《数据分析》专题

一面到二面：3天 面试形式：视频面试 面试时长：15min Q1：自我介绍 Q2：未来职业规划 Q3：讲一讲你的最新的一段实习 Q4：在香港用微信支付吗/支付宝最喜欢的和最不喜欢的功能 Q5：微信支付理财产品的用户增长如何评估 Q6：反问 感觉是KPI面试 和面试官之前完全没有互动，在努力回答问题但他一点兴趣都没有，以为会考的数理统计和coding一个没问 反问时我问他我第五题的回答思路您有没有什

真的很想攒攒人品，开始准备投简历面试后发现，自己的简历基本可以过，面试也收到一些，但是到二面真的好难，写一下总结，也希望之后的面试能顺顺利利吧 一：深信服（日常实习） Boss投递，效率非常快，怀疑被KPI了 一面3.6： 1.自我介绍简历深挖，挖得非常非常深，我说的每一句话之后都是给自己挖的坑： 实习主要负责什么， 怎么分析异常， 各项指标的构成以及为什么会被当做关键性指标，其他指标为什么不行

3月11日笔试了90分钟，题目相对简单，大部分题目都有思路，但我的表述存在很大问题，寄 5道选择题（20分），考察统计学概念（抽样方法、置信区间、均值和标准差）、游戏指标、游戏术语 5道简答题（80分），考察辛普森悖论、SQL查询（分类统计和留存率计算）、业务理解能力（游戏指标解读）、介绍手游（概括手游特征、描述游戏系统、估算DAU和流水）、个人职业规划 牛客网上有SQL的企业真题，也有关于游戏数

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

1.看板搭建项目 2.iv和woe原理 3.来天津原因 别的不记得了

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。

9月中旬投递的，今天早上打电话约面试，且只约今天当天时间。感觉比较紧迫？没办法当时还在外地，下午5点多才能到学校，只有约到下午6点多的了。 1.自我介绍 2.跟导师做的项目介绍。你在里面担任什么角色，用了什么方法。 3.小论文介绍。与前人方法相比有什么突破性进展？创新点？问了数据集是怎么来的，标签是怎么给的。 4.实习介绍。主要是对着实习经历慢慢问。具体做了什么事情，也会对实习的细节追问。 5.激