最近陪一位学员走完了 Lyft Data Analyst 的整个面试流程，说实话比想象中更全面。第一轮聊业务逻辑，第二轮做 take-home，第三轮还要展示+SQL+行为面，环环相扣，感觉就是在真实工作场景里把你“推一遍”。学员一开始挺慌的，尤其是 mobility 行业不熟，觉得自己答 business case 会掉链子。但我们一起做了几次模拟，逐渐抓住了 Lyft 的考察重点：既要能把数据跑出来，还要说清楚对业务意味着什么。最后他顺利拿到 offer，也算是一个很完整的上岸过程。
学员背景
这位学员本身有两年电商行业的数据分析经验，平时做 SQL + Tableau 比较多，统计学基础也不错。但对出行业务相对陌生，所以在准备 Lyft 的时候，重点补了 mobility 行业相关的 case。
面试现场
第一轮：Business Case Questions
学员一开始最担心的就是业务题。比如面试官问：“如果发现 ride completion rate 下降，你会怎么调查？”
他脑子里有思路，但担心表达不够条理。这时候我们提前给他做了几次模拟，把 case 框架练到顺口：先拆问题 → 提假设 → 列指标 → 验证方法。面试当天他就按照套路回答，甚至还主动加了一句“会和 ops 团队 cross-check 数据”，让面试官眼前一亮。
第二轮：Take-home Challenge
Take-home 拿到的是一份真实业务数据，要求清洗+可视化+写报告。学员写 SQL 没问题，但一开始做的图表比较“堆砌”，缺少 narrative。我们在旁边提醒他多站在业务角度想，比如在展示 rider retention 时，不要只放折线图，而是解释 retention 对 revenue 的影响。最后报告的逻辑很清晰，Presentation 时也能顺畅讲下来。
第三轮：Presentation + SQL + Behavioral
这一轮难度最大，既要展示 take-home，又要现场写 SQL。SQL 题里有一道 cohort retention 的窗口函数，学员差点写漏了 edge case，我们在语音助攻里及时提醒“注意 date trunc”，避免了低级错误。
至于 behavioral，我们事先帮他整理了 3 套 STAR 故事，面试时直接套用，回答很完整。比如被问到 “如何和业务方处理分歧” 时，他就讲了之前在电商公司推动新策略的案例，既展示了沟通能力，也贴合 Lyft 的价值观。
Lyft Data Analyst – FAQ
Q：Take-home 要不要用机器学习？
A：不需要，重点是数据可视化和业务 insight。
Q：SQL 难度怎么样？
A：中等，注意 edge cases。
Q：Behavioral 会问什么？
A：常见的是冲突处理、跨团队沟通，建议用 STAR 法复盘好几个真实例子。
Q：Business case 怎么准备？
A：研究 Lyft 的财报、业务模式，以及行业核心指标（DAU、retention、utilization）。
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