《职场经验分享》专题

主要内容：神经网络工作流程,反向传播算法,总结通过《 人工神经网络是什么》一节，我们了解了神经网络的发展历程，同时掌握了人工神经网络的基本结构。在本节将主要围绕“反向传播算法”对人工神经网络的分类原理进行讲解。 在神经网络算法还没流行前，机器学习领域最受关注的算法是“支持向量机算法（即 SVM 算法）”，如今神经网络方兴未艾，您也许会好奇，神经网络各层的原理和结构都高度相似，为什么要堆叠这么多的神经网络层呢？就好比为什么单层感知器模型不能解决

本文向大家介绍Mongoose经常返回e11000 error的原因分析，包括了Mongoose经常返回e11000 error的原因分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 发现问题 最近在工作中遇到了一个问题，在定义了schema之后，每一次save都会报E11000，但是db.xxx.find()里面根本就没有冲突的条目，什么情况呢？ 问题分析 可能问题出在定义的schema的成员使用了

顺丰-大数据挖掘与分析（2021秋招） 顺丰一面： 1.深挖实习，指标体系如何建立，各项指标的权重如何确定 2.逻辑回归算法的原理 3.谈谈对ABtest的认识 4.sql排序窗口函数的区别 顺丰二面： 1.深挖实习，预测为什么选用随机森林算法，如何调参 2.论文项目，简单介绍 3.了解哪些机器学习算法 4.反问 顺丰hr面 1.实习中遇到的困难，如何解决 2.过往经历中，你认为最困难的问题，你是

今天面了电商数据分析一面，来写写面经，感觉问的问题倒是不难可惜自己没准备好，还是蛮可惜的，emo中~ 面试下午五点开始，面试官胖胖的很可爱，像我的博士学长哈哈~但是还是很紧张，可能是第一次面大厂 SQL题： 1：dense_rank(),rank()和row_number()三个函数的区别 2：用户登录日期的最大间隔是多少     这个我当时有点慌，采用了计算用户连续登录天数的做法，当时也想到了用

面试时长38nin 逃不掉的自我介绍 介绍项目，没有深挖 统计学： 说一说样本量计算方法？ 假设检验两类错误？ 当流量不平衡时两类错误的变化？比如说ab测试，a和b的样本量不相等。----我没回答上来 参数检验和非参数检验讲一讲？ 代码题： python生成斐波那契数列，判断一个数是否是素数。 sql累计登录天数 你有什么要问我的吗？ 感觉已凉😭 今早HR通知一面通过，约的明天二面

一面 8.11 1.介绍上一份实习工作内容 2.介绍一个项目，背景 过程 产出 3.与业务沟通的流程是怎样的，指标如何定义的，看板如何设计的 4.再做一遍的话可以如何改进 5.除了刚才的项目，还有其他的产出吗？你是怎么说服其他人用你的这个产品的？ 6.SQL去重的几种方式？（答到了1.窗口函数用 主键+倒序时间戳row_number=1去重 2.distinct 3.union 4.final,但

实习部门：商业产品 实习时间：2021/11 - 2022/02 一面：2021/10/22 自我介绍 SQL各种join的区别 比如抖音上有一个广告的收益下降了，从哪些角度分析下降原因？ 你的优点和缺点 二面：2021/10/27 自我介绍 问简历上的工作内容或者项目 熟悉哪些平台？使用XX发现哪些不满意的地方？假设你想看的数据应有尽有，如何分析用户流失是否是推送过于频繁导致的呢？ 三面：202

荣耀：录用决策中        概况：投递的是大数据开发岗，整体面试流程较快，面试官考虑我本科商科背景也没有特别为难，更多是考察我对于一些大数据技术的基础认知。        一面：            1. 主要会什么语言？用过什么库？讲下自己使用机器学习算法做的一个项目？            2. 讲讲Hadoop的构成？遇到过数据倾斜问题没有？产生原因，以及解决方案？          

面试时长约一个钟 1. 面试官介绍部门及小组情况 2. 自我介绍 3. 讲项目（40min） 深挖 深挖 深挖 中间穿插着一些ab test/ 统计学基础 比如 ab sample size/ 一二类错误定义/ outlier怎么办 / matching怎么做（lz简历提到才问的） 4. sql *2 口述 我本来写在ipad上 但是虚拟背景 直接全糊上 4. 反问 白天上班已经上懵了 根本没时间

一面12月9日 先问了项目、实习经历，基本就是按照简历上面写的来问 - 本科的做了个Kaggle上的猫狗识别的小项目的具体细节，问了我会不会VGG（这个就不太了解） - 问了一些研一的课题 - 因为本来想找一些数据开发的，但是数开的实习太少了，所以也投了点数分岗，所以就学了一些Hadoop；就问了点相关的 - Hadoop有哪几种存储格式 - Hadoop的存储方式 - 熟不熟悉Spark（这个我

一面12月9日 先问了项目、实习经历，基本就是按照简历上面写的来问 - 本科的做了个Kaggle上的猫狗识别的小项目的具体细节，问了我会不会VGG（这个就不太了解） - 问了一些研一的课题 - 因为本来想找一些数据开发的，但是数开的实习太少了，所以也投了点数分岗，所以就学了一些Hadoop；就问了点相关的 - Hadoop有哪几种存储格式 - Hadoop的存储方式 - 熟不熟悉Spark（这个我

bg：一段数分实习+中台运营 一面（25min）： 1.自我介绍 2.简历中提到用过XGB模型，介绍一下：特征选了什么，最后的重要因素是什么（结合落地性），准确率多少 复盘：下次介绍的时候可以先明确自变量和因变量分别是什么，当时以为自己star法则说的还挺清楚的，结果输出一通之后，面试官的第一个问题就是x和y是什么...... 3.case题：目前滴滴在上线阶段，如何做好用户回流，有什么分析思路

2023.2.3 一面 一面面试官小姐姐很友善 问简历，数分和数开实习具体工作，数分实习中的核心指标，敏感指标是否给了权限。 两道sql，一道groupby后再加窗口，有点麻烦；另一道简单，无窗口，分组+sum(case when)行转列 问能实习多久，反问该岗位对统计学和机器学习是否有要求 2023.2.6 二面 面试官气场比较强，比较严肃。 为什么有数开和数分的实习还想做数分 怎么理解数分这个

到店事业部广告平台组，主要做监控广告业务节点，面向运营的专项分析。组内专项分析。先聊了base地的选择。 1.自我介绍 2.实习中最有挑战的一件事？ 3.讲述数据分析中最有价值或者说做的最好的一个项目？ 4.怎么做异动分析的？ 数据质量，外部：PEST，内部：营销侧，指标拆解 5.内部因素是怎么做指标拆解的？ 6.司机生命周期是如何定义的？ 举了正常司机数定义的例子，其余不是很了解，其他部门用活跃

晚上七点 1.小姐姐介绍部门 2.自我介绍 3.两条sql   202211的活跃用户数 和 次日留存率   每月当日活跃时长前十的用户   完全没写好 应该寄了 4.3句话说说你想从这次实习里获得什么 5.简历做的项目 背景目的方法贡献 star法则吧 6.反问 工作强度、偏什么技能（主要是sql)、租房 还是得先把代码再好好刷刷