在前面的章节中,我们学习了散点图,hexbin图和kde图,用于分析研究中的连续变量。 当研究中的变量是分类时,这些图不适合。 当研究中的一个或两个变量是分类时,我们使用像striplot(),swarmplot()等那样的图。 Seaborn提供了这样做的界面。 分类散点图 在本节中,我们将了解分类散点图。 stripplot() 当研究中的一个变量是分类时,使用stripplot()。 它表示
在处理一组数据时,您通常想做的第一件事就是了解变量的分布情况。本教程的这一章将简要介绍seaborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。 您可能还需要查看[categorical.html](categorical.html #categical-tutorial)章节中的函数示例,这些函数可以轻松地比较变量在其他变量级别上的分布。 import seaborn as sns import m
数据分类 对一个数据a进行分类,分类方法为:此数据a(四个字节大小)的四个字节相加对一个给定的值b取模,如果得到的结果小于一个给定的值c,则数据a为有效类型,其类型为取模的值;如果得到的结果大于或者等于c,则数据a为无效类型。 比如一个数据a=0x01010101,b=3,按照分类方法计算(0x01+0x01+0x01+0x01)%3=1,所以如果c=2,则此a为有效类型,其类型为1,如果c=1,
我需要spark(scala)数据帧分区方面的帮助。我需要按一个键列划分成n个分区,与同一个键相关的所有行都应该在同一个分区中(即,键不应该分布在整个分区中) 注意:我的钥匙可能有几百万 例如:假设我有下面的数据框 等等等等 正如您所看到的,许多值共享相同的键。我想将此数据集划分为"n"个分区,其中相同的键应该在相同的分区中,并且键不应该分布在分区之间。多个键驾驶室位于同一分区,键不可排序。 提前
1.常规自我介绍 2.对新能源汽车行业的认知,列举品牌,对蔚来的认知 3.未来想从事的一个方向,追问具体方向理解,为什么想入行新能源,对传统零售、快消行业数据建设怎么看 4.之前实习的浅挖(面试官直接总结了,我就嗯嗯嗯),你觉得之前实习带给你什么,让你在数分这个岗位上更有竞争力 5,面试官介绍蔚来及业务 6.结合之前介绍业务的具体分析(拿滴滴举例)) 问题1.100个客户使用滴滴,30个司机能满足
自我介绍 垂直居中方法 文本垂直居中方法 动画 同源策略,原因,解决办法 判断数组方法 数组的原型方法 实现一个sleep函数 二叉树后续遍历写代码 说说你的项目 反问环节 #神策数据##前端面试##一面#
20220905荣耀大数据开发面经 写在前面:搬来约在今天下午五点五十的面试,估计是前面的结束的比较快,四点五十给我打个电话让我去面试(当时还在学习室看面经呢/大哭),然后驱车一路彪回去,当时又是军训散场+下课,那叫一g个人多哟,急得不行还是强行镇静/哭 算是最近一场比较愉快的面试,面试官人特别好~有说有笑的,在这里记录下,顺便攒攒人品,求offer!!孩子快卷哭了/大哭 流程: 自我介绍 项目难
粉丝投稿,两年数据开发经验,面试博时基金的数据开发岗位。 开局是亘古不变的自我介绍,和面试官寒暄几句就开始面试了。 1、能简单介绍下你们的组织架构? 2、你们数据相关的都有什么系统? 3、你们团队有多少人? 4、数仓的数据量多大? 5、除了o层,数仓有多少任务? 6、数仓的任务要跑多久? 7、外部数据平台数据的流向? 8、外部数据平台有哪些数据入到数仓? 9、数据交换平台的应用场景? 10、你们大
一面(技术面)1小时 自我介绍; 介绍一下实习; Flink数据倾斜的原因? Flink如何保证数据不丢失? 介绍一下数据流和数仓架构? 解释一下被压? 介绍一下CheckPoint机制? 团队的工作和你的工作? 什么是AB测试? 现在的架构是什么? 如何保证实验层之间的正交? 产出的核心指标是什么? 实验的显著性如何计算? 实验的合规问题? 合规改造问题的设计思路? 二面(综合面)45分钟 自我
本人24届某211大数据专业,字节也是本人的第一个面试。 首先是一个自我介绍, 然后问了项目的东西, 比如用的是维度建模嘛,用了什么事实表,用了什么业务,事实表有哪几种分类 项目中的数据域是怎么划分的。 然后问了MapReduce的执行流程,问了一个Map阶段的数据切分函数(没答上来),又问了MapReduce可以不要map嘛。 接着问了spark,问了spark和Hadoop有什么区别。 hiv
个人bg 24届老东西,本科偏自动化的AI,非计院 211本,保研到985,本科主要是以lab为主,硕士阶段的研究方向主要是存储。 leetcode 300题,个人很讨厌算法,而且是夏令营结束后再也没刷题了,算法退化成草履虫水平了。 项目 15-445 6.824 Ob数据库大赛,主要写了初赛的经历,提了一嘴决赛 其他:系统方向的,存储,数据库,分布式等看过不少paper,但是没正儿八经参加过科研
Timeline: 9.1 投递 9.14 笔试 9.25 一面 11.1 二面 技术+HR面 9.25 一面 23min: 1.项目经历 2.数仓分层 3.数仓执行引擎 4.Sql关键字执行顺序 5.Mysql索引引擎 6.Innodb和myisam区别 7.Flink基本算子 8.Map和flatmap 9.Keyby 10.数据倾斜 怎么定位 11.Hive分区表和非分区表 12.增加或删
👥 面试题目 美团数据运营实习生面经(已offer): 这个实习是在实习僧上投递的,前面一直在忙校招等等的 这个面试当时面完没写笔记,现在凭回忆写写吧 1.自我介绍 2.面试官介绍自己部门的业务情况(优选-零售) 3.一句话概括自己的优势 4.我对零售业务的理解?是不是自己想做的? 5.讲一个自己做过的数分的案例 6.确认了一下到岗时间,可实习时长这些 7.SQL掌握情况如何 这轮面试是电话面试
Timeline: 10.14 投递 10.18 一面 10.25 二面 10.18 一面 21min: 1.项目介绍 2.具体数据表 3.存储数据量达到多少 4.Mysql数据类型 5.聚集索引和非聚集索引 6.怎么处理数据丢失 7.对redis的理解 8.http协议 9.了解的基础数据结构与算法 10.介绍一种排序算法 11.怎么远程连接到linux服务器 12.部署过服务器吗 10
Timeline: 9.15 投递 9.25 一面 9.25 一面 53min: 1.常见数据结构 2.TCP三次握手 四次挥手 3.Java基本数据类型 包装类型 4.==和equal的区别 5.面向对象三大特性 6.Hashcode方法怎么用 7.String stringbuilder stringbuffer 区别 8.泛型 反射 集合 9.Arraylist和linkedlist异同 1