公司:得物 岗位:风控数据分析师 形式:视频面试 视频面试平台:飞书 时长:19分钟 流程: 1、自我介绍。 2、数据分析的工作主要分为两类,一是根据业务提供的具体需求开发报表,二是做课题研究分析业务并给予建议。你之前的实习中这两类工作的比例占多少? 3、对于业务提供具体需求的工作,我们在做这类工作时需要特别关注什么? 4、怎么保证我们提供的数据是准确的? 5、介绍一下实习中数据分析的案例。 6、
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
1.自我介绍; 2.有做过落地的实际项目没; 3.介绍一下xgboost与GBDT的关系; 4.介绍一下常用的聚类算法(K-means); 5.了解NLP吗,介绍一下BERT的结构(模型结构、任务); 6.如何缓解数据稀疏、冷启动等问题; 7.反问(主要做什么业务,具体需要使用哪些算法); 8.总结:面试过程简单,没有算法题,一面过了就说线下走流程,已拒绝;
#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
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
一面 总评:感觉有点奇怪,也没有问我数理统计相关的内容,也没有让我写sql,难道是因为我最后一份实习是做的数据产品,所以就不怎么问我?但是整体下来问的问题都比较常规,面试官态度也很nice 细分题: 简历深耕 介绍下之前做的数据化产品,以及如何使用数据化产品帮助业务的? 介绍下自动化归因的功能和算法(简历有) 数据化产品主要的服务对象是谁?你认为他们主要关注的什么信息? 你在产品优化过程中起到了什
自我介绍 最满意的实习项目经历,展开说做了什么 异动分析 拆解场景,考虑哪些数据指标,答得不好 两个sql代码题,一个sql开放题说思路 最后问了会不会python ,那些库,了解埋点吗 问题20分钟,代码三十分钟。 #数据分析求职# #技术面经#
软开笔试+测评 问了下实习经历 python中的函数,python开发会不会,sql,索引,优化
有时候,对于我们的决定只要有一点点的数据支持就够了。一点点的变化,可能就决定了我们产品的好坏。我们可能会因此而作出一些些改变,这些改变可能会让我们打败巨头。 这一点和 Growth 的构建过程也很相像,在最开始的时候我只是想制定一个成长路线。而后,我发现这好像是一个不错的 idea,我就开始去构建这个 idea。于是它变成了 Growth,这时候我需要依靠什么去分析用户喜欢的功能呢?我没有那么多的
分享一下去年成功面试进快手的面试经验,希望对大家有帮助 1)自我介绍 2)深挖过往实习经历: 1.数据异动问题:假如一直关心的指标在某个时间点下跌很多,怎么分析呢? 2.评估方式问题:大型活动无法上ab实验,那么如何评估活动的效果呢? 3.指标选择问题:如何构建关键的指标链路,如何展示? 3)统计知识考察: 1.如何通俗地解释p值的意义? 2.解释一类错误和二类错误 3.了解染色逻辑吗? 4)偏智
已拿到offer, 是自动驾驶云端部的数据平台的实习岗位; 整体蔚来的面试流程还是比较高效的,一共面了三轮,每轮间隔一天。 第一面 是直属mentor ,主要围绕简历深挖问了上段实习数据分析的case 和可视化的工作经历,并且问了对于BI的理解 。 做了一道SQL笔试, 中等难度,主要用了累计求和的窗口。 第二面 是leader面, 问了SQL优化以及数据平台的理解; 又做了SQL 。 两轮SQL
#校招# #面经# 攒攒人品许愿offer 8.19日投递 8.21约26号面试 时长40min 1. 自我介绍 2. 项目深挖(为啥最后改成降维了,xgb和rf为啥效果不好) 3. 说说决策树,随机森林,XGBoost 4. 说说随机森林的随机主要体现在什么方面?(回答主要是随机取样之类的,问还有吗,没了) 5. 已知学习率,n,随机森林取样取不到某个样的的极限是什么(不会) 6. 假设检验的流
26号一面,9月1号二面,做PPT,许愿offer 1. 自我介绍 2. 项目PPT汇报 3. 根据PPT提问,然后我发现项目开头可能就出了点问题但是这需求是人家提的呀,就给了这么点东西,只能硬做,非科班转行好难呀 4. Python掌握的咋样 sql掌握的咋样,索引,视图 5. 为啥转行 6. 转行会后悔吗,想去哪工作啊,哪人啊(我说河南人,但是有计划单列能落户北京) 7. 期望薪资 反问: 1
项目深挖(问了机器学习相关的问题,如svm的缺点,如何调参) sql题(姓名-班级-成绩 列出每个班的最高分) python问了两个问题(数据类型 哪个可变哪个不可变 浅拷贝深拷贝相关)