本文向大家介绍Android React-Native通信数据模型分析,包括了Android React-Native通信数据模型分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 无论是计算机领域还是日常生活中,我们所言的通信,其核心都是数据信息的交换,而数据模型的优劣对通信效率有着决定性的作用。 在React-Native项目中,Javascript语言与Native两种语言(Java或OC等)间存
本文向大家介绍Mysql数据表分区技术PARTITION浅析,包括了Mysql数据表分区技术PARTITION浅析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在这一章节里, 我们来了解下 Mysql 中的分区技术 (RANGE, LIST, HASH) Mysql 的分区技术与水平分表有点类似, 但是它是在逻辑层进行的水平分表, 对于应用而言它还是一张表, 换句话说: 分区不是实际真正的对一张表
本文向大家介绍详解Python数据分析--Pandas知识点,包括了详解Python数据分析--Pandas知识点的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘 1. 重复值的处理 利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID. 2. 缺失值的处理 缺失值是数据中因缺少信息而造
我为MobileFirst 7.0配置了操作分析 根据IBM文档配置JDNI,并在管理操作控制台中创建客户端日志概要文件。但它总是显示0个数据。不加载任何客户端日志/服务器日志。 日志接收器适配器已构建并部署在操作控制台中。客户端有通过WL. Logger.send()将日志推送到服务器的方法。我看到客户端日志控制台和logcat,日志已推送到服务器。在服务器日志中,我还看到logReceiver
一面 1.自我介绍 2.介绍一个项目,对项目的复盘 3,SQL题 4.费米问题 5.业务题:指标设计与波动分析 6.未来的职业规划 一面面试官比较亲和,问的问题也比较常规,甚至都是牛客上的。怀疑是个新手面试官刚刚搜了题去的 二面: 1.自我介绍 2实习期间问题 做过什么项目,结果如何,有哪些优化空间,有没有AB测试的经验 3.SQL题2个,比较难 4.业务题:如何估算在大促真正带来的收益 想知道S
需要从sell_information表中查找每个用户在每个国家的消费订单数,如果没有则为0,求问这个题怎么解#sql##SQL面试##数据分析面试#
timeline: 8.1 投递&游戏测评 -> 8.5 一面 -> 8.11 二面 -> 8.12 感谢信 0805 一面 30min 【项目】 项目介绍*2 针对项目分别问了两个问题 指标看板用什么搭建的 【SQL】 窗口函数的使用场景 【反问】 评价以及建议 新人培训体系 0811 二面 2h10min Round one - Projects (2v1) 自我介绍 【项目】 两个面试官分别
首先面试官会介绍部门的业务及分工情况,蔚来自动驾驶运营部门2019年成立,业务分为4部分:用户运营、线路运营、车辆功能运营和财务经营分析。 面试时长大概20分钟,面经如下: 1.自我介绍 2.为什么想做商业分析 3.举一个商业分析项目的例子,追问项目数据分析的细节和后续的结果 4.觉得商业分析最重要的能力是什么 5.如果一个数据出现了很大的上升,如何进行分析 6.希望未来有什么样的领导,或者不喜欢
8.17投递 8.19收到面试邀约 8.23一面 Base 北京 1.自我介绍 2.竞赛 3.项目 这三项大概面试了20来分钟 没有问任何的技术,剩下都是一些非技术问题 4.想要做的数据分析是哪种类型(偏技术还是业务) 5.理想的工作地点 6.期望薪资 反问了数据分析有哪些类型 一共几轮面试 一共30mins 8.24收到二面通知,约了29号上午二面 直接介绍项目,介绍过程中面试官没有打断,介绍完
自我介绍 问了实习的一些内容,用户路径分析 剩余的其他问题基本上全是业务问题,最喜欢的app是什么?如何构建这个app的指标体系?核心指标下降怎么分析? 大概半小时左右,感觉有点kpi 还是许愿期待一个二面 第二天就感谢信了嘿嘿 速度真快啊#秋招##面经##字节跳动##数据分析#
群面,本组7个人,一个HR。50min 1.每人一分钟自我介绍 超时会打断 2.即兴演讲,忘了限制是几分钟了,因为都没有被打断过。 题目有 如何理解天道酬勤 如何理解卓越 性格决定命运 习惯决定选择 讲一件自己挫败感的事 讲一件自己受到批评的事 价值观受到冲击的事 喜欢一件事情做很多遍还是尝试不同的事情 一分钟时间准备 之后随意开麦讲话 3.HR提问,随意开麦回答 每个问题
整体评价:字节面试难度确实相对来说还是比较大的,特别是二面,会特别考验下面试者的一些软性能力,例如对于商业化的敏感度和数据意识。 一面: 1. 简单讲下你使用关联规则算法进行捆绑销售的项目,在项目开始之前有预估预期收益么? 2. 接1,整体来看还是采取了AA Test,那么你认为整个实验中有哪些问题会影响AA Test效果? 3. 如何根据达人营销业务来制定指标体系?(假设北极星指标是GMV) 4
一面 时间:具体时间忘记了,应该是上个月的事情,反正离今天好久了 内容: 1.自我介绍 2.问我纯数据分析技术岗和带点综合管理的岗位选哪个 然后就结束了······ 二面 时间:2022.10.17 内容: 1.自我介绍 2.家里在哪里?身高多少?学硕还是专硕? 3.毕设做的内容 4.跟我讨论了我的科研方向(我做的信息传播动力学的方向,能看出来这个面试官对我的方向是有一定了解的) 5. 问我参与了
北森的题库,专业部分考了机器学习算法,数据分析算法,时间序列,SQL选择题 后面还有四个大题,分别是: 1.协同过滤 2.用户画像 3.数据预处理 4.给图表,给出解决方案 没有编程题,谢天谢地 还有十几道金融题,反正我是不会。。。。
时间:8.17一面 问题: 1.项目 逐一介绍,不太深挖; 2.SQL ①一道题 在班级中60分以下的随机抽30人,60分以上的随机抽20人,说思路即可 考察SQL中的随机抽取函数order by rand(),这个知识点确实不常见; 这个题目是笔试中的题目,但当时时间原因没写上来,所以面试官又问了一遍,以后面的同学可以把笔试题目做下记录; ②如何优化性能的问题 3.ab实验知识点 ab实验的统计