关于数分的面经好像很少,发一下积攒一下人品,面完的友友可以互通一下有无呀,许愿能有二面~ 时间点:9.21投递,9.29收到笔试,9.30笔试,晚上收到约10.5面试的邮件(上银前面好像比较快,会在一个星期左右发笔试,要是还没收到估计是凉了) 楼主是搞深度学习的,对数分可能不太熟悉,面前一直准备复习SQL,之前一直找的算法岗,一直没怎么问过数据结构,所以回答的不是很好,害 腾讯会议的形式,一共五个
9月8号一面的,当时觉得表现的还行也挂了哈哈,有点失去斗志了,还是去提升提升自己多准备点赛道了~ 面了50多分钟,一位面试官,自动驾驶部分的 问题一:介绍一下研究生的一些专业课 问题二:针对一段实习的提问,详细介绍了做的东西之后,相关衍生了两三个小问题,我的实习是做的销量预测,面试官比较关注特征挖掘那部分,比如换成其他产品的销量预测怎么再去挖掘特征 问题三:针对另一段实习的提问,问了看板搭建那部分
在“分析”菜单栏中点击“剖面分析”,有绘制线和选择线两个选项,这里讲绘制线。分析的精度由地形数据的精度决定。 在三维地形上绘制一条想要进行剖面的线路,绘制完成后自动弹出默认采样间距(默认计算的合理值)的分析剖面示意图如下,重新设置采样点采样间距后,再点击“分析”,可重新生成剖面示意图。 点击“分析”键右侧的收放按键可显示出各个采样点数的经度纬度和高程值信息
在“分析”菜单栏中点击“剖面分析”,有绘制线和选择线两个选项,这里讲绘制线。分析的精度由地形数据的精度决定。 在三维地形上绘制一条想要进行剖面的线路,绘制完成后自动弹出默认采样间距(默认计算的合理值)的分析剖面示意图如下,重新设置采样点采样间距后,再点击“分析”,可重新生成剖面示意图。 点击“分析”键右侧的收放按键可显示出各个采样点数的经度纬度和高程值信息
面经3 9月7日笔试:SQL题,要求30分钟内完成。给一个表,查询用户数、订单总额、统计留存率。 一面,9月8日,25分钟 1. 自我介绍。 2. 深挖实习+项目。 3. 留存率公式。 4. 搭建一个数据指标体系。 5. 大数定理与中心极限定理。 6. 假设检验。 7. AB实验相关。 8. 反问。 面经4 1. 自我介绍+项目与简历介绍。 2. 为什么想来滴滴? 3. 学过哪些数据分析相关的课程
一 选择题40分 10道单选 挺简单 ,都是简单的sql和数据分析基础知识 二 填空题20分 列举常见用户分析模型 三 答题 40分 两道sql 1 选出一个表中成绩最高的同学以及对应的字段 2 对表进行分组 四 时间 时间一个半小时 总结 : 考察知识不难 ,笔试应该不怎么筛人(答主还是可能挂
#迅雷#数据分析师 #笔试 1.hivesql条件判定语句 2.房间里有产品经理和开发人员,2人离开,1人是产品经理。求房间里开发人员的概率 3.一个部门,五分之二为数据开发,五分之二为数据分析,都从事的有四分之一,求都不从事的人员概率 4.推送会员卡折扣给长期未使用用户,其目的是(营收,流失,用户找回,拉升新增) 5.mapreduce如何解决数据倾斜 count,join,大小表,grou
1.sql求平均值大于60的产品及平均分 2.sql行转列 3.通过均匀分布生成指定离散分布 4.logistic极大似然推导 5.切比雪夫大数定律证明 公式太难打了,直接写了latex不会全错吧
3月11日笔试了90分钟,题目相对简单,大部分题目都有思路,但我的表述存在很大问题,寄 5道选择题(20分),考察统计学概念(抽样方法、置信区间、均值和标准差)、游戏指标、游戏术语 5道简答题(80分),考察辛普森悖论、SQL查询(分类统计和留存率计算)、业务理解能力(游戏指标解读)、介绍手游(概括手游特征、描述游戏系统、估算DAU和流水)、个人职业规划 牛客网上有SQL的企业真题,也有关于游戏数
本文向大家介绍Vue 数据绑定的原理分析,包括了Vue 数据绑定的原理分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 原理 其实原理很简单,就是拦截了Object的get/set方法,在对数据进行set(obj.aget=18)时去重现渲染视图 实现方式有两种 方式1 定义了同名的get/set就相当于定义了age 为了让test不显示多余的变量,可以把_age定义在外部 方式2 使用这种方式完美的
我创建了一个数据框,其中包含要被词干化的句子。我想用雪球机来获得更高的分类算法精度。我该如何实现这一点?
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
本文向大家介绍python实现数据分析与建模,包括了python实现数据分析与建模的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 首先我们做数据分析,想要得出最科学,最真实的结论,必须要有好的数据。而实际上我们一般面对的的都是复杂,多变的数据,所以必须要有强大的数据处理能力,接下来,我从我们面临的最真实的情况,一步一步教会大家怎么做。 1.数据的读取 2. 数据的处理 2.1.异常值(空值)处理
本文向大家介绍使用Python Pandas进行数据分析,包括了使用Python Pandas进行数据分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在本教程中,我们将看到使用Python pandas库进行的数据分析。图书馆的熊猫都是用C语言编写的。因此,我们在速度上没有任何问题。它以数据分析而闻名。我们在熊猫中有两种类型的数据存储结构。它们是Series和DataFrame。让我们一一看。 1.
本文向大家介绍你是怎么做数据分析的?相关面试题,主要包含被问及你是怎么做数据分析的?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 考察的是数据分析的能力。主要从以下4个维度回答,结合具体的数据分析来进行阐述: 明确数据分析的目的; 确定数据分析的方法以及获取所需要的数据; 对数据进行预处理,并进行分析; 输出数据分析报告,提出相应建议。