面試問答
Power BI 使用經驗、DAX 實務應用相關問題
依照過往經驗回答與面...
當天到現場後，先到五樓櫃台報到，櫃台小姐隨即帶我到四樓的會議室，給我紙本的 SQL 題目，
我主動詢問「答案要寫在哪裡
」後才拿到兩張空白 A4 紙，過程中並沒有說明時間限制或考試結束的方式，我自行估計時間來作答，約莫過了一小時，另一位員工進來將題目與我的答案收走。
接著我在會議室稍等了約 10 分鐘，面試主管才進來，因為中間沒有說明明確時間，我又蠻想上廁所，只好在面試官進來前快去一趟再回來繼續面試。
可能是因為之前面試過一些流程很明確的公司，例如會事先說明面試流程、提醒是否需要上廁所、或明確告知每階段時長與負責人，導致我對流程掌控標準變很高，這次的流程雖不致混亂，但在時間與節奏掌握上若能更細心一點，整體體驗會更加分，
不過這是一間新創公司，流程還在逐步優化中，這樣的安排也算合理，如果對流程彈性較高、喜歡扁平輕鬆文化的話，會覺得這樣的面試氛圍是親切且放鬆的
面試過程
聽起來總共兩關，目前只進行到第一關：
第一關：筆試 + 主管面試（實體面談）
第二關：HR + 科技長（尚未進行）
1.筆試為手寫SQL題目，共四大題，一個小時
可以上網查
題目設計偏實務，資料分別來自三個資料庫的 Table：
Table1：TradeInfo（資料庫 A）
欄位：UserId, status, PaymentTime...
Table2：StoreInfo（資料庫 B）
類似合作通路資料，欄位：Storeid, Storename...
Table3：UserInfo（資料庫 C）
欄位：UserID, Status, RegisterTime...
主要考點包括基礎Aggregation、Window Function、成長率計算等，題目摘要如下：
第一大題
每月各通路的成功總交易金額／人數／次數
平均每人成功交易次數／金額
第二大題
每月完成註冊人數
每月累積完成註冊人數
每月有完成註冊＋成功交易的人數（需整合三表）
第三大題
註冊人數月成長率（%）
第四大題（儀表板設計規劃）
原為口頭作答，但我寫完前三題還有時間，於是也手寫了第四題，聚焦在電子支付業常見的 KPI 指標，從日常營運、成長追蹤、行銷活動、風險監控等面向切入，面試主管說寫得蠻完整，這題就沒有另外問。
2.主管討論Data Team Lead，1位(人超nice)
主要聊的內容包含：
自我介紹、上份工作離職原因
為什麼應徵全盈支付?對公司的想像？
對數據分析師這個職位的理解
Power BI 使用經驗、DAX 實務應用相關問題
如何驗證報表與資料的正確性
資料庫及機器學習的經驗?(聽起來面試主管近期想嘗試更多機器學習相關的專案，可能會希望有相關經驗的人)
3.反問環節
選人標準:希望候選人對這份工作的期待與實際內容一致，避免入職後落差太大、彼此浪費時間。這個職缺屬於Junior等級，因此過於資深、或明顯overqualified的人選也可能不適合。
此職位在日常中需要大量使用 SQL 回應其他部門的資料需求，因此 SQL 能力是基本且必備的技能。
工作上非常需要跨部門溝通，也可能涉及與商家通路的對外數據說明，因此希望不排斥、甚至擅長溝通協調，主管也強調團隊氛圍偏輕鬆自然、不太嚴肅，期望新同事個性上能夠融入這樣的環境。
團隊氛圍： 扁平、輕鬆不嚴肅，主管親切友善。團隊目前兩人(含主管)，要找第三位，此職位非擴編，聽起來前手可能轉 Data Science 離職
工作節奏： 不太加班，年底旺季（例:雙11、聖誕節、農曆年前）來自其他部門的需求會較多，但聽起來也不會到需要加班的程度，需求較少的期間可以做一些自己有興趣的分析或專案
公司規模目前不大，屬於新創型小團隊，如果認真投入可以發揮影響力，也有機會參與一些有趣的專案
績效制度：每季評量，有具體量化表格，新人前三個月為月評，由直屬主管評量
新人訓練：主管有規劃一段學習時間，不會立刻丟任務要求成果
面試問答
Power BI 使用經驗、DAX 實務應用相關問題
依照過往經驗回答與面試主管討論
為什麼應徵全盈支付?
第一，是產業趨勢與公司定位吸引我
長期關注 FinTech 發展，全家與玉山銀行共同出資，結合實體通路與金融信任，是非常有潛力的支付平台
第二，數據分析能發揮價值的空間
電子支付場景中，關鍵指標，都能透過即時資料平台與儀表板驅動決策
第三，希望參與成長
全盈支付不只是支付工具，而是正在建構一個加值生態圈，希望參與擴大的同時能夠強化技能、拓展視野
覺得全盈支付是什麼樣的公司
由全家便利商店、玉山銀行合資，結合實體通路與金融背景，具備線上線下協同效應
2025 年 3 月用戶數突破約 227 萬，位居市場第五
已取得金管會許可支持韓國使用場景
除了支付，還提供會員整合、點數綁定、ESG 碳點功能
儀表板規劃設計
日常營運:追蹤每日交易筆數、金額、活躍用戶（DAU）、活卡率
成長追蹤:用戶註冊與留存趨勢等圖表
行銷活動:設計活動成效分析頁面，可依年齡、區域等用戶屬性，活動參與率、兌換率、轉化率，並比較不同活動類型對交易的提升幅度，作為未來行銷策略的依據
風險監控:異常交易頻率、通報數、可疑商戶集中區域、拒付率、詐欺率、黑名單，強化風控部門的監控效率
面試建議
1.SQL 能力是基本功，熟悉手寫、多表 join、aggregation、window function 等
2.主管很重視人選對職務的理解，建議事前釐清自己對數據分析師這個角色的期待，並準備好溝通相關的實務經驗
