《数据分析面试笔试》专题

字节面试 ●   一面：50min ●  1、优缺点 ●  2、近三年想做的工作，目标 ●  3、用过python哪些库 ●  4、是否用过可视化工具，tableau ●  5、如果设备出现问题了，应该怎么分析 ●  6、介绍下时间序列分析 ●  7、选择北京的原因 ●  8、能承受多大的压力 ●  9、数据分析师要具备的能力 ●  10、数据分析和数据建模的区别 ●   二面:45min ● 

万兴科技的橘子小姐姐（主管）真的好温柔！ 也给了我超多建议以及肯定！ 她说，“希望我之后的面试都会很顺利，争取拿个比较好的职级，等你毕业就欢迎你来咯！” 听到这里，我心花怒放🥰，在这个被打击的毫无自信的秋招，莫名的鼓励让我倍感动力啊！ 她还说，“如果想要在年轻的时候沉淀一些财富，去互联网会是一个不错的选择！如果是憧憬进步的年轻人，那么第一个公司会是一个非常重要的跳板……” 所以我也想让自己的人生

一面 电话call 10min 应该是hr来面的技术面 应该是照着问题念的 她们也不是很懂 印象中有一些统计学问题，p值，假设检验等。 机器学习问题等等 二面 10-15min 视频面 挖简历为主 三个面试官一起 二面后应该是泡池子了，过了好久好久，突然打电话约我三面 三面 30min 电话call hr面 恕我直言，我觉得hr是面下来最专业的了 问对保险行业的理解 为什么来产险 你认为数据在保险

4.20一面 纯实习经历问题，不过也能提炼一些泛用性高的问题 1.商业分析经历中的项目框架是怎么做的，分析思路是怎么来的，最后的产出形式是什么 2.再给你一次机会会如何改进这个框架 3.运营实习中对数据链路的监控优化过程里讲一个案例 4.21二面 纯业务问题 1.之前的实习经历学到的最重要的是什么 2.构建短视频app的核心指标体系，你会选什么指标 3.提到的点赞率这个指标从创作者角度如何解读 4

Serverless 适合用于事件驱动型应用，以及定时任务。今天，让我们来看看一个事件驱动的例子。 在之前的那篇《Serverless 应用开发指南：CRON 定时执行 Lambda 任务》中，我们介绍了如何调度的示例。 最初我想的是通过 Lambda + DynamoDB 来自定义数据格式，后来发现使用 Kinesis Streams 是一种更简单的方案。 Amazon Kinesis Stre

面试时间9.28 1. 自我介绍 2. 询问实习内容 3. sql问题，sql优化 4. 有没有学过java 5. 问了些数据结构问题 6. 对数据分析岗位怎么看 10.9询问说面试成绩比较靠前 10.19 拿到啦offer

👥 面试题目 投递渠道：实习僧，方向：电商的用户增长 下面就是面试问题啦： 1.基本工作情况确认（时间，时长） 2.现场手撕代码（这部分花的久）：用户信息、用户行为两个表 问题一：筛选四月日活跃用户，不同性别groupby 问题二：筛选次日留存用户（前一日活跃、后一日也活跃） 3.问我对电商的理解 4.反问：我问了此岗位对于电商的工作内容，编程和业务的占比 面试感受：很直，对简历没有深挖，直接上

下午一面，能得到这个机会还是很惊喜的，但感觉自己大概率过不了，没有过实习，机器学习半吊子水平，就当做和面试官聊天吧，增长一点见识为以后去中小厂做准备，希望能和面试官好好聊聊 凉面分享 两个面试官（一个偏技术一个偏hr？），面试前10分钟蓝牙耳机出了问题，迫不得已用打游戏的头戴式耳机去面试了，md回头才发现全是杂音，面完感觉凉透了（大概时长30分钟） 自我介绍 技术相关面试（好像我菜了，没多的东西能

主要内容：1.数据仓库概述,2.数据仓库建模概述,3.维度建模理论之事实表,4.维度建模理论之维度表,5.数据仓库设计1.数据仓库概述 1.1 数据仓库概念 数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。 1.2 数据仓库核心架构 2.数据仓库建模概述 2.1 数据仓库建模的意义 数据模型就是

一面： 1.涉及过数据挖掘的项目讲一讲，这里分错的样本有没有研究一下为什么会分错。 2.讲一讲SVM、XGBOOST原理。 3.知不知道决策树剪枝，具体怎么做的，在哪一步做 4.知不知道LightGBM 5.深度学习有没有了解？ 6.过拟合的L1范数和L2范数有什么区别？ 7.mapreduce原理和过程 8.给key，value两列，找出每个key里第二大的值并输出。用python自己定义一个数

# 一、索引和约束 # 何时使用索引 索引能够轻易将查询性能提升几个数量级。 什么情况适用索引： 表经常进行 SELECT 操作； 表的数据量比较大； 列名经常出现在 WHERE 或连接条件中 什么情况不适用索引： 表经常进行 INSERT/UPDATE/DELETE 操作； 表的数据量比较小； 列名不经常出现在 WHERE 或连接条件中 # 索引的优缺点 索引的优点： 索引大大减少了服务器需要扫

#面经# #秋招# #博世# 1面是和hr，问了一些简历相关的实习和项目，再聊了聊对公司的了解。hr小哥哥人很好。 2面是和欧洲老板，全英面试50min。全程像平时与欧洲人聊天的风格，准备的问题都没考，比较轻松的氛围。问的专业问题不多，一直在夸我（熟悉的欧式捧杀风格），但面完更没底了。

#数据人的面试交流地# 今年找实习和秋招都很难，很多公司投了都不理，在这里记录一下自己面过的一些公司面经，顺便拿个奖励 2023届实习面经：音泰思（大数据开发实习生） 好像是个对日外包公司，这是我的第一次面试，第一次就体验到了10分钟的面试 下边是面试内容： 2022/03/15 一面： 自我介绍 介绍下项目 jvm垃圾回收机制 为什么要用kafka mr flume断点续传 2022/03/15

#数据人的面试交流地# 第二次实习面试 巨杉数据库 一面 数据库应用开发工程师 2022/03/17 常用的容器，Arraylist hashmap的区别 iolist和listnext（这个可能听错了，当时没听懂是什么） 数组、链表、栈、队列的不同 tcp udp 流量控制 进程和线程 mysql了解啥，说一下高并发 项目 hive sql 用过哪些优化 MVCC用来干嘛 进程间通信的方式 Li

#数据人的面试交流地# 十方融海 大数据开发实习生（秋招提前批） 一面：2022/05/30 自我介绍 this super 值和引用 垃圾回收算法 多线程用过吗 回收算法 进程线程 Linux子系统： linux内核的子系统有5个： 1、 进程调度控制系统（SCHED）； 2、内存管理系统（MM），主要作用是控制多个进程安全地共享主内存区域； 3、虚拟文件系统（VFS）； 4、网络接口（NET）