《浙商》专题

11月18号面的，等了40多分钟吧，然后面试25分钟，是群面的形式，我们小组有6个人。 首先是每个人依次做自我介绍，然后说大家在自我介绍中都谈到了学习和实习，问大家除了这两个方面研究生阶段有什么收获，最后就是根据简历随机找两个同学提问

统一笔试（10月下旬） 各种行测、英语、智力题，难度略大。 深分加试（11.1） 选择+计算题+程序题 一面（11.10） 三位面试官，均为技术人员。面试时长45min+ 讲讲信用评分的项目，业务指标如何构建的？ 讲讲风控的要点 特征筛选的方法 你项目中，特征重要性排名前三的是哪些特征 xgb与gbdt的区别 svm的核函数有哪些 多项式核函数与高斯核函数的区别 过拟合及其解决方法 了不了解递归，

大概20分钟，三人一组，同样也是每人自己我介绍后，轮流询问问题： 项目中的组件是怎么使用的； 索引种类，索引失效情况； 数据库种类； 跟组里其它同学方向不太一样，主要问了他们一些数据分析和计网的问题； 基本就是这样啦，时间相对比较短，每人大概会问三个问题 11.25更新-->收到体检通知 12.09更新-->收到签约通知 12.16更新-->准备签约 #面经##秋招#

这轮比较关注底层 1.自我介绍 2.个人信息和实习时长进一步沟通 3.问项目，进一步阐明下项目细节 4.HDFS备份文件数量 5.HDFS读文件底层原理 6.HDFS写文件底层原理 7.追问是写完一个文件就返回还是所有备份写完才返回 8.问MapReduce原理 9.问Hive内部表和外部表的区别 10.问Hivesql咋转换到MapReduce的 11.问Hive可以用啥作为元数据库 12.Hi

1.自我介绍 2.解释数据库，表，索引 3.索引一遍加在哪里 4.问索引为什么能加快查找速度 5.解释第三范式 6.出了七八道走不走索引的判断题，解释理由（有个范围查找的走没走索引答错了，呜呜呜呜） 7.解释二叉树 8.问二叉树的几种遍历方式 9.算法题，问二叉树存不存在根节点到叶子结点路径上的数据和为一个target。 反问，问了部门业务场景，还稍微聊了一点数仓的东西。 12.16update，

面试上来除去流程化的自我介绍部分，接着是一个简单的sql题目；回答完之后立刻是两个偏向实际的电商问题。其一是考察两个项目落地的可能性，要求给出分析角度，我的回答大体是从内部外部两个角度，供需和平台三个方面来分析，从面试官反馈来看回答的还好；其二是估计一项新业务的市场规模，回答的一般。最后不出意外的还是凉了啊，不过快手hr效率挺高，第二天就收到拒绝邮件了。

一面 留存率 活跃前十 性别留存率 销售额下降分析 直播间重要指标 罗永浩加盟抖音 分析效益值不值得 用户体验是什么 抖音和快手对比体验 二面 介绍项目 创新点 自己有成就感的事情 个人优势 职业规划

一面/mentor面 1、自我介绍，因为我本身是社会学和岗位比较匹配，所以特别强调了自己学到的工具和有过类似经历 2、围绕过往经历中和定性/定量分析的项目进行提问，我的回答中提到了对一份问卷的设计、处理数据的工具、数据分析的思路、以及最后的结果。 3、什么是商业化？ 4、平时用字节的什么产品？追问在抖音上主要会刷些什么？ 5、对于字节的工作强度会有什么concern吗？ 6、觉得自己的性格是什么样

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

快手电商面试好难啊，面试官是个特别好的小哥，不过问的问题还是暴露了我能力不足啊感觉凉了啊。 首先是他自我介绍，快手电商用户买家提升部门的，然后介绍了面试环节。首先是自我介绍；接着是简历问题，要求我介绍下在Kaggle上的项目经历；接下来是问题环节，首先问我ABtest流程，幸好我之前恶补了说完之后他的评价是还行，如果有具体场景应该能更清楚，但是接下来就是一个我完全没记住的问题了，计算最小样本量需要

一面：2023.2.7 30min 自我介绍 为什么要换实习 了不了解数仓知识 sql题，各城市观看量前10的用户，能不能保证每次刷数的结果一致 sql题，连续登陆 数据倾斜啥情况，怎么解决 了解即时查询组件吗？CK ES Durid之类？ hive2ck有啥要注意的 反问 二面：2023.2.8 40min 自我介绍 为啥要换实习 之前实习有没有什么遇到难点，怎么解决的 你觉得什么样的数仓是好数

一家正在迅速发展的电商公司，两年竟然融资两轮（好夸张），Hr主打的就是一手能学到很多东西（因为涉及到供应链、商品、用户多个角度），入职后可能需要去一线学习。 一面：（1月31日，数据组同事） 实习中感觉最有趣的一件事 服务分实验的设计流程，实验结果，有没有使用到ABtest，以及ABtest的结果？ 实习中遇到的最难的一件事？ sql，连接有几种；聚合的方式有几种？ python，缺失值处理的方式

一面 主要是深挖简历 二面 深挖简历 辛普森悖论 场景题：请问乐刻目前发现似乎女生更喜欢团课，男生更喜欢单独练习，你会如何去验证这个发现以及如何去采取相应的措施 三面： 简历 如何看待乐刻的商业模式 讨论一些兴趣爱好啥的。。。你最近看的是什么书介绍一下 三面是两个人，还有一个hr hr会问你的个人信息以及期望薪资，最后问你如何看待加班

TimeLine：一面20220420（已挂） 当时的BG：北邮本硕，管理类专业，两段实习经历：字节数据分析师、美团商业分析师 写在前面的话：该文档记录2023届暑期实习面试的相关问题，因此时间线分布在2022年 一面 1.SQL代码 面试时会共享屏幕在本地进行编写，不要求跑通，提供大致思路即可。 下述解答可能存在问题，敬请读者批评指正。 现在有两张数据表，分别为： 订单表 orders，字段有：

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