《字节跳动数据分析师面经》专题

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。

没有发笔试，直接约面试了（4.20日），面了50分钟，面试官表示所在的组是中台的数分。 1、自我介绍（1分钟） 2、基础知识提问（5分钟）： 假设检验详细介绍，原理，引申到各种检验的区别 辛普森悖论 4、介绍之前的实习项目（深挖20分钟） 挖的很深，有很多引申的提问 因为有实习涉及到AB实验，于是引申AB实验的知识（包括样本量如何选取等等） 涉及对实习公司所在赛道商业模式的介绍 对选取指标方法的拓

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预测给定输入序列中的下一个是机器学习中的另一个重要概念。 本章为您提供有关分析时间序列数据的详细说明。 介绍 (Introduction) 时间序列数据表示一系列特定时间间隔内的数据。 如果我们想在机器学习中构建序列预测，那么我们必须处理顺序数据和时间。 系列数据是顺序数据的摘要。 数据排序是顺序数据的重要特征。 序列分析或时间序列分析的基本概念 序列分析或时间序列分析是基于先前观察到的预测给定输

本书是学习 Python 数据分析最好的参考书。本来想把书名直接译为《Python 数据分析》，这样更简短。但是为了尊重第 1 版的翻译，考虑到继承性，还是用老书名。

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🙌投递渠道：实习僧 base上海； 一共3轮：一笔试+2面试 📝 笔试题目 🙌笔试（30分钟还是1小时我忘了） 前面大概8-10个选择：就是一些统计，基本机器学习，数分的问题，都不难 然后两道编程：一个是python离散化算积分；另一个也不难，不过记不清是啥了😰 👥 面试题目 🙌一轮面（1h左右） 1.问了2个SQL的问题，很简单，就是窗口函数排序 2.非常非常深挖了简历，简历中项目经

Milo Yip 2016/9/20 本文是《从零开始的 JSON 库教程》的第二个单元解答篇。解答代码位于 json-tutorial/tutorial02_answer。 1. 重构合并 由于 true / false / null 的字符数量不一样，这个答案以 for 循环作比较，直至 ''。 static int lept_parse_literal(lept_context* c, le

问题内容： 例如，我有一个文件，其内容为： 然后我使用以下代码读取“ defg”。 因为文件中有足够的数据，我可以这样吗？我可以假设仅当文件中没有足够的字节时，该方法才返回小于给定缓冲区限制的数字吗？ 问题答案： 我可以假设仅当文件中没有足够的字节时，该方法才返回小于给定缓冲区限制的数字吗？ Javadoc说： 读取可能无法填充缓冲区 并举例说明 返回读取的字节数，可能为零；如果通道已到达流末尾，

如何在java中将字节数组转换为int。我正在构建蓝牙应用程序，我在其上收到字节数组中的消息，然后将其转换为字符串，它已成功转换，但我也希望它以整数形式存在