《数据分析实习》专题

记录人生第一次工作面试。 公司：建投科技 HR电话邀约线上面试后，发了一个官方项目通知的链接，让提前熟悉了解。 比原定时间提前面试，时长10分钟左右。 面试流程： 1、自我介绍 2、对项目的了解 3、简述项目流程 4、反问环节： 岗位的发展前景 通过这场面试给个人一些建议 问题主要是针对项目，需要好好准备。 复盘： 自我介绍太简单，没有提前准备好，没有突出自我优势和特点，以至于后续没有对个人经历的

总评：一面已挂。有一些题记得不太清楚了，主要考察游戏理解、ABtest、业务。业务和ABtest还需要提升。 1. 自我介绍 2. 玩过哪些游戏。着重问了王者荣耀、决战平安京之类的MOBA手游。 3. 为什么法师一般走中路？ 4. 怎么做ABtest？ 5. 在完成了ABtest后，要给领导汇报，报表/汇报上该写哪些东西？ 6. 游戏中的新手指引，如何从数据分析的角度来看新手指引有没有用？（提示：

来源：boss 内容：自我介绍 校内数据分析的课程用到的工具 为什么选择南京 上一份工作中数据处理的内容是怎么做的 期望薪资 用axure干嘛 经济学课程有没有涉及到数据 平时数据来源在哪 家里有没有兄弟姐妹 去南京家里有没有意见 现在在哪 什么时候可以到岗 有没有关注财经的信息（想问一些证券的内容，抱歉，我一点不懂） sql查询的语句，因为不会而延伸到access实验课成 未来工作规划 能不能接

为了准备一个面试所以开始记录一下自己的准备 预计使用时间4H， 从2023年6月25日23点34分开始（爱丁堡时间） 我也不知道为什么会收到面试邀约但是还是积极准备一下。 职位要求 业务视角，维护数据运营体系（业务流梳理，指标字典梳理，数据实现，迭代优化） 管理策略优化数据测算，客服资源分配，客损测算，服务成本测算。精细化策略。 业务规则检验。 指标定义，数据生产和提取，分析工具于方法，持续输出，

面试大概40分钟左右，一面就挂了，问的非常偏业务应该是物流方向的，已经有点忘了具体问题了。 1.先自我介绍，大概说了2分钟就介绍一下学校和几段实习。 2.有一段咨询公司数据分析的实习，详细问了我这段实习，然后问了我做的最成功的一件事情是什么。 3.SQL题，一道是订单求每个用户的消费金额，一道是按消费金额分层用户求平均消费金额，然后问我第二个sql题怎么优化代码。（自己确实面试前很久没有写过SQL

一面面的稀碎，一面面完一周之后hr联系说重新做了人才盘点，希望继续推进后续面试。这次是hr面，问题比较常规。 1.自我介绍 2.离职原因 3.收到offer情况 期间有收到但拒绝掉了，最近也在推动其他 4.看机会比较看重的三个方面 岗位匹配度+发展+薪资 5.工作和上学时间重叠，是管培生吗？签合同时间 校招提前入职实习，签合同是在毕业之后 6.实习和毕业后做的工作差别大吗？ 会有差别，组织架构调整

一面 面我的是国际化广告产品部：数据科学组的负责人，30来岁，男。人真的超级超级好，超级有耐心，不会嫌弃你一问三不知，而是会努力引导。 主要是4个部分。 一、自我介绍 我自我介绍前，面试官有跟我说希望我在自我介绍的时候能突出“自己与这个岗位的匹配度”！ 然后我主要还是按照自己原来准备过的3 part来说： 1）硬核能力（代码+统计知识） 2）业务、商业洞察力（之前实习积累的经验+2次商赛经历） 3

面经3 9月7日笔试：SQL题，要求30分钟内完成。给一个表，查询用户数、订单总额、统计留存率。 一面，9月8日，25分钟 1. 自我介绍。 2. 深挖实习+项目。 3. 留存率公式。 4. 搭建一个数据指标体系。 5. 大数定理与中心极限定理。 6. 假设检验。 7. AB实验相关。 8. 反问。 面经4 1. 自我介绍+项目与简历介绍。 2. 为什么想来滴滴？ 3. 学过哪些数据分析相关的课程

计算机科学与技术跨专业实习，日常实习四面凉经。 一面，6月8日，1小时40分钟 1. 自我介绍。 2. 实习经历介绍。 3. RFM解释。 4. 归一化是否了解。 5. RFM评分系统设计与分层。 6. Count()和Count(1)和Count(*)区别。 7. 分别解释Left/Right/Inner/Full join，MySQL中是否有Full join（无），如何实现Full join

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"Do not store up for yourselves treasures on earth, where moth and rust consume and where thieves break in and steal; but store up for yourselves treasures in heaven, where neither moth and rust consu

10.5.2 算法分析实例 本节以本章介绍的若干算法为例来讨论对算法复杂性的分析。 搜索问题的两个算法 对于搜索问题，本章介绍了线性搜索和二分搜索两个算法。 线性搜索算法的思想是逐个检查列表成员，编码时可以用一个循环语句来实现。循环体 的执行次数取决于列表长度：如果列表长度为 n，则循环体最多执行 n 次。因此，如果列表 长度增大一倍，则循环次数最多增加一倍，算法执行的步数或实际运行时间最多增加一

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