《数据分析面试》专题

笔试： 投递后很快就收到了hr的回复，发了一个word文档作为笔试题，24h内完成，不是很难 几道SQL题(窗口函数)，一道业务题(给了一个生活场景，问你的分析思路，我写了swot分析)，几道python题（关于数据处理和数据整理，主要考点是pandas） 一面20min： 1.自我介绍 2.在上一段实习中选一个能体现分析能力的项目的介绍，挖得很深，问了很多方法上的细节和原因 3.抖音和快手的区别

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

真的很想攒攒人品，开始准备投简历面试后发现，自己的简历基本可以过，面试也收到一些，但是到二面真的好难，写一下总结，也希望之后的面试能顺顺利利吧 一：深信服（日常实习） Boss投递，效率非常快，怀疑被KPI了 一面3.6： 1.自我介绍简历深挖，挖得非常非常深，我说的每一句话之后都是给自己挖的坑： 实习主要负责什么， 怎么分析异常， 各项指标的构成以及为什么会被当做关键性指标，其他指标为什么不行

记录人生第一次工作面试。 公司：建投科技 HR电话邀约线上面试后，发了一个官方项目通知的链接，让提前熟悉了解。 比原定时间提前面试，时长10分钟左右。 面试流程： 1、自我介绍 2、对项目的了解 3、简述项目流程 4、反问环节： 岗位的发展前景 通过这场面试给个人一些建议 问题主要是针对项目，需要好好准备。 复盘： 自我介绍太简单，没有提前准备好，没有突出自我优势和特点，以至于后续没有对个人经历的

为了准备一个面试所以开始记录一下自己的准备 预计使用时间4H， 从2023年6月25日23点34分开始（爱丁堡时间） 我也不知道为什么会收到面试邀约但是还是积极准备一下。 职位要求 业务视角，维护数据运营体系（业务流梳理，指标字典梳理，数据实现，迭代优化） 管理策略优化数据测算，客服资源分配，客损测算，服务成本测算。精细化策略。 业务规则检验。 指标定义，数据生产和提取，分析工具于方法，持续输出，

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

现在，我们可以捕捉并过滤网络流量了，那就让我们学以致用，来做一个简单使用的程序吧。 在本讲中，我们将会利用上一讲的一些代码，来建立一个更实用的程序。 本程序的主要目标是展示如何解析所捕获的数据包的协议首部。这个程序可以称为UDPdump，打印一些网络上传输的UDP数据的信息。 我们选择分析和现实UDP协议而不是TCP等其它协议，是因为它比其它的协议更简单，作为一个入门程序范例，是很不错的选择。让我

当你检查一个商业活动并且发现了把它转换为软件应用程序的需求时，数据分析是软件开发早期的一个过程。这是一个官方的定义，当你，一个程序员，应该集中注意力在写别人设计的东西的代码时，这可能会让你相信数据分析是一种更应该归入系统分析的行为。如果我们严格遵循软件工程范式，这可能是正确的。有经验的程序员会成为设计者，最尖锐的设计者变成商业分析师，因此被冠名去思考所有数据需要，并且给你充分定义的任务去执行。这不

数据概览 1.数据概览 首页>报表>数据 查看时间范围内系统的关键数据指标。包括总会话量、总消息量、平均会话时长、平均响应时长、排队放弃会话量、平均满意度以及会话量、消息量、平均会话时长之间的变化趋势条形图、柱状图和饼状图。 2.客服报表 首页>报表>客服 客服工作量分析：查看人工客服的工作数据。包括接待总数、对话总数、对话总时长、在线总时长以及在线人工利用率。 客服工作效率/质量分析：查看人工客

1.简历 2.标准化和归一化 3.ab test 4.如何与非技术人员进行沟通

1轮面试 5.13下午三点面试 1.自我介绍 2.实习项目深挖，好像也没问很多 （实习的经历和数分并不是很相关，偏算法） 3.比赛项目深挖 数据有哪些特征，用了什么模型，xgboost原理和rf的优缺点 4.反问 总得来说好像并没有问很深很难的的问题 二轮面试 一面面完五分钟内就通知过了 四点半开始（效率感人😂） 1.自我介绍 2.base，投了哪些公司，有什么offer（可能比较关注意向度）

一面 1.自我介绍 2.介绍一个项目，对项目的复盘 3，SQL题 4.费米问题 5.业务题：指标设计与波动分析 6.未来的职业规划 一面面试官比较亲和，问的问题也比较常规，甚至都是牛客上的。怀疑是个新手面试官刚刚搜了题去的 二面： 1.自我介绍 2实习期间问题 做过什么项目，结果如何，有哪些优化空间，有没有AB测试的经验 3.SQL题2个，比较难 4.业务题：如何估算在大促真正带来的收益 想知道S

一、笔试 SQL中having和where的区别是什么？ left join和 right join 和 full join的区别是什么？ union all 和 union 的区别是什么？ SQL题。老销量冠军了。 SQL题。两个表，表连接+窗口函数+两三层嵌套，稍有一点难度，整体还行。 附加题：对一个业务输出埋点文档。 二、业务一面 抠简历 业务题，下单率下降了，你会怎样做分析？ 思路： 1）

1、一个视频app，做周报，统计五个指标应该是什么：（新增视频比率，新增用户数，用户留存，用户点击率，人均消费时长） 2、人均消费时长下降，怎么判断是否异常，如果异常如何归因。（之前的人均消费市场有一个分布，判断这个点是否在这个分布上。归因：产品/运营 /外部三个大方面） 3、SQL题：用户全量表a （用户id，当日是否活跃，当日是否新增），求7.1日新增用户在七日内的活跃天数。 （忘记了要新增用

一面 凉 1.学校情况和后续安排 2.上一家实习公司是干啥的 3.日常工作内容有啥，有没有用啥模型之类 4.因为上家实习是电商公司，问：假如我是大boss想关注GMV，会设计哪些指标放到看板上去 5.假如有两个开屏页，现在发现 展现到的人群基本一致，但是ctr等一些指标会有明显不一样，问怎么分析 6.想看快手内容生产者的繁荣度，怎么设计指标 7.有啥想问的 分析题准备的太少，问到就是啊吧啊吧 :(