《数据分析面试笔试》专题

2024.8.16一面（通过） 首先肯定一下这个面试官，非常好的一个帅哥，很有耐心，整个面试的感觉都很不错。没有手撕代码。面试通过，给了笔试。 1.自我介绍 2.项目中深挖具体参与环节的算法处理方式 3.课程中网络通信实践主要做了什么 4.ping命令的底层逻辑原理 5.不同帧率的数据如何处理到一个图表进行分析 6.shell如何用代码检查是否联网 7.ssh的默认端口是多少 8.同一网域中互相访

0918 19道单选题 1道多选题 几乎全是概率问题，以及 期望 还有 逻辑问题 （1）AB测试中，样本不均衡，会对两类错误有什么影响 （2）归因不变性和归因折扣原则 选择题

8.11晚上的笔试，数据分析三道sql题都好难 一、计算复购率top3，计算repeat_buy_rate然后order by repeat_buy_rate DESC limit 3 二、计算优惠券比例分布，耗费了太多时间还没做出来 三、计算每个channel的最多订单数，思路是通过窗口函数根据channel排rank，但第二题消耗太多时间了没做完 肯定是没戏了#拼多多25届校招#

面试高频题1： 题目：介绍一下k-means,你的数据如何处理，模型的输出是什么？ 答案解析： 介绍kmeans： 第一步：数据归一化、离群点处理后，随机选择k个聚类质心 第二步：所有数据点关联划分到离自己最近的质心，形成k个簇； 第三步：重新计算每个簇的质心； 重复第二步、第三步，直到簇不发生变化或达到最大迭代次数； 数据如何处理： 为了防止均值和方差大的维度将对数据的聚类产生决定性影响，所以在

面试高频题1： 题目：处理噪声数据方法 答案解析： 1、分箱 分箱方法是一种简单常用的预处理方法，通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”，实际上就是按照属性值划分的子区间，如果一个属性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据（某列属性值）按照一定的规则放进一些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术

一、前言 在继续阅读之前，请先思考一下是否曾经遇到过以下问题： 对大数据源码一无所知 不擅长突出项目亮点 缺乏算法刷题技巧 难以理解面试笔记V5.0中的答案 ...... 如果你曾经或者正在面对以上问题，那么面试笔记V6.0可能会成为你的解决之道 大数据开发面试笔记V5.0发布已有半年，现在V6.0终于推出，本次更新的主要内容如下： 二、核心目录 V6.0笔记包含大数据篇、计算机语言篇、计算机基础

    2023年4月，大数据开发面试笔记V3.0发布，过去已经两个月，V4.0终于来了，这次主要新增了企业级调优手法以及数据湖基础等内容。如今面试越来越难，常常会被问到大数据的前沿知识比如数据湖，以及企业级调优手段有哪些等，于是我结合自己在大厂的工作经历进行了补充，最终汇聚成一份全面的大数据开发面试笔记。     此笔记包含大数据开发、Java、计算机基础、数仓理论、常考SQL、大数据开发场景题

选择题：25题 考试内容有SQL语句，数据库，spark（包括给你一段spark程序让你输出结果），hive，数学（概率论的一些东西） 编程题：两题 1.算法题：一个数=x平方+y平方+z平方，求有多少质数满足这个条件（具体记不清了，大概是这样） 2.sql题：给你日期和工资，求平均涨薪幅度和平均涨薪时间（思路是使用lead窗口函数，然后两列相减） 总结：第一次考试，选择题花了50分钟，一定要把选

本文向大家介绍JS搜狐面试题分析，包括了JS搜狐面试题分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了几道JS搜狐面试题。分享给大家供大家参考，具体如下： 一、实现一个遍历数组或对象里所有成员的迭代器。 【思路分析】 1.首先判断传进来的是数组还是对象,用到instanceof,typeof和instanceof都可以用来判断js变量类型，用法区别 typeof(obj) //type

时间大概45m，体验感不太好，最后对于工作内容问细节的时候让自己去看JD 1.自我介绍 专业+工作背景+软件能力 2.对接团队的业务规模 3.收入分析项目核心指标 通过分析能力建设减少专员的不合理收入 4.怎么去评定建设的能力好不好 前线拿到分析的结果去验证与实际场景的匹配情况 改善：给一个结果指标 5.展开讲述下简历上的第一个项目 6.收入分析项目的背景以及解决什么问题 解决存在收入高不合理的情

分享一下去年成功面试进快手的面试经验，希望对大家有帮助 1）自我介绍 2）深挖过往实习经历： 1.数据异动问题：假如一直关心的指标在某个时间点下跌很多，怎么分析呢？ 2.评估方式问题：大型活动无法上ab实验，那么如何评估活动的效果呢？ 3.指标选择问题：如何构建关键的指标链路，如何展示？ 3）统计知识考察： 1.如何通俗地解释p值的意义？ 2.解释一类错误和二类错误 3.了解染色逻辑吗？ 4）偏智

千呼万唤终于憋出来了，楼主bg双9科班硕士，对技术追求不高，加上没有及时准备秋招，故转投测开岗，共投递公司50+，基本都是中大厂，总计offer8个，拿到包括百度、京东、阿里等大厂测开offer。整理了份整体的思路，具体细节大家根据自身情况把控。 1、笔试 笔试难度、综合性都比面试要高。 题型： ① 单选15-30道。 ② 2-3道coding。 ③ 1-2道简答题（部分企业会考）。 单选部分除了

已拿到offer， 是自动驾驶云端部的数据平台的实习岗位； 整体蔚来的面试流程还是比较高效的，一共面了三轮，每轮间隔一天。 第一面 是直属mentor ，主要围绕简历深挖问了上段实习数据分析的case 和可视化的工作经历，并且问了对于BI的理解 。 做了一道SQL笔试， 中等难度，主要用了累计求和的窗口。 第二面 是leader面， 问了SQL优化以及数据平台的理解； 又做了SQL 。 两轮SQL

8月16日自主约面，8月20日一面，大概45分钟。面试官比较平易近人，面试总体感觉没有压力很大。 自我介绍 一个问题背景（两道sql，都和窗口函数相关，题目略有些绕） 简历挖掘了一些问题 开放问题（转化率异常怎么办，归因分析？） 反问环节（介绍了业务，询问了面试结果下周会出） 攒人品许愿早日拿到秋招offer！ 欢迎xdm在评论区交流～ #猿辅导##数据分析##面经一面面经#

#校招# #面经# 攒攒人品许愿offer 8.19日投递 8.21约26号面试 时长40min 1. 自我介绍 2. 项目深挖（为啥最后改成降维了，xgb和rf为啥效果不好） 3. 说说决策树，随机森林，XGBoost 4. 说说随机森林的随机主要体现在什么方面？（回答主要是随机取样之类的，问还有吗，没了） 5. 已知学习率，n，随机森林取样取不到某个样的的极限是什么（不会） 6. 假设检验的流