《数分面经》专题

部门是：内容安全风控 写个面经 攒人品让我进三面吧 一面8.5 面试官没开摄像头 1.自我介绍 2.实习经历深挖 3.从用户和内容维度搭建指标 4.sql 如何监控平台安全健康（自己给字段，sql说思路） 5.反问 一面大概半个小时，以为挂了，8.9通知8.12二面（三个工作日，还挺快） 二面8.12 面试官开摄像头了 1.自我介绍 2.两段实习经历深挖 3.一道概率题 A、B服从U（0，1），求

🕒岗位/面试时间 🤔面试感受 一面4月23日，是一个年轻小哥，长得很帅人也非常好，水平很高感觉提示也特别到位，全程体验良好，问了一道概率一道python 一道SQL 隔两天约了二面 吐槽一下二面改了三次时间，最后定的4月26号 二面面试官看起来非常不专心，一开始迟到了几分钟，然后刚开始他手机一直响，感觉漫不经心还在玩手机，关于问简历感觉非常不专业，因为他自己不懂还要重复性的问好几遍，他自己就是

蔚来自动驾驶部门1. 自我介绍 2. 问了项目中AB实验相关的问题，后问如何优化 3. 问了项目中AB实验和机器学习项目的异同点 4. 详细介绍另一个项目 5. 职业规划问题 6. Q&A 问了一些公司自动驾驶的方向 总的来说概念性思考类问题比较多… 可能是面商业数分的关系吧，应该是比较考察思维框架，技术细节抠得不多 #校招##提前批##蔚来##蔚来面试##数据分析师#

巨人网络数据开发部门（数据分析和数据开发为一个部门） 1. 自我介绍 2. 详细介绍一个参与度较高的经历，并问项目细节 3. 如何搭建的指标体系，用了什么样的逻辑？ 4. 介绍AB实验前因后果，最后上线了吗？ 5. 机器学习用了什么模型，特征维度多少，最后用了什么评估指标？为什么？ 6. 考虑过过拟合的问题吗？如何解决过拟合问题？ 7. 简单介绍一下随机森林 8. 用过什么样的数据库？ 9. 说一

智能制造方向 1. 自我介绍 2. 关于转行的问题 3. 为什么做数据分析？ 4. 之前用的什么数据分析工具比较多？ 5. 简单说一下Python用到哪些库 6. 之前有用Python做开发的经验吗？ 7. 有用过java吗？ 8. 本科和硕士期间有发论文吗？ 9. 硕士期间有用数据分析的技能自己做过什么吗？ 10. 硕士期间比较喜欢什么课？ 反问：工作内容 简历的项目和数据分析理论一个都没问……

1. 自我介绍 2. 说一下实习中指标体系搭建是如何进行的 3. 说一下实习中的画像分析项目是如何进行的 4. 说一下实习中的机器学习项目全步骤 5. 刚才说到过采样和欠采样，详细说说 6. 工作地点 7. 为何选我们公司 8. 入职时间 9. 反问，工作内容 #数据分析师##校招##数据分析#

本地生活部门 1. 自我介绍 2. 举一个印象比较深的项目说一下 3. GMV下降如何分析？ 4. 刚才的下降从商家和买家角度如何分析？ 5. 举一个自己用过的产品，提优缺点，做什么样的改进比较好？ 6. AB实验最小样本量问题 7. 直接拿大盘做实验可不可行？为啥？ 8. 反问：工作内容 其他一些内容有点忘了，大致来说是这些主要问题 自我感觉答得很好，过了几天还是寄了 #数据分析师##校招#

一面，面试官看我经历是偏业务数分和偏算法数分都有，于是让我二选一进行面试，选了业务 1. 自我介绍 2. 如何看待数据分析的职位？ 3. 如果让你做一个数据分析项目，你的框架是？ 4. 你提到与业务沟通，如果业务自己也理不清自己的需求怎么办？ 5. 举个例子，拉新指标，有很多团队会为拉新做出贡献，你会怎么量化及分配贡献？ 6. 反问，工作内容及对校招生的期待 只记得这些… 面完太忙忘了写面经，抱歉

回馈一下 tl：9.20投简历-9.21笔试-9.25一面 1. 自我介绍 2. 简历提问 讲了两段实习 没有太深挖 3. 对于生活服务业务的理解 lz真的不了解😅 随便按照jd上胡扯了一下 好像理解错了😅 4. 指标异动类问题 GMV下降怎么分析 5. 指标体系类问题 - 发站内信提醒购买的人消费 怎么搭建指标体系 6. 怎么明确5的效果是显著的 7. ab基础知识/p-value/t z

1、自我介绍。 2、介绍自己做过的一个项目。 3、追问项目中的细节。 4、意向在青岛工作吗 反问 1、入职后会有培训吗 2、入职之后需要做哪些工作。 双人面试，没开摄像头，应该是同事面。感觉面试官都很友善。 虽然海尔在知乎被喷的挺惨，但面试印象还不错hhh 更新：关于牛友们的问题统一回答一下 1.有无英语测试  无 2. 测评后多久收到面试通知  3天左右，电话通知。之后短信发了面试链接。 3.有

一面 1. 自我介绍。 2. 一道SQL题：至少连续出现三次。 3. 实习的感受。 4. 对于收到不好的货是怎么处理的？（退货，商家态度不好就投诉） 5. 怎么处理客户都会有不好的体验，会导致客户流失，对于平台有什么建议？（重点监测退货率或者投诉率高的商家的产品，给店铺打分） 6. 讲一个自己熟悉的机器学习模型，原理，怎么判断模型的优劣，有什么应用场景？ 7. 反问。 二面 1. 自我介绍。 2.

一面 1. 自我介绍。 2. 两道SQL。①订单表（订单id，用户id，产品id，订单金额），用户表（用户id，用户年龄），产品表（产品id，品牌）三张表，提取不同品牌产品在不同年龄段消费者人群中的平均消费金额。②分组求前十。 3. 详细介绍一个项目。 4. 介绍一下多元线性回归的优缺点、朴素贝叶斯的优缺点。 5. 如果某天发现后台数据指标下降，怎么分析？ 6. 之前没有数据分析的实习经验，为什么

没想到能过蔚来的简历，不知道是不是被刷kpi，反正能过就很开心了。 总共在25分钟左右，面试官很和蔼，面试体验也蛮好的。没有自我介绍，只是问了一些应届生相关问题。 1.未来的工作规划，倾向的岗位和投递的公司有哪些？ 2.对于蔚来是否了解？ 3.上一段实习的工作内容 4.为什么不留任实习公司 5.实习工程中代表性的项目和相关细节追问 6.因为我的项目偏向商分，所以问数据分析的工具会哪些？ 7.反问

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

今天面了电商数据分析一面，来写写面经，感觉问的问题倒是不难可惜自己没准备好，还是蛮可惜的，emo中~ 面试下午五点开始，面试官胖胖的很可爱，像我的博士学长哈哈~但是还是很紧张，可能是第一次面大厂 SQL题： 1：dense_rank(),rank()和row_number()三个函数的区别 2：用户登录日期的最大间隔是多少     这个我当时有点慌，采用了计算用户连续登录天数的做法，当时也想到了用