最近陪一位學員走完了 Lyft Data Analyst 的整個面試流程，說實話比想像中更全面。 第一輪聊業務邏輯，第二輪做 take-home，第三輪還要展示+SQL+行為面，環環相扣，感覺就是在真實工作場景里把你“推一遍”。 學員一開始挺慌的，尤其是 mobility 行業不熟，覺得自己答 business case 會掉鏈子。 但我們一起做了幾次模擬，逐漸抓住了 Lyft 的考察重點：既要能把數據跑出來，還要說清楚對業務意味著什麼。 最後他順利拿到 offer，也算是一個很完整的上岸過程。
學員背景
這位學員本身有兩年電商行業的數據分析經驗，平時做 SQL + Tableau 比較多，統計學基礎也不錯。 但對出行業務相對陌生，所以在準備 Lyft 的時候，重點補了 mobility 行業相關的 case。
面试现场
第一轮：Business Case Questions
學員一開始最擔心的就是業務題。 比如面試官問：「如果發現 ride completion rate 下降，你會怎麼調查？ ”
他腦子裡有思路，但擔心表達不夠條理。 這時候我們提前給他做了幾次類比，把 case 框架練到順口：先拆問題 → 提假設 → 列指標 → 驗證方法。 面試當天他就按照套路回答，甚至還主動加了一句“會和 ops 團隊 cross-check 數據”，讓面試官眼前一亮。
第二轮：Take-home Challenge
Take-home 拿到的是一份真實業務數據，要求清洗+可視化+寫報告。 學員寫 SQL 沒問題，但一開始做的圖表比較“堆砌”，缺少 narrative。 我們在旁邊提醒他多站在業務角度想，比如在展示 rider retention 時，不要只放折線圖，而是解釋 retention 對 revenue 的影響。 最後報告的邏輯很清晰，Presentation 時也能順暢講下來。
第三轮：Presentation + SQL + Behavioral
這一輪難度最大，既要展示 take-home，又要現場寫 SQL。 SQL 題里有一道 cohort retention 的視窗函數，學員差點寫漏了 edge case，我們在語音助攻里及時提醒“注意 date trunc”，避免了低級錯誤。
至於 behavioral，我們事先幫他整理了 3 套 STAR 故事，面試時直接套用，回答很完整。 比如被問到 「如何和業務方處理分歧」 時，他就講了之前在電商公司推動新策略的案例，既展示了溝通能力，也貼合 Lyft 的價值觀。
Lyft Data Analyst – FAQ
Q：Take-home 要不要用機器學習？
A：不需要，重點是數據可視化和業務 insight。
Q：SQL 難度怎麼樣？
A：中等，注意 edge cases。
Q：Behavioral 會問什麼？
A：常見的是衝突處理、跨團隊溝通，建議用 STAR 法復盤好幾個真實例子。
Q：Business case 怎么准备？
A：研究 Lyft 的財報、業務模式，以及行業核心指標（DAU、retention、utilization）。
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