8月2日投简历 8月3日电话约面 8月8日面试大概50分钟。 面试英文,但后续介绍项目的时候也用到了中文。 自我介绍 介绍项目-深挖项目 对discover的了解程度,具体工作业务 更喜欢做数据挖掘还是分析(想在技术方面还是业务方面有更多提升) 反问环节(工作时间8:30-5:30 时间比较灵活 不加班!) 总结公司背景和工作内容还是挺符合统计教育背景的同学,工作时间也很nice。 #数据分析#
一 选择题40分 10道单选 挺简单 ,都是简单的sql和数据分析基础知识 二 填空题20分 列举常见用户分析模型 三 答题 40分 两道sql 1 选出一个表中成绩最高的同学以及对应的字段 2 对表进行分组 四 时间 时间一个半小时 总结 : 考察知识不难 ,笔试应该不怎么筛人(答主还是可能挂
1自我介绍 2.项目中数据量 3.用户分析维度 4.客户流失分析模型指标 5.oracle和hadoop的了解 等了一个多小时,这就是国内甲方和卑微求职乙方吗?要不是面试官是个声音好听的女生,我大概会骂人吧。 岗位和个人经历不算匹配,我个人经历更偏向数据挖掘,感觉这个岗位更偏向业务分析和数据库。 最后还是再感叹一下,虽然今年秋招求职者的确处于弱势地位,但也不是说招聘单位可以不尊重人吧,起码自己定的
三轮面试,进度很快,一周内结束。 第一轮,hr面试 问一些基本情况,8分钟结束。 第二轮,技术面 项目竞赛,过拟合怎么解决,特征筛选方法等等, 12分钟。 第三轮,终面+签约 问了一些基本家庭情况,职业规划等等。面试官长的有点像我初中同学,亲切感倍增。 然后hr介绍薪资。 20w左右薪资,单人单间免费住宿一年,八险二金,房补2500,食堂早中晚分别3,7,7元自助餐,电话网络全免费,感觉不错。 #
荣耀:录用决策中 概况:投递的是大数据开发岗,整体面试流程较快,面试官考虑我本科商科背景也没有特别为难,更多是考察我对于一些大数据技术的基础认知。 一面: 1. 主要会什么语言?用过什么库?讲下自己使用机器学习算法做的一个项目? 2. 讲讲Hadoop的构成?遇到过数据倾斜问题没有?产生原因,以及解决方案?
#迅雷#数据分析师 #笔试 1.hivesql条件判定语句 2.房间里有产品经理和开发人员,2人离开,1人是产品经理。求房间里开发人员的概率 3.一个部门,五分之二为数据开发,五分之二为数据分析,都从事的有四分之一,求都不从事的人员概率 4.推送会员卡折扣给长期未使用用户,其目的是(营收,流失,用户找回,拉升新增) 5.mapreduce如何解决数据倾斜 count,join,大小表,grou
一面 视频面试 30min 挖简历+一些机器学习模型知识的考查 感觉还是挺看重建模经历的 难度不大,交流很顺畅。 上午面完的,下午就通知复试了,流程很快。 二面 视频面试 30min 应该是部门主管 挖简历 问了一下毕业论文的情况 讲了一下这个岗位的一些具体情况 态度很好,交流很舒服。 大概三天内也出了面试结果。 三面 线下 HR主管面 一些常规问题,评价一下自己等等 问了一下期望薪资 聊了大概1
时间:8.26 二面问题: 1.项目 深挖,比一面面试官问得更深入,而且感觉二面面试官比较懂运营,所以延伸也是问了相关的发散 2.业务场景题目 滴滴做了一个去西单免单的活动,会有怎么样的效果,如何检验? ①用户增多的趋势;统计分布检验; ②拉动司机 ③(后续面试官补充)会影响西单附近的交通情况,因此要考虑到上报审批等流程环节 3.跑西单司机一定会涨吗,什么因素会影响? 单量+单价金额+平常的拉客活
现场面试的,要去接待处用身份证换出入证才行(里面真是太好了,各种环境设施真的好好) 面试官三个,人力一个,主管一个,还有一个职位不明确。 1.自我介绍 2.项目经历细节 (反思:对以往比赛项目不太了解,应该多了解) 3.最喜欢的一本书 (说的《大战拖延症》,然后被追问两方面看待问题,拖延症有什么好处,有什么坏处, 实诚的回答目前还没发现好处,然后被追问比如什么不好的后果) (反思:没有准备此类问题
3月11日笔试了90分钟,题目相对简单,大部分题目都有思路,但我的表述存在很大问题,寄 5道选择题(20分),考察统计学概念(抽样方法、置信区间、均值和标准差)、游戏指标、游戏术语 5道简答题(80分),考察辛普森悖论、SQL查询(分类统计和留存率计算)、业务理解能力(游戏指标解读)、介绍手游(概括手游特征、描述游戏系统、估算DAU和流水)、个人职业规划 牛客网上有SQL的企业真题,也有关于游戏数
1.看板搭建项目 2.iv和woe原理 3.来天津原因 别的不记得了
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