UK Meta Data Analyst Interview: Product Sense & SQL Strategy

Note: This article is based on a successful candidate's real interview experience. It covers the application process, assessment center details, and specific interview questions.

注： 本文基于成功候选人的真实面试经历。涵盖了申请流程、评估中心细节以及具体的面试问题。

刚面完Meta的DA岗，感觉脑细胞死了一半。和别的公司比起来，Meta的面试更偏重于产品思维和商业理解，而不仅仅是技术能力。他们想找的不是一个只会跑SQL的“提数机器”，而是一个能从数据中发现洞察，并推动产品增长的“合作伙伴”。

面试主要分为三轮：技术面（SQL & Python），产品案例面（Product Case Study），和行为面试（Behavioral Interview）。

第一轮：技术面

技术面相对直接，主要考察SQL和Python的熟练程度。题目不难，但要求在规定时间内写出最优解。

- SQL：

- 给了几张表（比如用户表、好友关系表、帖子表、点赞表），让你计算各种指标，比如“每日活跃用户（DAU）”、“每个用户的平均好友数”、“被点赞次数最多的Top 10帖子”等。考察点主要是各种`JOIN`、`GROUP BY`、`Window Functions`（窗口函数，必考！比如`ROW_NUMBER()`、`RANK()`、`LEAD()`、`LAG()`）的熟练运用。

- 还会问一些关于SQL优化的知识，比如“`JOIN`和`LEFT JOIN`的区别是什么？”“`UNION`和`UNION ALL`的区别是什么？”“如何优化一个慢查询？”

- Python：

- 主要考察用Pandas和NumPy进行数据处理的能力。比如，给你一个DataFrame，让你进行数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征工程、数据可视化等。

- 也会考一些基础的算法题，比如字符串处理、数组操作、字典运用等，难度大概在LeetCode Easy到Medium之间。

第二轮：产品案例面

这是Meta面试的精髓，也是最难的一环。面试官会给你一个非常真实的产品场景，让你进行分析。

- 场景举例：

- “我们发现Facebook上‘发布故事（Post a Story）’功能的使用率，在过去一个月下降了5%。你认为可能的原因是什么？你会如何去验证你的假设？”

- “我们准备在Instagram的‘探索（Explore）’页面上，增加一个新的‘视频’标签页。你认为这个改动是否会成功？你会用什么指标来衡量它的成功？”

- “你如何评估WhatsApp上‘阅后即焚’功能的推出，对用户参与度的影响？”

- 考察重点：

- 结构化思维：能不能把一个模糊的问题，拆解成一个清晰的分析框架。比如，对于“使用率下降”的问题，你可以从“外部因素vs内部因素”、“新用户vs老用户”、“不同国家/地区/平台的用户”等多个维度去进行拆解。

- 产品理解：对Meta旗下产品（Facebook, Instagram, WhatsApp）的商业模式、核心功能、用户心理有没有深刻的理解。

- 指标定义：能不能为你的分析，定义出清晰、可衡量的指标。比如，如何定义“用户参与度”？是点赞数？评论数？分享数？还是停留时长？

- 假设驱动：能不能提出有理有据的假设，并设计出合理的A/B测试方案去验证它。

第三轮：行为面试

这一轮和Amazon的LP面试有点像，主要考察你和公司文化的契合度。Meta最看重的文化是“Move Fast”（快速行动）和“Be Bold”（敢于冒险）。

- “讲一个你快速学习并掌握一个新技能的例子。”

- “讲一个你为了快速上线一个项目，而走了‘捷径’的例子。你如何评估其中的风险？”

- “讲一个你挑战现状，提出了一个大胆的、不受欢迎的想法的例子。”

Meta的面试虽然难，但方向很明确。建议大家多花点时间在产品案例分析上，不要只顾着刷题。如果能展现出你对数据的敏感度和商业sense，会比单纯写出复杂SQL加分更多。

为了帮助大家更好地准备技术面和产品面，我整理了Meta数据分析师面试指南。