面试大概40分钟左右，一面就挂了，问的非常偏业务应该是物流方向的，已经有点忘了具体问题了。 1.先自我介绍，大概说了2分钟就介绍一下学校和几段实习。 2.有一段咨询公司数据分析的实习，详细问了我这段实习，然后问了我做的最成功的一件事情是什么。 3.SQL题，一道是订单求每个用户的消费金额，一道是按消费金额分层用户求平均消费金额，然后问我第二个sql题怎么优化代码。（自己确实面试前很久没有写过SQL

60min 1. 自我介绍 2. 问实习经历 3. 问项目的背景，为什么要做这个项目，怎么部署的 4. 服务端的架构，一致性哈希，要加入一个redis集群是怎么完成的（不太懂） 5. 输入一个域名发生了什么（很细，要到数据链路层是怎么传输和找到的） 6. redis的数据结构 你用了哪些 7. 算法：1. 输入一个n，n为数组的长宽，打印螺旋数组 2. 滑动窗口的最大值 8. 场景题：1. 设计概

互相介绍 做的项目存储过空间数据吗，用过空间数据库吗，空间数据库有什么，使用的什么空间索引方式 空间索引的方式如何进行查找 项目的介绍 聊遥感科研项目，视觉卷积计算算法和chatgpt的区别 偏应用的问题 遥感大影像数据如何进行存储和管理 反问：阿里云GIS服务和传统超图，四维图新地图公司的区别，和国企侧重点的异同 ps：总体半小时，很快，面试官很客气友善 #阿里巴巴信息集散地##阿里云##阿里云

当晚出结果 挂了 自我介绍 1.使用RabbitMQ延时队列实现未付款订单， 超过一定时间后， 系统自动取消订单并解锁库存； 订单取消时，付款成功怎么办？ 2.使用redis+lua脚本防止重复提交攻击， 解决了用户利用浏览器刷新和回退重复提交订单的问题 为什么要用lua 3.Semaphore信号量实现秒杀和一人一单功能， 通过逐步改进分布式锁的方案， 解决在多线程情况下用户重复提交订单的幂等性

分享一下今天的面试情况，总体其实不难，但真的太过紧张，发挥极其不好。 首先上来是一段自我介绍，然后闲聊一些我的能力还有个人对于科研的看法，以及导师的管理松紧。 之后就是正式的面试内容： 1.TCP为什么要三次握手？这个题太经典了，想必背过八股的都知道，但我真的太紧张，完全不知道从哪里开始说起，所以结结巴巴的搞完了。 2.线程和进程的区别？这个也很简单对吧，不过我感觉我说的不够全面。 3.Mysql

#数据分析# 北京那个offer已经拒啦 感觉完全相当于付费实习 顶不住 1.自我介绍然后介绍实习经历 没有深挖 2.实习中做的一个项目用了哪些模型 特征指标怎么选的 (比较简单 就是随机森林➕xgboost) 3.合作过的小红书博主(针对带货)中，如何挑选出高价值博主，选取哪些指标进行评价 (回答的rfm模型，考虑合作时间间隔 近一年合作次数 近一年总成交订单金额) 4.未合作过的小红书博主，挑

发面经，攒人品！ 先说结果：已凉 部门好像是智能座舱的 面试内容： 1. 了解蔚来吗？ 2. 简单介绍一下简历上的项目 3. 了解mysql吗？简单介绍一下常用的函数？怎样求窗口移动平均？ 4. 假如新上线了一个产品功能，怎样去分析这个产品功能的好坏？ 由于本人平时接触到的都是机器学习相关的，对业务上面的数据分析一窍不通，希望对大家有所帮助。

八股+sql题+算法题

#面经# 1.超卖问题怎么解决的，除了加锁数据库层面怎么解决 2.数据库日志说说 3.一人下多单怎么解决 4.项目数据库表怎么设计 手撕算法LRU缓存

发帖求好运 部门：基础研发平台-数据科学与平台部 --------- 一面：57min 1.自我介绍； 2.讲最熟悉的项目； 3.爬虫遇到的问题，如何处理的呢； 4.mysql：left join \ right join \ full join，用一个案例讲一下； 5.数据仓库了解吗； 6.Hashmap的原理了解吗； 7.Hadoop了解吗； 8.NameNode了解吗； 9.HDFS为什么安

大数据方向 只记得一些了 1. 写了两道sql题目（left join之类的） 2. 对数据仓库的了解 3. union 和union all的区别 4. 数据冗余的影响 5.sql的分析句子有哪些？ 发面经攒好运🍀

一面 1. 自我介绍。 2. 一道SQL题：至少连续出现三次。 3. 实习的感受。 4. 对于收到不好的货是怎么处理的？（退货，商家态度不好就投诉） 5. 怎么处理客户都会有不好的体验，会导致客户流失，对于平台有什么建议？（重点监测退货率或者投诉率高的商家的产品，给店铺打分） 6. 讲一个自己熟悉的机器学习模型，原理，怎么判断模型的优劣，有什么应用场景？ 7. 反问。 二面 1. 自我介绍。 2.

第一篇帖子献给滴滴，一面结束，以往实习经历+数据库数据仓库区别+两道sql题，虽然都答上来了但是感觉要进池子，sadsad

如图所示，一些基础的八股。然后秒了3道算法题。

27分钟，面试官是一位人特别好的小姐姐，超级礼貌 首先自我介绍，然后她简单介绍了一下部门的业务：将美团推向香港的新业务，focus在骑手配送方面，通过数据分析等手段找到潜在或已经存在的问题。 深挖了一个项目经历，会给到非常积极的反馈！ 业务问题：如果一个骑手不愿意接单，你会如何分析原因？ 答： 平台：补贴、工资激励政策；优化订单密度（供需供给算法） 外部：天气恶劣、交通情况（堵车...） 骑手个人