《一面数据》专题

问面试岗位的业务 1、自我介绍：三板斧，实习经历，实习总结，个人能力 2、问实习经历中的指标异动归因分析思路：外部，异常排查，内部，指标拆解 3、异动原因找到后的处理策略和过程 4、问什么是ab test，结合实习中的经历展开讲述 5、问ab test在统计学上的原理 6、sql考察：salary表（部门，员工名字，薪资），求一张表得到每个部门的平均薪资，高于平均薪资的员工人数，以及部门里高于平均

顺丰 2022 暑期实习 大数据挖掘与分析工程师 4.2 测评 4.21 面试  深挖简历，什么都问。 ML，主要是比较几个模型，Kmeans & DBSCAN分别应用在哪些场景比较好？ LR & SVM的区别？分别应用在那些场景？ DL，简单介绍一下RNN，它和LSTM，ARIMA的区别？ 是否了解大数据？说说你了解的hadoop和spark。（说我这部分有待加强，现在做数据挖掘必须要会） sq

1、自我介绍 2、未来职业规划 3、深挖实习 4、因果推断有研究吗？比如作者的勤奋度（供稿量）和收入有没有关系，不能简单做相关性分析，我们要做因果推断，怎么做呢？有没有学过什么算法？ 5、手撕SQL（窗口函数，4月份每个用户观看时长排名前五的视频类型） 6、业务问题发现4月份环比3月份供稿量下降了，异动归因，怎么拆指标？ 7、反问

时间9.26 21：00-21：40 大抵是凉了，答得不是很好，发出来积攒人品 本人背景：数学硕士，之前有过两段数分的经历但是都不是和传统的数分岗相关，主要做的是需求开发类似的工作 1.自我介绍 2.他那儿看得到我的笔试成绩，问我还记得笔试的内容吗，然后问我卡方检验、T检验、Z检验怎么算，我不会，他说“那笔试怎么选对的”，我说蒙的，还问了我你了解ABTest吗，我说了解过，他说了解过那还不会算这三

1.数据分析全流程 2.手撕sql 3.掷硬币的数学期望 4.牛顿迭代和梯度下降的原理对比 5.看板指标拆解 大问题的不多，但是会追问，问的比较细，面试官比较专业 #平安产险科技中心求职汇总#

项目: 1 netty服务器怎么实现的，消息怎么传播 2 怎么实现历史消息推送？怎么优化性能 3 怎么实现消息群发 4 为什么选择rocketmq 5 项目有什么性能瓶颈？考虑怎么优化？ 说了netty消息群发可能会有积压问题？用户接口有个走的是sharding全分片 6 项目的架构 八股 1 mysql索引 B+树的结构 2 mysql 存储引擎都有哪些？区别是什么 3 怎么实现一个秒杀系统？

京东一面 1.项目实习自我介绍 主要讲了自己实习中的实时项目，从开发到上线的整个流程。 2.Flink项目中广播关联要有初始化？怎么初始化的？--自己做的时候没接触没注意到。 3.怎么更新的，key by怎么进行去重的？ 4.实时项目 唯独关联是关联mysql中的维度，有可能就是主流数据过来了，但是维度没来，关联不上，这个是怎么进行处理的？ 5.mysql维表是数据源，还是检查全表？ 是look

没想到实习的第一面给了团子，记录一下： 1.面试官上来直接介绍业务：美团金融，负责借贷、理赔的，对这个挺感兴趣 2.发散：说说大数据和计算机专业的区别 3.谈谈对chatgpt的理解 4.介绍一下自己的项目背景（尚硅谷电商离线数仓） 5.两阶段聚合是怎么解决数据倾斜的 6.拉链表如何解决维度缓慢变化 7.数仓的分层结构 8.数仓的建模流程 9.如果产品给了一个用目前技术无法解决的问题，该怎么办？

攒攒人品，记录凉经~ 1.自我介绍 2.你怎么定义产品经理这个职位? 3.你认为要有那些特质匹配你刚才说的那些？ 4.有什么办法可以帮助你快速适应新的业务? 5.你认为数据产品经理和其他PM最大的区别是什么? 6.你认为你优缺点有哪些？ 7.你会使用哪些数据分析工具？熟练度如何？ 最后就是反问了#产品面经#

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：

1.自我介绍 2.实习中需求方向源自于哪里，最终交付哪些东西 3.数据倾斜展开聊聊，数据倾斜的本质，热点数据处理 4.bitmap原理和运用场景 5.零点漂移怎么解决 6.常见的维度建模模型和方法 7.java的垃圾回收机制 8.关系型数据库介绍一下，和数据仓库的区别 9.MySQL索引 10.数仓分层介绍一下，分层的好处 11.spark宽窄依赖，算子举例 12.手撕：java二分查找，sql窗

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

👥 面试题目 1.自我介绍，能不能从几个方面说一下项目 2.有什么收获 3.简历里面哪个技术学的最好 4.spark的client模式和集群模式 5.yarn 6.能够重分区的算子 7.为什么用rdd,不用df和ds，他们的区别 8.为什么spark比mapreduce更快(磁盘io和进程线程模型) 9.spark也会OOM和溢写磁盘啊，mapreduce也有缓冲区啊，都是内存计算，为什么更快(

问题： 自我介绍 简历上指标选取原则 优缺点 对实习的期待 常用的sql聚合函数 项目落地的措施和策略 怎么保证数据的准确性 非常轻松愉悦的一次面试 期待二面

1、上一份实习了4个月之后为什么不继续实习了？ 2、我看你上一份实习主要是做机器学习是吧？你机器学习使用的是什么模型？ （1）具体调用哪些算法你有研究过吗？ （2）你的这个项目主要是做什么工作？ （3）是不是大概就是从数据库拿数据，然后对数据进行清洗，然后在进行自动化调度、自动化训练对吧？ （4）你数据库拿数据是使用sql拿吗，还是使用Python拿？ （5）mysql和heidisql的区别是什