@Python萌新：

“Pandas例题简单易懂，适合小白快速上手～🐍”

@电商打工人：

“拼多多的业务题真的很有挑战性，这篇文章帮大忙了！💯”

@面试锦鲤：

“按照这个准备，已拿offer！感谢分享！🎉”

📌 面试流程概览

拼多多的数据分析面试一般分为3-4轮，包括：

1. 笔试/测评（部分岗位有）📝
   • 主要考察SQL、Python、统计学基础，题目难度中等偏上。
   • 常见题型：数据清洗、指标计算、AB测试设计。
2. 技术面（1-2轮）💻
   • SQL：窗口函数、JOIN优化、复杂查询（如留存率计算）。
   • Python：Pandas数据处理、算法题（如动态规划）。
   • 业务场景题：如“如何分析拼多多的用户复购率？”
3. 业务面（1轮）📊
   • 重点考察对电商业务的理解，比如：
     • “如何评估一场大促活动的效果？”
     • “用户流失的可能原因有哪些？”
4. HR面（终面）👔
   • 主要聊职业规划、个人经历、企业文化匹配度等。

🔥 高频考点 & 真题解析

1. SQL必考题型

• 例题：计算拼多多近30天用户的次日留存率。

  sql
  复制
  SELECT 
      COUNT(DISTINCT b.user_id)  / COUNT(DISTINCT a.user_id)  AS retention_rate  
  FROM login_log a  
  LEFT JOIN login_log b ON a.user_id  = b.user_id  AND b.login_date  = a.login_date  + 1  
  WHERE a.login_date  >= CURRENT_DATE - 30;  

2. Python数据处理

• 例题：用Pandas计算GMV（Gross Merchandise Volume）的环比增长率。

  python
  复制
  df[gmv_growth] = df[gmv].pct_change() * 100  

3. 业务分析题

• 例题：“如何优化拼多多的搜索推荐算法？”
  • 可以从用户行为数据（点击率、转化率）、商品标签（销量、评价）、A/B测试等角度回答。

💡 备考建议

1. 刷透SQL：重点掌握窗口函数、子查询、JOIN优化，推荐LeetCode和牛客网题库。
2. 熟悉电商指标：GMV、DAU、复购率、ROI等，建议多看行业报告。
3. 模拟业务场景：多练习“假设你是拼多多数据分析师，你会如何分析XXX问题？”
4. 准备项目经历：确保能清晰阐述过往数据分析项目的逻辑和成果。

🌈 网友热评

1. @数据分析小能手：

   “太实用了！SQL部分讲得很清晰，面试前必看！👏”

   🌟拼多多数据分析面经大揭秘！从面试流程到高频考点全解析🌟

   大家好呀！今天给大家整理了一份超详细的拼多多数据分析面经，希望能帮助正在准备面试的小伙伴们～💪 内容涵盖面试流程、高频考点、真题解析和备考建议，干货满满，记得收藏哦！📌

   相关问答

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   大厂面经|拼多多24个岗位面试题及答案解析
   答：

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   表，如PV和点击表的联合查询，需要处理数据倾斜，可以使用EXISTS子句:SELECT * FROM a WHERE a.user_id IN (SE...

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   企业回答：1. **优化店铺形象**：确保门店整洁、陈列清晰，搭配醒目标识和促销海报，吸引路人注意。 专业数据查询平台，具备查区域，查场景，查品牌，查客群，做对比等线下大数据智能查询分析功能，囊括全国36000+品牌全生命周期，提供区域客群精准画像，同区域竞品重叠客群对比等。
   大厂面经/阿里数据分析岗位面试全经历
   答：阿里面试非常注重简历上的经历，尤其是实习经历，一定要清楚项目中最重要的几个数据指标，以及如何落地，对业务产生了什么样的效果。一面（约40min）1.自我介绍（常规）？2.出国交换读书相关，专业的主修课程（每个人的经历不一样，针对性回答即可）3.为什么想做数据分析？4.实习中负责的内容？周报的框...
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