《数据分析面经》专题

1.自我介绍； 2.有做过落地的实际项目没； 3.介绍一下xgboost与GBDT的关系； 4.介绍一下常用的聚类算法（K-means）； 5.了解NLP吗，介绍一下BERT的结构（模型结构、任务）； 6.如何缓解数据稀疏、冷启动等问题； 7.反问（主要做什么业务，具体需要使用哪些算法）； 8.总结：面试过程简单，没有算法题，一面过了就说线下走流程，已拒绝；

一面 总评：感觉有点奇怪，也没有问我数理统计相关的内容，也没有让我写sql，难道是因为我最后一份实习是做的数据产品，所以就不怎么问我？但是整体下来问的问题都比较常规，面试官态度也很nice 细分题： 简历深耕 介绍下之前做的数据化产品，以及如何使用数据化产品帮助业务的？ 介绍下自动化归因的功能和算法（简历有） 数据化产品主要的服务对象是谁？你认为他们主要关注的什么信息？ 你在产品优化过程中起到了什

自我介绍 最满意的实习项目经历，展开说做了什么 异动分析 拆解场景，考虑哪些数据指标，答得不好 两个sql代码题，一个sql开放题说思路 最后问了会不会python ,那些库，了解埋点吗 问题20分钟，代码三十分钟。 #数据分析求职# #技术面经#

软开笔试+测评 问了下实习经历 python中的函数，python开发会不会，sql，索引，优化

1.数据分析全流程 2.牛顿迭代和梯度下降的原理对比 3.看板指标拆解

👥面试题目 一个商场的客流量符合什么分布？ 怎么判断数据是否符合这个分布？有哪些方法？ 这个问题考察的是统计学中的数据分布识别以及假设检验的知识。在数据分析领域，理解数据的分布是非常重要的一步，因为它能够帮助我们更好地建模和预测。对于商场客流量这种场景，了解其分布可以帮助商场管理层优化资源配置、提高顾客满意度以及提升销售业绩。为了准确回答这个问题，我们需要从以下几个方面来考虑： 数据分布类型：识

有时候，对于我们的决定只要有一点点的数据支持就够了。一点点的变化，可能就决定了我们产品的好坏。我们可能会因此而作出一些些改变，这些改变可能会让我们打败巨头。 这一点和 Growth 的构建过程也很相像，在最开始的时候我只是想制定一个成长路线。而后，我发现这好像是一个不错的 idea，我就开始去构建这个 idea。于是它变成了 Growth，这时候我需要依靠什么去分析用户喜欢的功能呢？我没有那么多的

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

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

#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

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）

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