《数据分析》专题

问题：如何让SonarQube从代码分析结果生成报告？

投递平台：某boss，之前不知道滴滴开秋储实习招聘，简历被转移到数据分析反作弊岗位上了。 6月8号晚九点多收到面试邀请，可以自己在9号选面试时间段，我选了9号下午四点40的时间段。 一面：4点40开始 面试官是一个很温柔的小姐姐，面试过程很开心。 问题如下： 1、自我介绍 2、实习经历介绍与实习经历深挖，讲述自己在实习过程中印象深刻的一件事。（楼主有一段游戏公司数据分析的经历） 3、询问项目 4、

快手 做搜索业务的数据分析，具体地就是对某个广告用户是否点击、效果如何，在什么内容出现时用户会更愿意进行搜索等等； HR十二点打电话约了下午三点的面试，彼时甚至连窗口函数是什么都不知道 = =  面试官很随和，先让我做了自我介绍，之后展开讲了讲自己的项目（也可能因为我没有实习经历可问，还聊了聊之后读研和工作的考虑 问了两道MySQL的题目： 1. 现有一张表格，一列为日期、另一列为访问的用户id，

8月19日更新，最近拒了美团、京东、懂车帝的面试，然后收到了某厂的实习offer，估计要停更一段时间啦~希望大家加油，不管是秋招还是实习都要好好准备呀~ 好未来&小米 8月10日，一面（合计1h） 这俩下午一起面的。刚面完好未来，小米的负责人就突然打来电话面试，给我整懵了，然后也没发挥好。。。 这两个面试合一块发了。 1、自我介绍。 2、介绍自己做的一个项目，然后提问。 3、SQL题：①两个表X、

记录一下宁德时代-数据分析工程岗的面试流程： base 厦门的“时代电服”子公司 投简历：2022-8-11 一面：2022-9-14 1、自我介绍 2、最有成就感的项目是哪个？为什么最优成就感？ 3、本科和研究生里面最喜欢的科目是什么？为什么？ 4.  介绍一下Kmeans的原理（我提到用python做聚类分析，面试官顺着问了） 5、为什么选择制造业的公司？选择工作地点有没有考虑过？ 6、反问

9.7投递，9号电话约面15号（后因面试官临时有事改为19号） 字节的面试开放性很高，都是根据简历来 自我介绍 根据实习和项目问问题：为什么用线性回归模型，为什么用KNN，怎么向不懂的人直白地介绍KNN，怎么优化预测算法，更多的预测算法 介绍常用的app：网易云音乐，介绍下不足：推荐算法不准确，怎么优化算法，怎么测试优化后的算法：ABtest，怎么给推荐算法的数据集设置权重并验证，怎么确认是推荐算

1. 自我介绍 2. 秋招投递进度/方向/职业规划 3. 讲数据分析项目 4. 项目中用到模型的优缺点 （不是原理，是特点！什么场景选什么模型 我：都跑一边看哪个准确率高 面试官：………） 5. 其他数据分析的项目 6. 随机森林节点重要性怎么算的（再次不会） 7. 讲一个算法 8. 想做什么（偏业务数据分析还是模型算法） 9. 喜欢什么课 10. 业务场景题 11. 秋招有什么offer 大概就

时间线：8.26一面——9.10二面——9.26三面—— 9.29三面——10月底意向 一面 简历部分 ①实习项目---建议如何来的 答：从结论某个数字出发，来提炼项目的介绍思路 场景题 ①淘宝加历史价格曲线的功能，如何用abtest衡量是否上线？ 答：abtest，指标体系，大致流程 ②接上gmv之外的核心指标？ ③接上如何量化用户的价格敏感度？ 答：回答思路是用个人和大盘指标比，指标定义为用户

TimeLine：一面20220826，二面20220902，三面20220915，HR面20220920，意向20221017 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：字节秋招走的是跨部门转正，并非官网投递。以下问题并未完全记录当时的回答内容，敬请读者谅解 一面 1. 如果用户的人均使用时长下降，怎么分析？ ①明确分析指标： 人均使用时长 = 总使

时间：2023年1月28日下午6点 时长：10分钟左右 面试类型：一轮电话面试 面试内容：自我介绍，实习内容，简历中一个项目简述，sql语法（几种窗口函数，drop和delete的区别，union和union all的区别），面试官介绍工作内容，和实习生的工作职责，后面是我的反问环节。

众安保险-数据分析实习生 30min 个人介绍完了后直接写sql（给20min），未问简历。两道sql题在word写出完整代码，第二题太紧张有个地方理解错了，给面试官看了后还好及时发现，又给我五分钟重写hhh 反问：实习生做什么，主要是写sql满足业务方的需求。 喜马拉雅-数据分析实习生 30min 1、个人介绍。 2、问之前实习公司（初创小公司）是做什么的。对实习项目的成果（数据分析为用电安全提

感受还不错 和我一起的小伙伴都蛮好的 大概就是图上这些内容 开始有点紧张了自我介绍一般 后面小组讨论还可以

大概20min 自我介绍➕为什么选择汉得➕你在数据分析常用方法工具➕在小组中角色➕小情景问题➕期望薪资➕工作说明➕反问 感觉答得不太好 凉凉

前言 数据库表通常相互关联。laravel 中的模型关联功能使得关于数据库的关联代码变得更加简单，更加优雅。本文会详细说说关于模型关联的源码，以便更好的理解和使用关联模型。官方文档：Eloquent：关联 定义关联 所谓的定义关联，就是在一个 Model 中定义一个关联函数，我们利用这个关联函数去操作另外一个 Model，例如，user 表是用户表，posts 是用户发的文章，一个用户可以发表多篇

在现实世界中，我们经常遇到大量原始数据，这些数据不适合机器学习算法。 我们需要在将原始数据输入各种机器学习算法之前对其进行预处理。 本章讨论在Python机器学习中预处理数据的各种技术。 数据预处理 在本节中，让我们了解如何在Python中预处理数据。 最初，在文本编辑器（如记事本）中打开扩展名为.py文件，例如prefoo.py文件。 然后，将以下代码添加到此文件中 - import numpy