Собеседование аналитика данных:
вопросы и ответы.

Классика: когорта по дате регистрации, JOIN с активностью, флаг «был активен на 7-й день», доля от размера когорты. Проговорите тонкости: календарный день против полных суток, часовые пояса. Оконные функции здесь ваш друг.

Оконная функция: ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue DESC), затем фильтр rn <= 3 во внешнем запросе или CTE. Уточните у интервьюера, как поступать с равной выручкой — RANK против ROW_NUMBER — это плюс к ответу.

INNER теряет строки без пары, LEFT сохраняет левую таблицу с NULL справа. Практический маркер: фильтр по правой таблице в WHERE молча превращает LEFT в INNER — фильтровать надо в ON. Этот нюанс проверяют постоянно.

Покажите структуру: сначала проверить данные (трекинг, релизы аналитики), затем сегментировать — платформа, гео, источник трафика, новые/старые пользователи, шаг воронки. Локализовав сегмент, искать событие: релиз, кампания, сезонность, конкуренты. Структура важнее угадывания причины.

Гипотеза с ожидаемым эффектом, целевая и контрольные метрики, расчёт размера выборки и длительности до старта, единица рандомизации, критерий остановки. Отдельно назовите, чего не делать: останавливать тест при первом значимом p-value.

Вероятность увидеть такой или более сильный эффект, если на самом деле разницы нет. Не вероятность того, что гипотеза верна — это частая ошибка, и интервьюер ждёт, что вы её не сделаете. Добавьте про порог значимости как договорённость, а не магию.

Разложите: вырос неплатящий сегмент (маркетинговый трафик, новые рынки), упала конверсия в оплату, изменился микс продуктов, каннибализация. Предложите разрезы для проверки каждой гипотезы. Оценивают умение связывать метрики в систему.

Не называйте одну «правильную» — рассуждайте: выручка смотрит назад, retention и churn предсказывают вперёд, North Star должна отражать ценность для пользователя. Хороший ответ связывает стадию продукта с выбором метрики.

Сначала понять природу: дубли — техническая ошибка или легитимные повторы; пропуски — случайные или систематические. Затем решения: дедупликация по ключу, стратегия заполнения или исключения с оценкой смещения. Главное — задокументировать решения и их влияние на выводы.

Кейс по схеме: вопрос бизнеса → ваш анализ → инсайт → что изменили → эффект в цифрах. Если рекомендацию не приняли — тоже хороший кейс, если вы объясните, что вынесли из этого. Оценивают влияние на решения, а не красоту дашбордов.