從高中以來一直在 PTT 潛水，從前輩們身上學到許多經驗，我也來回饋分享這篇求職經歷
，希望跟我一樣略有工作經驗、想挑戰海內外資料科學家職位的板友，可以少走一點彎路
、為面試戰場做更有效率的準備。
2021 年接近尾聲，這篇文是我今年的求職經驗整理，著重在數據分析或產品分析相關職缺，
我選出我自己覺得面試中最重視的面向：數據指標、溝通能力、與統計學專業知識，
並在此分享重要的面試題目。
為了 PTT 排版我稍微精簡了文章，完整的好讀版文章在我的個人部落格：
https://reurl.cc/g0vW3Q
## 求職背景與結果
我是 112 管理學院學士學歷，開始面試前，我在手機遊戲公司擔任資料科學家已有兩年半
的時間，工作經驗以數據化營運策略、儀表板設計、以及 A/B Testing 為主。本業外的時
間，會拿去打機器學習競賽，都是國內賽事、沒有 Kaggle 成績。
本文的經驗是來自四間我有進入面試關卡的外商：Google、Agoda、Shopee、以及 LINE，
其中只有 Agoda 我主動放棄面試，其他都拿到 Offer。
## 面試經驗與建議
### 數據指標
數據分析最核心的能力，就是為商業策略找出適合的數據指標（Metric），這也是數據分
析面試必定會出現的考點。指標是否「適合」，其實沒有標準答案，面試的重點在於如何
說服對方：你是否知道自己選擇這個指標的優缺點？為什麼選擇使用此指標？
我認為數據指標的面試，最常會問的可分成三種類型：定義、性質、與變化。
#### 指標定義
出現了商業問題，資料科學家需要定義出合適的指標來協助決策。通常會以情境題的方式
出現：如果你是某產品的經營者，你覺得什麼數據最重要？
- 假設 Amazon 要招攬廠商放在首頁、增加曝光，要用什麼數據來兜售這個策略給可能有
興趣的廠商？
- 假設你是 Netflix 老闆，想推出短影片觀看精華片段的功能，要用什麼指標來追蹤新功
能的成效？
- 假設你在 Uber 工作，你會在儀表板上看什麼指標？你覺得什麼指標最重要？
我們設計出的指標需要能夠與商業策略連結、並且指引出下一步該怎麼行動，我們可以用
產品價值（A-Ha Moment）來發想，例如上方的第二個例子，要提高 Netflix 的續訂率，
我們定義看完完整一集影片是 A-Ha Moment、並且此影集完成率指標會提高續訂率，我們
可依此檢驗提高短精華影片的點閱率是否也會提高影集完成率，如果可以，短影片的新功
能就值得推出，這就是用數據引導行動的商業邏輯。
#### 指標性質
面試官會質疑某些數學性質、造成該數據指標不夠好，你需要適當地說服對方你選擇該數
據指標時，做了什麼權衡（Trade-off）。
- 儀表板監看 DAU 可能會有什麼問題？能用什麼指標改進？
- 假設你是餐廳老闆，翻桌率是個好指標嗎？如果冷門時段翻桌率是零，會怎麼影響數據
？
- 想知道使用者喜歡影片的程度，至少觀看 30 秒的人數比例與平均觀看時間，哪個是更
好的指標？
#### 指標變化
老闆盯著數據儀表板，發現某個數字突然變高或變低了，跑來問數據團隊該怎麼辦，這完
全就是資料科學家每天都要面對的情境！
- 某商品購買率這兩天突然變低了，你怎麼找出問題？
- 每日指標必定會上上下下變化、究竟變化多大才值得我們額外花費心力調查？
- 產品經理發現我們的社交軟體產品，這週的按讚人數快速下降，所以來向你求助，你會
怎麼回應他？
- 我們投放了新的廣告，APP 的新使用者明顯比以前多，我們可以立即增加預算在這項新
廣告上嗎？
指標變化的題型重視解決問題的維度，你可以從數據變化的時間範圍、涉及的國家、客群
類型等等角度切入，重點在於展現出自己是用很有條理的方式抽絲剝繭、找出核心問題。
對於此類面試題，我個人喜歡採用的策略是：假設情境，舉例而言，我認為按讚人數的急
劇下降可能來自新使用者的大量導入，在我的分析經驗裡，新使用者的平均沈浸程度相對
較低，因此我會選擇從新舊使用者的客群結構開始調查。
以上數據指標問題的三個面向，也只是概括分類、問題之間可能會有交集，但是整體而言
，都是在檢驗面試者能否結合數據分析與商業思維
Stellar Peers 的部落格 有很多範例題、以及分析模板示範，可以讓你自己練習產品分析
模擬面試。
https://medium.com/@stellarpeers