《数据分析师面经》专题

感受还不错 和我一起的小伙伴都蛮好的 大概就是图上这些内容 开始有点紧张了自我介绍一般 后面小组讨论还可以

大概20min 自我介绍➕为什么选择汉得➕你在数据分析常用方法工具➕在小组中角色➕小情景问题➕期望薪资➕工作说明➕反问 感觉答得不太好 凉凉

1. 自我介绍 2. JAVA并发包了解吗 3. JVM垃圾回收机制 4. Spring循环依赖 5. Mybatis一级缓存二级缓存 6. Mysql深分页 7. MySQL索引有哪些 8. MySQL事务隔离级别 9. Redis 缓存雪崩，缓存穿透 10. 了解大数据组件吗，Hadoop，HIVE

本文向大家介绍Python常用数据分析模块原理解析，包括了Python常用数据分析模块原理解析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 python是一门优秀的编程语言，而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等

做个记录 基本上问项目，根据简历项目和实习的技术点衍生去问的 写面经攒人品～ 1.自我介绍 2.数据仓库的分层，以及为什么要做数据仓库 3.数据仓库的血缘关系 4.拉链表的实现 5.hive的压缩格式和存储格式 6.星型模型和雪花模型优缺点 7.spark和hadoop的区别 8.spark数据倾斜发生原因及解决方案 9.spark的新特性AQE和DPP 10.kafaka的特性 11.kafak

1. 请简述您如何理解腾讯的企业文化，并结合您的经验谈谈您如何融入这样的文化环境。 2. 在团队合作项目中，您通常扮演什么角色？请举例说明您如何在团队中发挥作用。 3. 描述一次您在项目中遇到困难或挑战的情况，以及您是如何解决问题的。 4. 请讲述一个您成功领导团队达成目标的经历，包括您采取的策略和最终结果。 5. 面对紧急且重要的任务时，您如何安排时间和资源以确保任务按时完成？ 6. 请分享一个

4.11 45min视频面试。岗位是数据研发工程师-数据科学方向，面下来感觉，这岗位确实很数据科学，没有太数据研发。 基本是简历面，绝大多数时间都在问项目，而且经常不是拷打技术细节，而是会让我用业务的角度思考我的项目，我感觉是比较想看看我的业务思维咱也不知道面得好不好。 除了简历外，提到的几个问题主要是 1.自我介绍 2.数据仓库分层 3.纬度建模和范式建模 4.hdfs 5.hive 6.对数据

更新一下，二面后五天样子发offer啦。 但手上还有一个国企省总部的offer，华子在等待二面…目前还没有决定好。 ——————— 滴滴滴，下午四点面完的二面。由于面试答得不是很好，所以调整情绪了好久，才来更新二面面经，愿攒攒好运！ 二面是技术总监负责面试，第一环节是自我介绍。 然后第二环节是英文自我介绍，由于面试官要求剪短一些。我就直接介绍了学历信息就结束了（现在想想好蠢，应该多说一些的，没有很

京东社交电商APP+小程序京喜，对标拼多多。 一面 1. 自我介绍+项目与实习提问。 2. 你学的这个专业，你认为对你影响最大的是什么？ 3. 最大的成长或收获是什么呢？为什么？举个最近实际的例子？ 4. 详细问是例子中是怎么想、怎么做、怎么实现的？ 5. 运用数据分析，分析一下酒店的漏水情况？（和面试官一来一往提出假设，具化问题，分析讨论） 6. 你SQL怎么样？ 7. 你有什么问题？ 二面 1

晚上七点 1.小姐姐介绍部门 2.自我介绍 3.两条sql   202211的活跃用户数 和 次日留存率   每月当日活跃时长前十的用户   完全没写好 应该寄了 4.3句话说说你想从这次实习里获得什么 5.简历做的项目 背景目的方法贡献 star法则吧 6.反问 工作强度、偏什么技能（主要是sql)、租房 还是得先把代码再好好刷刷

本文向大家介绍Vue 数据绑定的原理分析，包括了Vue 数据绑定的原理分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 原理 其实原理很简单，就是拦截了Object的get/set方法，在对数据进行set(obj.aget=18)时去重现渲染视图 实现方式有两种 方式1 定义了同名的get/set就相当于定义了age 为了让test不显示多余的变量，可以把_age定义在外部 方式2 使用这种方式完美的

我创建了一个数据框，其中包含要被词干化的句子。我想用雪球机来获得更高的分类算法精度。我该如何实现这一点？

本文向大家介绍大数据分析用java还是Python，包括了大数据分析用java还是Python的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 大数据学java还是Python？ 大数据开发既要学习Python，也要学习java。 学习大数据开发，java语言是基础，主流的大数据软件基本都是java实现的，所以java是必学的， python也是重要的爬取数据的工具，也是大数据后续提高部分需要学习的。 P

本文向大家介绍python实现数据分析与建模，包括了python实现数据分析与建模的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 首先我们做数据分析，想要得出最科学，最真实的结论，必须要有好的数据。而实际上我们一般面对的的都是复杂，多变的数据，所以必须要有强大的数据处理能力，接下来，我从我们面临的最真实的情况，一步一步教会大家怎么做。 1.数据的读取 2. 数据的处理 2.1.异常值（空值）处理

本文向大家介绍使用Python Pandas进行数据分析，包括了使用Python Pandas进行数据分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在本教程中，我们将看到使用Python pandas库进行的数据分析。图书馆的熊猫都是用C语言编写的。因此，我们在速度上没有任何问题。它以数据分析而闻名。我们在熊猫中有两种类型的数据存储结构。它们是Series和DataFrame。让我们一一看。 1.