《大数据分析》专题

SuperMap iClient for Leaflet 对接了 SuperMap iServer 的分布式分析服务，为用户提供大数据分析功能，主要包括： 密度分析 点聚合分析 单对象空间查询分析 区域汇总分析 矢量裁剪分析

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

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；

一面 时间：具体时间忘记了，应该是上个月的事情，反正离今天好久了 内容： 1.自我介绍 2.问我纯数据分析技术岗和带点综合管理的岗位选哪个 然后就结束了······ 二面 时间：2022.10.17 内容： 1.自我介绍 2.家里在哪里？身高多少？学硕还是专硕？ 3.毕设做的内容 4.跟我讨论了我的科研方向（我做的信息传播动力学的方向，能看出来这个面试官对我的方向是有一定了解的） 5. 问我参与了

自我介绍 项目介绍：（国模详细介绍、面对的困难） 实习介绍：实习中有没有做一些本职之外的有趣的事情。怎么样对数据预处理，有没有什么提炼的策略。 nlp介绍 用户画像怎么做的 sql窗口函数三个 反问：业务、实习时间 面试官是小姐姐，感觉还挺好的：） 等一个结果

Kubernetes community中已经有了一个Big data SIG，大家可以通过这个SIG了解kubernetes结合大数据的应用。 在Swarm、Mesos、kubernetes这三种流行的容器编排调度架构中，Mesos对于大数据应用支持是最好的，spark原生就是运行在mesos上的，当然也可以容器化运行在kubernetes上。当前在kubernetes上运行大数据应用主要是sp

顺丰-大数据挖掘与分析（2021秋招） 顺丰一面： 1.深挖实习，指标体系如何建立，各项指标的权重如何确定 2.逻辑回归算法的原理 3.谈谈对ABtest的认识 4.sql排序窗口函数的区别 顺丰二面： 1.深挖实习，预测为什么选用随机森林算法，如何调参 2.论文项目，简单介绍 3.了解哪些机器学习算法 4.反问 顺丰hr面 1.实习中遇到的困难，如何解决 2.过往经历中，你认为最困难的问题，你是

1自我介绍 2.项目中数据量 3.用户分析维度 4.客户流失分析模型指标 5.oracle和hadoop的了解 等了一个多小时，这就是国内甲方和卑微求职乙方吗？要不是面试官是个声音好听的女生，我大概会骂人吧。 岗位和个人经历不算匹配，我个人经历更偏向数据挖掘，感觉这个岗位更偏向业务分析和数据库。 最后还是再感叹一下，虽然今年秋招求职者的确处于弱势地位，但也不是说招聘单位可以不尊重人吧，起码自己定的

三轮面试，进度很快，一周内结束。 第一轮，hr面试 问一些基本情况，8分钟结束。 第二轮，技术面 项目竞赛，过拟合怎么解决，特征筛选方法等等， 12分钟。 第三轮，终面+签约 问了一些基本家庭情况，职业规划等等。面试官长的有点像我初中同学，亲切感倍增。 然后hr介绍薪资。 20w左右薪资，单人单间免费住宿一年，八险二金，房补2500，食堂早中晚分别3，7，7元自助餐，电话网络全免费，感觉不错。 #

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

一面 10.12 10min 一个面试官，主要挖简历。 好长时间没消息我都以为g了，又收到了二面通知 二面 10.31 10min 一个面试官，挖简历+期望薪资+家是哪的，为啥来深圳等 一面面试官有点丧丧的，感觉好困好困。二面的面试官很和蔼，戴口罩也能看出来全程笑嘻嘻的。 不知道是不是KPI，有没有后续。 #广东联通##深圳联通##面试#

- 3/9笔试 - 选择题大概三四十个 - 问答题10个，涉及python，HSFS八股，Java八股 - 3/14一面，全是快问快答25min - 问简历，项目介绍，项目中提到的模型被揪出来问了细节 - 常见的机器学习算法讲讲，深度学习会多少呢？ - 编程语言？希望会Java - 各种排序算法，时间复杂度，随便介绍几个呗 - Python的装饰器 - 指针和引用的区别（这是C++，但是当时并不知

本文向大家介绍超大数据量存储常用数据库分表分库算法总结，包括了超大数据量存储常用数据库分表分库算法总结的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 当一个应用的数据量大的时候，我们用单表和单库来存储会严重影响操作速度，如mysql的myisam存储，我们经过测试，200w以下的时候，mysql的访问速度都很快，但是如果超过200w以上的数据，他的访问速度会急剧下降，影响到我们webapp的访问速度，而

问题内容： 我有一个非常希望直截了当的问题，在最近3个小时中，这一直给我带来很多困难。应该很容易。 这是挑战。 我有一个熊猫数据框： 我想要将数据框转换为： 值是值计数。有人有见识吗？谢谢！ 问题答案： 这是重塑数据的几种方法 1） 使用 2） 或者，在over上使用，然后填充零。 3） 或者使用与， 4） 或者，与

笔试+3轮面试，笔试题比较开放，主要考察一些基本的概念，业务一面：首先自我介绍，面试官就简历提问，接着会跟你一个具体的案例让你回答如何识别黑产用户，附加口述一道智力测试题，最后是反问，整体面试很轻松，由于反问阶段表现得很好，所以一面后三分钟就通知结果了。 二面应该是部门leader面，更多的还是深挖简历的内容，真的很细很细，面完以后感觉表现一般，然后hr通知结果待定，基本没戏了。