《数据分析师》专题

👥面试题目 如何来筛选活跃度前十的用户 思路解析 考察的知识点： - 活跃用户定义：理解活跃用户的定义及其在数据分析中的重要性。 - 指标选取：掌握选择合适的指标来衡量用户活跃度。 - 数据处理：了解如何处理数据以提取有用信息。 - 排名算法：掌握实现用户活跃度排名的算法。 性别留存率分析的具体应用场景 思路解析 考察的知识点： - 用户行为分析：理解性别留存率分析在用户行为分析中的应用。 -

👥面试题目 一副扑克牌 54 张分成等额 6 份大小王在同一份牌里的概率? 本问题主要考察的是组合数学和概率理论的知识点，具体涉及： 组合数学：用于计算所有可能的分牌方式以及目标事件（大小王在同一份牌中）的出现次数。 概率理论：用来计算特定事件（大小王在同一份牌中）发生的可能性。 逻辑回归的原理，应用场景以及优缺点？ 当我们探讨逻辑回归的原理、应用场景及优缺点时，我们实际上是在考察以下几个核心知

7月18号约面试，7月19号下午面试。面试官挺和蔼的，但是我感觉是kpi面试。 面试内容：1、自我介绍。 2、因为简历没有实习经历，面试官询问了一下。 3、问会什么编程软件，Python，Sql，介绍了一下会的库和算法。 4、反问环节面试官介绍了一下工作内容等。 有友友投了一样的岗位可以一起交流呀！ #蔚来面试##数据分析#

笔试，8月15日，行测题，包括四部分：逻辑推理、数字判断、言语理解、资料分析。 一面，8月20日 1. 自我介绍。（主要经历是数据挖掘建模） 2. 介绍下实习中项目的脉络？遇到的困难？怎么解决？结果怎么样？ 3. 除了技术上，做了哪些工作？（说明商分更重视业务能力） 4. 为什么到这家公司实习？答：想了解认识直播这个行业。（没有过相关行业思考的别给自己挖坑） 5. 追问：现在对于行业的认识和思考？

8月31日一面，两位面试官，2V1，时长约1小时，两位面试官都很温和，整体的面试体验感觉很好，面试氛围超好 自我介绍 针对所修专业开始提问 你的专业做数据分析相比于统计学/数学有什么特殊之处？ 你的专业做数据分析有什么优势？ 介绍其中一段实习经历 实习中使用到的一个预测模型处理的数据大约有多少条记录？时间跨度有多长？用的训练集占多少？ 对于这个项目，当时是怎么分工的？ 有遇到什么问题，是怎么解决的

一面： 面试体验满分，字节面试官会引导你回答问题 虽然是数据分析师面试，但全程都是在聊业务，没有手撕sql，sad 业务主要分为在实习期间做的业务，指标体系搭建 1.平常喜欢用的app有哪些？优缺点？ 我说的抖音和小红书，其中谈到两者推送单双列的区别 2、详细展开说明单双列的优缺点 3、抖音如果从单列转双列的劣势 老用户习惯改变、广告变现、封面成本设计 4、搜索功能好坏的评估 用户点击搜索渗透率、

TimeLine：一面20211108，二面20211110，三面20211112 当时的BG：北邮本硕，管理类专业，一段实习经历：美团商业分析师 写在前面的话：该文档记录日常实习面试的相关问题，面试时间为2021年。以下问题的答案可能存在错误，敬请读者批评指正 一面 1. SQL考察 数据表：用户表user_profile，字段有：user_id'用户id'和login_date'用户登录日期'

- 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

3月底做的笔试，4月初通知面试，笔试是20道统计学题目和30道行测题目，比较简单 一面属于半结构化面试，用时30min，我对Hadoop和数据仓库不甚了解，寄 自我介绍、项目简述、职业规划 如何向缺乏专业数学知识的普通人介绍正态分布 逻辑回归模型的原理和优缺点，gbdt的优缺点，gbdt和xgb的区别 是否熟悉Hadoop、数据仓库，目前处理过最大的数据量是多少 列举SQL的窗口函数，如何提高SQ

共34min 两个面试官，一个应该是业务负责人，另一个是懂技术的~ 首先一来就是自我介绍，然后他们详细地介绍了该岗位干嘛的。 首先深挖了一个实习项目，问了一些项目的具体细节，然后还有我主要负责的部分。 然后问我了不了解爬虫，我说学过但是用的不多。（谢谢MKT3310） 问我平时数据分析工具，我说Mysql python R。 最后问了一个开放性的问题：GPT怎么对人们的生活、工作产生积极影响？ 真

问题内容： 我有Cassandra数据库，可以通过Apache Spark使用SparkSQL从该数据库分析数据。现在我想将那些分析过的数据插入PostgreSQL中。除了使用PostgreSQL驱动程序之外，是否有其他方法可以直接实现此目的（我想通过postREST和Driver实现它，我想知道是否有类似的方法）？ 问题答案： 目前，尚无将RDD写入任何DBMS的本地实现。这里是Spark用户列

本文向大家介绍AJAX提交表单数据实例分析，包括了AJAX提交表单数据实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了AJAX提交表单数据的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 遍历表单各元素，将参数值组织成JSON格式 这里对CheckBox复选框做了特殊处理，后台接收到的该值为所有复选框值用逗号的拼接 AJAX的调用： 谈到服务器端返回的JSON格式数据，支持如下格式 前端调

本文向大家介绍Android React-Native通信数据模型分析，包括了Android React-Native通信数据模型分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 无论是计算机领域还是日常生活中，我们所言的通信，其核心都是数据信息的交换，而数据模型的优劣对通信效率有着决定性的作用。 在React-Native项目中，Javascript语言与Native两种语言（Java或OC等）间存

本文向大家介绍Mysql数据表分区技术PARTITION浅析，包括了Mysql数据表分区技术PARTITION浅析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在这一章节里， 我们来了解下 Mysql 中的分区技术 (RANGE, LIST, HASH)   Mysql 的分区技术与水平分表有点类似， 但是它是在逻辑层进行的水平分表， 对于应用而言它还是一张表， 换句话说: 分区不是实际真正的对一张表

本文向大家介绍详解Python数据分析--Pandas知识点，包括了详解Python数据分析--Pandas知识点的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘 1. 重复值的处理 利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID. 2. 缺失值的处理 缺失值是数据中因缺少信息而造