最近剛過了 Quora 的 Data Scientist 技術電面，真的有點刷新我對 AB Testing 的理解。整場面試雖然只有一題，但面試官問得非常細、非常深，從 metrics 到統計推導一路追問。
幸好，這次我有 Programhelp 助攻團隊的遠端聯機系統即時護航！面試中，他們透過無痕語音直連，隨時補位關鍵點。所以當面試官連續追問到 power、MDE、variance 的時候，反而沒慌，思路清晰地走完了整場。
面試題概覽
題目是一個完整的 AB Test case study：
公司準備在行動網頁端推出新的 window prompt，提示使用者下載 App。
視窗裡有兩個按鈕：
- “I want to download the app”
- “I already have the app”
- 還有一個“x” 可以關閉視窗。
面試官的問題是：你會如何衡量這個新 feature 是否成功？
Step 1. Clarify Feature & Goal
面試一開始，面試官就要我先說說我理解的 feature。
我問了幾個 clarifying question：
- 這個 prompt 會不會打擾使用者正常的瀏覽？
- 它只針對新用戶展示嗎？
- 我們的目標到底是提高 App 下載量，還是提升 engagement？
在我講完思路的時候，Programhelp 的語音助攻老師在耳機那邊輕聲提醒我：“強調目標和指標的因果鏈條。”
於是我立刻補了一句：
“The ultimate goal is to increase app adoption, so our success metrics should reflect that conversion behavior rather than just clicks.”
面試官點頭表示認可，這個開場直接拉高了專業感。
Step 2. Metrics 設計+ 優缺點分析
接下來進入 metrics 部分，這是整場最被追問的環節。
我先列了幾個指標：
- CTR（點擊「下載」按鈕的比例）
- App install conversion rate
- Average sessions per user
- Time spent per session
面試官立刻追問：
“這些指標的缺陷是什麼？”
當我剛準備回答時，Programhelp 助攻那邊提醒：“講魯棒性和潛在 confounder。”
於是我順勢說：
“CTR 可能被短期 curiosity 拉高，並不能代表長期留存；Time per user 容易受 outlier 影響，可以看 median 或 segment-level analysis。”
這一段面試官明顯對我印像不錯，還繼續問我：“那你會怎麼改進？”
我又接著補：
“We can add secondary metrics like 7-day retention or re-visit rate to ensure long-term engagement improvement.”
整段邏輯銜接非常順，這就是有即時語音提醒的優勢──不會忘掉關鍵邏輯，也能自然銜接到面試官的 follow-up。
Step 3. 設計 AB 測試
接下来面试官切换话题：
“如果要和旧版本对比，你会怎么设计实验？”
我回答：
- 實驗單位：user-level
- 分配策略：50/50 隨機分配
- 實驗週期：run until desired power reached
- 控制變數：device、traffic source
面試官立刻進入統計細節：
“How do you determine MDE?”
“What’s the relationship between variance and test duration?”
“If alpha = 0.05, how does it affect your sample size?”
這些問題本身就很 technical，我當時邊回答，Programhelp 的助攻老師同時在耳機輕聲提示關鍵字，例如：
- “Mention power = 1 – beta.”
- “说一下 small MDE -> large sample。”
- “加一句 tradeoff between business impact and test duration。”
我順著提示加了那句話：“Smaller MDE requires larger sample size, hence a longer experiment duration — but that also means higher opportunity cost.”
面试官直接点头说 “Exactly.”
整個環節完全是節奏被我帶走。
Step 4. 分析結果與統計檢驗
最後一部分，面試官問：
“How would you test whether the result is significant?”
我回答：
- 用 t-test 检查 treatment 与 control 的差异。
- 如果 metric 分布非正态，用 bootstrap 或 permutation test。
面試官接著問：
“If the result is not significant, what would you do?”
語音助攻那邊立刻提醒我：“不要直接說延長實驗，加因果排查。”
我立刻補充：
“First, I’ll check whether the experiment was underpowered or the variance was underestimated. Then, I’lllook for potential segment effects—maybe certain user groups reacted differently.”
面试官听完说 “Good, that’s the kind of thinking we expect.”
當下心裡直接鬆了一口氣。
面試總結
Quora 的 DS 面試更像是一次思維拉扯。
它不看你背了多少定義，而是看你能不能從產品目標出發，用數據說完整故事。
而这类问题的难点就在于：
- 面試官 follow-up 太密集
- 統計問題容易卡殼
- 一旦節奏亂了，就很難找回來
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