《数据分析面试笔试》专题

1.10道逻辑的推理吧 2.分析自己玩过的5款游戏，抽出一个重点分析。 3.做为一个毕业设计商城App的负责人，从项目管理风险分析的角度体现你的项目管理能力。 4.针对大学生痛点设计一款产品，用户使用的频率，如何进行推广，如果效果不达预期，可能的原因是什么？ 5.游戏的什么来着我忘记了。第二个问是对游戏行业还有什么地方可以设计新产品，目标用户和产品的核心玩法。

选择加算法 3个算法都不难 第一题 新老员工组合 90%不知道为什么一直90% 第二题 计算网络波动 滑动窗口解决 第三题 分配礼物 只有第一个90%，其他2题都ac了 #秋招# #vivo求职进展汇总# #vivo#

1-20. 选择题，包含了大部分的c++基础知识考的比较细，在基础里面算是考察的比较难的了。然后是两个编程题，第一题是求整数的32位原码，补码，反码。第二题是求在指定天数中能获取最多的奖励。没看懂他的ide，第一题用的std::bitset，但是编译不过，第二题想的是用递归。不知道怎么弄这个ide然后就直接提交了，应该是g了。 #软件开发笔面经#

🕒岗位/笔试时间 游戏后端开发/4月15日19:00-21:00 一共是十个选择，三个编程和两个问答 问答就是问你自身相关讲一讲 选择就是各种八股包括java，计算机网络，linux那些最后一道题是算参数量的 编程题第一个是一个数组中找特定数字，然后返回该数字的起始和结束位置 第二个是动态规划，一个一维数组，不让走相邻格子，找加和最大值 第三个是个3*4的格子，里面随机填写0-11数字，不重复，

简答题： 1. 结构体和联合体什么区别 2. 简述I2C读写时序 3. 简述C语言编译过程 4. ARM Cortex-M0为例说明上电到运行过程 还不错，第一次遇到没有编程题的笔试:D

       在“分析”菜单栏中点击“剖面分析”，有绘制线和选择线两个选项，这里讲绘制线。分析的精度由地形数据的精度决定。        在三维地形上绘制一条想要进行剖面的线路，绘制完成后自动弹出默认采样间距（默认计算的合理值）的分析剖面示意图如下，重新设置采样点采样间距后，再点击“分析”，可重新生成剖面示意图。        点击“分析”键右侧的收放按键可显示出各个采样点数的经度纬度和高程值信息

       在“分析”菜单栏中点击“剖面分析”，有绘制线和选择线两个选项，这里讲绘制线。分析的精度由地形数据的精度决定。        在三维地形上绘制一条想要进行剖面的线路，绘制完成后自动弹出默认采样间距（默认计算的合理值）的分析剖面示意图如下，重新设置采样点采样间距后，再点击“分析”，可重新生成剖面示意图。        点击“分析”键右侧的收放按键可显示出各个采样点数的经度纬度和高程值信息

本文向大家介绍jQuery学习笔记之jQuery.extend(),jQuery.fn.extend()分析，包括了jQuery学习笔记之jQuery.extend(),jQuery.fn.extend()分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 deep是布尔值,表示是否进行深度合并,默认是false,不执行深度合并. 通过这种方式可以在jQuery或jQuery.fn上添加新的属性和方法,

1.自我介绍 2.sql :有一张数据库的表t，存放的是最右App每天每个用户发的帖子内容，字段为： p_date 日期 yyyy-mm-dd; mid 用户的唯一id； pid 帖子的唯一id content 帖子的内容 求近一周每天发帖的top10的mid以及发帖数 3.rank,desen_rank,row_number的区别 4.T检验使用的范围和场景 5.某月环比评论率下降，评论率=评论

滴滴-数据运营实习生 一面-业务面 1.自我介绍 2.询问实习经历 3.如何看待数据运营和数据分析？还是问的数据运营和我之前的战略分析有什么不同 3.异动分析，春节期间代驾订单量变少，会如何分析 4.sql题 5.反问 二面-非业务面 1.主要深挖了实习经历，有没有相关数据处理，怎么做的市场调研，怎么输出 2.一些问题： 未来想从事的工作方向 职场上最不能接受的工作？ 如何平衡工作和学习？ 还问我

一面（7.4） 自我介绍 介绍一个数据分析的项目 你是什么时候做的这个项目 分析一下交易总额下降的原因 说一下抖音和快手的不同 写一个SQL # 1.每日活跃用户 select dt, count(*) activate_number from active_user_di where dt between '2022-11-01' and '2022-11-30' group

主要内容：1.建模锯齿,2.数据粒度的锯齿操作,3.下游表依赖上游表问题,4.数仓数据域划分方式,5.数仓一致性是如何保证的,6.数仓优化,7.数据全生命周期,8.数仓建模问题,9.数仓建模过程1.建模锯齿 建模锯齿是指在建模过程中的一种常见的效应，其中模型的输出可能会产生锯齿状的波动。这种效应通常是由于模型的不稳定性或过度拟合导致的。 在建模过程中，锯齿可能会使模型的表现变差，并且在预测新数据时也可能出现不一致的结果。因此，在建模时需要注意避免出现锯齿状的波动。 一种常用的方法是使用正则化来限

主要内容：1.数仓高内聚低耦合,2.多重粒度,3.如何提高查询效率,4.数仓数据域划分几种方式,5.粒度操作,6.SQL实现,7.数仓中ODS层命中多少为合理,8.数仓价值链的体现和实现,9.建立数仓的步骤,10.指标生命周期的评估,11.数据治理,12.数仓的目的1.数仓高内聚低耦合 一般复杂的公共逻辑可以采用抽象类和抽象方法的方式下沉到共有模块中，然后由相关子类去实现抽象方法，来实现不同的功能。这样可以将复杂的逻辑拆分成各个子类，使得类之间的耦合度降低，提高代码的可维护性。 2.多重粒度 在

主要内容：1.数仓构建,2.数仓最重要的是什么,3.如何保证数据的准确性,4.如何做数据治理？数据资产管理呢,5.如何控制数据质量,6.元数据的理解？元数据管理系统,7.数仓如何分层的？及每一层的作用,8.为什么要分层1.数仓构建 1). 前期业务调研 需求调研 数据调研 技术选型 2). 提炼业务模型，总线矩阵，划分主题域； 3). 定制规范 命名规范、开发规范、流程规范 4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括

主要内容：1、什么是数据仓库？,2、数据仓库和数据库的区别？,3、如何构建数据仓库？,4、什么是数据中台？,5、数据中台、数据仓库、大数据平台、数据湖的关键区别是什么？,6、大数据有哪些相关的系统？,7、如何建设数据中台？,8、数据仓库最重要的是什么？,9、概念模型、逻辑模型、物理模型分别介绍一下？,10、SCD常用的处理方式有哪些？,11、怎么理解元数据？,12、数仓如何确定主题域？,13、如何控制数据质量？,,,,1、什么是数据仓库？ 权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、