投递渠道:boss直聘 | 校招/实习流程:发笔试题- 一面(微信)- 二面 - 三面 刚面完就来写,攒攒人品吧,希望不凉 1. 简历深挖 介绍实习时做过的项目 2. 业务逻辑 五月的订单量相比于四月有所下降,怎么分析? 公司的用户大量流失,怎么分析? (这两个问题答得不好,不流畅也不太有逻辑,盲猜凉了....) 3. 费米问题 沈阳有多少辆出租车?(我从生产出租车的工厂答的)从人口方面怎么分析(
全是业务题,刚面完,就知道自己凉了,问的业务场景都不会,也没怎么回答出来 无笔试 1.自我介绍 2.针对特定人群,上了某个策略以提高策略的转化率,怎么衡量指标上涨是否显著(说了假设检验的思想,但她说不是,是怎么排除时间因素,衡量指标变化的显著性) 3.之前的实习中,坏体验指标怎么构建的指标体系(因为是各方面的加总,说了可以赋予不同权重) 4.追问怎么确定不同权重 5.点击率某一天下降百分之10%
投完当天晚上8点收到电话,leader直接打来的,因为之前简历上涉及了ab实验,问了不了解时间片轮转(lz不了解)让我用一个晚上的时间调研上午的时候发给他。 发完迅速约了一面 面试官时间比较紧 只有10min 针对ab实验的分流提问 布置了一个笔试(lz没做对qwq)应该就凉了 #面经##实习面经##小米#
快手秋招数分一面 总共60分钟 1.谈谈树模型 2.SQL留存率 3.时间序列常用模型,具体步骤 4.概率题,两个孩子其中一个女孩另一个也是女孩的概率 5.深挖简历项目 6.拆分指标 总播放时长下降 7.因果分析和相关分析 8.滴滴火车站附近供大于求怎么优化(局部最优和全局最优) 9.全北京市的圆井盖和方井盖的比例和数据 10.假设检验的p值和显著性水平 11反问 #快手面试##数据分析#
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
浪潮 数据分析岗 3位面试官 1位主持自我介绍,1位负责sql,1位负责Python 上来先自我介绍 sql问题:用过什么 数据 库?sql的查询顺序? 简历问题:项目组遇到问题怎么解决? Python问题:iloc和loc区别?merge和append区别? 都很简单 很快的几分钟面完 #面经# #校招# #提前批# #秋招#
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 ●
26号一面,9月1号二面,做PPT,许愿offer 1. 自我介绍 2. 项目PPT汇报 3. 根据PPT提问,然后我发现项目开头可能就出了点问题但是这需求是人家提的呀,就给了这么点东西,只能硬做,非科班转行好难呀 4. Python掌握的咋样 sql掌握的咋样,索引,视图 5. 为啥转行 6. 转行会后悔吗,想去哪工作啊,哪人啊(我说河南人,但是有计划单列能落户北京) 7. 期望薪资 反问: 1
项目深挖(问了机器学习相关的问题,如svm的缺点,如何调参) sql题(姓名-班级-成绩 列出每个班的最高分) python问了两个问题(数据类型 哪个可变哪个不可变 浅拷贝深拷贝相关)
今天结束了二面,接下来一周等待结果,在牛客上分享下面经求好运 笔试 (2h,1h即可写完) 25道选择+1代码 + 3SQL 选择考察的点比较全面python常用库,算法,sql,概率,统计,机器学习和深度学习都有所涉及 1道简单代码,3min搞定 2道简单sql也是瞬秒,最后一个难度也不高但是我修改了很久只能过测试用例,提交之后是0分都让我怀疑是答案错了 第二天收到一面邀请 一面(25min)
一家体验还不错的游戏数分笔试!!! 10道题,5道单选+5道业务题 单选考察的都是统计学内容,具体5道业务题如下: 第一题 某游戏的整体好评率在下跌,但按性别维度拆分时发现。男,女好评率都上涨了,请问是什么情况? 辛普森悖论,AB测试中男女比例不同所导致的差异。 解决措施:用户人群分层消除性别因素带来的影响 第二题 给出注册表,登出表来统计不同等级段,职业级别,留存情况 子查询,表连接,窗口函数
给自己攒攒运气 希望可以收到下一面的邀请吧 1.基本介绍 2.简历内容 哪个实习或项目对自己的帮助最大,有哪些方面的提升 详细讲一个实习项目有什么产出 3.常玩的游戏 以及时长 4.选一款最常玩的 分析一下 以及说一下你为什么玩这么久 5.对他们公司的了解 说了一款游戏 6.对游戏的理解以及游戏行业的理解 7.反问 挺喜欢他们公司的游戏理念的 也很符合我自己想进入游戏公司的最初愿景 整体问的问题
面麻了 大概率凉 团队是数据中台(?其实没听清) 主要做的工作是实验方法/评估的改进及推广 岗位是数据分析 但是更偏向数据科学 但是对于AB实验要求很高 要了解因果推断 AB实验/统计学基础/业务思维缺一不可(没有手写sql) 1. 自我介绍 2. 介绍一段经历 有追问 会直接点出问题 反思:对于实习的经历不仅要非常熟悉且知道问题在哪/有无改善空间 有一点比较好玩 lz这段经历给n个面试官讲过
自我介绍 实习经历和项目经历的一些深度问题 对于餐饮行业的需求和重点有哪些理解 简单的sql group by和select 题 如果一个区域项目需要以下信息,你有什么思路和操作想法: 区域内餐饮营业额总和 如何构成的行业生态(火锅,西餐,烧烤等) 食材需求量多大 面试结束后面试官很详细的解答了上面那个区域问题,实操和理论果然差很多hhhhh 面试官直接给了结果说通过了,但是我毕业证还没拿到,不