《数据分析师面经》专题

面试时长 大概半小时左右 面试流程 1.首先是让我做个简单的自我介绍； 2.接着提问我能力上的优缺点，以及对未来的规划； 3.在工作中遇到过什么困难，如何解决的，应该是要考察问题解决的思路； 4.感觉在工作中收获了什么？ 5.平时有什么兴趣爱好？ 6.之前的职级和薪资待遇？ 7.为什么想出来寻找机会？ 8.最后问我有什么想问他的，这里建议不要问薪资问题； 小结 虽说是hr面，挂的几率不大，但是建议

投nlp挂，转岗大数据开发 一面 算法题：一个只包含1，2，3的数组，排序使得3在最前，2在中间，1在最后。要求时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。 用双指针，类似快排的思路。 二面 算法题：数组中，第一个非0的数位置索引，时间复杂度O(log n)。 二分查找。 两个面试官都很nice，没有因为岗位不匹配为难。#我的秋招日记#

本文向大家介绍Javascript aop(面向切面编程)之around(环绕)分析，包括了Javascript aop(面向切面编程)之around(环绕)分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Aop又叫面向切面编程，其中“通知”是切面的具体实现，分为before（前置通知）、after（后置通知）、around（环绕通知），用过spring的同学肯定对它非常熟悉，而在js中，AOP是一

本文向大家介绍java finally块执行时机全面分析，包括了java finally块执行时机全面分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 java里 finally 关键字通常与try catch块一起使用。用来在方法结束前或发生异常时做一些资源释放的操作。最近也看到网上有一些讨论try catch finally关键词执行的顺序的文章，并给出了finally块是在方法最后执行的。 这些

使用指南 - 数据报告 - 访问分析 - 利用入口页面做转化分析 对于网络推广，大家最关心的就是推广的转化了。经过某个入口页完成的转化越多，说明这个入口页越有利于转化，越匹配它的推广来源流量。怎么分析访问入口报告里的转化数据呢？ 让我们先看下和转化相关的指标有哪些： 访问次数：为从该入口进入的访客在您网站上的访问次数。 转化次数：为从该入口进入的访客到达转化目标页面次数，越高则该入口对网站转化贡献

面试时间：2024年7月15日 时常：60分钟 岗位：后端开发暑期实习 上自我介绍 讲一讲项目中从需求分析到需求实现的整个过程 讲一讲对JVM的理解，垃圾回收器，垃圾回收算法（没答出来） 讲一讲Mysql的索引的数据结构？b+树与b树有什么区别？树的一般高度？能存多少数据？ TCP与UDP有什么区别 讲一讲数据一致性是什么数据的一致性（简历上写了）？怎么保证数据的一致性 研究生做了什么课题？为什么

2024.1.9 面试 Boss直聘沟通 公司要求驻场开发，接受加班，接受出差 你是25届是吧？能在六个月左右是吗？目前在校吗？ 后续有什么规划？ 你怎么理解数据开发这个岗位的？ 讲讲简历上这两个项目？是你在学校做的是吧？ 项目你是全程参与是吧？ 聊天这个项目的数据源是哪里来的呀？ 项目整体是落在HDFS上是吧？ 单一架构，嗷，然后可视化，是哇？ 下一个电商项目介绍一下？ 数据来源讲讲？ 那意思是

随着我们的树数据结构的实现完成，我们现在看一个例子，说明如何使用树来解决一些真正的问题。在本节中，我们将讨论分析树。 分析树可以用于表示诸如句子或数学表达式的真实世界构造。 Figure 1 Figure 1 展示了一个简单句子的层次结构。 将句子表示为树结构允许我们通过使用子树来处理句子的各个部分。 Figure 2 我们还可以表示诸如 （（7 + 3）*（5-2）） 数学表达式作为分析树，如

事件分析 例行导出服务

我们知道 Web 应用中我们用的最多的就是数据库操作，而 model 层一般用来做这些操作，我们的 bee new 例子不存在 Model 的演示，但是 bee api 应用中存在 model 的应用。说的简单一点，如果您的应用足够简单，那么 Controller 可以处理一切的逻辑，如果您的逻辑里面存在着可以复用的东西，那么就抽取出来变成一个模块。因此 Model 就是逐步抽象的过程，一般我们会

提示 视频 PPT 下载 Ping 程序是用来探测主机到主机之间是否可通信，如果不能 Ping 到某台主机，表明不能和这台主机建立连接。 当我们要检查网络状况的时候，就总喜欢 Ping 一下百度，检测网络到底通不通。但是这一个看似简单的命令 Ping，到底涉及了什么协议，数据又经历了什么样的路程，我们今天就来看一看。一次完整的 Ping 过程其实涉及很多协议，如 DNS，UDP，ARP，ICMP

1. 简介 关联分析，顾名思义用于计算两个要素之间的相关性。 在增长黑客的诸多经典案例中，facebook 的“A-Ha Moment”为人所知。Facebook 通过挖掘发现新用户在前10天内至少添加7个好友时，最可能在次周留存。这里“前10天添加7个好友”即为 facebook 用户增长的“A-Ha Moment”，也切实的指导了 facebook 后续用户增长的运营与产品方向。 纯人力的“A

1. 简介 留存分析是分析用户黏性、活跃度的重要方法。主要用来分析某一群组用户（通常为某批新用户）中再次产生指定行为的人数和比例。随着获客成本逐年递增，留存分析变得越来越重要，做好留存分析，才能为网站带来持续的流量增长。同时对流失用户针对性的调整推广/产品策略，也可以有效提高产品推广的ROI。 2. 使用说明 2.1 选择初始条件 选择一个事件作为初始条件，点击事件名称前的漏斗图标可以为该事件添加

1. 简介 漏斗模型主要用于分析多步骤过程中每一步的转化与流失情况。您可以使用漏斗分析工具来分析网站中某些关键路径的转化率，以确定整个流程的设计是否合理，是否存在优化空间等。同时，您可以在关键路径中找出流失人群进再分析、再挽回、再投放。另外，通过用户对比，或者按某个维度分组，能够精确定位问题，针对性地改善产品策略。 2. 使用说明 2.1 新建漏斗 点击【分析云】左侧导航栏的【漏斗分析】，点击“新

1. 简介 事件，是用户在您产品上的行为，如“浏览页面”、“点击元素”、“下单”、“搜索”、“咨询”等。 属性，用来描述事件的具体特征，在事件分析里表现为“按维度查看”，也就是从什么视角来细分查看指标。比如属性是：商品名称、店铺名称，对于“下单”事件，您可以按“商品名称”、“店铺名称”的维度来拆分查看下单次数。 要对事件进行数据分析，首先需要构建事件指标。构建事件指标是将事件进行指标化、数据化的过