TimeLine：一面20211102 当时的BG：北邮本硕，管理类专业，一段实习经历：美团商业分析师 写在前面的话：该文档记录日常实习面试的相关问题，面试时间为2021年。以下问题的答案可能存在错误，敬请读者批评指正 一面 1. 介绍一下假设检验 假设检验是用来判断样本与样本之间的差异究竟是抽样误差导致还是存在本质差别的统计推断方法，本质上是反证法（证实一个命题需要穷尽所有可能，证伪一个命题只需

学长给的内推，面试小姐姐人超级温柔的，是自己发挥不好 反思： 1、之前的实习没有SQL经验，只是在学了基础知识+力扣上刷过题目，面试的题目超级简单（找出最早注册快手的用户ID 备注：可以使用开窗函数）。前一晚恶补了开窗函数，但惯性思维还是用min(date)，其实两种思路都可以，但是当时杂揉了，就没写出来；还有快手面试的时候，对方是能直接看到我整个敲代码的过程的，所以非常紧张怕自己写错。 2、面试

IBM还没面完，持续更新中...... 哈罗单车 45分钟 3.21 二 自我介绍 -问了下团队的人数、以及分工情况。 -问了下腾讯的异动检测项目，背景是啥，以及怎么做的 -问了招商的推荐项目背景是啥，怎么做的 -深挖了下随机森林和xgb的重要性怎么计算的。 -介绍下逻辑回归算法 -问了下因果推断是如何应用的 -模型是怎么评估的 QA环节 个人 Q1：期望这个岗位解决什么样的问题 A：支持保险、信

TimeLine：一面20211109 当时的BG：北邮本硕，管理类专业，一段实习经历：美团商业分析师 写在前面的话：该文档记录日常实习面试的相关问题，面试时间为2021年。以下问题的答案可能存在错误，敬请读者批评指正 一面 1. 数据库种类有哪些？分别举例说明一下？ 1)关系型数据库：Oracle，Microsoft SQL Server，MySQL 2)非关系型数据库：HBase 2. 简要介

飞猪（暑期实习）3.20 官网投递，面试官感觉很赶，也没有深入问太多，怀疑被kpi了 一面： 1.自我介绍实习经历介绍 对比其他面试官，似乎对我之前在大厂里面的实习经历并不太感兴趣？所这部分也没有深挖 2.业务题：在某月酒店预定数量有所下降，怎么分析 我的思路：在保证数据正确的情况下，首先分析淡季旺季，淡季下降的幅度是否超过正常水平。旺季分析：预定数=总流量*转化，是否是总流量下降，或者由于某些功

首先让我自我介绍（大概说了下专业学校等） 然后xjj介绍电商直播情况 问我直播GMV下降了该怎么分析，看哪些指标（说了浏览量，购买率，直播预告转化率，价格变化） 一道sql，近30天用户数量，商品平均金额等等忘了，写的很差就是了 然后是部门业务介绍，问我有什么想问的 我问了实习生主要工作内容 最后让我等hr消息 凉…… #我的实习求职记录#

TimeLine：一面20211108，二面20211110，三面20211112 当时的BG：北邮本硕，管理类专业，一段实习经历：美团商业分析师 写在前面的话：该文档记录日常实习面试的相关问题，面试时间为2021年。以下问题的答案可能存在错误，敬请读者批评指正 一面 1. SQL考察 数据表：用户表user_profile，字段有：user_id'用户id'和login_date'用户登录日期'

投递+约面：一周 面试形式：电话面试 面试时长：1h（预计30min） 腾讯捞完阿里捞，做完测评第二天上课的时候接到电话约面试，后面因为面试官时间不合适又调整了一次。 大淘宝的数据科学家，关注数据洞察>算法能力 P1：自我介绍+围绕简历提问(评价指标选择、ABtest、如何建立规则) P2：业务问——如何评估一场营销活动的效果、留存率下降的原因 P3：算法原理问——random forest的优势

PS：前几天慌的一批，我在小红书看到了一个接到实习电话的女生，我从14号开始，每隔几天打一次电话给人力，打了差不多五六次，果然我的被动是当我绝望时突然给我希望。#广东广电网络# 总算有个保底了，进可攻退可守，再过一段时间事考就开始了，要是考上编制，狠狠躺平 顺便更新以下星辉游戏数据分析岗笔试：考试时间50分钟，是问卷星的形式考的，主要分为三个部分，首先是介绍自己的游戏经历让你评价一下你玩的这款游戏

面的腾讯的暑期实习。 针对我在快手的一段数据指标设立的经历进行了深挖，然后问了sql和python题，都答出来了，反问的时候问面试官多久出结果说不知道，第二天再看就显示流程结束了。感觉面的还可以啊，怎么笑嘻嘻的就挂了，这暑期实习的面试要求是多高啊。。。

自我介绍 深挖数分实习经历 因为自我介绍抛的是指标异动分析和sql，就着重被问了这些。 怎么做指标异动分析的？ 讲述一个数据项目？ 了解机器学习算法嘛？讲几个分类算法，介绍一下决策树和随机森林的原理？ 我简历可是一个字都没写机器学习，勉强是把之前学过一些理论的模型说了俩，但根本聊不下去，反问的时候问说是看下深度，岗位也有偏业务分析的，模型基础好的会推荐到数开或数科，但偏好综合能力强的。 聊我天坑专

社招，录取，一共三轮面试。 一面：自我介绍，问简历相关项目，出题：有5000万条车险顾客数据，已知其中的500万的用户有宠物，如何对其他4500万用户精准推荐宠物险。 二面：自我介绍，提问他们更换模型时，生效有延迟怎么处理。 三面：自我介绍，知道哪些机器学习算法，决策树原理，协方差作用。 HR谈薪：薪资构成：12个月加年终奖。三个月试用期，试用期间工资八折，年终奖发放看考核分数所处区间系数。 拒绝

总共33min，凉透了，可能因为我是第一次面试，没经验，被面试官牵着鼻子走 1、数据仓库和数据库的区别 2、数仓的分层 3、维度建模的基本构成 4、了解缓慢变化维吗 5、说一下拉链表 6、用到了哪些用户指标作为算法的输入呢？ 7、协同过滤的常用算法有了解吗？ 8、Presto和Hive区别 9、Hivesql和sparksql区别 10、Sql：统计最近下单的用户是在去年12月份的用户数量 11、

一面 面试官部门介绍 美团到店业务的收益管理和商业分析中心，专做用户侧的促销策略的收益评估。 自我介绍 实习时间地点 深挖简历：怎么做指标异动分析的？ 简历延申：在美团到店业务背景下，如何去做成交率的异动分析？ 怎么判断一个指标是否异常？ 实习中数分最有意思或者你做的最好的一个分析的结论是什么？ 多个指标异常的时候，怎么判断哪个指标影响大？ 回答了指标贡献率计算的问题，但并没有操作过。 什么场景下

个人情况简述：本硕双非，acm银牌 群友（cpp实习生）内推投递 因为是之前面的，时间也有1个多月了，可能记不太清一些细节了 一面（总时长90分钟） 聊简历项目，一个离线大数据处理项目，flume+hadoop+hive+spark+azkaban，两个后端项目 项目扣细节，主要问设计思路，比如数仓各层的设计、flume和kafka之间如何结合使用，spark的算子等 项目一共问了40多分钟 接下