《经验分享》专题

回馈社区为其他面试攒功德，猿辅导问得还是比较全的，每场一个多小时的面试时长最后还挂掉了是真的让人心梗！ timeline：2.6投递-2.13约面-2.14一面-2.14下午约面-2.16二面-2.17主动询问挂 一面 75min 面试官介绍结构：自我介绍、简历提问、sql题目、场景题、反问 每段实习的项目都会详细问到，追问不会很challenge也不进行场景假设，给出合理解释就可以（这部分耗时3

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

*刚结束面试就想说坏话 我还第一次见晚上8点面试的公司呢（假笑） ---------------------------------------------------------- HHO是阿里钉钉前CEO无招创业的公司，蛰伏了两年多今年有了新业务（看到一堆通稿），开始招人了 是在BOSS*聘上交流的，真正的BOSS直聘，负责人直接发的面试通知，备注里一行小字“要求提前了解AA，BB”（公司产品

背景：某顶流211，0实习，专业排名前20% 一面 1.对岗位的基本介绍 2.自我介绍 3.学过哪些数据库课程，用的是哪些工具 4.在学校项目中有哪些运用到数据分析技巧的项目 5.在项目中担任什么职位 6.对联想的pc业务有没有了解（很尴尬我真的一点都不了解） 7.找实习的初衷 8.以后求职的方向（我脑子一热说互联网公司，然后才反应过来联想不是互联网企业啊..） 9.对联想公司的印象 10.平时生

一共就十分钟。问了几个八股文吧，都答上来了。 八股： 1.项目中印象最深刻的点。 2.Spring框架如何解决循环依赖问题。 3.对注解解析的底层实现了解吗？ 4.Mysql的索引结构了解吗？ 5.SpringBoot自动装配的流程？（真忘了，气死啦，然后说了一点点东西） 反问： 1.咱们部门主要做什么业务的？（B端业务） 2.什么时候有反馈？（尽快，实习生一轮技术面） 3.对我的评价？（还不错，

文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。例如，我们可以分析用户对产品的评论并统计用户的满意度，或者分析用户对市场行情的情绪并用以预测接下来的行情。 同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双

风格是氛围轻松但是内容压力的笑面虎面。都是聊一件最能体现你个人能力的项目or工作。然后细致掰扯细节+追问。追问的特别特别细，两面都是+2的leader，提问的角度都特别刁钻特别详尽。 具体内容涉及业务就不展开说了，我试试抽象一下问法。 内容上，任何下意识想不到定义和明确说法的说法/数据口径他们会追问，相关数据最近是一个什么值他们也要“为难”你一下，看你了不了解。项目里任何处理细节都会问，只要有一个

江苏某互联网公司 Java 面经 刚面完，写一份面经~，总体来说，可能说既是八股又不是常规八股，因为面试官会追问，不是一些表面的东西去说，面试体验良好.jpg。 1）自我介绍 面试官：可以简单介绍一下自己吗？ 2）毕业时间？ 面试官：你是什么时候毕业？ 我：25届，明年。 3）计划考研？ 面试官：后面计划考研吗？ 我：我是打算直接就业的，不考研（我也得能考上啊...) 4）Java 面向对象？ 面

【快手电商数据分析实习面经】 1️⃣自我介绍 2️⃣现场写SQL给定date（日期）,user_id（打赏人）,author_id（主播）,total_cost（打赏金额），求总打赏金额超过100000的打赏人中，打赏金额前3名的主播id和打赏给他们的总金额 3️⃣讲一个实习中的项目 4️⃣GMV环比上周下降20%，从哪些原因分析？#实习##暑期实习##快手##数据分析##不给转正的实习，你还去吗

一面：女性面试官（业务）#第一份面经# 居然没有自我介绍！！！ 开始是她把自己的部门说了一遍以及对实习生的要求， 1、两道SQL T1求留存率，(id,date) T2求学生总成绩前10名——窗口函数 2、两道业务 T1分析用户视频发布数量下降的原因 T2如果你是视频发布者，你会因为什么原因减少视频发布？

9.22 一面 10分钟 自我介绍 项目经历 HashMap详讲 另一个面试官问项目经历的一些细节问题 9.27 二面 7分钟 自我介绍 实习经历 家庭基本情况 base意向 投递情况 offer情况 考研意愿 #中国工商银行科技菁英计划#

字节跳动 国际化短视频用户增长 DA/DS 一二三面面经（已挂 金融难民勇闯互联网，0经历海投的第一份日常面挑战宇宙厂难度，面完感觉已经进入人才黑库 官网投递。title是数据挖掘实习生，但面试下来感觉是数据分析/数据科学。想请问一下大家数分面试的难度是不是都是这样的？统计学原理倒不是问题，但是业务逻辑的考察在三面时被重创。 感谢字节，三场面试累积下来真的学了很多。虽然到三面挂确实很伤心的。 Ti

1. bagging和boosting（集成学习） 2. xgboost和lightgbm的涉及哪些参数，防止过拟合怎么调参 3. sql执行计划，追问spark的rdd是什么，rdd是否可变，spark是否惰性运算等 4. sql优化是否了解，平常怎么做sql优化的 5. transformer原理 6. 用过哪些深度学习模型 7. pandas的细节（numpy，df.a.values是np.

顺序不记得了，天南地北啥都聊。 1.问了一下实验班是什么，看了一下排名也挺靠前的，整个专业排名。在本科接触过硬件，学过什么课。 2.六级成绩。这个计算机二级是什么方向的。 3.是接触过python吗？ 4.项目。是自己做的，还是导师的。 1）粘包问题怎么解决的 2）TCP和UDP区别 3）怎么根据不同的业务逻辑处理的 4）提到的函数指针是什么 5）创建线程池有什么好处 6)怎么修改文件权限 7）创

👥面试题目 如何来筛选活跃度前十的用户 思路解析 考察的知识点： - 活跃用户定义：理解活跃用户的定义及其在数据分析中的重要性。 - 指标选取：掌握选择合适的指标来衡量用户活跃度。 - 数据处理：了解如何处理数据以提取有用信息。 - 排名算法：掌握实现用户活跃度排名的算法。 性别留存率分析的具体应用场景 思路解析 考察的知识点： - 用户行为分析：理解性别留存率分析在用户行为分析中的应用。 -