SUM(o.Amount) AS Total_Won_Amount FROM Accounts a JOIN Opportunities o ON a.Id = o.AccountId WHERE o.StageName = 'Closed Won' GROUP BY a.Industry ORDER BY Total_Won_Amount DESC;
写完之后，我还和面试官解释了一下我的思路，以及为什么选择用JOIN而不是subquery，因为JOIN通常在处理大数据集时更高效。面试官对我清晰的思路和代码表示了肯定。
问题2: Data Analysis Thinking
面试官问：如果我们发现上个季度某个产品的用户活跃度（user engagement）下降了15%，你会如何去分析这个问题？
这是一个开放性的分析题，考察的是分析思维和框架。我的回答分为几个步骤： 首先，我会先clarify a few things。比如，这个“用户活跃度”具体是怎么定义的？是DAU/MAU，还是用户的平均使用时长，或者是某个核心功能的点击率？数据的来源是什么？和去年同期相比，这个下降趋势是否在正常波动范围内？ 其次，我会从不同的维度去拆解这个问题。比如，从用户维度，是新用户还是老用户的活跃度下降了？是哪个地区的用户？是哪个渠道来的用户？从产品维度，是哪个功能模块的使用率下降了？是不是最近有新的产品发布或者UI改动？从时间维度，这个下降是突然发生的，还是一个逐渐下降的趋势？ 接着，我会提出一些可能的假设。比如，是不是竞品最近有大的促销活动？是不是我们的产品最近有bug？是不是季节性因素？ 最后，我会说明如何去验证这些假设。比如，我会和市场部门沟通，了解竞品的动态；和产研团队沟通，排查产品的稳定性问题。通过A/B testing等方法来验证我的假设。整个过程强调的是一个structured thinking process。
第三轮：Case Study with Senior Business Analyst
第三轮是和一位资深的BA做case study，时长也是一小时。这个case非常贴近Salesforce的实际业务。
Case是这样的：一家中等规模的制造企业，目前在使用一套老旧的本地CRM系统来管理客户关系和销售流程。他们正在考虑是否要迁移到云端的CRM系统，比如Salesforce Sales Cloud。作为Salesforce的BA，你需要向这家公司的CIO（首席信息官）做一个presentation，说服他们选择Salesforce。
我的回答框架是： 首先，我会先了解客户的痛点（pain points）。比如，他们目前的CRM系统有什么问题？是数据不统一，还是销售流程效率低下，或者是缺乏移动端支持？ 然后，我会针对这些痛点，来介绍Salesforce Sales Cloud的解决方案。比如，Salesforce可以提供一个360-degree view of the customer，打通各个部门的数据孤岛。它的自动化工作流可以大大提高销售团队的效率。它的移动端App可以让销售随时随地跟进客户。我还特别强调了Salesforce的AppExchange，这是一个巨大的优势，可以提供各种开箱即用的第三方应用，满足客户的个性化需求。 接着，我会用数据来支持我的观点。比如，我会引用一些行业报告或者Salesforce官方发布的客户成功案例，展示迁移到Salesforce之后，客户在销售额、客户满意度等指标上的提升。我还会做一个简单的ROI (Return on Investment) analysis，估算一下他们迁移到Salesforce后的成本和收益。 最后，我会强调Salesforce的实施和支持服务。我们会提供专业的顾问团队，帮助他们顺利完成数据迁移和系统上线。我们还有强大的社区和培训资源，帮助他们的员工快速上手。
整个case study的过程，我都在白板上画图，把我的思路清晰地展示出来。面试官会随时打断我，提出一些challenge，比如“你的ROI模型考虑了哪些变量？”“如果客户担心数据安全问题怎么办？”。我都需要一一解答。这一轮非常考验对Salesforce产品和业务的理解，以及结构化的思维和沟通能力。
第四轮：Final Interview with Director
最后一轮是和一位Director级别的面试官面试，时长30分钟。这一轮更偏向于culture fit和对未来的规划。
问题1: Where do you see yourself in 5 years?
这个问题主要是看我的职业规划和对公司的忠诚度。我说我希望能在BA这个职位上深耕，不断提升自己的专业能力，成为一个expert。长期来看，我希望能成长为一个能够带领团队、解决更复杂业务问题的leader。我也提到了Salesforce内部有很多学习和发展的机会，比如Trailhead学习平台，我希望能利用这些资源不断成长，为公司做出更大的贡献。
问题2: What are your strengths and weaknesses?
对于优点，我结合BA这个职位，说了我的三个优点：strong analytical skills, good communication skills, and a quick learner。并且分别用小例子来证明。对于缺点，我说我有时候会过于追求细节，导致在项目初期花费太多时间。但我已经意识到了这个问题，并且在努力改进，比如学会更好地进行时间管理和任务优先级排序。
面试结束后，我当天就给所有面试官发了感谢信，再次表达了我对这个职位的兴趣和感谢。
一周后，HR就打电话来给口头offer啦！真的是非常激动和开心。
总结一下，Salesforce的面试过程非常专业和人性化。他们非常看重候选人的综合素质，既包括硬技能（SQL、数据分析），也包括软技能（沟通、学习能力、culture fit）。准备面试的时候，除了刷题，也建议多去了解一下Salesforce的公司、产品和文化。希望我的分享能对大家有帮助！
#Salesforce #BusinessAnalyst #面经 #求职 #北美求职 #数据分析 #SQL #CaseStudy #BQ #Ohana
============================================================ Adobe Entry Level Business Analyst 面经
Adobe BA面经，四轮硬核面试全复盘，fresh grad上岸！
哈喽大家好，今天想和大家分享一下我最近拿到的Adobe Entry Level Business Analyst岗位的面试经验。整个过程持续了大概一个月，一共四轮，感觉Adobe的面试还是挺专业的，很看重候选人的综合能力，尤其是数据分析能力和业务理解能力。希望能给同样在求职路上的小伙伴们一些参考。
第一轮：HR初筛
第一轮是和HR小姐姐的电话面试，大概30分钟。主要是了解一下我的背景，为什么想来Adobe，以及一些基础的behavioral questions。整体氛围比较轻松，感觉HR主要是在看我的沟通能力和对公司的热情。
问题1：Why Adobe? Why this Business Analyst role?
我的回答思路是结合Adobe的业务和我自己的职业规划。我说我一直都是Adobe的忠实用户，从大学开始就用Photoshop和Premiere Pro做一些设计和视频剪辑，对Adobe的产品有很深的感情。同时，我也提到了Adobe从传统软件销售向SaaS订阅模式的成功转型，这让我觉得公司非常有远见，我很看好公司的发展前景。对于Business Analyst这个职位，我强调了自己对数据分析的兴趣，以及希望能够通过数据驱动业务决策，为公司的发展贡献自己的力量。我说我注意到这个职位描述里提到了需要分析用户行为数据来优化产品体验，这正是我希望从事的工作方向。
问题2：Tell me about a time you had to handle a large amount of data.
这个问题是想考察我的数据处理能力。我分享了我在一个课程项目中分析电商用户行为的经历。我提到了我们当时拿到的数据集有几百万行，包含了用户的浏览、点击、购买等行为。我主要负责数据清洗和预处理，用Python的Pandas库处理缺失值和异常值，然后用SQL做了一些探索性数据分析，比如计算用户的平均购买间隔、复购率等指标。我还简单介绍了一下我们最后得出的结论，比如我们发现某个特定渠道来源的用户有更高的转化率，并向教授建议公司可以加大在这个渠道的投入。这里我特意强调了自己是怎么从原始数据中提取出有价值的insights的。
第二轮：技术面试
第二轮是和一位Data Scientist的技术面试，时长一小时，主要考察SQL和数据分析思维。面试官人很nice，会引导我思考，但问题还是有一定难度的。
问题1：SQL考察
面试官给了一个场景：Adobe Creative Cloud有两种订阅模式，一种是月度订阅，一种是年度订阅。现在有两张表，一张是subscriptions表，包含了user_id, subscription_type, start_date, end_date；另一张是activity表，包含了user_id, activity_date, activity_type (如'login', 'file_upload', 'share')。问题是：写一个SQL查询，找出在过去30天内，所有年度订阅用户中，上传文件次数超过10次的用户。
我的思路是先用JOIN把两张表连接起来，然后用WHERE子句筛选出年度订阅用户和过去30天的活动记录。接着用GROUP BY对user_id进行分组，并用COUNT函数计算每个用户的上传文件次数。最后用HAVING子句筛选出上传次数超过10次的用户。我很快写出了SQL，面试官看了之后点点头，然后追问了一个问题：如果activity表非常大，有好几亿行，你写的这个查询有没有什么可以优化的地方？
我当时想了一下，说可以在activity表上对activity_date和user_id建立索引，这样可以加快WHERE和JOIN的速度。我还提到了可以先对activity表进行预处理，比如先筛选出过去30天的数据再进行JOIN，而不是JOIN之后再筛选，这样可以减少JOIN的数据量。面试官对我的回答比较满意。
问题2：数据分析思维
面试官问：如果我们发现Adobe Photoshop的月活跃用户数（MAU）在过去一个月下降了5%，你会如何分析这个问题？
这是一个很经典的指标下降分析题。我的回答框架是“外部到内部，宏观到微观”。首先，我会先看是不是有外部因素影响，比如是不是节假日导致用户出游，使用PS的需求下降；或者是不是竞争对手最近有什么大的动作。排除了外部因素后，我会从内部开始分析。我会从用户、产品、渠道三个维度进行拆解。用户维度，我会看是新用户下降了还是老用户流失了，是哪个地区的用户下降了，是哪个设备（PC/Mac）的用户下降了。产品维度，我会看是不是最近有新的版本发布，新版本是不是有什么bug导致用户体验不好；或者是不是某个核心功能的使用率下降了。渠道维度，我会看是哪个渠道来源的用户下降了，是自然流量还是付费推广的流量。通过这样层层下钻，最终定位到问题的根源。我还补充说，在定位到问题之后，我会和产品经理、工程师等同事合作，一起讨论解决方案，并设计A/B test来验证方案的有效性。
第三轮：案例分析面试
第三轮是和一位产品经理的案例分析面试，也是一小时。面试官给了一个和Adobe业务相关的case，让我现场分析并给出建议。
Case：Adobe Express是Adobe推出的一款面向普通用户的轻量级设计工具，可以用来做海报、社交媒体图片等。它的主要竞争对手是Canva。现在，Adobe希望能够提升Adobe Express在大学生群体中的渗透率，你作为Business Analyst，会如何帮助团队实现这个目标？
我的分析思路是：首先，明确目标，即提升在大学生群体中的渗透率。然后，我会从“市场分析-用户分析-策略制定-效果评估”四个步骤来展开。市场分析，我会先去调研一下Canva在大学生群体中的市场份额、主要优势和劣劣势。用户分析，我会通过问卷、访谈等方式，去了解大学生群体的设计需求、使用习惯、付费意愿等。比如他们通常在什么场景下需要做设计（课程作业、社团活动、个人社交媒体），他们对设计工具的核心诉求是什么（模板多、操作简单、免费）。策略制定，基于前面的分析，我会提出一些具体的建议。比如，可以和学校合作，推出教育版优惠套餐；可以举办校园设计大赛，鼓励学生使用Adobe Express创作；可以在产品中增加更多符合年轻人审美的模板和贴纸；可以和一些校园KOL合作，进行内容营销。效果评估，我会建议通过一些关键指标来衡量策略的效果，比如大学生用户的注册数、活跃度、付费转化率等，并进行持续的追踪和优化。
整个过程面试官会不断追问细节，比如“你觉得和学校合作，具体应该怎么操作？”，“你设计的问卷会包含哪些问题？”。我感觉这一轮主要考察的是商业敏感度、逻辑思维和解决问题的能力。
第四轮：最终面试
最后一轮是和一位Hiring Manager的面试，大概45分钟。这一轮更偏向于聊天，考察我的综合素质和团队契合度。
问题1：What are your career goals in the next 3-5 years?
我说我希望能够在Business Analyst这个岗位上深耕，不断提升自己的数据分析能力和业务理解能力。短期内，我希望能够尽快熟悉团队的业务，独立负责一些分析项目。长期来看，我希望能够成长为一名资深的Business Analyst，能够从数据中发现更大的商业机会，为公司的战略决策提供支持。我也提到了我对Adobe的Creative Cloud和Experience Cloud都很感兴趣，希望未来有机会可以接触到更多不同的产品线。
问题2：Tell me about a time you disagreed with your teammate. How did you handle it?
我分享了一个小组作业的经历。当时我和一个组员在数据可视化的方案上产生了分歧，他想用一个很酷炫但复杂的图表，而我觉得一个简单的柱状图更能清晰地表达我们的观点。我没有直接否定他，而是先肯定了他想法的创意，然后从观众（教授）的角度出发，向他解释为什么简单的图表可能效果更好。我还做了一个简单的demo，把两种图表都画出来，让他直观地感受到差异。最后，他接受了我的建议。我通过这个例子想表达的是，我是一个善于沟通、能够理性解决分歧的人。
面试结束后第二天就收到了HR的电话，给了口头offer。整个过程虽然很累，但收获也很大。感觉Adobe是一家非常注重人才的公司，面试体验很好。希望我的分享能对大家有帮助！
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