开局问业务:小桔能源-加油决策中心-数据分析 1、自我介绍 2、问tx实习里的tapd是什么 3、结合tx实习问MECE法则分析的思路 4、问MAU指标拆解的过程和逻辑 5、问实习中是怎么做数据清洗的 6、问懂不懂ETL? 7、提问,滴滴,比如说7月份它的一个用户的D a u下降30%,你看你会怎么去分析? 8、问机器学习模型 9、问k均值算法,k怎么确定 10、sql题,一个打车订单表: (1)
主要内容:1.数据仓库概述,2.数据仓库建模概述,3.维度建模理论之事实表,4.维度建模理论之维度表,5.数据仓库设计1.数据仓库概述 1.1 数据仓库概念 数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据,借助数据仓库的分析能力,企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时,随着时间的推移,数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。 1.2 数据仓库核心架构 2.数据仓库建模概述 2.1 数据仓库建模的意义 数据模型就是
五月份面的了 时长50mins 1、自我介绍 2、问个人情况,实习情况 3、让挑一个在tx的时候一个能体现数据分析能力的项目仔细讲讲 4、直接出一个Case。就是B 站这边C端用户,它的浏览次数就这一个指标周环比它就出现了一些波动,然后你分析?或者说我给你一个具体的场景,就是比如说五一后,视频浏览量大盘下降,该怎么分析? 5、假如视频浏览同比涨了60%,我随便举个例子,你觉得他是好还是不好,怎么去
秋招记录 1.自我介绍 2.简历深挖 讲了一个漏斗模型的构建/一个排查问题(类似归因) 3.SQL 1.groupby /case when 打标 2.留存率 (在每日观看次数不同的前提下,我没理解如何分类,最后没写出来) 4.业务场景 1.游戏类观看大幅下降怎么分析 背了一些归因分析的模板 2.游戏视频供需关系衡量指标(这块完全不懂) 感觉不是很难,但是一边实习一边准备我有点基础忘光了
#数据分析# 下午刚面完字节的产品,晚上哈啰突然通知电话面,数据分析的日常岗(感觉暑期已经招完啦) 本来通知6点面,结果面试官到7.30才打的电话,真的干等了一个半小时 先是深挖了下实习经历和项目经历,没这么给压力也没怎么提问,就是让我介绍一下,然后就是给了几个问题 1.如何估算一个城市的哈啰单车订单数量,考虑哪些指标,用什么模型 2.如何验证你的预测是否准确 3.现在有用户的全部数据,需要判断这
快手主站经营分析组 1.自我介绍 2.介绍你做的完整的ab实验项目(简历提到) 3.指标体系的搭建思路、拆分 4.有做过机器学习的项目吗 5.手写代码:求次日留存率 6.异动分析怎么分析 7.开放问题:投硬币,投几点给多少钱,你选择付多少钱投一次?如果可以无限次投,你选择付多少钱投一次呢?提示:每投一次硬币都是一次独立实验 ps:我感觉我基本上答出来了,就是不太顺畅,不太全,3.29面的,一周后官
一面 (4.7) 简历面,问了问项目和实习,聊了聊意向,对岗位的情况作介绍 二面(4.11) 问一些诸如过往经历中遇到的问题?如何解决的?项目团队中承担什么角色?怎么和团队协作的?之类的hr面会问的问题 4.17官网显示转推荐 一面的小姐姐感觉挺热情挺贴心的,面了有半小时; 二面感觉面试官全程没什么热情,问题都是走流程,面了十几分钟就结束了。#京东物流##数据分析#
4.20一面 纯实习经历问题,不过也能提炼一些泛用性高的问题 1.商业分析经历中的项目框架是怎么做的,分析思路是怎么来的,最后的产出形式是什么 2.再给你一次机会会如何改进这个框架 3.运营实习中对数据链路的监控优化过程里讲一个案例 4.21二面 纯业务问题 1.之前的实习经历学到的最重要的是什么 2.构建短视频app的核心指标体系,你会选什么指标 3.提到的点赞率这个指标从创作者角度如何解读 4
4.21面试 1.自我介绍 2.sql:分组内播放最好视频 没写对,然后面试官还亲切地给我讲题了,仿佛在上课 3.经历深挖 4.抽牌算概率 5.费米:北京有多少个数据分析师 6.又考了个概率问题 总而言之,凉透了。让我算概率的时候脑子直接卡壳…… #数据人的面试交流地#
本文向大家介绍Hibernate框架数据分页技术实例分析,包括了Hibernate框架数据分页技术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Hibernate框架数据分页技术。分享给大家供大家参考,具体如下: 1.数据分页机制基本思想: (1)确定记录跨度,即确定每页显示的记录条数,可根据实际情况而定。 (2)获取记录总数,即获取要显示在页面中的总记录数,其目的是根据该数来确
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;
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、