Dcard 產品數據分析 面試經驗
Dcard的面試總共有三個環節：Pre-round+技術面+CEO面
Pre-round：2題Homework
1. SQL考轉換率
這題不知道是他們故意出的陷阱還是題目本身設計不良，很多定義沒有說清楚，用戶行為也完全單一化，只好寄信去問清楚
後來跟其他也有面過的同事交流，確認應該是陷阱
2. 用google data studio作一個dashboard，選擇五個key metrics，並說明原因
HR round(30 min):
- 自我介紹
- 根據自我介紹問了一題
- 為什麼想離開現在的工作
- 對Dcard這份工作有什麼期待?
- 對未來職涯有什麼規劃?
- 介紹組織架構
- 反問環節
Technical round(100 min):
- 5位面試官，輪番自我介紹後再請我介紹自己
- 考2題SQL，1題計算轉換率，1題考排序
我的習慣是先寫個大概再細修，但面試官在我寫了80%的時候就指出了我的錯誤，那時候時間還沒到也我還沒說交卷 - 為他們的推薦系統建立一個指標:
總停留時間 - 建立這個指標，會忽略什麼問題:
a) 總停留時間會受全平台流量影響，這邊還需要CTR輔助
b) 總停留時間跟互動率的相關性還不是太高，同時我們也無法看出用戶對於推薦文章的態度 - 除此之外我還會想看什麼指標?
- 使用漏斗分析，從Login，Impression，Click，View，Action: Comment/Like/Share，以及中間的轉換率，頻率等 - 平台上了新的推薦系統，在A/B test的時候用戶的總停留時間是有提高的，但實際應用到全用戶的時候總停留時間不但沒有增加，反而還減少5%，我會怎麼分析?
- 拆解是click數減少還是平均停留時間減少 - click 數減少
-用漏斗分析，看是DAU減少，還是每個用戶的view數減少 - view 數減少，DAU不變
a) A/B test 取樣問題或baseline選得不好(沒有考慮到季節性或話題性)
b) 推薦系統做得不好(推薦內容過於單逸一，推薦的不是用戶感興趣的)
c) 發文數量/推薦文章數減少 - 不是A/B test設計問題，平台流量穩定不受淡旺季影響，也不是推薦系統的問題，推薦文章數量也不變
雖然面試官的態度是和善的，但老實說我的感受不是很好
我提出的可能性最後都得到否定的回答，但就我的認知來說這種題目通常不會有標準答案，主要都還是看分析邏輯跟架構。即使面試官聽不到想聽的答案，也會以"還有沒有其他可能性?"這樣的方式誘導而非直接否定。
而這題最後我沒有解出來，拿去問了幾個人也都解不出來，最後想出可能的原因有兩個:
1. 單純數字出了錯，但我認為下降5%一般人是不會聯想到要檢查數字。而且如果下降5%不符合預期要檢查，那麼上升5%符合預期就不用檢查嗎? 更何況View數這種重要指標一定會出現在日常報告裡，難道連日常報告的數字都不能Default是正確的嗎?
2. 我跟面試官之間有些觀念上的誤會，例如他們說的"沒有問題"，並不是我所理解的沒有問題
這題如果有人解得出來，拜託留言讓我知道！
然後除此之外我跟面試官溝通上真的有很大的問題，舉個例子來說：
「如果今天有一個行銷的同事來問妳要一個campaign的成效，你會怎麼做?」先看是不是過去做過的或routine的活動，如果是的話應該有以前就做好的自動化報表，但如果沒有的話, 會跟她確認活動目的，他想看的指標，還有這是一次性活動還是週期性...(我還沒講完)「不是, 妳誤會我的意思了，我想問的是，如果今天有一個BI新人進來遇到這個問題，妳會怎麼train他?」…把剛剛我講的話講給那個新人聽, 然後做成一個document以後加入onboarding training裡(OS: 這需要教嗎…?而且這兩個問題差別在哪?我到底誤會了什麼?)「那我換一個問法好了，妳剛剛的答案很好，但你可以更架構化嗎?」…(真的說不出話，我第一次的答案不夠架構化嗎? 而且他這三次的提問我真的聽不出來差別在哪，我到底誤會了什麼? 他到底想聽到什麼答案?)「好…那還是你可以幫我用三句話解決剛剛的問題嗎?」三句話嗎? 好…
第一句話: 先看是不是過去做過的或routine的活動
第二句話: 如果是的話應該有以前就做好的自動化報表
第三句話: 但如果沒有的話就做一個給他
後續我跟同樣面試過Dcard的同事交流，她遇到跟我一樣的情況，所以我大概80%確定不是自己的問題啦。但如果有人能理解對方到底想聽什麼答案，或是Dcard內部人員能夠幫我翻譯的，拜託留言告訴我，我認真想知道。
最後面試反饋都在說我SQL要加油
這邊先檢討自己一下，對自己的SQL能力太有自信也沒有料到他們SQL考兩次，面試前完全沒準備。
但老實說，我不理解為何對SQL的要求如此之挑剔，甚至有種不允許犯錯的感覺，與Dcard平時開放新創的形象反差頗大。要去面試的人建議事前先多練習一下(雖然題目真的不難)，然後想清楚再下筆，畢竟對方不見得會等你交卷才檢視你的答案。
總結
優點:
- HR的部分我覺得很用心也很專業，提前讓我知道面試流程&細心分享組織架構
- Technical round一次出動了5個人，覺得對於公司來說這成本很大，算是給面試者很大的尊重
- 總共只有2面，而且第二面是跟CEO/HR Manager，所以其實只要1面過了，拿到offer的機會挺大的，對於在位求職的人來說算是滿友善的
- 整體的面試氣氛覺得還算輕鬆，甚至在我介紹自己的分析case的時候還跟我說說笑笑，符合新創的氛圍
缺點:
- 太重SQL，面那麼多間，他們是唯一一間考超過2題的公司
- 覺得面試官不太好溝通，會否定、打斷面試者的回答(或者單純我們頻率對不上?)
- 對於面試者個人的經驗或是想法個性的部分問得很少，針對我過去做的分析提出的問題也不是很專業
- 我投遞的職缺是產品數據分析師，但面試問題全都是圍繞在推薦系統，不確定中間到底出了什麼差錯還是又有什麼誤會(他們家產品&推薦系統的職缺是分開的)
面試流程 ★★★★☆
面試難易度 ★★☆☆☆
整體感受 ★★☆☆☆
