Airwallex Data Scientist 一面面经 SQL + Case

最近面了 Airwallex 的 DS 来贡献一下面经。

整体是 SQL + Case Study，题目本身不算特别难，但节奏比较快，case 比较看重 product sense 和分析思路。
第一部分 SQL
给了三张表，大概是：

sessions
signup
merchant
记得有两道题：
Q1. What is the overall signup rate for 2023 cohort?
主要就是 sessions 和 signup join，算：signup sessions / # total sessions
需要注意 cohort/date filter，以及 denominator 怎么定义。
Q2. Rank marketing campaigns according to their KYC submit rate.
需要把 sessions → signup → merchant 三张表 join 起来，然后按照 marketing_campaign_url group by

您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览
您当前积分为 0。
使用VIP即刻解锁阅读权限或查看其他获取积分的方式

游客，您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览
您当前积分为 0。
VIP即刻解锁阅读权限 或 查看其他获取积分的方式
Unlock interview details and practice with AI
Curated Interview Questions from Top Companies

/ country mix 变化

fraud / low-intent users 增加可以进一步看不同 segment 的 KYC rate 和 signup share over time，区分到底是 within-segment conversion 下降，还是 mix shift 导致 overall rate 下降
⸻

整体感觉 SQL 偏基础到中等，真正比较重要的是 case 的结构化分析。

希望对后面面 Airwallex DS 的同学有帮助～