《数据分析》专题

有时候，对于我们的决定只要有一点点的数据支持就够了。一点点的变化，可能就决定了我们产品的好坏。我们可能会因此而作出一些些改变，这些改变可能会让我们打败巨头。 这一点和 Growth 的构建过程也很相像，在最开始的时候我只是想制定一个成长路线。而后，我发现这好像是一个不错的 idea，我就开始去构建这个 idea。于是它变成了 Growth，这时候我需要依靠什么去分析用户喜欢的功能呢？我没有那么多的

笔试+3轮面试，笔试题比较开放，主要考察一些基本的概念，业务一面：首先自我介绍，面试官就简历提问，接着会跟你一个具体的案例让你回答如何识别黑产用户，附加口述一道智力测试题，最后是反问，整体面试很轻松，由于反问阶段表现得很好，所以一面后三分钟就通知结果了。 二面应该是部门leader面，更多的还是深挖简历的内容，真的很细很细，面完以后感觉表现一般，然后hr通知结果待定，基本没戏了。

9.20一面hr面 1.自我介绍 2.实习的收获 3.在校成绩以及相关情况 4.实习中有什么做的不足的地方 5.性格的优缺点 6.拉家常 7.反问 没想到一面竟然是hr面 #面经##4399##4399面经##数据分析师#

云端业务和数据已接入小米生态云的生态链企业，可以在和小米签署保密协议之后，派工程师入驻小米，以小米内部业务使用数据的流程、方式使用数据；生态链企业和小米join的数据在小米的环境里训练模型并搭建API服务，小米会协助完成生态链企业对小米数据的需求。 后续会在生态云上提供API自助服务。

Discover数据分析一面 - Phone Interview - 全英文 手机开了自动拦截垃圾电话，前面几个电话没接到之后才反应过来关了。（被假中国海关的诈骗电话骚扰无数次） 1. 自我介绍 2. 最喜欢的课程，为什么？ 3. 怎么知道Discover和这个工作的？ 4. 有在信用卡领域的工作经验吗？（没有，只知道刷卡😂） 5. 对简历一个项目详细介绍 6. SQL where和group

Redisson 仅在集群模式中支持数据分区(分片)。 它使得可以使用整个 Redis 集群的内存而不是单个节点的内存来存储单个数据结构实例。 Redisson 默认将数据结构切分为 231 个槽。槽的数量可在 3 和 16834 之间。槽会一致地分布在所有的集群节点上。这意味着每个节点将包含近似相等数量的槽。如默认槽量(231) 和 4 个节点的情况，每个节点将包含接近 57 个数据分区，而对

用GROUP BY 跟 HAVING子句，分组数据来汇总表内容子集。 创建分组 分组在SELECT语句的GROUP BY子句中建立。 mysql> SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prods -> FROM Products -> GROUP BY vend_id; +---------+-----------+ | vend_id | num_pr

$Wxch_indent = M("Wxch_indent"); // 实例化Wxch_indent对象 $count = $Wxch_indent->where($where)->count();// 查询满足要求的总记录数 $Page = $this->Page($count,25);// 实例化分页类 传入总记录数和每页显示的记录数(25) $show = $Page->sho

ShardingAlgorithm SPI 名称 详细说明 ShardingAlgorithm 分片算法 已知实现类 详细说明 BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片边界的范围分片算法 VolumeBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片容量的范围分片算法 ComplexInlineShardingAlgorithm 基于行表达式的

配置项说明 命名空间：http://shardingsphere.apache.org/schema/shardingsphere/sharding/sharding-5.0.0.xsd <sharding:rule /> 名称 类型 说明 id 属性 Spring Bean Id table-rules (?) 标签 分片表规则配置 auto-table-rules (?) 标签 自动化分片表规

配置项说明 spring.shardingsphere.datasource.names= # 省略数据源配置，请参考使用手册 # 标准分片表配置 spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.<table-name>.actual-data-nodes= # 由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持inline表达式。缺省表示使用

配置项说明 dataSources: # 省略数据源配置，请参考使用手册 rules: - !SHARDING tables: # 数据分片规则配置 <logic-table-name> (+): # 逻辑表名称 actualDataNodes (?): # 由数据源名 + 表名组成（参考Inline语法规则） databaseStrategy (?): #

配置入口 类名称：org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.ShardingRuleConfiguration 可配置属性： 名称 数据类型 说明 默认值 tables (+) Collection<ShardingTableRuleConfiguration> 分片表规则列表 - autoTables (+) Collection<Shardin

数据分片是 Apache ShardingSphere 的基础能力，本节以数据分片的使用举例。 除数据分片之外，读写分离、数据加密、影子库压测等功能的使用方法完全一致，只要配置相应的规则即可。多规则可以叠加配置。 详情请参见配置手册。

使用实战 前置工作 启动MySQL服务 创建MySQL数据库(参考ShardingProxy数据源配置规则) 为ShardingProxy创建一个拥有创建权限的角色或者用户 启动Zookeeper服务 (为了持久化配置) 启动ShardingProxy 添加 mode 和 authentication 配置参数到 server.yaml (请参考相关example案例) 启动 ShardingPr